AI赋能思政实践教学应用研究

来源:《中小学教育》 作者:朱鹏圳 张薄

朱鹏圳 张薄  重庆电力高等专科学校

摘要：人工智能（AI）技术的快速发展为思政实践教学的创新提供了新路径。以重庆电力高等专科学校“思政赋能中心”平台的“五步阶梯法”实践教学模式为案例，探讨AI赋能思政实践教学的可行性与优势。探讨传统思政实践教学面临操作繁琐、评分低效、评价主观等现实困境，而AI技术通过自然语言处理、大数据分析和虚拟仿真等手段，能够实现文件自动分类、动态评价、实时反馈等功能，显著提升教学效率与评价公平性。同时构建“技术驱动—场景重构—效果提升”的AI赋能模式，强调AI在教学设计、过程管理、资源优化中的系统性应用，推动思政实践教学向智能化、个性化方向转型。研究认为，AI不仅解决了传统教学的效率与公平性问题，还通过沉浸式场景与动态反馈机制深化了思政教育的价值引领功能，为高校思政实践教学的数字化转型提供了可复制的创新路径。

关键词：人工智能；思政教育；实践教学；数字赋能

资金资助：重庆电力高等专科学校2025科研项目“AI赋能思政实践教学应用研究”阶段性成果（编号：XM-KY-ZX-083）

1 思政实践教学内涵与目的

思政实践教学作为高校思想政治教育的重要组成部分，其核心目标在于通过实践环节帮助学生将抽象的理论知识转化为具体的行动自觉，进而形成稳定的价值认同与道德判断力。这一教学模式强调学生在真实或模拟的社会情境中完成任务，例如通过社区服务、社会调研、志愿服务等形式，将马克思主义理论、社会主义核心价值观等思政内容融入实践过程，从而培养学生的社会责任感、公民意识和实践能力。其实践性不仅体现在学生对知识的主动建构上，更在于通过行动体验深化对理论的理解，同时，思政实践教学的互动性要求师生之间、生生之间通过深度交流与协作深化对思政理论的认知，例如在小组合作完成红色文化传承项目时，学生需要共同探讨历史背景、分析现实意义，并在教师指导下反思个人与集体的关系，这种互动过程既强化了团队协作能力，也促进了价值观的内化。此外，动态性是思政实践教学的重要特征，教学过程需根据学生的个体差异和实时表现灵活调整策略，例如针对学生在实践过程中暴露的理论认知偏差，教师可通过案例分析、情景模拟等方式进行针对性引导，实现因材施教的目标。

2 思政实践教学面临的现实与困境

重庆电力高等专科学校作为一所注重实践育人与技术融合的高校，在思政实践教学中展现出显著的创新性探索。我校通过建立“思政赋能中心”网站，创新性地采用“五步阶梯法”（即学生将实践作品分阶段上传至平台，教师逐层评分）作为实践教学的重要载体，将学生的作品评价结果纳入平时成绩体系。这一举措在提升学生参与度、强化实践成果反馈方面取得了一些成效。然而，随着实践作品数量的持续增长，这一模式逐渐暴露出一系列现实困境。

“五步阶梯法”本质上是将“过程性评价”与“结果性评价”相结合的尝试，旨在通过分阶段上传与评分，引导学生在实践过程中不断反思与改进。这种模式契合了建构主义学习理论中“以学习者为中心”的核心理念，强调学生在实践任务中的主动建构与动态调整。然而，实际运行中，该模式却面临多重挑战。一方面，网站操作流程的繁琐性直接违背了“以学生为本”的教育原则。学生需在不同阶段上传文件、教师需逐个查看、评分，这一过程不仅耗费大量时间，还容易因技术操作的复杂性导致学生对平台的使用体验下降。由于缺乏智能化工具的辅助，评价过程依赖人工判断，导致时间成本过高。这种低效的评价方式不仅削弱了教师对教学过程的深度介入，也难以满足大规模教学场景下的效率需求。

此外，评价标准的主观性问题进一步加剧了思政实践教学的困境。由于思政实践作品的形式多样（如文字报告、影像资料、实物展示等），教师在评分时易受个人偏好、文化背景或认知偏差的影响，导致评价结果缺乏一致性。这与教育评价理论中强调的“标准化与公平性”原则相悖，可能引发学生对评价公正性的质疑，甚至影响其对思政课程的信任感。

3 AI赋能思政实践教学的可行性与优势

3.1 AI赋能思政实践教学的可行性

首先人工智能（AI）技术在教育领域的应用已逐步成熟，例如，AI可以通过文本分析技术对学生的实践作品进行初步评分，利用图像识别技术评估摄影作品或实物作品，甚至通过情感计算技术分析学生在实践过程中的情绪变化。这些技术的成熟为思政实践教学的数字化转型提供了坚实的技术支撑。其次思政实践教学的核心目标是通过实践环节实现“价值认同”与“行为转化”，而AI技术的引入恰好能够弥补传统教学模式的不足。例如，AI可通过实时反馈机制帮助学生在实践过程中及时调整方向，避免因缺乏指导而偏离教学目标；通过动态评价体系量化学生的参与度与成果质量，解决传统评分标准模糊的问题；通过个性化学习路径设计，满足不同学生的学习需求，实现因材施教。这些功能与思政教育“以学生为中心”的理念高度契合，能够有效提升教学效果。最后，国家高度重视教育数字化转型，明确提出“推动人工智能与教育深度融合”的战略方向。例如，《教育信息化2.0行动计划》强调利用AI技术优化教学模式、提升教育质量。此外，重庆电力高专作为技术融合型高校，已具备一定的数字化教学经验，为AI技术的落地应用提供了良好的环境条件。

3.2 AI赋能思政实践教学的优势

AI赋能思政实践教学在提升教学效率、优化评价体系、增强学生参与度及推动教育数字化转型等方面展现出显著优势，在重庆电专的“思政赋能中心”应用里面，AI可自动处理学生上传的多样化实践作品，实现文件分类、内容解析与初步评分，大幅减少教师重复性劳动；同时，基于自然语言处理与大数据分析的动态评价系统能生成标准化评分报告，既提升了评分的客观性与公平性，又通过实时反馈机制帮助学生在实践过程中及时调整方向，增强学习主动性；此外，AI驱动的虚拟仿真与智能问答功能还能构建沉浸式教学场景，例如模拟红色文化传承或社会调研任务，使学生在虚拟情境中深化对思政理论的理解，而“思政赋能中心”平台则通过数据追踪与行为分析，为教师提供学生实践过程的多维度画像，助力精准教学决策。AI赋能思政教育在突破时空限制、提升教学互动性、实现个性化学习支持等方面的现实可行性，为高校思政实践教学的数字化转型提供了可复制的创新路径。

4 AI赋能思政实践教学模式与路径构建

AI赋能思政实践教学的路径与模式构建，需以技术与教育深度融合为核心，通过系统性设计实现从传统教学模式向智能化、个性化、高效化方向的转型。这一过程不仅需要依托人工智能技术的多维度应用，还需结合思政教育的内在逻辑与实践需求，构建一个既能解决现实问题又能推动教育创新的综合框架。从路径上看，AI赋能思政实践教学需贯穿教学设计、过程管理、评价反馈与资源优化等关键环节；从模式上看，则需形成“技术驱动—场景重构—效果提升”的闭环体系，使AI真正成为思政实践教学的“智能助手”与“价值引擎”。

3.1 路径构建

   AI赋能思政实践教学的实现需以数据驱动为核心，构建贯穿教学全过程的智能化支持系统。首先，在教学设计阶段，AI可通过大数据分析挖掘学生的学习行为特征、知识掌握情况及价值观倾向，为教师提供精准的教学内容推荐与任务设计建议。例如，基于学生画像技术，AI可识别出学生在思政理论学习中的薄弱环节（如对社会主义核心价值观的理解偏差），并推荐针对性的实践任务（如社区服务、红色文化调研等），使教学内容与学生实际需求精准对接。其次，在教学过程管理中，AI可通过自然语言处理技术实时分析学生的实践作品，如文本报告、影像资料或实物成果，自动提取关键信息并生成动态反馈，帮助学生在实践中不断调整方向。例如，在“五步阶梯法”中，AI可对学生的阶段性作品进行初步评分，并通过智能问答系统解答学生在实践过程中遇到的理论困惑，从而实现“过程性评价”与“即时指导”的有机结合。此外，AI还可通过虚拟仿真技术构建沉浸式教学场景，如模拟社会调研、志愿服务或历史事件重现，让学生在虚拟情境中深化对思政理论的理解，同时增强实践的趣味性与代入感。这种技术路径不仅提升了教学的灵活性与互动性，也打破了传统课堂的时空限制，使思政实践教学更加贴近真实社会需求。

3.2 模式构建

AI赋能思政实践教学需构建一个以“技术赋能—场景重构—效果提升”为核心的综合框架，推动教学模式从“以教师为中心”向“以学生为中心”转变。一方面，技术赋能是模式构建的基础，需通过AI技术的深度嵌入实现教学流程的智能化升级。例如，在重庆电力高等专科学校的“思政赋能中心”中，AI可作为“智能评价系统”与“学习支持平台”，自动处理学生上传的实践作品，生成标准化评分报告，并通过数据分析为教师提供学生实践过程的多维度画像，帮助教师精准识别学生的学习状态与成长需求。同时，AI还可通过生成学生画像技术，结合学生在实践中的行为数据（如上传频率、互动记录、作品质量等），为教师提供个性化的教学建议，例如推荐适合学生的实践任务或优化教学策略。另一方面，场景重构是模式构建的关键，需通过AI技术重塑思政实践教学的场景与互动方式。例如，在“五步阶梯法”中，AI可优化文件上传与评分流程，减少教师的操作负担，同时通过智能筛选机制将教师综合评价后的优秀作品推送至学生端，作为学习参考。这种“AI精选+人工复核”的模式不仅提高了评价的效率与公平性，还通过优秀作品的示范作用激发学生的创作动力。此外，AI还可通过构建“智能资源库”为师生提供丰富的教学资源，如基于价值观导向的案例分析、理论联系实际的实践模板、学生优秀作品的深度解析等，使教学内容更具针对性与可操作性。最终，效果提升是模式构建的目标，需通过AI技术的持续优化实现教学效果的显著增强。例如，AI可通过动态评价模型量化学生的实践成果，结合学生画像技术分析其成长轨迹，为教师提供教学改进的依据；同时，AI还可通过数据分析预测学生在实践过程中可能遇到的困难，提前提供干预措施，从而实现“精准教学”与“因材施教”的目标。

此外，AI赋能思政实践教学的路径与模式构建还需注重技术伦理与教育价值的平衡，避免技术工具化对思政教育本质的侵蚀。一方面，AI技术的应用应以“立德树人”为核心目标，确保技术手段服务于价值观引导与情感共鸣的实现。例如，在生成学生画像与推送优秀作品时，需避免算法偏见，确保评价标准的公平性与包容性；同时，AI的互动功能应注重情感陪伴与价值引导，而非仅关注效率提升。另一方面，模式构建需强调师生协同与技术赋能的有机结合，避免过度依赖技术而忽视教师的主导作用。例如，在“五步阶梯法”中，AI可承担文件处理、初步评分等重复性工作，但教师仍需在关键环节（如优秀作品筛选、价值观引导）发挥主导作用，确保教学过程的深度与温度。这种“技术辅助—教师主导”的模式既能发挥AI的高效性与精准性，又能保留思政教育的人文关怀与价值引领功能。