“大思政课”建设是落实立德树人、培育时代新人的重要举措。红色工业故事，作为中国共产党领导人民自力更生、实现中国式现代化奋斗历程的生动载体，不仅记录了我国工业化的物质成就，更深层地凝结了艰苦奋斗、自力更生、团结协作、无私奉献的精神谱系，是“把道理讲深、讲透、讲活”的宝贵资源。
一、红色工业故事AI叙事赋能“大思政课”的价值意蕴
拓展教学场域，实现“社会大课堂”的时空延展。“大思政课”强调联通“思政小课堂”与“社会大课堂”。然而，工业故事在传统叙事中常受限于地域、时间与资源约束。不可移动的厂房遗址、老设备实物及静态化的档案史料等叙事载体，与教学需求存在供给矛盾。AI叙事借助数字化建模、虚拟仿真与智能生成技术，对关键工业历史场景开展“数字孪生”与“情境再造”，使原本受限于特定时空的“历史现场”，转变为可随时接入、可重复体验、可交互探究的“教学情境”，实现“社会大课堂”与日常教学的无缝融合。
深化认知机制，推动“道理讲透”的体验升维。“思政课的本质是讲道理”，而“大思政课”要求在历史与现实的复杂经纬中把道理讲清楚、讲生动。传统叙事常面临史料碎片化、情感疏离化等问题，学生易陷于“知其然不知其所以然”的认知困境。AI叙事通过扩展现实技术打造沉浸式与交互式叙事环境，构建逼近历史的“拟态环境”，学生不再是故事的被动“听者”，而是“情境中的行动者”，推动学生从“知道是什么”的事实性记忆，向“理解为什么”的程序性认知，乃至“认同应如何”的价值性内化跃迁，真正实现“道理讲透”向“价值入心”的深度转化。
实现精准育人，促进“因材施教”的智能适配。“大思政课”要求围绕学生、关照学生、服务学生。面对大规模、差异化的学生群体，传统叙事难以实现精细化内容供给。通过剖析学生的专业背景、认知水准与兴趣倾向，AI可对同一红色工业故事母题进行要素的智能提取、叙事复杂度的动态调控及表现形式的适应性重构。
二、红色工业故事AI叙事赋能“大思政课”的基本原则
坚持教师主导与技术辅助的辩证统一。AI叙事能极大地提升教学的针对性和吸引力，但技术永远是工具，教师才是教学的主导者。一方面，教师要掌握价值锚定权。AI可生成故事、创设情境、推送资源，但故事背后的政治导向、价值判断和情感温度，必须由教师把控。教师须具备技术审视与伦理反思能力，警惕“AI全知幻觉”，及时分辨并矫正AI生成内容中可能存在的史实错误、价值偏差或“算法偏见”，确保红色工业故事的精神内核不被技术主义片面取舍。另一方面，教师要善于“赋温”技术。AI虽能模拟情感化表达，却不具备人的情感温度。红色工业故事要打动人心、启智润心，仍需依赖教师作为叙事主导者的真情实感投入。
坚持内容真实与形式创新的辩证统一。一方面，AI叙事必须建立在坚实的史实基础上。要严格把关AI生成内容的史实准确性与科学性，防止因追求“生动性”而出现史实失真或价值偏误。涉及关键技术参数、历史场景还原等内容，须经专家严格核校。另一方面，在尊重史实的前提下进行创意转化。AI可通过多模态生成、沉浸式场景构建等方式让尘封的历史档案“活”起来，但这不等于虚构或篡改。要在“忠实呈现”与“生动再现”之间找到平衡，做到“形变神不变”，技术形式创新是为了更好地呈现历史的精神实质，而非消解历史的严肃性。
坚持技术赋能与风险防范的协同共治。其一，警惕“认知外包”。便捷高效的AI工具可能诱导学生将认知过程“外包”给技术，从“主动探究”退回到“被动接收”。教学中应设置问题驱动的深度思考环节，引导学生先自主思考，再借助AI辅助探究，避免思维惰性。其二，防止“算法偏见”。AI输出结论具有价值预设性，若学生习惯以AI解读作为唯一标准，可能导致对红色工业故事内涵的狭隘理解。教师需引导学生批判性审视AI生成内容，培养辩证分析能力，避免陷入“信息茧房”。其三，避免“技术依赖”。教师若过度依赖且不加辨别地使用AI生成内容，将逐步丧失对技术应有的警惕、反思和驾驭能力，必须始终保持教师主体性，将技术定位为高效“助手”而非价值“替代者”。
三、红色工业故事AI叙事赋能“大思政课”的创新路径
构建人机协同的叙事共同体。高质量实施AI叙事，需构建权责明确的人机协同叙事共同体。教师是教学的主导者，负责价值目标锚定、教学情境设计与课堂互动引导；党史、工业史及科技史专家是内容真实性与科学性的“护航者”，负责史实核校与精神内涵的权威阐释；AI技术定位于“辅助者”，承担资源检索、素材生成、场景构建与个性化推送等技术性任务。教师提出教学目标与叙事框架，专家审核史实基底与价值导向，技术人员利用AI工具实现创意转化。
建设系统性的红色工业故事图谱体系。高质量数据是AI正确学习与生成的基础，也是抵御“AI幻觉”与“算法偏见”的源头防线。应联合档案馆、工业博物馆、高校、科研院所与企业，在国家或区域层面统筹启动红色工业文化遗产数字化工程，系统开展抢救性数字化整理。系统收集整理相关原始文献、口述资料、影像资料及权威出版物，标注时间、地点、人物、事件等关键元数据并建立关系链接，构建大规模的红色工业故事图谱。同时，建立严格的语料准入审核、版本管理与溯源机制，确保每一条AI生成内容都可追溯到权威信源，从源头保障内容的真实性与可靠性。
建立“价值—认知—行为”的评估反馈机制。评估赋能成效不能唯流量、技术指标和课堂热闹程度，应建立过程与结果并重、定量与定性结合、聚焦价值传播效能的综合评估体系。该体系涵盖五个维度：一是思想引领度，考查学生对工业精神的理解与认同；二是史实准确度，评估内容的历史真实性与科学细节精确性；三是情感共鸣度，衡量叙事艺术表现力与学生情感共鸣强度；四是价值内化度，探测学生将故事精神内化为自身价值认同的程度；五是行为导向度，追踪学生因叙事激发报国志向、投身实业、锤炼本领的实际行动。同时，建立基于评估结果的动态反馈与优化机制，将观测结果反馈至教学设计、叙事策略和技术模型的迭代中，形成目标设定、协同实施、多维评估、优化反馈的闭环，确保实践对标立德树人根本目标。
基金项目：本文系湖南省哲学社会科学成果评审委员会一般项目“湖湘红色故事在公安院校‘大思政课’中创造性转化路径研究”（编号：XSP26YBZ192）、湖南省教育厅科学研究项目优秀青年项目“湖南党史融入大中小学思想政治教育一体化建设路径研究”（编号：24B0956）。