人工智能赋能高校思政课教学的作用机理

摘要:本文聚焦人工智能对思政课教学的赋能路径,从教学要素重构视角,分析其作用机理:人工智能通过“精准画像”,提升教学针对性；以“精准滴灌”优化教学设计,激发学生自主学习动力；借“精准推送”重构内容供给,联动社会热点增强教学吸引力；凭“精准评价”建立多维度数据模型,形成双向反馈与增值评估闭环,为高校思政课高质量发展提供技术与方法参考。

　　关键词:人工智能；高校思政课；作用机理

　　进入人工智能时代,大数据、强算力、深度学习等技术的成熟与发展,使高校思想政治理论课融合现代尖端发展技术成为必然。党的二十届三中全会强调要推进教育数字化,教育部也把“进一步强化数字赋能,探索建立高校‘思政指数’”作为工作要点。在此背景下,高校思政课作为教育数字化转型的重要舞台,能够借力人工智能进行改革重构,带动教学质量跃升。

　　一、精准画像:勾勒学生学情,赋能教学针对性

　　人工智能凭借多源数据整合、深度学习分析与动态建模能力,通过构建精准学情画像,在课前诊断、课中引导、课后反馈全流程赋能思政课教学,其作用机理体现为“数据驱动、画像构建、精准适配”的闭环逻辑,为提升教学针对性提供技术支撑与方法创新。

　　一是课前精准诊断,解锁思政课学生学情新密码。人工智能通过多源数据融合,破解学情认知盲区。一方面,依托校园学习平台与思政课数据库,采集学生学习“显性数据”,定位理论基础薄弱点；另一方面,借助分析技术,捕捉其观点倾向、价值困惑等“隐性数据”,为教学精准定位方向。二是课中靶向引导,参照画像推进思政教学进程。基于课前学情画像,人工智能辅助教师实现“千人千策”的课堂适配。在内容呈现上,根据学生理论基础差异推送分层资源；在互动设计上,动态调整教学策略,通过靶向引导深化理论认知、校正思想偏差。三是课后追踪反馈,依据学情画像调适教学策略。人工智能通过数据追踪,实现学情画像动态更新与教学策略迭代。一方面,通过大数据判断学生知识点的教学目标达成情况；另一方面,借助分析技术,收集学生课程评价与思政实践参与表现,更新画像中“学习态度”“实践能力”维度,持续提升思政课教学针对性与实效性。

　　二、精准滴灌:加强教学设计,赋能教学自主性

　　在高校思政课教学中,学生学习自主性不足是制约教学实效的关键瓶颈。人工智能以“精准滴灌”为核心逻辑,通过锚定需求、创新互动、整合资源的教学设计,打破传统“被动灌输”模式,构建“学生为中心”的自主学习生态,为思政课教学注入内生动力。

　　一是锚定学习需求,构建自主驱动的课程蓝图。人工智能通过精准捕捉学生学习需求,重构课程内容体系,激发自主学习内驱力。依托人工智能学情分析模型,整合学生理论基础、价值困惑、专业偏好等数据,将思政课核心内容拆解为“基础模块、拓展模块、实践模块”三级体系。通过人工智能动态匹配学生需求与课程模块,让学生清晰感知学习价值,从“要我学”转向“我要学”,奠定自主学习基础。

　　二是创新互动模式,打造自主沉浸的教学场景。人工智能通过沉浸式、交互式设计,构建让学生主动参与的教学场景,强化自主学习体验。借助AI虚拟仿真技术,还原历史场景,学生以“参与者”身份进入场景,深化对理论背景的理解,在“沉浸式”学习中自主构建认知。

　　三是整合多元资源,搭建自主成长的学习平台。人工智能通过整合多维度思政资源,搭建“一站式”自主学习平台,为自主成长提供支撑。一方面,构建思政课专属资源库,分类整合教材解读、学术论文、政策文件、红色影视片段、社会热点案例等资源,学生可根据学习目标精准检索；另一方面,依托算法,基于学生学习轨迹,主动推送关联资源,拓展自主学习深度。

　　三、精准推送:丰富教学内容,赋能教学吸引力

　　高校思政课教学内容吸引力不足,易导致学生“入耳不入心”。人工智能凭借数据洞察与个性化推荐能力,以“精准推送”重构教学内容供给逻辑,通过洞悉兴趣、贴合认知、联动热点,将思政内容从“单向传递”转化为“双向契合”,显著提升教学吸引力。

　　一是洞悉兴趣图谱,推送吸睛对味的思政内容。人工智能通过构建学生学习兴趣图谱,实现思政内容与兴趣的精准对接。依托数据采集与分析技术,整合学生学习数据,挖掘兴趣关键词。基于兴趣图谱,推送“兴趣适配型”思政内容,让思政内容贴合学生兴趣点,激发主动探究意愿。

　　二是贴合认知层级,输送适配进阶的学习素材。人工智能通过评估学生认知层级,实现思政素材的进阶式推送。借助学情诊断模型,依据学生认知层级划分为“基础层、进阶层、高阶层”。针对基础层学生,推送教材核心概念动画解读、理论通俗化讲解视频；为进阶层学生推送案例分析资料、专题讨论素材；向高阶层学生推送学术论文、政策解读报告,形成“认知匹配—素材进阶—能力提升”的推送逻辑。

　　三是联动社会热点,发布前沿鲜活的思政资讯。人工智能凭借实时数据捕捉能力,将社会热点与思政理论深度融合,实时监测主流媒体热点,快速筛选与思政课核心内容契合的热点事件,实时推送热点关联思政内容,引导学生在关注热点中深化思政认知,让思政内容始终与时代同频,增强现实吸引力。

　　四、精准评价:实施教学反馈,赋能教学实效性

　　传统思政课教学评价常因难以量化学生思想动态、教学反馈滞后等问题,制约教学实效性提升。人工智能技术凭借数据处理与智能分析优势,通过构建精准评价体系,重塑思政课教学反馈机制,为思政课教学实效赋能。

　　一是智能诊断与动态追踪,构建精准评价的数据模型。智能诊断与动态追踪是人工智能赋能思政课精准评价的基础,核心在于构建多维度思想行为数据模型。人工智能通过自然语言处理、情感分析等技术对数据清洗整合,构建涵盖学生理论认知水平、价值判断能力、理想信念坚定程度的动态画像,同时记录教师教学案例选择、理论阐释方式等教学数据,形成思政课专属评价数据模型,打破传统评价“重结果轻过程”的局限,为精准反馈提供数据支撑。

　　二是双向反馈与靶向干预,打造教学改进的共生系统。双向反馈与靶向干预是人工智能激活思政课教学改进的核心,助力打造师生共生系统。一方面,人工智能将诊断结果转化为可视化报告；另一方面,向教师反馈教学问题。这种双向反馈打破传统思政课“单向灌输”的评价模式,推动教师针对性优化教学策略,学生主动弥补认知短板,形成教与学相互促进的共生生态。

　　三是增值评估与评价闭环,实现教学质量的持续进化。增值评估与评价闭环是人工智能保障思政课教学质量持续进化的关键。人工智能突破传统以“考试分数”衡量思政课效果的单一标准,通过纵向对比学生不同阶段的思想认知变化、价值观念塑造程度,评估教学的“增值效应”。同时,将增值评估结果反馈至智能诊断环节,更新数据模型、优化反馈内容,形成“诊断—反馈—评估—优化”的闭环,使思政课教学可持续迭代,不断适配学生思想发展需求,实现教学质量的螺旋式上升,充分彰显人工智能赋能思政课教学实效性的价值。

文章来源：《经济导报》https://www.zzqklm.com/w/qt/35712.html