□ 杨萍萍

在国家教育数字化战略与立德树人根本任务的双重驱动下，思政教育正加速从“单一课堂”向“线上+线下”“双课堂”模式迭代。线下课堂凭借师生实时互动实现价值引领与理论深度传递，线上课堂则依托平台优势突破时空限制、延伸学习场景，二者应形成协同育人合力。但实践中，“双课堂”容易陷入数据不通、内容脱节、反馈滞后的困境，如线下考勤、讨论等过程性数据难以与线上学习时长、作业情况互通，线上资源多为线下内容的简单复制，教学评价也局限于“线下考完、线上判完”的状态，一定程度上制约着思政教育的精准性与实效性。人工智能（AI）的发展为摆脱这一困境提供了机遇。数据挖掘、深度学习、智能推送等功能能够打通“双课堂”的数据壁垒，实现内容的精准匹配，构建实时反馈闭环。

搭建“全场景数据整合平台”，筑牢衔接的数据底座

数据是AI实现“精准”的前提，需打破“双课堂”数据孤岛，构建覆盖教、学、评全流程的一体化数据体系。在数据采集环节，需依托智能硬件与平台实现“线下数据线上化”。线下智慧教室可通过智能考勤终端自动记录学生到课情况，借助互动白板采集学生答题、批注数据，通过摄像头与语音识别技术捕捉课堂发言频率、肢体语言；线上学习平台则需精准抓取学生的课程观看轨迹、作业提交质量、讨论区发言内容与情感倾向，同时接入学生的思政实践数据，形成“理论学习+课堂互动+实践应用”的全维度数据链。通过AI技术完成数据的“清洗与结构化”。利用异常值检测算法剔除无效数据，借助自然语言处理技术将讨论区文本、课堂录音转化为关键词向量，通过图像识别技术分析课堂专注度数据，确保数据从“碎片化”转为“可用化”。搭建安全共享的思政教育数据库。采用区块链技术实现数据分布式存储与加密，教师通过身份认证可获取学生的完整学习轨迹，并将其用于教学设计；学生可查看个人数据报告，明确学习薄弱点；学校管理层面则能依托数据进行教学质量评估，为“双课堂”衔接提供坚实的数据支撑。

设计“个性化内容匹配机制”，强化衔接的重要载体

内容衔接是“双课堂”协同育人的重点，需借助AI实现“线下重点”与“线上内容”的深度互补，避免重复或脱节。一方面，基于AI学习画像实现“一人一策”的内容推送。通过深度学习算法分析整合后的学生数据，生成包含知识掌握程度、思想动态、兴趣偏好的三维画像：针对线下课堂中对马克思主义基本原理理解较浅的学生，AI自动推送原理动画、案例解析微课；对乡村振兴话题感兴趣的学生，精准匹配实践案例、专家访谈等拓展资源；对红色文化认同度有待提升的学生，优先推荐红色故事短视频、虚拟展馆链接，让线上内容成为线下教学的精准补充。另一方面，利用AI生成技术打造“场景化互动内容”。结合线下教学目标，将抽象理论转化为线上可交互形式。在“社会主义核心价值观”教学中，线下课堂讲解理论内涵后，AI在线上生成“价值观主题辩论机器人”，学生可通过对话辩论深化理解；在“党史学习教育”单元，AI利用虚拟仿真技术还原长征、延安时期等历史场景，学生线上沉浸式体验后，线下课堂围绕“场景中的精神内涵”展开讨论，形成“线上感知—线下深化”的内容闭环。同时，AI需实时跟踪学习进度，动态调整内容策略。若学生线上提前掌握了“生态文明建设”基础知识点，AI在课前推送相关热点议题至线下课堂，供教师组织小组研讨；若线下课堂发现学生对“共同富裕”实践路径理解不足，AI课后自动推送地方实践案例与练习题，确保内容衔接的及时性。

构建“实时化评价反馈闭环”，优化衔接的效果保障

评价反馈是“双课堂”衔接持续优化的保障，需通过AI实现多维度评价、双向反馈、动态调整。在评价维度上需突破“只评知识”的局限，构建“知识+能力+价值”三维评价模型。知识层面，AI自动批改线上作业与线下随堂测验，分析错误类型；能力层面，通过自然语言处理技术评估学生讨论区发言、实践报告的逻辑思维与表达能力；价值层面，借助情感分析技术识别学生文本、发言中的情感倾向，生成可视化评价报告。在反馈环节，实现“教师—学生”双向实时反馈。教师通过报告明确教学调整方向，如数据显示学生对“法治教育”案例理解不足，线下课堂就可增加案例教学，AI同步推送相关法治短视频至线上；学生通过报告清晰掌握自身短板，针对性开展线上补学或线下互动，避免“学无方向”。在优化环节，AI依托长期数据积累持续迭代衔接策略。通过强化学习算法分析“内容推送—学习效果”的关联。若发现“红色虚拟场景+线下讨论”的组合能显著提升学生参与度，AI会增加此类内容的生成频率；若线上习题与线下知识点重复率高，AI将自动精简冗余内容，确保“双课堂”衔接始终朝着高效、精准方向优化。

AI赋能思政“双课堂”精准衔接，并非简单的技术叠加，需注意AI始终是“工具”而非“主导”。未来，随着AI技术的迭代，“双课堂”衔接将更趋智能，但也要始终以立德树人为根本，让技术真正服务于思政教育的核心目标，实现“以技术促衔接，以衔接育新人”目标。

（作者单位：南通理工学院；本文系2025年度江苏省社科应用研究精品工程高校思想政治教育专项课题“基于 AI赋能的思政‘双课堂’精准衔接机制研究”〈项目编号：25SZC-043〉、国家社科基金资助高校思政课研究专项重点项目《高校“大思政课”实践机制建构中若干关键性问题研究》〈批准号：23VSZ020〉阶段性成果）