人工智能赋能思政课教学面临的难题与解决路径

更新时间：2026-05-09 09:06:28 编辑：紫金01查看：0

人工智能在教育领域的应用日益广泛且影响深远。我国教育主管部门近年来积极推动“人工智能＋教育”融合发展，将人工智能融入教育教学全要素全过程，并强调在思想政治教育等领域探索大模型应用场景新范式。中共中央、国务院印发的《教育强国建设规划纲要（2024—2035年）》指出：“促进人工智能助力教育变革。面向数字经济和未来产业发展，加强课程体系改革，优化学科专业设置。”高校教学借助人工智能可以激发思政课活力、增强教学实效，人工智能的强大数据处理和交互功能为思政课教学改革提供了新动力，但也面临着数据治理能力不足、算法“黑箱”风险、技术理性对价值理性的异化等问题，需要我们提供相关问题的解决路径。

人工智能赋能思政课教学面临的难题

人工智能的迅猛发展为高校思政课教学带来了前所未有的机遇。例如，人工智能的算法推荐和大数据分析能力，使思政课教学内容的个性化定制成为可能，人工智能为思政课课堂注入了更加生动的元素，推动教学方法从单向灌输向师生多向互动转型。但是，在实践过程中也暴露出一系列问题和挑战，如果不能正视并克服这些难题，人工智能的应用效果将大打折扣，为此，需要全面看待这些问题。

教师智能素质与数据治理能力不足。人工智能应用对教师提出更高要求，但一些高校思政课教师技术素养欠缺、跨学科思维不足，难以有效驾驭智能教学工具。部分教师在数据采集、分析和应用方面能力不足，无法充分发挥人工智能的优势，甚至因数据处理不当影响教学效果。有的高校思政课教师坦言面对层出不穷的教育新技术感到有压力，“技术恐惧”心理较为普遍。部分院校均遇到过类似问题：引入“超星学习通”等智慧教学平台后，一些教师因不熟悉系统功能，未能充分利用大数据人物画像、在线讨论等功能，课堂仍以传统讲授为主，智能化优势未能显现。此外，思政课教师习惯的教学模式与智能时代学习者的新特征之间也存在适应问题，教师需要从知识传授者向学习引导者角色转变，而当前一些教师的能力储备不足以支撑这一转变。

数据隐私与算法“黑箱”带来的风险。人工智能在思政课中的应用涉及大量学生数据的收集与处理，由此引发的数据隐私安全和算法透明度问题是必须正视的挑战。通常，思政课教学应用人工智能会采集分析大量学生个人信息，如学习行为数据、在线讨论内容、测评结果等，若在数据存储、传输和使用环节缺乏有效监管，可能导致学生隐私泄露。特别是思政课有时涉及学生的思想观点、价值取向等敏感信息，一旦保护不当造成信息泄露，将对学生个人和学校声誉造成不良影响。而且人工智能算法的“黑箱”特性使其决策过程缺乏透明，可能导致教学评价结果出现偏差，也可能引发学生对算法公平性的质疑。同时，从技术伦理视角而言，人工智能算法可能暗含数据偏见和歧视，若训练数据不够全面或存在偏差，可能放大成见，思政课肩负价值引领使命，更需避免算法偏见误导学生。

技术理性对价值理性的异化。思政课的根本任务在于立德树人，价值引领是其灵魂。然而在人工智能广泛介入教学的背景下，技术理性凌驾于价值理性的倾向一定程度存在，即过分追逐技术效率和形式而忽视教育的价值导向。一是人工智能的过度应用可能让工具理性压倒价值理性，导致思政课陷入“技术至上”的误区。突出表现就是教师在教学过程中过于关注应用炫目的技术手段。二是人工智能提升教学效率的同时，可能弱化学生批判性思维和主体性，使思政课育人功能被技术工具异化。三是人工智能应用可能模糊思政课教学的价值边界，当技术手段成为教学主导因素时，容易使教师在设计教学时更多考虑技术如何实现、数据如何呈现，反而淡化了思政课应有的人文关怀和价值目标。倘若教学过程沦为纯粹的技术操作，师生关系变成冷冰冰的人机交互，这不仅违背思政课育人初衷，长远看还可能引发教育危机。

人工智能更好赋能思政课教学的路径研究

为破解上述难题，高校需因地制宜制定策略，扬长避短，充分释放人工智能赋能思政课教学的潜能。

提升教师数字素养与跨学科思维能力。教师是人工智能赋能思政课的第一资源，提升教师数字素养和跨学科思维能力是破解难题的关键举措。首先，应建立系统化的教师培训机制，围绕人工智能基础知识、教育技术应用、数据分析与隐私保护等内容开展分层分类培训。通过系统培训和实践演练全面提升教师智能技术应用能力和数据治理能力，以适应智能教学转型需求。其次，教师应通过跨学科学习培养开放的思维模式，以便更好地将人工智能与思政教学深度融合。当下，多数高校都鼓励思政课教师与计算机、数据科学等领域教师建立协作关系，定期开展教学沙龙，分享智能技术在课堂上的应用心得，实现文理交融、取长补短。通过持续的培训、跨学科学习与实践反思，全面提升教师的技术应用能力和数据治理水平。

构建人机协同的智慧教学生态。人工智能赋能思政课并非要取代教师角色，而是要构建人机协同的智慧教学生态，使技术与教学深度融合、相互增益。应打造“场景—资源—测评”三位一体的智慧教学生态，实现人机协同的深度融合。具体而言，可以从智能教学场景营造、个性化资源供给和智慧评价体系建设三方面同步推进。当下各地智慧教室建设为人机协同教学提供了基础环境，智慧教室配备了交互式智能平板、移动终端、物联网感应等设备，支持教师灵活调度线上线下资源。课堂上，人机协同体现在多个环节：一是教师授课时借助人工智能课件助手实时调用案例、引用数据；二是学生讨论时通过弹幕墙与课程人工智能助教互动提问；三是课后利用智能测评系统自动批改作业并反馈知识薄弱点，供教师有针对性地对学生加以辅导。这种模式下，教师专注于价值引领和个性化指导，机器则承担信息检索、测评分析等辅助职能，真正形成优势互补的教学共同体。从教学叙事角度而言，可搭建多种“技术场”重构思政课教学的叙事结构和空间，实现教学叙事的智能化转型。因此，构建人机协同的智慧教学生态，需要技术与教学的深度融合，既发挥人工智能在智能场景、资源供给、测评分析等方面的优势，又确保教师在人文引领、价值判断方面的不可替代作用，从而实现“人工智能+思政课”1+1>2的效果，推动思政课教学向智能化、个性化、精准化方向持续发展。

健全数据治理与评价保障机制。人工智能赋能思政课的顺利推进离不开完善的制度保障，尤其在数据治理和教学评价方面，需要建立长效机制以确保技术应用安全有效。首先，在数据治理上，应制定明确的规范和流程，对数据的采集、存储、使用全生命周期进行监管。尤其是要建立全流程的数据监管机制，确保数据安全和规范使用，为人工智能在思政课中的应用提供制度保障。同时要构建数据治理标准和评价体系，明确数据使用边界和伦理规范，防范隐私泄露和算法歧视风险。其次，在教学评价保障方面，应建立多元主体参与的评价体系和反馈机制。需构建多元化教学评价体系，将数据驱动的客观评价与教师主观评价相结合，提升评价科学性和全面性。最后，针对人工智能本身快速迭代的特点，要建立动态调整机制，根据教学实践反馈不断优化技术使用策略，确保实效性。（白林淼）

来源：《思想政治工作研究》

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