从“漫灌”到“滴灌”：人工智能时代技工院校精准思政路径研究
 
摘要：技工院校思政教育长期面临“统一供给”与“多元需求”之间的结构性矛盾，而人工智能技术的介入为破解这一矛盾提供了新的可能。本文立足于技工院校的学情特征与育人定位，分析人工智能赋能精准思政的内在逻辑，进而从学情诊断、内容供给、实践体验与评价反馈四个环节提出实施路径。研究认为，精准思政的关键不在于技术的“精准度”本身，而在于技术赋能是否真正回应了技工院校学生的成长需求与职业发展逻辑；技术应服务于“因材施教”的教育本义，而非替代教师的价值引领职能。
 
关键词：技工院校；精准思政；人工智能；课程思政；科技研究与创新
 
 一、引言：技工院校思政教育为何需要“精准”
 
技工院校的思政教育长期处于一种尴尬的境地。一方面，它被赋予“立德树人”的根本使命；另一方面，它在实际教学中往往沦为“最不受欢迎的课”。滨州市高级技工学校的调查显示，该校学生大多为留守学生，普遍存在学习基础薄弱、自律意识不强、对国情党史了解甚少等问题。天津市机电工艺技师学院依托1092份学生调研数据也发现，学生普遍存在重考证取证、安全素养薄弱等倾向。这些学情特征意味着，一套标准化的思政内容体系很难同时触动所有学生的内心。
 
问题的实质是“供需错配”：思政教育供给端采用的是统一教材、统一进度、统一评价的“大水漫灌”模式，而需求端则是兴趣分散、认知水平参差、职业预期各异的学生群体。当教育内容无法与学生的生活经验和职业关切产生连接时，思政课就不可避免地走向形式化。因此，技工院校思政教育改革的当务之急，是从“统一供给”转向“精准适配”——而人工智能技术恰恰为这种转向提供了技术条件。
 
需要说明的是，“精准”在本文中并非一个纯粹的技术概念。它的含义更接近教育学意义上的“因材施教”：教师基于对学生认知状态和成长需求的准确判断，提供有针对性的教育内容与引导方式。人工智能的价值在于帮助教师更高效地获取这种判断所需的数据，而非取代教师的判断本身。这一基本立场将贯穿全文的讨论。
 
 二、何以精准：人工智能赋能技工院校思政的内在逻辑
 
 （一）技工院校学生的异质性特征
 
技工院校学生的异质性远高于普通高中或本科院校。这种异质性不仅体现在学业水平上，更体现在社会背景、学习动机、职业预期和自我认同等多个维度。有研究指出，在职业教育的思政教育情境中，学习者在年龄、社会背景和学习偏好方面呈现出显著的异质性。具体而言，一部分学生因中考失利而进入技工院校，带着较强的挫败感和自我否定；另一部分学生则是主动选择技能成才路径，对专业学习有明确的热情；还有一部分学生对未来缺乏规划，处于被动应付的状态。
 
这种异质性意味着，同一个思政主题对不同学生而言，可能需要完全不同的切入方式和呈现形式。对于自我认同较低的学生，思政教育的首要任务可能是重建自信和价值感；对于职业目标明确的学生，思政教育则应聚焦于职业伦理和工匠精神的深化。传统的“一课一标准”显然无法回应这种分化。
 
 （二）从“经验判断”到“数据驱动”的教育决策
 
在人工智能介入之前，教师对学生思想状态的判断主要依赖课堂观察、个别谈话和作业反馈等有限渠道。这些渠道获取的信息是碎片化的、滞后的，且高度依赖教师个人的经验和敏锐度。人工智能技术的核心贡献在于，它能够整合学生课堂表现、课后反馈、线上互动、职业规划诉求等多维度数据，构建动态更新的学生思想画像。这使得教师能够从“凭经验感知”转向“用数据洞察”，从而更准确地识别不同学生群体的思想特点和需求差异。
 
广州市轻工技师学院的实践提供了一个有参考价值的案例。该院依托数字平台，通过人工智能技术实现对学生校内外全过程、全场景、多维度行为表现的数据采集与分析，并根据学生个人情况生成综合画像，给出个性化建议。这种画像的意义不在于给学生“贴标签”，而在于为教师提供理解学生的新维度——当教师知道某个学生最近在线上反复浏览求职焦虑相关的内容时，他就能在思政教育中更有针对性地回应这一问题。
 
 （三）技术与教育的边界：精准不等于“算法统治”
 
在讨论技术赋能时，一个需要警惕的倾向是将“精准”等同于“算法决策”。如果思政教育的内容推送完全交由算法完成，就可能陷入“信息茧房”的困境：学生只接触到与自身偏好一致的内容，而那些可能挑战其固有认知、促使其思想成长的内容反而被过滤掉了。思政教育的本质是价值引领，它有时需要“逆学生偏好而动”，而不是一味迎合学生的兴趣。
 
因此，人工智能在精准思政中的角色定位应当是“教师的助手”而非“教师的替代者”。技术负责数据处理、学情分析和资源匹配，教师负责情感沟通、价值判断和思想引领。正如有学者所指出的，数字赋能不是用机器替代教师，而是让思政课从“教师唱独角戏”转变为“人智协同”的双向互动。这一边界的清晰划定，是精准思政得以健康推进的前提。
 
 三、以何精准：技工院校精准思政的四维路径
 
 （一）学情诊断：构建动态更新的成长画像
 
学情诊断是精准思政的起点。与传统的一次性问卷调查不同，人工智能支持下的学情诊断应当是持续的、动态的。聊城市技师学院的做法值得关注：该院运用人工智能自然语言处理技术，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”的红色思政融合清单，并结合计算机、护理、机械、会计等不同专业的人才培养目标，精准匹配思政内容。这一做法之所以有效，是因为它不是在学期初做一次“诊断”然后就固定下来，而是在教学过程中持续采集数据、更新判断。
 
在具体操作层面，学情诊断应重点关注三类信息：认知层面的思政知识掌握状况（可通过智能测评获取）、情感层面的价值认同倾向（可通过课堂互动和线上行为分析推测）、行为层面的实践参与表现（可通过实训管理和活动记录追踪）。三类信息的交叉比对，能够帮助教师识别出“知而不信”或“信而不行”等不同类型的学生，从而采取差异化的引导策略。
 
 （二）内容供给：从“统一教材”到“按需适配”
 
学情诊断的最终目的是实现内容的精准供给。技工院校的思政内容供给需要回应一个核心问题：如何让学生感受到思政教育与“我”有关。山东水利技师学院的做法提供了启示：该院在技术赋能方面引入AI工具担任“思政助教”，通过智能答疑、个性化学习路径规划和典型案例推送等功能，精准匹配不同专业学生的学习需求，有效提升了课堂参与度与知识吸收效率。值得注意的是，这里的关键词不是“智能”而是“匹配”——技术的作用是帮助学生找到思政内容与自身专业和生活经验的连接点。
 
在新能源汽车检测与维修专业的思政教育中，与其泛泛讲授“工匠精神”的概念，不如推送大国工匠在新能源汽车领域的具体事迹，让学生在熟悉的专业语境中理解工匠精神的内涵。在烹饪专业的思政教育中，食品安全法律法规的学习本身就蕴含着“诚信经营”和“社会责任”的思政元素。这种“专业嵌入”的内容供给方式，比抽象的课堂讲授更能引发学生的共鸣。这也是“科技研究与创新”理念在思政教育领域的具体体现——技术创新最终要服务于教育内容的适配与优化。
 
 （三）实践体验：让思政教育“可感知、可参与”
 
技工院校学生的一个显著特点是实践能力强于理论学习能力。这意味着，思政教育如果停留在课堂讲授层面，效果必然有限。精准思政的实践路径应当充分利用技工院校的实训资源和校企合作平台，让学生在“做”中接受价值引领。
 
山东水利技师学院组织新生赴吉利汽车淄博基地等企业开展思政研学实践活动，将课堂理论与产业实践深度融合，让新生直观感受现代制造业发展脉动。这种“行走中的思政课”之所以有效，是因为学生在真实的生产场景中接触到的不再是抽象的概念，而是可触摸、可感受的产业现实。当他们看到现代化车间里工人师傅一丝不苟的操作时，“精益求精”就不再是一个口号，而是一种可以模仿的行为方式。
 
聊城市技师学院还投入专项经费搭建了VR虚拟研学场景，还原红色经典历程，解决了线下研学场地受限、成本偏高的难题。这种沉浸式体验的引入，使得思政教育从“听讲”变为“经历”，更符合技工院校学生的认知风格。这些实践案例表明，精准思政的“精准”不仅体现在内容匹配上，也体现在方式适配上一一用学生更擅长、更习惯的方式传递价值观念。
 
 （四）评价反馈：从“期末考核”到“全程追踪”
 
传统思政教育的评价方式是期末考试加平时作业，这种方式的根本缺陷在于它测量的是学生对知识的记忆程度，而非价值观的内化程度。精准思政要求评价方式从“结果导向”转向“过程导向”，借助人工智能技术实现对学生思想成长轨迹的持续追踪。
 
海南省技师学院的做法具有参考价值：该院自主研发了思政教学评价和德育成长积分两大数字平台，运用AI和区块链技术整合多维度育人数据，生成学生专属素养数字画像，让德育评价更加精准直观。这种评价方式的价值不在于“打分”本身，而在于它能够呈现学生思想状态的变化趋势：一个学期前对集体活动漠不关心的学生，现在开始主动参与志愿服务了；一个此前对职业前景感到迷茫的学生，现在开始认真规划技能提升路径了。这些变化虽然难以用量化指标完全捕捉，但通过行为数据的纵向对比是可以被“看见”的。
 
更重要的是，评价反馈应当形成闭环：评价结果要能够反哺教学，指导下一阶段的精准施策。如果评价仅仅停留在“记录”层面而不引发教学调整，那么再精准的数据采集也是无效的。这要求技工院校在推进精准思政时，建立起“诊断—供给—体验—评价—再诊断”的循环机制。
 
 四、精准之限：技术赋能思政需要警惕的三个问题
 
在肯定人工智能赋能精准思政的积极意义的同时，也需要冷静审视其中的风险。这些问题如果被忽视，精准思政就可能走向其初衷的反面。
 
第一，数据采集的边界问题。 精准思政依赖大量的学生行为数据，但数据采集的范围和方式必须有明确的伦理边界。学生的心理状态、家庭背景、社交关系等信息具有高度敏感性，如果采集和使用不当，不仅会侵犯学生隐私，还可能造成“数据标签化”的负面效应——学生被数据定义，失去被重新认识的机会。技工院校在推进数据驱动的精准思政时，需要建立明确的数据伦理规范，确保技术应用始终在尊重学生权利的前提下进行。在“大众科技”日益渗透日常生活的今天，技术伦理教育本身也应当成为思政教育的内容之一。
 
第二，情感温度的保持问题。 思政教育的核心是“人与人之间的精神相遇”，而非“人与系统之间的信息交换”。当AI助教承担了越来越多的答疑和引导功能时，教师与学生之间面对面的情感交流可能被削弱。有研究指出，技术工具理性的单向度扩张可能消解思想政治教育的价值理性根基，造成技术逻辑对教育过程的“殖民化”。因此，技工院校在推进精准思政时，应当明确划定“技术可以做什么”和“技术不能替代什么”的界限，保留充足的师生面对面交流时间和空间。
 
第三，形式精准与实质精准的区分问题。 精准思政容易陷入一个误区：把“精准推送”等同于“精准育人”。技术可以实现“在正确的时间把正确的内容推送给正确的人”，但这只是形式上的精准。实质上的精准，是学生真正理解了内容的意义、产生了情感认同、并转化为行为改变。前者是技术问题，后者是教育问题。技工院校推进精准思政，不能止步于技术层面的“精准”，而要追问：学生真的“被触动”了吗？
 
 五、结语
 
技工院校精准思政的核心命题，不是在思政教育中“加入”人工智能，而是用人工智能重新思考思政教育“为谁教、教什么、怎么教”的根本问题。当技术帮助教师“看见”每一个学生的不同需求时，因材施教才从理想变为可能；当数据帮助教师“追踪”每一个学生的成长轨迹时，教育评价才从“一考定论”走向“过程关怀”。
 
但技术终究是手段。精准思政的最终检验标准，不是系统推送了多少条个性化内容，也不是平台积累了多少条行为数据，而是学生是否在思政教育中感受到了被理解、被尊重、被引导。在“科技研究与创新”日益成为技工教育关键词的当下，思政教育拥抱技术的同时更需要守住教育的人文底色——这是技工院校培养“完整的人”而非“工具的人”的根本保障。
 
参考文献：
 
[1] 刘外伟.基于AI的技工学校思政课混合式教学模式构建研究[J].教育研究，2025，9(5)：1-12.
 
[2] 李建国，李洪滨，闫慧，等.山东水利技师学院以“三维联动”新模式推进思政育人创新[N].中国报道，2025-11-10.
 
[3] 袁保利，金同元.聊城市技师学院以智赋能、以红铸魂：构建数字化红色思政育人体系[N].中国教育报，2026-07-28.