□ 刘雨荷

习近平总书记强调：“充分发挥人工智能优势，加快发展伴随每个人一生的教育、平等面向每个人的教育、适合每个人的教育、更加开放灵活的教育。”伴随现代化信息技术集群与生活现实深度耦合，人类社会已正式迈入以数据、算力、算法为核心的数智时代。置于教育语境下，数智技术的深度介入深刻改变了知识生产与传播机制，昭示着教育教学迎来了“统一要求”与“分众需求”共生的发展契机。数智时代，思政课充分运用分众化教学方法，能够优化教与学的全流程，提升教学的针对性与实效性。

挖掘学情数据，立足需求差异。思政课是引导个体形成社会所需价值观念与行为规范的教育实践活动，只有准确定位学生的认知偏好、学习需求与思想困惑，才能不断提升教育效果。教师需结合不同学段、年级学生的认知特点与个性差异，依托社交媒体、智慧终端、在线课程系统等多渠道采集学生的线上交互痕迹，突破传统教学仅靠日常观察的局限。这类学情数据既包括学生在课堂投入度、课堂表情体征等即时反馈，也涵盖课下对时政热点的关注方向、讨论焦点等隐性信息，呈现出离散分布与异质异构的特征。为此，可构建覆盖学生成长全路径的“云—端—网”一体化学情库，对挖掘的原始数据进行清洗、去噪、整合后分类入库，建立异质性数据表现与学生潜在需求的映射关系，由表及里、由此及彼地精准研判学生的思想政治认知水平与核心能力。同时，借助电子分类标签创设基础信息、思想动态、生理状态、心理特征等分层数据板块，实现教学资源供给与学情特点的精准匹配，让学情梯度成为破解教学矛盾的关键抓手。

优化数字供给，实现精准对接。数智时代的思政课已从“供给驱动”转向“需求驱动”，需围绕教学内容、呈现方式等核心维度提升供给能力，构建“供需适配”的教学生态。在供给内容上，应摆脱“大水漫灌”式传统教学，运用知识图谱、数字画像等生成式人工智能技术，将学生的理论关切点与情感认同点作为供给靶点。一方面，梳理、重构思政课的知识节点关系，对学科内容进行系统化、结构化设计，便于学生消化与吸收。另一方面，发挥人工智能语义分析与信息整合功能，把学生周围发生的生活事例、社会新闻、网络资源加工成为可用于深度学习的教学内容，从思政课的角度对那些即时的、易引发困惑的、亟须解决的热点难点问题给予政治性、权威性、价值性的解释，增强学生对思政课的获得感与意义感。在供给方式上，基于思政课的知识脉络，探索与不同教学内容相适配的数字手段。对思政课的相关概念进行界定时，借助生成式人工智能的多模态转换功能，以动画、音频的方式呈现抽象的学科概念，实现静态的知识文本动态化、可视化、情境化，深化学生对理论内容的感知；进行远身性叙事时，结合数智投影、虚拟现实等技术手段，辅以数字人问答、云展馆参观等教学策略，将预设的教学脚本营造为富有沉浸感的交互空间，引导学生主动融入思政课堂，增强学生的心理认同与情感认同。

算法嵌入评价，构建多维的学习评价体系。算法与评价的融合，既能了解学生认知层面的知识掌握情况，又能洞察创新思维、批判意识等非认知能力，拓展思政课评价维度。过程性评价中，可打造虚拟仿真项目，将教学必备知识点转化为一系列的任务链与问题链，通过学生在模拟情境中的表现来评价不同学生的胜任力，培养学生多方面的潜能。形成性评价方面，布置作业时可运用智能阅卷、自适应学习平台、语音系统等方式，在提交时间、难度、体量上各有侧重；阶段性测评时，通过学生的光标轨迹、犹豫时长、错题频率等，定制个性化的辅导方案。自我评价与他人评价方面，可引导学生共同制定评价的准则与规约。以此为基础，通过创建交流论坛、共享电子档案袋、生成在线成长报告等形式，引导学生积极关注自我与他人的历时性变化，让学生在讨论辨析中形成共识。此举既能降低教师机械劳动强度，又能让学生深度参与评价，促进学生的理性、个性、德行全面发展。

优化顶层设计，构建协同机制。数智时代为思政课相关群体提供了互动场域，需在宏观层面建立协同机制以凝聚共识。其一，完善技术审查与监管机制。数智技术的遮蔽性与不稳定性可能影响学生思想倾向、弱化教师主体地位，教育行政部门、学校与教师需明确“道”与“术”的主客关系，合理框定技术应用边界，避免消解教学灵性。同时明确各主体在数据采集、处理等环节的职责，保障技术全链条安全，防范数据风险。其二，建立跨域和跨学科的师资合作机制。办好思政课关键在教师，数智技术打破了学科与信息壁垒，可打造以思政课教师为主体，联合专家、多学科教师、杰出校友的师资队伍，通过空中课堂、智慧教研等方式交流教学经验，培育数智育人协同合力。其三，健全评价与奖励机制。可设立专项奖励资金，对先进主体给予表彰与资源倾斜，为激励创新行为提供有力保障。除此之外，构建覆盖企业、学校、教师的多维综合评价体系，从教学质量提升、技术应用效果、资源共享贡献等维度，将评价结果与教师职称晋升、学校评优评级、企业合作准入资格进行深度绑定，充分激发“以评促教、以评促改、以评促优”的内生动力。

（作者单位：扬州大学马克思主义学院；本文为2025年度江苏省研究生科研与实践创新项目〈项目编号：SJCX25_2227〉阶段性成果）