借力人工智能赋能高校思政课堂，构建四维育人闭环，推动思政课深度教学改革提质增效。

□ 严 海 岳晓红

新一轮大数据、人工智能等数智技术加速迭代，持续革新知识生产方式与青年认知规律。立足这一发展大势，依托人工智能重构高校思政课堂教学体系，构建“目标深度引领、教师深度施教、学生深度学习、评价深度实施”的深度教学模式，是深化高校思政课教学改革、提升育人质效的重要抓手。

精准搭建目标图谱，领航思政精准育人。教学目标是思政课教学的逻辑起点与价值归宿。传统思政课目标设计往往笼统模糊、层次不清、可测性不强，难以有效引领深度教学。人工智能的介入，为思政课目标体系的结构化重构提供了技术支撑。一方面，依据教学大纲和核心素养要求，借助智能技术对教学目标进行细化分解与关联分析，将宏大育人目标转化为可操作、可观测、可评价的具体指标，使目标既契合立德树人价值导向，又贴近学生认知实际。另一方面，系统构建结构化目标图谱。横向上覆盖“知识掌握—价值认同—能力养成”三大支点，纵向上贯通“课程—单元—课时”三个层级，并实现动态关联与可视化呈现，让目标看得见、说得清、做得到、测得出。依托这一图谱，教师还可基于学生个体特征与学习轨迹，动态调整目标难度与达成路径，为“教—学—评”提供清晰导航，推动教学从统一要求走向因材施教、精准滴灌。

创新问题链式教学，赋能教师深度施教。习近平总书记在中国人民大学考察时强调：“思政课的本质是讲道理，要注重方式方法，把道理讲深、讲透、讲活，老师要用心教，学生要用心悟，达到沟通心灵、启智润心、激扬斗志。”讲好思政课道理，关键在于以问题为牵引，激发学生思维，引导价值认同。人工智能赋能下的“问题链”教学设计，为思政课深度施教提供了新范式。一是以数智化学情分析为基础，建构“问题场—问题域—问题镞”环环相扣的问题链逻辑框架，使问题既源于学生真实困惑，又指向教学核心目标。二是构建“设问—提问—诘问—追问—探问”的五维进阶式教学流程，遵循“隐→显→破→立→延”的认知规律，以高质量的师生思维互动驱动教师将思政课蕴含的道理“讲深、讲透、讲活”，达到沟通心灵、启智润心，使学生在层层递进的问题驱动下，实现从感性认知到理性认同、从知识接受到价值内化的深度转化。三是利用AI工具实时分析学生问答数据，精准识别思维盲区与认知瓶颈，在动态交互中实现思维启迪与价值澄清，为教师提供即时反馈与策略建议，使思政课教学从经验驱动走向数据驱动。

打造泛在智慧场景，助力学生深度学习。深度学习的发生离不开情境的支持与体验的深化。人工智能与虚拟现实技术的融合，为思政课泛在学习场景的构建拓展了空间。在场景创设上，可运用VR/AR等智能技术打造价值导向鲜明的泛在学习场景，丰富学生体验，深化情境沉浸式学习，推动认知模式由“离身认知”转向“亲身感知”。通过虚拟仿真技术再现历史场景、模拟社会情境，引导学生在沉浸式体验中感受思想理论的实践力量，增强政治认同与价值共鸣。在资源适配中，应坚持价值导向约束，设计科学的内容推荐机制，根据学生认知特征与学习需求精准匹配优质资源，引导学生自主建构知识体系与价值系统，防止低质化、娱乐化内容挤占学习空间。在教学组织上，通过线上线下深度融合的混合学习模式，提升学生参与度与深度学习能力，推动思政课从“有形覆盖”走向“有效覆盖”，实现由外部引导向内生自觉的转变。

构建数字立体评价，完善思政育人闭环。评价是教学的指挥棒。人工智能赋能的思政课评价，正从经验判断走向证据驱动、从单一考核走向多维画像。要科学构建学生学习画像，把学生的知识、能力、素养与价值观发展过程作多维刻画，依托多源数据动态呈现学习演进路径与学业达成水平，实现从“群体画像”到“个体画像”的精准描述，让评价有证可循、有据可依。同时必须明确，评价不能只看学生“学到了什么”，更要关注“如何学”“为何学”，使评价真正成为促进深度学习的有效手段。需要特别强调的是，数字化评价必须守住数据伦理与育人价值底线。学生数据涉及个人隐私与思想成长，采集学情、绘制画像必须依法依规、明示告知、严格授权，坚持最小必要、合规使用，坚决防止过度采集和不当披露学生情感、思想等隐私信息。技术评价只能作为辅助手段，不能替代教师面对面的价值引导与思想教育。只有把伦理约束贯穿始终，人工智能赋能思政课教学才能行稳致远。

以人工智能推动高校思政课走向深度教学，既是技术发展的必然趋势，也是思政课改革的内在要求。面向未来，高校应着力提升思政课教师数字素养，加强智能教学资源的内容审核与价值把关，健全数据安全与伦理治理机制，推动人工智能与思政课教学在育人目标上同向同行，让数智技术真正成为激活思政课深度教学、提升育人实效的有力杠杆。

【作者单位：武昌理工学院马克思主义学院；本文系教育部高校思想政治工作创新发展中心（武汉东湖学院）专项研究重点课题“数字技术赋能高校思政课‘教—学—评’一体化研究”（WHDHSZZX2025373）的研究成果】