人工智能赋能高校思政课教学的困境审视与路径重构
创始人
2026-06-26 15:38:04
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人工智能赋能高校思政课教学中存在技术理性对价值理性的僭越、数据驱动对内容创新的抑制以及技术手段对师生情感的弱化等三重困境。若对此困境不加以审视及破除,人工智能将难以真正服务于思政课立德树人的根本任务。为此,有必要在现有困境的基础之上,探索出一条价值优先、教师主导、情感重建的重构路径。

一、人工智能赋能高校思政课教学的三重困境

(一)技术理性对价值理性的僭越

人工智能擅长解决是否、有无之类的技术问题,而思政课要回答的是情感认同、价值内化的育人问题。当AI被引入课堂后,如果只是用技术逻辑硬套育人逻辑,就会让思政课失去灵魂,无法起到育人效果。例如,使用思政智能体对学生思辨式的观点打分,靠面部表情数据来判断学生是否产生情感共鸣;这种方式会让学生不再思考价值选择本身的对错问题,最终将导致思政教育的价值内化目标被技术逻辑取代。

(二)数据驱动对内容创新的抑制

当AI赋能思政课教学时,对于学生课堂行为的各种记录,包括随堂练习、主题讨论、问卷调查等,其所依赖的数据和答案库是滞后的,学生当时的行为反应往往围绕过去的知识,倾向使用安全的话术,而非面向未来的探索,反映的也只是过往的认知水平和行为方式。而思政课往往需紧跟时代脉搏,反映社会最新的思想动态和重大的现实问题,这要求思政课的教学内容鲜活,具备前瞻性。但是人工智能只能基于现有数据库进行归纳,无法预判尚未进入数据库的新内容、新观点。思政课教师若高度依赖人工智能生成的教案、课件,将导致思政课逐渐丧失解释现实复杂性事件的能力,难以起到价值引领的作用,从而让教师和学生均困在信息茧房中,难以产生贴近生活和时代的创新思考。

(三)技术手段对师生情感的弱化

思政课不仅仅是知识的传授,更需要教师展示自身的人格魅力,以情动人、言传身教地感染学生。然而,AI助教、智能问答、个性化推荐等人工智能技术的介入,在师生之间增加了一个中间环节。部分教师使用AI自动生成师生互动话题、自动批改作业,逐渐在课堂中不再观察学生,只观察数据记录,失去了洞察灵魂的窗口;而学生同样如此,他们会逐渐变得习惯和人工智能对话,而不是面对面地和教师沟通、辩论,也失去了被真实关怀的感觉。

二、人工智能赋能高校思政课教学的路径重构

(一)确立“价值优先”的人机协同原则

要破除技术理性对价值理性的僭越,关键在于确立“价值引领技术、技术服从育人”的人机协同原则。首先,在搭建AI系统之前,应启动思政教育伦理审查机制,规定AI哪些事不能做,避免将思政课的价值引导简化为打分环节,AI处理的结果应仅用于为教师提供学生观点的分布情况,而非直接给出正确与否的评判。其次,在AI赋能过程中,情感识别只作为教师教学时的提示,而非评判,AI只是作为一种辅助工具帮助教师收集学生行为信息、推荐课堂素材、发现学生的思想困惑,而理解学生、回应学生、价值判断、引导思想应由教师负责。最后,应由教师在课堂上有意识地揭示AI的局限性,引导学生自己去消化理解道德、勇气、家国情怀这些算法无法衡量的内容,让学生明白AI是工具并不是权威,人的判断才是。

(二)构建“教师主导、数据为辅”的内容创新机制

在高校思政课内容创新中,应确立教师的主体性与AI的辅助性的地位。第一,应建立“数据预警+教师研判”的快速响应机制。教师利用AI实时抓取当下最新的热点事件、争议话题、社会思潮,最终在课堂上要如何引入这些时事热点,如何引导学生思考,应完全由教师来决定和判断。第二,开发“开放性案例库+争议性素材”专区。常规的案例库往往是由AI推荐风险低的素材,新增设计则可让教师手动输入尚未被数据归纳的鲜活案例;通过设置争议性素材专区,教师可以在符合社会主义核心价值观的前提下上传供学生开放式辩论的现实议题,从而打破AI的算法茧房局限。第三,集体备课与“反数据依赖”审查结合。学校应定期组织教师进行集体备课,建立“反数据依赖”审查机制,刻意将那些风险低、标签明显的案例素材筛选掉,精选具有时代气息、反映社会真实性的复杂案例。这样既能培养学生独立思考的能力,又符合思政课的育人目标,让学生能真正应对真实社会中的复杂挑战,让思政课保持直面现实的锐度。

(三)重建师生之间的情感联结

思政课是落实立德树人根本任务的关键课程,其育人目标的特殊性要求思政课必须严格限制AI的使用边界,确保技术的使用不会割裂师生之间真实的情感联结和思想交流。第一,AI可以自动批改有标准答案的客观题,但禁止自动批改含有价值表达的主观题,所有涉及价值判断的作业必须要求教师手动批阅。第二,在课堂互动中,AI问答系统仅用于知识点的查询,需要师生进行互动辨析的话题必须由教师现场发起、参与以及评价。第三,应授予教师权限,每节课保持一刻钟的禁用技术时段,用于关闭所有电子设备;当手机不再干扰学生判断的时候,教师可以通过观察学生表情、语言表达来发现学生的思想困惑。第四,AI可以通过数据分析,识别出需要重点关怀的学生,但不可以代替教师完成思想的疏导,教师应通过课后一对一谈话与学生进行深入沟通,重建师生之间的情感联结。

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