人工智能赋能课程思政评价创新发展论析

摘" " 要：课程思政评价是课程思政建设的重要环节，当前课程思政评价存在评价主体局限、评价内容片面、评价方式单一、评价功能窄化的困境。作为新一轮科技革命典型代表的人工智能，将其应用到课程思政评价中，有助于评价主体多元联动，评价内容契合素养“增值”，评价方式凸显智能化，评价结果更具针对性。要使人工智能更好地赋能课程思政评价，必须树立科学的评价理念，搭建数字化评价系统，防范化解技术风险，健全评价保障机制。

关键词：人工智能；课程思政评价；创新发展；实践策略

中图分类号：G641" " " " " 文献标识码：A" " " " " 文章编号：1002-4107（2025）02-0054-04

当前，人工智能技术迅速发展，数据价值日益凸显，《深化新时代教育评价改革总体方案》指出：“创新评价工具，利用人工智能、大数据等现代信息技术，探索开展学校各年级学习情况全过程纵向评价、德智体美劳全要素横向评价。”[1]评价是教育改革的指挥棒，是整个教育过程的重要环节。作为思想政治教育新模式、新样态的课程思政，对其建设效果进行评价不仅能够为课程思政改革创新提供指引，还能为课程思政的科学化和时代化发展提供决策依据。新时代深化课程思政评价改革应充分把握人工智能技术，突破传统评价主体、评价内容、评价方式、评价结果等方面的局限性，提升评价的智慧化水平，从而更好地服务于人才培养的高质量发展。

一、当前课程思政评价的现实困境

课程思政评价是一项复杂的系统工程，从目前学者研究成果和高校实践来看，课程思政评价主要从学生发展、教师教学、课程建设三个维度开展，并取得了一定成效。但是评价主体局限、评价内容片面、评价方式单一、评价功能窄化一直阻碍着课程思政评价创新发展。在新时代不断赋予课程思政新使命的历史条件下，更要直面课程思政评价困境，为课程思政评价创新发展提供方向指引。

（一）评价主体局限，难以形成多元协同

“‘思政性’评价不以课程专家或课程思政建设负责人作为评价的主导者，而是在特定课程评价范畴形塑多元评价主体。”[2]从现实情况看，课程思政评价从学生发展的维度者，评价主体以校内任课教师为主；从教师教学的维度者，评价主体主要由督导、同行以及学生组成；从课程建设的维度者，主要是专家、教师以及课程管理者参与评价。由此可见，无论从哪个维度来看，课程思政评价主体目前都主要局限在校内的同行、专家、督导、教师以及学生，其他相关利益主体很少参与评价，不能有效形成校内外、课内外多主体参与的格局。同时，校内评价主体对参与评价过程的角色定位缺乏共识，加之信息流通不畅，双方信息不对称，主体间交流受限，导致评价主体间的利益冲突和评价主体的价值需求不能得到及时解决和满足，造成评价主体之间割裂，在有限的主体间也未能形成多元协同。

（二）评价内容片面，忽略价值层面发展

评价内容选取既是开展课程思政评价的关键一环，也是评价结论是否有效的核心所在。然而，在开展课程思政评价的实际过程中，由于传统的方法很难监测到思想内隐的发展，因此对学生发展的评价多偏重学生的认知能力等外在表现方面，对于学生的价值追求，特别是学生的情感和意识等内心思想动态以及日常行为习惯的设定不足。对教师教学的评价仅停留在教学内容的完成度以及思政元素呈现上，对于教学内容的思想价值，特别是思政元素与专业课教学内容的融合度考虑不足。对课程的评价多关注教学目标是否清晰，教学过程是否完整，对于课程的价值功能，特别是课程教学材料开发是否符合内容供给要求以及课程是否有利于学生思想道德素养进阶式发展探求不足。由此可见，目前课程思政评价内容与提升学生思想政治素养的目的、专业课教师挑起“思政担”、课程发挥育人责任的作用相距甚远，不利于教师提升教学质量，不能更好地促进学生全面发展。

（三）评价方式单一，影响评价实际效果

在信息化时代，课程思政数字化发展对课程思政评价精准化和实效性提出了新的要求。然而，无论是从学生发展还是从教师教学、课程建设维度出发，目前课程思政的评价方式都比较单一，大部分是以传统的成绩考核、学生和教师系统评分、问卷调查、访谈、定时督查等方式进行评价，难以动态反映评价对象的状态。一方面，单一的评价方式存在信息内容搜集不全面、信息类型不够清晰、信息管理手段欠缺等问题，这就导致课程思政评价往往是在信息不全面的情况下进行，难以反映课程思政评价育人效果的全貌，评价的有效性不足。另一方面，当下处于信息大爆炸时代，评价对象思维活跃，思想多变，同时情感、观念以及意识等在教育环节中所表现的形态也多种多样、各有所异，评价过程变得更加动态，传统的终结性评价方式无法全面反映教育环节中评价对象的发展变化，降低了课程思政评价的整体性和客观性，最终影响评价结果的信度与效度。

（四）评价功能窄化，降低价值引导效果

课程思政建设是一个不断完善的过程，决定了课程思政评价需要在动态中去衡量和判断发展过程中现有的问题和可能出现的问题，为课程思政未来发展指明了前进的方向。但从具体实践来看，在以结果为导向的观念影响下，课程思政评价通常倾向于关注表面且显性的静态评价结果，难以体现评价的价值引导和价值建构功能。一般来说，教育评价功能包括甄别（即鉴定）与选拔、导向与激励、监督与检查、诊断与调控等几方面[3]。在现行的课程思政评价实践中，为了保障评价的规范性、评价结果的可用性，评价更多地以静态结果呈现，最终表现为量化的分数或者等级，评价功能逐渐窄化，其甄别与选拔功能备受追捧，阻碍了评价的改进、激励和预测功能的发挥。同时，评价的甄别功能往往注重结果，忽略过程导向，无法全面反映各个教育因素的发展变化过程，消解了课程思政评价所包含的思想价值、社会价值和人的主体性价值。因而，课程思政评价结果具有强烈的工具性和服务性，遮蔽了评价结果满足不同评价主体需求以及促进评价对象个性化发展的潜在价值。

二、人工智能赋能课程思政评价的应然样态

随着互联网的普及以及现代化信息技术的蓬勃发展，智能技术逐渐应用到教育评价中，在人工智能和教育测量研究的相互渗透下催生了智能化测评这一新兴领域[4]。在人工智能技术的赋能下，课程思政评价的主体、内容、方式和结果都展现出新的活力和生机，课程思政评价体系得到创新性发展。

（一）协同交互，评价主体多元联动

课程思政评价不仅需要多主体参与，还应在多个主体之间形成协同。借助人工智能技术，通过加强评价主体间互动、增进评价主体间交流，打破了传统评价主体间“零交流”的现状，最终形成各评价主体间相互配合、协调合作的局面。

第一，充分发挥评价主体的主观能动性，形成多元参与的评价格局。依托智慧校园、智慧课堂、在线学习APP搜集教育全过程信息数据，建构起综合型智能化数据库。该数据库针对可参与评价的主体定时定期开放，为各评价主体查找所需数据提供便捷的方式和网络空间，突破时空限制，让各评价主体能够平等参与到评价过程中。同时，多元主体参与的方式充分发挥了不同人员在课程思政评价体系中的价值作用，满足了不同主体的价值追求，提高了评价主体参与的主动性和积极性，促进了评价主体从“单一化”到“多元化”，从“被动”到“主动”的转变，协同构建课程思政评价共同体。第二，构建利益主体间协同交互的评价联动机制。通过人工智能平台的大数据分析汇总并分类不同主体的评价结果，评价主客体借助智能共享平台实时反馈各自的诉求和建议，评价主体与评价对象就相关评价结论进行无差别沟通，形成不同主体交流互动的专有对话模式，从以往的“评和被评”的单向关系变成“协商对话、多维联动”的双向互动关系，弥合不同评价主体的利益分歧。

（二）数字赋能，评价内容契合素养“增值”

基于AI智能监控、AR穿戴设备、移动平台和智慧校园等信息技术全过程、全场景搜集评价所需的信息数据，将思想动态、情感表达、行为方式等非认知层面的内容数字化，使课程思政评价内容契合价值追求成为可能。围绕知识水平、道德素养、专业能力和价值取向四个维度，基于人工智能技术支持，按照课堂外显数据、课外行为数据、内隐情感数据、学习认知数据等构建“四维多元”的课程思政评价内容体系（如图1所示）。课堂外显数据是指利用AI智能监控搜集到的师生在课程全过程的面部神情、言语表达、手势动作等数据，这些数据为评判课程育人成效提供依据。课外行为数据是指依托智慧校园搜集到的关于场景环境、言语表达和肢体动作等数据，为评判学生的道德品质和思想行为提供可能。内隐情感数据是指学生穿戴AR设备进行课程思政虚拟实践活动时所呈现的心率指标、脑电信号和心情状况等数据，量化学生的价值情感。学习认知数据是指在移动平台终端，通过汇集智慧学习、学业成绩和教育网络等数据，衡量学生掌握思想政治教育知识的水平。通过搜集课内外行为表现数据，采集内隐情感数据和学习认知数据，整理分析课程思政在知识传授、思想引导和行为培养等方面取得的效果，归纳学生在知识水平、道德素养、专业能力和价值取向等方面的表现，为全方位评价学生提供数据来源与支撑。

（三）数据驱动，评价方式凸显智能化

毛泽东同志曾指出：“我们不但要提出任务，而且要解决完成任务的方法问题。”[5]因此，人工智能技术为增强课程思政评价的科学性和实效性提供了新的方法和思路，让课程思政评价方法从经验主导以小数据评价转为以“数据驱动”为关键的全样本数据评价。

数据驱动的课程思政评价方式是借助信息化技术形成“大数据技术+推荐算法+多模态分析+可视化

反馈”的评价方法体系（如图2所示）。一是评价数据采集。人工智能技术实现了对教与学全过程的跟踪和监测，利用物联网、智慧校园、智能视频监测等工具对教学全过程数据进行抓取，采集全要素数据，提高评价依据的客观性。二是评价数据分析。综合运用人工智能的推荐算法，对数据进行筛选、分类和定位，利用多模态分析，寻求数据蕴含的价值取向，归纳总结被评价对象德智体美劳方面的行为数据，充分掌握学生在专业能力、政治认同、价值取向、道德品质和思想素养等方面的表现。三是评价数据反馈。利用可视化技术，将课程思政评价的政治认同、知识能力、思想素养等内容以饼图、热力图、雷达图的方式呈现，推动人工价值判断和机器数据感知相结合，融合定性评价和定量评价，增强评价反馈的实效性和科学性。

（四）精准评估，评价结果更具针对性

依托人工智能技术，发挥精准评估功能，满足评价对象日益增长的个性化诉求，让不同评价主体的需求得以实现，纾解评价结果供给与评价目标需求的矛盾，让评价结果真正发挥应有的价值。一方面，促进个性化发展。个性化评价是实现个性化发展的保障，对学生实行个性化评价也是马克思主义所倡导的“人的全面而

自由的发展”的表现[6]。人工智能改变了传统仅靠小数据分析信息而对无形的海量数据信息无法分析导致评价过于片面的困境，大数据技术通过采集学生思想动态、个体行为、学习风格等过程性动态数据，对受教育者进行“立体画像”，利用数据分析模型和聚类算法，生成个性化学情报告，再根据学情报告对学生进行个性化评价，基于个性化评价促进学生个性化发展。另一方面，促进评价甄于完善。依托人工智能技术，所有的教与学场景都处于可数字化范围内，学校智慧教育中心的数据库全时段全方位收集、分类和储存数据，针对不同的评价指标，利用算法数据分析模型筛选所需数据，生成独有评价报告。例如，对于学生思想政治素质发展的评价。大数据根据评价指标自动提取学生言语认知数据、蕴含价值选择的行为数据、基于专业课对思想政治教育元素认识的量化成绩相关数据，运用指标模型分析后得出的报告帮助学生进行自我评价和反思，促进个性化发展。对于教师教学来说，大数据依据指标自动筛选出不同专家对于课堂教学效果评价、教案评价以及师生课堂互动等相关数据，运用算法模型分析后形成的课程思政“教”的评价，有利于教师认识到目前的教学方式是否真正将价值内核传递到学生思想中，教学模式的选取是否让学习的过程更加有效，目前的课堂是否达到了课程思政的教育目标。对于学校管理层来说，运用大数据技术自动调取和分析学生发展、教师教学、课程建设三个层面的评价结论，从宏观上调整和完善课程思政评价指标，从而保证学校对于课程思政的相关决策更加及时、有效。

三、人工智能赋能课程思政评价的实践策略

人工智能背景下的课程思政评价创新发展是一项复杂性、长期性工程，必须按照国家人工智能发展规划和课程思政评价改革的要求，主动挖掘积极因素，克服消极因素，推动课程思政评价智能转型。

（一）理念引领：树立科学的评价理念，为课程思政评价指方向

思维作为能够反映人的认识能力和实现认识自我更新的系统，必须是开放的[7]。因此，在人工智能时代，高校要树立科学的评价理念，增强以数据驱动课程思政评价创新的主动性。第一，树立工具理性与价值理性融合发展的理念。一方面，要坚持以人为本，凸显鲜明的价值导向这一本质要求。以数据驱动课程思政评价创新，要坚持以人的自由全面发展为出发点和落脚点，把落实立德树人根本任务贯穿整个评价环节，强化课程思政的价值引领作用。另一方面，要坚持在守正基础上创新的理念，强化大数据思维，增强信息技术应用的意识，在遵循课程思政发展本质规律的基础上，结合现代化信息技术实现课程思政评价的创新发展。第二，树立人机协同理念，坚持人主导机器，各司其职、协同配合的观念。评价主体基于人工智能技术生成的可视化分析报告，充分发挥主观能动性，结合自身经验进行二次判断，形成初步的评价结论，再通过融合智能报告与人工智慧，生成干预和完善意见，并不断反复直到最终形成对评价对象全方面的评价。从原有经验主导的价值判断过程，到人机协同的循证化个性诊改，是数字化转型赋能课程思政评价理念创新的体现[8]。

（二）系统建构：搭建数字化评价系统，为课程思政评价筑基石

课程思政评价智能化发展是一项系统性的工程，科学有序地搭建评价系统是保障评价体系高效运行的重要基础。第一，形成共享数据系统。课程思政评价涉及繁杂多样的数据信息，不仅包括校内收集的师生、教学等数据信息，还涉及校外第三方对人才培养质量评价的数据信息，只有将这些数据信息融会贯通，才能破除数据孤岛现象，形成相互学习、交流、借鉴的局面。因此，必须构建统一的课程思政评价内外互通的信息系统，实现共享内外关联数据和资源利用最大化。第二，明确评价指标系统。借助大数据技术，将全部收集的评价指标内容数据汇聚成库，借助指标模型对指标进行分析和遴选，将指标类型分类，同时赋值指标权重，构建系统的指标体系。在此基础上，借助算法分析和变量模型，从价值维度、结构维度出发，对评价指标系统中的指标类别和占比进行科学的考量，在完善现有评价指标的基础上挖掘课程思政潜在的、真正有意义的待开发指标。第三，完善评价算法系统。课程思政评价的价值指向是提升人的思想道德素质，实现人自由全面的发展。所以，算法必须将主流价值嵌入自身运转体系，并在运行过程中成为主要驱动力量，让技术具有鲜明的政治导向和突出的价值取向。

（三）风险规避：防范化解技术风险，为课程思政评价清障碍

目前，人工智能技术应用到课程思政评价还处于自发状态，要实现从自发到自觉的跨越，需要加强对人工智能评价风险的监测和预警。第一，提前预估风险，着重关注数字化评价带来的不良影响以及潜在风险，“大数据时代拉开了序幕，带来机遇的同时也带来了巨大的挑战，个人隐私保护面临着巨大的挑战”[9]。学生数据的泄露、个人隐私受到侵害等问题层出不穷，将其发生概率较大的风险问题进行重点标注并及时解决，最大程度降低损失。第二，辨析风险源头。归纳风险类别，直击风险的源头，找出风险产生的根本原因，是由于人工智能技术本身，还是课程思政评价要素缺陷，亦或是外部其他因素影响，对风险产生缘由进行归类。第三，及时化解风险，就技术本身而言，要引进专门的技术人员，更加专业地实现对数据全过程的监控、分析和保存，同时制定相关的规章制度，为风险防范提供制度保障。就课程思政评价要素而言，高校要树立数据分类、治理的意识，同时选定数据负责人，严格监控课堂内外数据的使用，寻找课程思政评价数据收集和保护师生隐私的平衡点。除此之外，政府要大力完善系列法律法规，不断加大对信息泄露的惩罚力度，以制度保障人工智能技术应用到教育领域的安全性和稳定性。

（四）机制保障：健全评价保障机制，为课程思政评价增动力

人工智能赋能下的课程思政评价活动是一个复杂多变的系统，不仅涵括课程思政评价主体、客体、手段、结果等要素，还涉及数据的采集、储存和管理等元素。这一系列的有效运转需要构建强有力的保障机制。第一，完善数据运行机制。深化现代信息技术与教育教学的深度融合，在深入研究课程思政的新形势和新特点基础上，监管数据使用，强化数据治理，完善人工智能融入课程思政评价相配套的数据运行机制和制度建设，为推动课程思政评价改革提供强有力的支撑。第二，优化人才引培机制。在数字化场景下，数据是最基本、最重要的资源，合理运用数据是课程思政评价智慧化发展最基本的要求，引进、培养复合型人才和大数据专业人才等则是实现这一要求的重要保障。因此，高校不仅要引进智能化技术人员，提高数字化评价的专业程度，还要定期开展培养教师的数字素养和技能的专题培训，提升教师数据素养。同时，加强对技术人员的思想政治教育，只有技术人员与专业教师形成深度互动，才能进一步提升课程思政数字化发展的实效性。

参考文献：

[1]" 新华社.中共中央 国务院印发《深化新时代教育评价改革总体方案》[EB/OL].（2020-10-13）[2023-03-09].http：//www.gov.cn/xinwen/2020-10/13/content_5551032.htm？version=2.5.40020.452amp;platform=win.

[2]" 张瑞，覃千钟.课程思政教学评价：内涵、阻力及化解[J].教育理论与实践，2021（36）.

[3]" 鹿星南，郭文良.教育评价存在的问题及改进策略[J].教育探索，2015（4）.

[4]" 骆方，田雪涛，屠焯然，等.教育评价新趋向：智能化测评研究综述[J].现代远程教育研究，2021（5）.

[5]" 毛泽东.毛泽东选集：第1卷[M].北京：人民出版社，1991：139.

[6]" 马克思，恩格斯.马克思恩格斯全集：第44卷[M].北京：人民出版社，2001：683.

[7]" 钱学森.关于思维科学[M].上海：上海人民出版社，1986：201.

[8]" 谢幼如，邱艺，章锐，等.数字化转型赋能高校课程思政的实施进路与评价创新[J].中国电化教育，2022（9）.

[9]" 刘文博，刘吉.人工智能时代高校思想政治教育面临的变革与挑战[J].学校党建与思想教育，2020（13）.