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■ 崔哲
在教育数字化转型与思政课改革深度融合的背景下，人工智能正推动思政课从标准化授课向个性化育人转型。思政教育者的观念直接决定其教育行为，要让思政教育者在人工智能驱动下科学完成教学角色的重新定位，就需要先认知技术对教育带来的双向冲击，进而主动适应技术变革。通过数据驱动学情诊断、智能适配教学内容、动态优化育人流程，AI（人工智能）辅助思政课精准教学模式能够逐步破解传统教学中供需错配、反馈滞后、评价单一等痛点，构建起技术赋能、价值引领的育人新体系，为落实立德树人根本任务提供了现代化路径。
精准教学模式的核心架构设计
AI辅助思政课精准教学模式以数据贯通、流程闭环为基础，搭建“技术底座－教学流程－评价体系”三位一体架构，确保精准化贯穿育人全环节。
技术底座是精准教学的基础保障，重点围绕“数据处理－智能分析－安全防护”构建三层体系。第一层为思政知识结构化体系，通过自然语言处理技术将统编教材、政策文件、理论文献转化为标准化知识图谱，标注核心概念、逻辑关联与价值导向，形成可调用的思政知识数据库。第二层为智能分析算法模块，依托机器学习模型对学生学习数据进行多维度分析，涵盖学习行为、知识掌握度、思维倾向等维度，生成动态学情画像。第三层为安全防护机制，建立数据加密、访问权限管控、内容审核三道防线，确保教学数据安全与意识形态导向正确，避免技术应用偏离育人主线。
教学流程以“精准诊断－动态适配－个性反馈”为逻辑，形成课前、课中、课后三阶段闭环。课前阶段通过AI工具采集学生前期学习数据、兴趣偏好、认知基础等信息，开展学情诊断，明确不同学生的知识薄弱点与思维困惑点，为教学目标制定与内容设计提供依据；课中阶段依托实时互动平台捕捉学生参与度、答题正确率、提问方向等动态数据，智能调整教学节奏与内容深度，实现“千人千策”的课堂互动；课后阶段根据学生课堂表现与学习需求，推送个性化复习资源、拓展材料与实践任务，同时通过智能答疑系统提供24小时伴学服务，填补课后学习的空白期。
评价体系突破传统结果导向的局限，建立科学的评价体系。定量评价通过AI自动采集学生学习时长、资源访问频次、作业完成质量、互动参与度等客观数据，形成可量化的学习行为指标。定性评价整合教师对学生思维深度、价值判断的主观评估，以及学生自评、互评对学习体验与收获的反馈。同时，引入动态追踪机制，对学生知识掌握、能力提升、价值观形成进行长期监测，生成可视化成长报告，为教学优化与学生个性化发展提供参考。
精准教学模式的关键实践路径
在架构基础上，AI辅助思政课精准教学通过三大实践路径落地，推动精准化从理念转化为实际育人效能。
学情诊断是精准教学的起点，核心在于突破传统经验判断的局限，实现多维度数据驱动的精准画像。一方面，拓宽数据采集范围，不仅涵盖课堂考勤、作业测试等传统数据，还纳入学生线上学习轨迹、讨论发言内容、实践活动参与情况等动态数据，全面反映学生学习状态。另一方面，通过算法模型对数据进行深度分析，区分知识薄弱型、思维欠缺型、兴趣不足型等不同学情类型，标注学生在理论理解、价值认知、实践应用等方面的差异化需求，为后续教学适配提供精准依据。
教学内容适配围绕“按需供给”展开，构建分层、动态的内容体系。针对不同学情类型的学生，设计基础型、提升型、拓展型三级教学内容：基础型聚焦核心知识点讲解，确保学生掌握理论基础；提升型侧重理论应用与思维训练，引导学生深化理解；拓展型结合社会热点、学科前沿与价值引领，拓宽学生视野。同时，建立内容实时更新机制，将党的最新理论成果、社会发展实践案例通过AI工具快速转化为教学素材，确保思政课内容的时代性与针对性，避免内容滞后问题。
互动环节通过智能化手段激活学生参与主动性，构建多维度互动场景。线上依托智能问答系统，为学生提供即时化、个性化答疑，针对不同学生的疑问提供分层解答，既满足基础认知需求，又回应深层理论困惑。课堂内通过实时互动平台开展分组研讨、观点辩论、快速答题等活动，AI实时统计互动数据，反馈学生参与情况与观点倾向，帮助教师及时调整互动策略。此外，搭建协同学习平台，支持学生跨班级、跨专业组队开展理论探究，AI辅助分配任务、梳理讨论逻辑、汇总成果，提升互动的深度与广度。
当前，AI辅助思政课精准教学模式仍处于深化实践阶段，未来需从资源整合、技术融合等方面持续优化，提升模式的成熟度与推广性。在资源整合方面，推动跨区域、跨高校思政教学资源共建共享，建立全国性AI思政教学资源库，整合优质知识图谱、虚拟实践场景、互动教学工具等资源，降低单一高校的技术与资源建设成本。在技术融合方面，加强AI与大数据、虚拟现实、区块链等技术的深度融合，提升学情诊断的精准度、教学互动的沉浸感、评价体系的可信度，推动精准教学从数据驱动向智能感知升级，助力思政教育向个性化、科学化形态持续发展。
（作者单位：渭南师范学院传媒学院）
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