人工智能之“智”赋能大思政课之“质”

当前，“人工智能+教育”正从愿景走向常态。智慧教室、知识图谱、生成式AI等技术工具正在重塑教育教学的每一个环节。在这一浪潮中，“大思政课”建设面临一个深层追问：当算法能够精准推送内容、数字人模拟历史场景、智能体回答理论困惑——技术究竟是在赋能铸魂育人，还是在消解思想政治教育的本质？

人工智能确实为高校思政课注入了活力，其强大的数据处理与交互能力也为教学改革提供了新动能。然而，当前技术赋能中暴露出数据治理能力不足、算法价值偏差、师生数智素养参差不齐等问题，制约着“人工智能+大思政课”的深度融合。这不仅是技术应用层面的问题，更是关乎教育本体价值的深层命题：人工智能可以优化手段，却无法定义目的；可以提升效率，却无法替代信仰。同时，技术也并非价值无涉的中性工具。如何让人工智能的“工具理性”服务于思政教育的“价值理性”？如何让冰冷的算法承载温暖的育人使命？这正是“人工智能+教育”时代，大思政课建设必须回应的深层逻辑。

精准化转型：从“经验判断”到“数据洞察”

传统思政课教学长期面临“大水漫灌”的困境：教师只能凭借有限的经验判断学生的认知起点与思想困惑，这种判断往往是模糊的、滞后的、群体化的，难以实现真正的因材施教。

人工智能技术的介入正在深刻改变这一局面。学习分析技术可以持续采集学生的课堂互动、在线行为、作业表现等多维数据，为每位学生构建动态的“认知画像”。知识图谱技术则将马克思主义基本原理、党史国史、时事政策等知识点进行结构化关联，形成可追溯、可拓展的智慧资源体系。“大思政课”由此展现出从“供给主导”到“需求导向”、从“单一平面”到“多维立体”的转型趋势。可构建“智能体”云平台，通过多智能体协同机制，整合校内外思政教育资源，实现对学生的“一人一策”精准支持，为学生打造全方位、个性化的智能育人生态。

当然，技术工具的高效运转离不开人的驾驭。人工智能对教师提出了更高要求，思政课教师技术素养和跨学科思维有待提升，传统教学模式与智能时代学习者的新特征之间也存在适应性矛盾。要破解这一困局，教师必须主动从“知识传授者”向“学习引导者”转变，在智能技术与教育本质之间搭建桥梁，实现“人工智能+思政课”的1+1>2效应，推动思政课教学向智能化、个性化、精准化方向持续发展。

同时，精准推送不等于有效育人。如果AI仅仅根据学生的既有兴趣推荐内容，反而可能固化“信息茧房”。真正的“以学定教”，不是迎合既有认知，而是基于精准诊断，推送具有挑战性和引领性的内容。可以在智慧思政平台上设置“价值校准模块”，使推荐算法不仅服务于“学生想学什么”，更服务于“学生应该学什么”。技术赋能的核心，不是用算法替代教师判断，而是让数据成为教师了解学生的“显微镜”，让推荐算法内嵌“价值校准机制”——确保党的创新理论和主流价值观在个性化学习中始终占据应有位置。

互动化重构：从“单向灌输”到“人机共生”

思政教育不是简单的知识传递，而是价值引领与灵魂塑造。这一过程无法通过单向灌输完成，需要在师生之间发生持续、深入，有温度、有思想的对话。然而，大班教学中互动频次不足、学生个性化困惑难以得到及时回应，是长期存在的现实难题。

人工智能助教系统为破解这一难题提供了新路径。智能问答机器人可以7×24小时回答学生对理论概念的基础性问题，AI可以自动批改客观题作业、生成学情分析报告。这些事务性工作的自动化，将教师从繁重的重复劳动中解放出来，使其能够将更多精力投入那些AI无法完成的工作——启发深度思辨、回应价值困惑、进行情感疏导。更进一步，借助学习分析技术，教师可以实现差异化思政教学：围绕学生的思想动态、学习偏好、认知进度和疑难痛点，实时调整课堂风格与引导策略。

“人机共生”的真正考验在于：教师能否从“技术使用者”转变为“人机协作的设计者”？有学者基于辩证唯物主义“变”与“不变”的视角指出，思政课教师的不变角色是马克思主义理论的传播者和学生价值观的引导者，而变化在于工作方式和能力要求的更新。这一“变”与“不变”的辩证统一，要求教师在拥抱技术的同时，始终守住育人初心。

更深层的问题在于：当学生习惯于向AI提问，师生之间的“人人联结”会不会被“人机联结”所稀释？答案在于明确技术的定位——让AI承担标准化任务，为师生之间创造更多高质量的面对面对话机会。可以在引入智能助教系统后，同步建立“思政茶话会”制度，每周固定时间由教师与学生进行小范围深度交流，讨论话题正是基于AI收集的学生困惑大数据。技术筛选出“问题”，而教师面对的是一个个鲜活的“人”。这样，技术就可以成为拉近师生距离的桥梁，而非隔阂。

评价化重塑：从“终极评分”到“动态画像”

思政课的育人成效究竟如何衡量？传统评价往往依赖期末考试、标准化测试或学生打分，这些方式固然便于操作，却难以触及教育的核心——学生的价值观是否真正发生了积极改变？信仰是否在内心深处扎根？这种“终结评分”式的评价，与思政教育“润物无声”的内在规律之间，存在着难以调和的矛盾。

人工智能技术为评价体系的重塑提供了新的可能。通过持续采集学生在课堂互动、小组讨论、社会实践、在线学习等多场景下的行为数据，AI可以描绘出每一位学生思想成长的“动态画像”。过程性评价不再是抽象的理念，而成为可记录、可追溯、可分析的具体实践。可开发“过程性评价系统”，利用AI对学生在实践教学环节的反思进行语义分析，自动生成每位学生的价值观发展曲线图，教师可据此开展个性化谈心谈话，实现从“终极评分”到“动态画像”的转变。

然而，技术赋能评价必须守住一条底线：价值观不能被简化为数据标签。如果AI将学生的思想动态量化为冷冰冰的排名、等级或分数，那就从根本上背离了思政教育的初衷。“动态画像”的目的不是“打分排队”，而是“诊断改进”；不是“筛选甄别”，而是“陪伴成长”。真正的评价重塑，是让数据成为教师了解学生的“显微镜”，而非评判学生的“刻度尺”。

当前，AI赋能思政课评价面临多重挑战：数据采集可能侵犯学生隐私，算法偏见可能固化刻板印象，技术依赖可能弱化教师的人文判断。一种“技术理性凌驾于价值理性”的倾向值得警惕——过分追求可量化、可比较的评价指标，反而可能遮蔽那些最珍贵却难以测量的教育成果。

应对这些挑战，需要确立清晰的原则：技术服务于评价，而非评价服务于技术。具体而言，应构建三方面保障：在内容安全方面，确保AI评价所依据的语料和模型符合主流价值观，避免算法偏差；在数据安全方面，严格保护学生个人信息，明确数据使用边界，杜绝过度监控；在伦理安全方面，设立技术应用的伦理审查机制，防止评价异化为“算法审判”。与此同时，要着力提升教师的数智素养，使其既能善用技术工具，又能识别和校准算法的价值偏差；培养学生的批判性思维，使其不被数据画像所定义，而是在“动态画像”中看见自己的成长轨迹。

从“经验判断”到“数据洞察”，从“单向灌输”到“人机共生”，再到从“终极评分”到“动态画像”——这三个转变共同构成了人工智能赋能“大思政课”的系统路径。当评价从短期结果转向长期成长，当技术从外在工具内化为育人伙伴，人工智能才能真正助力思政课成为学生真心喜爱、终身受益的“金课”。这正是“人工智能+教育”时代，大思政课建设应有的价值坚守与实践方向。

（本文系中共甘肃省委教育工作委员会、中共甘肃省委宣传部2025年学校思想政治工作研究重点课题“融合与创新：甘肃地域文化育人实践路径研究”的阶段性成果，课题立项号：2025XXSZGZZDKT031）