人工智能背景下高职院校课程思政创新教学路径研究
摘要
人工智能技术的快速发展正在深刻重塑高职院校课程思政的教学理念、教学模式与评价体系。本文在系统梳理人工智能赋能高职课程思政政策背景与技术逻辑的基础上，深入剖析了当前高职课程思政教学面临的思政元素嵌入浅表化、教学方式单一化、评价体系滞后化以及教师数智能力不足等现实困境。研究表明，人工智能技术为破解高职课程思政“精准滴灌”难题提供了技术可能，通过学情画像、智能匹配、沉浸体验与数据循证等手段，可实现思政教育从“大水漫灌”向“精准滴灌”、从“单向灌输”向“人机协同”的范式转型。本文从创新教学模式、优化资源供给、完善评价体系三个维度提出人工智能赋能高职课程思政的创新教学路径，并结合新乡职业技术学院、中山职业技术学院、哈尔滨科学技术职业学院等典型案例验证了路径的实践可行性，旨在为高职院校课程思政的数智化转型提供理论参考与实践借鉴。
关键词：人工智能；高职院校；课程思政；教学路径；精准育人
1 引言
课程思政是新时代落实立德树人根本任务的关键举措，其核心要义在于将思想政治教育贯穿于各类课程教学的全过程，实现知识传授与价值引领的有机统一。高职院校作为技术技能型人才培养的主阵地，承担着培养德技并修高素质技能人才的重要使命。然而，长期以来，高职课程思政教学面临着思政元素与专业教学“两张皮”、教学方法单一、育人精准度不足等突出问题。
人工智能技术的突破性发展为破解上述困境提供了全新的技术路径。2025年4月，教育部等九部门联合印发《关于加快推进教育数字化的意见》，明确提出“要全面推进智能化，坚持立德树人、以人为本”，深化人工智能与教育教学全要素全过程融合。2026年4月，教育部等五部门印发《“人工智能+教育”行动计划》（教科信〔2026〕1号），进一步要求“研发思政大模型，丰富智能思政应用，建立全息、全域、全员、全时的沉浸式思政育人模式”。这一系列顶层设计为人工智能赋能高职课程思政指明了方向。
湖北画报等区域媒体对职业教育数字化转型的持续关注，展示了各地高职院校在AI赋能课程思政方面的积极探索；
河北画报对地方教育创新的报道同样表明，人工智能与课程思政的深度融合正在从理念走向实践。
人工智能技术凭借其强大的计算能力、庞大的数据资源储备以及独特的算法逻辑，为课程思政教育提供了智能化工具和多元化教学手段，增强了课程的互动性和针对性。然而，技术赋能并非一蹴而就，人工智能与课程思政的深度融合仍面临教师能力结构性短板、基础支撑体系薄弱、治理机制滞后以及价值识别与反馈体系缺位等现实挑战。本文旨在系统分析人工智能背景下高职院校课程思政教学面临的现实困境，并提出具有针对性的创新教学路径，以期为高职课程思政的数智化转型提供参考。
2 人工智能赋能高职课程思政教学的价值意蕴
2.1 精准滴灌：从“大水漫灌”走向“一人一策”
传统高职课程思政教学的一个突出弊端在于“大水漫灌”——所有学生接受相同的思政内容，采用相同的教学方式，缺乏对学生个体差异的有效识别与精准回应。人工智能技术的介入从根源上改变了这一局面。通过在线学习平台记录学生的浏览轨迹、互动频率、测试成绩等数据，AI系统可自动生成“学生思政画像”，精准识别其知识薄弱点、兴趣热点及情感倾向。教师据此设计分层教学方案——为对党史感兴趣的学生推荐红色文化虚拟展馆，为职业伦理意识薄弱的学生推送行业违规案例警示，实现“一人一策”的精准施教。
在具体实施层面，AI学情分析系统可整合学生课堂互动数据、课后作业反馈、思政话题讨论记录等多方面信息，自动识别不同学生在理想信念、职业观、法治意识等维度存在的认知短板。有学校开发的思政AI助教，能够准确回答85%以上的常见问题，有效解决了长期存在的“抬头率”问题。生成式人工智能凭借其大数据分析、语言生成与多模态交互等特征，正促使思政教育从“大水漫灌”走向“精准滴灌”，从被动接受走向深度互动。
2.2 人机协同：从“教师独白”走向“多维互动”
人工智能赋能课程思政的另一重要价值在于推动了教学主体关系的重构。传统课程思政教学中，教师是唯一的信息源和知识传授者，学生处于被动接受的地位。人机协同教学模式的引入，将“教师—学生”的二元结构拓展为“教师—学生—智能体”的三元结构。
在课前环节，AI可辅助教师完成学情分析、教学资源智能匹配和教案自动生成。新乡职业技术学院开发的教师AI协同备课助手，可自动匹配思政元素、生成教案、制作资源，提供思政教育与专业教育融合技巧，推动教师向“智能协同型”转变。在课中环节，VR和AR技术构建沉浸式教学场景，让学生“身临其境”感受革命传统；智能对话系统模拟多维度的价值观讨论。在课后环节，AI驱动的智能学伴可提供“一对一”定制化指引，弥补传统辅导覆盖面窄、响应慢的短板。这种人机协同的教学模式，使课程思政从“教师的独白”走向“师生之间、人机之间的深度对话”。
2.3 数据循证：从“经验判断”走向“科学决策”
传统课程思政教学的评价与改进主要依赖教师的主观经验判断，缺乏系统化的数据支撑。人工智能通过数据采集、智能分析与可视化呈现，为教学决策提供了“循证”基础。生成式人工智能赋能职业院校课程思政的数据反馈逻辑，侧重于强化育人全过程的动态追踪与评估。通过整合教学平台、学生管理等多渠道数据，采集多模态信息并进行综合分析，可从学生的学习态度、实践能力、价值观念等方面开展量化评价，同步追踪学生的课堂表现、实践参与度等过程性指标，生成个性化报告。
这种数据循证的评价模式，使教学改进从“凭感觉”走向“有依据”，从“事后补救”走向“过程干预”，为课程思政教学质量的持续提升提供了科学支撑。
3 高职课程思政教学面临的现实困境
尽管政策导向明确、技术条件日趋成熟，高职院校课程思政在人工智能赋能方面仍面临多重现实困境。
3.1 思政元素嵌入浅表化
当前高职课程思政教学中普遍存在思政元素与专业内容“两张皮”的现象。部分课程将思政教育作为专业教学的“附加品”，在课程中简单植入政治口号或价值标签，未能实现思政元素与专业知识的有机融合。这种浅表化的嵌入方式使思政教育流于形式，难以真正触动学生的价值认知与情感认同。在高职人工智能专业课程思政中，“技术与伦理脱节”“思政元素嵌入浅表化”以及“校企协同育人机制缺位”等挑战尤为突出。
3.2 教学方式单一化
传统高职课程思政教学过度依赖课堂讲授和理论灌输，“形式单一、说教生硬、传播低效”的问题突出。面对作为“数字原住民”的高职学生群体，传统说教式教学难以激发其学习兴趣与情感共鸣，学生的课堂参与度和价值内化效果均不理想。有调查显示，传统思政课堂学生主动参与率不足40%，这一数据折射出教学方式改革的紧迫性。
3.3 评价体系滞后化
当前高职课程思政教学评价仍以终结性评价为主，侧重对思政知识的记忆性考查，难以有效衡量学生在价值认同、情感态度、行为实践等方面的真实成长。评价指标单一、评价手段落后、评价结果应用不足等问题普遍存在，制约了课程思政教学质量的持续改进。
3.4 教师数智能力不足
教师是课程思政教学的实施主体，其数智素养直接决定了人工智能赋能的效果。当前高职院校教师在数字素养与人工智能应用能力方面存在显著的结构性短板，具体表现为：应用意愿不足、应用能力欠缺、应用过度化、平台协同性薄弱、资源质量较低等问题。教师能力的不足使人工智能技术的赋能效能大打折扣，成为制约课程思政数智化转型的核心瓶颈。
4 人工智能赋能高职课程思政的创新教学路径
4.1 教学模式创新：构建“人机协同”的智慧课堂
人工智能赋能高职课程思政教学，首要路径在于教学模式的系统性创新。
打造本地化特色思政AI模型是基础性工程。高职院校应依托本地红色资源、校本素材对通用大模型进行微调，构建专属思政AI模型。例如，新乡职业技术学院整合新乡先进群体的事迹，联动“牧野匠心”资源库，将名师名匠、优秀毕业生、技能报国典型素材融入训练，结合虚拟仿真实训平台实现深度融合，增强了思政教育的针对性与感染力。
开发个性化虚拟辅导载体是重要抓手。融合AI与数字人技术打造虚拟思政课教师，基于学生数据提供“一对一”定制化指引。河北软件职业技术学院以AIGC技术为支撑，以教育类漫画为载体，探索构建了“需求精准画像—人机协同创作—文化智能转化—闭环迭代优化”的隐性思政育人模式。
推进全场景智慧教学平台建设是技术保障。平台应采用覆盖“课前—课中—课后”的智慧环境架构，以教材为核心，关联技能区与思政区。移动端搭载“AI助教”与智能学习模块，使教师备课互动更加便捷，学生能够自主学习、解决疑问。中山职业技术学院依托超星平台，借助AI助教、智能测评、学习行为分析等智能化教学工具，构建了“课前探究学习、课中协作学习、课后个性化拓展”的分层分类教学模式。
4.2 资源供给优化：实现“精准适配”的思政内容
优质思政资源的精准供给是课程思政教学的基础保障。
构建颗粒化、标准化的思政资源体系是关键举措。针对资源碎片化、分散化、可用性不足的问题，高职院校应建立跨域协同机制，通过专题工作坊、实操研训班提升资源协同能力，将素材加工为可组合、可复用的标准化微资源。同时，构建多元编码标注体系，依托AI自动识别标注技术提高效率，保障检索与推送的精准性。
运用AI自然语言处理技术挖掘专业课程思政切入点是核心方法。打破思政教育专属课堂的固有壁垒，全面挖掘各专业课程思政切入点，形成“一专业一特色、一课程一融入”的思政融合清单。结合计算机、护理、机械、会计等不同专业人才培养目标，精准匹配思政元素开展实训教学与职业素养培育。中山职业技术学院《人工智能技术应用基础》课程以“技术服务人类”为育人主线，构建了“一主线、四维度”课程思政育人链，围绕智慧政务、智能农业、智慧城市三类产业真实场景，打造了“四进阶”模块化课程体系，实现课程内容与产业需求、思政教育与专业教学的有机融合。
建立“使用—反馈—迭代”的资源优化闭环是持续保障。依托AI分析教学反馈，动态优化资源颗粒度与内容，形成良性循环。
4.3 评价体系完善：建立“伴随式”智能评价机制
课程思政教学评价应从终结性评价走向伴随式、过程性评价。
构建多元、全程、智能的评价体系是核心方向。整合教学平台、学生管理等多渠道数据，采集多模态信息并通过AI综合分析。从学生的学习态度、实践能力、价值观念开展量化评价，同步追踪学生的课堂表现、实践参与度等过程性指标。
建立动态干预机制是评价服务于育人的关键环节。依据评价结果提醒教师精准指导激励学生，实现评价与育人深度融合。哈尔滨科学技术职业学院将人工智能、虚拟现实、大数据等数字前沿技术贯穿文化育人全过程，形成了人工智能赋能文化育人的特色实践范式。
深化智能评价与反馈应用是技术落地的具体路径。实时捕捉课堂互动、作业表达等数据，分析学生的价值倾向与理解深度，生成评价报告与改进建议，辅助教师优化教学策略。
5 典型案例与成效分析
5.1 新乡职业技术学院：“四融合”智慧教学路径
新乡职业技术学院直面思政教育与专业教育融合不足、教师融合能力需系统提升、智慧教学技术效能未充分释放等问题，创新构建“目标—资源—平台—评价”“四融合”路径。学校组建跨领域团队，整合思政课教师、专业课教师、企业技术人员及信息技术人员优势，联合构建“专业课、职业能力、职业素养、共性思政素养”四类知识图谱。通过AI搭建关联网络，实现专业知识点与职业能力、素养标准及思政元素的精准对接，形成“知识—能力—素养—价值”结构化体系。
5.2 中山职业技术学院：AI通识课程思政标杆
中山职业技术学院《人工智能技术应用基础》课程入选教育部职业院校信息化教学指导委员会“人工智能通识课程典型案例”。课程立足粤港澳大湾区产业数智化升级需求，构建了“一主线、四维度”课程思政育人链，借助AI助教、智能测评、学习行为分析等智能化教学工具，初步形成了数据驱动、人机协同的智慧教学新生态。该课程被评审专家一致认为体系完整、可复制性强，具备全国推广应用价值。
5.3 实践成效的综合审视
综合来看，人工智能赋能高职课程思政教学的实践成效已初步显现。在精准育人层面，AI学情分析系统使教师能够精准识别学生思想动态与认知短板，实现从“经验判断”到“数据驱动”的转变。在资源建设层面，颗粒化、标准化的思政资源体系有效解决了资源碎片化问题，AI自动识别标注技术大幅提升了资源检索与推送的精准性。在教学效果层面，智能互动、即时反馈等技术手段将传统说教式课堂逐渐转变为充满活力的学习空间。
6 结语
人工智能背景下高职院校课程思政创新教学路径的探索，既是回应国家教育数字化战略的必然要求，也是推动高职课程思政提质增效的现实需要。人工智能技术凭借其精准画像、智能匹配、沉浸交互与数据循证等核心能力，正在推动高职课程思政教学从“大水漫灌”走向“精准滴灌”，从“教师独白”走向“人机协同”，从“经验判断”走向“数据驱动”。然而，技术赋能课程思政的根本目的始终是育人——培养德技并修的高素质技术技能人才。在技术应用的全过程中，必须始终坚守“为党育人、为国育才”的价值方向，警惕技术主义对育人本质的僭越，在工具理性与价值理性的辩证统一中推动高职课程思政的数智化转型。唯有如此，人工智能才能真正成为提升高职课程思政育人实效的有力杠杆，为培养兼具正确价值观与职业素养的时代新人提供坚实支撑。
参考文献
[1] 教育部等五部门. “人工智能+教育”行动计划: 教科信〔2026〕1号[Z]. 2026-04-02.
[2] 教育部等九部门. 关于加快推进教育数字化的意见[Z]. 2025-04-16.
[3] 教育部职业教育与成人教育司. 关于开展2025年职业教育课程思政集体备课活动的通知: 教职成司函〔2025〕10号[Z]. 2025-08-18.
[4] 周晓瑜, 杨海华. 生成式人工智能赋能职业院校课程思政高质量发展研究[J]. 职业技术教育, 2025, 46(35): 37-44.
