人工智能时代高校思政课教学创新的双重境遇与应对路径

摘要：人工智能的情境虚拟性、智能适应性、深度嵌入性，有效回应了重构全域融合教学场域、重塑精准滴灌教学模式、形成高效智能教学过程的现实需要。人工智能时代高校思政课教学创新面临的双重境遇集中体现为：教学主体游离于升格与降格之间，教学内容游离于拓展与窄化之间，教学方式游离于互融与互斥之间，教学评价游离于精准与失真之间。推进人工智能时代高校思政课教学创新，要为人工智能赋则、赋魂、赋义、赋值，构建人主机辅的教学关系，打造价值引领的教学内容，采用深度融合的教学方式，开展数智驱动的教学评价。

　　关键词：人工智能；高校思政课；教学创新；双重境遇；推进路径

　　习近平总书记在向国际人工智能与教育大会的贺信中明确指出，人工智能是引领新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力，正深刻改变着人们的生产、生活、学习方式，推动人类社会迎来人机协同、跨界融合、共创分享的智能时代[1]。思政课是落实立德树人根本任务的关键课程。“要把握人工智能发展趋势和规律”[2]，辩证审视高校思政课教学面临的机遇与挑战，明晰高校思政课教学创新的应为之事和不可为之事。推动人工智能融入高校思政课教学全要素、全过程，提升意识形态教育效果，必须为人工智能赋则、赋魂、赋义、赋值，明确人工智能的应用边界，以有所作为的主动和有所不为的自觉，防范人工智能应用风险。

　　一、人工智能时代高校思政课教学创新的必然要求

　　（一）重构全域融合教学场域的必然要求

　　人工智能的情境虚拟性推动教学场域从“封闭课堂”转向“全域生态”。传统的思政课教学场域主要依托相对固定的物理空间与有限的教学资源，呈现出典型的封闭课堂特征，难以满足全方位育人的内在要求。依托人工智能的情境虚拟性，借助虚拟现实、数字孪生等技术，创设沉浸式、可交互的模拟场域，使虚拟空间成为思政课教学场域的有机延伸，从而重构学生的认知体验与情感联结[3]。可通过情境模拟、具身交互与多感官通道的整合，推动抽象理论的具体化转译，推动学习方式从被动接收向主动探索转变。例如，在讲授长征精神时，学生可通过智能技术亲历湘江战役、遵义会议等历史场景，获得超越文字叙述的情感触动与价值体认。

　　（二）重塑精准滴灌教学模式的必然要求

　　人工智能的智能适应性推动教学模式从“千人一面”转向“精准滴灌”。传统的思政课教学运转主要依赖大班额、固定编班的授课形式，呈现出典型的规模化灌输特征，难以满足学生个性化发展的期待。依托人工智能的智能适应性，通过智能化采集、分析教学平台学习者的学习进度、兴趣偏好等数据，能动态调整教学目标、内容组织与供给方式，智能化推荐符合学生认知水平与个性需求的学习路径。例如，教师可借助学习分析与数据挖掘技术，为学生构建动态的数字画像，有针对性地设置多维教学目标，引导学生根据自身的学习能力和节奏规划课程进度。

　　（三）形成高效智能教学过程的必然要求

　　人工智能的深度嵌入性推动教学效能从“要素驱动”转向“科技驱动”。传统思政课教学的驱动力主要依赖课时安排、教材编写、教师讲授等传统要素的线性投入，呈现出典型的要素驱动特征，难以满足思政课高质量发展的内在要求。依托人工智能的深度嵌入性，能将数智技术有机融入思政课的教学目标、内容组织、课堂互动、效果评价等各环节，使技术成为教学系统内在的组成部分。例如，教师借助知识图谱、学习分析、自然语言处理等技术，可动态关联理论要点、时事热点与历史脉络，能实现教学全过程数据的采集与解析。

　　二、人工智能时代高校思政课教学创新的双重境遇

　　（一）教学主体：在升格与降格之间

　　从“独任”到“协作”的主体升格。知识图谱与智能备课系统将教师从烦琐的信息检索与课件制作中解放出来，使教师能将更多精力投入价值引领，开拓以师生为主体的人机协作空间。教师借助对学生学习行为大数据的分析，能多角度识别学生的认知盲点与思想困惑。学生借助学情分析工具与自适应学习系统，能实时获取自身知识掌握程度、课堂参与频次、情感变化轨迹的可视化反馈[4]。

　　从“自主”到“依赖”的主体降格。部分教师过度依赖智能教学系统预设的教学路径与内容推送，逐渐丧失教学目标、教学设计的自主把控权。算法推荐的内容逻辑可能替代教师的教学判断，数据驱动的决策模型可能遮蔽教师对教学情境的整体性观照。频繁的人机交互会分散学生的认知资源，使学生的注意力从教学内容滑向交互界面本身，导致深层思考的中断。

　　（二）教学内容：在丰富与浅薄之间

　　从“有限”到“海量”的内容拓展。人工智能拓展了思政课教学内容的来源渠道与呈现形态。一方面，教师可借助智能爬取与知识图谱技术，有机整合经典理论、时政热点、历史脉络与社会案例，构建起立体化、多层次的教学资源。另一方面，教师可综合运用专业生产内容、用户生产内容与人工智能生成内容的优势，按需生成和动态更新教学案例、情境素材、互动问题[5]。

　　从“系统”到“碎片”的内容窄化。教师如果不能将教学内容在数量上的丰富转化为质量上的深刻，思政课便会陷入浅薄的泥潭。人工智能难以自动生成具有思想深度与完整结构的教学素材，只有美观的形式，缺乏硬核的内容，育人实效自会大打折扣。如果教师过度使用生成式人工智能提供的零散、逻辑不能自洽的案例、图片、短视频，易使课堂教学内容从系统讲授滑向碎片拼贴。

　　（三）教学方式：在互融与互斥之间

　　从“叠加”到“融合”的方法互融。人机协同的教学方式，既能发挥技术的数据处理与情境模拟优势，又能保持教师的价值引领与情感沟通功能。一方面，智能交互系统支持的人机问答、群组讨论，能提升课堂互动的即时性与泛在性，突破传统课堂的时空限制；虚拟仿真技术支撑的情境体验、角色扮演，能将抽象理论转化为可感可知的具身体验。另一方面，学习分析驱动的精准推送、差异化辅导，能助力因材施教理念的落地实施，满足学生个性化发展需求。

　　从“整合”到“割裂”的手段互斥。当技术逻辑僭越育人逻辑，就会消解思政课的思想深度与情感温度。一方面，部分课堂中智能设备的炫技式应用沦为吸睛加分的刻意之举，技术的热闹掩盖了育人的空洞，学生沉浸于新奇的技术体验却未能触及思想深处。另一方面，教师为了保障课堂秩序与教学目标的有效达成，不得不对人工智能的使用方式、应答边界进行严格的预设，师生之间原本自然流动的思想碰撞与情感交流因此受阻。

　　（四）教学评价：在精准与失真之间

　　从“经验驱动”到“数据驱动”的精准评价。人工智能驱动的学习分析技术推动教学评价的精准化，提升育人针对性与有效性。一方面，通过对学生学习行为、课堂参与、作业完成、互动表达等全过程数据进行采集与建模，推动评价从终结性的“一考定论”走向过程性评价。另一方面，数据驱动的评价范式推动学情分析从经验推测走向实证诊断，为教学决策提供更为精准的依据。

　　从“综合”到“偏见”的失真评价。当技术理性僭越价值理性，“客观”数据潜藏的失真风险就会显现。一方面，算法的设计与训练数据的选择不可避免地嵌入设计者的价值预设，蕴含着对特定群体的系统性偏见，使评价结果偏离教育公平的初衷。另一方面，当数据成为评价的主要依据，学生会为获得“好看”的数据而进行策略性表演，迎合算法偏好而非真实成长，真实的认知轨迹与思想动态反被遮蔽。

　　三、人工智能时代高校思政课教学创新的应对路径

　　（一）为人工智能赋能，构建人主机辅的教学关系

　　所谓赋则，是指通过确立人工智能应用的边界与尺度，从而明确师生与人工智能的角色担当，构建人主机辅的教学关系，解决教学主体升格与降格之间的结构性矛盾。

　　提升教师的数智素养与教学主导能力。引导教师合理运用知识图谱与大数据分析技术进行学情研判、教学设计与创新，实现主观经验判断与数据把脉诊断的有机统一。引导教师提升教学主导能力，牢牢掌握教学目标的设计权、教学内容的把关权、教学过程的调控权、教学评价的裁量权，形成基于知识权威的价值权威与人格魅力。

　　培养学生的批判意识与深度学习能力。培养学生在人机交互过程中的批判意识，防止学生陷入盲从、盲信的被动状态，防止学生注意力从教学内容滑向操作界面，防止AI数字人干扰学生对复杂理论问题与现实问题的持续关注。提升学生的自主探究、深度思考与价值内化能力，促进自我观察、自我评价与自我反思，不满足于智能助手提供的标准答案。

　　（二）为人工智能赋魂，打造价值引领的教学内容

　　所谓赋魂，是指以价值之魂引领技术之力的发挥，在技术赋能与价值引领的统一中提升教学内容的广度与深度，解决教学内容拓展与窄化之间的结构性矛盾。

　　以技术之力打造表里如一的教学内容。借助知识图谱技术，对教学知识点进行结构化梳理，建立起理论与实践、历史与现实之间的逻辑关联。依托生成式人工智能，按需生成教学案例、情境素材、互动问题等资源，实现内容的动态更新与个性化适配，满足多样化教学需求。建立人工智能生成内容资源的审核与迭代机制，确保内容的价值导向正确、理论阐释精准、事实依据可靠。

　　以技术之美打造形神兼备的教学内容。在供给定位上，推动教学内容从“千人一面”的统一供给走向“因人而异”的精准滴灌，更好地适配学生的认知起点与思想困惑。在供给形态上，借助文生视频、虚拟仿真等技术，将抽象的理论命题转化为生动的叙事表达，更好地契合学生的认知图式与接受心理。在供需互促上，教师要根据学生反馈动态调整内容呈现，推动叙事表达与理论阐释的动态平衡。

　　（三）为人工智能赋义，采用深度融合的教学方式

　　所谓赋义，是指以育人目标引导人工智能与教学方法、教学手段的深度融合，进而解决教学方式互融与互斥之间的结构性矛盾。

　　促进人工智能与教学方法的深度融合。推动人工智能与探究式教学的融合，借助智能搜索与知识图谱，支持学生围绕真实问题展开自主探究，在信息筛选、观点碰撞、结论论证中锤炼思维能力。推动人工智能与体验式教学的融合，借助虚拟现实、增强现实技术创设沉浸式情境，使学生在具身体验中获得情感触动与价值认同。推动人工智能与协作式教学的融合，借助智能交互平台支持跨时空的群组讨论、项目合作与思想交流，在生生互动、师生互动中深化认知与理解。

　　促进人工智能与教学手段的深度融合。提升数智化教学手段与教学目标、教学内容、学生特点的适切性与匹配度，以数智化教学手段促进学生认知深化与价值认同，避免生搬硬套、削足适履。确保人机协同中教师的主导地位，避免人工智能技术取代人的主体性，避免为用技术而用技术，克服炫技式应用问题，确保技术为育人服务。

　　（四）为人工智能赋值，开展数智驱动的教学评价

　　所谓赋值，是指通过数据标注、价值对齐等方式发挥数智化测评的优势，解决教学评价精准与失真之间的结构性矛盾。

　　开展数据驱动的教学评价。在认知维度，借助知识追踪技术实时诊断学生的知识掌握情况与理解深度，发挥数据的定量分析优势。在行为维度，采集课堂参与、作业完成、互动表达等全过程行为数据，呈现学习的投入程度与过程轨迹。在情感维度，运用情感计算技术捕捉学生学习过程中的情绪变化与情感态度，把握情感认同的生成机理。

　　开展人智协同的教学评价。推进人工智能初评与人类智慧复核的协同，消除数智化评价潜藏的偏见。一方面，要引入算法审计机制，定期审视算法的设计逻辑、数据来源与运行效果，识别并纠正可能存在的系统性偏见，确保评价过程公平公正。另一方面，要推进人工复核机制，运用教师的价值判断与经验智慧优势，对学生的思想动态、价值认同做出质性评判，弥补数智测评的局限性。

文章来源：《重庆科技报》https://www.zzqklm.com/w/qt/35273.html