人工智能赋能大学生党史学习教育
党的二十届三中全会公报强调,必须“弘扬革命文化”并“加快适应信息技术迅猛发展新形势”;《党史学习教育工作条例》也明确指出,要“用好互联网技术和新媒体手段”以“增强党史学习教育吸引力感染力”。高校作为立德树人的重要阵地,肩负着推进党史学习教育的重要使命。然而,高校党史学习教育正面临教学资源匮乏、学科壁垒森严、教学模式僵化等挑战。以人工智能为代表的新技术凭借强大的数据处理、智能分析和个性化交互能力,为破解这些难题提供了创新路径,能有效促进教学资源整合、学科壁垒突破和教学模式革新。
一、人工智能赋能教学资源整合:构建智慧教育生态系统
(一)数字典藏:构建智能化党史资源库
1.数字知识库建设
人工智能通过数据挖掘和机器学习技术,对党史文献、档案资料、文物遗址等学术资源进行高精度采集整理,实现党史资源的高保真数字化存储和智能化处理。例如,利用图像识别技术对党史档案进行智能分类,结合自然语言处理技术对文献内容进行语义分析和知识标注,构建起多元立体的数字知识库,确保资源的安全性和可扩展性,同时赋予党史资源新的学术价值与时代活力。
2.党史资源联动
人工智能通过数字孪生技术,将党的百年奋斗历程、伟大成就和宝贵经验,与名人故居、党史遗址、革命纪念馆等红色文化资源紧密结合、互相联动,打破物理空间壁垒,建立历史事件、人物、地点的多维关联网络,构建起虚实融合的党史学习新生态,实现学习体验、展陈互动与知识分享的无缝衔接。
(二)场景重构:打造沉浸式学习体验
1.党史资源数字化再现
人工智能借助图像识别、三维建模与虚拟现实技术,使党史文物、历史建筑等文化资源在虚拟世界中无损再现,同时保留其历史韵味与人文魅力。例如,“百度AI追寻:未消失的西南联大”数字复原项目,通过高精度数字化模型和技术交互,生动再现了西南联大共产党人在国家民族生死存亡的紧要关头坚守教育救国的“刚毅坚卓”精神。
2.跨时空党史体验系统
依托虚拟现实和增强现实技术,结合人工智能的实时渲染和交互能力,可以生动再现历史场景,创建沉浸式党史学习系统。学生仿若亲临其境,能现场探访中共一大会址等党史地标、体验井冈山革命根据地的峥嵘岁月、追寻长征路上的光辉足迹,沉浸体验党史中波澜壮阔的历史时刻,深化对于党史、国史的认知与认同。
二、人工智能赋能学科壁垒突破:构建无界知识网络
(一)知识图谱:重构党史认知体系
人工智能创建的智能化知识图谱,将党史知识系统化、可视化,关联历史背景、人物、事件等,形成多维知识网络,并使其具备动态、开放、可交互的特点。例如,通过知识图谱,学生可以探索中国共产党重大历史事件及其关系,点击节点获取详细信息,深入了解党史发展脉络。这种可视化知识表达方式,不仅使党史知识呈现更加直观立体,降低学习理解难度,更能帮助学生理解党史内在逻辑和规律。
(二)学科融合:拓展党史学习维度
人工智能助力搭建党史学习教育与多学科融合平台,促进跨学科知识整合,汇聚多领域专家共同设计跨学科实践项目和课程。例如,结合历史与文学设计“红色经典文学作品赏析”课程,分析作品的历史背景和文学价值;运用社会网络分析方法研究党史人物关系;利用地理信息系统展示革命根据地发展历程等。打破学科界限,激发学生跨学科思维,在多元视角中深化知识理解、拓宽认知边界。
三、人工智能赋能教学模式革新:构建沉浸式互动体系
(一)沉浸式学习体验,增强教育感染力
人工智能通过虚拟现实技术,创建跨时空互动场景,学生能“走进”三维虚拟党史场景,与数字世界中的革命先辈沟通交流,参与党史事件的模拟实践活动。这种沉浸式学习体验能够显著增强学生的学习兴趣和互动性,让他们在逼真的党史学习环境中深刻体验党的光辉历程。
(二)交互式学习过程,激发深度探索欲
人工智能通过嵌入丰富的互动学习资源,如文物模型演示、党史人物访谈、重要事件重现等,打造交互式学习环境,激励学生主动探索,构建个性化知识体系。通过虚拟实践项目,如党史情景剧表演、红色文化调研等,学生将个人的直觉、情感、价值观和生活经验等隐性知识,与虚拟现实呈现的文本、图像、视频等显性知识相融合,通过互动实践增强党史学习教育的趣味性和参与感,促进党史知识深度内化。
(三)智能化教学反馈,提升教学创新性
人工智能可以进行智能化数据收集,通过机器学习算法自动化收集和分析学生学习数据,帮助教师优化教学策略,推动教学模式改进。人工智能还可以设置智能导师系统,根据学生的学习情况提供个性化的学习指导、实时反馈,并推荐与其认知水平相符的学习资源和实践活动,提高党史学习教育效果,激发学生创新潜能。
人工智能推动高校党史学习教育构建起一个资源丰富、学科融合、沉浸互动的智慧教育生态系统,这不仅顺应了信息技术发展的时代潮流,还能使党史学习教育更加生动、深入、有效,为培养具有坚定历史自觉和创新能力、堪当民族复兴重任的时代新人提供有力支撑。
文章来源: 《河南经济报》 https://www.zzqklm.com/w/qt/34236.html
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