从词源学的角度来看，“可视化”最初指的是将抽象数据转换为图形图像的技术过程。随着“可视化”技术的广泛应用，它逐渐被赋予了文化、价值、意识形态等多重属性，承载起认知建构与价值塑造的深层功能。爱国主义教育作为一种价值观教育的实践活动，其有效性取决于教育内容与接受主体之间的意义关联，“可视化”以其独特的历史场景再现能力、情感共鸣激发效应和价值传递优势，成为提升爱国主义教育实效性的突破口。而生成式人工智能的兴起，正通过构建沉浸式学习场景、智能化内容生成和个性化教育路径，重构着爱国主义教育“可视化”范式。
一、生成式人工智能赋能爱国主义教育“可视化”的出场逻辑
生成式人工智能以其独特的视觉化生成、具身化体验、情感化触发的技术逻辑，通过精准契合受教育者的视觉认知偏好，将抽象价值转化为生命体验以及情感认同，建构起从技术适配到价值内化的出场逻辑。
1.“视觉+需求”：智能生成技术契合现代学习者的认知偏好。
马克思曾指出：“不仅五官感觉，而且所谓精神感觉（意志、爱等等），一句话，人的感觉、感觉的人性，都只是由于它的对象的存在，由于人化的自然界，才产生出来的。”[1]（P305）因此，人的感官具有社会性和历史性，视觉作为感官的重要组成部分和人类获取信息的首要途径，其认知偏好受社会技术条件的塑造。在数智时代，人们的认知方式已深度嵌入视觉化、即时化、交互化的媒介环境，大众的认知逻辑呈现鲜明的“图像依赖”特征。生成式人工智能通过智能图像生成、动态视频合成、虚拟场景构建等技术，能够将抽象的国家历史、民族精神、核心价值观转化为可感知的视觉符号，如通过生成历史事件的沉浸式场景、英雄人物的动态画像、国家发展成就的数据可视化呈现等方式，增强文化传播的直观性和感染力。这种视觉化表达契合现代人的信息接受习惯，有助于推动爱国主义教育从“被动接收”转向“主动参与”。此外，现代受众对爱国主义教育内容的接受，呈现出鲜明的个性化趋势。大众对信息的消费逻辑已从注重实质转向偏爱符号，人们更倾向于选择符合自身审美偏好、认知特点的内容。生成式人工智能的精准算法拥有个性化生成能力，“能基于学生特性和教授内容选择搭配合适的方法手段并优化相关内容，实现教育方法从‘大水漫灌’向‘精准滴灌’升级”[2]。这种个性化智能供给模式，推动爱国主义教育从标准化走向定制化。
2.“视觉+具身”：动态生成内容承载抽象价值的生命体验。
梅洛·庞蒂的“身体图式”理论强调，视觉感知与身体体验是人类认识世界的双重通道，二者相互作用构成认知基础。一方面，视觉符号为价值塑造提供初始框架。传统爱国主义教育中的图文素材，通过色彩、构图及空间关系，发挥了以视觉传递价值的原始功能，但其中的“民族精神、家国情怀”等核心价值仅以文字符号和静态图像呈现，难以唤起学习者的感观体验，其传播效果可能受限。生成式人工智能则能以三维场景，通过视觉符号的多维组合，构建出更为立体的价值认知图景。例如在井冈山革命根据地的虚拟场景中，红旗的鲜红与青山绿水形成强烈的对比，在视觉上强化“革命火种”的象征意义；八角楼油灯的微光与粗糙的木质桌椅，共同勾勒出艰苦奋斗的视觉语境。这些视觉符号的有机结合，构成了理解革命精神的“视觉文本”，为价值观的塑造提供了初始素材。另一方面，具身交互赋予视觉符号更深刻的生命体验。“主体认知不是一个既定心智对既定世界的静态表征，而是一种具身性的主体行动”[3]，生成式人工智能通过动作捕捉、语音交互和触觉反馈等技术，可将抽象的政治话语转化为可触、可听、可感的具象化符号，使受教育者在多模态交互中形成具身认知，完成价值内化。例如，在模拟五四运动的教学场景中，人工智能生成的历史人物能与学习者进行语言对话，学习者可举起虚拟标语、参与游行队伍，感受军警镇压时的紧张氛围。通过具象化交互，爱国、抗争、觉醒等抽象概念转化为身体记忆，让受教育者在角色扮演、事件参与的具身互动中丰富生命体验。
3.“视觉+情感”：生成式人工智能赋能受众，促进价值升华。
认知的最高境界是情感的升华和价值认同，列宁曾强调：“没有‘人的感情’，就从来没有也不可能有人对于真理的追求。”[4]（P117）一方面，生成式人工智能可实现爱国主义教育从认知理解到情感共鸣的跨越。通过深度分析受教育者的情感需求图谱，运用智能叙事、情感计算等技术手段，生成式人工智能可将抽象的家国认同转化为可感知、可互动的具身化体验，使受教育在参与式体验中自然生发对国家和民族的归属感。此外，在现实生活场域，可利用用户画像分析技术驱动智能推荐系统，将爱国主义教育内容有机融入受教育者的数字生活轨迹。另一方面，生成式人工智能可实现爱国主义教育从情感共鸣到行为实践的价值转化闭环。通过面部表情识别、语音情感分析和交互行为追踪等智能技术，系统可实时记录受教育者在虚拟场景中的情感反应，形成个性化“价值成长图谱”。这种“可视化”的认知发展轨迹有助于教育者动态把握受教育者思想动态，受教育者也能直观地审视自己的情感变化和认知发展，促进自我反思与价值澄清。在认知跃迁环节，基于受教育者在虚拟场景中表现出的兴趣倾向和能力特点，系统会匹配相应的线下实践活动，通过虚拟与现实交织的持续性实践，爱国主义价值观会逐渐内化为受教育者的行为惯习。
二、生成式人工智能背景下爱国主义教育“可视化”的潜藏风险
生成式人工智能在重塑爱国主义教育“可视化”范式的同时，也潜藏着一定的风险，主要包括以下三个方面。
1. 生成内容的虚实交织消解爱国主义教育的真实性。
生成式人工智能技术为爱国主义教育带来了创新的“可视化”呈现手段，但也潜藏着虚实交织内容削弱教育真实性的风险。首先，生成式人工智能技术对现实的呈现具有选择性特征。基于算法生成的爱国主义教育内容，其数据采样受限于模型训练集的范围和质量，往往将丰富多彩的历史进程简化为若干数据特征的机械组合。这种技术性的选择偏差，可能导致部分受教育者对历史事件的理解停留在表面，难以深入把握其中蕴含的辩证发展逻辑。其次，生成式人工智能技术创造的虚实交织内容往往缺乏社会实践检验。实践是检验真理的唯一标准，而技术生成的视觉内容虽然具有高度的表达力和感染力，但本质上是对数据的重组与演绎，缺乏真实的社会实践和历史检验，可能会对受教育者带来一定的认知偏差风险。最后，生成式人工智能技术在重构历史场景时容易产生“拟真”效应。“拟真”并非对现实的反映，它是基于算法构建的相对独立的符号系统。在个性化推荐模式下，受教育者长期接触经过算法推荐的内容，可能会导致其陷入“信息茧房”，削弱其在认识过程中形成的去粗取精、由表及里、辩证反思的能力，进而对爱国主义教育造成不利影响，对受教育者的价值观塑造构成一定的挑战。
2. 视觉表达的浅层化倾向稀释爱国主义教育的深刻性。
生成式人工智能在爱国主义教育中的“可视化”实践，通过对视觉符号的创造性编排，构建富有感染力的数字场景。然而，当技术过度追求感官刺激与形式创新时，视觉表达便会滋生浅层化倾向，这种倾向会使爱国主义教育的深刻性被稀释。首先，视觉奇观的“乌托邦化”会弱化价值认知。生成式人工智能能够轻易构建超越现实的视觉场景，使英雄人物的虚拟形象在史诗般的画面中重生，历史事件以沉浸式动画再现，爱国情感被浓缩为高饱和度的色彩与激昂的配乐。但若视觉表达仅停留在感官刺激层面，受教育者可能难以从历史脉络、理论逻辑和社会实践中深化对爱国主义的理解。其次，算法推荐的“舒适圈”加剧浅层化风险。算法会基于用户偏好推荐内容，智能生成技术会将爱国主义教育内容封装为符合个体审美习惯的视觉产品。这种“私人定制”看似提升了传播效率，实则“难以兼顾公共情怀和共同理想，可能加重思想分化和意见极化”[5]，会在一定程度上弱化对复杂社会议题的辩证思考能力。最后，形式对内涵的遮蔽消解价值引领。生成式人工智能能够快速合成逼真的视觉画面，但若缺乏严谨的历史观照，此类“可视化”内容可能成为“技术炫技”的产物，导致形式对内涵的遮蔽，并在一定程度上稀释爱国主义教育本身的价值属性。因此，生成式人工智能为爱国主义教育带来了全新的视觉表达机遇，但若仅停留在对技术的表层迷恋，则可能陷入“景观丰富却意义匮乏”的矛盾。
3. 技术主导的交互逻辑弱化爱国主义教育的主体性。
生成式人工智能的深度介入可能使爱国主义教育中教育者和受教育者的主体地位面临被弱化的风险。首先，算法主导的叙事逻辑削弱爱国主义教育中教育者的主体性。传统教育中，教师通过系统化的教学设计，将爱国主义教育的精神内涵转化为循序渐进的育人过程。而生成式人工智能的自动化生产机制，使教育内容的生成演变为热点追踪、素材匹配、动态生成、自动输入的技术化流程。这种模式下，教育者从原本的价值引领者转变为内容把关者，爱国主义教育也容易沦为技术理性支配下的标准化产品。其次，流量导向的交互设计弱化受教育者的能动性。生成式人工智能平台设计的即时反馈机制，可实现将爱国主义的价值观教育包装成“答题闯关”“勋章收集”等游戏化体验，通过即时反馈不断推送奖励与排名。受教育者的注意力可能会被锁定在完成预设的任务上，形成虚假的参与感，在一定程度上遮蔽了受教育者的自主思考与价值内化能力。最后，技术依赖侵蚀爱国主义教育中的主体间性。主体间性将爱国主义教育视为教育者与受教育者之间的平等对话，双方通过持续的思想交流保持对话张力，在互动中实现意义的建构与价值的共鸣。然而，在生成式人工智能技术主导模式下，主体间对话、教育互动被简化为从数据输入到内容输出的单向传递，“人际交往中至关重要的多模态具身交互（如情绪波动和语调变化等情感传递）在虚拟界面被削弱”[6]。
三、生成式人工智能背景下爱国主义教育“可视化”的风险应对
面对生成式人工智能在爱国主义教育“可视化”中的潜藏风险，亟需构建技术赋能与价值引领相统一的应对之策，确保生成式人工智能在爱国主义教育领域的应用既保持技术先进性，又不失教育的本真。 1. 建立内容真实性保障体系，维护爱国主义教育的思想根基。
确保爱国主义教育的政治性和历史真实性，需要构建系统化的内容真实性保障体系。首先，构建严格的数据准入机制，筑牢内容真实性的第一道防线。数据是生成式人工智能赋能青年爱国主义教育的基础素材，“可视化”内容生产高度依赖训练数据的质量和取向。爱国主义教育的数据来源须经权威审核，确保全部内容基于权威历史档案、官方文献和已验证的口述史料，并严格符合政治导向与价值要求。因此，需要历史学者、思政专家组成联合工作组，对数据蕴含的价值取向进行专业评估，防范算法基于流量偏好自动合成“戏说历史”等娱乐化内容，维护爱国主义教育叙事的严肃性。其次，完善人机协同的内容生产流程，确保技术应用的数据准确性。建立“专家主导、技术辅助”的工作模式，由历史学者负责提供准确的史实框架和解读视角，生成内容要经过历史学者的专业校验，重点核查史实细节的准确性、历史语境还原的完整性；由思政专家负责确保生成内容价值导向的正确性，技术人员则在此约束下进行“可视化”呈现。同时建立动态修正机制，对新发现的历史资料和研究成果及时更新到智能训练库中，避免形成固化的历史认知偏差。最后，建立多维度的内容传播监督体系，防范爱国主义教育叙事的碎片化解构。技术上，开发内容真实性检测算法，实时筛查并警示问题内容；制度上，落实平台主体责任，谁传播谁负责；教育上，提升公众辨析能力，自觉抵制历史虚无主义。通过建立系统化、全流程的内容真实性保障体系，使生成式人工智能技术更好地赋能爱国主义教育“可视化”。
2. 创新深度“可视化”表达形式，彰显爱国主义教育的丰富内涵。
面对生成式人工智能在爱国主义教育“可视化”中可能带来的风险，需通过创新深度“可视化”表达形式，强化教育的理论内涵，避免技术对核心价值的消解。一是构建历史与现实的辩证“可视化”叙事。要警惕“视觉奇观”对爱国主义内容过度美化的浅层呈现方式，转向更具思想深度的叙事建构。可采用“历史情境复现+当代价值阐释+批判性视觉设计”的多层叙事结构。例如，在呈现革命历史时，不仅要还原场景，而且要结合专家解读与对话互动，深入阐释其历史脉络与当代意义，避免让爱国主义教育停浮于表面。二是设计激发深度思考的创新型“可视化”路径。算法推荐易使受众固守认知“舒适圈”，导致爱国主义教育的片面性。对此，可采用问题导向型、多视角对比型“可视化”学习路径，引导受教育者突破信息茧房，走向深层次思考。例如，在爱国主义教育平台中，设置开放式问题链，通过生成式技术动态关联历史案例、理论论述与现实议题，推动受教育者在问题求解中建立系统认知；也可将同一历史事件的不同叙事版本并置呈现，促使受教育者在比较中培养辩证思维。三是以理论内核统领“可视化”形式创新。消解形式对内涵的遮蔽风险，需要强化教育者在“可视化”内容设计中的主导权，通过教师与技术团队的协同创作，确保形式创新始终服务于理论教育目标。因此，教育者需始终把握生成式人工智能技术应用的“度”，使“可视化”真正服务于“可思化”与“可悟化”，推动爱国主义教育从“眼球吸引”走向“心灵共鸣”。
3. 优化人机协作教育模式，强化受教育者的主体作用。
面对生成式人工智能嵌入爱国主义教育“可视化”带来的主体性弱化风险，需构建以价值引领为核心、技术为辅助的人机协作教育模式。一是明确教育者在算法开发中的决策地位。教育者应深度参与生成式人工智能的内容生成规则制定，将爱国主义教育的核心价值嵌入算法底层，避免技术逻辑对教育逻辑的替代。例如，在红色文化故事生成中，教育者可通过设置“事实校验模块”，要求算法优先调用权威史料库，避免单纯迎合流量需求的虚构叙事。二是强化以受教育者为中心的设计交互，激励其进行自主探究。摒弃单纯以点击量为导向的推送模式，构建适应受教育者认知阶段和兴趣的动态内容库。例如，当系统检测到学生对“改革开放史”存在认知盲区时，系统可自动生成循序渐进的学习引导路径。同时，算法优化须以受教育者深度反馈（如反思日志、讨论质量等）为关键指标，驱动交互设计从“吸引注意力”向“促进思考力”的 转 变 。 三 是 以 主 体 间 性 重 建 爱 国 主 义 教 育 生态。设计“教育者—受教育者—智能体”三元协作框架 ，将生成式人工智能作为三者的“对话催化剂”。例如，在讨论“新时代爱国主义内涵”时，智能技术可提供多元观点以供辩论，教育者定期组织线下研讨，引导受教育者在观点碰撞中深化理解，避免技术中介引发的思维同质化。
