人工智能驱动思政课 课内外融合育人范式革新

思想政治理论课（以下简称“思政课”）作为高校落实立德树人根本任务的关键课程，不仅要依托课堂教学做好理论阐释，也要通过课外实践强化学生的现实体验。当前，大学生获取信息的渠道日益多元，思想认知和学习需求呈现出差异化特征，单一的课堂讲授方式已难以满足精准育人要求。与此同时，部分高校思政课课堂教学与课外实践之间仍存在衔接不足现象，制约了育人实效的连贯性。AI技术在资源整合、自动化分析、智能推荐和动态反馈方面具有显著优势，为推动课堂教学与课外实践有机融合提供了技术支撑。因此，深入探索AI驱动思政课课内外融合育人范式革新，具有重要的现实意义。

思政课课内外融合育人面临的主要瓶颈。当前，思政课课内外融合育人在实践中仍面临三重困境。一是衔接机制松散。课堂教学与课外实践之间的衔接不够紧密，部分课外活动更多仅停留在任务完成层面，未紧扣课堂理论内容进行系统设计，导致学生的实践体验难以有效内化为理论认知。二是教学资源整合程度不高。线上课程、实践平台和校园活动之间缺乏统筹机制，教师在教学中难以形成连续的资源调用链条，致使学生容易将课外实践视为课堂学习的附加任务，忽视课外实践的重要性。三是学习过程反馈滞后，教师主要依赖课堂表现和期末考核评估学情，对学生在课外学习与实践中的具体行为表现掌握不足，反馈缺乏时效性和针对性。

AI驱动思政课课内外融合育人范式革新路径。首先，构建课内外贯通的智能教学资源体系。高校可依托AI技术，统筹构建思政课程资源库，将教材知识点、时政案例、红色文化素材、实践活动资料、优秀学生成果和网络学习内容等纳入同一系统并进行标签化管理。在备课环节，教师可基于教学需求进行精准检索和调用，实现课堂讲授、课后阅读和实践任务之间的有机衔接；在课堂教学结束后，可通过智能平台向学生精准推送与课堂内容关联的实践任务，引导学生在课外深度学习。此外，应建立资源库动态更新机制，及时补充新的政策文件、社会热点和实践案例，避免教学内容与现实脱节。同时，教师需对AI推荐内容进行严格审核和筛选，保证政治方向和事实依据的准确可靠。

其次，建立基于学习数据的全过程育人跟踪机制。该机制旨在将学生课前、课中、课后的学习行为纳入统一数据画像。课前，依托智能学习平台，对学生预习材料阅读和知识测评情况进行记录，帮助教师了解学生对教学主题的基础认知；课中，通过课堂互动问答和讨论分析，自动研判学生对重点理论内容的理解程度，为教师动态调整教学重点提供数据支撑；课后，持续追踪学生的线上学习、作业完成和实践参与情况，形成个人学习档案。教师可依据数据分析结果精准识别学生在学习参与中的差异情况，并开展分层指导和针对性反馈。同时，高校需要明确学习数据采集范围和使用规则，强化学生隐私保护，避免将数据结果简单等同于育人成效，确保真正服务于思政课精准育人目标。

最后，推动课堂教学与课外实践任务协同设计。以思政课教学目标为基础，将实践任务融入具体的教学章节中。教师在设计课堂内容时，需要同步确定课外实践活动主题及成果形式，引导学生带着课堂问题进行实践。如在讲授“理想信念”等内容后，可组织学生进行社会调查或校园实践活动，让学生在现实情境中深入理解理论内容。同时，借助AI技术，对实践资料和成果进行分类整理，提高学生实践准备与反思表达水平。实践结束后，教师需组织学生展开课堂交流或线上讨论，引导学生系统总结，并将优秀成果转变成后续教学案例，实现课堂教学与课外实践的双向赋能。

AI驱动的思政课课内外融合育人范式革新，是提升思政课针对性、实效性的创新途径。通过智能资源整合、学习过程追踪以及实践任务协作设计，可实现课堂教学、线上学习以及课外实践之间的有机统一。未来，高校须锚定思政育人根本目标，在合理利用AI技术的同时，强化教师的价值引领作用，推动思政课育人范式的持续优化和迭代升级。（李  生  孙志爽  罗雯怡  胡  亮）

（李生、孙志爽、罗雯怡、胡亮作者单位：重庆三峡医药高等专科学校）