人工智能賦能高職課程思政有效教學(xué)的策略研究

摘要：隨著教育信息化的快速發(fā)展，人工智能在提升高職院校課程思政教學(xué)效果方面展現(xiàn)出巨大潛力。本研究聚焦在目前高職課程思政教學(xué)中普遍存在的問題，探討了人工智能如何有效整合進教學(xué)過程，以增強課程思政的吸引力和實效性。通過構(gòu)建智能診斷與預(yù)警機制，實現(xiàn)對學(xué)生思想動態(tài)的精準把握和職業(yè)規(guī)劃路線的診斷，及時調(diào)整學(xué)習(xí)策略，優(yōu)化學(xué)習(xí)內(nèi)容，修正職業(yè)規(guī)劃路徑等策略。該研究不僅有助于推動高職院校教育教學(xué)改革，也為人工智能技術(shù)在教育領(lǐng)域的深度融合和應(yīng)用提供了理論支撐和實踐方案。

關(guān)鍵詞：高職教育；課程思政；人工智能；教學(xué)策略；智能診斷預(yù)警

引言

近年來，隨著人工智能技術(shù)的突飛猛進，其在教育領(lǐng)域的應(yīng)用正受到業(yè)界和學(xué)界的廣泛關(guān)注與深入研究。尤其是職業(yè)教育，需要不斷創(chuàng)新以應(yīng)對新時代的挑戰(zhàn)。高職院校的課程思政通過融合專業(yè)課程與思想政治教育，旨在培養(yǎng)學(xué)生的職業(yè)素養(yǎng)和社會責任感。然而，目前高職院校課程思政教學(xué)效果欠佳，存在目標缺乏清晰規(guī)劃、專業(yè)與思政教育融合不夠、教學(xué)方法單一、診斷與預(yù)警策略不完善等問題。為此，探究如何利用人工智能優(yōu)化高職課程思政教學(xué)策略，提高教學(xué)的吸引力和針對性，已經(jīng)成為當前教育改革的一項重要議題。

本研究基于人工智能技術(shù)的最新進展，著重分析了高職院校課程思政教學(xué)中存在的問題，并提出了結(jié)合人工智能的有效解決方案。通過構(gòu)建智能化教學(xué)診斷與預(yù)警機制，可以實現(xiàn)對學(xué)生思想動態(tài)的精確捕捉與分析，既有利于教師針對學(xué)生的實際情況作出更為合理的教學(xué)調(diào)整，又能在教學(xué)過程中發(fā)現(xiàn)可能存在的問題，及時采取預(yù)防與干預(yù)措施。這種策略轉(zhuǎn)變，不僅促進了課程思政教育與時俱進，更體現(xiàn)了教育教學(xué)個性化、精準化的發(fā)展趨勢[1]。

一、當前高職院校課程思政教學(xué)存在的問題

當前高職院校課程思政教學(xué)中普遍存在的諸多問題，對課程思政的教學(xué)效果與學(xué)生的學(xué)習(xí)積極性產(chǎn)生了負面影響。具體而言，教師在授課過程中缺少個性化教學(xué)策略，難以針對不同學(xué)生的理解能力和興趣點進行有針對性地教學(xué)設(shè)計，導(dǎo)致教學(xué)內(nèi)容與學(xué)生實際需求脫節(jié)，無法激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)熱情。同時，課堂互動性不足，學(xué)生參與度低，課堂氛圍顯得呆板單一，這進一步加劇了學(xué)生對課程思政的排斥心理。此外，教師在課程內(nèi)容傳遞中過于注重理論的灌輸，忽視了實踐應(yīng)用的結(jié)合，導(dǎo)致學(xué)生難以將所學(xué)知識與現(xiàn)實社會問題相聯(lián)系，知識的應(yīng)用性和實踐性受限。另一方面，課程評估體系的不完善也是一大障礙，傳統(tǒng)的考核方式過于單一，難以全面準確地反映學(xué)生的思想動態(tài)和理論掌握程度，以及將其轉(zhuǎn)化為教學(xué)改進的依據(jù)。再者，教材內(nèi)容更新不及時，缺乏與時俱進的實例和現(xiàn)實問題的結(jié)合，使教材脫離學(xué)生生活實際和時代背景，減弱了思政教育的時效性和針對性。高職院校課程思政教學(xué)還面臨教師專業(yè)素養(yǎng)不一，缺乏必要的教育技術(shù)支持和創(chuàng)新能力，難以適應(yīng)新時代教育教學(xué)的要求。諸如此類的問題亟須高校管理層和教師共同面對并尋求創(chuàng)新有效的教學(xué)方法，以實現(xiàn)高職課程思政教學(xué)的根本轉(zhuǎn)變與全面提升。在此背景下，探討人工智能技術(shù)在解決傳統(tǒng)高職課程思政教學(xué)中存在問題方面的應(yīng)用與成效顯得尤為關(guān)鍵和迫切，這不僅能夠為高職課程思政教學(xué)提供更為科學(xué)、精準和多元化的教學(xué)方法，而且能夠促進高職院校教育教學(xué)改革的深入推進[2]。

二、人工智能賦能高職院校課程思政的有效教學(xué)策略

（一）利用AI優(yōu)化教學(xué)內(nèi)容

在智能時代背景下，教育教學(xué)模式亟待創(chuàng)新，AI技術(shù)為高職課程思政教學(xué)提供了新的路徑。本研究采用算法分析與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，針對高職學(xué)生的認知特點與需求，優(yōu)化思政教學(xué)內(nèi)容的策略設(shè)計[3]。首先，通過自然語言處理（Natural Language Processing，NLP）技術(shù)，分析大量思政教學(xué)相關(guān)文獻與在線開放課程內(nèi)容，提取課程核心觀點與知識結(jié)構(gòu)，形成知識圖譜；其次，結(jié)合機器學(xué)習(xí)算法，如支持向量機（Support Vector Machine，SVM）和決策樹（Decision Trees），對學(xué)生的在線學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)進行分類與聚合分析，進而定制個性化的學(xué)習(xí)路徑與教材內(nèi)容；再次，利用深度學(xué)習(xí)模型，特別是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Networks，CNN）和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Recurrent Neural Networks，RNN），對課堂互動與學(xué)生反饋數(shù)據(jù)進行情感分析和學(xué)習(xí)效果評估，實時調(diào)整教學(xué)策略[4]。

該研究方案引入了主題建模（Topic Modeling），特別是潛在狄利克雷分布（Latent Dirichlet Allocation，LDA）算法，以智能劃分課程主題，確保教學(xué)內(nèi)容的系統(tǒng)性和科學(xué)性，同時也保障課程內(nèi)容與時俱進。此外，對于模型的訓(xùn)練與優(yōu)化，本研究采用交叉驗證（Cross-Validation）和網(wǎng)格搜索（Grid Search）技術(shù)精細調(diào)整超參數(shù)，確保模型的最優(yōu)性能和高度泛化能力。數(shù)據(jù)集方面，選取近5年內(nèi)高職院校課程思政相關(guān)的教學(xué)日志、學(xué)生作業(yè)、論壇討論記錄等真實場景數(shù)據(jù)，確保研究結(jié)果的普遍適用性[5]。模型參數(shù)配置遵循經(jīng)驗法則與前沿研究成果，例如，Adam優(yōu)化器的學(xué)習(xí)率設(shè)置為5e-5到1e-4之間，以適應(yīng)不同規(guī)模的數(shù)據(jù)集。

通過上述策略的實施，教學(xué)內(nèi)容將更加貼合學(xué)生實際，增進其對課程思政的興趣與認知深度，培養(yǎng)其批判性思維能力和問題解決能力。最終，該研究預(yù)期將實驗性地證明，AI賦能下的思政教學(xué)內(nèi)容優(yōu)化能夠顯著提高學(xué)生的學(xué)習(xí)動機、知識掌握水平以及思想政治素養(yǎng)，為高職教育領(lǐng)域提供切實可行的教學(xué)策略，同時也為未來的教育技術(shù)和教學(xué)方法研究提供科學(xué)的數(shù)據(jù)支持和理論指導(dǎo)[6]。

（二）借助AI實現(xiàn)個性化教學(xué)

在探究人工智能技術(shù)賦能高職課程思政教學(xué)中實現(xiàn)個性化教學(xué)的過程中，首要任務(wù)是明確課程思政的實施目標。結(jié)合《高職學(xué)前教育專業(yè)實施課程思政路徑示意圖》，首先厘清了課程思政的核心價值與目標定位，進而根據(jù)學(xué)前教育專業(yè)的特點，分析學(xué)生群體的學(xué)習(xí)需求與個性特征。在此基礎(chǔ)上，利用人工智能技術(shù)，設(shè)計出符合學(xué)前教育專業(yè)的個性化教學(xué)方案。

該方案采用并發(fā)處理思想，通過制定個性化學(xué)習(xí)路徑與準備智能化教學(xué)工具兩個并行的分支流程來實施，具體流程包括但不限于為每個學(xué)生定制學(xué)習(xí)路徑、選擇合適的智能教輔工具以及調(diào)整課堂互動方式。在實施教學(xué)活動時，采集學(xué)生互動數(shù)據(jù)，反向教學(xué)過程，通過數(shù)據(jù)分析對教學(xué)策略進行實時優(yōu)化[7]。實施過程中，還需收集學(xué)生的學(xué)習(xí)反饋和表現(xiàn)，運用定量與定性的評估方法深入分析教學(xué)效果。

與傳統(tǒng)教學(xué)模式相比，AI賦能的個性化教學(xué)更加注重數(shù)據(jù)驅(qū)動。以“個性化教學(xué)策略偽代碼”為藍本，開發(fā)了一套動態(tài)學(xué)生模型構(gòu)建流程。通過算法輸入學(xué)生的學(xué)習(xí)信息集合，經(jīng)過并行處理獲得學(xué)生學(xué)習(xí)能力與知識掌握狀況的多維度分析結(jié)果，進而構(gòu)建針對每個學(xué)生的學(xué)習(xí)模型，并以此模型為依據(jù)設(shè)計個性化教學(xué)計劃[8]。該策略不僅基于理論研究，而且在實踐中不斷修正與完善，力求通過精準教學(xué)達到思政教育與專業(yè)教學(xué)的有機結(jié)合。

三、人工智能賦能高職院校課程思政的智能診斷與預(yù)警策略

在教育信息化的進程中，高職院校的課程思政面臨著傳統(tǒng)教學(xué)方法與學(xué)生思想動態(tài)脫節(jié)的難題，亟需智能化手段以增強教學(xué)的針對性與時效性?；谌斯ぶ悄芗夹g(shù)的智能診斷與預(yù)警策略可以實現(xiàn)對學(xué)生學(xué)習(xí)動態(tài)和思想動態(tài)的實時監(jiān)測，為教學(xué)決策提供數(shù)據(jù)支撐，專業(yè)實施課程思政路徑，見圖1。該策略核心包括大數(shù)據(jù)收集、學(xué)生行為分析、個性化推薦、預(yù)警反饋以及學(xué)生職業(yè)規(guī)劃診斷五大部分。

首先，通過教育大數(shù)據(jù)收集技術(shù)，系統(tǒng)能夠?qū)崟r記錄學(xué)生在網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)平臺上的行為數(shù)據(jù)，如學(xué)習(xí)時長、頻率、互動情況等。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以分析學(xué)生的學(xué)習(xí)習(xí)慣，結(jié)合自然語言處理技術(shù)，對學(xué)生在討論區(qū)等互動環(huán)節(jié)中的語言表述進行情感傾向和關(guān)鍵詞提取，為后續(xù)的個性化教學(xué)內(nèi)容準備精確依據(jù)[9]。

其次，采用機器學(xué)習(xí)算法對學(xué)生行為數(shù)據(jù)進行模式識別，分析學(xué)生的學(xué)習(xí)成效和可能存在的問題。在此基礎(chǔ)上，利用智能推薦系統(tǒng)為每位學(xué)生定制化生成學(xué)習(xí)路線和資源推薦，不僅體現(xiàn)個性化教學(xué)，還能提高學(xué)生的參與度和興趣。

進一步，構(gòu)建以教育心理學(xué)和行為分析為基礎(chǔ)的學(xué)生思想動態(tài)判定模型，通過深度學(xué)習(xí)算法對模型進行訓(xùn)練與優(yōu)化。模型能夠動態(tài)評估學(xué)生的思想狀態(tài)、識別偏離正常范疇的思想動態(tài)，實時反饋給教師，讓教師能夠及時了解學(xué)生的思想狀況，采取相應(yīng)措施。

此外，特別加入了對學(xué)生職業(yè)規(guī)劃的診斷環(huán)節(jié)。系統(tǒng)通過監(jiān)測學(xué)生的學(xué)習(xí)行為和日常活動，與其既定的職業(yè)規(guī)劃進行匹配分析。當系統(tǒng)識別出學(xué)習(xí)行為或日常活動與職業(yè)規(guī)劃存在偏差時，會提供兩種類型的建議：（1）糾正學(xué)生的學(xué)習(xí)行為和日常活動，確保其與職業(yè)規(guī)劃保持一致；（2）在必要時建議學(xué)生重新審視和調(diào)整職業(yè)規(guī)劃，以更符合實際情況和個人發(fā)展需要[10]。通過這種雙管齊下的策略，系統(tǒng)能夠幫助學(xué)生及時修正偏差，優(yōu)化學(xué)習(xí)路徑，最終確保其職業(yè)目標得以實現(xiàn)和達成。

最后，應(yīng)用預(yù)警反饋系統(tǒng)，當系統(tǒng)檢測到學(xué)生學(xué)習(xí)成效不佳、思想動態(tài)異?；?qū)W習(xí)行為與職業(yè)規(guī)劃不符時，可以自動觸發(fā)預(yù)警機制。預(yù)警信息將及時通知教師或教育管理者，以便他們能夠采取措施，如個別輔導(dǎo)、心理咨詢或者調(diào)整教學(xué)策略，避免問題進一步惡化。

結(jié)語

綜上所述，本研究深入探討了人工智能在高職課程思政有效教學(xué)中的賦能策略。結(jié)果表明，人工智能能夠顯著提升高職課程思政的教學(xué)效果，通過個性化學(xué)習(xí)路徑和提高教學(xué)針對性，增強教學(xué)的有效性。區(qū)域性高職院?？梢愿鶕?jù)自身條件和特色，定制適合本地化的智能診斷與預(yù)警系統(tǒng)。系統(tǒng)建成后，將通過動態(tài)數(shù)據(jù)追蹤、定期測試和反饋調(diào)整，形成閉環(huán)教學(xué)過程，優(yōu)化課程內(nèi)容，提高課程思政的吸引力和實效性，增強學(xué)生的思想政治教育效果及職業(yè)生涯規(guī)劃修正能力。通過這種創(chuàng)新教學(xué)與智能技術(shù)深度融合的策略，高職院校能夠有效提升教學(xué)質(zhì)量，培養(yǎng)符合社會主義核心價值觀的高素質(zhì)技術(shù)技能人才。

本文系2022年度天津市高等職業(yè)技術(shù)教育研究會課題《人工智能賦能高職課程思政有效教學(xué)的策略研究》（課題編號：2022-H-123）的研究成果。

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（作者單位：天津輕工職業(yè)技術(shù)學(xué)院）

（責任編輯：豆瑞超）