高校思政课人机协同教学创新实践探析

　　智能时代，依托生成式人工智能在自然语言理解、多模态生成与个性化交互方面的能力，可有效破解当前高校思政课教学中内容供给与学生学习需求错配、单向灌输与互动参与不足等现实难题。在人机协同教学实践中，人工智能可发挥在知识整合、情境创设与即时反馈等方面的效率优势，提供丰富且动态的教学资源与个性化学习支持；教师则始终坚守价值引领的主导地位，在关键处进行点拨、在思想深处加以引导。对此，可尝试通过重构人机协同教学规范框架、构建人机互动教学模式、完善人机共生教学评价体系以及筑牢人机共育教学安全屏障，系统推动高校思政课教学高质量发展。

　　重构人机协同思政课教学规范框架

　　确立“教师主导、AI辅助”的人机协同规范框架。高校思政课教师需清醒认识到人工智能仅仅是教学辅助工具，要始终坚守教师在价值引领与人格塑造等方面的主导地位。在思政课教学工作中，教师必须明确智能工具的使用边界，针对课堂讨论、资料提供等教学场景，明确规范使用场景、禁用清单、审核要点三大操作要素。借助人工智能快速完成教学资源整理以及参考材料生成工作，严格把控教学内容的政治导向、价值立场，做好科学审核。同时，也可运用人工智能模拟多元视角并设计学生思辨议题，提前设定议题框架，准备核心引导问题，并主导学生讨论节奏，引导学生实现价值升华。

　　创设人机协同思辨训练情境。教师需创设多元思政教学情境，引导学生与人工智能开展深度对话与思维碰撞。教师可以设定任务，如让学生思考如何向世界阐释中国式现代化特色，进而指令AI模拟相关提问，引导学生运用所学理论知识与生动实例组织语言、构建逻辑，完成有说服力的跨文化阐释沟通实践。此外，可开展文案优化练习，让学生对人工智能生成的宣讲稿、评论文章进行修改润色，重点锤炼内容表述的准确性与价值表达的感染力，帮助学生在与机器互动中，持续运用所学理论知识进行批判性审视、逻辑校验与价值判断。

　　构建人机互动思政课教学实践模式

　　推行智能伴随式个性化学习支持。课前，借助AI对学生已有的思政课程测试成绩、在线讨论记录等数据进行诊断分析，按照基础、巩固、拓展三级目标推送分层预习资料，实现精准化预习；课中，在教师预设的常见问题知识库与理论关联图谱支持下，借助AI回应学生提出的疑问并开展辅助阐释；课后，基于学生课堂互动数据、答题正确率与时长等，借助AI生成适配的习题包与拓展阅读清单，并提供即时反馈与答疑服务。

　　构建凸显探究导向与批判思维的教学模式。思政课教师需充分利用人工智能在处理数据与模拟场景领域的优势，依据核心理论原理，围绕社会热点话题，设计一系列具有探究性的问题。在思政课教学实践环节，教师可针对相关理论学习难点，向人工智能系统发送清晰准确的指令要求，促使人工智能快速生成多层面的解释案例、相关历史背景材料以及虚拟对立观点，由此拓展思政课教学的理论深度与思想吸引力。同时，指引学生掌握团队协作与精准辨析的学习方法，激励学生利用人工智能整理相关信息、辅助思考，并通过分层任务指引学生对智能生成内容进行理性审视、批判分析以及价值判断。

　　完善人机共生思政课教学评价体系

　　构建人机协同教学过程性评价机制。在教学设计与实施的整个过程中，思政课教师可将人机互动过程纳入评价范围，着重关注学生和人工智能协同完成学习任务的具体表现情况。如在利用人工智能生成素材、开展辩论、优化文案等相关任务时，设定清晰明确的过程性评价维度。其中涵盖学生对AI生成内容进行批判性审查的质量、在协作中积极运用理论工具解决问题的能力，以及在人机互动时对主流价值的判断水平等，并依照这些维度形成可量化、可追溯的过程性评价记录，从而为综合评价提供扎实可靠的依据。

　　构建多维立体的教学综合评价体系。建立一套能有效反映学生知识掌握、思辨能力和价值表达等情况的AI赋能综合评价体系，利用AI采集、分析过程性评价相关数据。包括记录并初步分析学生在人机辩论时所提问题质量、逻辑链是否严密以及所引用论据是否精准，初步分析学生在协作任务中运用工具解决问题的效率。同时，分析学生在书面表达里核心价值判断语句的情感倾向，依据这些智能分析报告，结合课堂观察记录、专题研讨情况、实践报告内容、平时考试成绩等进行综合判断，最终形成能够反映知识内化深度、能力发展水平与价值认同程度的立体化评价画像。

　　筑牢人机共育思政课教学安全屏障

　　开展教学专项智能素养培训。从思政课教师层面出发，高校应侧重提升教师将AI工具与具体教学目标结合的教学方案设计能力；引导教师分析AI生成内容中可能存在的史实错误、逻辑谬误或隐蔽偏见实例，提升教师对此类内容的批判性甄别与使用能力。从学生层面出发，应通过对比AI生成内容与权威信源，强化信息鉴别训练；通过解构AI论述逻辑链条，强化批判性思维；引导学生明确学术场景中AI辅助的引用规范，严禁以AI直接代笔。

　　健全风险防控与伦理审查机制。加强思政课课前、课中、课后全流程管理，筑牢思政课教学安全与伦理屏障。课前，对所有由人工智能生成或改编的核心教学内容，必须经思政课教师严格政治审核、事实核对与价值把关；课中，思政课教师要高度关注人工智能的实时交互内容，提高即时介入和引导讨论方向的能力；课后，要对人工智能在思政课教学活动中产生的交互记录进行必要的回溯分析，评估思政课教学效果并排查潜在风险。此外，高校教学委员会、信息技术部门、伦理委员会应联合构建常态化审查机制，围绕算法偏见、数据隐私、学术不端等问题开展严格审查，制定包含风险识别、即时干预、事后追溯、制度修订等环节的应对预案。

　　〔作者单位：沧州师范学院。本文系河北省教育厅2026年度河北省高等教育教学改革研究与实践项目“生成式AI赋能河北省高校思政课吸引力提升研究——基于人机协同教学模式的创新路径设计”（2026GJJG507）的研究成果〕