汪慧英 唐元兢 张婷 曹姣

摘   要：人工智能的迭代升级和全方位有机融入开辟了高校思想政治教育创新发展的崭新道路。基于此，运用大数据、深度学习、强算力等人工智能推动高校思想政治教育的智能化转型升级，以数据化、自动化、可视化的呈现方式创新高校思想政治教育决策管理和考核评估，提升决策管理的科学性、考核评估的有效性，打造智慧思想政治教育，赋能思政教育领域高质量发展，培养以中国式现代化推进中华民族伟大复兴的智慧型复合人才。

关键词：人工智能；思想政治教育；创新；智慧型人才

中图分类号：G64    文献标志码：A  文章编号：1673-291X（2022）35-0128-03

引言

高校思想政治教育与时代发展趋势和特点息息相关，党中央多次强调高校思想政治教育要“因事而化、因时而进、因势而新”。新时代人工智能与信息化、互联网、区块链等叠加飞速发展，不断渗透到经济、政治、文化、社会、生活、教育等各个领域，影响并改变着人们的思维方式和行为习惯。习近平总书记多次指出，要“加强人工智能在教育等领域的深度应用，创新智能服务体系”。利用人工智能领域的理论和技术成果，新时代高校思想政治教育要深入思考如何顺势而为，借用人工智能之力驱动高校思想政治教育智能化转型升级。

一、人工智能驱动高校思想政治教育决策管理创新

（一）在教育理念上，从知识型育人向智慧型育人转变

传统知识型育人理念在于通过规范学生日常行为训练，帮助学生记忆、理解已有自然知识体系中的定性知识，实现知识的传授。大学生对新事物具有很强的接受能力和适应能力，随着人工智能的运用和广泛发展，大学生能够快速有效地获取定性知识。人工智能与高校思想政治教育融合能极大地提高学生的学习兴趣，增强学生的思维活力，加深其对理论的理解，深刻变革高校育人理念。人工智能时代知识体系构建处于不断被打破与重构的动态平衡中，是具有开放性的一个不断完善发展的“智慧”认知过程。因此，高校思想政治教育的理念不仅需要“知识”的教育，更要探求智慧创新，实现从知识型育人向智慧型育人转变。智慧型育人作为一种教育理念与价值追求，强调通过智慧化的手段启迪学生的智慧与创新能力，提升教育实效，培养有智慧的人。高校思想政治教育需要赶上人工智能发展、环境变化的脚步，要树立智慧教育理念，增强人工智能技术意识，提升人工智能技术应用水平，为国家培育有道德大智慧的智慧学生、智慧公民与智慧型创新人才。信息化智能化新时代的智慧人才必须具有适应个人终身发展和未来社会发展的核心素养，这样才能有效应对未来社会的不确定性。高校思想政治教育要适应新时代要求，明确未来人才培养目标，帮助大学生获取驾驭新科技、创造美好生活的能力，以智能信息技术为支撑，组织学习资源与教学活动，变革学习内容和方式，创设现代信息技术学习环境，帮助学生自主学习和构建知识，养成对待技术、他人和社会的关键能力、必备品格与正确价值观念，充分发挥学生的主动性、积极性、创造性，提升高校思想政治教育的成效。

（二）在教育决策上，从封闭滞后型决策向开放精准型决策转变

在传统的小数据时代，高校思想政治教育决策主体无法及时有效反馈内外部环境信息，接收和处理的信息不够全面，信息数据分割、封闭而且协调沟通不足，不能识别干扰教育的信息和有价值的教育信息，缺乏对客观的调查研究，存在盲目决策、随意决策的现象，并且教育决策信息难以互通和共享，存在封闭滞后性。人工智能助力高校思想政治教育实施个性化精准决策，实现一人一策、因材施教。各种类型和多样化的海量数据为人工智能算法模型提供素材，为教育决策提供广阔的空间。要建立统一的智慧校园数据平台，深挖学生校园行为的开放数据，结合学生的校园活动、学业进展、社会实践等数据，并分析学生在社交网络或者思政学习网络社区的思想和心理动态数据，处理文本、视频、音频、图像、动画、表情包等内容，及时构建多媒体情感分析动态模型，为每一个学生实施精准画像，数据库中广泛地吸纳并及时更新关于学生的有效信息，做到充分了解学生。在此基础上，利用人工智能记录和分析学生思想意识，准确把握学生思想动态，分析问题并判断困惑及其症结，针对性地形成解决机制。根据学生的精准画像、学习优劣势来建立推荐模型，精准向学生推荐合适的学习资源，从而作出科学的教育决策，实现个性化智能推荐，提升思想政治教育效率和水平，提高人机互动的针对性和有效性。

（三）在组织管理上，从人力驱动模式向数据驱动模式转型

高校思想政治教育涉及面广，在日常教学和管理的信息应用系统中，传统的采集和分析数据工作主要由各部门人员完成。面对复杂繁多的教学信息、学生信息、教育资源信息等大量数据，各部门人员往往只是收集，运用统计和排序等简单的功能操作进行数据处理，这种“人力驱动”的传统组织模式需要耗费大量的时间和精力，并且容易受个人主观因素的影响。人工智能丰富了高校思想政治教育数据采集收集和分析处理手段。首先，补全数据短板。全面、持续、实时采集数据是构建思想政治教育大数据的基础性、保障性工作。在保护个人隐私安全下，利用物联感知类技术、平台采集类技术、视频录制类技术以及图像识别类技术等人工智能，尽量多采集与思想政治教育相关的多方数据，使各部门之间能够协同联动工作。譬如，教学平台详细记录每个学生的学习行为数据，包括查阅资料数据、学习课程数据、观看视频数据、作业练习数据、讨论互动数据、测试成绩数据等；可以利用眼动追踪、语音交互技术、生物识别、体感技术等新型人机交互技术，采集实时、动态、持续的数据应用到高校思想政治教育领域，客观准确反映学习的实际状况，以利于组织管理思想政治教育活动。其次，建立分析模型。数据分析和利用是高校思想政治教育组织管理的关键。借助统计学、机器学习等方法来分析高校思想政治教育中的数据，能对教育与学习的态度、行为和过程进行量化、分析和建模。根据已有数据，挖掘出信息的特点与联系，建立合理的数据模型来预测将来的变动，做到尽力驾驭和心中有数。如通过对网络消耗、教师使用、食堂消费、能源消耗、一卡通、电子阅览室、图书借阅情况等进行综合分析和聚类分析，建立各资源利用率模型，实现数据可视化，从中发现规律，引导思想政治教育组织管理工作精准化。通过对教学过程、教学满意度、师资质量、学习行为、学习成绩、网络社交、行为轨迹等综合分析，建立师生画像，直观了解优势和劣势，预测发展情况。全面掌控大学生的学习行为、校园舆情，防范应对潜在的高校思想政治教育問题，及时调整决策方案。总之，管理人员和教师要运用系统思维模式，将获取的数据运用人工智能技术进行自动分析与标注，建立分析模型，组织统筹思想政治教育，提升高校思想政治教育组织管理的科学水平，推动组织管理模式的全面革新。

二、人工智能驱动高校思想政治教育考核评估创新

（一）在考核评估方法上，由经验定性评估向精准定量评估转变

高校思想政治教育考核评估是增强思想政治教育质量和效果的重要途径，也是思想政治教育决策科学化、规范化、合理化的重要环节。长期以来，依靠实践经验以及主观判断的定性方法进行评估，获得的结果一般带有主观片面性，直接影响思想政治教育考核评估的科学性。中共中央、国务院印发的《深化新时代教育评价改革总体方案》指出，要“充分利用信息技术，提高教育评价的科学性、专业性、客观性”。积极运用人工智能技术手段，探索建立各项工作与育人效果或服务质量的非线性关联模型，实现精准定量的考核评估。

1.构建智能考核评估指标。各项思想政治工作围绕育人目标而开展，重新梳理育人目标体系，完善直接反映高校思想政治综合育人效果的目标体系。通过大数据分析与挖掘，借助算法在辨别和分析数据方面的优势，对照育人目标体系，梳理数据、精准归纳、合理储存、深度整合数据资源，构建具体化、定量化、考核评估指标。

2.建立综合智能考核评估模型。分析挖掘大数据社会资源与“智慧校园”的数据信息系统，积极探求恰当的机器学习模型，并建立起其与评估指标之间的非线性关联，建立以大学生整体思想学习生活状况为因变量、思想政治教育全过程诸要素为自变量的思想政治教育实效性考核评估模型，从而逐步胜任思想政治教育考核评估中的识别、分类、预测、估计、决策等任务的类型。

3.细化智能考核评估体系。思想政治教育大数据考核评估体系是一个不断完善的开放式动态循环系统。根据不同的具体任务，有目的地细化智能考核评估体系，不断修正与提升，方便技术开发人员做出符合实际需要的系统，从而实现对思想政治教育教育对象的思想学习生活状况和行为习惯等精准定量评估，将科学评估结果反馈给被评估对象，实时有效地评价与指导教育过程，增强思想政治教育的针对性与有效性。

（二）在考核评估对象上，由单一主体向多维联动转变

以往的思想政治教育考核评估主要集中在与思想政治教育教学的相关主体，以高校各级单位、组织和个人作为考核评估对象。在人工智能技术的辅助下、在大思政的格局下考核评估对象的多元化逐渐成为思想政治教育考核评估创新的发展趋势。思政教育考核评估的多元主体多维联动参与评价，评价内容融合相通，评价信息左右畅通，同时跨行业、跨专业、跨领域的各主体也可纳入评价系统，形成纵横交贯、深广度结合、静动态并存的多维统筹思政教育评价主体，有效链接多元评价主体，破除交流沟通的障碍和壁垒，实现高能耦合，加快思想政治教育评价进程，提高评价对于教育者的反馈效果，从而实现科学评价。

1.合理确定评价对象。人工智能融入高校思政治教育考核评估工作，需要将考核评估对象推行到高校思想政治教育相关主体，如教师、学生、行政人员、各部门工勤服务人员、合作企业等，全面考察思想政治教育工作开展情况和开展水平，实现大思政格局中对课程、科研、实践、文化、网络、心理、管理、服务、资助、组织等“十大”育人体系存在问题的科学分析。

2.加大关联性数据的采集。通过互联网多角度全方位采集行为数据，包括思想状况、生活言行、学习行为、政治观点、意识形态等方面，对思想政治教育的相关主体、重点领域、管理过程、影响因素、育人绩效进行长期性、动态性、整体性评价。联合学生管理、宣传统战、思想政治、教务科研、后勤保卫等多部门数据，实现信息数据共享共建。定期向主管领导提交学校思想政治教育工作情况报表，全面分析学生的思想状况、生活行为、心理状态、消费水平、学习成绩、社交能力等情况，对可能产生的思想政治领域的隐患进行预防排查，形成数据共享、协同共治、平台共建，实现针对高校思想政治教育过程中各主体、各场景、各环节的问题精准识别、流程精准管理、质量精准提升、成效精准稳固，创新思想政治教育联动考核评估。

（三）在考核评估特征上，由结果静态评估向过程动态评估转变

通过人工智能采集和分析思想政治教育多元和大类数据，并运用人工智能算法的动态性和即时性的技术优点，构建智能思想政治教育评估模型和评估系统，全过程追踪和动态监测思想政治教育，由此实现对思想政治教育的过程动态评估。智能组卷、机器阅卷、智能化考试系统等人工智能技术已经广泛运用在高校思政教育重复繁杂的考核评估工作。利用人工智能技术能够快速、准确地对客观题进行阅卷，快速、高效地进行总体分析。在智能考核评估过程中，人工智能还可以帮助教育者统计出每个学生在不同学习过程中的学习情况，为学生制订更具有个性化、可行性的学习方案，推送更具针对性的学习任务。

思想政治教育具有知识性与价值性相统一的本质特征，思想政治教育考核评估不仅仅取决于传授与掌握知识的情况，还要对价值观形成、意识形态转变效果进行考核。人工智能的参与不仅能够提高传授知识的效率，一定程度地培育知识里的价值观和融入主流意识形态的价值观，能够发挥引领学生思想和精神发展的价值作用，落实立德树人的根本任务。人工智能的数据分析、语音图像识别等技术应用能够准确评价“教与学”的差异化情况。例如，网络平台教师监课系统借助语音识别和表情识别等技术的融合，能够通过教师课堂表现的逻辑性、亲和力、清晰度等维度评估教师的授课情况，也能够对学生的情感发展、责任担当、逻辑思维能力等方面的发展变化进行评估。通过大数据挖掘技术与人工智能算法，可以建立思想政治教育的大数据评价体系，动态监测和客观考核评估思想政治教育的实际效果。

结语

总之，人工智能的不断优化迭代和全方位有机融入，翻开了高校思想政治教育创新发展崭新一页，为高校思想政治教育决策管理和考核评估等方面的创新提供了强大的技术支撑，推动了高校思想政治教育高质量和智能化发展。

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[责任编辑   柯   黎]