雙軌四維：高職人工智能專業課程思政的融合路徑與實踐創新

摘要：針對當前高職人工智能專業課程思政中存在的“技術與倫理脫節”“思政元素嵌入淺表化”以及“校企協同育人機制缺位”等核心挑戰，提出“雙軌四維”融合框架。該框架以“技術開發—倫理審查”雙軌并行機制實現動態協同，依托校企共建資源庫、項目驅動教學、動態評價體系、產教融合生態四個維度，構建“資源—教學—評價—生態”四維協同機制，重構人工智能教育的價值整合范式，為培養兼具工程實踐能力與科技倫理素養的高素質技術技能人才提供了系統性方案。

關鍵詞：職業教育；人工智能教育；課程思政；雙軌四維

中圖分類號：G424" " " 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2025）23-0135-03

開放科學（資源服務） 標識碼（OSID）

0 引言

人工智能引發的算法歧視、隱私泄露、責任歸屬等倫理風險已成為社會熱點，忽視人工智能價值判斷體系的構建，可能導致陷入“技術至上”的功利主義誤區，進而造成所培養人才社會責任意識的薄弱。黨中央于2021年發布的《關于新時代加強和改進思想政治工作的意見》明確提出[1]，要“推動思政工作與信息技術深度融合”，為技術類專業課程的思政改革提供了方向指導。在人工智能技術飛速重構社會運行邏輯與全球教育格局的背景下，我國高職院校人工智能相關專業迅速擴張，在滿足產業對技術技能人才迫切需求的同時，也暴露出技術倫理教育嚴重滯后的深層困境[2-4]：第一，教學目標協同失衡，技術能力培養與價值引領“兩張皮”；第二，教學方法機械化，大部分課程仍采用“案例附加式”思政融入，無法實現專業知識與價值觀的深度融合；第三，校企協同機制缺位，企業作為職業教育的重要一端，尚未形成在課程資源共建、倫理實踐指導等方面的深度參與，影響了思政教育的落地成效。這些挑戰不僅難以回應黨的二十大提出的“三教協同創新”要求，更與新時代“大思政課”育人理念形成明顯張力。已有研究多受歐美“責任倫理”[5]等工程倫理框架影響，側重個體責任而忽視集體價值與國家情懷，難以滿足中國特色高職教育“德技并修”的育人目標；國內研究則呈現出“本科通識課程研究飽和”與“高職課程研究碎片化”的兩極分化態勢，亟須建構契合高職辦學定位、能夠系統提升學生價值判斷與責任意識的課程思政新路徑。

為解決上述挑戰，本文提出“雙軌四維”人工智能課程思政融合框架。該框架通過構建技術開發流程與倫理審查流程并行嵌套的雙軌運行機制，實現工具理性與價值理性的動態協同；通過校企共建資源庫、項目驅動教學、動態評價系統、產教融合生態的“四維支撐體系”，構建完整的“知識—能力—價值”三位一體育人鏈條。在教學實踐層面，以珠海城市職業技術學院人工智能應用與開發課程為載體，闡述課程思政的落地路徑。

1 “雙軌四維”理論框架

1.1 技術—倫理雙軌模型

在人工智能技術發展過程中，若過分注重技術效率或功能而忽視對人類價值、倫理道德和社會生活等方面的考量，便會導致技術工具理性與人文價值理性之間的明顯失衡。

哈貝馬斯提出的交往行動理論為解決“技術工具理性與人文價值理性的失衡”問題提供了一種有效途徑。交往行動理論強調，通過主體間的對話、溝通與理解，在遵循普遍交往理性原則的基礎上達成共識，并協調行動[6]。例如，技術人員與倫理專家、社會學家等共同參與技術開發全過程并保持密切交流。在整個過程中，技術人員向其他領域專家介紹技術的原理和應用前景，使其準確理解技術發展的趨勢；倫理專家等則向技術人員傳達算法公平、隱私保護等倫理要求和社會價值觀念，確保技術人員在開發過程中將上述理念融入技術設計。通過這種方式，在技術發展中平衡效率與公平、創新與倫理等關系，達成共識，避免單一從技術工具理性的角度推動技術發展，從而減少技術與人文價值之間的沖突。

本研究借鑒交往行動理論，主張在課程設計中構建一個多主體（學生、教師、企業導師、倫理專家） 對話場域，通過結構化的溝通與協商，將倫理共識內化為技術開發的內在規范?；诖?，我們構建了技術—倫理雙軌模型（見圖1） 。技術能力培養軌道遵循技術發展規律，設置側重工程思維訓練的技術鏈條，包括“數據采集→數據清洗→特征工程→模型訓練→模型驗證→應用部署”；價值觀塑造軌道側重人文價值理性的考量，包括“隱私風險評估→數據倫理審查→算法公平性檢測→社會影響預判→合規性驗證”。將技術能力培養軌與價值觀塑造軌進行系統整合，通過嵌入性機制實現價值判斷對技術開發全流程的滲透，借助互構性機制推動技術實踐對倫理認知的迭代升級。

為了確保技術與倫理的深度融合，“技術—倫理雙軌模型”構建了集目標協同、過程耦合、反饋迭代于一體的三層閉環體系：

1） 目標協同層：通過技術與倫理目標的矩陣化映射，確保每一項性能指標都對應一項倫理約束，使學生從始至終具備“參數調整即價值選擇”的認知。

2） 過程耦合層：在關鍵節點設置交叉審查點，并利用可視化工具和多學科對話機制，使技術人員、倫理專家與行業導師在同一“實戰沙盤”中協同攻關。

3） 反饋迭代層：通過量化審查報告與自動化建議，驅動技術方案與倫理規范的持續雙向優化，形成“技術—倫理—技術”的動態循環。

該模型的顯著特色在于，既保留了高職課程對工程技能的嚴格要求，又將倫理思辨深植于每一次代碼編寫、每一次模型調優和每一次部署決策之中，真正實現了在真實項目中同步鍛煉技術能力與價值判斷，破解了高職人工智能教育中“工具理性”與“人文價值”割裂的頑疾。

1.2 四維支撐體系

“四維支撐體系”從資源、教學、評價和生態四個維度協同發力，有效破解了思政元素在人工智能課程中“淺表化”嵌入與“校企協同”缺位的雙重難題。具體而言，在資源維度上，校企共建的多行業合規案例庫超越了傳統單一的“案例附加”模式，通過對企業真實項目數據在隱私敏感度、群體覆蓋度、社會影響域三重維度的標簽化標注，確保每個教學場景都伴隨明確的思政觸點與技術規范指導。利用《人工智能倫理治理標準化指南》《個人信息保護法》等規范性文件為學生提供決策支持，避免思政元素在教學中“走過場”的現象。

在教學維度上，將項目驅動式學習與多智能體倫理沙盤深度融合，構建“真場景—真角色—真決策”的體驗式教學體系。以“智能客服系統”開發為載體，學生不僅需要完成自然語言處理算法的實現，還要在模擬客服、用戶、監管方等多重角色之間進行價值沖突博弈，通過功利主義與義務論等倫理框架設定算法優先級，并將決策結果轉化為具體代碼或參數配置。這種“場景化”“角色化”“決策化”的三重設計，打破了以往僅在課末附加倫理討論的淺表化窠臼，使思政教育與專業技能訓練在同一過程、同一任務、同一產出中同步完成。

在評價維度上，通過對課堂討論、項目日志和審查報告等過程材料進行分析，提取“價值沖突”“責任表達”“公平訴求”等關鍵詞，并將其與代碼質量、模型性能等技術指標共同繪制三維雷達圖，使師生能夠直觀對比技術—倫理雙向成長曲線。同時，結合A/B測試評估“信息繭房”效應或“算法歧視”強度，使評價不再停留于期末成績，而成為持續優化教學設計和個性化輔導的驅動引擎。

在生態維度上，邀請行業導師和倫理專家共同參與課程設計、案例開發與項目評審，使思政元素浸潤課堂、企業實踐及線上協同空間。例如，在智慧醫療影像系統項目中，教師、學生與醫院倫理委員會共同研討并制定數據使用協議，聯合開發公平性增強算法包。這種方式不僅確保了教學的合規性，也為學生提供可復用的技術—倫理解決方案，消除校企協同的“虛化”困境。

通過上述四維系統設計，課程思政從“附加”式演繹升級為“內生”式驅動，在資源中融入價值要素，在教學中培養倫理思辨能力，評價維度通過數據分析實現過程性反饋，生態維度則構建多元主體共育格局。如此協同共振，不僅保障了思政元素在人工智能專業教學中的“有機融入”，更解決了“淺表化”與“協同缺位”的根本矛盾，為培養具備工程能力與社會責任感的復合型人才提供了可復制、可推廣的范式。

總體來看，相較于傳統“思政案例附加”模式，“雙軌四維”理論模型在結構性維度上呈現以下顯著差異（表1） ：思政定位由附屬補充升級為課程核心要素，教學路徑由案例穿插轉變為項目全流程滲透，倫理決策成熟度納入動態評價體系，評價焦點從技術功能實現度轉向技術—倫理平衡度。在典型問題解決方面，傳統模式中價值觀與技術割裂的困境被技術開發倒逼倫理反思的互構機制取代。數據支撐從定性觀察升級為情感分析與過程性數據結合的量化追蹤，借助NLP技術對學生項目日志、課堂討論文本等過程性數據進行處理，提取“價值沖突”“責任表達”等關鍵詞及情感傾向，將模糊的價值認知轉化為可量化、可追蹤的指標，實現從主觀判斷到數據驅動的精準評估，為教學優化提供客觀依據。這一革新使教育過程形成“技術開發—倫理審查—反饋迭代”的動態循環，有效彌合了人工智能教育領域長期存在的知行鴻溝。

2 實施路徑

本章基于“雙軌四維”理論框架，以珠海城市職業技術學院2023級人工智能專業人工智能應用與開發課程改革為實踐載體，闡述課程思政的落地路徑。

2.1 課程思政目標重構

課程目標體系突破傳統“技能本位”模式，構建“技術—能力—價值”三維目標框架（表2） 。技術目標聚焦算法開發與工程實踐能力，例如掌握人工智能開發框架的核心功能模塊；能力目標強調批判性倫理決策能力，要求學生在模型開發中完成算法偏見評估、數據隱私合規性分析等技術倫理實踐；價值目標注重社會責任內化，例如在數據采集中嚴格遵守知情同意原則，或在模型部署環節體現“科技報國”的家國情懷。三者通過動態映射矩陣實現協同，該矩陣依托知識圖譜技術構建，并整合企業案例庫的技術點與思政點關聯數據。例如，卷積神經網絡知識點關聯“精益求精”的工匠精神，模型部署環節映射“科技報國”的家國情懷，形成可視化的思政元素融入網絡。

2.2 教學實施流程設計

課程采用“基礎—進階—綜合”三階段模塊化設計，實施“技術開發+倫理審查”雙線并行教學模式，如表3所示?；A模塊以 Python 數據處理為核心，通過“智能醫療影像診斷誤差”案例，引導學生討論技術公平性，并借助數據標注虛擬仿真系統模擬標注員勞動環境，滲透勞動教育。例如，在數據清洗環節，學生需分析基層醫院X光片數據標注偏差對早期肺癌篩查的影響，同步完成《數據安全法》合規性自檢，理解醫療數據精準標注背后的生命倫理責任。進階模塊聚焦CNN圖像分類與模型部署，在無障礙導盲AI系統開發中，增設“低光照環境識別準確率”指標，響應無障礙環境建設政策要求，同時運用倫理風險自檢表，對照《個人信息保護法》中有關生物特征數據采集的合規條目，引導學生關注視障群體在技術應用中的權益保障。綜合模塊則采用“O-PIRTAS”六步法[7]開展混合式教學：發布“智能助殘服務機器人”項目需求書，學生通過線上預習企業《AI無障礙發展白皮書》并完成合規測試；課堂實施階段，分組開發環境感知模塊并同步填寫倫理審查日志，重點記錄殘障用戶數據采集的知情同意流程；課后組織模擬AI倫理辯論會，圍繞“技術便利性與隱私保護的平衡”展開思辨，推動項目優化算法的迭代。最終，企業導師從技術魯棒性與包容性設計雙維度評分，形成“技術性能—倫理合規”閉環反饋機制。

3 結論與展望

本研究針對高職人工智能專業課程思政中“技術與倫理脫節”“思政元素嵌入淺表化”“校企協同機制缺位”等挑戰，以構建兼顧技術能力與價值引領的育人體系為目標，提出“雙軌四維”融合框架，并基于珠海城市職業技術學院人工智能應用與開發課程實踐案例，驗證了該框架的可行性和有效性。本研究通過“技術開發—倫理審查”雙軌機制，彌合技術理性與價值理性的鴻溝，為高職人工智能專業課程思政提供了系統性解決方案。誠然，本文研究存在一定局限性，例如僅在單門課程實踐，普適性需在更大范圍內驗證，評價體系中的量化指標有待進一步完善。未來將把該模型拓展至人工智能專業群，以形成協同育人效應，開發人工智能倫理風險自動檢測工具以賦能教學，并構建更精細的量化評價工具，深化“技術倫理化”教學轉化機制，為培養既懂技術開發、更具人文溫度的新時代人工智能技術應用人才貢獻職教智慧。

參考文獻：

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[2] 鐘良，周藝，陳洪琪.高職院校教師課程思政能力建設的困境與突圍[J].職教論壇，2025，41（5）：122-128.

[3] 郭慶，吳砥.國際視野下人工智能教育應用倫理風險與治理策略[J].比較教育研究，2025，47（1）：56-64.

[4] 巫靈愛，錢國玲.AI機器人在醫學教育中的應用優勢、倫理困境及其應對[J].中國醫學倫理學，2025，38（2）：187-194.

[5] SCHWEIKER W. Responsibility and Christian Ethics[M]. Cambridge： Cambridge University Press， 1995.

[6] 哈貝馬斯. 交往行動理論[M]. 重慶： 重慶出版社， 1994.

[7] 郭建鵬.翻轉課堂教學模式：變式與統一[J].中國高教研究，2019（6）：8-14.

【通聯編輯：唐一東】