随着教育数字化转型加速,人工智能以其资源整合、场景构建、数据分析等优势,为破解思政课教学中的供需匹配难、理论转化难、评价单一化等问题提供了新可能。探索人工智能赋能教学改进的具体路径,需立足思政课“讲道理”的本质,在技术应用中坚守价值引领,实现工具理性与价值理性的统一,最终提升教学的吸引力与实效性,助力学生深化理论认知、坚定理想信念。
搭建智能资源整合平台,以精准供给激发求知热情
人工智能技术可用于优化线上学习平台,打造多维资源体系。一方面,整合马克思主义经典文献、中国化时代化理论成果、国际研究动态等分层资源,利用自然语言处理技术对《资本论》《共产党宣言》等经典文本进行拆解标注,提取核心观点、逻辑脉络等关键信息,形成可检索的“理论知识图谱”。这不仅方便学生获取知识,还能及时将其个人思考与参考解读对比探究,培养深度思考的习惯。另一方面,借助人工智能强大的分析能力,将各模块知识与历史案例、现实热点、跨学科内容等横向关联。例如,在《马克思主义基本原理》课程的“共同富裕”相关内容讲解中,补充乡村振兴实践案例、政治经济学理论与社会学调研数据,提高教学感染力,同时,教师应注意避免算法推荐导致的信息茧房效应,引导学生主动拓宽理论视野。
此外,平台还需创新资源的呈现与传播形式,将抽象理论转化为可视化的教学资源。以“唯物史观”与社会形态演变的逻辑关系教学为例,可利用人工智能生成以“唯物史观”为核心节点的动态思维导图,包含生产力、生产关系等子节点及其细分内容。当教师讲解到社会形态演变时,思维导图会以时间轴为线索,相应地展示原始社会、奴隶社会、封建社会等不同社会形态下,生产力与生产关系、经济基础与上层建筑之间的相互作用和变化,以简洁清晰的层级结构加深学生对逻辑关系的认识。针对课后学习,应完善平台的资源推送机制,通过多维度学情分析勾勒学生画像,采集学生课堂互动数据、作业完成情况、兴趣偏好等信息,形成诸如“资本主义社会矛盾的产生与发展”理解薄弱、“社会主义社会如何体现唯物史观”兴趣浓厚等个性化需求标签,进而提高所推送资源的有效利用率。
探索人机协同教学模式,以场景融合增强育人温度
将虚拟现实(VR)与增强现实(AR)技术结合,将教学场景变得更加多元化。以“矛盾的普遍性与特殊性”这一知识点为例,教师可依托教学资源库,将理论要点拆解为“矛盾存在于一切事物中”“不同事物的矛盾各有特点”等子维度,再结合校园生活场景设计对应互动任务,如针对“矛盾的普遍性”,在校园垃圾桶处设置智能识别点,学生扫描后系统即可弹出“校园垃圾分类中的矛盾分析”任务。同时,实时记录各组在任务讨论中的观点碰撞,并基于马克思主义矛盾分析法的逻辑框架,将这些观点分类整合,生成带有音频资源的思维图谱,帮助教师清晰把握学生的理解程度。在进行学习成果总结时,教师可在AI虚拟助教的辅助下,确定需要重点讲述的理论认知偏差与潜在实践问题,实现精准教学。
学校还可借助AI自然语言处理技术强化课后互动环节,打造个性化情感陪伴体系。例如,可开发“理论答疑与情感共鸣”聊天机器人,帮助学生解决学习过程中的基础问题,并智能分析问题产生的本质与共性,为学习者推荐能“根除”疑问的书籍、影视作品等资源。
挖掘数据驱动潜在价值,以评价优化提升教育效度
新时代,依托人工智能技术将教学评价从“标准度量”升级为“生长引擎”,是切实提升教育实效的重要举措。
一方面,应关联跨场景的行为数据,打通线上学习平台与线下教学数据。统计平台文献阅读时长、话题互动频率及课外实践参与数据,评估学生知识应用能力。数据分析遵循AI初判与教师校准相结合原则,确保评价科学准确。即AI系统先依据预设的评价指标体系,对采集的数据进行量化与质性处理,如运用自然语言处理技术,提取学生在学习与实践中的价值关键词,生成价值观认同热力图,并结合层次分析法同步反馈实践成果与课程的契合度。教师需结合教学经验对AI给出的结果进行调整,避免算法对情感、信念等复杂指标与学生现实情况的机械解读。
另一方面,人工智能技术还能辅助学校对思政教学效果进行长期跟踪评估,有助于掌握教学的持续影响力,挖掘教学体系存在的不足,实现与时俱进地优化教学内容和方法。例如,可收集毕业生在不同行业、岗位上的专业发展与社会贡献数据,利用人工智能分析《马克思主义基本原理》教学对其职业成长的实际影响。如在基层服务或公共部门工作的毕业生,运用课程所学的辩证思维与宏观分析能力,更好地理解政策、服务群众,体现出扎实的社会责任感。这为优化教学内容提供了现实依据。
人工智能技术与思政教学的融合,是在牢牢把握思政课立德树人根本任务的基础上,发挥AI的高效性与精准性优势,同时强化教师的情感传递与价值校准作用,以实现“技术工具”与“育人本质”的双向赋能。未来,要持续探索人机协同的平衡点,让思政教学既具科技活力、又富思想温度,以真正引导学生将理论内化于心、外化于行,为培养德智体美劳全面发展的社会主义建设者和接班人筑牢根基。
刘 雪(作者单位:南京航空航天大学马克思主义学院)

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