摘要：AI 技术为高中政治议题式教学资源的生成与应用提供了新路径。本文围绕议题文本分析、问题链设计、个性化匹配与多模态呈现等维度，探讨AI 赋能资源智能生成的实现方式，并提出面向教学实践的应用策略与配套机制，旨在提升教学效能，促进学生核心素养发展。关键词:人工智能；议题式教学；高中政治；资源生成；教学策略

一、基于 AI 的议题式教学资源智能生成路径

在高一思想政治必修一中，特别是“ 社会主义从空想到科学、从理论到实践的发展” 与“ 只有社会主义才能救中国” 两课内容。理论抽象、史实支撑、价值引导等比重很大，传统教材内容往往呈现静态、线性的特点。难以有效促进学生深度参与与自主探究。通过 AI 技术可以大大提升议题式教学资源的生成效率和精准度，为深度学习提供有力支撑。

（一）构建政治议题文本语料库与语义分析模型

围绕“ 科学社会主义的发展”“ 新民主主义革命的胜利” 两个主题，整合教材文本、政策文本、典型时评、历史文献等资源，形成主题议题语料库。 借助NLP 技术来提取关键概念、逻辑结构以及价值判断。像自动识别“ 生产力发展”“ 阶级矛盾”“ 社会制度变迁” 这样的核心术语，再利用语义网络分析找出文本之间的联系，从而给后面的问题设计和内容生成赋予语义上的支持。

（二）运用 AI 算法自动生成问题链与情境任务

基于已有标注语料库，利用大语言模型 + 图谱生成层层递进问题链。比如围绕“ 社会主义为什么是历史发展的必然选择”，可以设计“ 原始社会为什么解体”“ 资本主义社会矛盾怎么体现”“ 马克思主义科学性在哪” 等问题，让学生层层深入。结合AI 情境建模能力，把问题嵌入“ 模拟历史辩论会”“ 策划思想展板”“ 编写时代短剧” 等任务中，让学生在真实情境中触发思与说。

（三）结合大数据进行学生画像与个性化匹配

从课堂教学和资源使用过程中获取学生学习行为数据。通过 AI 画像分析，精准掌握学生对“ 社会主义制度确立意义” 或者“ 新民主主义革命背景” 的理解程度、知识盲区和思维模式，进而动态调整生成内容的难易度、呈现形式以及任务路径。比如，对于基础薄弱的学生推送“ 知识梳理 ⁺ 引导提问” 类资源，对于思辨能力较强的学生则选择“ 对比分析 + 观点输出” 类议题任务，从而达到资源“ 因人而异”。

（四）引入多模态生成技术丰富资源表达形式

政治课堂上，AI 技术能生成文本资源，还能利用图像生成、语音合成、视频剪辑等能力创造多模态表达。把“ 社会主义制度的确立” 过程做成 AI 生成的视频片段，配上关键事件图解和语音讲解，帮助学生在多感官通道里体会重大历史转折，或者用 AI 合成“ 虚拟历史人物对话”。展现毛泽东和列宁的思想交流，跨越时空限制，让抽象内容变得可感、可议、可创。

二、AI 生成资源在高中政治教学中的应用策略

以高一思想政治必修三的第七课《治国理政的基本方式》和第八课《法治中国建设》为例。这两课内容属于国家治理与法治建设，包含历史进程、制度逻辑、价值导向，抽象性较强，现实性较强，AI 生成的教学资源在实际教学中可以采取以下策略优化教学结构和学习效果。

（一）围绕真实情境组织“ 问题—探究—讨论” 教学结构

AI 技术可以依据当下的社会热点自动抓取、提炼事件，形成“ 问题驱动-情境导入- 讨论反思” 的教学结构。例如围绕“ 法治国家的构建”，AI 可以生成一个模拟场景——一起网络侵权案件的社会新闻，再设计出“ 公民该如何依法维权”、“ 政府在这件事上要承担什么责任” 等问题。让学生根据课本知识进行思考，从而得出“ 法治政府”“ 法治社会” 等概念。

（二）以学生为中心推进个性化与协同化学习方式

依据学生的答题数据以及课堂参与记录，AI 系统可以剖析学生对于“ 依法治国与以德治国相结合” 等概念的把握状况。按照需求给予不同难度和类型的资源，针对掌握较弱的学生，给予微课视频，思维导图之类的资源；针对能力强的学生，给予立场相反的法律争议案例，促使他们开展小组协作探究，进而达成协同建构和批判性思维的培养。

（三）优化师生互动环节，增强思辨与表达训练

AI 辅助教学能够给师生供应“ 即时对话脚本” 或者“ 争议观点模拟”，针对“ 法治与权力制约” 这一话题，系统可以创建出正反双方的意见言论。学生在课堂上就可以模仿辩论，从而引发学生的思辨能力，教师同样可以通过 AI给出的追问策略。促使学生在发言之后再思考“ 为什么权力要被监督”“ 法治怎样落到实处”，从而加强学生的表达深度和逻辑条理性。

（四）融合AI 平台与课堂教学，实现动态推送与反馈调整

AI 平台能与课堂同步运作，随时分析学生上课小测、互动提问、在线讨论等行为数据。判定学习状况并自动调节教学资源，讲解“ 全面依法治国总目标”时，平台会察觉学生对“ 法治国家” 和“ 法制国家” 混淆的高发情形。自动推送澄清资源或者任务，加深认识，课后还能生成个性化的反馈报告，给教师备课和因材施教给予数据支撑。

三、保障资源质量与教学实效的配套机制建设

（一）建立人工审核与专家评估的质量控制流程

AI 生成内容有智能性与效率的优势，但政治教学中更看重准确性、权威性和价值导向，要创建起多级审核机制。把自动生成的资源归入人工校对和专家评定的流程之中，先安排政治学科教师组成的审核团队，依照课程标准，教材体系和育人导向来把关，再引入教研员，教育技术专家所组成的复核小组。针对资源的逻辑严密性，知识适切性以及问题设计的合理性展开全面评估，保证资源在技术智能和教学科学之间达成有机统一。

（二）加强教师 AI 素养培训与资源使用能力提升

教师是 AI 资源落地的关键人物，要从教师发展入手，通过校本培训，教研活动，专项工作坊等方式加深教师对 AI 资源的理解和应用。培训的内容应包括AI 生成的逻辑，资源的修改重组办法，个性化的任务分配策略等内容，使教师能够理解原理，并且灵活使用，从而在资源的筛选，结构调整以及任务设计等环节中。提高主动性和创造力，从 AI 资源的“ 技术使用者”，变成“ 教学设计者”。

（三）制定数据安全与伦理使用的操作规范

AI 系统大量收集并处理学生行为数据，生成教学内容的时候，务必重视数据安全和伦理风险防范，要按照国家有关法律法规，制订涵盖数据采集，存储，分析，使用全环节的安全管理细则，明晰信息使用界限。形成学生数据脱敏机制，访问权限分层制度，平台使用责任目录，杜绝资源滥用，隐私外泄，而且推进 AI 伦理教育创建，促使教师，开发者养成“ 以人为本，技术向善” 价值观念，守住教育公平，信息安全底线。

（四）构建“ 技术—教师—课程” 三位一体的协同体系

AI 资源应用不能脱离课程目标和教学逻辑独立运行，要推动 AI 技术平台、一线教师、课程内容深度融合。形成协同共建机制，在技术层面，开发符合高中政治课程结构的资源模块，支持问题导向、能力导向等多种教学路径。在教师层面，鼓励教师根据实际教学需要反向参与资源优化、模型调试，在课程层面，保证 AI 生成内容严格遵循课程标准和教材要求，服务学科核心素养达成目标。通过平台迭代、教师参与、课程引领的深度配合，让 AI 在政治教学中真正发挥作用。

结论：

可见，AI 技术在高中政治议题式教学中应用，突破了传统资源生成模式的局限，促使教学方式由被动传授转向主动探究。通过创建智能生成路径、改良课堂应用策略并完善保障机制，可切实改善教学质量与学习成效，给政治学科育人功能的达成给予有力支撑。

参考文献：

［1］张美亮.议题式教学在高中政治课程中的实践探索［J］.高考，2024（22）：36- 38.［2］谢立仁.浅谈议题式教学法在高中政治教学中的应用［J］.学周刊，2024（24）：107- 109.［3］衣丹姬.议题式教学法在高中政治教学中的运用［J］.天津教育，2024（15）：87- 89.