人工智能时代高校道德教育实践模型研究*

王丹丹 黄志南

人工智能时代高校道德教育实践模型研究*

王丹丹1黄志南2

（1．华南师范大学 教育信息技术学院，广东广州 510631；2．教育部教育技术与资源发展中心（中央电化教育馆）基础教育教学资源部，北京 100031）

随着人工智能快速发展，高校道德教育受到了海量数据、精准细分、云端环境等方面的不同影响。以增强高校道德教育的主导力、说服力和吸引力为落脚点，文章构建了人工智能时代高校道德教育实践模型。为验证此模型的应用效果，文章以“大学生党史教育”为高校道德教育的主题内容，开展了准实验研究，结果表明：模型能显著提升大学生的道德教育水平；模型对说服力、吸引力两个维度的道德教育效果影响显著，而对主导力的提升幅度较小；模型对道德教育初始水平较低的大学生影响更大。文章的研究成果可为教师开展智能技术支持下的个性化、精准化道德教育教学提供参考，并有助于推动人工智能技术赋能道德教育。

人工智能；道德教育；高校；党史教育

人工智能已深刻影响社会生活的方方面面，助推人类社会稳步发展。习近平总书记指出，要“高度重视人工智能对教育的深刻影响，积极推动人工智能和教育深度融合，促进教育变革创新”[1]。作为高等教育的一项重要任务，高校道德教育是指根据社会发展的需要，有目的、有计划、有组织地对大学生进行思想品德、道德规范等方面的教育，以培养德才兼备的大学生。人工智能既为促进高校道德教育提供了重要的技术环境，也是推动高校道德教育未来发展的重要因素。为更好地完成“立德树人”根本任务，高校道德教育有必要借助大数据、深度学习等智能技术，以道德教育的实践形态为基础，探索人工智能时代道德教育的新机制、新范式、新策略等，实现提质增效。基于此，本研究在分析人工智能对高校道德教育之影响的基础上，构建人工智能时代高校道德教育实践模型并对其应用效果进行分析，以期为高校道德教育创新与发展提供参考，并推动人工智能技术与道德教育的深度融合。

一 人工智能对高校道德教育的影响

人工智能是一种颠覆传统教育理念的强大科技力量，翻开了高校道德教育发展的新篇章，为高校道德教育变革、创新提供了强大的技术支撑。谢幼如等[2]指出，人工智能、大数据等技术为人类生产和生活方式带来了深度改变，并在教育领域产生了深远影响。其中，人工智能对高校道德教育的影响主要表现为：①海量数据影响高校道德教育的主导力。李丽[3]认为，教育在面对海量、多样、复杂、变幻甚至相互冲突的网络信息时，要想牢牢掌握“话语权”，就必须遵守真理性和价值性的统一。而在道德教育方面，高校要想实现对学生思想、行为、精神等的有效引导，就必须在信息传播中牢牢掌握话语权。②精准细分影响高校道德教育的说服力。道德教育要真正走入学生“内心”，就需根据学生的不同需求和学习规律精准育人。在人工智能时代，可以形成具有高度智能性的精准德育[4]。将学生细分为不同群体，再分别安排到具体的道德教育工作场景中，有助于精准实施道德教育，从而提高说服力。③云端环境影响高校道德教育的吸引力。随着云计算、大数据等智能技术的发展及其在教育中的广泛运用，云端环境在高校逐渐普及，并在供给教学资源、创新教学模式、满足学生个性化学习需求等方面具有显著优势[5]。

有研究者发现，随着实践的不断深入，人工智能作为道德教育革新的重要因子[6]，会导致道德教育面临数字鸿沟、刻板效应等挑战[7]。在智能算法掌控的信息传播领域，高校主流意识形态的价值引导受到干扰，传播主流价值观的实际效用难以发挥，会影响高校道德教育主导力的作用。随着智能算法的扩展，道德教育空间必然被划分为若干相对独立的交流场域，每一个场域代表独属于特定群体的价值理念和价值认同，有基于算法聚类形成的空间标志。主流意识形态容易在聚类形成的空间中消解，导致道德教育的说服力有所削弱。同时，云端环境使大学生沉迷于虚拟学习空间，道德教育价值极易脱离现实社会实践，进而降低了高校道德教育的吸引力[8]。

基于此，本研究以增强高校道德教育的主导力、说服力和吸引力为落脚点，构建人工智能时代高校道德教育实践模型（下文简称“模型”），并重点探讨以下问题：①模型对大学生道德教育水平有何影响？②模型对大学生道德教育不同维度的效果有何影响？③模型对道德教育初始水平不同的大学生有何影响？

二 人工智能时代高校道德教育实践模型的构建

人工智能技术在促进智能德育兴起的同时，也导致高校道德教育在主导力、说服力、吸引力等方面面临挑战。而数据德育、精准德育、虚拟德育的开展，将有助于改善人工智能时代高校道德教育的绩效。基于此，本研究借鉴崔建西等[9]提出的“打造智能化的思想政治教育数据库——绘制精确的思想政治教育制导图——设置云端思想政治教育实践场”观点和温旭[10]提出的“精准定位学生——精准制定培养方案——精准施教——精准评价教育效果”观点，构建了人工智能时代高校道德教育实践模型，如图1所示。

图1 人工智能时代高校道德教育实践模型

1 增强道德教育的主导力：打造智能数据库

高校道德教育可通过大数据分析、众筹模式、智能伴学、筛选拦截等手段打造智能数据库，以增强道德教育的主导力，具体可从以下方面入手：

①丰富高校道德教育的内容供给。高校通过整合多平台的数据资源，搭建了基于大数据技术汇聚的道德教育数据库，实现了学校、家庭和公众等多方主体的道德教育资源共享。此外，人工智能技术的应用，也有助于促进高质量家校协同，形成互联互通和协同共育的家校无缝合作[11]。不同主体在道德教育的良性合作，有助于形成道德教育数字资源“众筹”模式，提升高校道德教育数据库的规模和品质，实现道德教育内容的持续创造和多元供给。

②加强道德教育数据库的智能化建设。高校可以设计和改良道德教育数据库的应用途径，强化其在智能伴学、引导、监督等方面的作用，增加受教育者在自主学习过程中的有效互动和监督约束。

2 增强道德教育的说服力：指定精准教育路径

高校道德教育要以精准化和个性化教育为核心，遵循“目标精准—施教精准—评价精准”的逻辑来指定高校道德教育路径，提高道德教育的有效性和准确性。

①目标精准。依据现实环境和教育对象厘定教育目标，遵循学生的道德发展规律选择和加工教育内容，通过数据分析找出学生道德现状与预定目标之间的差距，据此制定系统性、智能化的道德教育方案，从而提高道德教育的精准性。

②施教精准。以显性或隐性的方式，将符合时代要求、满足受教育者需求的教育内容推送至学习智能终端或网络平台，并对学生进行跟踪式投放，以潜移默化地提升学生的道德素质。

③评价精准。借助智能技术实时监测学生的最新思想动态，及时回应智能算法制造的热点问题；同时，借助智能技术建立长期、动态的教育评价指标，优化评价方式，提升评价反馈的精准性、客观性和全面性。

3 增强道德教育的吸引力：设置云端实践场

人工智能技术尤其是虚拟仿真技术的快速发展，拓展了道德教育的空间，开辟了高校智能化道德教育的新场域。基于此，高校可通过AI仿真技术设置云端实践场，强化智能化道德教育中的现实感和认同感。

①利用云端实践场的仿真性，强化现实感。Sepasgozar[12]借助VR、AR、数字孪生等技术，开发了沉浸式建筑模块，以增强在线远程教学的临场感。参考此研究成果，可以借助人工智能技术对文字、图像、音频、视频等数据进行整理分析，创建智能化的AI虚拟仿真教育主体。另外，智能化道德教育的仿真情境设计应高度模仿现实生活情景，以消除学生在仿真情境中的距离感和虚拟感。

②打造“虚拟实践”的教育模式，强化认同感。高校智能道德教育应融合虚拟与现实，探索构建“虚拟实践”的道德教育课堂、打造“虚拟实践”的教育模式。道德教育课堂要充分发挥理论性强、系统性强的优势，提升其对“虚拟实践”教育模式的理论支撑和价值引导。此外，高校要促成其他学科课程与道德教育的融合，针对学生在虚拟场域中的认知盲区和思想困惑给出专业性解答，继而将马克思主义理论话语转化成学生易于接纳和认同的话语元素，增强其对道德教育的认同感。

三 高校道德教育实践模型的应用效果分析

习近平总书记在党史学习教育动员大会上指出：“党的历史是最生动、最有说服力的教科书。”[13]中国共产党的历史是为实现民族独立、国家富强、人民幸福而不懈奋斗的历史，是中国共产党人光荣革命传统和伟大民族精神的集中反映。用中国共产党的历史教育当代大学生这一青年知识群体，既是培养社会主义事业接班人的重要精神资源[14]，也是高校开展道德教育的有效途径。基于此，本研究选取“大学生党史教育”作为高校道德教育的主题内容开展准实验研究，并利用量表、SPSS等工具测量分析模型介入前后的教学效果，以验证模型的应用效果。

1 研究对象

本研究选取华南地区S大学参与2021～2022学年第一学期“毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系概论”课程学习的76名本科生为研究对象，其中女生有44人、男生有32人。该课程主要讲授在新民主主义革命、社会主义革命和建设、改革开放和社会主义现代化建设、新时代中国特色社会主义历史进程中党的理论创新发展。从内容上讲，概论课就是理论化、系统化的党史学习教育[15]。

2 研究方法

本研究采用实验研究法，共开设三个专题，实验持续一个月，研究计划如表1所示。

表1 实验研究计划

表2 单组前测、后测时间序列准实验研究设计

本研究采用单组前测、后测时间序列准实验，对模型的应用效果进行评价，其研究设计如表2所示。其中，自变量（X）为模型应用，因变量（Y）为大学生道德教育水平的变化。本研究首先对大学生党史教育效果的现状进行前测，分析当前大学生党史教育效果的初始水平和存在的问题。随后，本研究通过前测结果（O0）分析，调整模型的实施方法，有针对性地应用模型提升大学生的党史教育效果；同时，根据模型设计三个专题实验，并根据实验结果对模型进行调整和优化；每个专题实验完成后，就对其党史教育效果的转变水平进行后测，得到三次后测结果（O1～O3）。最后，本研究对比分析前后测数据之间的差异，检验模型的应用效果。

3 研究工具

本研究在搜集、整理和分析大量相关文献的基础上，从党史教育的目标、内容、形式等角度，自编“大学生党史教育效果测评量表”作为本研究测量大学生党史教育效果变化水平的测量工具，其评价指标包含三个维度、共7个题项：①权威性；②示范性；③影响力；④逻辑性；⑤恰当性；⑥熟悉性；⑦亲和性。其中，题项①②③属于“主导力”维度，题项④⑤属于“说服力”维度，而题项⑥⑦属于“吸引力”维度。本研究采用李克特五点量表计分，从“完全不符合”到“完全符合”依次记为1～5分，并采用SPSS 19.0进行数据统计分析。

为保证研究数据的可靠性，本研究首先对“大学生党史教育效果测评量表”进行信效度检验。经计算，总量表的Cronbach’s α值为0.947，“主导力”“说服力”“吸引力”的Cronbach’s α值分别为0.879、0.886、0.861（都大于0.85），说明量表具有良好的信度。KMO和Bartlett检验结果如表3所示，可以看出：KMO值为0.914，Bartlett检验的Sig.值为0.000＜0.01，说明量表具有良好的结构效度。综上可知，量表所测量的大学生党史教育效果数据有效且可信度高。

表3 KMO和Bartlett检验结果

图2 各题项的前测平均分分布

图3 研究对象的四次测试平均分分布

四 分析与结论

1 数据分析

（1）前测数据分析

为掌握大学生道德教育的初始水平并分析其存在的问题，本研究通过“大学生党史教育效果测量量表”对研究对象进行前测。其中，七个题项的前测平均分分布如图2所示，研究对象前测得分的描述性统计结果如表4所示。基于前测相关数据分析，本研究发现：当前大学生道德教育初始水平不高，亟待提升。因此，利用人工智能技术提升高校道德教育效果具有一定的理论意义和实践价值。

表4 研究对象前测得分的描述性统计结果（n=76）

（2）后测数据分析

开展三个专题实验后，本研究分别统计前测和3次后测的数据，得到研究对象的四次测试平均分分布（如图3所示），可以看出：每次测试后，平均分分数都有明显上升，说明每次模型介入后都能提升大学生道德教育水平。同时，本研究对前测—后测配对样本进行t检验，结果如表5所示。表5显示，前测与后测1、后测1与后测2、后测2与后测3的双尾检验Sig.值均为0.000＜0.01，说明每次测试与前一次测试相比，大学生道德教育水平都发生了显著变化，结合图3的数据分析，本研究得出结论：模型能显著提升大学生的道德教育水平。

表5 前测—后测配对样本t检验结果

图4 三个维度的四次测试平均得分

图5 各题项的四次测试平均分分布

（3）各维度效果提升分析

三个维度的四次测试平均得分如图4所示，七个题项的四次测试平均分分布如图5所示，可以看出：每个专题实验在模型介入后，实验对象的测试平均分都有所提升。为了进一步分析各个维度的提升效果，本研究对前测与后测1、后测1与后测2、后测2与后测3的配对样本均进行了t检验，结果如表6所示。表6显示，三个维度的双尾检验Sig.值均为0.000＜0.001，说明前测在大学生党史教育主导力、说服力、吸引力上与后测3存在显著差异，结合图4、图5的数据分析，本研究得出结论：大学生道德教育的说服力、吸引力在模型介入后获得了显著提升；主导力在模型介入后也有所提升，但提升幅度较小。

表6 各维度前测—后测3配对样本的t检验结果

2 结论与建议

①实验结果表明，模型能显著提升大学生的道德教育水平，尤其是对说服力、吸引力两个维度的道德教育效果影响显著。基于此，一方面可以遵循“目标精准—施教精准—评价精准”的逻辑制定高校道德教育路径，以增强道德教育的准确性，进而增强说服力；另一方面可以提升云端实践场的仿真性，以强化现实感、强化认同感，进而增强道德教育的吸引力。

②各维度效果提升分析结果表明，模型对大学生道德教育主导力的提升幅度较小。究其原因，主要在于大学生的道德教育认知形成后不易被改变。需注意的是，人工智能并不能成为道德教育的主体，仅作为辅助工具使用。因此，教育工作者不能过于依赖人工智能，而应成为数据算法的掌控者；我国高校道德教育应依据社会主义核心价值观等确立基本算法的规则，应用人工智能落实立德树人的任务。

③前后测数据对比结果表明，模型对道德教育初始水平较低的大学生影响更大。基于此，高校教师宜加大对边缘学习者或后进生的关注，同时根据不同学习者的学习风格和偏好，开展智能技术支持下的个性化、精准化道德教育教学，推动人工智能与道德教育的深度融合。

五 结语

本研究首先基于人工智能对高校道德教育的影响分析，提出了要探讨的三个主要问题；随后，构建了人工智能时代高校道德教育实践模型，试图通过打造智能数据库、指定精准教育路径、设置云端实践场，来增强道德教育的主导力、说服力、吸引力；最后，通过准实验研究验证了模型的应用效果，对三个主要问题进行了回答。然而，受教学条件和教学计划限制，本研究仅针对“党史教育”专题开展相关教学实验，故结论可靠性还有待进一步证实。后续研究需拓展教育专题范围和实验对象规模，进一步明确人工智能时代高校道德教育实践模型在不同智能教学环境下的具体表达，并探讨高校道德教育的有效路径和实施策略。

[1]新华社.习近平向国际人工智能与教育大会致贺信[OL].

[2]谢幼如,黎佳.智能时代基于深度学习的课堂教学设计[J].电化教育研究,2020,(5):73-80.

[3]李丽.新时代网络思想政治教育话语权的建构路径研究[J].思想理论教育导刊,2019,(3):127-131.

[4]温旭.智能算法助推高校精准思政的逻辑进路[J].思想理论教育,2021,(7):81-85.

[5][9]崔建西,白显良.智能思政:思想政治教育创新发展的新形态[J].思想理论教育,2021,(10):83-88.

[6][8]胡华.智能思政:思想政治教育与人工智能的时代融合[J].思想教育研究,2022,(1):41-46.

[7]罗亮.人工智能驱动思想政治教育创新的时代价值与实践策略[J].思想教育研究,2021,(3):88-93.

[10]温旭.VR技术赋能高校思想政治教育教育的价值与应用[J].思想理论教育,2021,(11):88-93.

[11]胡小勇,孙硕,杨文杰,等.人工智能赋能教育高质量发展:需求、愿景与路径[J].现代教育技术,2022,(1):5-15.

[12]Sepasgozar S M E. Digital twin and Web-based virtual gaming technologies for online education: A case of construction management and engineering[J]. Applied Sciences, 2020,(13):4678.

[13]习近平.在党史学习教育动员大会上的讲话[M].北京:人民出版社,2021:2.

[14]中国文明网.党史教育:高校思想政治教育的重要课题[OL].

[15]黄蓉生,石海君.党史学习教育融入高校思想政治理论课的多维论析[J].思想理论教育导刊,2021,(9):109-114.

Research on the Practice Model of Moral Education in Colleges and Universities in the Era of Artificial Intelligence

WANG Dan-dan1HUANG Zhi-nan2

With the rapid development of artificial intelligence, moral education in colleges and universities has been affected by massive data, precise segmentation and cloud-based environment. With the focus on enhancing the dominant, persuasive and attractive power of moral education in colleges and universities, this paper constructed the practice model of moral education in colleges and universities in the era of artificial intelligence. In order to verify the application effect of this model, this paper conducted a quasi-experimental study with “Party history education for college students” as the theme content of moral education in colleges and universities. The results showed that the model could significantly improve college students’ moral education level, and the model had a significant effect on the moral education effect of two dimensions of persuasion and attraction, but the improvement of dominant power was small. Meanwhile, the model had a greater effect on college students with a lower initial level of moral education. The research results of this paper could provide reference for teachers to carry out personalized and precise moral education teaching with the support of intelligent technology, and help promote artificial intelligence technology to empower moral education.

artificial intelligence; moral education; colleges and universities; Party history education

G40-057

A

1009—8097（2022）07—0101—08

10.3969/j.issn.1009-8097.2022.07.012

基金项目：本文为2017年教育部人文社科规划项目“互联网+高校道德教育话语权研究”（项目编号：17YJC710081）、2020年度广东高校网络思想政治工作研究课题“高校网络意识形态话语权建构研究”（项目编号：GDWL20ZD04）的阶段性研究成果。

王丹丹，副教授，博士，研究方向为信息技术与思想政治教育，邮箱为545029120@qq.com。

2022年3月3日

编辑：小西