人工智能发展背景下高职院校课程思政建设质量保障体系优化策略研究

随着人工智能技术的快速发展和广泛应用，职业教育领域正面临深刻变革。人工智能不仅重塑产业结构和职业能力需求，也为教育模式创新与人才培养路径优化提供重要支撑。在这一背景下，高职院校作为技能型人才培养的主阵地，亟须将思政教育全面融入专业课程体系，落实立德树人根本任务。然而，当前高职课程思政建设仍存在体系建设不完善、评价机制不科学、与技术融合程度不高等问题，严重影响育人实效。因此，构建科学、系统、动态的质量保障体系，成为提升课程思政建设水平的关键举措。

一、人工智能发展与高职课程思政建设的关联性分析

（一）人工智能技术赋能课程思政的教学创新

智慧课堂、虚拟仿真实训平台、智能学习系统等应用，使思政教育摆脱传统单向灌输模式，转向沉浸式、互动式、体验式教学。例如，通过虚拟现实技术重现重大历史场景，学生能够切身感受家国情怀与民族精神；借助智能问答系统，可实时回应学生在思想认知上的困惑，实现精准引导。这类技术手段不仅提升教学效率，更深刻改变思政教育的呈现形式与接受机制，使其更符合高职学生的学习习惯与认知特点[1]。

（二）智能化教学工具的应用

（三）数据驱动下的学情分析与个性化思政教育

传统思政课程往往难以针对不同专业、不同认知基础的学生实施差异化教学。而人工智能依托大数据分析能力，可对学生的学习行为、认知倾向、情感态度进行多维度评估，生成个性化学习路径与思政教育方案。例如，通过分析学生在讨论区发言、作业完成情况等数据，教师能够及时发现思想偏差或心理困扰，进行早期干预与引导。这种数据支持的精细化育人模式，大幅增强思政教育的针对性与实效性[2]

二、高职院校课程思政建设质量保障体系的问题

（一）体系碎片化问题显著，缺乏系统性与协同性

高职院校课程思政建设尚未形成统一、连贯的质量保障框架，各部门、各院系往往各自为政，未能实现有效联动。在管理层面，教务部门、学生工作部门、马克思主义学院以及专业教学单位之间职责边界模糊，协同机制缺失，导致资源分散、指令多头、管理效率低下。例如，专业课教师与思政课教师之间缺乏常态化的交流平台与协作渠道，致使知识传授与价值引领未能深度融合，课程思政沦为表面化、标签化的存在。在课程设计层面，思政元素的融入往往呈随机、分散状态，缺乏基于专业人才培养方案的系统化设计。部分教师仅依靠个人理解零散嵌入思政案例，未能与专业课程知识体系、技能训练环节以及职业素养要求形成有机整体。这种碎片化实施方式使思政教育失去连贯性和累积效应，难以实现“润物细无声”的育人效果。此外，院校层面缺乏对课程思政建设的顶层设计与长远规划，制度供给不足，配套政策滞后，导致质量保障体系缺乏整体性与可持续性。系统协同的缺失使得课程思政建设难以形成合力，严重影响其质量与效能。

（二）人工智能技术应用深度不足，未能有效赋能质量保障在教育数字化战略行动背景下，人工智能技术为教育质量监测与评估提供全新路径，然而高职院校在课程思政领域的相关应用仍处于浅层阶段。多数院校尚未建立基于大数据的课程思政质量监测平台，难以实现对教学过程、学习行为与育人效果的全流程、多维度动态感知。数据采集往往局限于传统的听课记录、学生评教与书面总结，缺乏对课堂师生互动、情感态度变化、价值认知形成等隐性要素的精准刻画与智能分析。在数据分析层面，现有技术应用多集中于描述性统计，缺乏预测性与指导性分析模型。例如，无法通过学生学习轨迹数据识别思政教育的效果拐点，难以为教师改进教学提供实时反馈与个性化建议。同时，人工智能技术在辅助思政资源开发、教学情境构建以及学习路径优化方面的潜力远未释放。许多院校虽引入在线教学平台，但功能主要用于资源存储与视频播放，未能发挥其在协同备课、智能评测、虚拟思政实践等方面的赋能作用。技术应用与思政教育需求的脱节，导致质量保障仍依赖于传统人工方式，效率低下且主观性强，难以适应规模化、精准化、智能化的教育发展新趋势[3]。

（三）评价机制单一，未能体现思政教育的隐性特征

当前高职院校对课程思政质量的评价多沿用传统课程评价模式，强调量化指标与显性成果，忽视思政教育内隐性、长期性与体验性的特点。在评价主体上，仍以教学管理者及同行专家为主，缺乏企业代表、毕业生、家长等多元主体的参与，评价视角不够全面。学生评教内容往往侧重于教师授课表现与课堂氛围，较少涉及价值认同与思想提升程度，且结果易受主观情绪影响。在评价指标上，普遍存在重形式、轻内涵的倾向。例如，过度关注思政元素嵌入的数量、教学案例的数量、活动开展的次数等表面数据，而未能建立反映学生思想品德变化、价值判断能力提升以及职业精神养成的核心指标。思政效果的评价需要关注学生的认知内化、情感认同与行为转化，但这些维度难以通过短期观察或标准化测试予以衡量。在评价方式上，仍以期末集中式考核、材料评审为主，缺乏过程性评价、表现性评价与发展性评价。思政育人效果往往具有延迟性，仅凭一两次听课或一份总结报告无法真实反映课程思政的长期成效。此外，评价结果多用于等级评定而非持续改进，反馈机制不健全，未能形成“评价 -- 反馈 -- 改进”的闭环管理，削弱评价对质量提升的导向与激励作用。

三、人工智能背景下质量保障体系优化策略

（一）构建智能化的课程思政质量评价体系

传统评价方式多依赖于主观判断和静态数据，难以全面反映思政教育的实际效果。人工智能技术能够通过对多源数据的智能采集与深度分析，实现对课程思政教学效果的科学评估。例如，借助自然语言处理技术，可对学生的课堂发言、作业文本进行情感倾向和价值观倾向分析；通过机器学习算法，可识别教学视频中师生的互动模式，评估思政元素的融入程度。智能评价体系不仅能够提供更客观、精准的评价结果，还可为教师提供有针对性的教学改进建议，从而显著提升课程思政的教育质量。

（二）引入多维度数据采集与分析

人工智能技术能够实现对学习行为、情感态度、认知变化等多维度数据的全面采集与深度融合分析。具体而言，可通过学习管理系统记录学生的在线学习轨迹，通过智能感知设备采集课堂参与情况，通过情感计算技术识别学生的情绪状态。在此基础上，利用数据挖掘和认知分析模型，能够深入揭示思政教育过程中学生的认知发展规律与价值认同路径。多维度数据分析不仅有助于全面把握学生的学习状态，还能够为个性化思政教学提供依据，推动教学质量持续提升。

（三）建立基于大数据的动态监测与预警机制

人工智能技术能够实现对课程思政教学全过程的数据动态采集与实时分析，从而构建起具有预测功能的监测预警体系。例如，通过建立学生学习行为与价值认知变化的关联模型，可实时识别可能存在思想偏差或学习困难的学生，并及时向教师发送预警信息。同时，大数据分析还能够宏观把握课程思政建设的整体态势，识别薄弱环节，为管理决策提供支持。动态监测与预警机制使质量保障从被动响应转向主动干预，显著增强课程思政质量管理的前瞻性和有效性 [4]。

（四）完善制度设计与组织保障

在人工智能深度赋能质量保障体系的进程中，完善制度设计与强化组织保障是确保该体系有效运行和持续优化的系统性支撑。技术本身的先进性与有效性，必须通过严谨的制度框架和高效的组织形态予以固化和实现，其核心在于实现技术与管理的协同发展。第一，在制度设计层面，首要任务是构建清晰且具有约束力的人工智能应用规范体系。该体系应明确数据采集、处理与分析的全流程伦理边界，严格遵循隐私保护与数据安全相关法律法规，并确保技术应用契合教育本质规律与社会主义核心价值观导向。其次，需系统性地再造质量管理流程。传统质量保障模式需向智能化、精准化转型，建立基于数据驱动的动态决策机制。这包括构建常态化的教学质量监测数据平台、设定关键绩效指标（KPI）体系、并形成“监测 -- 分析 -- 预警 -- 干预 -- 反馈”的完整管理闭环，从而保障质量保障活动的前瞻性、及时性与科学性。制度设计还应涵盖问责与激励机制，明确各参与主体在数据质量、模型使用及结果应用中的权责利，推动人机协同的责任共担。第二，在组织保障层面，必须对现有组织架构进行适应性调整与战略性重塑。设立专业化的质量数据管理机构或专职岗位是关键举措。该机构负责统筹管理全领域教育数据资源，主导智能评估工具的研发、引入与迭代，并监督其应用过程合规性与结果有效性。同时，需配备兼具数据分析技能与教育质量管理经验的专业人才团队，负责数据的深度挖掘、解读与洞察，将数据转化为可供决策的行动策略。此外，应打破传统部门壁垒，建立跨职能、跨层级的协同工作机制，强化质量保障部门、信息技术部门以及一线教学单位之间的沟通与协作，形成技术赋能与管理优化双轮驱动的工作格局，最终系统性地提升质量保障体系的整体效能与可持续性。

（五）制定适应人工智能发展的课程思政建设标准

制定适应人工智能发展的课程思政建设标准是引领质量提升的方向保障。人工智能的应用不仅改变质量保障的手段，也对课程思政的内涵建设提出新的要求。应结合人工智能技术特点，制定包括数据伦理、算法透明度、人机协同等在内的新型建设标准。这些标准应明确课程思政在智能环境下的目标设定、内容要求、实施路径和评价指标，为人工智能与课程思政的深度融合提供规范引导。同时，标准应体现动态适应性，能够随着技术发展和教育需求变化而持续优化，确保质量保障体系始终具有先进性和科学性[5]。

（六）建立跨部门协同管理机制，明确责任分工

建立跨部门协同管理机制是优化质量保障体系的组织基础。人工智能背景下的质量保障涉及数据采集、技术应用、教学管理等多个环节，需要各部门密切配合。应打破传统部门壁垒，建立涵盖教务、学工、信息技术、教学质量监控等部门的协同工作机制，明确各部门在数据共享、分析应用和反馈改进中的责任分工。通过建立统一的数据平台和管理流程，实现多部门数据的整合共享和业务协同，形成全员参与、全过程覆盖的质量保障网络，全面提升课程思政建设的系统性和一致性。

结束语

综上所述，人工智能技术为课程思政质量保障体系带来范式变革的可能。通过构建智能评价体系、加强多维度数据分析、建立动态预警机制、完善制度设计、制定科学标准以及强化部门协同，能够形成全方位、多层次、动态化的质量保障新格局。这些策略的实施不仅将提升课程思政的教育质量，也将为人工智能时代的教育质量管理提供可借鉴的路径与方法。未来，随着人工智能技术的不断发展和教育实践的深入探索，质量保障体系还将持续优化和完善，更好地服务于立德树人的根本任务。

参考文献

[1] 李京蓉 . 基于新媒体新技术的高职院校思政课程资源优化策略研究 [J]. 新闻研究导刊 ,2024,15(22):207- 211.

[2] 李薇 . 人工智能背景下高职制造类专业的发展路径 [J]. 时代汽车 ,2024(18):90- 92.

[3] 戚晓伟 . 教育数字化背景下高职院校计算机类课程思政建设融合探究 - -以网络服务配置为例 [J]. 电脑知识与技术 ,2024,20(36):165- 167.

[4] 王茹, 李茜, 陈艺琛. 新时代背景下高职院校思政教育的优化路径研究[J].中国科技期刊数据库科研 ,2024(7):0074- 0077.

[5] 黄熙婷 , 黄威荣 . 师范生人工智能素养现状与培养策略研究—以贵州省 G大学为例 [J]. 教育信息技术 ,2024(9):12- 15.

作者简介：姜怡，女，出生年月：1984.10，学历：本科，研究方向：思政管理。课题来源：江苏省教育厅高校哲学社会科学研究思政专题项目批准号：2023SJSZ0849