生成式人工智能赋能高校思政课个性化教学的策略选择

引言

随着数字化时代的到来，生成式人工智能技术快速发展，其在教育领域应用也逐渐普及开来。高校思政课是落实立德树人根本任务的关键课程，它肩负着培养学生的正确世界观、人生观、价值观的重要使命。但传统的高校思政课教学中存在着教学模式单一、教学内容同质化严重、难以满足学生个性化需求等问题，而生成式人工智能的出现给上述问题带来了新的思路与方法，生成式人工智能具有强大的内容生成、数据处理以及智能交互能力，可以为高校思政课个性化教学提供强有力的支撑，从而促进思政课教学模式的创新与转型。

1. 生成式人工智能在高校思政课个性化教学中的价值定位

1.1 提升教学过程与目标的契合度

生成式人工智能可以做到实时抓取关键词并跟踪分析，进而准确判断学生的思想政治状况，比如借助自然语言处理技术对学生课堂发言，作业，讨论等展开深入分析，知晓学生对于思政知识的把握情况，价值观念的偏向等，按照这些分析结果，教师可动态调整教育手段，从而更好地达成课程教学目的，讲解“马克思主义基本原理”时，若察觉学生对“对立统一规律”存在认识难题，教师便可用生成式人工智能生成相关案例剖析，动画表现等资料，助力学生更好领会这个抽象概念，进而优化教学进程同教学目的的契合度[1]。

1.2 知识传授与学习方法的创新推进

推进思政课知识传授与学习方法更新，生成式人工智能作用突出，传统思政课大多教师单方面讲授，学生被灌输，参与度不高，其出现改变了这种状况，学生成了课堂主角，可与它对话，大胆提问，分享想法，讨论“中国特色社会主义进入新时代”时，它会依提问给出解答并拓展知识，激发学生的好奇心和主动性，它还能促使学生合作，加强师生互动，课堂辩论时，学生可把它当作辩论伙伴，教师也可通过它了解学生的思路，及时给予指导反馈。

1.3 提供丰富的课程资源

高校思政课教学需要大量的课程资源作支撑，生成式人工智能可以给师生带来便捷的资源获取渠道，教师可以要求生成式人工智能分享有关某个主题或者领域的学术文献，经典案例以及当下社会热点，当学生在学习“思想道德与法治”的法治部分的时候，教师可以指引学生利用生成式人工智能来查找一些著名的案例，如“货拉拉跳车案”和“于艳茹诉北京大学案”，并且找到权威专家对于这些案例的详细剖析，从而让学生能够更加全面地领悟相关的内容，而且生成式人工智能还可以按照课程主题生成十分吸引人的案例和故事，这样就能让那些抽象的理论观点变得容易理解起来。

2. 生成式人工智能在高校思政课个性化教学中的潜在风险

2.1 主体技术依赖风险

一方面，教师若过度依赖生成式人工智能技术的“数据投喂”，就可能忽视自身在教学创新中的主体地位，造成思政课堂内容趋同，缺少理论讲授的深度，有些教师在备课时，过分依靠生成式人工智能生成的教学内容，而不做深入的思考和加工，从而使得教学缺少个性化和革新性，另一方面，学生在得到方便快捷的信息的同时，也可能会产生思维懒惰，妨碍其主体性发展，压制独立思考和革新的积极性，而且，师生之间的情感交流与互动，在技术依赖之下也许会被削弱，人文关怀悄悄流失，致使教育过程背离“育人育心”的初衷[2]。

2.2 智能算法偏见风险

智能算法或许会依照学生的交互对话记录以及偏好来提出内容，从而让学生陷于“自我强化”的信息闭环当中，致使他们丧失对多种观点的包容性和认识能力，倘若生成式人工智能的数据集大多来源于某个特定的群体或者视角，那么算法在形成内容的时候也许会不自觉地放大某种特定群体的观点，造成学生所接触的信息变得单一，进而妨碍他们的认知多样性发展。

2.3 主流价值弱化风险

生成式人工智能获取的数据信息中，既存在一些符合我国主流意识形态的优质内容，也会混杂许多非主流甚至违背社会主义核心价值观的错误内容，如果思政课教师在授课时没有及时甄别改正，就有可能在一定程度上导致青年学生做出正确的价值判断和选择。而且目前生成式人工智能的算法运行机制尚不健全，也必然会出现把正确的思想政治教育内容错误过滤掉的情况。

3. 生成式人工智能助力高校思政课个性化教学策略

3.1 优化主体结构以实现人机共生

人工智能时代，高校思政课主体结构要从传统师生互动转变为“教育者－机器－学生”三方互动，教师应与生成式人工智能做好分工，把考勤、成绩统计等重复性工作交给它去做，把精力放在教学设计、心理辅导等创造性工作上，像借助它分析学生学习数据，设计个性化教学方案等。学校要给教师培训技术，帮助教师掌握该技术，也要注意技术使用过度影响师生关系，提倡人机共生，让教师和学生多互动。

3.2 增强资源供给，契合个性需求

生成式人工智能能够依照学生的专业背景，认知水准以及兴趣所在，自动形成符合不同学生的教育资源，对于理工类学生来说，可以生成科技伦理案例，把理论与专业实践融为一体，给艺术生定制相关材料，依靠艺术审美引发共鸣，它可以生成文字资料，思维导图，知识图谱和习题库，让理论知识立体显现，而且开发智能推荐系统，剖析学生的学习数据和反馈，给予个性化的学习建议和资源推荐，提升教学吸引力，凭借相关技术还可以整合跨学科资源，优化思政教育与其他学科的融合度。

3.3 构建全面客观的评价体系

传统思政课评价主要依靠期末考试和论文成绩，不能全面体现学生的学习和思想动态，生成式人工智能能够通过多维数据采集，形成立体的过程性评价体系，在在线讨论和实践报告评价时，AI 可以分析学生的发言情况、案例运用等，在“红色文化调研”活动中，AI 生成包含多个维度的评价报告，使教师全面了解学生成长，在情感态度与价值观评价方面，AI 利用自然语言处理技术对学生的文本进行隐性分析，但分析结果只是参考，教师要结合结果开展谈心谈话，做到技术与人文相融合。

结论：生成式人工智能给高校思政课个性化教学带来新机遇与挑战，通过改善教育主体结构，加强优质教育资源供给，塑造科学评价体系，更新教学模式等策略选择，可以发挥生成式人工智能的优势，促使高校思政课个性化教学创新发展，改进思政课的教学质量与育人效果，而且要重视生成式人工智能应用时可能存在的风险，采取有效措施加以防范和应对，保证生成式人工智能在高校思政课个性化教学中健康，有序地发展，从而为培育德智体美劳全面发展的社会主义建设者和接班人给予有力支撑。

参考文献：

[1] 陈健 , 曹可欣 . 生成式人工智能赋能高校思政课个性化教学的策略选择[J]. 廊坊师范学院学报 ( 社会科学版 ), 1-8.

[2] 孟庆鹏 , 姚红霞 . 生成式人工智能赋能高校思政课的风险及其应对策略[J]. 江西电力职业技术学院学报 , 2025, 38 (02): 38-40.

作者简介：史欣雅（1999 年 2 月）女，汉族，山西吕梁， 硕士研究生，研究方向：自然语言处理 。