人工智能在思想政治教育中的應用探析

戴瑞婷

在大數據時代，高校學生思想政治教育工作面臨著新的機遇和挑戰。人工智能技術對于高校思想政治教育意義深遠，運用教育人工智能，可以實現對學生思想動態的實時剖析和多維度把控，輔助教育工作者做出正確的引導。分析了實現教育人工智能所面臨的困難，并提出了解決對策，通過教育人工智能模型實例——基于集成學習的教育指導模型，展示了人工智能在思想政治教育中的應用。

大數據思想政治教育人工智能人工智能是指一種模擬人的思維和智慧來處理信息的過程，其不是人的智能，卻能模擬人的意識、思維，像人那樣思考和處理事務。人工智能的實現涉及到計算機科學、心理學、語言學、信息學、控制學、神經生理學等多學科領域。就目前研究，人工智能的發展分為3個階段：弱人工智能、強人工智能和超人工智能，其中弱人工智能是當前生活中最為常見的，語音識別智能、智能搜索、智能地圖都屬于此類；而超人工智能基本還處于想象思維中。在互聯網飛速發展的現在，高校學生的生活不再是單純的上課、自習、吃飯、睡覺，他們即使足不出戶，也能跨越全世界，通過互聯網了解世界、散播信息，而這些信息對于當代大學生形成正確的人生觀、價值觀、世界觀至關重要。也就是說，互聯網、人工智能在給人類帶來諸多便利的同時，由于信息量龐大、魚龍混雜，大學生若得不到正確的引導，必將對他們的成長產生反作用。在信息爆發的大數據時代中，將人工智能與教育結合，運用人工智能技術來深入地剖析學生思想動態，從內外因素多維度把握學生思想動態，指導教育工作者正確地進行思想政治教育，是互聯網時代進行思想政治教育的需求。

一、教育人工智能面臨解決的問題

1.學生數據采集與提取

移動互聯網時代，高校學生獲取信息、接收信息、傳遞信息的途徑得到了前所未有的擴充，學生不僅僅可以采用原來的線下交流方式，還可以通過互聯網實時獲取傳遞信息。互聯網的便捷、快速、承載量大等特點使數據呈現爆發式增長，每人每天都將產生大量的數據，這些數據有的是有用數據，有的是無用數據，如何從大量數據中快速地找出與思想政治指導工作相關的數據，并進行分析處理，找尋其中的規律，成為當今教育工作的難題。

2.信息化表示多元復雜的數據

互聯網時代，數據獲取途徑多樣，數據表示形式豐富，信息技術的高速發展，使信息不再局限于文字、語言，圖片、視頻也成為信息表達的常用方式，甚至數字中也隱藏著“奧秘”，由此可見，教育基礎數據的生成與處理必然會面對結構化數據和非結構化數據，及其混合，只有所有的數據處理的整合才能更好地反應學生的真實情況。同樣，也由于數據的多元多樣，如何無誤地收集信息、合理地表述信息、有效地整合信息，成為教育數據處理的難題。

3.人工智能與思想政治教育跨學科融合

教育數據豐富多樣，給信息的整合處理帶來了難度，而人工智能可以高效自動化地處理數據，模仿人的思維對數據進行整合處理，并產生決策，可以說，人工智能的出現給了高效思想政治教育工作新的機遇和挑戰。如何實現人工智能與思想政治教育的跨學科融合，解放人的思想，不盲目舍去部分數據，自動化地對大數據進行智能分析，是教育人工智能的關鍵。

二、實現教育人工智能的對策

1.高校各部門協作，打通數據采集通道

隨著信息時代的到來，國內各大高校都有屬于自己的一套信息系統，如學校官網主要用于展示學校動態、學校概況；學生宿舍管理系統主要用于宿舍分配、調整等；學生資助管理系統主要負責管理學生的獎、貸、勤、免等；學生一卡通系統通常記錄了校園卡的充值、使用情況等；除此以外，還有各學院管理系統、學生檔案系統等。在信息化的進程中，高校不斷地探索著如何運用信息化技術使日常工作變得更便捷化、自動化。然而，由于各部門職能不同，在信息化建設的過程中，沒有提前考慮到接口的統一，且各部門所掌握的學生基礎數據不同，導致校內的各系統并不具有統一性，每個系統所關注的點不夠全面。由此，為保證對學生的分析更為全面可靠，所要做的第一步就是，收集盡可能全面的基礎數據，這就需要打通各部門職能的界限，通過接口的調整或基礎數據的導入，將學生所產生的大數據完整的收集起來，作為教育人工智能的基礎數據。

2.以學生大數據為基礎，構建數據知識庫

學生數據通常包括了學生的基本信息、一卡通數據、作息生活數據、檔案數據、學業數據、工程獲獎數據、社交數據等，其涉及到學生日常生活、學習、工作的方方面面，其獲取途徑多樣，表現形式多樣。教育人工智能需要將這些非計算機語言的信息準確無誤地傳達給計算機處理，那么就需要對這些信息進行數據化表示，采用知識表示方法，生成計算機能夠識別的數據結構，進而構建數據知識庫，用以表示學生大數據。

3.多種人工智能方法并舉，保證數據分析的精準性

目前國內高校通常是200個學生配備1個輔導員，輔導員花在每個學生上的時間十分有限，而思想政治工作的精準開展往往需要對學生情況了解得十分透徹，人工智能可以模擬人的思維幫助輔導員分析了解學生情況，是思政教育的可靠幫手。人工智能常用的方法有機器學習、語音識別、圖像識別、自然語言處理、情感技術等，為對每個學生提供精準化指導，應將人工智能分析方法與教育學、心理學、社會學理論相結合，高效分析學生情況，生成決策信息，輔助輔導員開展思想政治教育工作。

4.多維度探索學生思想動態，全方位反饋生成個性化方案

人是一種極為復雜的生物，其學習模式、思維模式是多種元素發生物理、化學反應的過程，產生適合問題解決的結果。為確保教育人工智能的準確性，必須從多指標入手，切勿在基礎數據不全、分析指標不足的情況下得出結論，要從大數據、多角度、多指標中探索，針對個體差異生成個性化指導方案。并根據學生四年的反饋數據，不斷完善系統，使系統的分析更為精準。

三、教育人工智能模型實例——基于集成學習的教育指導模型

基于集成學習的教育指導模型是一個教育人工智能的模型實例，其通過獲取學生基本數據、日常生活數據、學業基本數據、學生就業數據等形成教育數據支撐，提取領域知識，構建學生知識庫，并推理計算出用于描述知識的數據結構，對此數據結構進行集成學習，運用多種異構學習器融合形成強學習模型，采用先進的分析方法和分析工具預測學習結果、診斷學習中出現的問題、優化學習效果，運用自然語言處理、智能代理、情感計算等技術輔助學習分析，進而呈現出學生的數字化肖像，刻畫出立體化、可視化的學生學業情況、工程能力、社會活動、綜合素質等肖像，為學生提供個性化、精準化的成長成才指導。該模型通過學生就業知識形成反饋，從而調整模型知識體系、集成學習方法、決策方法等，以確保教育指導方案的精準性。在這個相互循環的動態系統中，模型越來越完善，生成的決策方案越來越精準。

該模型主要研究內容如下：

（1）知識表示方法的探究。通過獲取高校學生產生的大數據，提取領域知識，構建學生知識庫，并推理用于描述知識的數據結構，作為集成學習數據源。

（2）集成學習模型的建立。通過數據挖掘技術和社會學、教育學等多學科領域融合，采用先進的分析方法和分析工具形成異構學習器，輔助自然語言處理、智能代理、情感計算等學習分析方法，生成學生數字化肖像，并針對個體形成精準化成長成才指導方案。

（3）循環反饋校準機制的建立：為確保學生成長指導保持個性化和精準化，運用之前知識表示生成的就業知識數據結構進行反饋校準，形成動態系統，使學生成長指導模式更為完善、可靠。endprint