Ai赋能高校思政课教学

作者简介：肖齐（1972—），男，江西警察学院，副教授，主要研究高校思政教育。

摘要：人工智能技术与高校思想政治理论课的深度融合，为教学模式创新与实效性提升提供了全新路径。本文探讨了AI技术赋能思政课教学的具体应用形态，包括构建智慧教学环境、实现个性化学习分析与精准评估等，旨在通过技术革新破解传统思政教学中的痛点与难点。同时，文章辩证分析了AI应用过程中可能存在的问题，并提出“技术为用、育人为本”的应对原则，为构建人机协同、情理交融的新时代思政教育生态提供理论参考。

关键词：Ai；高校；思政课；教学

引言：高校思想政治理论课是落实立德树人根本任务的核心课程，承载着培养社会主义建设者和接班人的重要使命，传统教学模式在一定程度上面临内容供给单一、教学方法固化、学生参与度不足等现实挑战，教学实效性有待进一步提升。随着人工智能技术的迅猛发展与广泛渗透，其强大的数据处理、情境感知与智能交互能力，为重构思政课教学内容、方法、模式与评价体系提供了历史性机遇[1]。

一、AI赋能高校思政课教学的多维应用场景

（一）重构智慧教学环境，丰富教学内容供给

传统思政课教学常囿于单向灌输和静态资源限制，难以有效激发学生深层共鸣与系统思考。AI技术的介入，正从根本上重构智慧教学环境，极大丰富教学内容供给的广度、深度与时效性。从物理空间看，AI驱动构建高度沉浸、交互融合的智慧学习空间。虚拟现实（VR）、增强现实（AR）技术的应用，能带领学生“亲历”历史关键场景（如长征、改革开放）、剖析社会现实矛盾（如基层治理、生态文明建设），在“身临其境”中强化情感认同和价值理解。从信息整合看，AI强大的语义解析与智能聚合能力，能将海量、分散的教学资源（经典文献、时政新闻、纪录片、政策解读等）有机整合。自然语言处理（NLP）技术可深度解构马克思主义经典著作、党的创新理论文本，精准提炼核心概念、逻辑脉络与精神要义，自动生成可视化、动态更新的知识图谱（如马克思主义基本原理知识网、习近平新时代中国特色社会主义思想核心要义图），为学生构建结构清晰、层次分明的系统性认知框架。更关键的是生成式AI的应用，彻底改变了内容生成的时效性和适配性。它能基于最新的国内外重大事件、社会热点问题、学生普遍关注的现象（如科技伦理、文化自信、国际关系），即时生成高度契合教学目标的情景案例、模拟辩论题、深度访谈素材、甚至微剧本。这种“即时供给、按需生成”的能力，确保了教学内容始终处于时代前沿，充满现实感召力与思辨张力，有效解决教材滞后性与时代鲜活性的矛盾，使抽象理论真正“活”在鲜活的现实案例之中[2]。

（二）实现学情精准诊断与个性化学习引导

大班制教学下，教师难以精准把握每个学生的思想脉搏、认知盲点与兴趣方向，导致教学指导趋向“大水漫灌”。AI学习分析系统的引入，正构建起覆盖全过程、多维度的精准学情画像，为实现个性化育人提供坚实支撑。这一维度核心在于对全流程学习数据的深度挖掘与智能解析。AI系统能持续采集、分析学生在课前（预习完成度、测试结果、问题提出）、课中（发言频次与质量、表情识别、在线互动参与度）、课后（作业表现、平台讨论活跃度、拓展阅读轨迹）的全触点数据。运用教育数据挖掘（EDM）和学习分析（LA）技术，不仅可以精准描绘学生对知识点的掌握程度（易错点、薄弱环节），更能深入洞察其思想认识的潜在困惑点（如对共同富裕内涵的模糊理解、对资本主义本质的认知偏差）、价值观念的倾向（如个人主义与集体主义的认知冲突）、以及学习风格与兴趣偏好（偏向理论思辨还是实践案例、关注社会民生还是国际政治）。基于这幅精细的“认知-思想-兴趣”多维画像，AI系统能够实现两大关键功能：一是智能生成个性化学习报告，为学生清晰勾勒其学习路径中的优势、瓶颈及建议方向；二是进行智能学习路径规划与资源推荐。系统依据个体差异，动态推送“量身定制”的学习资源包——可能是深度解读理论难点的微课、补充相关背景的历史文献、引发深度反思的专题研讨文章、贴合其困惑点的模拟情境任务，甚至是与其思想倾向形成对比的多元化视角材料。这实现了从标准化、预设式的“千人一面”教学，向数据驱动、动态调整的“一人一策”导学的革命性转变。教师也从中获得强有力的科学依据，能够针对群体共性难点进行重点突破，对个体特殊思想偏差进行精准引导，极大提升思政教育的穿透力和针对性[3]。

（三）创新教学评价模式，实现全过程育人评估

传统思政课评价过度依赖期末纸笔测验，侧重知识复述，难以有效衡量思想价值的内化程度和实际能力的提升情况。AI通过智能分析多模态行为数据，正推动构建覆盖全过程、多维度、重发展的新型评价体系，使评价真正回归育人本质。AI驱动的评价体系实现了从“单一结果”到“全程画像”、从“知识本位”到“价值能力并重”的跃迁。其核心突破在于能采集并深度分析学生在复杂、真实（或仿真）学习情境中的行为轨迹与表现数据。通过对这些全过程、多维度的“学习表现数据”进行持续、客观的分析建模（如图谱分析、机器学习分类），AI能够生成更全面、动态的形成性评价报告：不再仅仅报告分数，而是清晰呈现学生在理想信念、家国情怀、品德修养、法治意识、思维品质（特别是辩证思维、创新思维、历史思维）、实践能力等核心素养维度的具体表现与发展趋势。这种评价将关注点从最终考试分数，前移至整个学习过程的投入度、理解深度、思维成长与价值内化的渐进过程，有力引导教学重心从“教授知识”转向“价值塑造与能力培养”，从“学会”走向“认同”与“践行”，为促进学生全面发展提供精准导航[4]。

二、技术赋能下的风险审思与应对之策

技术深度融入思政教育，在释放巨大赋能潜能之时，亦暗藏不容忽视的风险挑战，亟需理性审视，首要的忧虑在于技术工具理性膨胀可能侵蚀育人本质，思政教育的魂魄在于以情动人、以理服人、价值铸魂，其核心是师生间鲜活的心灵碰撞与生命对话。若过度倚重数据模型和机器互动，教学过程将易于滑向单向信息传递的窠臼，导致人文关怀淡薄、情感温度流失，陷入“技术效能优先”的异化陷阱。与此同时，数据安全与算法公正构成紧迫挑战，思政教学过程中搜集的学生个人信息、观点倾向等敏感数据，其采集、储存与使用必须严防泄露与滥用，这是不容突破的伦理屏障。更为复杂的是，用于学习诊断或资源分发的智能算法，其底层逻辑若被内置设计者偏见或缺乏透明性，则极易诱发“数据标签”对学生的刻板定义，或固化其认知路径形成“信息孤岛”，这恰与全面发展的育人目标背道而驰。

结语：

人工智能赋能高校思政课教学已成为不可逆转的时代趋势，绝非取代教师的“竞争者”，而是重塑教育生态、提升育人效能的“赋能者”。其最终目标是通过人机协同、优势互补，破解传统教学困境，构建一个能够精准回应学生需求、有效促进价值内化的新型思政教育体系。

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]季丹丹，高婕.数字赋能高校思政课精准教学的路径探究[J].传播与版权，2025，（16）：85-88.

[3]李妮.生成式人工智能赋能高校思政课教学的内在张力与调适路径研究[J].大众文艺，2025，（16）：166-168.

[4]陈雪珍，荆保华，陈金菊.生成式人工智能赋能高校思政课SPOC教学资源建设的研究[J].产业与科技论坛，2025，24（16）：243-245.