当前，人工智能技术的跨越式发展与深度应用，为新时代高校思政课教育教学改革提供了全新契机与技术支撑。作为思政课教学模式创新的关键要素，人工智能并非单一辅助工具，而是贯穿教学全流程的系统性变革载体，成为驱动高校思政课教学内容供给方式、课堂互动形态、学情分析手段与考核评价机制等实现全方位、深层次变革的驱动力。人工智能通过构建人机协同的智能内容生态系统、依托大数据分析实现精准施教闭环，以及建立发展性导向的多元化评价机制，有效破解传统思政课在理论深度不足、教学针对性弱、师生互动浅层化等方面的困境，显著提升课程的理论阐释深度和思想引领效力。

　　聚焦智能内容生产，构建资源生成新机制

　　重构教学内容生成方式的本质是建立一个由人机合作、闭环反馈的人工智能内容生产系统，在此过程中教师的首要工作就是根据课程标准把章节教学内容拆分为基本原理介绍、发展过程回顾、现实事例结合、价值观争论点分析、常见错误指正等固定模块。针对每一模块制定详尽且可落地的AI运行规范，明确角色指令、任务说明、输出形式、内容边界及价值红线等要素，保证生成式人工智能的输出方向准确、范围可控、政治合规。例如，在生成全过程人民民主相关案例时，精准化、具象化的提示语可以写为：“请你以基层立法联系点的具体实践为例，生成一个2024年以来体现‘察民情、聚民智’过程的叙事性案例，约400字。需包含具体人物、事件经过、民意征集与反馈的完整闭环，并避免使用抽象的政治术语，最后附上一个关于制度优势如何落地的讨论问题。”通过精细化指令规避AI内容泛化、抽象化或偏离教学要求的问题，为后续智能生产筑牢规范基础。

　　在标准化模板与精准指令的框架下，进入AI自主内容生产与首轮筛选环节。该环节通过优化提问方式、转换设问角度，围绕同一教学主题生成不同体裁、不同维度、不同视角的多元化原始素材，涵盖案例文本、观点论述、问题设计等多种形式，打破单一内容生成的局限性。由此再结合人工智能自身逻辑校验，以及事实回溯功能进行第一次过滤，得到初始素材库。AI生成的原始素材无法直接应用于课堂教学，需开展教师主导的价值校审与教学化重构工作。审查要把握好三个方面，一是政治性和价值导向性审查，保证所有内容都安全可靠，态度明确；二是学理性审查，检查理论阐述的科学性和概念运用准确性；三是教育教学适切性改造，在精选的基础上把素材变成可以在课堂上使用的教学模块，如把大案例改写成有情境、矛盾、抉择、结果的情景模拟剧本，或者对某个观点进行正反两方的辩论式设计，或者把复杂的机制用简单的示意图表示出来等。最后，对加工后的成品资源，打上多维度标签，经审阅后存入本校资源库，使教师能根据教学场景实现精准、快速的智能推荐。

　　重塑智慧课堂交互，打造教学过程新范式

　　提高课堂授课质量的核心在于把智能化互动设备充分、合理地融入教学环节当中，形成一个全方位感知、即时反馈、及时调控的智慧互动教室。在此过程中需要注意各步骤间的有效衔接。首先，教师要针对课上的重难点在教学平台（如雨课堂、学习通等）中嵌入数字化、分层次问题串。其次，在上课时教师适时开启互动环节。对基础知识类的问题采取定时全体作答的方式，由系统自动生成该题目的得分情况，供教师了解整个班级的知识点掌握程度；而对开放性的思考题则可以让同学们以文字、语音或者图片的形式发表自己的看法，再借助AI分析语义工具对大量的文字回复进行实时聚类分析，迅速提炼出主要观点、少数意见、争论点以及未解疑虑等信息，并将其转化为关键词云或者是观点分类图表展示在大屏上，让学生看不见的心声变得有迹可循。最后，教师根据数据看板呈现的学情，实施三级干预策略。一是针对全班共性的高错误率知识点或共识性困惑，进行即时澄清与强化讲解；二是针对观点呈现明显分歧的群体，邀请不同观点的学生代表阐述理由，组织聚焦式辩论，引导学生在观点交锋中深化认识；三是通过平台的私信功能，对提出独特见解或陷入典型误区的个体学生进行一对一的深度追问或鼓励，实现大班课堂中的个性化关注与指导。

　　深化学习数据驱动，建立学情分析新闭环

　　细化学习过程数据分析目标，必须统一学生身份标识，在课前、课中、课后各个环节及各个平台之间打破信息孤岛，全面收集贯穿整个学习过程的数据流，如线上行为数据、课堂互动数据和作业测评数据等。在此基础上进行数据分析建模工作。首先是学习投入度模型，考虑登录次数、任务完成情况、交流活跃程度等因素；其次是认知掌握度模型，利用作业测试序列找出知识点欠缺之处，借助讨论内容了解学生的理解程度；最后是情感态度倾向模型，用于观察发言的情绪色彩或对特定话题的关注程度。

　　针对长期低参与、成绩持续下降、观点偏激等情况设置警戒线，一旦达到就通知教师干预。在群体层面，教师根据班级整体数据报告，调整教学进度，针对共性薄弱知识点设计专项复习模块。在个人方面，针对所涉及学生，教师可以查看该生详细的学情画像，在平台上推送个性化学习建议、辅导资源或者开展谈话工作，让思想政治教育更有针对性、更具说服力；对于学有余力的学生，则可由系统自动发放拓展阅读内容或研究性课题挑战任务。定时以直观明了的方式向学生本人展示其学习投入变化曲线、知识点掌握情况、课堂表现程度以及所在班级排名等信息，帮助学生依据真实的数据进行自我剖析、反思和规划。

　　创新综合评价体系，形成教学评价新生态

　　创新学习效果评估方式的基本途径在于利用信息技术建立一个贯穿始终、主体多元的综合性评价机制。具体而言，该机制首要任务是考量结果导向的知识测评、过程导向的能力考核与价值观渗透观察三类评估的有机融合。其中，能力方面可以分为思维能力、表达能力和实践能力；价值观方面可以通过行为观察、反思深度、认知一致性等方面进行间接性和发展性考查。在此基础上充分利用人工智能来进行自动化或者是半自动化的评估工作，在合规前提下利用自然语言处理技术，对学生的论坛发言、课程论文等进行主题提取、情绪感知与论述深度分析，以此作为判断学生思维层次与价值取向的初步依据。在符合规定的情况下可以对其在课堂上作报告或进行情景剧表演时的语言流畅度，以及情感投入程度加以评判。

　　同时，依托智慧教学平台为每一个学生建立个性化数字成长档案袋，动态收集他们学习全周期的核心证据，包括优质作业、精彩发言、同学互评结果、课题研究作品、自我总结等。此外，各种形式的人工智能生成的分析报告也是不可或缺的证据。最后，在学期末，教师、学生本人及学习同伴可共同审阅档案袋中丰富的学习证据，开展一次小型的评价协商会。教师结合数据与观察提出初步评价，学生可进行自我陈述，同伴可补充见证。最终的等级或评语应是在多方对话与审视证据基础上达成的共识，其重点不在于划分等级，而在于共同研判学生的成长进步与改进方向。

   （本文系2025年度国家民委教育教学改革研究项目“AI数字人赋能<中华民族共同体概论>课程教学研究”（2025-GMJ-267）阶段性成果）

　　（作者单位：西安工业大学马克思主义学院）