人工智能賦能思想政治理論課教學內(nèi)容設計：機遇、挑戰(zhàn)與對策

摘要：智能時代背景下，人工智能對思想政治教育產(chǎn)生了重要影響。思想政治理論課教學內(nèi)容的設計，應致力于將學生的信息偏好與教材內(nèi)容密切關(guān)聯(lián)起來，幫助學生在關(guān)注社會話題的過程中形成世界觀、人生觀和價值觀，而人工智能的發(fā)展帶來解決這一問題的技術(shù)契機。但是，以目前的人工智能的發(fā)展階段來看，利用人工智能設計思想政治理論課的教學內(nèi)容存在一定的局限。因此，要重視教育者在教學內(nèi)容設計中的主體性作用，在思想政治理論課教學內(nèi)容設計中做到人機協(xié)同。第一，教育者與推薦系統(tǒng)融合，在“用繭”與“破繭”的過程中保證教學內(nèi)容的科學性；第二，教育者嵌入技術(shù)迭代，在反思智能技術(shù)與抽象勞動之間關(guān)系的基礎(chǔ)上明確人工智能時代教育者在思想政治理論課教學內(nèi)容設計中的主體地位，在算法和模型的迭代更新中引入教育者的意見和建議，賦予教學內(nèi)容設計以創(chuàng)造性；第三，善用智能應用，學生反饋慎作課業(yè)考核的依據(jù)，重賦學生反饋以客觀性。

關(guān)鍵詞：人工智能；思想政治理論課；教學內(nèi)容；教育者；學生

引言

教學內(nèi)容作為將教材傳達的內(nèi)容內(nèi)化于學生的中間環(huán)節(jié)，有別于課程內(nèi)容、教材內(nèi)容，是教育者在深入領(lǐng)會教材編寫意圖、明確教材與課程標準的關(guān)系的基礎(chǔ)上，對教材內(nèi)容進行個性化加工后的更符合具體學情的信息和素

材[1]。智能時代背景下，智能技術(shù)強化了社交媒體對學生思想塑造的不確定性。同時，教育者智能技術(shù)匱乏加劇思政理論課的強制性。如何在人工智能發(fā)展的現(xiàn)階段上科學設計思想政治理論課教學內(nèi)容變得越來越重要。

一、人工智能賦能思想政治理論課教學內(nèi)容設計的機遇

學生自主構(gòu)建信息獲取網(wǎng)絡總是兼顧社會關(guān)系的維持和信息的獲取，而社會關(guān)系的維持和信息的獲取統(tǒng)一于人的本質(zhì)的表達。從思想政治教育的角度看，學生們正是在自己社會關(guān)系的表達中同時塑造自己的，使自己的特質(zhì)融入到特定的社會關(guān)系中。利用人工智能，教育者可介入學生自主構(gòu)建的信息獲取網(wǎng)絡，按照社會發(fā)展的客觀需求影響社交媒體應用對學生的思想塑造。人工智能可以將教學內(nèi)容的呈現(xiàn)方式、表現(xiàn)手法等與學生對接，通過從社交媒體上獲取的數(shù)據(jù)進行分析、處理、還原和整合，提升教學內(nèi)容的吸引力，從而帶來提升思想政治理論課實效性的契機。

（一）社交媒體應用提供了學生信息偏好的挖掘空間

從獲取學生感興趣的教學素材上看，社交媒體提供了客觀的數(shù)據(jù)環(huán)境。智能技術(shù)以各種應用和軟件的形式介入學生生活，“潤物細無聲”般地參與了學生的思想政治教育，同時也為思想政治理論課教學內(nèi)容的設計提供了準確把握學生信息偏好的客觀數(shù)據(jù)環(huán)境。隨著人工智能推薦系統(tǒng)領(lǐng)域的不斷發(fā)展，嗶哩嗶哩、抖音、快手、微博、小紅書等各大社交媒體應用越來越受到人們的追捧，學生構(gòu)建信息獲取網(wǎng)絡的方式也隨之發(fā)展變革，他們對自己信息消費的主動控制能力得到加強，這幾乎與這些應用不斷升級所依賴的推薦算法的迭代更新是相輔相成的，推薦系統(tǒng)在迎合人們信息偏好的方面越有成就，思政理論課通過“流量”分析和引導學生群體就越可靠。

（二）智能技術(shù)支持學生信息偏好與教材的對接環(huán)節(jié)

以多樣化的素材為載體，將教材內(nèi)容具體化為教學內(nèi)容。一是按既定主題整合教材內(nèi)容；二是掌握偏好信息的完整線索，以便從思想政治教育的維度對這些信息作價值判斷；三是教材內(nèi)容與學生偏好信息的同維度解構(gòu)與整合。

1.推薦系統(tǒng)支持教材內(nèi)容的整合。對于智能系統(tǒng)的學習來說，相對穩(wěn)定是教材內(nèi)容最大的優(yōu)點。智能系統(tǒng)可按照學段、冊、單元、課、框、目的邏輯系統(tǒng)地整合出思想政治理論課的完整的知識圖譜。此外，推薦系統(tǒng)還能以過往教育者整合的優(yōu)質(zhì)結(jié)果為學習對象，為教育者提供個性化推薦。

2.推薦算法支持熱點話題完整線索的把握。提高增加用戶粘度及推薦的效率，推薦算法在不斷了解用戶的嘗試中日新月異。在獲取學生感興趣的話題后，算法可提供該話題權(quán)威的科學的完整鏈條，從而節(jié)約教育者變熱點話題為教學素材的時間成本。

3.智能算法支持教材內(nèi)容與學生信息偏好在同維度的解構(gòu)與整合，為不同主題的課推薦高度契合的學生熱點。特征工程的構(gòu)建過程，同時也是解決問題維度確定的過程，這是一個復雜的反復試錯的過程，神經(jīng)網(wǎng)絡算法對特征工程的優(yōu)化降低了將學生感興趣的主題映射到教材內(nèi)容的難度。

（三）智能應用支持教學效果的反饋環(huán)節(jié)

學生反饋指一切由學生產(chǎn)生的反應教學效果的客觀數(shù)據(jù)，如文本形式的隨堂測試、圖像或視頻形式的學生課堂反應。智能應用，如智能硬件設施、各類教學軟件，提供了采取學生反饋數(shù)據(jù)的場所。教學內(nèi)容設計結(jié)束后，運用智能應用收集學生對教學內(nèi)容的反饋數(shù)據(jù)并以此作為進一步指導教學內(nèi)容的優(yōu)化是關(guān)鍵，而學生反饋數(shù)據(jù)的客觀性決定其對教學內(nèi)容優(yōu)化的價值。

1.智能技術(shù)支持學生微表情分析。學生自然流露的表情是反映教學內(nèi)容效果最直觀的反饋。如，教育者設計一個令學生感到悲憤的教學環(huán)節(jié)，但大多數(shù)學生并沒有因此表現(xiàn)出悲憤的表情，那么這個設計就是失敗的。目前，在微表情識別的技術(shù)方面，以圖片為原始數(shù)據(jù)集的計算機視覺取得了可觀的進步[2-3]，以視頻為原始數(shù)據(jù)集的動態(tài)人臉微表情識別也取得重要進展[4]。

2.智能技術(shù)支持學生產(chǎn)生的文本數(shù)據(jù)分析。融合了數(shù)字技術(shù)的學習通、雨課堂等軟件進入線下課堂帶來思想政治理論課的混合式教學新風尚[5]，這類軟件積極調(diào)動了學生上課的積極性，“詞云分析”在學生學習目標的反饋方面更是錦上添花。

二、人工智能賦能思想政治理論課教學內(nèi)容設計的現(xiàn)實挑戰(zhàn)

以大數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的人工智能擅長的是理性、計算和邏輯，感性、靈感等非理性的意識是人工智能所不專擅的，它的一切看似深思熟慮后的決策和巧奪天工的設計都是對人類感性思維和理性思維的數(shù)理性表達。依托數(shù)理性表達，人工智能致力于將人的思維的復雜性抽象為固定算法的結(jié)果，并在結(jié)果上追求在盡可能減少人干預的條件下得到最完美的方案。但是，一項技術(shù)的成功最先在人們心中燃起的是“偷懶哲學”，像機械化最先讓人們想到的是“不用動手”一樣，智能化讓人們最先想到的是“不用動腦”?？梢姡谝欢ǔ潭壬?，人們欣然接受智能技術(shù)對腦力勞動的抽象，這對思想政治理論課的設計產(chǎn)生了負面影響。

（一）信息繭房妨害教學內(nèi)容的科學性

人工智能天然對數(shù)據(jù)有極高的依賴性，這種對數(shù)據(jù)的依賴源自人們對數(shù)據(jù)的選擇性。桑斯坦提出信息繭房概念的其中一重背景是數(shù)字化時代，他認為信息繭房意味著人們只關(guān)注自己選擇和愉悅自己的東西[6]。這一特性為推薦系統(tǒng)的誕生提供了依據(jù)，推薦算法從誕生之初就在迎合和利用這一特性。在自由度更高的社交媒體營造的空間里，學生們在娛樂自己的方面產(chǎn)生的數(shù)據(jù)往往高于基于學習需要產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，這在一方面也促成了社交媒體生產(chǎn)和推薦的數(shù)據(jù)以“娛樂”學生為主，這些信息從特定學生群體的視角反映外部客觀世界，本身就存在很大的局限性。此外，推薦算帶來的信息繭房加劇了群體內(nèi)的同質(zhì)化，更是使得這種局限性雪上加霜。從整個社交媒體生產(chǎn)和推薦的信息來看，達到一定閾值的元素將成為當前主題“放之四海而皆準”的公理，并在越來越多的引用中被不斷加權(quán)。如果對大數(shù)據(jù)抓取的所謂的表征學生興趣愛好的信息過度依賴，將其作為設計教學內(nèi)容的絕對素材，這將無益于學生在豐富的事物中獲得對客觀外部世界的整體性、完整性認知，學生將很難跳出信息舒適圈。

（二）算法理性制約教學內(nèi)容設計的創(chuàng)造性

算法理性制約著教育者的創(chuàng)造性。算法就像一臺機器，將一切與算法理性不相適配的元素拒之門外，并同時引導和打磨一切試圖進入其中的要素。理性意味著可被計算，在教學內(nèi)容的設計過程中，這種理性表現(xiàn)在兩個方面。一是提供的數(shù)據(jù)可被計算。教材內(nèi)容與學生信息偏好的對接環(huán)節(jié)是通過大量優(yōu)質(zhì)教育者處理過程數(shù)據(jù)的訓練實現(xiàn)的。一旦形成可靠的模型，算法理性將要求能夠完全適配人工智能機器的生產(chǎn)線式的教育者，他們不被要求了解算法的邏輯，但被要求提供具有分析意義的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)甚至可以人為篡改，以便讓機器分析的結(jié)果具有“價值意義”；二是教學內(nèi)容設計過程中教育者設計行為的可被計算。教育者不被要求去創(chuàng)新，因為在既定算法和模型下，教育者的新的嘗試是不可被計算的，甚至會成為算法和模型產(chǎn)生錯誤的源泉，這在一定程度上弱化了教育者嘗試創(chuàng)新的熱忱。

（三）人工智能數(shù)據(jù)客觀性失控助長師生行為迎合

人工智能對數(shù)據(jù)客觀性的天然失控及其對數(shù)據(jù)的依賴。人工智能對提供的數(shù)據(jù)只能“拿來就學”，其本身不能保證數(shù)據(jù)的客觀性，同時，人工智能對數(shù)據(jù)的依賴性極高。機器學習的成功預測極度依賴相當數(shù)量和相當質(zhì)量的數(shù)據(jù)，數(shù)量和質(zhì)量缺一不可。數(shù)據(jù)的質(zhì)量不僅僅指對數(shù)據(jù)進行特征工程處理的結(jié)果，還包括更為根本的數(shù)據(jù)的客觀性。損害數(shù)據(jù)的客觀性無異于從根本上阻斷人工智能“頭腦”發(fā)育的可能性。

師生對智慧評估類應用的主動迎合。在知識復現(xiàn)型的考試大受詬病后，思想政治理論課引入了學生成績的過程性考核，教學軟件和智慧設備成為過程性考核數(shù)據(jù)的重要產(chǎn)生平臺，成為教育者獲取學生出勤率、互動率、在線學習任務通過率等學生行為數(shù)據(jù)的重要工具[7-8]。但是，很多教育者容易將教材內(nèi)容嫁接到各類教學軟件[9]，忽視對本班學生具體學情的把握、對教材內(nèi)容與教學內(nèi)容之間關(guān)系的把握、對自身專業(yè)素養(yǎng)的提升；學生則忙于找出各類軟件的“漏洞”，迎合行為包括但不限于用試錯的方法得到單選題的正確答案、非學習目的抬頭看黑板應對智慧教室對抬頭率和學習行為的統(tǒng)計和研判[9]。

師生的主動迎合行為將導致學生反饋數(shù)據(jù)喪失客觀性。目前，不少研究致力于從教學軟件中挖掘?qū)W生行為數(shù)據(jù)，研判學生的學習行為[10-11]。但筆者認為，一味從這些所謂客觀數(shù)據(jù)中分析學生學習行為，并以此為平時成績考核的依據(jù)，只會不斷加劇思想政治理論課的強制性，這種強制性將導致學生對教學內(nèi)容的非客觀反饋，或者說功利性反饋，而不是對教學內(nèi)容本身的反饋。

三、人機協(xié)同的思想政治理論課教學內(nèi)容設計的對策建議

（一）教育者與推薦系統(tǒng)融合，保證教學內(nèi)容的科學性

1.教育者用繭，確證學生所好盡在掌握，變熱點話題為教學素材。一是克服用戶可能提供虛假信息的困境。出于對自己信息的保護，有的用戶會盡可能少甚至錯誤透露自己的個人信息，且大部分推薦系統(tǒng)采用的是基于用戶的興趣及以用戶為核心建立起來的興趣與興趣之間聯(lián)系的算法，對用戶的性別、年齡等基本信息的依賴性不大。二是克服同一學段群體間異質(zhì)的困境。數(shù)字技術(shù)在社交媒體上獲得的某一學段大部分學生喜歡的內(nèi)容在本班不一定受歡迎。因此，教育者應該在與學生的交流的過程中再次確證熱點話題與學生之間能夠相互銜接，保證所選的熱點話題恰好是學生喜歡的、熟知的。成功完成這項措施需要教育者具備扎實的思想政治教育素養(yǎng)。

2.教育者破繭，確保教學內(nèi)容的科學性。破繭之道在于用繭而不為繭所縛。一是在兼顧學生興趣愛好的同時適當拓展教學素材。學生在社交媒體中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)有一定的局限性，因此，教育者在掌握學生信息偏好的客觀數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，在學生認知發(fā)展規(guī)律的指導下適當拓展部分沒有被學生關(guān)注到，但對開闊學生視野、貼切教材內(nèi)容具有積極意義的素材。二是深化熱點話題，做好熱點話題在思想政治教育維度的解構(gòu)。教育者為貼近學生日?！叭诠！钡耐瑫r，要以教材為導向深度挖掘其中的思想政治教育價值。

（二）教育者嵌入技術(shù)迭代，賦予教學內(nèi)容設計以創(chuàng)造性

1.突出教育者的主體地位。人工智能應該作為教育者優(yōu)化和設計教學內(nèi)容的方法、工具甚至思想、理念的補充，在利用人工智能的過程中，要明確教育者與人工智能之間的體與用的差別、道與器的地位，突出教育者在教學內(nèi)容設計過程中的主體地位。

2.技術(shù)迭代要重視從事教學工作的一線教育者的意見和建議。在當前算法和模型的理性之外納入教育者的創(chuàng)造性元素，并以此作為算法和模型迭代更新的重要參數(shù)，保證算法和模型的迭代更新與教育者的意見和建議同頻。因此，要采取適當?shù)募钚源胧┕膭顝氖陆虒W工作的一線教育者提出意見和建議，且不論采取怎樣的措施，教育者的創(chuàng)造性都必須在更新后的算法和模型中可被計算。此外，教育者在教學內(nèi)容設計過程中要以本班學情為立足點，充分發(fā)揮自己的創(chuàng)造性才能，取得優(yōu)質(zhì)的教學成果，為教學內(nèi)容設計的算法和模型的更新和構(gòu)建提供多樣的學習數(shù)據(jù)。

（三）善用智能應用，重賦學生反饋客觀性

為保證學生反饋數(shù)據(jù)的客觀性，學生反饋數(shù)據(jù)應慎作課業(yè)考核的依據(jù)。思想政治理論課是一類極重視學生“情感、態(tài)度、價值觀”的培養(yǎng)的系列課，“心服”是它的核心。反饋數(shù)據(jù)作為考核依據(jù)帶來的強制性將對學生對課堂內(nèi)容的真實反應產(chǎn)生極大的干擾，從而影響數(shù)據(jù)的客觀性，不宜指導教學內(nèi)容的優(yōu)化。教育者要重視不同學段“強制”的善用，合理消除學生對學生反饋影響考核成績的戒心。如，在重情感體悟的課堂上，教育者積極利用智能基礎(chǔ)設施完備的教室，為教學內(nèi)容的反饋提供最為直觀的視頻和圖片數(shù)據(jù)。但為保證圖片和視頻的客觀反映教學內(nèi)容的效果，教育者不應將學生的表情是否隨課堂傳達的情感而變作為學生情感、態(tài)度和價值觀“達標”的考核依據(jù)。

結(jié)語

未來，高質(zhì)量的思想政治理論課課程資源的缺乏或許不是最嚴重的問題，層次性豐富的學生與復雜多樣的教學內(nèi)容之間的供需適配才是。但目前，教育者的當務之急應該是生產(chǎn)出優(yōu)質(zhì)的教學內(nèi)容，探索當前智能技術(shù)發(fā)展背景下思想政治理論課高質(zhì)量發(fā)展的適應方法。教育者只有設計出高質(zhì)量的教學內(nèi)容，才有可能為人工智能提供優(yōu)質(zhì)的正向的原始數(shù)據(jù)。

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