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人工智能技术的深度应用正驱动思政课教学的系统性变革,重塑其教学逻辑、方法路径及价值目标。这一转型涵盖三个核心维度:教学结构重组、教育关系进化、评价体系升级,并催生智育与德育融合的新范式。以下结合实践案例与理论框架展开分析:
一、教学系统逻辑的嬗变:技术驱动的结构性重构
1.教学叙事体系的数字化转型
叙事结构:人工智能打破传统课堂的线性叙事模式,通过“技术场”(如虚拟现实、算法推荐)构建多分支、交互式教学场景。例如,VR技术再现历史事件(如“亲历”抗战场景),激发学生沉浸式情感共鸣
叙事空间:教学从物理课堂延伸至虚拟社群。教师借助社交平台(如微信公众号、学习社区)融入时政热点,实现“线上+线下”双轨互动,提升知识供给的精准性与时效性
2.教育主体关系的生态化转向
教师角色转型:从“知识传授者”变为“价值引领者”与“德育生态协调者”。教师需兼顾理论深度与技术敏感度,在信息洪流中提炼核心价值(如辨别算法偏见、抵制虚假信息),引导学生构建批判性思维
学生身份升级:从被动接受者转为“共构主体”。通过教育大数据生成“道德发展画像分析学生对校园欺凌、志愿服务等议题的情感倾向,实现个性化德育干预。
3.评价范式的精准化跃迁
传统“重结果轻过程”的评价模式转向动态化、多维度评估:
情感计算技术分析语义情感,量化共情指数、社会责任意识等隐性素养;
学习行为数据(如讨论参与度、虚拟实践完成度)反映认知内化程度。
二、智育与德育融合的方法论创新
1.内容体系的三重拓展
技术伦理教育:开设“算法与责任”课程,探讨数据隐私、算法歧视等议题,强化数字时代的公平正义观;
数字素养教育:培养信息甄别、网络共情、虚拟身份管理等能力,预防网络成瘾与伦理失范;
科技人文教育:通过“人工智能与人类命运”主题研讨,厘清技术发展的人文边界,树立“技术为器、人文为魂”的科技观。
2.
实施路径的智能融合
数据驱动决策:基于学生行为与情感数据,动态调整教学内容。例如,针对“低共情指数”群体推送志愿服务案例,激活道德情感;
场景沉浸设计:XR(扩展现实)技术创设道德困境情境(如电车难题模拟),在安全环境中训练伦理决策力;
智能引导反馈:AI助教实时答疑,并结合区块链技术记录学生道德实践(如公益参与),生成可追溯的“德育履历”。
3.教师育人的协同升级
能力重构:教师需掌握数字工具应用、人机协作教学及伦理风险评估能力。例如,运用社交平台舆情分析工具识别学生思想动态;
情感守护:AI无法替代师生间的情感联结。教师需在技术应用中注入人文关怀,如通过深度对话回应学生价值观困惑,避免德育“算法化冷感”。
三、反思与边界:技术赋能与教育本真的平衡
1.警惕技术主义的陷阱
AI的算法逻辑可能窄化德育的丰富性(如将道德简化为数据指标),需坚持“思想启迪优先于工具效率”原则。
2.回归教育的终极命题
无论技术如何演进,思政课的核心仍是回应“培养什么人、怎样培养人、为谁培养人”。智育与德育的融合目标,是培养兼具科学思辨力与人文精神的数字公民,使其在技术洪流中坚守价值理性。
结语
人工智能驱动的思政课变革,本质是教育哲学范式在技术文明中的迭代:教学逻辑从“单向灌输”转向“沉浸共构”,智育与德育在“数据-场景-人文”三维融合中实现方法论跃升。未来需在技术赋能与教育本真间保持张力,以人的全面发展为锚点,方能在智能浪潮中守住育人初心。
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GMT+8, 2025-12-5 20:22
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