引言

习总书记强调，要“高度重视人工智能对教育的深刻影响，积极推动人工智能和教育深度融合，促进教育变革创新”。我国陆续出台了《新一代人工智能发展规划》《教育信息化2.0行动计划》《高等学校人工智能创新行动计划》《中国教育现代化2035》等政策，大力推进智能教育、探索思想政治教育智能化，推动教育范式革命性转化。智能革命和信息技术的推动下，AIGC不断延伸产品，创造了文生视频大模型。文生视频大模型的出现必将在思想政治教育领域掀起一场对于教育生态、教育范式的变革，也将对思想政治教育进行一场崭新实践，把担负着铸魂育人使命的思想政治教育推向了重要的历史方位。

2024年2月15日，曾发布ChatGPT的Open AI公司又扔下一记重磅炸弹，发布了新的生成式人工智能模型Sora。Sora被定义为“世界模拟器”，能够在可变持续时间、分辨率和宽高比的视频和图像上联合训练文本，生成一分钟的高保真视频。Sora可以模拟事物的物理存在方式，还原真实的物理世界，在生成式人工智能领域是一场极大的革新。Sora对于思想政治教育的数字化发展是一场创新性革命。而如何把握Sora这把双刃剑需要深入认清思想政治教育核心理念，并将其应用于思想政治教育主体、教育中介、教育伦理，充分发挥政府、教育界、科技平台等各层面的积极推动作用。

一、思想政治教育智能化的沿革和突破

Sora作为前沿的文生视频模型，其强大的多模态内容生成能力，标志着人工智能赋能思想政治教育进入了以深度内容创造与情境沉浸为特征的新阶段。要深刻理解Sora带来的变革，必须将其置于思想政治教育技术赋能的宏观历史沿革中审视。这一历程并非一蹴而就，而是经历了从工具辅助、数据驱动到智能生成的螺旋式演进，并在每个阶段都伴随着教育理念、模式与范式的关键性突破。

（一）第一阶段：工具辅助与网络拓展

新世纪之初，以互联网普及为标志，思想政治教育开启了技术赋能的初步探索。这一阶段的核心理念是“思想政治教育+互联网”，技术主要扮演信息传播渠道扩展和教学工具辅助的角色。教育者开始利用网站、BBS论坛、电子邮件等早期网络工具，建立网站并将课程资料、理论文章数字化，实现了教育内容从线下纸质媒介向线上数字空间的迁移。随后，通讯工具迅速发展，如QQ、博客、校园门户网站等进一步丰富了师生互动和资讯发布的形式。这一时期的突破性意义在于，它首次打破了思想政治教育的时空壁垒，将教育场域延伸至虚拟网络。然而，其局限性也显而易见，技术应用多停留在信息发布的层面，缺乏个性，对教育对象思想动态的把握主要依靠经验判断和抽样调查，缺乏精准的数据支撑。这一时期高校对信息技术的态度经历了从“被动适应”到“主动融合”的转变，但更关注硬件和平台建设的量变，对教育内核与模式创新的质变关注不足。

（二）第二阶段：数据驱动

随着2012年“大数据元年”的到来，思想政治教育进入了以数据为核心驱动力的新阶段。其核心理念演进为“思想政治教育＋大数据”。技术角色从辅助工具升级为分析与决策支持系统。通过采集学生在学习平台、社交网络、门户网站浏览等场景中留下的海量行为数据，教育者得以运用数据分析技术，掌握学生思想动态、兴趣偏好、行为规律。教育者可以基于数据分析，识别不同学生群体甚至个体的特征与需求，实现教育内容的差异化推送。例如，通过分析论坛发言关键词，可以及时发现并干预可能的舆情热点；通过学业数据与消费数据的关联分析，可以更精准地识别需要帮扶的学生。然而，此阶段仍存在瓶颈，一是数据多源于可记录的行为痕迹，对深层次、复杂化的思想情感状态捕捉能力有限；二是内容生产依然高度依赖人工，虽然推送更精准，但内容的丰富性、生动性和即时响应能力受制于人力成本与创作周期。

（三）第三阶段：智能生成与情境重构

以Sora为代表的文生视频大模型的成熟应用，将思想政治教育的技术赋能推向了以深度内容创造与智能情境构建为标志的“智能思政”新高度。思想政治教育与人工智能两者进入深度融合、相互塑造的新阶段。技术不再仅是分析工具，具有了一定自主创作能力。文生视频大模型带来的根本性突破体现在三个方面：一是教育内容的生产范式发生颠覆。它能够根据教育者的抽象指令，生成高质量、高保真、叙事连贯的视频内容。这使得高度定制化、场景化的教学资源得以低成本、高效率地生产，极大丰富了教学资源的形态与库存，解决了优质视觉化资源匮乏的长期痛点。二是教学情境的构建能力实现跃升。传统思政课依赖语言、图片和有限的影视资料构建情境，文生视频大模型则能生成极具沉浸感的虚拟场景，这种沉浸式、交互式的情境学习，极大地增强了教育的感染力和说服力，推动了学习方式从认知接受向体验建构转变。三是教育主客体关系与教学过程重塑。文生视频大模型赋能下，教育者角色从内容的主要讲述者，部分转向为学习情境的设计者和生成内容的批判性审核者。学生则从被动接收者，转变为情境的体验者、内容的协同创作者。教学过程更加强调人机协同。

二、文生视频大模型赋能思想政治教育的历史机遇

早在20世纪30年代，海德格尔就提出了“世界图像时代”的概念，他认为“世界被把握为图像”不仅仅是世界被描绘成图像，更重要的是人类开始以图像的方式理解和把握世界。这一观点在当今社会尤其显得深刻，尤其是在数字技术和人工智能迅速发展的背景下，以Sora为代表的文生视频大模型的崛起，能够根据文本指令快速生成高质量、高保真、叙事连贯的视频内容，这一能力为新时代思想政治教育的创新与发展注入了前所未有的强劲动能。文生视频大模型的赋能效应绝非简单的工具叠加，而是从资源共享、内容丰富、体验优化三个核心维度，为思想政治教育带来了系统性的历史机遇，推动其向更加智能化、个性化和沉浸化的新阶段演进。

（一）促进教育资源共享与协同供给

文生视频大模型可以打破时空界限，生成场景复杂角色多元的视频，并贯穿到思想政治教育领域，这体现出了文生视频大模型强大的启源能力、创造性开拓潜能和卓著的开放水平，焕发出强大的生机活力与创新动能。文生视频大模型在为专业的思想政治教育教学的专业性提供原动力的同时，带动了教学模式的革新和优化，其精确的语言分析理解能力、强大的文生视频能力、复杂的场景生成能力和逼真的情景模拟能力极大丰富了思想政治教育教学资源，使信息素养以更加丰富且可视的形式进入学生视野。例如，在启源阶段，文生视频大模型可以充分调动素材库资源，深挖知识渊源，创造出有关思想政治教育的教学视频，将可视化代替文本化的资料，将思想政治教育模式深化，确保教学资源丰富化和保障思想政治教育的针对性。在开拓阶段，文生视频有极强的链接能力和融合能力，将其他学科领域嵌入到思想政治教育教学中，打破学科壁垒，实现思想政治教育与其他学科的融合发展，避免教育教学资源的单一性，文生视频大模型能够调动政治、农学、文学、法学、艺术等多个学科领域的资源，将其投入到思想政治教育的灌输过程中，让受教育者更加全面发展；在开放阶段，将文生视频大模型生成的优秀的思想政治教学视频背后的指示口令进行案例共享，这既规范视频生成又为优化教学视频提供借鉴，真正构成一个开放、平等、协同的全国性思想政治教育创新资源库。

基于文生视频大模型的底层逻辑，思想政治教育资源共享首先需要教育者具备扎实的文本撰写功底和创新思维能力，从而确证教育资源深度启源、广泛开拓、全面开放。教育资源的开发方向要准确把握思想政治教育的本质，在源头上保障思想政治教育的导向型和理论性，同时要充分激发文生视频大模型的潜力，让文生视频技术在教育教学中实现广泛科学应用。因此，提高教育者对文生视频大模型的运用能力对于助力思想政治教育资源共享至关重要。首先，教育者要转换教育视角，系统把握受教育者的动态，理解学生心态与思维方式。根据受教育者的学习进度、兴趣偏好、认知薄弱点，智能组合与生成个性化的学习视频序列，充分利用文生视频大模型创造有利于受教育者接受的教学资源；其次，教育者要时刻保持批判性思维，审核文生视频大模型生成的视频内容，把关视频生成内容，使教育资源库成为一个持续生长、动态更新的有机体；最后，教育者要不断扩大知识储备和技术能力。数据共享延展了思想政治教育的时空性，降低了高质量视觉化教学资源的创作门槛，教育者在提高自身能力之后，才能更好地运用文生视频大模型技术，从而将文生视频大模型在教育教学中的参与度与效益最大化。

总之，在人工智能时代，为了实现教育资源的共享的最优化，教育者既需要深刻认识文生视频大模型的本质核心并将其融入教育资源共享的各个环节，又要规避其所带来的异化风险，对文生视频大模型在思想政治教育资源的起源、开拓、开放与局限性的规避等方面进行反思总结并形成独到见解。

（二）推动教育内容创新与表达丰富

以网络为载体是扩大思想政治教育覆盖面、增强其吸引力的需要。相较于ChatGPT、Deepseek、Claude等文本生成模型，Sora等文生视频大模型能够深刻理解对话语言并创造出符合现实物理的动态图像，其生成视频体现了物理世界物质运行规律。教育者借助Sora将理论知识进行场景化叙事、故事化转译，对受教育者的灌输进行个性化供给、动态化更新。同时，思想政治教育不仅关乎历史与现实的阐释，也关乎未来愿景的塑造与复杂价值的辨析，Sora拓展了思想探究的想象边界与价值思辨深度。例如，Sora能够基于教育者的文本输入生成关于未来社会图景的模拟视频，创设诸如经典思想实验、科技伦理困境思辨情境，引导受教育者进行前瞻性思考、批判性分析和价值排序。这使思想政治教育的内容从“传递已知”向“探索未知”和“建构应然”拓展，极大地激发了学生的创新思维和担当精神，培养了应对未来复杂挑战所需的战略眼光和道德判断力。

在人机交互的过程中，为了更好地丰富教育内容，教育者自身必须有正确的价值判断，既要对受教育者进行正确的价值引导，也要推动Sora不断进行系统更新和信息保护的升级。首先，教育对象在一定程度上缺乏对教育信息正确错误的辨别意识和筛选能力，在视频极易创作且内容质量把关力量薄弱的情况下，受教育者应当提高信息选取能力，筛选优质内容进行知识汲取。其次，教育者需实时关注教育对象的学习内容，引导学习内容贴合时代脉搏，及时遏制劣质教学内容的产出与传播。最后，Sora的开发者要不断加强伦理审查和价值把关机制，保障Sora赋能思想政治教育的良性发展。

（三）优化教育体验与情境沉浸效果

学习的最终成效离不开积极、深入、沉浸的学习体验。Sora通过构建高度拟真、可交互、个性化的学习环境，优化了思想政治教育的感知路径与内化机制。Sora能构建出与思想政治教育相融合的强沉浸感、高情感共鸣的虚拟学习场域。Sora生成的视频虽非完全交互式VR，但其高质量的视觉叙事同样能营造出强烈的“心流”体验和情感代入感，受教育者可以对思想政治教育形成更加全面的了解和认识。受教育者可以“置身”于建党初期的艰苦岁月、改革开放的澎湃春潮、脱贫攻坚的一线现场、航天发射的激动时刻。Sora能有效破解传统教学中因时空距离导致的情感疏离和认知抽象，让历史活起来，让理论动起来，让榜样近起来，使受教育者在身临其境的震撼与感动中，完成对思想伟力、信仰价值和道路必然性的直观感悟与情感认同。借助Sora盘活知识、塑造学习场景，一方面，Sora增强教育吸引力与感染力，提升育人实效，能有效克服传统思政课可能存在的枯燥感，显著提升教学的吸引力和学生的获得感。另一方面，Sora促进理论具象化与内化，将抽象理论转化为可知可感的虚拟场景和生动叙事，实现从感性认知到理性认同的深化。例如，利用Sora以文生视频的形式展示优质思想政治教育研究案例，还原研究案例原始场景，以背景介绍、问题导入、设疑推论、自发探究等逐层递进的环节引导学生发挥主观能动性，沉浸式体验虚拟场景下学习情境的真实性与多样性。

三、文生视频大模型赋能思想政治教育的现实隐忧

文生视频大模型在提升思想政治教育表现力、感染力和传播力的同时，也带来了不可忽视的现实风险。文生视频大模型能够依据文本指令快速生成具有较强真实感、连贯性和沉浸感的视频内容，这为思想政治教育内容创新提供了新的技术可能，但也使版权归属、隐私保护、信息真实性和价值导向等问题更加复杂。尤其是以Sora为代表的文生视频大模型，在长时视频生成、复杂场景建构和高拟真表达方面展现出较强能力，其应用潜力越大，所伴生的治理难题也越突出。

（一）生成内容的版权归属与权责边界模糊

文生视频大模型进入思想政治教育领域后，首先面临的是生成内容版权归属不清、责任边界模糊的问题。这使得生成内容的权利归属和责任承担变得更加复杂。以Sora为例，其能够根据较为简短的文本描述生成情节相对完整、画面较为逼真的视频片段。若思想政治教育工作者借助类似Sora的文生视频大模型生成用于课堂教学的历史情境视频，例如表现革命历史场景、英雄人物形象或重大会议氛围，那么该视频成果究竟主要体现了使用者的智力创造，还是更多依赖模型的自动生成能力，就很难简单界定。这里，Sora所体现出的强生成能力，恰恰说明文生视频大模型正在对传统著作权制度中“作者—作品—权利”的线性关系形成冲击。

从本质上看，这一问题反映的是技术逻辑与现有法律逻辑之间的矛盾。一方面，现行著作权制度主要建立在人类作者独创性劳动基础之上，而文生视频大模型的生成过程带有显著的人机协同特征；另一方面，思想政治教育资源又具有较强公共属性，强调优质内容的共享传播和协同使用。如果版权归属始终处于模糊状态，教育者在使用文生视频大模型时就会面临较强的不确定性，既担心生成内容缺乏合法使用依据，也担心自己的创造性投入得不到应有保护。

综上所述，版权归属的模糊性已成为Sora赋能思想政治教育进程中一个基础性、制度性的突出瓶颈。它并非单纯的技术或法律问题，而是涉及教育创新生态、知识产权制度适应性与技术治理体系的系统性问题，应当建立多层次的技术治理体系，包括技术标准、安全评估、风险预警等。若不尽快通过跨学科协作推动法律法规的适应性解释或专门立法，明确AIGC内容在特定教育场景下的权利归属规则、合理使用边界与责任分担机制，那么这一底层障碍将持续制约Sora等先进技术教育潜能的充分释放，甚至引发更多的纠纷，侵蚀思想政治教育数字化发展的信任基石。因此，在拥抱技术红利的同时，必须同步构建与之匹配的清晰、公平、高效的版权治理规则，这是确保“人工智能+思想政治教育”行稳致远的必然要求。

（二）教育场景中的隐私泄露与数据安全风险

在文生视频大模型赋能思想政治教育的进程中，隐私泄露风险构成了一个基础性且不容忽视的挑战。例如Sora在训练过程中需要大量互联网数据，其中可能包含个人隐私信息。如果这些数据未经用户授权就被使用，将直接威胁用户的隐私安全。Sora的应用必然涉及对教育者与受教育者个人数据的广泛采集与深度分析。这些数据包括基本的身份信息、学习行为轨迹、互动偏好等信息。当前，数据安全法规与伦理规范的建设尚难完全跟上技术迭代的节奏，数据在采集、传输、处理与共享的全链条中仍面临一定风险。一旦发生数据泄露，其影响往往超越一般的信息安全事件，不仅可能侵犯个人隐私，还可能使敏感信息被用于构建用户画像，进而为不当信息传播或商业行为提供可乘之机。这在一定程度上偏离了思想政治教育保护人、发展人的根本宗旨，也可能对教育主客体之间的信任关系造成潜在影响。

隐私泄露风险与文生视频大模型生成内容的“超真实”特性相互交织，可能催生更为隐蔽和复杂的信任危机。当系统基于对个人隐私数据的深度分析，生成高度贴合个体认知偏好与情感倾向的定制化教育内容时，受教育者沉浸于由算法根据其自身数据量身定制的叙事中，其信息接收的广度与批判性思考的空间可能被无形压缩。一旦有人利用泄露的隐私数据，结合文生视频大模型强大的生成能力，炮制出针对特定个体的、融合了其真实生活细节的虚假叙事或误导性内容，其欺骗性与危害性将呈指数级增长。因此，在文生视频大模型赋能的思想政治教育生态中，隐私安全已与内容真实性紧密绑定。构建严格的数据治理框架、明确的数据权属与使用边界，并提升全体教育参与者的数据素养与风险意识，是驾驭文生视频大模型技术红利、防范其衍生风险不可或缺的前提。

（三）信息真实性失准与价值导向偏移风险

尽管文生视频大模型的技术能力强大，但在文化符号、历史背景及精神内涵的准确传递方面仍存在挑战。生成的内容可能与实际情况存在偏差，影响信息的真实性。一方面，文生视频大模型使用主体大众化，有可能弱化思想政治教育的主导性。在传统大众传媒环境中，教育对象掌握的信息相对有限，大量信息都是由教育者掌握的，因而具有极高的权威性，但是随着新媒体的出现，信息传播成本低、易获得，教育者信息优势地位弱化，教育者和教育对象之间的信息差被打破，二者趋于平等，教育对象通过新媒体和其他受众互动发出更多声音影响教育者，教育者的声音容易被掩盖。另一方面，文生视频大模型生成内容庞杂。例如，使用者可以按照自己的意愿向Sora发出指令并生成视频，主流和非主流思想并存、高雅和粗俗并存。部分视频可能制造出与事实不符的虚假视频，却以一种完美的说服力和逻辑自洽性让受众沉浸其中，削弱了对信息源、叙事视角和潜在思想价值框架的批判性质疑能力，使得教育内容从“可讨论的文本”转变为“可沉浸的体验”，从而压缩了思辨与对话的空间。

文生视频大模型生成的任何思想政治教育内容，从场景选择、人物塑造到情感基调，都可能隐含着特定的文化视角与价值判断。例如，在诠释“共同富裕”“人类命运共同体”等宏大概念时，模型可能不自觉地调用并融合了其训练语料中某些西方中心主义或商业化的视觉叙事模式，从而在形式上生动呈现的同时，却在价值内核上产生微妙的偏移。这导致教育内容的真实性不仅关乎事实细节的准确，更关乎价值叙事的正统与纯粹。当技术生成的“拟像”的逼真度甚至超越现实素材时，便可能形成鲍德里亚所言的“超真实”，即由模型生成的符号替代并重塑了人们对真实历史的认知与情感结构。因此，文生视频大模型赋能下的思想政治教育，必须警惕在提升传播效能的同时，陷入“技术赋魅”的陷阱，防止对生动形式的追求侵蚀了内容本身的价值严肃性与历史客观性。

四、文生视频模型赋能思想政治教育的优化策略

文生视频大模型强大的多模态内容生成能力为思想政治教育带来了深刻的变革潜力。然而，技术赋能的有效性、方向性与安全性，离不开系统性的优化路径设计。文生视频大模型赋能思想政治教育的优化路径应聚焦于政策引导的顶层设计、高质量内容的创新供给、道德伦理的规范约束三个核心维度，形成协同推进、健康发展的良性生态。

（一）强化政策引导与顶层设计

文生视频大模型为思想政治教育内容创新提供了新的可能。借助其文生视频能力，教育者可以更为生动地呈现历史情境、理论场景和教学内容，提升思想政治教育的感染力和吸引力。然而，在技术带来便利的同时，生成内容的版权归属问题也日益突出。文生视频大模型生成的视频并非传统意义上由单一作者独立完成的作品，而是由用户提示、模型生成和训练数据共同作用的结果。比如，教育者利用文生视频大模型生成一段再现革命历史场景的教学视频，其中既有教育者的构思设计，又有模型的算法生成，还可能吸纳训练数据中已有历史资料、影像风格和艺术元素。此时，权利主体的认定、传播使用的边界以及侵权责任的划分，都比传统作品更为复杂。马克思在《〈政治经济学批判〉序言》中指出生产力发展推动社会关系调整，当新的技术力量不断进入社会生活，制度规范必然需要作出回应和重构。当前人工智能生成内容版权归属模糊，正是生产力快速发展而制度供给相对滞后的具体表现。

对于思想政治教育而言，其既具有鲜明的思想价值属性，也具有较强的公共属性，优质教育内容理应在规范前提下实现共享和传播。但如果版权边界长期不清，教育主体在使用文生视频大模型开展内容创新时就会面临较大顾虑：一方面担心使用过程中产生侵权风险，另一方面也担心自身劳动成果难以得到合理确认。这样一来，不仅会影响技术应用积极性，也会影响思想政治教育数字资源建设的规范发展。因此，生成内容版权归属问题不能仅仅理解为一般性的法律争议，而应看作技术变革条件下教育秩序重构中的重要议题。必须立足思想政治教育的实际需要，加快完善人工智能生成内容的规则体系，合理界定教育者、平台开发者和原始内容权利人之间的权利边界和责任范围，为文生视频大模型的规范应用提供制度保障。

（二）聚焦高质量内容创新供给

在文生视频大模型赋能思想政治教育的实践进程中，深化实践赋能与持续高质量内容创作构成了相互支撑、循环促进的一体两翼。这要求超越对文生视频大模型作为单一内容生成工具的浅层应用，转而将其深度嵌入思想政治教育的全流程。例如，教育者可以利用Sora将抽象概念转化为动态、对比性的历史或现实场景序列，引导受教育者进行观察、比较与归纳；在评价反馈环节，分析受教育者对文生视频大模型生成内容的互动数据，为教学优化提供精准依据。这一过程不仅是技术工具的应用，更是教育理念与教学方法的系统性革新，推动思想政治教育从知识传授向能力建构与价值引领的深层转型。

持续高质量内容创作是实践赋能得以落地并保持生命力的根本保障。高质量内容并非技术自动生成的产物，而是教育目标、价值内核、叙事艺术与技术表现力深度融合的结晶。首先，必须坚持内容为王、价值为魂，组建由思政课教师、学科专家、影视编导、技术工程师构成的跨学科创作团队，对每一部用于教学的文生视频大模型生成内容进行严格的政治把关、史实核对与价值校准。其次，要激发叙事创新，鼓励基于对教学规律与学生认知特点的深刻洞察，策划兼具思想深度与情感温度的创意脚本。最后，需构建人机协同的生产流程。人类创作者负责核心创意、价值导向与最终审核，文生视频大模型作为高效的内容可视化工具，将创意快速转化为高质量视频原型。在此基础上，结合学生反馈与教学效果数据，对内容进行多轮迭代优化，形成持续改进闭环。

（三）筑牢道德伦理与价值防线

思想政治教育本质上是做人的工作，根本任务在于立德树人，帮助学生树立正确的世界观、人生观和价值观。文生视频技术作为一种人工智能本身不具备主体责任感，并不天然具有正确的价值立场。它所生成的内容，往往会受到训练数据、提示词设计和使用者意图等多方面的影响。只有置于中国式现代化和教育强国建设的实践场景中，才能真正发挥积极作用。这就要求在思想政治教育中运用文生视频大模型时，始终坚持正确政治方向，始终坚持以人民为中心，站在历史正确的一边，始终坚持服务立德树人根本任务，不能简单照搬技术逻辑，更不能让资本逻辑、流量逻辑和娱乐化表达主导思想政治教育内容生产。

在技术层面，要坚持价值引领和技术治理相统一。文生视频大模型的出现大幅降低了视频伪造门槛，而深度伪造视频可能会带来大量的虚假情报，严重威胁情报领域安全。在文生视频大模型相关应用中嵌入符合社会主义核心价值观的内容审核机制，重点加强对历史人物、重大事件、重大理论问题等内容的真实性校验和价值导向把关。同时，还要注重建设适用于思想政治教育领域的高质量数据资源，推动形成体现中国立场、中国价值、中国精神的话语素材体系，提高文生视频大模型技术的透明度，帮助公众更好地理解其工作原理，减少“黑箱”现象带来的误解和恐慌，从源头上减少错误信息、片面叙事和价值偏差对生成内容的影响。

在制度层面，要坚持规范先行，明确责任边界。思想政治教育不是一般的信息传播活动，而是具有鲜明思想属性的教育实践。因此，对于文生视频大模型在教育教学中的使用，应建立更加细致的规范机制，明确开发者、平台、学校和教师在内容生成、审核、使用等环节中的责任。特别是技术由人主导也要翻反过来服务于人，对于进入课堂、进入教材辅助资源、进入校园网络传播空间的生成视频，更要建立严格的审核制度，坚持人工审核为主、技术审核为辅，确保生成内容在政治方向、思想内涵和事实依据上不出偏差。只有把制度约束建立起来，才能防止技术便利遮蔽教育规律，避免思想政治教育在技术应用中出现失序现象。

主体层面，要坚持提升人的素养，强化教育者和受教育者的价值判断能力。人是实践的主体，技术再先进，最终决定其作用方向的仍然是人。一方面，思政课教师要不断提高马克思主义理论素养、数字素养和媒介素养，既懂思想政治教育规律，也懂生成式人工智能的运行特点，能够在“人机协同”中牢牢把握育人主导权。另一方面，也要注重培养学生的批判思维和媒介辨识能力，引导他们在面对海量生成内容时，学会运用马克思主义立场观点方法分析问题、解决问题，不被错误叙事和片面信息所左右。这样，文生视频大模型的应用才不会削弱思想政治教育的实效，反而能够成为增强教育感染力和时代感的重要手段。

参考文献：

1. [1] 习近平向国际人工智能与教育大会致贺信[N].人民日报,2019-05-17(001)．
2. [2] 李宏堡,袁明远,王海英.“人工智能+教育”的驱动力与新指南——UNESCO《教育中的人工智能》报告的解析与思考[J].远程教育杂志,2019,37(04):3-12.
3. [3] 陈力丹,荣雪燕.从ChatGPT到Sora——生成式AI浪潮下强化新闻专业意识的再思考[J].新闻爱好者,2024(04):4-8.
4. [4] 张爱军,郭镇毓.生成式人工智能的技术神话、祛魅与认知进路——以Sora模型为例[J].理论建设,2025,41(01):74-89.
5. [5] 赵浚.人工智能赋能高校思想政治教育研究[M].北京:中国社会科学出版社,2024.
6. [6] 赵炎秋.理解与把握世界中的图像与语言[J].中国中外文艺理论学会年刊,2008:192-193.
7. [7] 杨帆,陈昊璇,朱永新.人工智能助力教师专业发展：价值定位、现实制约与制度建设[J].中国远程教育,2024,44(04):58-68.
8. [8] 陈力丹,荣雪燕.从ChatGPT到Sora———生成式AI浪潮下强化新闻专业意识的再思考[J].新闻爱好者,2024(04):4-8.
9. [9] 陈万柏,张耀灿.思想政治教育学原理[M].北京:高等教育出版社,2015.
10. [10] 郑泉.生成式人工智能的知识生产与传播范式变革及应对[J].自然辩证法研究,2024,40(03):74-82.
11. [11] 李欢欢,祁诗雨,张玉环,等.Sora赋能信息素养教育的机遇、挑战与对策[J].图书馆理论与实践,2024(06):89-94.
12. [12] 张爱军,郭镇毓.Sora与政治传播：机遇、挑战和对策[J].阅江学刊,2025,17(01):90-101+173.
13. [13] 王馨苗,向娟,于韫畅.Sora在影视行业中的潜在问题与破解[J].中国战略新兴产业,2025(11):11-13.
14. [14] 凌芝.Sora生成式视频对图书馆阅读推广内容真实性的冲击及治理路径[J].情报探索,2025(11):104-110.
15. [15] 张涛,张策,崔文波.基于Sora文生视频深度伪造的情报风险治理机制研究[J].现代情报,2025,45(12):16-26.