人工智能時代高校思想政治理論課發展轉向、痛點及實踐策略

陶磊,朱唯星,李貌

(南京醫科大學 馬克思主義學院思想政治教育研究中心,南京 211166)

隨著人工智能(Artificial Intelligenc,下文統稱為“AI”)的深入發展,其具備的強大算力和海量數據給人們的思想、價值取向和行為帶來了不同程度的影響,整個社會已經進入了一個以“AI”為主要特征的時代[1]。習近平總書記指出,要“高度重視人工智能對教育的深刻影響,積極推動人工智能和教育深度融合,促進教育變革創新”[2]。故高校思想政治理論課(下文統稱為“思政課”)要從規模的擴大再生產轉向內涵式的高質量發展,需要充分認識到人工智能時代帶來的技術紅利。即在AI的賦能下,思政課可創設出具有精準、創新、高效的高質量教育生態[3]。例如,面對大學生日趨多元化、立體化、復合化的精神需求,思政課供給方借助AI可實現與大學生精神需求的精準對接,做到供需平衡的有效循環[4]。但是,AI對于思政課的高質量轉向也并非包治百病。直言之,如不能正確認識和把握AI和思政課高質量發展的關系,不僅容易走上“用今天的技術強化昨天的教學”的路徑依賴,更可能迷失于這樣一些問題:如何在AI工具理性的沖擊下堅守價值理性、厘清“人”與“技術”的邊界問題? 如何將思想和身體發展扎根于“此在”的整體性發展中? 等等。AI和思政課高質量發展的關系需要多一些“冷思考”,但這仍是一項理論界尚未完成的任務。

一、人工智能賦能思政課高質量發展

習近平總書記指出:“我國社會主要矛盾已經轉化為人民日益增長的美好生活需要和不平衡不充分的發展之間的矛盾。”[5]同樣地,新時代思政課發展也正遭遇著思政課供給不平衡不充分與大學生多元化精神需求之間的矛盾。如思政課教師隊伍建設不平衡不充分同承擔立德樹人的關鍵課程的責任不相適應;思政課師生之間的教學評價體系科學性和有效性不足,同不斷提高思政課的思想性、理論性、親和力和針對性要求還不相適應,等等。顯然,要從根本上破解思政課的主要矛盾,思政課需要轉向高質量發展。AI的存在恰恰為思政課高質量發展問題提供了三大利好:強大的計算能力、專業的代具以及海量的數據。

(一)智能算法精準聚焦大學生的學情

思政課高質量發展離不開對大學生學情的把握。學情一般是指大學生的知識儲備、教學需要、學習背景、生活環境等。但在實際中,思政課教師因受到繁重的教學任務、有限的教學技術手段、多元的學生管理主體等條件的制約,其對大學生的學情調查、數據采集以及分析一直存在低質低效問題,很難以精準學情為基礎建構出滿足大學生個性化教學需求的安排。

而以智能算法為代表的AI則為大學生群體分類提供了有力的技術支持。在大規模行為、感知和認知數據的收集、計算和分析技術之上,思政課教師可以識別并動態把握大學生所呈現出的話語偏好、思想動態和學習行為特征等,量化出大學生在知識體系、意識形態、價值觀、社交關系等多維度的特點,勾勒出每一個大學生學情的“數字剪影”。思政課教師在把握“數字剪影”的基礎上,能夠設計出“教與學高度契合”的教學方案。

(二)AI賦能“創新型”思政課教師

思政課是一門融理論性、實踐性和學術性為一體的大學生必修課。因而,思政課教師不僅是理論的傳播者、實踐者,知識的生產者,還是日常課堂教學的管理者、課程成績的評定者、課程資源的開發者等。不難看出,思政課教師的工作類型可分為兩類:重復性工作和創造性工作。前者是以考勤、應付各級教學檢查等為代表的重復性工作,后者側重的是以情感交流、思想互動、知識生產為代表的創新性工作。從思政課高質量發展來說,創新性工作應是思政課教師的教學重點,但思政課教師又難以擺脫那些重復性的工作。在人工智能時代的背景下,專業的“代具”(代替性技術工具)可以有效解決這一問題。具體來說,AI通過人工輸入的數據和代碼就可以擁有超強的記憶力和豐富的知識庫,憑借著“認知外包”優勢能有效彌補思政課教師精力上的不足。在AI“代具”的協助下,思政課教師的教學重心便可從面向知識體系的傳授,轉向面向大學生價值判斷力、價值自覺性和個性特長等審美力的建構和引導,關注的核心問題將從硬知識和技能的學習轉向培養大學生的情感、態度、價值觀和精神層面的學習和建構[6]。

(三)AI賦能建構高效的教學評價體系

AI通過解構和重構現有的評價體系可以形成新的有別于傳統的思政課教學評價體系。首先,實施的關鍵在于將思政課教學評估指標體系分為校、院(系)、教師三級指標,分別適用于高校、馬院、學生反饋和教師反饋。如“教師指標”在設計之初就可以選擇向大學生反饋或僅向教師反饋的指標,從而保證思政課教師主動地將外界監督和自我反思結合起來,進一步提高自身的教學能力[7]。其次,在數據收集方面,思政課教師可以依托于穿戴設備、攝像頭、監視器等多模態數據采集工具,挖掘到更加全面的“教”與“學”的相關數據,實現思政課教學數據從“單維”到“多維”、從“平面”到“立體”的轉變,為思政課高質量教學評估提供科學的數據前提。再次,在數據分析方面,智能算法、用戶建模、預測性分析等云計算技術既可以診斷思政課教師的教學行為數據,又可以分析大學生的學習行為數據,為動態化的師生交互提供了合理的溝通切入口,進一步緩解了思政課供給側與需求側之間的教學矛盾。最后,在評估反饋方面,區塊鏈技術將以交互式、可視化的形式呈現原始的思政課教學評價結果以及排名情況,即思政課教師在全校、馬院中的排位情況。簡言之,借助AI既有利于高校掌握每位思政課教師的教學情況并及時調整教師培養計劃,又有利于思政課教師根據評價結果調控和改進管理、教學、服務等進程,保證思政課教與學的諧振、共同提高[8]。

二、人工智能時代思政課高質量發展的痛點

AI賦能高校思政課,在很大程度上破解了制約思政課高質量發展的頑瘴痼疾。但是,AI畢竟是新事物,其自身還存在發展不成熟的技術問題。此外,思政課教師因年齡和教育背景的差異對于AI態度迵異,而且高校對于AI管理所設立的標準同樣可謂千差萬別,這些都不可避免地對人機協同的和諧共生發展帶來感性偏差、數據風險、信息孤島等方面問題。

(一)弱人工智能加劇了大學生思政課學習的淺層化

從AI在思政課教學實踐中所呈現出的“助理”或“代理”身份來看,由于其技術發展尚不完善,實質上屬于一種弱人工智能。即AI只能完成某些固定任務,缺乏人類教師所具備的自主學習、思辨、推理等高級智能,未能真正成為“AI教師”(強人工智能)。因此,若思政課教師不當處理與AI的關系,則可能引發一系列嚴重的問題。

首先,思政課教學內容的整體性和系統性可能遭遇碎片化的風險。思政課的教學內容本身猶如一張知識的網,內含辯證思維、關涉多種學科,呈現出整體性和系統性的知識體系。每一條理論就是知識網上的一個結點,理論間的邏輯就是把結點連接起來的線,只有當點、線結合時才能呈現出一張完整的理論知識網。然而在AI現有技術水平作用下,其“助理”和“代理”效應容易消融思政課教學內容的整體性和系統性。

其次,思政課學習空間中的交互進一步弱化。目前,在AI的賦能下,思政課的學習空間從傳統的物理環境轉而依托于虛實結合的場所,在相當程度上延伸了教學的時間與空間。需要注意的是,這種賦能依賴的是數學邏輯與程序設計,只能呈現單向的“思維”方式,導致AI與教學主體之間的交互必然表現為程式化的互動,尚未形成人工智能時代思政課高質量發展所必需的“軟環境”,即人文環境的創設。

最后,AI助長了大學生的思維惰性,致使其易迷失于碎片化信息之中。AI豐富了思政課教學內容,例如為大學生提供了海量的、個性化的信息,盡管能夠幫助大學生降低時間和精力等認知成本,但是當大學生在瀏覽信息時,其思維與目光看似跳躍轉換速度極快、知識體系被不斷擴充,實際上他們只是受到了簡單粗暴的視覺沖擊,并未經過自身的深層次思考,嚴重缺乏對授課內容的理解和領悟。

(二)思政課教師“教書”和“育人”角色的割裂

馬克思指出:“感性必須是一切科學的基礎。科學只有從感性意識和感性需要這兩種形式的感性出發。因而,科學只有從自然界出發,才是現實的科學。”[9]對于思政課教學這樣一種感性活動,教學當然也有其規律性(科學性)。顯然,思政課的高質量發展需要思政課教師在與他物(AI)的對象性關系中遵循教學的規律性,即需要從感性意識和感性需要出發。

其一,思政課教師對AI的排斥致使自身難以承當“教書育人”的角色。凱文·凱利指出:當人們長期浸泡在一種文化中時,會更“傾向于從舊事物的框架中來觀察新事物”,以至于造成大家對“未來的展望,實際上會曲解新的事物,好讓它適應我們已知的事物”[10]。當前高校中思政課教師普遍對AI充滿種種曲解與誤解。部分思政課教師仍堅持“以教師為中心”,實際上就是與新生代大學生的主動隔離,必然會引發思政課教師原有的“教書育人”角色在人工智能時代的失效,即無法滿足“網絡原住民”大學生群體對美好生活的需要,更難以建構和引導他們的政治認同感、道德觀和價值觀。

其二,思政課教師簡單使用AI將致使自身“教書”角色異化。從已有經驗可以看出,思政課教師借助AI的技術紅利已經打通了線上線下、課內課外的思政課教學實踐,逐步從“以教師為中心”轉向“以學生為中心”,為大學生提供了大量有針對性的教學資源。但從實踐效果來看,一些思政課教師對AI的感性意識和感性需要并不強烈,只是借助了AI的噱頭進行知識傳授,致使人工智能時代的“以學生為中心”的思政課與傳統的“以教師為中心”的思政課教學效果無甚差別。可以說,這一“新瓶裝舊酒”的行為暴露出思政課教師并沒有充分發揮AI的現有功能實現“教與學的高度契合”。

其三,思政課教師過度依賴AI易致自身“育人”主導權的喪失。在AI浪潮的裹挾之下,一些思政課教師為了提高教學效率而過度沉迷于技術紅利之中,使自身隱蔽于技術之中,徹底打破了教學實踐中工具理性和價值理性之間的平衡。AI技術的促逼逐漸剝奪了思政課教師對教學的認知、判斷和創造能力,使其放棄了對真、善、美的追求,剩下的只是對技術的服從,成為了沒有判斷力與否定能力的“單向度的人”[11]。

(三)AI管理尚存在質量不高與數據風險

目前來看,人工智能時代的高校思想政治教育工作者逐漸開始重視AI管理的技術價值,已經意識到數據作為AI發展基石的重要性,但整體對數據質量標準以及開放使用問題的認識相對模糊,進而誘發了“數據在采集、存儲、共享和使用中的風險”[12],導致思想政治教育工作形式上聚力、實質上松散的情況依然存在[13]。

一方面,AI管理的數據數量大但質量不高。在數據采集階段,由于采集標準的粗糙,極易導致大量可疑數據的存在;在數據查驗階段,相關技術人員未能及時維護和處理數據,為之后的數據共享埋下了“定時炸彈”;在數據分析階段,由于缺乏統一的數據標準,導致各部門處理數據的方式不一致,而無法完整獲取數據背后隱藏的大學生思想和行為之間的隱性關系和本質規律。

另一方面,AI管理的數據儲存渠道過多引發了“信息孤島”現象。目前,大多高校都建設了教務管理系統、科研管理系統、學生管理系統、財務管理系統等AI管理系統,但這些系統之間由于開發語言、技術標準、數據存儲方式等差異性的存在,往往以垂直管理建設的方式形成了多個“信息孤島”。因此,各職能部門得以合理地筑高“數據壁壘”以占有相關數據,并截斷了數據向部門外部開放的出口,使數據成為自身內部持有的“財產”,形成了數據部門化、碎片化、分散式的存儲形式。

三、人工智能時代思政課高質量發展的實踐策略

(一)提升思政課教師智能素養水平以助推雙師教學

智能素養既是人工智能時代思政課教師的關鍵素養,更是推進思政課高質量發展的核心保障。我們可以通過開展智能素養培訓和建設思政課教師共同體以培養思政課教師的智能教學學術能力,使其正確認識并積極擁抱AI。該措施的根本目標是為了培養思政課教師的智能意識和應用智能化工具的能力,使AI真正成為思政課高質量發展的新引擎、新助力。

大力開展以“AI示范培訓”為主題的專項教學培訓。首先要建設集場景展示、技術體驗、咨詢服務、示范培訓于一體的展示體驗培訓基地,打造思政課的特色AI支撐平臺。其次要以“廓清思政課教師與AI的教學邊界”為重點培訓內容,糾正思政課教師對AI的偏見。通過主題教育使其廓清自身與AI之間的功能關系及邊界,使其成為其所“是”:既要意識到自身在情感教育、價值教育、人文教育等方面具有不可推脫的權利與義務,也要充分應用AI在數據分析、資源整合與邏輯運算等方面所具有的獨特優勢[14]。最后,以“考核和激勵”為培訓管理制度,促進思政課教師提高智能素養。

此外,要積極構建思政課教師共同體以保證群體智能素養全面發展。一方面,邀請AI領域的專家和業務精湛的思想政治教育工作者就數據驅動、共創分享、人機協同等進行模塊化的共享,包括對于教學資源庫的創建與共享、深度教學的應用、數據管理的協同發展等優秀案例示范,使共同體成員系統了解AI的運行規律、價值取向等深層、隱性的內容,實現思政課教學資源的有效性、深層次、高質量供給以滿足大學生的個性教學需求與期待。另一方面,鼓勵中青年思政課教師參加海外研修以及校際交流。以一種跨國、跨地區、跨學科的視野保證智能素養的動態發展,并擴大AI教學紅利的輻射范圍,實現思政課教師隊伍的“以新帶老”“以老促新”的局面,促進全體教師更好地適應、發展和引領思政課高質量發展的教育新生態。

(二)設立AI管理思政課教學支持中心以解決數據風險

從管理學來看,任何沒有穩定組織和資源支持的活動都不可能長久。分析前文AI管理中出現的數據風險,不僅涉及了協同育人的表面、數據、技術問題,更觸及了領導問題。因此,要建立健全AI管理,關鍵是要為“人機協同”確立一個穩定的組織領導,即AI管理思政課教學支持中心。通過專業的教學設計師、高質量的標準化數據以及統一的AI管理平臺,提高思想政治教育工作者的大數據能力,使其在規范化的AI管理中共享數據鏈的育人價值。

首先,聘用教學設計師以提高思想政治教育工作者的大數據能力。除了聘用數據采集和管理人員,引進數據分析的專業人才更是重中之重。

其次,不斷完善數據采集標準以提高AI管理質量。一方面,教學設計師要制訂出嚴格的數據挖掘、處理、評估等標準,完善元數據標準、主數據標準、業務數據標準、主題數據標準、數據交換標準、數據安全標準等相關規范,構建數據標準體系[15]。另一方面,教學設計師要嚴格依照計劃標準,更多地采用人機協同的數據標準采集方式替代傳統人工數據采集或隨機抽樣數據采集模式[16],防止因大學生群體數據體積過大所導致的數據混亂、繁雜、片面的問題。

最后,建立AI管理平臺以實現數據共享。一方面,要建立由大數據、物聯網、電子攝像頭、教學APP組成的數據傳輸鏈條,將大學生課堂出勤、作答、上課狀態數據編輯存檔,在AI的幫助下自動形成大學生學習模型,便于高校管理者和教學者全方位了解大學生的思想動態,為協同育人奠定基礎條件。另一方面,要把數據從思想政治教育教學、管理、后勤等系統中提取出來,進一步集中整合各類數據、形成協同育人數據資產、聯通各部門信息孤島,由此不僅實現高校內部跨系統、跨部門、跨業務以及各高校之間的數據共享和交換,而且為全方位開展思想政治工作提供強有力的支撐。

(三)構建雙師行動者關系網絡以落實“人機協同”

在AI與思政課相結合的現階段,思政課教師應立足于自身教學主導性以克服AI的技術問題,在充分利用AI的“助理”和“代理”效應的基礎之上,主動挖掘“AI教師”的可能性。因此,思政課教師要將AI視作“存在意義上的行動者”,通過自身與AI的異質性形成一張知識集群、多方聯動、協同參與的行動者關系網絡,以激發AI的教學潛力,實現對人工智能時代思政課高質量發展的重新配置。

首先,通過編碼技術實現轉“識”成“智”,是落實“人機協同”的前提。一方面,通過編碼技術將馬克思主義理論等教學內容轉變為人工的“智能”,將重復性的工作交由AI教師去做。另一方面,通過編碼技術將“個人知識”轉為“機器智能”,即將思政課教師的個人教學經驗進行“類本質”的轉變,盡量使AI可以獲得類似教師的主觀認知能力和創造力,真正實現人機協同過程中的認知外包。

其次,創設多模態交互環境實現個性釋放,是落實“人機協同”的關鍵環節。一方面,思政課教師借助“數字孿生”技術,實時收集自身、大學生和教學場景中的數據,將真實的教育空間同比復制成一個數字形態的數字孿生空間。另一方面,大學生可借助擴展現實技術,通過眼鏡、頭盔等智能化的可穿戴設備不斷延伸感官系統,在虛實結合的教育場域中增強沉浸感和體驗感。

最后,推進立體化評價體系以實現生命成長,是落實“人機協同”的制度保障。在人工智能時代,不論產生了多少智能技術,教學評價都應立足于人的真實存在。故思政課的教學重任不能僅由AI來承擔,而是應由人機共同推進,促使教學評價由平面模式向立體化模式轉變,檢測教學過程的各個方面[17]。一方面,由AI批改大學生的課堂作業以及考試,對其進行智能測評并生成學習診斷報告。另一方面,思政課教師則需把控AI在評價中的使用限度,并結合正式評價和非正式評價,對大學生的學習表現、學習態度、價值觀的改變等非成績模塊進行評價,制成學習檔案。在這樣的硬性與軟性指標相結合的立體化評價體系中,更能體現并挖掘“人”與“機”的教學潛力,實現與大學生多元化、立體化、復合化的教學需求的精準對接。