摘要：人工智能技术的迅猛发展，为新时代党建工作的创新与课程思政的深化改革提供了历史性机遇。推动党建资源与课程思政的深度融合，是落实立德树人根本任务、增强思政教育实效性的战略举措。本文立足人工智能赋能的时代背景，首先阐释了党建资源与课程思政深度融合的核心内涵与价值意蕴。其次，深入分析了当前融合实践中存在的资源孤岛、形式化对接、智能化应用不足、评价机制滞后等现实困境。在此基础上，本文系统构建了以“数据驱动、智能协同、价值引领”为核心的深度融合机制，具体包括：智能化的党建资源数字化转化与聚合机制、基于精准画像的个性化教学资源匹配与推送机制、人机协同的沉浸式情景教学与体验机制、多维度动态化的教学效果智能评估与反馈机制。最后，本文从强化顶层设计与标准建设、夯实技术支撑与平台构建、提升教师智能素养与教学能力、创新教学模式与评价体系、构建协同育人生态保障体系等五个维度，提出了系统性的实施路径，以期为人工智能时代党建与课程思政教育的同向同行、协同增效提供理论思索与实践参考。

关键词：人工智能；党建资源；课程思政；深度融合；机制；路径

引言

新时代背景下，加强和改进高校思想政治工作，事关办什么样的大学、怎样办大学的根本问题，事关党对高校的领导，事关中国特色社会主义事业后继有人。课程思政工作作为高校思政工作的重要组成部分，是落实立德树人这一根本任务的核心途径，而党的建设中蕴含的丰富历史经验、理论成果、精神谱系与榜样案例，是课程思政的最鲜活、最权威、最深厚的资源富矿。如何高效、深入、有机地将党建资源融入各类专业课程教学，是深化课程思政建设的重大课题。

当前，以大数据、机器学习、虚拟现实等为代表的人工智能技术，正引发教育形态的深刻变革。人工智能不仅是一种工具性的存在，更是一种赋能性的力量，它能重构教育资源形态、教学过程与评价模式，为实现党建资源与课程思政的“精准滴灌”与“深度融合”开辟了新境界。在此视角下，探索两者融合的机制与路径，具有重要的理论创新价值与实践紧迫性：它既是破解课程思政建设中存在的“硬融入”“表面化”等难题的关键突破口，也是拓展党建工作阵地、活化红色资源、推动党的建设与高等教育内涵式发展同频共振的战略切入点。本研究致力于回应这一时代需求，构建系统化的融合逻辑与实践框架。

一、 党建资源与课程思政深度融合的核心内涵与价值意蕴

（一）党建资源与课程思政深度融合的核心内涵

人工智能赋能视角下的“深度融合”，远不止于党建资料的简单电子化或课堂教学中的技术搬运，而是依托人工智能技术，实现党建资源与课程思政在内容、过程、评价及生态等各环节全面、有机且智能化的整合与创新。

具体而言，在内容层面，可借助文本挖掘、知识图谱等人工智能技术，对分散多样的党史文献、党章党规、领导人论述、先进事迹、红色场馆资料等党建资源进行结构化、语义化处理，从而构建起体系化、标签化的“党建知识资源库”。这一资源库能够依据课程思政的教学目标与知识点，实现资源的智能关联、精准萃取与动态重组，为教学提供扎实的内容基础。

在此基础上，在过程层面继而得以实现智能性的互动。比如，依托智能推荐、虚拟仿真等技术，系统能够根据学生的不同学习基础、兴趣偏好与认知习惯，形成个性化的“学习者画像”，并据此推送适配的党建教学案例、历史场景与理论阐释。

进一步地，在评价层面可构建基于数据的精准反馈机制。通过采集学习过程与结果中的多维度数据，如在线学习行为、课堂互动、作业情感分析等，建立形成性智能评价模型。该模型不仅关注知识掌握情况，更要对学生的价值认知、情感态度与思想动态进行趋势分析与预警，从而为教学优化与个性化指导提供可靠的依据。

最终，这种融合将推动生态层面的协同进化。人工智能平台可以成为联结党务部门、一线教师、学生及党建实践基地等多方主体的一个枢纽，这将促进党建资源的持续产出、动态更新与教学应用闭环的形成，构建起“党建滋养思政、思政反哺党建”的良性育人生态，实现系统化的协同发展。

（二）党建资源与课程思政深度融合的价值意蕴

通过人工智能的手段将党建资源有机融入课程思政，不仅能够显著增强其真理力量与历史厚度，也将进一步提升课程思政的育人效能。党的创新理论、奋斗历程和伟大成就，本身就是马克思主义真理力量在中国实践中的集中体现，而借助智能化技术的融合，可以更生动、系统且富有说服力地呈现这些内容，从而帮助学生深刻理解“中国共产党为什么能、马克思主义为什么行、中国特色社会主义为什么好”。同时，人工智能的赋能能够实现个性化匹配与情景化体验，将有效回应学生关注的现实问题与思想困惑，将宏大叙事与个人体验相结合，提升课程思政的针对性和亲和力，使其可感、可知、可近，进一步激发学生的内在学习动力。

同时，这一过程也自然会推动党建工作自身的数字化转型与效能提升。通过服务课程思政教学，党建资源会得以加速数字化、标准化与结构化建设，这不仅拓展了育人场域与影响力，也实现了资源的活化利用和价值倍增，为智慧党建开辟出新的路径。此外，智能技术也为一线教师提供了有力的备课辅助、学情分析与资源支持，减轻其事务性的负担，使教师能更专注于教学设计与价值引领，促进其向学习引导者与思维激发者的角色转变。

二、 当前融合实践的现实困境审视

当前，尽管部分高校已开始探索信息技术在党建与思政教育中的应用，并取得了一定成效，但在走向“深度融合”的过程中，仍面临着一系列结构性与机制性的挑战，制约了技术潜能向教育实效的充分转化：

第一，资源壁垒与“数据孤岛”问题依然突出。 党建与思政教育涉及多部门、多环节，其资源管理存在明显的条块分割现象。党建类资源多由党委组织部、宣传部等职能部门管理，内容偏向政策文件、党内教育材料与活动记录；而课程思政资源则分散于各院系、教务系统的教学档案以及教师个人的备课资料中，形态包括课件、案例、视频、研讨记录等。这些资源不仅存储位置分散，更因缺乏统一的数字化标准、数据规范与共享机制，造成格式不一、接口封闭、操作性差。

第二，融合过程中存在表层化与形式化的倾向。目前不少高校的信息化应用仍停留在工具替代的初级阶段，主要表现为使用多媒体课件、播放红色影视资料、建设专题网站等，尚未触及教学模式与教育理念的深层变革。这种“为技术而技术”的融合，容易陷入“新瓶装旧酒”的窠臼，技术应用与教学内容呈现“两张皮”的状态。究其原因，一方面是对党建与思政资源本身所蕴含的历史逻辑、理论逻辑与实践价值缺乏深度挖掘与教学化转化；另一方面，也未能紧密结合思政教育特有的知识体系、认知规律与价值观形成机制，来设计技术介入的环节与方式。技术与教育未能实现有机整合，导致学习体验流于表面，难以真正触动思想、启迪价值。

第三，评价机制的滞后与协同机制的缺失制约了深度融合。在传统教学评价体系中仍然以知识掌握程度为主要的衡量标准。这一过程中多依赖考试、论文分数等终结性评价，对于价值观塑造、政治素养提升、思想情感变化等内隐型、长效性目标的评估则显得力不从心。人工智能技术在支持过程性数据采集、学习行为分析、情感计算等方面则具有显著的潜力。但目前尚未在评价体系中得到系统化开发与应用，这导致融合的效果有欠缺，难以形成持续改进的闭环。

此外，高校内部党务工作部门与教学管理部门、信息技术部门之间，往往缺乏常态化的沟通协作机制与共同行动框架。部门间职能分割、资源分配分散、目标指向不一，这些导致了技术需求与教育供给之间出现脱节，难以凝聚共识、整合力量。

三、 人工智能赋能视角下党建资源与课程思政深度融合的机制构建

针对上述困境，亟需构建一套以“数据驱动、智能协同、价值引领”为核心的系统化的、可操作的深度融合机制。该机制首先要着眼于党建资源的智能化整合，通过组建跨部门数字化工作小组，制定统一的数据标准、知识分类体系与数字化规范，并借助一系列人工智能分析技术，将各类纸质、音像与实物资源转化为数字资源。在此基础上，通过构建覆盖主要要素的“党建知识图谱”，形成互联互通的网络，从而为智能检索与关联推荐提供支撑，实现优质资源的共建共享。

进一步地，以实现精准化教学为目标，可以在遵循数据伦理与隐私保护的前提下，汇集教务系统、学习平台及校园行为等多源数据，构建动态更新的“学生数字画像”。这里面将涵盖知识基础、学习风格、兴趣标签及思想关注点等多重维度。依托该画像与课程思政的具体目标，系统可利用协同过滤、内容推荐等算法，从党建资源库中智能匹配并推送相关案例、文献、影像等素材，从而支持教师进行精准备课，也为学生规划个性化学习路径提供依据。

在资源匹配与推送的基础上，教学实施环节可进一步深度融合人机协同的沉浸式体验。通过开发与思政课程紧密结合的虚拟仿真实验、历史场景VR/AR 重现、重大政策模拟等智能教学模块，学生得以在贴近真实的情景中深化理论认知。同时，也可以引入具备自然对话能力的“AI 思政助手”或“虚拟楷模”，用于课后答疑、观点讨论与情感陪伴。教师在此过程中要发挥“导演”和“导师”的作用，侧重情景设计、讨论引导与价值升华，实现人机之间的优势互补。

最后，为全面检验教学的成效，需建立多维度、动态化的智能评估与反馈机制。这一机制要超越传统的考试，构建起一个涵盖知识掌握、能力提升、情感认同与价值践行等多方面的评价指标体系。通过借助学习分析技术，系统可追踪学生的学习行为、分析讨论文本的情感倾向与观点逻辑，并通过对比学习前后认知图谱或价值观量表的变化，来评估教学对学生思想深处的实际影响。评估结果要实时反馈给教师与学生，用于动态调整教学策略与学习计划，并持续反哺优质资源的推送与教学设计的优化，从而形成闭环迭代的提升路径。

四、 人工智能赋能视角下党建资源与课程思政深度融合的系统路径构建

基于上述的机制框架，需要从平台、教学、主体与环境四个维度，系统性地规划与实践深度融合的路径。

第一，打造一体化、智能化的融合支撑平台。建设一个集“资源智能管理、教学灵活组织、数据深度分析、效果综合评价”于一体的校级智慧思政综合平台。该平台的核心是经过AI 深度处理的党建资源知识库，能提供智能检索、关联推荐与便捷调用服务。平台应内嵌丰富的教学工具，支持教师快速构建融合式课程模块，并集成虚拟仿真实验、智能助教、在线协作等应用。同时，平台应承载智能评价功能，实现全过程、多维度的育人效果评估。

第二，构建以学生为中心的智慧思政教学新体系。推动教学设计变革，鼓励教师利用 AI工具进行融合设计，明确各教学单元的思政融合点与智能应用场景。大力推行线上线下混合式教学，线下课堂侧重价值引领、深度研讨与情感激发，线上空间则利用平台进行资源拓展学习、个性化练习、智能答疑与沉浸式体验。重点开发与专业特色结合的 VR/AR 思政体验项目，如“重走长征路”、“改革开放历程虚拟展”等，让学生在体验中深化认知。依托平台数据，探索为每位学生规划包含规定动作与自选动作的个性化思政学习路径。

第三，培育兼具政治定力与数字素养的卓越教师队伍。教师是实现融合的主导力量。必须开展系统性培训，提升教师对人工智能教育应用的基本理解、对数字化党建资源的驾驭能力，以及开展智慧思政教学的设计与实施能力。支持跨学科教师组建教学创新团队，共同研发典型教学案例，分享成功经验。学校应将教师在人工智能赋能课程思政方面的创新实践纳入教学评价与激励体系，并在时间、资源与技术支撑上提供充分保障，激发教师的主动性与创造性。

第四，完善协同联动的保障生态与治理体系。加强顶层设计与制度供给，制定专项发展规划，明确技术应用的伦理规范、数据安全标准与隐私保护政策。打破党务部门、教务部门、学生工作部门及信息技术部门之间的体制机制壁垒，推动数据共享与业务协同，形成育人合力。积极与人工智能科技企业、研究机构开展产学研合作，共同研发适用于思政教育场景的专用工具与解决方案。在校园内营造理性、健康、积极的智能教育文化，引导师生正确认识并善用人工智能，确保技术应用始终服务于立德树人的正确方向。

结语

人工智能的兴起，为破解党建资源与课程思政“融而不深”的难题提供了全新的技术解缆与思维框架。推动二者的深度融合，是一项涉及理念更新、机制重构、技术嵌入、能力升级的系统工程。本文构建的以四大机制为核心、五条路径为支撑的融合框架，旨在促进党建资源从静态库存向动态活水的转化，推动课程思政从标准化供给向精准化赋能跃迁，最终实现价值塑造、知识传授与能力培养的有机统一。

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基金项目：辽宁省高校党建研究课题《探索“四融四同”党建+课程思政融合新模式》（课题批准号：2025GXDJ-YB156）；辽宁省教育科学十四五规划课题《责任创新视角下生成性人工智能对高校思想政治教育影响研究》（课题批准号：JG 25 EB 209）