●高斯扬 史冬柏

当下，以大数据、云计算、物联网等为代表的人工智能技术助推高校思想政治理论课(以下简称高校思政课)教学迈入了一个新的时代。2019年，习近平总书记提出“积极推动人工智能和教育深度融合，促进教育变革创新”[1]。同年，中共中央办公厅、国务院办公厅印发《关于深化新时代学校思想政治理论课改革创新的若干意见》，提出“推动人工智能等现代信息技术在思政课教学中应用”[2]。人工智能技术与高校思政课教学的深度融合已成为高校思政教育探讨的热点问题。分析人工智能技术与高校思政课教学的融合现状，发掘人工智能技术与高校思政课教学深度融合的路向，在此基础上明确二者融合的限度对思政课发展具有重要意义。

一、人工智能技术与高校思政课教学融合的三大类型

人工智能是“具有一定智慧能力的人工系统”[3]。人工智能技术是人工智能系统的具体应用。目前人工智能的发展可划分出20个技术子领域。这些技术子领域以创设情境、收集和分析学情、辅助学生学习的方式融入了高校思政课教学，与高校思政课教学融合具有巨大潜力。

(一)创设情境

虚拟现实指运用计算机技术生成的在一定范围真实环境在视、听、触感等方面高度近似的数字化环境的人工智能技术。这种技术可以让学生在智能设备，如头盔、手柄、眼镜的帮助下，与数字化环境中的对象进行交互活动。我国政府高度重视这一技术在高校思政课教学中的应用。2017年，教育部办公厅发布《关于2017-2020年开展示范性虚拟仿真实验教学项目建设的通知》，提出要运用虚拟现实技术提高吸引力和“教学有效度”[4]。2020年，教育部社科司发布通知，提出要“建设高校思政课虚拟仿真体验教学中心”[5]。近年来，虚拟现实技术通过仿真情境和假设情境两种方式进入高校思政课堂。其中，仿真情境方式可以让学生“亲身”体验有一定危险性的情景。

实践表明，虚拟现实技术在高校思政课教学中的应用，能在一定程度上促进学生对马克思主义理论的认识，增强学生的情感认同。但有研究指出，这项技术存在分散学生注意力，造成学生认知过载的问题。

(二)分析学情

大数据指运用“互联网以及在现实世界中用于撷取活动而无处不在的有限传感器”[6]收集、存储数据流并用于教学分析的人工智能技术。近年来，大数据在高校思政课教学中具体应用体现在四个方面：第一，收集和分析学生的信息，提升教学设计的精准度。如，教师在课前用特定的教学App(如雨课堂)收集和整理关于学生的性别、专业、班级等信息，进行有针对性的教学准备。第二，收集和分析学生的学习行为数据，优化教学过程。如，教师运用智慧树网络课堂，记录学生在思政课学习过程中的行为数据、学习结果和评价数据，分析出学生学习的过程性表现，进而改进教学方法，提升教学效率。第三，推荐个性化的学习内容。某些教学平台(如中国慕课)可以根据学生的数据，结合大数据技术的算法推荐功能，向学生展示出其所需要的学习内容和学习材料，优化学生的学习体验。第四，掌握教师的教学行为。教师在运用App教学同时，这些App记录了教师的教学情况。如，雨课堂可以通过分析学生的学习数据，展示教师的教学效度。

实践证明，大数据与高校思政课教学的融合促进了教学的精准化。也有研究指出，大数据以一种工具理性的方式衡量以立德树人为目标的高校思政课教学，易忽略学生“作为人的发展的内在性、唯一性与完整性”[7]。

(三)辅助学习

智能导学是一种由深度学习、人机交互、智能算法等人工智能技术构成的程序系统。近年来，智能导学在高校思政课教学的应用主要是辅助学习。

具体而言，辅助学习指网络学习平台根据学生的学习需求，帮助学生制订恰当的学习计划，如学堂在线的自主模式。在这一模式下，学生不仅可以制订符合自己需要的个性课程表，而且可以根据课程目录调整学习节奏，完成期末考试。效果评估指智能平台的智能导学系统在与学生的互动过程中，对学生进行认知领域和个人领域建模，并按其状态、变化历史以及传感器数据，对学生进行评估与分类。其中，认知领域建模指利用全局模型，测评学生对所学知识的整体掌握程度；个人领域建模指利用本地模型考察学生每一次的学习表现。这两种建模方式能够相对完整地展现学生在学习全程和每一个关键学习节点上的学习状态，为学生提供较为科学的评价参考和效果反馈。

智能导学弥补了传统高校思政课教学课时不足的问题，为学生提供了更多可供选择的学习资源，增加了学习的自由度。也有研究指出，智能导学是一种预先设定的程序系统，学生在使用时也会出现操作不畅、交流感不强、投入感不高等问题。

二、人工智能技术与高校思政课教学深度融合的发展路向

路向是道路发展的方向和趋势。上述人工智能技术在高校思政课教学的应用，展现了人工智能技术与高校思政课教学融合的基本经验，表明了二者融合的趋势和潜力，但人工智能技术的发展具有阶段特征。习近平总书记指出，面对人工智能技术的加速发展，“我们必须加强研判，统筹谋划，协同创新，稳步推进”[8]。过去10年，人工智能技术的发展主要以计算智能为基础，人工智能技术与高校思政课教学的融合是建立在师生二元框架基础上的工具性融合。未来10年，人工智能技术将“向人机混合、虚实交互的平行智能(AI 3.0)迈进”[9]，这将为二者的融合带来新的教学理念和教学设计。

(一)“教师——人工智能技术——学生”的统一体

从本质上看，前文所述基于VR、大数据、智能导学与高校思政课教学的融合，是一种外在的融合，即人工智能技术只是高校思政课教师的教学工具，而不是拥有教学功能的节点。未来10年，随着类脑智能、量子计算和关键算法的突破，人工智能技术3.0将向人机混合、叙事交互的平行智能转变，这意味着人工智能技术与高校思政课教学的融合将从外在的工具式融合走向内在的关系式融合。这种融合必将生成一种新的理念，即“教师——人工智能技术——学生”的统一体。

所谓“教师——人工智能技术——学生”的统一体指教师、人工智能技术(机器)和学生将构成一个相互作用的整体。这一观念来自当代技术哲学学者唐·伊德(Don Ihde)。伊德指出，智能时代“人类经验被技术的居间调节所改变，人类与技术融为一体”[10]。也就是说，在未来的高校思政课教学活动中，人工智能技术对教师和学生来说不再是工具性的，而是存在论意义上的。技术教育哲学家斯蒂格勒(Bernard Stiegler)强调，人工智能技术在未来的教学活动中或将成为教师和学生不可或缺的“义肢”或“时空定位筑模”[11]。人工智能技术类似于人类的“眼镜”。人戴上眼镜之后，“它已经成为身体体现的一部分，具有人的身体的某部分特征，它成为人类身体的延伸”[12]，而就像眼镜可以通过改变人类的“看”来改变人类对事物的“知”，未来的人工智能技术也将通过改变人类的认知结构来改变人类认知的全过程。在这个意义上，未来的高校思政课教学将由教师、人工智能技术和学生共同完成，三者在教学活动中形成了一个相互作用的“功能系统”[13]。

(二)人机协同发展的教学设计

教学理念的变革意味着教学设计的变革。在“教师——人工智能技术——学生”统一体理念的指导下，未来高校思政课教师将运用“自上而下”和“自下而上”相结合的方式实现人机协同发展。

“自上而下”和“自下而上”相结合的方式指来自机器伦理研究领域的技术人工物的伦理设计原则。“自上而下”指要基于人类伦理要求对人工智能技术的伦理应用进行顶层设计，保证技术的发展为人类服务；“自下而上”指要依靠人工智能技术在具体情境中的反馈来修正“自上而下”的伦理设计，使其能够与现实情况相结合。这两种设计在高校思政课教学主要有两种方式：一是从“自上而下”的角度看，教师要在教学活动实施之前，将教学内容、规范转换为可被人工智能技术理解的逻辑运算，同时通过功利主义的净利益计算和权衡，将运算内容输入人工智能技术之中，使人工智能技术能够从高校思政教育原理出发对具体的行为做出教学判断。也就是说，教师要基于高校思政教育原则设计教学方案。这将最大化保留思政教师对教学活动的主导权。二是从“自下而上”的角度看，教师要通过“教师——人工智能技术——学生”统一体的复杂性系统和自组织演化，让人工智能技术从具体的教学情境中生成普遍的教学原则，让人工智能技术从教学环境和要素的冲突中习得教育感知和教学选择的能力。换言之，这将成为一种基于案例的人工智能技术在思政教学领域的迭代方案，将进一步释放人工智能技术与高校思政课教学深度融合的活力，让“教师——人工智能技术——学生”统一体展现出相互作用的内在生命力。

未来10年将是“无缝融合的人与万物智慧互联”[14]的智能化时代。“在智能化时代，使用人工智能的教师会取代不使用的教师。”[15]思政课教师应用“自上而下”和“自下而上”设计方案，将获得人工智能技术的助力，成为学生学习的引导者；学生在这一过程中，将接触到大量知识，成为主动获取、分辨和利用知识的学习者。教师和学生的应用将使人工智能技术内嵌到高校思政课教学活动中，更为精准地为高校思政课的教学服务。教师、学生和人工智能技术三者实现了协同式发展。

三、人工智能技术与高校思政课教学深度融合的限度

“技术赋能不等于技术万能。”[16]虽然人工智能技术与高校思政课教学的深度融合是未来发展的必然趋势，但这种融合并不是无限的，应建立在科学推理、理性审视的基础上。马克思主义认识论强调，真理是绝对性和相对性的统一。真理超越了限定性的条件就会变成谬误。对人工智能技术与高校思政课教学的深度融合，我们应秉持合理、审慎和科学的态度，明确二者融合的边界，把握其发展方向。

(一)认知外包是人工智能技术与高校思政课教学深度融合的技术边界

尽管“教师——人工智能技术——学生”的统一体理念和人机协同发展的教学设计只是一种学理上的分析，但这种分析应建立在实事求是、严谨审慎的基础上，既不应随意扩大高校思政课教学研究中人工智能的范围，也不应回避二者能够深度融合的前提。目前，从人工智能技术的发展阶段来看，人工智能技术与高校思政课教学的深度融合应建立在高校思政课教师对人工智能技术认知外包的基础之上。超越了这一基础，人工智能技术与高校思政课教学的深度融合既是不可知的，也是无效的。

其一，从人工智能技术的发展阶段看，“认知外包”指教师在教学活动中根据教学内容的需要，动态地配置自身资源和人工智能技术的功能，从而达到利用人工智能技术在计算、感知、认知等方面优势而为教学服务的目标。其技术上的可行性依据是，根据专家的研判，未来10年人工智能技术的发展主要集中在弱人工智能和通用人工智能的第一阶段。弱人工智能阶段的人工智能技术在某一方面可以达到模拟人类智能的水平，但这只是对人类智能某一方面的延展和补充，而不是对人类智能的全方位取代。因此，这一阶段人工智能技术与高校思政课教学的深度融合应依靠人工智能技术在“计算信息、感知信息、认知信息和社会信息”[17]方面的优势，补足思政课教师在以上方面的不足。这既可以有效提升高校思政课教学效率，又可助力新时代高校思政课教学的发展。到了人工智能的下一阶段，也就是通用人工智能的第一阶段。这一时期的人工智能技术已经“具有类似人类的思考能力和反应能力”[18]，但还没有类似人的情感。这时的人工智能技术虽然可以部分替代教师的知识传授功能，但无法取代教师引导学生心灵成长、推进其人格完善等方面的功能。因此，这时人工智能技术与高校思政教学的深度融合建立在人工智能技术对思政教师知识传输功能的部分替代而不是完全取代上。思政教师虽然通过人工智能技术减轻了自身的知识教学任务，但仍是学生精神的引导者。

其二，超越认知外包的技术基础，人工智能技术与高校思政课教学的深度融合将陷入无效推理。这种无效推理主要表现为“种族假象”。“种族假象”由英国哲学家培根提出，指“以个人的尺度为事物的尺度”[19]而产生的错误判断。这种错误判断体现在上述内容中就是，关于人工智能技术的发展是否会走向通用人工智能第二阶段，即人工智能技术拥有了人类理智和情感而成为超级人工智能，这种对超级人工智能的了解脱离了当下人类的认知判断范围。就像农夫会认为国王和自己一样都挑金扁担，人们对超越了认知范围的判断会产生谬误。这种谬误在技术哲学领域被称为“黄金扁担思维”[20]，指人在技术还没有可行性阶段就产生了无法证实或证伪的推断。这种推断是无效的。

(二)立德树人是人工智能技术与高校思政课教学深度融合的目标边界

人工智能技术与高校思政课教学的深度融合是对高校思政教育工作的发展，而不是“质变”。换言之，人工智能技术与高校思政课教学的深度融合要在坚守已有高校思想政治教育学科属性的基础上实现。

习近平总书记指出，“思想政治理论课是落实立德树人根本任务的关键课程”[21]。立德树人即“立足人本、着眼全面”[22]。无论未来人工智能技术如何发展，“立德树人”从目标角度规定了人工智能技术与高校思政课深度融合的根本遵循，规定了人工智能技术3.0时代高校思想政治理论课教学创新的“纲”和“线”。

从高校思政课教学过程看，深度融合后的高校思政课教学仍是一种引导人的思想、塑造人的行为、形成情感和价值认同的教育实践活动。在这种融合过程中，高校思政课教学以人为本的根本要求不能变，技术向善并促进人的发展目标不能变。即便有学者争论，“教师——人工智能技术——学生”的分布式教学理念的产生可能会动摇教师在教学环境中的主导地位，催生了人工智能技术对思政课教师的取代。但从实质的角度来看，人工智能技术与高校思政课教学的深度融合在技术上是以认知外包为边界的，二者融合的基本目标是提升教师、学生的认知能力。人工智能技术与高校思政课教学的深度融合落脚在促进立德树人的目标上，任何基于人工智能发展的深度融合创新都应紧紧围绕这一基本目标展开，不能偏向他处。

从高校思想政治理论课教学根本任务看，高校思政课教学是“以理想信念教育为核心”[23]的，促进人的全面发展的教学活动。人工智能技术与高校思政课教学的深度融合是为了促进高校思政课教学“因时而进,因事而化,因势而新”[24]，但不是为了颠覆以上任务。高校思政课教学是意识形态和价值观的教育，具有“零和一”(“零”是指技术，“一”指情感和价值观)的特质。在高校思政教学中是属人的情感和价值赋予了教育意义，而非技术。因此，无论是时代变迁还是技术革新，高校思政课教师应始终立足高校思政课教学“立德树人”的根本任务，秉承技术变革教学而非引领教学的根本思想，运用“自上而下”和“自下而上”的设计，立足认知外包的技术边界，协调教师、人工智能技术和学生的交互作用。

四、结论

人工智能技术推动了高校思政课教学的变革，这种变革的目标“是要借助科学技术带来的精神和物质的力量实现自身的全面发展”[25]。基于以往人工智能技术与高校思政课教学相融合的三种基本形式，未来10年人工智能技术与高校思政课教学深度融合将建立在“教师——人工智能技术——学生”的统一体理念和人机协同发展的教学设计之上。然而，这种深度融合不是无限的，而应建立在以认知外包为基础的技术限度和以立德树人为基础的目标限度之上。超越了以上限度的探讨，要么会陷入“种族假象”而成为无效推理，要么会偏离思政学科的目标而成为一种空谈。