人工智能賦能高校思想政治理論課教學的價值與應用路徑

摘 要：人工智能技術在高校思想政治理論課教學中的應用逐漸成為教育領域的熱點話題。人工智能技術可以通過數據分析、個性化學習和智能輔導等方式提升高校思想政治理論課的教學效果。研究發(fā)現，人工智能能夠實現對學生學習行為的精準分析，提供個性化的學習方案，提升學生的學習興趣和參與度等，在高校思想政治理論課教學中具有廣闊的應用前景和重要的實踐價值。

關鍵詞：人工智能 高校思想政治理論課 個性化學習 智能輔導系統(tǒng)

近年來，隨著信息技術的迅猛發(fā)展，人工智能（Artificial Intelligence，縮寫為“AI”）在各行各業(yè)影響的速度和深度正不斷提升，教育領域也不例外。思想政治理論課（簡稱“思政課”）是培養(yǎng)學生思想道德素質和政治理論素養(yǎng)的重要課程。傳統(tǒng)的思政課教學模式面臨諸多挑戰(zhàn)，比如學生興趣不高、參與度不足、教學效果不佳等問題。這些問題不僅降低了思政課的教學質量，也削弱了高校思政教育的整體效果。

2024年5月，習近平總書記對學校思政課建設作出重要指示，為新時代進一步加強思政課建設提供了根本遵循。^［1］在此背景下，AI技術的引入為高校思政課教學帶來了新的機遇。AI可以通過大數據分析、機器學習和自然語言處理等技術手段，對學生的學習行為和個性化學習進行有效分析并提出改進意見，甚至實現智能化的教學輔導，讓教師的教學效果和學生的學習體驗更加優(yōu)化。具體而言，對AI技術在教育領域的最新應用進行分析研究，并結合高校思政課的教學特點，可以創(chuàng)設AI技術支持下個性化學習和智能輔導等方面的應用場景，評估其對教學效果的提升作用，為高校思政課的教學改革提出解決對策和建議。

一、AI技術在高校思政課教學中的價值潛力

AI的核心目標是賦予計算機和其他智能系統(tǒng)以人類的思維能力和行為模式，從而使機器能夠像人類一樣感知、學習、推理和決策。在高校思政課教學中，AI的應用為教學提供了全新的實踐視角，推動了教育模式和教育方式的創(chuàng)新。從智能教育平臺、個性化學習系統(tǒng)到智能評估工具，AI的應用正在不斷改變傳統(tǒng)教育模式。思政教育是培養(yǎng)學生綜合素質的重要教育活動。高校理應利用好數字技術的大數據、信息處理、區(qū)塊鏈等功能，推動思想政治教育實現數字化轉型。^［2］特別是在個性化學習應用中，算法推薦作為一種技術性手段，日益成為高校思政課教學的重要工具^［3］，可以為每個學生制定個性化的學習路徑，優(yōu)化學習效果。

隨著數字技術的快速發(fā)展，AI引領下的教學革新呈現出比傳統(tǒng)教學方式更為顯著的優(yōu)勢。一是個性化的學習優(yōu)勢更加彰顯。傳統(tǒng)的高校思政教育通常采用統(tǒng)一的教學模式，無法充分考慮學生的個體差異。而AI技術的運用讓思政教育可以為每位學生量身定制學習計劃，并在學生遇到困難時及時提供幫助。這樣的個性化教學能夠提升學生的學習興趣和積極性，使每個學生都能在適合自己的節(jié)奏中充分掌握思政課理論知識。二是互動性與參與性更加突出。AI技術可以通過智能互動平臺，增強教學過程中的互動性。例如，AI驅動的虛擬課堂可以模擬真實的課堂環(huán)境，與學生進行實時互動，回答學生的問題，提供個性化的輔導。同時，智能教育平臺還可以設置各種互動環(huán)節(jié)，如在線討論、即時測驗等，鼓勵學生積極參與課堂活動，增強他們的學習體驗和參與感。三是數據驅動的教學優(yōu)化成效更加明顯。在傳統(tǒng)教學模式中，教師很難全面、及時地掌握學生的學習狀況和需求，往往只能依靠經驗進行教學調整。通過AI技術對學生學習數據的實時收集和分析，教師可以有針對性地優(yōu)化教學內容和方法。例如，教師可以根據學生的學習數據，精準地把握學生的知識難點，從而有的放矢地促進學生對這些知識點的掌握。四是智能評估與反饋更加及時有效。傳統(tǒng)的考試和評價方式往往只能評估學生的知識掌握情況，難以全面反映學生的思想變化和認知水平。AI系統(tǒng)可以自動批改思政課教學的作業(yè)和考試，快速、準確地評估學生的知識掌握情況。同時，通過自然語言處理技術，系統(tǒng)還可以分析學生的書寫文本，評估他們的思想認識和觀點表達，幫助學生了解自己的優(yōu)勢和不足，進而有針對性地進行改進。因此，AI將從本質上改變思政教育模式、教學工具、教育環(huán)境和評價方式，甚至會轉變思政教育資源的生成與發(fā)展方式。^［4］

二、高校思政課教學現狀透視

新時代高校思政課是中國高等教育體系中的重要組成部分，承擔著鑄魂育人的重要任務。當前，思政課的課程體系在各個階段略有差異，呈現大中小學循序漸進、螺旋上升的課程體系，如本科階段主要開設“馬克思主義基本原理概論”“毛澤東思想和中國特色社會主義理論體系概論”“中國近現代史綱要”“思想道德修養(yǎng)與法律基礎”“形勢與政策”等五門課程。這些課程旨在幫助學生深入理解和掌握馬克思主義理論及其中國化成果，增強學生的政治敏銳性和社會責任感，但其教學現狀往往存在以下挑戰(zhàn)和問題。

（一）知識更新滯后，學生自主學習的興趣不濃

新時代對教育提出了新的要求，教學創(chuàng)新成為關鍵課題，思政課教學也不例外。然而，目前思政課的教學存在缺乏吸引力的現象。這種情況在一定程度上限制了教學效果的提升。究其原因，主要是面對新時代新要求和學生多樣化的需求，教師的知識未能及時更新。部分教師在教學中沿用舊有的知識結構和教學方法，忽視了學生的實際需求和興趣點，難以做到因材施教。這種教師與學生需求匹配不緊密的現象，導致學生自主學習的動力不足，直接影響了教學效果。

（二）教學手段單一，AI技術的使用不足

AI作為思政課的一種技術手段，其本質目的應是提高課程教學效果。^［5］盡管AI技術在教育領域的應用日益廣泛，但在思政課教學中，許多教師仍沿用傳統(tǒng)的教學手段，這種情況嚴重限制了教學的多樣性和靈活性。一是傳統(tǒng)的講授法無法使學生融入課堂。學生主要通過聽講來接受知識，缺乏主動參與和互動的機會，學生的主體地位和參與需求沒有得到有效彰顯。二是AI技術的應用略顯不足。AI技術可以通過豐富的圖像、音頻和視頻資源，使教學內容更加生動和直觀，增強學生的感官體驗和理解能力。網絡平臺和智能教學工具的使用，可以實現在線學習、互動討論和個性化輔導，提高教學的靈活性和學生的參與度。然而，許多教師由于技術水平有限或教學觀念落后，未能充分利用這些資源。

（三）教學資源不均，教學評價體系的建設不全

雖然思政課建設得到前所未有的重視，但在高校的實際教學中，教學資源仍相對有限，教材、教學案例和多媒體資源無法滿足日益增長的教學需求，且不同高校之間以及不同地區(qū)高校之間的教學資源分配存在較大差異。具體來說，一些經濟條件較好的高校能夠及時更新教材內容，引入最新的教學案例和多媒體資源，為學生提供豐富的學習材料。然而，經濟條件較差的高校由于資金的限制，教學資源更新不及時，影響了教學效果。在教學評價方面，目前高校思政課的評價體系主要依賴考試成績，忽視了對學生思想認識和價值觀念的綜合評價。這種單一的評價標準難以全面反映學生的學習效果和思想進步情況?？荚嚦煽冸m然可以反映學生對知識的掌握程度，但無法全面評估學生的思想變化和價值觀念的形成。缺乏多元化的評價手段，不僅難以全面衡量學生的綜合素質，還會降低他們的學習積極性和主動性。

三、AI融入高校思政課教學的現實路徑

AI技術的應用不僅能提高教學效果，還能增強學生的學習體驗和學習效果。但是，AI賦能高校思政課教學絕非“技術”與“思政課程”的簡單相加，絕非簡單的人機對話模式，而是依托技術撬動高校思政課改革，在技術賦能的過程中兼顧思政教育的“溫度”。^［6］在高校思政課教學實際應用中，教師可以通過數據分析與學習行為監(jiān)測、個性化學習方案的制定以及智能輔導系統(tǒng)的應用等方式提升思政課教學效果。

（一）運用數據分析進行學生學習行為監(jiān)測

AI技術在數據分析與學習行為監(jiān)測方面，主要通過數據收集進行分析實現。學生學習數據的收集主要包括以下幾個方面。一是課堂情況數據，如遲到、早退、發(fā)言、作業(yè)完成情況等。這些數據可以通過智能教室的監(jiān)控系統(tǒng)、課堂互動平臺等途徑自動收集。二是在線學習數據，主要是學生在在線學習平臺上的學習時長、學習進度、作業(yè)完成情況、在線測試成績等。這些數據可以通過學習管理系統(tǒng)自動記錄和分析。三是互動行為數據，涵蓋學生在討論區(qū)的發(fā)帖和回復情況、參與在線討論的頻率和深度等。這些數據可以通過在線討論平臺和社交媒體分析工具收集。四是生理數據，包括學生的注意力、情緒狀態(tài)等，可以通過智能穿戴設備和生物識別技術進行監(jiān)測和收集。通過大數據技術，高校對收集到的學習數據進行整理和分析，生成學生的學習檔案和學習行為報告，從而更好實施針對性的個性化教育。

要實現監(jiān)測目標，充分挖掘高校思政課的教學效果，就需要構建一套學習行為監(jiān)測系統(tǒng)。學習行為監(jiān)測系統(tǒng)是基于AI技術，實時監(jiān)測學生的學習行為并進行數據分析。該智能系統(tǒng)可以幫助教師和學生了解學習過程和學習效果，主要包括以下幾個方面。一是數據采集模塊。該模塊負責收集學生的各種學習數據，包括課堂表現數據和生理方面數據等。數據采集模塊需要與智能教室、在線學習平臺、討論平臺和智能穿戴設備等進行數據對接和集成。二是數據處理模塊。該模塊負責對收集到的數據進行預處理和整理，包括數據清洗、數據轉換、數據存儲等。數據處理模塊需要具備高效的數據處理能力和數據存儲能力，以保證數據的完整性和準確性。三是數據分析模塊。數據分析模塊需要具備強大的數據分析能力和智能算法支持，以實現對學習行為的精準分析和預測。四是報告生成模塊。該模塊根據數據分析結果，生成學生的學習報告和學習建議。五是反饋與干預模塊。該模塊根據學習報告和學習建議，對學生進行反饋和干預。反饋與干預模塊需要具備智能推送和個性化推薦功能，以實現對學生的精準指導和有效干預。通過這樣一套學習行為監(jiān)測系統(tǒng)，教師能夠全面掌握學生的學習動態(tài)，及時發(fā)現問題并進行有針對性的指導。同時，學生也可以通過系統(tǒng)了解自己的學習狀況，發(fā)現自身的不足并明確改進方向，從而提升學習效果。

（二）開展針對性的個性化學習干預

要實現高校思政課的針對性教學，首要的就是制定個性化學習方案。個性化學習指的是根據學生的個人差異和學習需求，提供定制的學習資源和學習路徑，幫助學生實現最佳學習效果的一種教育理念和方法。個性化學習的核心在于尊重學生的個體差異。個性化學習的實現需要依賴以下四種方法。一是開展學習需求分析。充分了解學生的知識盲點和學習困難，從而制定個性化的學習方案。二是進行個性化資源推薦。根據學生的學習需求和學習進度，運用大數據算法智能推薦合適的學習資源，包括教材、視頻、課件、練習題等。三是開展個性化學習路徑規(guī)劃。個性化學習路徑規(guī)劃可以通過智能算法和學習分析實現，幫助學生有條理地進行學習。四是個性化輔導與反饋。主要是幫助學生及時解決學習中的問題，調整學習策略和方法。個性化輔導與反饋可以通過智能輔導系統(tǒng)和在線學習平臺實現。

在制定個性化學習方案基礎上，高?？梢灾珠_發(fā)個性化學習系統(tǒng)。一是進行系統(tǒng)架構設計。個性化學習系統(tǒng)的架構設計需要考慮系統(tǒng)的功能需求、性能要求和擴展性。系統(tǒng)架構一般包括前端界面、后臺服務和數據存儲三部分。前端界面負責用戶交互和展示，后臺服務負責數據處理和業(yè)務邏輯，數據存儲負責數據的存儲和管理。二是進行算法模型開發(fā)。個性化學習系統(tǒng)的核心在于智能算法模型的開發(fā)。算法模型主要包括學習需求分析模型、資源推薦模型、學習路徑規(guī)劃模型和輔導反饋模型。三是進行數據采集與處理。個性化學習系統(tǒng)需要對學生的學習數據進行采集和處理，以支持算法模型的運行。數據采集可以通過在線學習平臺、智能教室和智能穿戴設備等實現，數據處理可以通過大數據處理技術實現。四是進行系統(tǒng)集成與測試。個性化學習系統(tǒng)開發(fā)完成后，需要進行系統(tǒng)的集成與測試，確保系統(tǒng)的功能、性能等穩(wěn)定可靠。五是進行應用與推廣。個性化學習系統(tǒng)開發(fā)完成并經過測試后，可以在實際教學中進行應用和推廣。應用與推廣包括系統(tǒng)的部署、用戶培訓和應用反饋等。通過應用與推廣，可以不斷優(yōu)化和改進系統(tǒng)，提高用戶滿意度。

（三）廣泛應用智能輔導系統(tǒng)

智能輔導系統(tǒng)是基于AI技術，為學生提供智能化學習輔導和即時反饋的系統(tǒng)，能很好地為學生答疑解惑。一是實現即時答疑與解惑。即時答疑與解惑功能可以幫助學生及時解決學習中的疑問，提升學習效果。比如，某高校思政課引入在線智能答疑系統(tǒng)，該系統(tǒng)根據學生的實時提問，采用自然語言處理技術，快速檢索知識庫，提供準確的解答。通過在線智能答疑系統(tǒng)，學生可以隨時隨地獲得學習幫助。二是開展個性化輔導與反饋。智能輔導系統(tǒng)可以有效分析學生的學習情況和學習需求，定制學生個性化輔導和學習反饋。個性化輔導與反饋功能可以幫助學生有針對性地進行學習，及時調整學習策略和方法，提高學習效果。三是進行學習進度跟蹤與分析。智能輔導系統(tǒng)可以實時跟蹤學生的學習進度，分析學生的學習行為和學習效果。學習進度跟蹤與分析功能可以幫助教師了解學生的學習情況，發(fā)現學習中的問題和不足，從而進行針對性指導和改進。四是實現智能推薦與推送。五是實現數據可視化與報告生成。智能輔導系統(tǒng)可以對學生的學習數據進行可視化展示，生成學習報告和學習建議。數據可視化與報告生成功能可以幫助教師直觀地了解學生的學習情況，進行數據驅動的教學和學習決策。

（四）推進AI技術在高校思政課教學應用中的效果評估

AI技術的參與讓高校思政課教學效果評估更加直觀可靠。高校思政課評估指標主要包括教學效果、學生學習效果、教學過程優(yōu)化和學生滿意度等方面。具體評估方法可以采用定量和定性相結合的

方法，包括問卷調查、訪談、實驗研究等。教學效果

評估指標主要包括學生成績、學習效率、課堂互動、學習興趣等指標，學生學習效果評估指標主要包括學生知識掌握度、學習自主性、學習行為變化等指標，教學過程優(yōu)化主要包括教學資源利用率、教學時間分配、教學反饋效率等指標，學生滿意度評估指標則包括學習體驗滿意度、技術接受度、教學滿意度等指標。教學效果、學生學習效果、教學過程優(yōu)化評估指標主要通過AI技術對大數據進行分析，來比較優(yōu)劣效果的差異；學生滿意度指標主要通過問卷和訪談進行調查。

四、結語

AI技術在高校思政課中的應用，主要體現在通過數據分析與學習行為監(jiān)測、個性化學習方案的制定和智能輔導系統(tǒng)的應用來促進教學質量的提升。然而，在實際應用中，高校還應充分考慮數據隱私、倫理道德等問題，確保AI技術在思政課教學中的科學合理應用。因此，高校思政課創(chuàng)新在決策上保持動態(tài)性、時效性，是順應AI時代技術特點的應然結果。同時，AI技術的應用需要跨學科的合作與創(chuàng)新。教育機構和教師應保持持續(xù)學習和創(chuàng)新的態(tài)度，不斷探索和實踐AI技術在教育領域的應用，以應對技術發(fā)展帶來的新挑戰(zhàn)和新機遇，推動AI技術在高校思政課教學中的應用創(chuàng)新。

參考文獻

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