摘要：在职业教育数字化转型与课程思政建设全面深化的时代背景下，人工智能通识课程已成为高职院校落实立德树人根本任务、提升学生数字素养与科技伦理素养的关键载体。本文以 2023—2026 年国内核心期刊文献、教改课题、教学实践案例为依据，系统梳理我国高职院校人工智能通识课程思政的研究脉络、总体态势、核心方向、典型成果与现实困境。研究发现，当前领域研究呈现政策驱动明显、实践导向增强、混合班教学聚焦、AIGC 技术赋能四大特征，研究集中于思政元素挖掘、融入路径创新、评价体系构建、教学资源开发四大方向，但仍存在高职特色适配不足、体系化程度不高、融入浅表化、评价虚化、资源供给短缺等突出问题。未来研究将朝着分层分类教学、可量化评价、岗课赛证融合、校本化示范推广、AIGC 深度赋能方向持续推进。本文可为同类院校开展相关教学改革与课题研究提供较为完整的文献基础与实践参照。

关键词：人工智能通识课程；课程思政；研究现状；混合班教学；AI 伦理

一、引言

人工智能作为引领新一轮科技革命与产业变革的核心技术，正在全面重塑经济结构、社会治理与教育形态。面向非计算机专业开设的人工智能通识课程，既是提升全体学生数字素养、适应智能社会需求的必修课，也是开展科技价值观教育、强化伦理责任、厚植家国情怀的核心阵地。《高等学校课程思政建设指导纲要》明确将“信息技术类课程”列入课程思政重点建设领域，要求深入挖掘科技报国、创新精神、伦理责任、数据安全、人类命运共同体等思政元素，实现知识传授与价值引领有机统一。

与普通本科院校不同，高职院校的人工智能通识课程具有鲜明的类型特征：覆盖专业广、跨专业混合编班多、学生基础差异大、教学偏向应用与实操、更加贴近岗位需求。尤其在外语、艺术、文科、工科并存的综合类高职院校中，文工艺混合班成为常态，给课程思政的实施带来了独特挑战：如何兼顾不同专业学生的认知特点？如何避免“一刀切”教学？如何让思政内容不生硬、不空洞？如何对价值引领效果进行可量化评价？这些问题已成为近年高职教育教学改革的热点与难点。

二、高职院校AI通识课程思政建设的政策背景与现实需求

（一）政策驱动：国家层面对课程思政与AI教育的双重推进

自2020年课程思政全面推进以来，国家层面持续强化职业教育课程思政的系统性要求。教育部多次发文强调，职业院校要结合专业特点分类推进课程思政，将价值引领贯穿技术技能培养全过程，实现各类课程与思想政治理论课同向同行、协同育人。

在人工智能教育方面，国家先后出台《新一代人工智能发展规划》《职业教育数字化转型实施方案》等文件，明确要求普及人工智能教育、提升全民数字素养与技能，将人工智能相关内容纳入公共基础课程体系。政策层面的双重驱动，使得AI通识课程思政成为职业院校必须回应、必须落实的重要教学改革任务。

（二）现实需求：高职混合班教学的特殊性

跨专业混合编班成为常态高职AI通识课程多面向全校开设，学生来自文科、外语、艺术、工科等不同专业，学习兴趣、逻辑基础、审美偏好、职业方向差异极大，统一教学模式难以适配。

学生更关注“实用、能用、够用”高职学生偏向技能学习与应用体验，对抽象理论、纯技术讲解接受度较低，更倾向于案例化、情境化、任务化学习，传统“讲道理”式思政难以引发共鸣。

课程覆盖面大、育人影响力强作为公共必修课，AI通识课年均覆盖数千名学生，是开展价值引领、塑造科技伦理、强化网络安全意识的重要场域，育人潜力巨大。

AI技术自带伦理与安全属性人工智能涉及数据隐私、算法公平、深度伪造、版权侵权、技术滥用等敏感议题，本身具备天然的思政教育基因，是开展科技伦理、法治教育、社会责任教育的优质载体。

三、国内研究总体态势与发展阶段

（一）文献计量与研究趋势

通过CNKI、万方、维普等数据库检索篇名含“人工智能通识课+课程思政”“高职AI通识+思政”等关键词的文献发现：

·2020—2022年为起步期，年均发文量不足20篇，以理论探讨、借鉴本科模式为主；

·2023—2024年为增长期，年均发文量超过50篇，研究转向教学模式、融入路径、实践探索；

·2025—2026年为深化期，聚焦混合班教学、分层分类、AIGC赋能、评价体系，实践类、实证类成果显著增加。

总体呈现从理论借鉴走向校本实践、从单一课堂走向多元模式、从零散融入走向体系构建、从模糊评价走向量化测评的发展趋势。

（二）研究主体与内容分布

研究主体以高职院校一线教师、教学团队、教务管理部门、省级职教研究机构为主，内容高度集中在五个方面：

1.思政元素挖掘与梳理；

2.课堂教学模式与融入路径；

3.评价体系构建与效果测评；

4.混合班、跨专业教学改革；

5.AIGC等新技术赋能教学创新。

（三）研究特征总结

1.政策导向性强：紧密围绕教育部课程思政纲要与职业教育数字化政策展开；

2.问题导向明显：聚焦“两张皮”“一刀切”“评价虚”等现实痛点；

3.实践取向突出：多数成果来自课堂教学改革、课题研究、示范课程建设；

4.技术关联性高：与AI技术迭代、AIGC应用、智慧教学平台发展同步；

四、核心研究方向与主要成果

（一）思政元素挖掘研究：从零散点缀走向维度化、系统化

这是研究最早、成果最多的方向，核心是解决“融什么”的问题。学者们普遍从多维度构建AI通识课程思政元素体系，代表性框架包括：

科技史与家国情怀维度梳理人工智能发展史，突出中国在计算机视觉、语音识别、无人机、智能制造、信创产业等领域的自主创新成果，融入科技自立自强、科学家精神、工匠精神、创新意识、家国情怀。

伦理与法治安全维度围绕数据隐私、算法公平、深度伪造、AI诈骗、版权保护、技术滥用等，强化法治意识、安全意识、责任意识、技术向善、底线思维。

时代战略与社会发展维度对接数字中国、网络强国、粤港澳大湾区数字经济、乡村振兴、文化强国等国家战略，融入大局意识、社会责任、人类命运共同体、服务国家发展。

人文素养与职业伦理维度结合高职人才培养定位，强调人文关怀、诚信操守、团队协作、岗位规范、服务意识、文化自信。

代表性成果：刘丽珏等（2020）最早提出知识点—思政点映射模型；赵嘉等（2024）构建五维思政资源挖掘体系；宋燕星等（2025）提出“三式多维”挖掘模式；吴英男（2025）提出“点—线—面—体”思政融入路径，推动元素挖掘从随机化走向系统化、可操作化。

（二）融入路径与教学模式研究：从生硬植入走向深度耦合

1.分层分类差异化教学模式针对文科、外语、艺术、工科学生差异，实施分类教学：

·文科/外语类：侧重伦理思辨、社会影响、数字公民素养；

·艺术类：侧重AIGC创作伦理、版权、文化传承与数字文创；

·工科类：侧重技术规范、数据安全、算法公平、职业操守。

2.问题链驱动思辨模式通过递进式伦理问题引导学生思考，例如：

·AI生成作品版权归谁？

·人脸识别的隐私边界在哪里？

·如果AI比医生更准确，我们是否可以完全依赖它？实现价值引领无痕化。

本土案例沉浸式教学使用国产AI大模型、大湾区数字产业、校园智慧应用、非遗数字化、信创安全等贴近学生生活的案例，增强代入感与认同感。

任务式实践育人模式通过项目式学习开展实践，如：

·AI +乡村振兴方案设计

·AI +非遗文化创作

·AI安全宣传志愿服务在“做中学”实现价值内化。

AIGC技术赋能模式利用生成式AI制作情境模拟、虚拟仿真、互动案例、智能测评工具，提升课堂互动性与体验感。

（三）评价体系构建研究：从单一考核走向三维可量化

核心解决“如何评”的问题，突破传统知识点考试，构建多元评价体系。

主流框架为三维评价模型：

1.知识掌握度（40%）：测验、作业、笔试，考核基础知识与规范；

2.伦理敏感度（30%）：情境判断题、案例分析、风险识别，测评伦理判断能力；

3.价值观认同度（30%）：问卷、访谈、课堂表现、实践成果，测评价值认同与职业素养。

代表性成果：杨兴波（2024）在广东省教育科学规划课题中提出高职课程思政可量化指标；付晨等（2025）构建基于知识图谱的智慧评价平台；张平凤等（2025）建立“知识—能力—价值”三维目标测评体系，推动评价从“虚化”走向“可测、可评、可改”。

（四）教学资源与团队建设研究

研究重点包括：

1.开发案例库、课件库、情境题库、微课、在线课程等融媒体资源；

2.组建计算机教师+思政教师+专业教师+企业导师跨学科教学团队；

3.建设示范课程、示范课堂、虚拟教研室，推动资源共建共享；

4.开展教师课程思政教学能力培训，解决“不会融、不敢融、融不好”问题。

五、研究与实践中存在的突出问题

（一）高职特色与学情适配不足

多数研究与实践仍照搬本科模式，对高职混合班、技能导向、岗位场景、艺术/外语特色关注不足，内容偏理论、偏抽象，通俗化、岗位化不够。

（二）体系化程度偏低

缺乏从培养目标—课程标准—教学内容—实施流程—评价反馈的闭环设计，多为碎片化经验总结，稳定性、可复制性、可推广性较弱。

（三）思政融入方式浅表化、形式化

普遍存在贴标签、口号化、案例点缀现象，思政与技术“两张皮”，深度融合、全程浸润、自然渗透的高质量范式偏少，学生获得感不强。

（四）评价机制虚化、难以量化

尽管提出三维评价，但可落地工具少、数据支撑弱、操作复杂，多数院校仍以笔试为主，伦理与价值观等隐性成果难以观测、难以比较、难以改进。

（五）优质教学资源供给短缺

适配高职、适配混合班、适配分层教学的标准化案例、教案、情境试题、评价量表、示范课堂严重不足，校际共建共享机制不健全，教师“无资源可用、无范例可依”。

（六）实证研究与长效机制不足

多数成果为经验总结、教学反思，大样本、长周期、控制变量的实证研究偏少，成果可持续性、可推广性缺乏数据支撑，难以形成区域示范效应。

六、未来研究趋势与发展方向（2025—2027）

（一）AIGC深度赋能成为常态

利用生成式AI开发：

·智能思政案例生成

·虚拟伦理情境模拟

·AI伦理对话机器人

·个性化测评与学习路径推荐实现精准化、沉浸式、互动式育人。

（二）高职特色范式定型化

形成通俗化、场景化、岗位化、混合班适配的成熟模式，突出：

·技能培养与价值引领统一

·岗课赛证融通

·德技并修、工学结合真正体现职业教育类型特色。

（三）分层分类教学全面普及

按文科/艺术/工科实施：

·分层目标

·分类内容

·分途任务

·分向评价彻底解决“一刀切”痛点。

（四）可量化、可操作评价工具化

推出量表、题库、平台、数据看板等简易工具，实现：

·伦理敏感度可测

·价值观认同可查

·教学效果可对比

·改进方向可明确

（五）与信创、网络强国、数字文化战略深度结合

思政内容更加聚焦科技安全、数据主权、文化自信、产业报国，更贴合国家战略与产业需求，增强时代性与引领性。

七、结语

高职院校人工智能通识课程思政研究已进入快速深化阶段，在思政元素挖掘、融入路径创新、评价体系探索、教学资源建设等方面取得阶段性成果，呈现出政策驱动、实践导向、职教特色、技术赋能的鲜明特征。但总体来看，研究仍处于从分散走向系统、从借鉴走向自主、从浅表走向深度的过渡时期，在高职适配性、体系化、实操性、评价精准度、资源供给等方面仍存在明显短板。

未来研究应立足高职办学定位与混合班学情实际，坚持问题导向、目标导向、效果导向，聚焦“技术知识传授、伦理素养培育、价值引领塑造”深度融合，加快构建目标明确、内容系统、路径清晰、评价科学、资源充足、可复制可推广的课程思政体系，真正实现人工智能通识课程与立德树人同向同行，为培养懂技术、守伦理、有情怀、敢担当的高素质技术技能人才提供坚实支撑。

参考文献

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作者简介：吴英男（1981—），女，广东省外语艺术职业学院人工智能学院副教授，研究方向为人工智能应用、多媒体信息处理、课程思政。

本论文为：2026年度全国高等职业院校人工智能通识课程教学研究课题阶段性成果（高职院校人工智能通识课程课程思政研究与实践，KT2508123）