情感计算为打通思政“小课堂”与社会“大课堂”提供技术支撑，其价值在于辅助教师研判学情、优化互动、深化实践与改进评价。
□ 李 宁
随着人工智能技术加速融入教育教学场景，情感计算技术逐步被应用于高校思政课堂。该技术通过采集文本语言、面部表情与行为动作等多源数据，辅助研判学习者的情绪状态与课堂互动变化，具备学情感知与教学辅助价值。技术应用在彰显育人价值的同时，亦伴随算法越界、数据滥用等潜在风险，已成为“大思政课”建设亟待回应的现实课题。高校应立足立德树人根本任务，在规范技术应用的前提下，推动情感计算与课堂教学、社会实践、过程评价的有机融合。
以情感体验贯通“小课堂”与“大课堂”。思政课是高校落实立德树人根本任务的关键课程。课堂教学聚焦以理论阐释现实，社会实践则侧重以现实印证理论，无论是理论讲授还是实践教学，唯有深度嵌入学生真实情感体验，才能推动浅层知识认知向深层价值认同转化。学生能够掌握理论知识，仅仅是达成了认知维度的学习目标，并不代表其已经形成价值认同。社会实践若缺乏深度感悟与理论升华，理想信念便难以内化于心。唯有让理论入脑入心、让实践感悟凝练升华，方可实现知、情、意、行的有机统一。
当前，思政“小课堂”与社会“大课堂”仍存在衔接不畅、育人断层的现实困境。在大班集体授课场景中，教师难以实时捕捉全体学生的学习困惑、情绪状态与注意力变化；在分散化社会实践中，学生个体的真实体验又难以被精准感知和记录。加之部分研学活动重形式、轻内涵，互动交流不足，理论阐释不够深入，往往沦为浅层的参观体验。由此可见，“大思政课”建设不仅需要拓展教学场域、丰富实践形式，更需要将学生的情感体验与价值引领纳入思政育人全过程。依托情感计算技术，可精准识别学生群体的学习状态与课堂互动规律，有效弥合理论课堂与实践课堂的育人裂隙，为贯通课堂之“理”与实践之“感”提供技术支撑。
以技术增量提升育人效能。课堂教学场景中，针对课堂互动弱化、学生困惑集中等问题，情感计算可提供学情趋势提示，辅助教师动态调整教学节奏、补充案例及开展研讨，让理论讲授更好地回应学生需求。在此过程中，技术仅作为学情识别的辅助工具，教学调整的核心决策仍由教师结合教学目标与课堂情境自主把握。
社会实践中，在学生知情同意的前提下，可结合实践感悟、访谈记录与互动反馈，选择与学生需求相适配的实践场景与讲解方式，优化研学路线与理论阐释重点，引导学生在现场体验中深化认知、涵养思政情感。教学评价中，可综合课堂参与、实践表现、学习文本与学生自评，追踪学生“了解现实—形成感受—深化认知—践行价值”的发展全过程。同时，识别内容供给、活动设计、师生互动中的薄弱环节，为教学复盘和方案调整提供依据。相较于一次性问卷和终结性考核，过程性数据更能直观呈现育人链条中的关键节点。需要注意的是，数据的解读必须结合课程目标、具体情境与学生自述，避免将复杂的价值成长过程简化为单一的量化指标。
构建课程教学闭环反馈机制。课前重在研判学情。围绕教学主题推送导学材料，结合学生自主反馈、学习记录和预习文本，研判学生普遍关注的焦点与理解难点，遴选适配案例，设置差异化议题。学情分析应严格服务教学需要，避免过度捕捉个体情绪信息；课堂重在动态调适。教师应结合技术提示与课堂学情，适时转换讲授方式，在讨论深入时适当拓展延伸，在认知分歧显现时及时辨析引导，使课堂教学兼顾理论深度与学生学习需求；实践重在促进升华。引导学生深入社会一线开展实践，实践结束后结合调研记录、感悟文本和反馈信息开展研讨，形成“带着问题去、结合现场悟、回到课堂议”的完整链条，引导学生将个体感知置于党和国家事业发展进程中加以认识与升华；课后重在持续反馈。综合课堂表现、实践成果、课后作业和学生自评形成阶段性分析，针对共性问题，在后续教学中进行集中回应。对于个性问题，可通过谈心交流和分类指导加以解决。此外，将课后反馈嵌入下一轮课前研判，使实践成果反哺课堂内容，形成前后衔接、循环改进的育人闭环。
以规范治理守牢育人底线。一方面，明确数据采集范围、使用目的、保存期限和使用主体。能够依托学生主动反馈、常规学习记录完成分析的，不再额外采集生理或面部信息；能够匿名化、群体化分析的，不构建非必要的个体画像；未经授权的数据，不得用于教学以外的评价。另一方面，健全人工复核与纠偏机制。同一表情、语调在不同个体与情境中的内涵各异，算法研判存在固有偏差。因此，应加强伦理审查与安全评估，明确算法结论仅作为教学参考。教师既要掌握技术应用方法，也要认清技术局限，避免机器判断替代教育判断。同时，完善数据访问、异议申诉和责任追溯制度，保障学生知情、拒绝与纠错权利，将技术应用置于可解释、可监督、可追责的制度框架内。
此外，坚守思政教育的人文底色。人工智能难以真正读懂学生复杂的精神世界，技术不能替代教师言传身教，数据难以取代真诚的师生交流，精准感知亦不可异化为实时监控。要秉持“教师主导、学生主体”原则，推动技术辅助与人文关怀有机融合，真正实现“赋能而不越位、应用而不滥用”。
数字技术拓展了“大思政课”的建设空间，也对教育理念与治理能力提出更高要求。下一步，应积极稳妥探索情感计算的适用场景，以技术辅助把握学情，以数据反馈改进教学，以实践体验深化价值认同，以制度规范划定应用边界，以此推动思政“小课堂”与社会“大课堂”深度融合，增强思政课的思想性、理论性、亲和力和针对性。
【作者单位：新疆工程学院马克思主义学院；本文系2025年度新疆维吾尔自治区高校本科教育教学研究与改革项目“高校‘大思政’课程实践研究”（XJGXJGPTB-2025138）阶段性研究成果】