生成式人工智能在高職思政課教學中的應用探究

中圖分類號：G64 文獻標識碼：A 文章編號：0450-9889（2025）09-0039-06

當前，全球正經歷一場以數字化和智能化為標志的新科技革命浪潮。在這一浪潮中，人工智能技術及其應用正深刻地重塑著社會的各個層面。2024年，我國兩會政府工作報告首次提出“人工智能+”戰略。緊接著教育部推出了四項措施，旨在推動人工智能技術在教育領域的應用，特別是促進教與學的融合。在這一戰略的指導下，探討人工智能與高校思想政治課程的結合，有助于實現精準教學、優化教育流程、提高教育內容的實效性以及完善教育評價體系，能為思想政治理論課程的創新和教學效率提升注入新的活力。

如今，生成式人工智能（GenerativeArtificialIntel-ligence，以下簡稱GAI）已經進入一線教師的視野，將科技變革的浪潮引入教育實踐研究中。GAI是通過生成對抗網絡、變分自編碼器、循環神經網絡等深度學習的算法模型，從大量數據中模擬數據分布規律，進而在概率模型下形成與所學文本、圖像等內容相似但新穎的原創內容。該技術聚焦于認知的邏輯層面，能夠給交互對象帶來新奇的體驗，具有交互性、自適應性、高效性、數據驅動等特點。而生成性探究學習強調人智與機智的交互，凸顯對教育對象主體性的激發。人在思想政治教育活動中的主體性主要包括活動目標、活動動力、活動調節。一方面，GAI通過思維鏈的交互方式，能夠賦予教育對象以現實的社會規定性。思政課教學內容往往具有跨學科、貼時事的特點，教育主體往往受困于信息爆炸，抑或受困于由固有視角帶來的信息繭房，導致探究的獲得感有所削弱。GAI通過數據挖掘和分析可以紓解信息過載，尊重教育對象在探究過程中的決策權，避免他們盲目接受價值觀念、盲目模仿指定對象、盲目遵從社會規范。另一方面，GAI可以模擬情感交流，促使學生產生更豐富的情感體驗和思想感悟。GAI通過交互文本分析教育對象的情感心理，以富有同理心的表達方式對齊教育對象的情緒顆粒度，幫助他們完成探究性學習。

從思想政治教育的角度來看，我們不僅要探索如何利用生成式人工智能提高課堂的實效性，還需要積極應對它所帶來的信息錯誤、倫理風險、路徑依賴等挑戰。

一、生成式人工智能推動高校思政課教學改革

思想政治教育的數字化和智能化發展，是順應時代要求的必然趨勢。高職思政課本質上涉及社會主導意識形態的灌輸與教化，旨在通過提升人們對世界的認知能力，激發推動社會進步的精神動力。當然，高職思政課教學在秉承“鑄魂育人”的原則下也展現出其獨特性，即教學方法強調與多元學情的高效契合、教學內容強調與職業素養的有機融合、教學環境強調與學習風格的緊密貼合。GAI作為一種技術工具，能夠提供高效的數字化傳播環境，精準滿足高職思政課教與學的需求。

首先，推動高職思政課教學媒介與多元學情的高效融合。思政課教學媒介是教育者為了實現預期的教學效果所采用的教育方法和工具。高職思政課面對的學生群體具有多樣化的背景、不同層次的學業能力和學習動力，這自然要求教學媒介與現代技術的革新同步發展，持續通過相互融合、互動和聚合來實現迭代升級。馬克思曾指出，技術是改變人與人之間社會關系的根本力量[2]。GAI能夠在學情分析中發揮個性化進度追蹤、知識點掌握程度評估、學習行為模式識別等功能，從而精準描繪學習者畫像。這有助于促進教學全要素的互動，從教學、練習、考核、評價到管理的各個環節，確保高職思政課教學媒介與多元學情高效契合，構建“以學生為中心”的高效課堂。

其次，有助于在高職思政課教學載體中有機融合職業素養。思政課教學載體指的是在教學過程中承載和傳遞信息的各種媒介和形式。高職院校使用的教材是馬克思主義理論建設工程的重點教材。這些教材要求學生在深刻理解馬克思主義理論和我國國情的基礎上，運用馬克思主義的立場、觀點和方法來分析和解決問題。教學內容需與時代發展的脈搏同步，與人才培養目標及崗位要求相契合，培養出能支持地方經濟建設所需的人才。這就要求教師深入考慮如何將職業素養的培育與教學載體內容的擬合性表達相結合，例如通過接受、聯系、思考、適應等行為，實現職業素養的有機融入。然而，長期以來，這種融合職業素養的擬合性教育技術并不全面，也欠科學和精準。作為新一代信息技術的代表，GAI能夠利用深度學習、分層學習等技術手段對教學載體內容進行創新性的生成與處理。它依據學生認知規律對教學載體內容進行再生成和精準投放，從而顯著拓展內容承載的深度和廣度，提升內容價值的信度和效度。

最后，構建高職思政課教學環體緊密貼合學習風格。思政課教學環體主要指影響思想政治教育活動的各種外部條件，涵蓋物質條件和社會文化條件。隨著GAI的系統性嵌入不斷深化，人工智能與人類智慧的互動將催生高職思政課教學環體的新形態。教師與學生的互動方式，從以課堂為中心、以教育灌輸為主要手段，轉變為師生與生成式人工智能體之間，不一定在同一時空場域內所進行的交互學習。在高職思政課的實踐教學過程中，GAI能夠創造虛擬教學場景，通過圖片、視頻、角色扮演對話等手段輔助教師將思想引領與教學環體相融合，從而引導學生通過主動探索、自主建構、對話交流的方式發揮學習能動性，在身臨其境的學習體驗中保持學習熱情，提升學習行為的沉浸度。

二、高職思政課教學中生成式探究學習實施模式

李炳德先生基于系統論，構建了一個以學生、教師、課程、目標、方法、環境、反饋及其相互關系為核心的教學系統觀念，這是建構生成式探究學習模式的基礎理論[3]。生成式探究學習需將GAI與這七個要素融合，以優化探究學習的“供需鏈”4]，從而提供更精確、高效的思政課教學支持和學習服務。實施模式參見圖1。

第一步，情境創設。教師依據教學主題創設與學生成長需求相契合的情境。在GAI的幫助下，情境創設有四種類型：職業場景類、文本對話類、圖像生成類和主題定制類。例如，設定GAI扮演特定歷史人物，通過互動對話提供獨特且沉浸式的學習體驗；要求GAI繪制與教學內容相關的場景，讓學生識別并指出錯誤，然后根據提示詞不斷優化圖片；定制GAI成為學生學習的伙伴，依據學生的學習風格、認知特征、交流偏好等個性化信息，輔助學生學習。

第二步，啟發思考。根據大學生的認知具有形式邏輯思維發展、自主性和批判性思維增強的特點，課堂可以運用GAI增加生成性學習活動的比重，讓課堂形成以學生認知能力為基礎的教學空間。例如，根據教學主題生成開放性問題，引導學生進行深入的思考和討論；生成社會場景或政治現象，讓學生進行項目化學習。

第三步，自主探究。思政課程的探究學習涉及對問題、知識、經驗的深入探討以及認知能力的提升和語義符號的交互，旨在引導學生將教學內容轉化為價值觀念和邏輯思維。學生在思考并提出問題后，將在GAI所賦能的泛在知識空間、個性化自主探究學習環境中完成整個探究過程。在思政課程的教學實踐中，學生對所構建情境和生成問題的探究往往跨越多個學科，有時甚至觸及那些不愿意公開支持或表達的觀點。生成性人工智能技術能夠協助學生在探究過程中更高效地搜集資料、整合觀點，并且可以將學生的想法應用于模擬的思想實驗中，以檢驗這些觀點可能產生的結果，進而輔助學生主動構建價值觀和知識體系。

第四步，協作交流。協作交流是探究學習的關鍵組成部分。盡管GAI能夠在信息檢索、分析框架方面提供意見和幫助，但這并不意味著可以取代教育主體間的思維交流、情感共鳴和心靈溝通。在協作交流的過程中，GAI能夠提供一個虛擬的探究環境，確保學生的探究活動與教育目標相符；同時，它可以根據學生的學習特點、知識儲備等個體情況來指導分組和分工，從而提升合作效率；此外，GAI還能整理并展示學生的階段性成果，幫助識別觀念上的分歧或促進共識的達成。這些功能都有助于加強師生之間以及學生彼此間的互動，啟發學生思考并陶冶情操，同時幫助學生將在自主探究中獲得的知識運用到現實生活中。

第五步，總結評價。在GAI的深度融合下，學習過程中的重復性、機械性、淺表性評價工作均可由其承擔。思政課程的核心目標是“立德樹人”，其教育成效顯然不能僅以知識記憶的結果性評價為標準。實際上，如果以現行的考評體系來衡量，人工智能在成績上的表現往往優于學生，這無疑對課堂評價方式提出了新要求。借助GAI，我們可以對學生學習效果采用以過程性評價為主，結合增值評價和結果性評價的綜合評估方法。在過程評價環節，GAI能夠分析學生的學習活動數據，如資料訪問、互動內容關鍵詞等，以完善學生的學習者畫像，并協助他們調整學習策略。在增值評價方面，GAI可以構建增值模型，通過比較群體基線與個體當前狀態的差異來評估增值，并據此調整探究任務的挑戰性和適宜性，提供更廣闊的增值空間，從而提升學生的學習成就感。至于結果評價，我們可以通過智能模擬創建虛擬情境，評估學生在特定環境下的表現；或者利用自然語言處理技術分析學生的語言和文本，從邏輯性、情感態度價值觀傾向、語義網絡結構等多個維度來測定學生的學習成果。

三、生成式人工智能在高職思政課教學中的應用一以形勢與政策課為例

筆者現以教材《時事報告大學生版2024—2025學年度上學期》中的“更好端牢能源的飯碗”專題為例，采用生成式探究學習方法進行教學。

“更好端牢能源的飯碗”教學專題含有三目內容，分別是“神州脈動：能源革命浪潮起”“挑戰加?。恨D型面臨加速度”“破局之路：大力發展新能源”，回答了“能源飯碗必須端在自己手里”的必要性、已取得的成績、面臨的挑戰以及應對策略，闡釋了新能源高質量發展是實現經濟社會高質量發展的必由之路。

（一）備課階段

1.教學內容分析

首先，通過梳理教材內容可以得到內容邏輯為“觀形勢析挑戰新破局”。然后，通過GAI詢問“形勢與政策課2023年的教學專題‘正確認識全球能源安全形勢’與2024年的教學專題‘更好端牢能源的飯碗'在內容邏輯上有什么關系，內容參照為政府發布文件及權威雜志，并且展現知識圖譜”以及“結合觀形勢析挑戰新破局的教學內容邏輯，有哪些實際案例可以展示這些關聯”。教師可以不斷追問和詢證這些案例以獲取所需教學素材。

2.學生學情分析

在知識基礎方面，可以詢問GAI“我的教學班是高職新能源發電專業的學生。更好端牢能源的飯碗專題的教學內容，在之前從小學到高中的學習中涉及哪些方面？請告訴我具體書目和章節，方便我繼續查找”，以及“根據上述內容制作一份包含10道題目的調查問卷，調研學生的知識掌握情況，以更有針對性地教學‘更好端牢能源的飯碗’”。通過與GAI的互動，思政課教師可以更好地分析跨專業、跨領域學生的知識基礎。

3.認知能力與學習特點分析

GAI可以提供學情測試工具。值得注意的是，不同的訓練模型和語料來源為GAI提供了多樣化的工具。例如，ChatGPT集成在Edge瀏覽器的側邊欄中，提供了“Kahoot！”功能，學生能夠通過游戲化的方式進行測驗；而文心一言則提供了“VARK學習風格問卷”，幫助學生基于聽說讀寫能力進行學習風格的自我評估。教師需要根據教學目標和學習需求選擇合適的工具。通過自我導向學習能力評定量表和菲爾德-所羅門學習風格測量進行的學習風格測試表明，學生在學習過程中的表現很大程度上受到人際關系的影響，他們傾向于重視多元評價，并且能夠輕松處理大量信息；他們的信息處理模式傾向于活躍型、感覺型、視覺型或序列型。這些學習特點有助于教師選擇適合學生的教學方法和學習策略。鑒于“更好端牢能源的飯碗”涉及的新能源內容相當復雜，學生通常習慣于按照線性步驟來理解問題和尋找答案，因此，適用于學生的學習策略是生成式探究學習。

4.教學目標和及教學重難點分析

教學目標的設定應與測評手段相匹配，以確保能夠準確評估教學成效。對此，教師可以向GAI咨詢：“能力目標：能分析能源安全相關范例，認識到大力發展新能源的緊迫性和復雜性。在教學過程中應如何進行測評？”以獲得相應的幫助。此外，教師可以要求人工智能依據生成式探究教學法來設計教學方案，從而提高教學的有效性。

（二）實施階段

1.創設情境

在學習探索的起始階段，教師應依據學生實際的職業背景來引導他們發現并提出問題。受限于自身的知識范疇，教師可能難以提供與學生專業緊密相關的職業情境。在這種情況下，可以借助GAI通過“角色+目的 + 要求”的模式來構建情境。例如，在講授“更好端牢能源的飯碗”一課時，面對的是新能源發電專業的學生。教學目標是依據學生的專業知識和崗位需求，設計與職業緊密相關的情境，以便開展深入的探究學習。設計的情境應當涵蓋以下教學要點：能源消費的清潔低碳轉型、能源供給的質量與效益、能源技術的創新動力、能源體制的制度優勢以及國際全方位合作的廣泛網絡。GAI將根據這些要點生成具體的職業情境，要求學生扮演電力企業員工，在不同的項目和業務場景中進行實踐。通過生動的職業情境，學生在沉浸式的學習環境中進行探究，能更好地明確學習目標，激發他們的學習興趣。

2.啟發思考

學生在扮演電力企業不同崗位的職工后，需利用自身的知識與經驗評估各項目建設的可行性。學生可以向GAI闡述他們的項目構想，以便從多個渠道獲取相關的背景信息。例如，詢問GAI：“作為新能源電力企業的員工，我所在的公司正致力于‘能源消費清潔低碳轉型方案設計’，我需要了解我國新能源的發展現狀。你認為我應該掌握哪些背景知識？”GAI將展示包括國家能源戰略與目標、產業經濟的關聯、新能源技術的最新進展、社會責任以及可持續發展理念在內的多維度信息。接下來，項目小組可以分析并整合這些資料，結合自身所學，思考項目建設的初步方案。在GAI的幫助下，學生能主動構建基于職業場景的知識圖譜，體驗職業價值。

3.自主探究

教師需要提供更有針對性的資源以提高學生的探究效率。教師可以運用“扣子”等智能體廣場平臺搜索或創建與課題相關的人工智能體，將教育資源如教材、課程、學習材料等轉化為數字格式以供學生進行交互式探究，保證人機交互信息的信效度。在“更好端牢能源的飯碗”教學專題中，教師將能源需求壓力巨大的原因、能源供給制約因素、綠色低碳轉型任務艱巨的相關資料交給虛擬助教。教師通過查閱學生的交互記錄可以及時掌握學生的探究思路、資料查找情況、分析方法和探究結論，從而提供更具個性化的學習指導。

4.協作交流

教師以“一度綠電如何產生？能做什么？”為主題，要求學生在小組內根據所選建設項目進行匯報，然后通過“文小言\"將匯報材料一鍵繪制思維導圖并上傳至教學平臺，再派代表對項目建設進行陳述和展示。其內容邏輯與“破局之路：大力發展新能源”這一目教學內容的邏輯相同，主要展示項目建設的基礎、可能遇到的困難及破解策略。GAI在這一環節中可以協助學生畫出思維導圖，也可以通過語音對話的方式根據學生的展示內容提供思路，如學生在介紹綠電的產生過程時，應該先給出總體概述。先逐一介紹每種方式，避免一開始就陷入復雜的技術細節而讓聽眾出現迷失重點的情況。同時，可以提出一些常見的質疑，例如在新能源高質量發展的背景下，太陽能發電站建設如何應對間歇性光照問題。有了GAI的參與，學生能夠更有效地深化理論認知，實現知識與實踐的融合，確保思政課內容深入人心。

5.總結評價

如今，大部分GAI都集成了自然語言處理（NLP）技術，能夠通過理解自然語言來分析文本，理解文本情感，從而評價學生在整個生成性探究學習過程中的語料。例如，在自主探究階段，涉及能源需求壓力巨大的原因時，通過統計分析學生就某一具體原因的交互頻次、問題類型比例、回復字數、交互時長等數據，能清晰看到學生的學習興趣點，從而向高頻次互動的學生拓展更多的內容，如新能源建設項目應對數據中心等新型基礎設施建設所帶來的能源需求爆發式的路徑。還可以向低頻次互動的學生示范如何詳細提問。例如，工業發展會消耗大量能源，對此，可以進一步提問：不同類型工業在能源消耗結構上有什么差異？同一類型工業在不同環節上的能源需求有何差異？GAI在語言文本分析方面提供了新的教學評價角度，從而分層次優化了學生的自主探究過程，也使得教師調整教學策略有了更可信的依據。

四、高職思政課教學中生成式探究學習要注意的事項

生成式探究學習固然可以為提升思政課程的教學適應性提供新的實踐路徑，但也可能引發教育倫理問題、意識形態風險、技術依賴等[5]。為了有效應對這些挑戰，防止出現生成式探究學習過分注重形式而忽視內容的情況，便于教師將GAI技術應用于教育資源的轉化，使之成為教育供給的一部分，以下三方面注意事項要重視。

（一）提供高質量的提示語

在GAI領域，提示語是指引導人工智能進行內容生成的文本輸入。其功能在于設定內容生成的主題和結構方向，確保生成內容的相關性和精確性，并豐富內容生成的語料庫?？梢哉f，提示語的質量在很大程度上決定了生成內容的質量和風格，是有效利用生成式人工智能的關鍵所在。在教學實踐中，學生可能會因為使用過于寬泛或含糊的提示語而使輸出結果偏離學習目標，或者因對概念掌握不好而難以構建有效的提示語。因此，教師需要指導學生運用高質量的提示語公式。以下是一些高質量提示語公式及其應用示例。

其一，“任務指令 + 背景信息 + 輸入數據+輸出引導”。例：我需要你的幫助來深入理解個人與社會之間的相互作用，以便更有效地將馬克思主義關于這一問題的理論應用于現實生活。我將向你提供關于我所在城市、我的專業背景以及我的個人興趣等詳細信息。期待你能指導我如何理解和運用這些知識，并且能夠提供一些具體案例。

其二，“角色能力+見解 + 目標要求+風格方式+實驗示例”。例：假設您是一位經驗豐富的社會學家，我正尋求您關于職業規劃的見解和建議。我的職業理想是成為一名水電站的能源檢修工，并期望通過不懈努力晉升為水電站工程師。然而，我對這一職業的發展前景以及相關政策缺乏了解，并且擔心工作地點偏遠，可能無法滿足我對城市生活的向往。請您為我提供關于這一職業理想的深入分析，推薦一條切實可行的職業發展路徑，并給出一些建議。如果可能的話，分享一些相關領域成功人士的故事，以激勵我實現職業目標。

其三，“行動目的+意圖討論 + 期待成果”。例：設計一份調查問卷，目的是提高問卷的信度和效度。我正在進行一項以“大學生的法治思維現狀”為主題的調研，如何才能設計出結構合理、邏輯性強，便于校驗、整理和統計的問卷呢？考慮到當代大學生的閱讀習慣，問卷的長度應該多少才合適？期待通過你的問卷設計，能夠揭示出當代大學生在法治思維認識上的成就與不足。

上述公式通過交代背景信息、明確探究要求、規定注意事項的方式，能夠應對較為復雜的學習需求，生成迎合教學目標的內容。

（二）運用生成性的檢索

在教學活動中應用GAI時，常常會遇到回答缺乏焦點、文本信息過時以及推導過程不清晰的問題；另外，在思想政治理論課的教學中，還需警惕GAI可能帶來的政治觀點不準確的風險。因此，在生成信息的過程中，教師可以向GAI提供預先準備好的文檔或外部資源庫，以防止冗余或錯誤信息影響教學效果。目前流行的GAI應用程序，例如智譜清言、Kimi、文心一言等，都集成了檢索生成增強技術，支持閱讀Word、Excel、PPT、PDF等多種格式的文件。

例：請閱讀“（網址或文本）”的內容，總結每篇報告的主要內容和核心觀點，形成無序列表，每項包含n個要素；對每篇內容進行可信度評分，并給出打分依據和具體理由。

例：請閱讀“（網址或文本）”的內容，總結并列出高頻詞，并結合上下文對這些高頻詞提供釋義。

（三）創建服務教學的智能體

無論是從思想政治理論課程的宏觀層面，還是從單一課程、特定章節的微觀層面，都可以構建旨在服務教學的專屬智能體。教學智能體是為滿足教學需求而量身定制的GAI工具，它通過模型學習知識，并結合教學技能，以適應教學任務，實現與學生的互動，并提供定制化的學習輔導。教學智能體通過反思流程、復雜規劃、多體協作的功能，進一步提升信息生成的針對性和信效度。教師可以通過在提示語庫中增加思辨性的提示語、通過插件實現擴展性功能、通過工作流程設計進一步增強生成式人工智能的技能。

在混合學習環境中，教學智能體的設計旨在滿足兩種不同場景的學習需求：單人終端教學智能體和多人終端交互教學智能體。單人終端教學智能體可由教師部署于學生的學習終端，使學生能夠隨時隨地輕松訪問并參與教學活動，或主動尋求智能體的幫助。而多人終端交互教學智能體則適用于特定環境，例如思政沙龍教室或思政實踐基地，它便于學生之間協作，共同完成項目式任務。截至2024年12月，市場上常見的GAI平臺，如智譜清言、文心一言、豆包、扣子、Kimi等，均能創建教學智能體，盡管它們的功能各有特色，但隨著人工智能技術的持續進步，這些功能正變得越來越完善。

GAI在思想政治課教學改革中的作用日益顯著。這將促使教學體制和機制發生變革，廣大思想政治課教師必須把握住人工智能帶來的機遇，持續推動思想政治課教育教學方法的創新，使之成為新的課堂常態。

參考文獻

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[2]馬克思.機器.自然力和科學的應用[M].北京：人民出版社，1978.

[3]李秉德.教學論[M].北京：人民教育出版社，2001：9.

[4]徐學福.探究學習教學模式[M].北京：人民出版社，2018：12.

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[6劉三女牙，郝曉晗.生成式人工智能助力教育創新的挑戰與進路[J].清華大學教育研究，2024，45（3）：1-12.

[7]馮琳，倪國良.基于生成式人工智能的思想政治教育數字化轉型[J].思想教育研究，2024（2）：46-53.

注：本文為2024年廣西高校大學生思想政治教育理論與實踐研究項目“‘大思政課'格局下高職思政實踐教學評價體系的構建研究（2024SZ122）2025年度廣西高校中青年教師科研基礎能力提升項目“習近平文化思想視域下廣西紅色文化傳播路徑研究（2025KY1485）的階段性成果。

（責編 蔣海蘭）