人工智能与高校思政课深度融合的教学之思

赵浚， 刘宇婷

（东北大学 马克思主义学院， 辽宁 沈阳110169）

人工智能既是一种用于模拟、延伸人类智能的理论洞见、方法途径、技术科学，也是信息化视域下科技革命的核心。 2021 年7 月，中共中央、国务院印发《关于新时代加强和改进思想政治工作的意见》，指出“推动思想政治工作传统优势与信息技术深度融合，使互联网这个最大变量变成事业发展的最大增量”［1］。 人工智能作为新一代的信息技术，与高校思政课的深度融合既是国家基于教育信息化角度的现实需要，也是高校思政课创新发展的内在要求。 当前，学界大多集中探讨人工智能赋能思想政治教育的挑战与应对［2］，针对人工智能与高校思政课融合发展的相关研究较少，既有成果主要是从思政课教师的专业发展方向进行关联研究［3］，或者是对思政课教学模式的创新加以探析［4］，对于人工智能与高校思政课的融合发展缺乏细致全面的现实分析，鲜见行之有效的融合模式。 本文拟通过厘清二者深度融合的价值理据、细致分析二者融合的现实困境，以期能够因势利导，化挑战为动力，转机遇为胜势，探索出具有实际应用价值的融合路径，切实提升高校思政课改革实效。

一、人工智能与高校思政课深度融合的价值理据

人工智能技术与高校思政课教学在实践本质、价值目标上具有多维耦合性。 就其本质而言，人工智能是对人类思维意识过程的模拟，高校思政课是重塑学生核心价值观的主渠道。 就其目标而言，人工智能是实现人的全面解放、整合社会价值的技术支撑，高校思政课堂是培养社会主义建设者和接班人的主阵地。 反思探讨人工智能与高校思政课教学深度融合的价值理据，对于推进高校思政课的教学研究，助力高校思政课的创新发展具有重要意义。

（一）技术为器与育人为本的有机结合

人工智能是以大数据、算法、强算力为主要特征的高新技术。 大数据是人工智能的基础，通过数据挖掘、集成、统计、分析等手段对学生的微观表现进行分析，为其制定精准的学习计划，切实提升高校思政课的实效性。 算法是人工智能的核心，有助于深化对本体构建、知识推理、图谱制作的完整理解与全面把握，从而全过程追踪式了解学生，精准画像，把握受教育者的价值判断。 强算力是人工智能持续突破革新的“发动机”，对采集到的大数据执行高效计算，驱动人工智能创造新的可能性，为人工智能与高校思政课教学的深度融合提供扎实保障。 毋庸置疑，人工智能以大数据、算法、强算力为基础，揭示、分析并预测人的思想动态和行为习惯，使高校思政课教学模式呈现新的变化趋势，为人类社会的改革发展注入不竭动力。

高校思政课以人们思想认知和行为举措的变化规律为研究对象，以实现人的自我发展和价值引领为目标。 纵观思想政治理论课的发展历程，思政课不断吐故纳新，利用一切有利因素促进人的发展和社会进步，人工智能嵌入高校思政课亦是如此。 高校思想政治理论课担负着行思想疏导、聚社会共识的重要职责，要坚持以学生知、情、意、行的均衡进步为目标，增强学生政治意识，厚植学生爱国情怀。 人工智能作为一种方兴未艾的事物，探索时更应要求人类对保障自身主体地位有高度的自觉［5］，其与思政课的融合是促进教师由“教书”转向“育人”、落实立德树人根本任务的关键驱动力量。 人工智能的技术属性和器物属性决定了其只能成为增强思政课教学有效性和针对性的工具手段，不能改变教师为主、技术为辅的从属关系。 质言之，“人工智能＋思政课”的生成与确证，应在明确技术为用、育人为本相互关系的现实语境中揭示二者融合的理论诉求与价值导向。

（二）技能权重与意识形态安全的同向同行

当“技术成为物质生产的普遍形式时，它就制约着整个文化，设计出一种历史总体”［6］。作为现代信息技术的鲜明标识，人工智能技术之于高校思政课，并非仅是工具性的理解和功能性的发挥，更是对教育主客体鲜明意识形态色彩的承载。 深入揭示核心算法的形式化定义，既要理解算法是被内嵌于计算机代码中的价值理念，也要清楚不同实际应用场景下算法所被赋予的一般规律性和运作逻辑，明确算法是人为重构代码权重配比的现实表现。 鉴于此，算法技术并非价值中立，易被有心者刻意地引导、把控，继而将不利于国家安全、破坏社会良善的信息予以推送，潜移默化地影响人的主观意识。 利用算法异化进行意识形态渗透亦是西方资本主义国家消磨我国民众思想防线的一种手段。 因此，要根据高校思政课的培养目标，遵循社会科学与自然科学交融互涉的发展规律，提升技术话语认同和技能权重效能，谋求符合我国实际状况的人工智能发展战略规划，进而推动社会各领域向智能化发展加速跃升。

积极推动人工智能与高校思政课的深度融合，对于筑牢高校意识形态主阵地具有不可替代的作用［7］。 进入新时代以来，科学技术的变革与发展使意识形态渗透隐蔽化，意识形态斗争在新的场域中由显性转向隐性继续存在。 随着算法虚拟性的加强，历史虚无主义思潮在网上沉渣泛起，国内外敌对势力拿中国社会历史来做文章，反动言论甚嚣尘上，威胁民众的思想防线。 高校思政课作为意识形态建设的主阵地，理应贯穿于人工智能算法重构的实践中，坚定社会主义办学方向、坚持技术权重与意识形态安全同向同行，推进全民参与“清朗·算法滥用治理”及“清朗·整治网上历史虚无主义”等专项行动。 立足于哲学社会科学与新科技革命交叉融合的现实形势，高校思政课必须把控好广大青年的意识形态安全，凝聚思想共识，强化素质教育，夯实文化根基，筑牢意识形态安全防线，防范错误思潮在高校抢滩登陆。

（三）智能算法与课程育人的协同联动

马克思认为“时间实际上是人的积极存在，它不仅是人的生命尺度，而且是人的发展空间”［8］。 智能算法的高效便捷纾解了受教育者获取知识的时效性同所需知识无限性之间的矛盾。 换言之，智能算法使受教育者获得了更多发展的可能性。 算法拥有主导信息的权力，“微博热搜”“抖音热门”“百度热帖”“猜你喜欢”等信息推送无不需要智能算法的技术支撑。 为此，厘清算法的技术原理和运作机制显得尤为必要。 人工智能算法赋能教育的运行原理是通过将学生行为数据识别转化为可以客观分析把握的“知识图谱”，并使之呈现出结构性和规律性。 所谓“知识图谱”，本质上是不同实体通过“关系”相互联结而构成的网状知识结构。 智能算法将学生浏览的相关信息引入“关系”数据库，执行算法，进而从大数据库中推选出符合学生需求的知识点，保证学生在丰富的信息源中有效配置注意力，突破信息获取阈值。 在这一过程中，要科学有效地预判智能算法对受教育者自身发展的影响，提高对算法技术的识别与驾驭能力，避免陷入算法异化的境地。

智能算法与课程育人的协同联动是工具理性与价值理性和谐发展的具化表现，高校思政课彰显的价值理性使得学生在利用智能推荐时依然可以自主思考和辩证分析。 这一协同联动过程具体表现为，在对广大学生进行理论教育时，可以有效避免算法对用户偏好的过度干涉，引导学生理性运用技术工具，改变对技术盲目崇拜的错误认知，避免“只认数据不认人”的工具理性主义偏向。 质言之，人工智能无法取缔人的主体性存在，是因为人具有自我驱动性和自我意识。 凸显智能算法与课程育人的协同联动效果应注重高校思政课对学生个体独立思考能力的提升、良莠信息价值判断的引导、科学的逻辑思维及推理能力的培养，使其拥有较高的自主研判能力，从而有意识地避免因算法过度推荐产生的“回声室”效应。

二、人工智能与高校思政课深度融合的现实困境

人工智能技术的突破创新推进了高校教育生态的重塑，“人工智能＋思政课”的现实困境在高等教育领域亟须得到解决。 当前的人工智能技术仍处于弱智能阶段，与高校思政课教学的无缝对接和深度融合易造成教学资源配置短缺、阻碍教学过程深入开展、致使主体面临物化危机。 由此，有必要对人工智能与高校思政课深度融合的现实困境进行全面而精准的分析，以寻求破解路径。

（一）人工智能技术的情感欠缺造成教学资源配置质量不高

如今，人工智能已经成为数字化时代信息推送和数据传播的主要技术，高校思政课教学的智能化变革同样也需要借助人工智能技术，但在与高校思政课深度融合的过程中，人工智能自身具有亟待突破的技术难点。 鉴于高校思政课的教学对象是具有复杂情感的“现实的人”，所以AI 情感分析是人工智能技术运用迫切需要解决的难题。 突破AI 情感分析技术难题既是人工智能突破技术难点的客观需要，也是人工智能与高校思政课深度融合的内在要求，同时还是研究者深耕学术的理论自觉。 当前，AI 情感分析问题主要包含文本情感分析挑战、语音情感分析挑战、视觉情感分析挑战。 以2016 年微软AI 机器人事件为例，别有用心的用户利用AI存在的算法缺陷，向机器人推送具有“种族歧视”意味的话语，使AI 机器人无法辨别文本情感，不到一天机器人就变成“种族主义者”。 由于人工智能技术的情感欠缺致使其无法确定主观性文本的正负倾向，客观判断水平也有所降低，仅能为高校思政课师生推送浅显、空洞的信息内容，进行单一、浅易的沟通。 诸如此类技术难点使得人工智能与高校思政课在融合过程中出现分析偏差，使得思政课教学内容枯燥、教学资源质量不高，难以满足学生深入学习的需求。因此，亟须突破人工智能情感欠缺这一技术难点，打造适合学生全方位、多层次、宽领域发展需要的数据库资源。

（二）人工智能技术的复杂运用阻碍教学过程深入开展

人工智能融入高校思政课教学，是通过打破以往教师与学生之间的定式关系，重构传统教学过程，进而推动高校思政课由标准化向个性化转型，提高思政课教学的实效性。 然而，由于人工智能技术的专业复杂性，使得高校思政课教师在短时间内难以合理运用智能工具，易被所运用的人工智能技术干扰授课思路，导致人工智能技术难以在教学过程中深入推行。 随着自然科学与社会科学的交融以及“新文科”的兴起，未来社会需要具备数据素养、文化素养、学习能力、创新能力的复合型人才，教师作为教育、教学的引导者，应当跨越数字鸿沟，积极发展自身信息素养。 当前，高校教师队伍中部分教师囿于传统教学模式，忽视人工智能技术的教学应用，致使人工智能技术加持思政课的优越性无法显现。 人工智能可依据不同受教育个体的思想动态、学习模式、人际交往状况，生成全面立体的可视化知识图谱。 思政课教师在运用可视化知识图谱时若不注重思维方式的转变，依旧坚持传统授课思维，可能会被冗余的数字图像干扰思路，无法有效地发挥人工智能的作用。 还有部分教师机械地运用人工智能技术，仅从概念上、形式上实现人工智能技术与思政课的结合，层次较为浅薄，课堂讲授和学生评价反馈等环节并没有因为人工智能技术的应用而革新。 因此，亟须思政课教师与人工智能技术打好配合战，充分提高教师对技术工具的运用能力，以促进学生主体的全面发展。 推进人工智能与思政课的协同育人进程，继而引导学生做到学思用贯通、知信行统一。

（三）人工智能技术异化致使教学双主体面临物化危机

高校思政课是解决培养什么人、为谁培养人、怎样培养人这一根本问题的关键过程，是围绕着相互关联的两个主体开展价值观引导、知识传授、能力培养的教学活动。 人工智能技术的理解与运用，是关于高校思政课的创新性思考，但是由于智能算法呈现的技术理性、数据收集所带来的泛化效应，忽略了对人内心共情能力的关注，消解了高校思政课教师及学生的主体丰富性。 一方面人机交互拟人化造成思政课教师主体性落寞。 人工智能融入高校思政课是人工智能技术作为辅助工具，在现代信息技术场域下按照教师的意志与指令放大育人效能的过程。但人工智能具有类人脑属性，并非一般意义上的物理机器，极易出现技术的排他性，进而消解教师主体的价值理性。 随着人机交互型学习的发展，人工智能在提升课堂效果时，更易博得受教育者的关注，颠倒了育人为本、工具为辅的次序，从而逐步弱化教师作为高校思政课主体的引导性作用。 另一方面消解了学生的主观能动性。 人工智能基于前期数据分析可为学生提供“学习问题答案自动供给”的技术支撑，但对这一技术的过度依赖使得学生缺乏独立思考的能力，缺少对思想政治理论课程内容的反复斟酌，获取的知识也呈现出片面化、碎片化等特点。同时，人工智能依托学生的信息偏好主导智能算法预测，推送的多半是以戏谑化的表达方式裹挟低俗内容的信息［9］，潜移默化地重塑着学生的思维方式与认知图式，导致学生视野窄化、信息固守，陷入信息茧房的困境，难以进行知识创新和学术探究，大脑与思维日益呈现被物化的趋势。 鉴于此，在人工智能与高校思政课深度融合过程中，须保证人的主体性地位及智能技术的工具性地位，搭建个性化教学平台，实行差异化辅导，丰富课堂教学模式。

三、人工智能与高校思政课深度融合的实践路径

高校思政课不仅通过自身的内生性演化获得发展，还通过融合外在新兴技术取得突破。基于国家教育信息化发展战略和高校思政课教学改革的时代语境和内在诉求，检审人工智能技术与高校思政课教学之间的实践互动，高校应充分运用好人工智能这一新型载体，关注其三层基本架构，从运算、感知、认知三个主要发展方向出发，彰显思政课理论与实践相统一的教育担当。

（一）基础资源层：以数据分析技术为支撑丰富智能教学数据库

人工智能的基础层类似于人的大脑器官，包含数据工厂以及运算平台，主要进行数据收集、整理和分析。 随着人工智能在教育领域的广泛应用，高校思政课教学数据库的资源利用、开放共享、同频传播等效能得以增强。 例如，中国人民大学联合北京高校思想政治理论课高精尖创新中心开发设计了包含精彩纷呈的“名师大家讲党史”、聚焦名师的“周末理论大讲堂”、广纳青年教师的“青椒论坛”的高校思政课程资源数据库，2 700 多所大中小学的思政课教师能够有机会“同备一堂课”，共同打造“高精尖”水平的思想政治理论金课。 在人工智能基础资源层的完善与优化过程中建立更具有实用价值的智能教学数据库，广泛利用数据资源、分析数据信息、发挥数据效用，是人工智能时代高校思政课落实立德树人根本任务、凝聚价值共识的关键一步。

智能教学数据库的建立以打造类型全面和资源丰富的思政课程体系、提升思想政治工作质量为主要目的，以数据收集、整理和分析为主要途径。 首先，进行数据收集。 人工智能系统通过数据库、网络、感知设备等数据采集方式，高可靠性地收集学生群体在接受教育时的表情、行为、注意力集中程度、上网信息等半结构或非结构型数据，对数据执行提取、转换、加载，以挖掘其潜在价值。 数据潜在价值的挖掘是思政课教师得以采用学生们喜闻乐见的教学模式、创设因材施教的教学方法的有力支撑。 其次，执行数据整理。 数据源根据“关键词”抽取所需数据，经由“数据清洗”，按照预设的数据模型，将高校学生日常生活、情感交流、学习工作等数据加载整合，以可视化图表的形式呈现，为教师提供决策参考。 基于数据库的智能决策，思政课教师可以充分发挥自身具备的同理心、社交互动等独特优势，提供精心细致的育人服务，实现思政课教学资源的高效利用。 最后，完成数据分析。 将传统的分析方法与处理海量数据的复杂算法进行有机结合，分析各种数据和变量之间的相互关系。 循此关系有效精炼数据，精准分析学生的数据画像，进而形成一人一策的思政课教学模式。 人工智能依托大数据技术客观收集、分流整理、针对分析学生的基础数据，构建全网数据资源库，优选思想政治理论课的内容、形式、方案，推送学生易产生思想共鸣的题材，引导其做到深入系统学、及时跟进学。

（二）核心技术层：以深度学习算法为支撑优化思政课教学过程

人工智能的技术层类似于人的神经网络，以机器学习为核心，模拟人处理问题的思维逻辑。 深度学习作为机器学习的一个分支，拥有像“寒武纪大爆发”式的计算能力及更多层级的神经元，是人工智能的关键技术。 深度学习在高校思政课的智能应用主要表现为通过模仿受教育者的思维习惯，甄别对受教育者易产生“数据偏见”的信息，推送客观“数据事实”作为反驳性力量，进而武装高校学生的思想，利于高校思政课发挥理论灌输与价值引导的功能。 深化对深度学习算法的理解和把握，增强其在高校思政课教学过程应用的实效性，需进一步实现机器自动设计神经网络、及时调整最优参数，继而完成模型构建、评估、训练。 循此算法，高校思政课教师能够精准预测分析受教育者的思想动态、行为方式、价值取向，鉴于学生个体的接受程度提供启发性教育，改进思政课授课内容和教学进度，形塑新的教学思维，以促进思想政治理论课教学守正创新。

深度神经网络模型的构建以学生实时数据状态作为输入变量，并随机初始化模型所有连接的权重。 网络模型通过系统分析、数据处理进行甄选学习，并根据处理结果与预设目标的符合程度反复修正权重，以达到科学精准的预测。 关于对高校思政课教学对象之间关系的理解以及对整齐划一的大班制授课现象的揭示，是按照一定的外部标准来检审传统高校思政课的现实表征，一定程度上反映出传统思政课教师由于精力和时间的局限，缺少对学生个体隐性想法的关注。 而深度学习的加持，弥补了这一缺陷。 在人工智能与高校思政课深度融合的过程中，教师以受教育者的输入数据为依据，以对其全面的关注为重点，通过算法识别规律预测受教育者的思想需求、认知图式、行为举措，进而凝练思想理论议题，革新教学方法路径，提供因材施教的理论教学模式，优化高校思想政治理论课教学全过程，贯彻以学生为中心、倡导个性化学习的理念。 深入阐释算法技术赋能高校思政课教学过程的内在逻辑，寻求最大程度的融合之策，展现出二者融合发展所具有的理论优势与应用价值，为人工智能时代高校思想政治理论课教学改革提供新途径。

（三）仿生感知层：以虚拟仿真技术为支撑构建思政课教学平台

感知智能包括自然语言处理、AR、VR 以及自动控制系统，仿生感知层类似于人的感知器官。 人工智能的仿生感知层应用于教育领域至今已有40 多年的历史，如科大讯飞、云知声等企业已经能够实现对现有知识的归纳分类，充分利用大数据的快速搜集整理、算法模型的深度分析处理，为用户打造专属的教育模式。 如百度智能云与上海大学合作共建人工智能人才培养生态，增强视觉、听觉等全方位立体化的沉浸式体验，构建产学研一体化的教学平台。 其中标定技术、跟踪技术、交互技术在教育领域的成功应用也有助于高校思政课教学实现虚拟环境全方位自然交互，极大地拓展了高校思政课教学的实践路径，为搭建虚拟化思政课教学平台奠定了现实基础。

以虚拟仿真技术为支撑构建思政课教学平台主要体现于两方面：一方面可利用AR 设备构建高校思政课教育信息智能传播平台。 AR 通过摄像头和传感器采集高校课堂真实场景的视频或者图像，借助后台处理单元对场景进行分析和重构。 学生通过交互设备采集的外部控制信号，实现交互动作。 将系统融合后的信息实时无缝地展现在学生的视野中，增强学生对媒体平台主流内容的记忆感，促进传统教育模式的创造性转化和创新性发展。 AR 设备深入教学实践，通过促进教学互动、完成评估反馈，可提高高校思政课教学的智能化水平。 在虚拟教学场景转换的过程中，学生能够变革思维，积极发挥能动性和创造力，实现全方位交叉型学习。如在2021 世界VR 产业大会云峰会现场，多家公司将VR、AR 科技融入红色教育及党史学习中，并选取了南昌八一起义纪念馆、南昌舰等场景，运用VR 技术重现历史事件，还原真实场景，为现场体验者带来一场“VR 红色之旅”。 由此可见，虚拟仿真技术的教学应用可以通过数据多层可视、信息多维传播以及教育资源多重分享，帮助学生加深学习体验，助推高校思政课构筑智能、多维、动态的教学平台，拓展高校思政课堂的时空格局。

另一方面可借助VR 设备搭建全国思政虚拟仿真教育平台。 VR 设备通过凸透镜扩大学生视觉角度，借助陀螺仪感知学生头部转动方向，能够实时刷新画面，从而使学生产生三维空间感和立体层次感。 此外，在全景式信息平台的搭建中加入表情、动作、语言等人类的自然表达方式，以进行沉浸式、跨时空的互动协作，为学生营造生动逼真的学习环境，提高学生信息读取效率。虚拟仿真思政教育平台的搭建在促进课堂多元化的同时保证了知识的权威性，丰富学生感知世界的同时保证时间空间的自由度，重塑教学生态，形成了开放共享的教学范式，增强了思政课的教学实效性。 学生通过VR 设备以第一视角观察和解读现场，可了解和掌握思政课程内容，再根据所学内容展开研讨，提升了在思政课中的获得感，激发其对学习的求知欲与自主性。 借助VR设备还可以实现党史、新中国史、改革开放史、社会主义发展史的全程、全息、全员、全效媒体传播，如北京理工大学的虚拟仿真实验教学中心充分利用VR 技术，所设计的“重走长征路”虚拟教学情境，增强了思政课堂教学的吸引力与实效性，使学生做到知史明进、鉴史奋进。

人工智能技术与高校思政课教学的深度融合不是概念上的简单附加，而是从内部运作逻辑到外部实践机制的全面整合。 当前，虽然已有“慕课”“翻转课堂”等智慧教学模式的初步应用，但多数的高校思政课仍各自为政，没有形成一股有效合力，未能达成全国思政一盘棋的教学应用实效。 因而，推进人工智能与高校思政课教学的深度融合，须充分发挥好人工智能基础资源层、核心技术层、仿生感知层的应用效能，大力提高思政课教学精准化、科学化、智能化水平，使高校思政课与人工智能在融合中发展、在协同中联动、在创新中完善。