摘要：隨著教育信息化的快速發(fā)展，人工智能在提升高職院校課程思政教學(xué)效果方面展現(xiàn)出巨大潛力。本研究聚焦在目前高職課程思政教學(xué)中普遍存在的問(wèn)題，探討了人工智能如何有效整合進(jìn)教學(xué)過(guò)程，以增強(qiáng)課程思政的吸引力和實(shí)效性。通過(guò)構(gòu)建智能診斷與預(yù)警機(jī)制，實(shí)現(xiàn)對(duì)學(xué)生思想動(dòng)態(tài)的精準(zhǔn)把握和職業(yè)規(guī)劃路線的診斷，及時(shí)調(diào)整學(xué)習(xí)策略，優(yōu)化學(xué)習(xí)內(nèi)容，修正職業(yè)規(guī)劃路徑等策略。該研究不僅有助于推動(dòng)高職院校教育教學(xué)改革，也為人工智能技術(shù)在教育領(lǐng)域的深度融合和應(yīng)用提供了理論支撐和實(shí)踐方案。

關(guān)鍵詞：高職教育；課程思政；人工智能；教學(xué)策略；智能診斷預(yù)警

引言

近年來(lái)，隨著人工智能技術(shù)的突飛猛進(jìn)，其在教育領(lǐng)域的應(yīng)用正受到業(yè)界和學(xué)界的廣泛關(guān)注與深入研究。尤其是職業(yè)教育，需要不斷創(chuàng)新以應(yīng)對(duì)新時(shí)代的挑戰(zhàn)。高職院校的課程思政通過(guò)融合專(zhuān)業(yè)課程與思想政治教育，旨在培養(yǎng)學(xué)生的職業(yè)素養(yǎng)和社會(huì)責(zé)任感。然而，目前高職院校課程思政教學(xué)效果欠佳，存在目標(biāo)缺乏清晰規(guī)劃、專(zhuān)業(yè)與思政教育融合不夠、教學(xué)方法單一、診斷與預(yù)警策略不完善等問(wèn)題。為此，探究如何利用人工智能優(yōu)化高職課程思政教學(xué)策略，提高教學(xué)的吸引力和針對(duì)性，已經(jīng)成為當(dāng)前教育改革的一項(xiàng)重要議題。

本研究基于人工智能技術(shù)的最新進(jìn)展，著重分析了高職院校課程思政教學(xué)中存在的問(wèn)題，并提出了結(jié)合人工智能的有效解決方案。通過(guò)構(gòu)建智能化教學(xué)診斷與預(yù)警機(jī)制，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)學(xué)生思想動(dòng)態(tài)的精確捕捉與分析，既有利于教師針對(duì)學(xué)生的實(shí)際情況作出更為合理的教學(xué)調(diào)整，又能在教學(xué)過(guò)程中發(fā)現(xiàn)可能存在的問(wèn)題，及時(shí)采取預(yù)防與干預(yù)措施。這種策略轉(zhuǎn)變，不僅促進(jìn)了課程思政教育與時(shí)俱進(jìn)，更體現(xiàn)了教育教學(xué)個(gè)性化、精準(zhǔn)化的發(fā)展趨勢(shì)[1]。

一、當(dāng)前高職院校課程思政教學(xué)存在的問(wèn)題

當(dāng)前高職院校課程思政教學(xué)中普遍存在的諸多問(wèn)題，對(duì)課程思政的教學(xué)效果與學(xué)生的學(xué)習(xí)積極性產(chǎn)生了負(fù)面影響。具體而言，教師在授課過(guò)程中缺少個(gè)性化教學(xué)策略，難以針對(duì)不同學(xué)生的理解能力和興趣點(diǎn)進(jìn)行有針對(duì)性地教學(xué)設(shè)計(jì)，導(dǎo)致教學(xué)內(nèi)容與學(xué)生實(shí)際需求脫節(jié)，無(wú)法激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)熱情。同時(shí)，課堂互動(dòng)性不足，學(xué)生參與度低，課堂氛圍顯得呆板單一，這進(jìn)一步加劇了學(xué)生對(duì)課程思政的排斥心理。此外，教師在課程內(nèi)容傳遞中過(guò)于注重理論的灌輸，忽視了實(shí)踐應(yīng)用的結(jié)合，導(dǎo)致學(xué)生難以將所學(xué)知識(shí)與現(xiàn)實(shí)社會(huì)問(wèn)題相聯(lián)系，知識(shí)的應(yīng)用性和實(shí)踐性受限。另一方面，課程評(píng)估體系的不完善也是一大障礙，傳統(tǒng)的考核方式過(guò)于單一，難以全面準(zhǔn)確地反映學(xué)生的思想動(dòng)態(tài)和理論掌握程度，以及將其轉(zhuǎn)化為教學(xué)改進(jìn)的依據(jù)。再者，教材內(nèi)容更新不及時(shí)，缺乏與時(shí)俱進(jìn)的實(shí)例和現(xiàn)實(shí)問(wèn)題的結(jié)合，使教材脫離學(xué)生生活實(shí)際和時(shí)代背景，減弱了思政教育的時(shí)效性和針對(duì)性。高職院校課程思政教學(xué)還面臨教師專(zhuān)業(yè)素養(yǎng)不一，缺乏必要的教育技術(shù)支持和創(chuàng)新能力，難以適應(yīng)新時(shí)代教育教學(xué)的要求。諸如此類(lèi)的問(wèn)題亟須高校管理層和教師共同面對(duì)并尋求創(chuàng)新有效的教學(xué)方法，以實(shí)現(xiàn)高職課程思政教學(xué)的根本轉(zhuǎn)變與全面提升。在此背景下，探討人工智能技術(shù)在解決傳統(tǒng)高職課程思政教學(xué)中存在問(wèn)題方面的應(yīng)用與成效顯得尤為關(guān)鍵和迫切，這不僅能夠?yàn)楦呗氄n程思政教學(xué)提供更為科學(xué)、精準(zhǔn)和多元化的教學(xué)方法，而且能夠促進(jìn)高職院校教育教學(xué)改革的深入推進(jìn)[2]。

二、人工智能賦能高職院校課程思政的有效教學(xué)策略

（一）利用AI優(yōu)化教學(xué)內(nèi)容

在智能時(shí)代背景下，教育教學(xué)模式亟待創(chuàng)新，AI技術(shù)為高職課程思政教學(xué)提供了新的路徑。本研究采用算法分析與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，針對(duì)高職學(xué)生的認(rèn)知特點(diǎn)與需求，優(yōu)化思政教學(xué)內(nèi)容的策略設(shè)計(jì)[3]。首先，通過(guò)自然語(yǔ)言處理（Natural Language Processing，NLP）技術(shù)，分析大量思政教學(xué)相關(guān)文獻(xiàn)與在線開(kāi)放課程內(nèi)容，提取課程核心觀點(diǎn)與知識(shí)結(jié)構(gòu)，形成知識(shí)圖譜；其次，結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)算法，如支持向量機(jī)（Support Vector Machine，SVM）和決策樹(shù)（Decision Trees），對(duì)學(xué)生的在線學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)與聚合分析，進(jìn)而定制個(gè)性化的學(xué)習(xí)路徑與教材內(nèi)容；再次，利用深度學(xué)習(xí)模型，特別是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Networks，CNN）和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Recurrent Neural Networks，RNN），對(duì)課堂互動(dòng)與學(xué)生反饋數(shù)據(jù)進(jìn)行情感分析和學(xué)習(xí)效果評(píng)估，實(shí)時(shí)調(diào)整教學(xué)策略[4]。

該研究方案引入了主題建模（Topic Modeling），特別是潛在狄利克雷分布（Latent Dirichlet Allocation，LDA）算法，以智能劃分課程主題，確保教學(xué)內(nèi)容的系統(tǒng)性和科學(xué)性，同時(shí)也保障課程內(nèi)容與時(shí)俱進(jìn)。此外，對(duì)于模型的訓(xùn)練與優(yōu)化，本研究采用交叉驗(yàn)證（Cross-Validation）和網(wǎng)格搜索（Grid Search）技術(shù)精細(xì)調(diào)整超參數(shù)，確保模型的最優(yōu)性能和高度泛化能力。數(shù)據(jù)集方面，選取近5年內(nèi)高職院校課程思政相關(guān)的教學(xué)日志、學(xué)生作業(yè)、論壇討論記錄等真實(shí)場(chǎng)景數(shù)據(jù)，確保研究結(jié)果的普遍適用性[5]。模型參數(shù)配置遵循經(jīng)驗(yàn)法則與前沿研究成果，例如，Adam優(yōu)化器的學(xué)習(xí)率設(shè)置為5e-5到1e-4之間，以適應(yīng)不同規(guī)模的數(shù)據(jù)集。

通過(guò)上述策略的實(shí)施，教學(xué)內(nèi)容將更加貼合學(xué)生實(shí)際，增進(jìn)其對(duì)課程思政的興趣與認(rèn)知深度，培養(yǎng)其批判性思維能力和問(wèn)題解決能力。最終，該研究預(yù)期將實(shí)驗(yàn)性地證明，AI賦能下的思政教學(xué)內(nèi)容優(yōu)化能夠顯著提高學(xué)生的學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)、知識(shí)掌握水平以及思想政治素養(yǎng)，為高職教育領(lǐng)域提供切實(shí)可行的教學(xué)策略，同時(shí)也為未來(lái)的教育技術(shù)和教學(xué)方法研究提供科學(xué)的數(shù)據(jù)支持和理論指導(dǎo)[6]。

（二）借助AI實(shí)現(xiàn)個(gè)性化教學(xué)

在探究人工智能技術(shù)賦能高職課程思政教學(xué)中實(shí)現(xiàn)個(gè)性化教學(xué)的過(guò)程中，首要任務(wù)是明確課程思政的實(shí)施目標(biāo)。結(jié)合《高職學(xué)前教育專(zhuān)業(yè)實(shí)施課程思政路徑示意圖》，首先厘清了課程思政的核心價(jià)值與目標(biāo)定位，進(jìn)而根據(jù)學(xué)前教育專(zhuān)業(yè)的特點(diǎn)，分析學(xué)生群體的學(xué)習(xí)需求與個(gè)性特征。在此基礎(chǔ)上，利用人工智能技術(shù)，設(shè)計(jì)出符合學(xué)前教育專(zhuān)業(yè)的個(gè)性化教學(xué)方案。

該方案采用并發(fā)處理思想，通過(guò)制定個(gè)性化學(xué)習(xí)路徑與準(zhǔn)備智能化教學(xué)工具兩個(gè)并行的分支流程來(lái)實(shí)施，具體流程包括但不限于為每個(gè)學(xué)生定制學(xué)習(xí)路徑、選擇合適的智能教輔工具以及調(diào)整課堂互動(dòng)方式。在實(shí)施教學(xué)活動(dòng)時(shí)，采集學(xué)生互動(dòng)數(shù)據(jù)，反向教學(xué)過(guò)程，通過(guò)數(shù)據(jù)分析對(duì)教學(xué)策略進(jìn)行實(shí)時(shí)優(yōu)化[7]。實(shí)施過(guò)程中，還需收集學(xué)生的學(xué)習(xí)反饋和表現(xiàn)，運(yùn)用定量與定性的評(píng)估方法深入分析教學(xué)效果。

與傳統(tǒng)教學(xué)模式相比，AI賦能的個(gè)性化教學(xué)更加注重?cái)?shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)。以“個(gè)性化教學(xué)策略偽代碼”為藍(lán)本，開(kāi)發(fā)了一套動(dòng)態(tài)學(xué)生模型構(gòu)建流程。通過(guò)算法輸入學(xué)生的學(xué)習(xí)信息集合，經(jīng)過(guò)并行處理獲得學(xué)生學(xué)習(xí)能力與知識(shí)掌握狀況的多維度分析結(jié)果，進(jìn)而構(gòu)建針對(duì)每個(gè)學(xué)生的學(xué)習(xí)模型，并以此模型為依據(jù)設(shè)計(jì)個(gè)性化教學(xué)計(jì)劃[8]。該策略不僅基于理論研究，而且在實(shí)踐中不斷修正與完善，力求通過(guò)精準(zhǔn)教學(xué)達(dá)到思政教育與專(zhuān)業(yè)教學(xué)的有機(jī)結(jié)合。

三、人工智能賦能高職院校課程思政的智能診斷與預(yù)警策略

在教育信息化的進(jìn)程中，高職院校的課程思政面臨著傳統(tǒng)教學(xué)方法與學(xué)生思想動(dòng)態(tài)脫節(jié)的難題，亟需智能化手段以增強(qiáng)教學(xué)的針對(duì)性與時(shí)效性。基于人工智能技術(shù)的智能診斷與預(yù)警策略可以實(shí)現(xiàn)對(duì)學(xué)生學(xué)習(xí)動(dòng)態(tài)和思想動(dòng)態(tài)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，為教學(xué)決策提供數(shù)據(jù)支撐，專(zhuān)業(yè)實(shí)施課程思政路徑，見(jiàn)圖1。該策略核心包括大數(shù)據(jù)收集、學(xué)生行為分析、個(gè)性化推薦、預(yù)警反饋以及學(xué)生職業(yè)規(guī)劃診斷五大部分。

首先，通過(guò)教育大數(shù)據(jù)收集技術(shù)，系統(tǒng)能夠?qū)崟r(shí)記錄學(xué)生在網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)平臺(tái)上的行為數(shù)據(jù)，如學(xué)習(xí)時(shí)長(zhǎng)、頻率、互動(dòng)情況等。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以分析學(xué)生的學(xué)習(xí)習(xí)慣，結(jié)合自然語(yǔ)言處理技術(shù)，對(duì)學(xué)生在討論區(qū)等互動(dòng)環(huán)節(jié)中的語(yǔ)言表述進(jìn)行情感傾向和關(guān)鍵詞提取，為后續(xù)的個(gè)性化教學(xué)內(nèi)容準(zhǔn)備精確依據(jù)[9]。

其次，采用機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)學(xué)生行為數(shù)據(jù)進(jìn)行模式識(shí)別，分析學(xué)生的學(xué)習(xí)成效和可能存在的問(wèn)題。在此基礎(chǔ)上，利用智能推薦系統(tǒng)為每位學(xué)生定制化生成學(xué)習(xí)路線和資源推薦，不僅體現(xiàn)個(gè)性化教學(xué)，還能提高學(xué)生的參與度和興趣。

進(jìn)一步，構(gòu)建以教育心理學(xué)和行為分析為基礎(chǔ)的學(xué)生思想動(dòng)態(tài)判定模型，通過(guò)深度學(xué)習(xí)算法對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練與優(yōu)化。模型能夠動(dòng)態(tài)評(píng)估學(xué)生的思想狀態(tài)、識(shí)別偏離正常范疇的思想動(dòng)態(tài)，實(shí)時(shí)反饋給教師，讓教師能夠及時(shí)了解學(xué)生的思想狀況，采取相應(yīng)措施。

此外，特別加入了對(duì)學(xué)生職業(yè)規(guī)劃的診斷環(huán)節(jié)。系統(tǒng)通過(guò)監(jiān)測(cè)學(xué)生的學(xué)習(xí)行為和日?；顒?dòng)，與其既定的職業(yè)規(guī)劃進(jìn)行匹配分析。當(dāng)系統(tǒng)識(shí)別出學(xué)習(xí)行為或日?；顒?dòng)與職業(yè)規(guī)劃存在偏差時(shí)，會(huì)提供兩種類(lèi)型的建議：（1）糾正學(xué)生的學(xué)習(xí)行為和日常活動(dòng)，確保其與職業(yè)規(guī)劃保持一致；（2）在必要時(shí)建議學(xué)生重新審視和調(diào)整職業(yè)規(guī)劃，以更符合實(shí)際情況和個(gè)人發(fā)展需要[10]。通過(guò)這種雙管齊下的策略，系統(tǒng)能夠幫助學(xué)生及時(shí)修正偏差，優(yōu)化學(xué)習(xí)路徑，最終確保其職業(yè)目標(biāo)得以實(shí)現(xiàn)和達(dá)成。

最后，應(yīng)用預(yù)警反饋系統(tǒng)，當(dāng)系統(tǒng)檢測(cè)到學(xué)生學(xué)習(xí)成效不佳、思想動(dòng)態(tài)異?；?qū)W習(xí)行為與職業(yè)規(guī)劃不符時(shí)，可以自動(dòng)觸發(fā)預(yù)警機(jī)制。預(yù)警信息將及時(shí)通知教師或教育管理者，以便他們能夠采取措施，如個(gè)別輔導(dǎo)、心理咨詢或者調(diào)整教學(xué)策略，避免問(wèn)題進(jìn)一步惡化。

結(jié)語(yǔ)

綜上所述，本研究深入探討了人工智能在高職課程思政有效教學(xué)中的賦能策略。結(jié)果表明，人工智能能夠顯著提升高職課程思政的教學(xué)效果，通過(guò)個(gè)性化學(xué)習(xí)路徑和提高教學(xué)針對(duì)性，增強(qiáng)教學(xué)的有效性。區(qū)域性高職院?？梢愿鶕?jù)自身?xiàng)l件和特色，定制適合本地化的智能診斷與預(yù)警系統(tǒng)。系統(tǒng)建成后，將通過(guò)動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)追蹤、定期測(cè)試和反饋調(diào)整，形成閉環(huán)教學(xué)過(guò)程，優(yōu)化課程內(nèi)容，提高課程思政的吸引力和實(shí)效性，增強(qiáng)學(xué)生的思想政治教育效果及職業(yè)生涯規(guī)劃修正能力。通過(guò)這種創(chuàng)新教學(xué)與智能技術(shù)深度融合的策略，高職院校能夠有效提升教學(xué)質(zhì)量，培養(yǎng)符合社會(huì)主義核心價(jià)值觀的高素質(zhì)技術(shù)技能人才。

本文系2022年度天津市高等職業(yè)技術(shù)教育研究會(huì)課題《人工智能賦能高職課程思政有效教學(xué)的策略研究》（課題編號(hào)：2022-H-123）的研究成果。

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（作者單位：天津輕工職業(yè)技術(shù)學(xué)院）

（責(zé)任編輯：豆瑞超）