人工智能賦能下思政教育精準化教學模式探索

引言

隨著人工智能技術(shù)在教育領域的滲透率不斷提升，思政教育的數(shù)字化轉(zhuǎn)型已成為落實立德樹人根本任務的重要議題。傳統(tǒng)思政教學受限于數(shù)據(jù)采集的片面性、學情分析的經(jīng)驗化以及教學策略的標準化，難以滿足“Z世代”學生差異化的價值引導需求。在此背景下，如何借助人工智能技術(shù)突破“大水漫灌”式教學困境，構(gòu)建具有精準性、動態(tài)性、交互性的新型教學模式，成為思政教育創(chuàng)新的關鍵命題。

一、人工智能賦能思政教育的必要性

人工智能的技術(shù)優(yōu)勢為思政教育革新提供關鍵支撐。其數(shù)據(jù)采集能力依托多模態(tài)感知設備與網(wǎng)絡平臺，可實現(xiàn)學生學習行為、思想動態(tài)等信息的全面捕捉，突破傳統(tǒng)調(diào)查方法的樣本局限性與滯后性。基于深度學習算法構(gòu)建的分析模型，能夠?qū)Σ杉慕Y(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進行關聯(lián)挖掘，精準識別學生價值認知的形成規(guī)律及發(fā)展趨勢，相較于傳統(tǒng)經(jīng)驗判斷更具科學性與預見性。同時，自然語言處理與情感計算技術(shù)使智能交互系統(tǒng)能夠?qū)崟r回應學生提問，依據(jù)語義與情緒特征生成適配的引導策略，顯著提升教學反饋效率[1]。

思政教育實踐的現(xiàn)實需求則迫切需要人工智能的深度介入。“Z世代”成長于數(shù)字技術(shù)高速發(fā)展時期，其認知習慣呈現(xiàn)碎片化接收、可視化偏好及強互動需求等特征，傳統(tǒng)單向灌輸式教學已難以契合這一群體的學習規(guī)律。此外，價值觀形成的復雜性與動態(tài)性，導致思政教育在實現(xiàn)“入腦入心”目標時面臨深層困境。傳統(tǒng)教學模式受制于有限的資源與人力，難以滿足學生差異化的思想引導需求。人工智能憑借其技術(shù)特性，能夠?qū)崿F(xiàn)教學內(nèi)容的精準匹配與傳播路徑的動態(tài)優(yōu)化，通過構(gòu)建個性化學習支持系統(tǒng)，可有效提升思政教育的針對性與實效性，成為破解當前教學難題的重要突破口。

二、人工智能賦能思政教育精準化教學模式的構(gòu)建（一）模式目標

人工智能賦能下的思政教育精準化教學模式以“精準識別需求一精準匹配資源一精準引導成長”閉環(huán)為核心目標，該閉環(huán)基于教育數(shù)據(jù)驅(qū)動邏輯鏈條構(gòu)建。在需求識別階段，多源數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)發(fā)揮關鍵作用。線上學習平臺通過記錄學生課程視頻播放時長、作業(yè)提交時間及討論區(qū)發(fā)言頻次，捕捉學生知識獲取行為；課堂互動設備借助智能錄播與語音識別技術(shù)，分析學生提問的深度、回答問題的邏輯性，以及面部表情所反映的情緒波動；校園生活系統(tǒng)整合一卡通消費數(shù)據(jù)、宿舍門禁記錄和社團活動參與情況，挖掘?qū)W生日常生活中的價值傾向，這些數(shù)據(jù)共同構(gòu)成需求識別的基礎[2]。

在資源匹配環(huán)節(jié)，智能算法對采集數(shù)據(jù)進行深度解析。機器學習算法采用關聯(lián)規(guī)則挖掘技術(shù)，剖析家庭結(jié)構(gòu)、社交媒體使用頻率等因素與學生價值認知形成的關聯(lián)。深度學習模型則通過構(gòu)建LSTM網(wǎng)絡，輸入學生近期課堂表現(xiàn)、社會熱點關注動態(tài)等時序數(shù)據(jù)，預測其在重大政策解讀、國際事件分析等場景下可能出現(xiàn)的價值困惑，進而實現(xiàn)教學資源的精準推送。

動態(tài)反饋機制依托多維度評估體系實現(xiàn)引導策略優(yōu)化。除知識掌握程度測試外，通過情景模擬、行為觀察量表等方式，評估學生價值觀內(nèi)化程度[3]。如在模擬社區(qū)治理活動中，觀察學生在資源分配、矛盾調(diào)解中的表現(xiàn)。若發(fā)現(xiàn)學生在“公平與效率”關系處理上存在偏差，系統(tǒng)自動調(diào)整教學策略，安排辯論會、實地調(diào)研等活動，形成教學策略迭代的閉環(huán)，突破傳統(tǒng)思政教學需求模糊、資源錯配、反饋滯后的局限。

（二）模式架構(gòu)

1.數(shù)據(jù)層。數(shù)據(jù)層作為模式運行的基礎，承擔教育大數(shù)據(jù)采集與預處理的職能。其數(shù)據(jù)源涵蓋學習、生活、社交等多個場景：在線學習平臺日志記錄學生知識點點擊軌跡、學習路徑跳轉(zhuǎn)情況；課堂智能設備采集語音語調(diào)、手勢動作等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)；校園生活系統(tǒng)整合心理咨詢記錄、志愿服務時長等信息。這些數(shù)據(jù)經(jīng)ETL（Extract-Transform-Load）技術(shù)處理，通過正則表達式清洗異常值，利用標準化協(xié)議統(tǒng)一數(shù)據(jù)格式，再經(jīng)主成分分析（PCA）提取關鍵特征，將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為包含學習投入度、價值表達強度等維度的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)集，為后續(xù)分析提供可靠支撐。

2.分析層。分析層借助人工智能算法實現(xiàn)學情深度挖掘與趨勢預測。在影響因素分析方面，隨機森林算法對海量歷史數(shù)據(jù)進行特征篩選，識別出影響學生政治認同的關鍵變量，如家庭政治參與度、學校思政社團活動頻率等。在趨勢預測領域，Transformer模型構(gòu)建的時序預測框架，通過注意力機制捕捉學生思想動態(tài)的長期依賴關系，能夠提前3一6個月預測學生對“全過程人民民主”等理論的接受度變化，為教學策略制定提供前瞻性依據(jù)。分析結(jié)果以熱力圖、趨勢曲線等可視化形式呈現(xiàn)，直觀展示學情特征。

3.應用層。應用層基于前兩層分析結(jié)果，實現(xiàn)教學方案個性化生成與動態(tài)評價反饋。教學方案生成模塊采用協(xié)同過濾算法，結(jié)合學生認知水平與價值困惑，構(gòu)建差異化學習路徑。對理論基礎扎實但實踐應用薄弱的學生，推送包含企業(yè)社會責任調(diào)研、政策模擬執(zhí)行的項目式學習方案；對價值觀念存在困惑的學生，安排經(jīng)典文獻共讀等活動。動態(tài)評價系統(tǒng)通過學習過程數(shù)據(jù)采集（如在線學習中斷次數(shù)、筆記完整度等）和學習效果評估（如實踐報告質(zhì)量、價值觀自陳量表得分等），運用模糊綜合評價方法對教學效果進行量化分析，實時調(diào)整教學策略，形成數(shù)據(jù)驅(qū)動的教學優(yōu)化循環(huán)。

（三）關鍵要素

1.學習者畫像。學習者畫像通過整合學業(yè)、行為、價值等多維度數(shù)據(jù)構(gòu)建。學業(yè)數(shù)據(jù)包含課程成績分布、知識薄弱點診斷；行為數(shù)據(jù)涵蓋課堂參與模式（如被動聽講型、主動互動型等）、網(wǎng)絡行為軌跡（如資訊類、娛樂類APP使用占比等）；價值數(shù)據(jù)通過語義分析技術(shù)解析學生在社交媒體、討論區(qū)發(fā)言的情感傾向和價值立場。例如，通過分析學生對“躺平”“內(nèi)卷”等網(wǎng)絡熱詞的討論，判斷其奮斗觀傾向。運用因子分析和聚類算法，將學生劃分為不同類型，如理想信念堅定型、價值探索迷茫型，生成可視化畫像圖譜，為教學策略制定提供直觀參照。

2.動態(tài)教學策略庫。動態(tài)教學策略庫依托強化學習算法實現(xiàn)持續(xù)優(yōu)化。庫內(nèi)存儲講授式、研討式、體驗式等12類基礎教學策略，以及“紅色基地VR研學”“政策辯論工作坊”等創(chuàng)新模式。算法根據(jù)學習者畫像和實時學情，通過Q-leaming算法評估不同策略的教學效果，如對價值認知模糊的學生，對比案例教學與情景模擬兩種策略的干預效果，將效果評估值（Q值）高的策略權(quán)重提升，淘汰低效策略。同時，通過教師經(jīng)驗共享、教學成果申報等機制，將新的有效策略納入庫中，保持策略庫的動態(tài)適應性。

3.智能評價系統(tǒng)。智能評價系統(tǒng)構(gòu)建“過程一結(jié)果”雙維度評估體系。過程性評價通過自然語言處理技術(shù)分析學生課堂發(fā)言、在線討論的語義深度，結(jié)合眼動儀數(shù)據(jù)評估學習專注度；任務完成情況則依據(jù)作業(yè)提交時間序列、實踐項目階段性成果進行動態(tài)監(jiān)測。價值引領效果評估采用德爾菲法確定政治認同、道德判斷等6個一級指標及23個二級指標，運用層次分析法確定指標權(quán)重，結(jié)合多源數(shù)據(jù)進行加權(quán)計算。如評估“社會主義核心價值觀”培育效果時，綜合學生在社區(qū)志愿服務中的表現(xiàn)（占比 30% ）、主題征文情感傾向（占比 25% ）等數(shù)據(jù)，生成量化評價報告，為教學策略調(diào)整和模式優(yōu)化提供數(shù)據(jù)支持。

三、人工智能賦能思政教育精準化教學模式的實施路徑

（一）試點應用：選擇高校開展AI思政教學實驗

高校開展AI思政教學實驗，需遵循分層分類原則篩選試點單位。優(yōu)先選取學科專業(yè)多元、學生群體異質(zhì)性高的綜合性高校，同時納入師范類、理工類等特色院校，確保實驗樣本覆蓋不同知識背景與價值觀念形成路徑。試點院系的確定應結(jié)合學科特性，如人文社科類院系側(cè)重理論思辨能力培養(yǎng)，可驗證深度對話式AI教學策略；理工科院系則聚焦科學精神與價值觀融合，測試場景化教學算法的有效性。

實驗實施過程中，數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)需實現(xiàn)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)整合。通過在智慧教室部署行為捕捉設備、在學習平臺嵌入交互日志記錄模塊、在校園生活場景設置動態(tài)反饋渠道，構(gòu)建包含課堂參與度、課后知識遷移、日常價值表達等維度的數(shù)據(jù)集。高校教師與技術(shù)團隊需建立協(xié)同工作機制，教師基于教學經(jīng)驗提出算法優(yōu)化需求，技術(shù)人員則從數(shù)據(jù)處理角度反饋策略可行性，共同調(diào)試教學模式參數(shù)[4]。

風險防控機制的建立不可或缺。實驗初期需制定數(shù)據(jù)倫理審查流程，明確學生數(shù)據(jù)使用邊界；中期設置教學效果動態(tài)評估節(jié)點，當算法推薦策略與學生認知沖突時，啟動人工干預程序；后期通過交叉驗證方法，對比實驗組與對照組的價值認知變化，確保模式優(yōu)化方向的科學性。通過以上措施，為AI思政教學模式的推廣提供可復制的實踐依據(jù)。

（二）螺旋優(yōu)化：通過“數(shù)據(jù)采集一分析一干預一反饋”循環(huán)提升精準度

精準化教學模式的優(yōu)化需建立結(jié)構(gòu)化的循環(huán)機制。在數(shù)據(jù)采集環(huán)節(jié)，教育機構(gòu)應構(gòu)建多模態(tài)數(shù)據(jù)采集體系，除傳統(tǒng)學習行為數(shù)據(jù)外，需納入學生在社交媒體、校園活動中的價值表達數(shù)據(jù)。通過部署可穿戴設備、學習分析插件等終端，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的實時采集與脫敏處理，并按照時間序列與主題分類存儲至教育數(shù)據(jù)倉庫，為后續(xù)分析提供標準化數(shù)據(jù)基礎。

數(shù)據(jù)分析階段需采用混合分析方法。技術(shù)團隊運用聚類算法對學生進行認知水平分層，結(jié)合關聯(lián)規(guī)則挖掘技術(shù)識別影響價值認知的關鍵因素；同時，教師團隊基于教育理論對數(shù)據(jù)結(jié)果進行質(zhì)性解讀，將算法輸出的量化指標轉(zhuǎn)化為可操作的教學洞察。例如，當算法發(fā)現(xiàn)某類學生在特定價值觀議題上存在認知偏差時，教師可通過回溯其學習軌跡，確定偏差形成的具體情境與影響因素[5]。

教學干預的實施強調(diào)人機協(xié)同。教師根據(jù)數(shù)據(jù)分析結(jié)果，從動態(tài)教學策略庫中選取適配方案，并結(jié)合教學經(jīng)驗進行個性化調(diào)整。例如，針對價值觀模糊的學生群體，系統(tǒng)推薦案例研討教學策略，教師則可根據(jù)班級實際情況補充本地實踐素材，增強教學針對性。干預過程中，智能評價系統(tǒng)實時監(jiān)測學生參與度、觀點轉(zhuǎn)變等指標，當監(jiān)測數(shù)據(jù)偏離預設閾值時，自動觸發(fā)預警機制。

反饋環(huán)節(jié)需建立雙軌優(yōu)化路徑。一方面，系統(tǒng)根據(jù)評價數(shù)據(jù)自動優(yōu)化算法參數(shù)，調(diào)整后續(xù)教學策略的推薦邏輯；另一方面，教師團隊定期召開教學反思會議，結(jié)合學生主觀反饋，對教學模式中的價值引導路徑、內(nèi)容呈現(xiàn)方式等進行人工校準。通過數(shù)據(jù)驅(qū)動與經(jīng)驗驅(qū)動的雙向迭代，推動教學模式在“采集一分析一干預一反饋”的循環(huán)中實現(xiàn)精準度的持續(xù)躍升。

（三）跨界協(xié)同：教育部門、科技企業(yè)、學校共建AI思政教育生態(tài)

AI思政教育生態(tài)的構(gòu)建需建立權(quán)責明晰、功能互補的協(xié)同體系。教育部門作為頂層設計者，應制定AI教育應用的準入標準與數(shù)據(jù)安全規(guī)范，明確技術(shù)應用于思政教育的價值導向和邊界。通過設立專項課題與試點項目，教育部門可引導區(qū)域內(nèi)高校開展模式創(chuàng)新，并搭建跨校數(shù)據(jù)共享平臺，推動教學資源與實踐經(jīng)驗的流通。同時，建立動態(tài)評估機制，定期對技術(shù)應用效果進行督導，確保AI賦能始終服務于立德樹人的根本任務。

科技企業(yè)在生態(tài)中承擔技術(shù)供給與服務優(yōu)化職能。企業(yè)研發(fā)團隊需與教育場景深度對接，開發(fā)適配思政教育特性的技術(shù)工具，如基于情感計算的智能對話系統(tǒng)、支持價值觀辨析的虛擬仿真平臺。針對教學實踐中暴露出的技術(shù)問題，企業(yè)應建立快速響應機制，通過迭代算法模型、優(yōu)化用戶交互界面等方式提升產(chǎn)品實用性。此外，企業(yè)可與高校聯(lián)合培養(yǎng)復合型人才，為生態(tài)建設儲備既懂技術(shù)又熟悉思政教育規(guī)律的專業(yè)力量。

學校作為教學生態(tài)的落地實施主體，需重構(gòu)教學組織與管理體系。一方面，建立跨學科教研團隊，組織思政教師與信息技術(shù)人員開展聯(lián)合備課，將AI工具深度嵌入課程設計、課堂互動與課后評價環(huán)節(jié)；另一方面，完善教師培訓體系，通過工作坊、研修班等形式提升教師的數(shù)據(jù)素養(yǎng)與技術(shù)應用能力。學校還需建立校內(nèi)效果評估機制，通過學生學習成果分析與教師教學反饋，為技術(shù)改進與政策調(diào)整提供實踐依據(jù)。

為保障三方協(xié)同的有效性，需構(gòu)建多層級溝通機制。基礎層設立常態(tài)化聯(lián)席會議，定期通報政策進展、技術(shù)更新與教學實踐動態(tài)；技術(shù)攻關層組建聯(lián)合實驗室，針對數(shù)據(jù)隱私保護、算法倫理等關鍵問題開展協(xié)同研究；應用推廣層則建立試點成果轉(zhuǎn)化平臺，加速優(yōu)質(zhì)教學模式的區(qū)域輻射。同時，設計利益協(xié)調(diào)機制，明確數(shù)據(jù)使用、技術(shù)成果歸屬等權(quán)責關系，化解潛在矛盾，確保政策引導、技術(shù)創(chuàng)新與教學實踐形成合力，推動AI思政教育生態(tài)的可持續(xù)發(fā)展。

結(jié)語

人工智能為思政教育精準化教學提供技術(shù)新范式，其價值不僅在于教學效率的提升，更在于通過數(shù)據(jù)驅(qū)動機制實現(xiàn)對學生思想發(fā)展規(guī)律的深度把握。本研究構(gòu)建的“數(shù)據(jù)采集一分析一干預一反饋”閉環(huán)模式，通過教育部門、科技企業(yè)、學校的跨界協(xié)同，初步形成技術(shù)賦能思政教育的生態(tài)體系。然而，技術(shù)應用中仍需警惕數(shù)據(jù)隱私風險、算法偏見對價值觀的潛在影響，堅持“育人”目標對技術(shù)工具的統(tǒng)攝性。未來研究可進一步擴大實證樣本，驗證模式的普適性，并深化人機協(xié)同機制的理論建構(gòu)，推動思政教育在技術(shù)創(chuàng)新與教育本質(zhì)之間實現(xiàn)更有機的融合。

參考文獻：

[1]劉莎.產(chǎn)教融合背景下人工智能通識課程的思政建設與實踐[J].才智，2025，（16）：9-12.

[2]康鵬輝，陸仁杰.人工智能賦能高校思想政治教育高質(zhì)量發(fā)展的路徑研究[J].現(xiàn)代商貿(mào)工業(yè)，2025，（13）：34-36.

[3]譚亞莉，袁荷春.人工智能賦能思政課深度學習的應用圖景與優(yōu)化路徑[J].黑龍江高教研究，2025，43（06）：22-29.

[4]薛舒文.人工智能賦能高校思想政治理論課教學路徑探析[J].公關世界，2025，（06）：196-198.

[5]崔建西，陳文.思政大模型：生成邏輯、內(nèi)核要義與實踐運用[J].思想理論教育，2025，（06）：86-91.（作者單位：永州職業(yè)技術(shù)學院）

（責任編輯：袁麗娜）