摘要：人工智能技术的迅猛发展为高职院校思政教育实践课改革提供了全新动能。当前高职院校思政实践课面临育人场景固化、教学互动不足、评价体系单一等现实困境，难以适配高职学生“实践导向”“技能本位”的认知特点。本文基于“大思政课”建设要求与AI技术的应用特性，从教学场景、内容供给、互动模式、评价体系、保障机制五个维度，构建“AI+思政实践”的创新路径，提出“技术赋能—内容提质—机制保障”的一体化实施策略，为高职院校提升思政实践课育人实效、落实立德树人根本任务提供理论支撑与实践参考。

关键词：AI；高职院校；思政教育实践课；教学创新

引言

AI技术以其数据处理、场景模拟、个性化推送等核心优势，正深刻改变教育教学的形态。然而，当前高职院校思政实践课的改革步伐滞后于技术发展：部分院校仍以“主题班会”“志愿服务”等传统形式为主，教学场景脱离专业实践；教学内容与学生专业领域、职业发展脱节，吸引力不足；评价方式侧重过程记录，难以精准衡量学生的价值认同与行为转化效果。这种“技术缺位”导致思政实践课育人效能大打折扣，无法满足新时代高职学生的成长需求与国家对技术技能人才的德育要求。因此，探索AI背景下高职院校思政教育实践课的创新路径，既是响应“大思政课”建设的政策号召，也是破解高职思政实践课育人困境的现实选择。

一、AI赋能高职院校思政教育实践课的核心价值

AI技术与高职院校思政实践课的融合，是通过技术赋能实现“教学形态、育人逻辑、评价方式”的系统性变革，核心价值体现在三方面。其一，破解场景固化难题，拓展时空边界。AI借助VR/AR技术构建沉浸式场景，如用VR还原长征路让学生“亲历”历史，用AR将工匠精神融入实训车间，以“虚拟+现实”模式将思政教育渗透专业实践全程。其二，适配学生认知特点，强化互动体验。针对高职生“视觉化、体验式”学习需求，AI通过智能交互与个性化推送构建育人模式，如“思政智能助手”即时回应问题，结合专业推送案例——为机械专业推送徐立平事迹，为护理专业推送抗疫故事。其三，突破评价瓶颈，实现精准育人。AI通过视频分析、情感识别等技术，采集学生实践行为、情绪反馈等数据，生成思政素养报告，构建“多维度、全过程”评价体系，形成“评价—反馈—改进”闭环，提升育人针对性。

二、AI背景下高职院校思政教育实践课的现存问题

尽管AI技术为高职思政实践课创新提供了广阔空间，但受技术应用、教学理念等因素制约，实际应用中仍面临多重问题。一是技术应用表层化，育人价值挖掘不足。部分院校将VR仅用于播放红色影片，未设计互动环节；AI题库仅推送理论题，未结合专业设计实践题目，技术沦为“高级工具”，育人效能未实质提升。二是教学内容与专业脱节，融合度欠缺。AI思政内容多为通用主题，如面向汽修专业仍侧重“爱国主义”，未融入“汽车行业职业道德”等专业相关内容，案例库缺乏“专业场景+思政元素”融合案例，导致“思政与专业学习两张皮”。三是师资AI应用能力不足，支撑薄弱。思政教师技术素养欠缺，难独立设计AI实践活动，且对专业认知有限，无法精准挖掘专业思政元素，加之缺乏“思政+专业+技术”协同教研机制，制约课程推进。四是数据安全与伦理风险凸显，保障缺失。AI平台数据加密不完善，存在泄露风险；算法偏见可能导致认知单一化，且院校缺乏AI思政伦理规范，风险防控机制缺位。五是评价体系不完善，削弱技术赋能效果。评价以“答题正确率、场景参与时长”等技术数据为核心，忽视情感体验与价值认同，评价结果未衔接教学改进，违背思政育人本质。

三、AI背景下高职院校思政教育实践课的创新路径

针对上述问题，结合高职院校思政教育特点与AI技术应用特性，从“场景构建、内容供给、师资培养、评价优化、保障机制”五个维度，构建AI赋能高职思政实践课的创新路径。

（一）构建“三维场景体系”，实现技术与育人的深度融合

以“虚拟场景拓边界、现实场景强实践、专业场景促融合”为核心，构建AI赋能的三维思政实践场景体系，让技术服务于育人目标。

1.虚拟仿真场景：打造沉浸式育人空间

利用VR/AR、元宇宙等AI技术，构建“红色教育、职业精神、社会服务”三大类虚拟场景，设计“角色扮演、任务驱动”的互动环节。例如，在红色教育场景中，借助VR技术还原“抗日战争时期的工厂生产场景”，让高职机械专业学生扮演“技术工人”，完成“武器零件加工”“设备抢修”等任务，在实践中体会“家国情怀与工匠精神”；在职业精神场景中，利用AR技术将“大国工匠的操作规范”叠加到实训设备上，学生在模拟操作中对标先进，提升职业素养。虚拟场景的设计需避免“重景观、轻互动”，确保每个场景都有明确的育人目标与互动任务。

2.现实实践场景：强化知行合一的育人实效

将AI技术与校园实践、社会服务等现实场景结合，实现“虚拟体验—现实实践”的闭环。例如，开发“AI思政实践管理平台”，整合“校园志愿服务、社区帮扶、企业实践”等现实实践资源，学生通过平台自主报名实践项目，平台利用AI定位技术记录实践轨迹，通过AI视频分析技术评价实践表现；在企业实践中，利用AI智能终端采集学生的“操作规范度、团队协作表现”，实时反馈给思政教师与企业导师，实现“校企协同育人”。

3.专业融合场景：实现“岗课赛证”一体化育人

结合高职各专业的“岗位需求、职业标准”，构建“专业实践+思政教育”的融合场景。例如，针对护理专业，利用AI技术构建“急诊救援虚拟场景”，学生在模拟“抢救病人”的过程中，培养“救死扶伤的职业道德、严谨细致的工作态度”；针对电商专业，开发“乡村振兴直播虚拟场景”，学生在模拟“助农直播”中，体会“社会责任与创业精神”。专业融合场景的设计需由“思政教师+专业教师+技术人员”共同参与，确保思政元素与专业内容的有机统一。

（二）打造“个性化内容供给体系”，提升思政教育的针对性

以“学生需求为中心”，利用AI技术构建“通用内容+专业内容+个性化内容”的思政实践内容供给体系，实现“千人千面”的育人效果。

1.建设“AI思政资源库”，夯实内容基础

整合红色教育、职业精神、法治教育等通用资源，以及各专业的“行业模范、职业案例、技术发展史”等专业资源，建设涵盖“视频、音频、案例、题库、虚拟场景”的AI思政资源库。资源库需具备“智能检索、个性化推送”功能，例如，学生搜索“工匠精神”时，平台会根据其专业推送相关行业的工匠案例；教师可通过资源库快速调取素材，设计实践教学方案。同时，建立资源更新机制，及时补充“时代楷模、行业新动态”等鲜活内容。

2.开发“AI个性化学习路径”，精准适配需求

利用AI大数据分析技术，构建学生“思政素养画像”，包含学生的专业方向、兴趣偏好、思政认知水平、实践表现等维度。基于画像为学生定制个性化学习路径：例如，针对思政认知薄弱的学生，推送“基础理论+案例解读”的实践内容；针对专业能力突出但职业精神不足的学生，推送“行业模范实践+职业情景模拟”的内容；针对积极参与实践的学生，推荐“进阶式社会服务项目”。个性化学习路径的设计需动态调整，根据学生的学习反馈实时优化。

3.设计“互动式实践任务”，强化参与体验

改变传统“被动接受”的内容形式，利用AI技术设计“互动讨论、情景决策、团队协作”等实践任务。例如，基于AI语音交互技术开展“职业伦理辩论赛”，学生围绕“技术创新与社会责任”等主题展开辩论，AI系统实时分析发言内容，点评逻辑漏洞与价值导向；利用AI协作平台设计“团队项目”，如“乡村振兴方案设计”，学生分工协作完成调研、策划、展示等环节，AI系统记录团队协作过程，评价每个成员的贡献与表现。

（三）构建“三位一体师资培养体系”，强化人才支撑以“思政教师为核心、专业教师为支撑、技术人员为保障”，构建AI赋能的三位一体师资培养体系提升教师的“AI应用能力+思政育人能力+专业融合能力”。

1.开展“分层分类培训”，提升AI应用能力

针对思政教师的技术基础差异，开展分层培训：基础层培训聚焦“AI思政平台操作、VR/AR设备使用、简单数据处理”等实用技能；进阶层培训侧重“AI实践活动设计、资源开发、评价体系构建”；精英层培训围绕“AI技术与思政教育融合的理论研究、创新案例开发”。培训形式采用“线上课程+线下实操+企业研修”相结合，邀请AI技术专家、思政教育名师进行指导。

2.建立“跨学科教研机制”，强化专业融合能力

组建“思政教师+专业教师+技术人员”的跨学科教研团队，定期开展集体备课、案例开发、教学研讨等活动。例如，思政教师与机械专业教师共同挖掘“机械行业的思政元素”，技术人员提供AI技术支持，开发“机械实训+职业精神”的融合实践课；建立“思政教师驻厂（企业）制度”，让思政教师深入企业一线，了解行业需求与职业标准，提升内容设计的针对性。

3.搭建“师资发展平台”，促进能力提升

设立“AI思政教育创新项目”，鼓励教师申报课题、开发实践案例；举办“AI思政实践课教学大赛”，以赛促学、以赛促改；建立“名师工作室”，发挥优秀教师的示范引领作用，开展传帮带活动。同时，将AI思政教育能力纳入教师考核评价体系，激励教师主动提升自身能力。

（四）优化“多元评价体系”，实现精准育人闭环

构建“技术数据+人文评价+实践效果”的多元评价体系，既发挥AI技术的精准性优势，又坚守思政教育的人文性本质，形成“评价—反馈—改进”的育人闭环。

1.构建“三维评价指标”，全面衡量育人效果

设计“认知维度、情感维度、行为维度”的三维评价指标：认知维度包括“思政理论掌握、专业伦理理解”，通过AI智能题库、案例分析等方式评价；情感维度包括“价值认同、职业情感”，利用AI情感识别、互动反馈等技术衡量；行为维度包括“实践表现、职业行为规范”，通过AI行为追踪、企业评价、社区反馈等方式采集数据。每个维度细化具体指标，如行为维度包含“实践参与度、协作能力、责任意识”等二级指标。

2.实现“过程性评价与终结性评价”相结合

过程性评价利用AI技术实时采集学生的学习数据，如“虚拟场景互动表现、线上讨论发言、实践任务完成情况”，定期生成阶段性评价报告，及时反馈学生的优点与不足；终结性评价结合“实践成果展示、思政素养发展报告、企业/社区评价”，综合衡量学生的思政实践效果。过程性评价结果用于调整教学策略，终结性评价结果用于总结育人成效，两者有机结合，全面反映学生的成长过程。

3.建立“评价—改进”闭环机制，提升育人质量

利用AI数据分析技术，对评价结果进行深度挖掘，找出教学中的薄弱环节：例如，若某专业学生的“职业责任意识”评价分数偏低，及时调整该专业的思政实践内容，增加“行业责任案例、职业情景模拟”等环节；若某类虚拟场景的学生参与度不高，优化场景的互动设计与内容趣味性。同时，建立学生反馈机制，通过AI问卷、互动讨论等方式收集学生对教学的意见建议，形成“评价数据—教学改进—效果提升”的闭环。

（五）完善“四大保障机制”，防控风险与保障实施

以“技术安全、伦理规范、制度保障、资源支持”为核心，完善四大保障机制，为AI思政实践课的顺利推进提供坚实支撑。

1.技术安全机制：保障数据安全与平台稳定

建立“数据采集—存储—使用—销毁”全流程安全规范，采用加密存储、访问权限控制等技术，保护学生的个人信息与学习数据；定期对AI思政平台进行安全检测与漏洞修复，防止数据泄露与平台故障；与正规AI技术企业合作，选择安全可靠的技术产品与服务，降低技术风险。

2.伦理规范机制：坚守思政教育本质

制定《AI思政教育伦理规范》，明确技术应用的边界：例如，AI情感识别技术仅用于教学评价，不得滥用于学生监控；智能推荐系统需保证内容的多样性与客观性，避免算法偏见；禁止利用AI技术伪造思政案例、篡改评价数据。同时，加强对教师与学生的AI伦理教育，引导其树立正确的技术应用观念。

3.制度保障机制：强化政策支持与激励

将AI思政实践课创新纳入院校“思政教育改革专项计划”，设立专项经费，用于技术采购、资源开发、师资培训等；建立“AI思政教育考核评价制度”，将教师的相关工作成果与职称评定、评优评先挂钩；制定“学生参与AI思政实践的激励机制”，将实践表现纳入综合素质评价，激励学生主动参与。

4.资源支持机制：整合多方资源形成合力

加强“校校合作、校企合作、校地合作”，整合多方资源：与高校合作开展AI思政教育理论研究，引进优质教育资源；与AI技术企业合作开发定制化的思政实践平台与资源；与地方政府、社区、企业合作共建“思政实践基地”，为学生提供丰富的现实实践场景。通过资源整合，形成“政府引导、院校主导、企业参与、社会支持”的AI思政教育生态。

四、结论

总之，AI技术的发展为高职院校思政教育实践课创新提供了前所未有的机遇，其在场景构建、内容供给、评价优化等方面的核心优势，能够有效破解当前高职思政实践课的育人困境。然而，AI赋能高职思政实践课并非简单的技术应用，而是一项涉及“教学理念、内容设计、师资培养、机制保障”的系统工程，需要避免技术表层化、内容脱节、评价单一等问题。

未来，高职院校需以“立德树人”为根本目标，坚持“技术服务于育人”的核心原则，通过构建“三维场景体系”实现技术与育人的深度融合，打造“个性化内容供给体系”提升育人针对性，建立“三位一体师资培养体系”强化人才支撑，优化“多元评价体系”实现精准育人闭环，完善“四大保障机制”防控风险与保障实施。只有这样，才能充分发挥AI技术的赋能作用，推动高职思政教育实践课从“知识传授”向“价值引领、能力培养”转变，培养更多“德技并修、工学结合”的高素质技术技能人才，为国家产业发展与社会进步提供坚实的人才保障。

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