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（来源：上观新闻）
在推进人工智能与各行业各领域深度融合的战略导向下，人工智能与思想政治教育的有机融合可以为提升思政课质量和水平赋予新动能。这不仅是技术应用的简单叠加，更是教育底层逻辑的重构、教育理念的升华、教育模式的变革。
人工智能赋能大思政课建设刻不容缓——
人工智能赋能大思政课建设，要求超越传统课堂的边界，构建课内与课外贯通、理论与现实结合、历史与未来对话的育人新格局。目前，思想政治教育教学中出现的一系列结构性、系统性困境，究其原因主要表现为以下四个矛盾：
一是粗与精的矛盾，思政课教学存在“粗放型”教学供给与“精准性”学生需求的矛盾。
研究显示，思政课教学一定程度上存在“大水漫灌”的现象。面对专业不同、个性鲜明、认知水平参差、兴趣点迥异的一个个学生，宏大的理论、深邃的思想不易与其专业特色、知识基础、认知风格相宜，难以有效转化为个体可感知、能理解、易共鸣的具体认知。
展开剩余83%加之教学节奏的同步化，较难根据学生个体的理解速度进行自适应调整，会出现一部分学生“跟不上”、另一部分学生“吃不饱”。此外，教师对学生思想动态、知识掌握与价值内化程度的评估主要依赖阶段性考试或课后作业，缺乏实时、持续、伴随式洞察和及时调整。
二是少与多的矛盾，有限的教育资源与多样场景需求存在矛盾。
大思政课强调社会大课堂，但将广阔的社会资源有效转化为可及、可感、可用的教学资源，面临诸多挑战。比如，优质的思政资源往往集中在少数名校、名师手中，难以普惠共享，也缺乏系统性的数字化整合与教学化设计。
加之红色场馆、实践基地、行业案例等优质资源遍布全国各处，客观上存在时空限制；组织大规模学生进行实地考察，会面临成本、安全、教学计划协调等多重条件；场景体验扁平化，即使能够抵达现场，对历史事件、宏大叙事的内在逻辑与情感冲击，也往往难以实现深度沉浸与共鸣，难以实现课程内容与时代的同频共振。
三是单独与系统的矛盾，师资个人的“单打独斗”与育人任务的“系统性”存在矛盾。
思政教师个人与专业课教师、辅导员、社会导师之间存在协同育人壁垒，难以形成真正有效的系统性合力。同时，教学方法需要突破“我讲你听”的传统模式，互动性、沉浸感和个性化的教学方式创新需要引入新的工具与模式。
四是点与面的矛盾，大思政课建设成效需要及时全面的综合评价。
传统的评价维度比较单一，“重知识轻素养”，笔试仍占主导，对学生理论认知、价值认同、情感态度、行为表现的考核手段有限，难以更全面反映学生思想、政治、道德、法治等素养的复杂、内隐、长期性变化，难以精准衡量学生思想观念的真正内化与素养能力的全面提升。
加之“重结果轻过程”的单一维度，缺乏对学习过程中互动、思考、转变、践行关键节点的记录与系统性综合分析，过程性评价不足，且“重个体轻生态”，对课程本身、教学共同体乃至育人生态的整体效能评估缺乏综合数据支撑。
人工智能赋能大思政课建设的内生逻辑——
运行机制耦合：数据驱动与价值传递的统一。人工智能赋能大思政课建设，不是简单的技术应用，而是深刻的理论契合与时代必然。从运行机制看，传统的思政教育依赖教师的经验积累和直观判断，会存在低效、针对性不强的困境；人工智能通过机器学习、数据分析及挖掘等技术，可以多维度地把握学生的思想动态、认知特点和成长需求，有助于突破粗放的低效教育逻辑，高效实现“一人一案”的转变。
形态结构契合：智能系统与育人系统的同构增强。人工智能技术作为智能时代的“基础设施”，其系统化、网络化、智能化的结构特征与思政教育全员、全过程、全方位育人的系统要求存在结构同构。
横向上，人工智能推动学校、家庭、社会育人资源的整合。借助智慧教育平台可整合优质思政教育资源，社会实践基地的红色资源可通过智能技术转化为虚拟仿真教学模块。这种整合不是简单的资源叠加，而是基于数据流和价值链的有机转化创新。
纵向上，人工智能促进大、中、小学思政课的有效衔接、一体化、系统化。通过学习内容及路径分析，识别各学段思政教育的内容断层和重叠，从而修正教学方案，实现动态的螺旋上升。小学的启蒙、中学的探究性训练、大学的思辨性研习，在智能技术的加持下可构建连贯的成长阶梯，避免割裂的碎片化培育，真正达成系统化育人、综合性成就人。
时代发展必然：智能革命与教育变革的交汇。每一次技术革命都会催生教育的深刻变革：农业时代的口耳相传、工业时代的班级化授课、信息时代的网络教学，无不打上技术变革的深刻烙印。数智化时代的到来，也必然会催生与之相适应的教育新形态。
更重要的是，智能技术本身蕴含着价值负载和意识形态属性。算法设计者的价值倾向、训练数据的选择偏见、应用场景的思想预设等，都会影响智能系统的输出结果。由此，人工智能赋能大思政课建设，不仅是技术应用问题，更是意识形态战略问题。
人工智能赋能大思政课建设的应用模式——
拓展“沉浸交互”教学场景的时空维度。人工智能驱动的虚拟现实、增强现实与数字孪生技术，能够跨越物理时空限制，搭建“穿越时空”的大思政实践课堂，逼真再现历史场景、未来图景及社会现场，实现沉浸交互及情境教学。大语言模型可创建拥有庞大知识库的虚拟历史人物或时代楷模，让学生实现穿越时空的“面对面”对话。
基于人工智能技术，还可构建虚拟空间及场景，模拟“乡村振兴决策模型”“重大工程现场”“国际关系博弈沙盘”等复杂情境，进而让学生通过扮演不同角色，在应对虚拟挑战中深刻理解国家战略的复杂性与必要性，提升综合素养，体验更广阔的思政教育和熏陶。
这些人机共生、虚实融合的教学场景，将抽象理论转化为可感知、可参与、可交互的体验，破解思政课“理论悬浮”难题，显著增强思政教育的感染力和成效。
重构“师—机—生”三元协同的新型教学共同体。借助于智能助教、智慧伴学、自主学习等平台应用，创构“师—机—生”三元协同的新型教学共同体，让大思政课以“师”为引、以“机”为翼，拓展丰富学生的学习内容、学习过程、学习监督及学习成效。
人工智能打造的数字思政教育助理，可以承担重复性工作，通过智能备课与资源生成，使教师从繁重事务中解放出来，从而更专注于价值引领、思想启迪和情感交流等高阶育人活动，进行更有创造性的教学互动和针对困惑的个性化辅导。
人工智能可根据教师给出的关键词、主题句或观点，从海量的党史文献、政策文件、学术论文、教材著作、社会热点及新闻报道中，快速梳理出与教学主题相关的教学案例、图解理论、视频脚本、知识图谱、典型案例等，构建融通文本、图像、音视频的思政资源库，有力提升备课效率和配适度。
坚守“价值引领、技术向善”的智能思政教育伦理。人工智能也是一把双刃剑，如数据幻象、算法歧视、信息茧房等可能引发思维局限、推理缺失、认知失衡等。要确保AI算法模型和设计内容科学服务于提升学生的理论理解、价值辨析、信念内化和实践能力，以防止可能引发的错误思潮传播、理论表述失真、价值观偏差，避免严重侵蚀课程内容真实性与科学性的人工智能“幻觉”风险。
一方面，强化教师的鉴别引领作用。学校和教师应对AI生成的教学设计、案例、内容表述等进行专业性、政治性和价值性的实质性审核、校正与升华，确保服务于思政教育的知识传授、能力培养与价值塑造三重目标。要注入思想性、批判性思考，教会学生辨别信息真伪、理解算法局限的能力，避免“娱乐化”和“泛技术化”。
另一方面，强化透明、公开、可靠、可控、安全的技术底线和伦理。坚持技术善治与育人初心的统一，警惕算法偏见与歧视、注重数据隐私与安全，保障个体隐私与数据安全。
总之，要用好人工智能，推动大思政课建设迈向智能化、精准化、人本化的新阶段，让大思政课真正“活”起来、“动”起来、“潮”起来，使之成为一门有深度、有力度且更有温度的人生必修课。要以价值理性引领技术理性，让人工智能这个“变量”转化为赋能大思政课建设、培育时代新人的“增量”，将大思政课建好、建活、建强。
（作者为上海电子信息职业技术学院马克思主义学院教授李政宁）
原标题：《思政课教学“大水漫灌”现象怎么破解？要让这个“变量”转化为“增量”》
栏目主编：王珍 文字编辑：理论君 题图来源：上观题图 图片编辑：徐佳敏
来源：作者：李政宁股票配资越大配资
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