1. 引言
随着人工智能技术的迅猛发展，教育领域正经历着从“规模化”向“精准化”的深刻变革，人工智能具有强大的算力能力、数据处理与语音图像识别等能力，成为思政课教学变革的重要驱动力。我国高度重视人工智能对教育的深刻影响，积极推动人工智能和教育深度融合，促进教育变革创新。思政课作为落实立德树人根本任务的核心课程，承担着培养学生的政治素养、道德观念以及社会责任感等的重要使命。然而，传统的思政课教学模式面临着诸多挑战。在教育数字化背景下，将人工智能融入思政课教学，实现思政课与人工智能融合发展，以更好落实“思政育人”目标具有重要的价值，更有紧迫的现实意义。
2. 人工智能赋能思政课个性化教学的逻辑机理
人工智能赋能思政课教学对于培养新时代社会发展所需要的人才有着重要的意义。人工智能技术正直接或者间接地影响着思政课教学的方式，这为思政课个性化教学提供了发展新的机遇。
2.1. 数据驱动：以学生学习数据为依据的精准分析与决策
人工智能时代，人们的日常行为都可被数据化，这为思政课教学的精准化提供了可能。相对于传统思政课的“大水漫灌”，人工智能赋能下的思政课教学模式，通过搭建思政课学习平台，进而能在教学环节中精准聚焦、靶向发力，达到精准育人的效果[1]，即基于学生个体差异和教育目标，通过人工智能技术提供针对性的教育资源与教学策略，以实现教育目标的高效达成。具体衡量维度包括学生的知识掌握程度、学习行为的稳定性、情感态度的积极性以及价值观念的内化程度。人工智能算法利用数据挖掘技术，如聚类分析、关联规则挖掘等，对学生的群体特征进行分层分类，有助于精准把握学生的认知水平和思想动态，即学生在学习过程中思想、情感、态度的变化情况，以及对特定知识点或社会议题的认知倾向。其衡量维度包括课堂互动记录、在线讨论文本的情感分析、学习行为的即时反馈等。聚类分析可以将学生按照学习态度、知识理解能力等方面进行分组，使教师能够清晰地了解不同学生群体的学习需求。而关联规则挖掘可以发现学生在特定知识点学习中的关联模式，如发现学生对某一原理的理解困难与其对相关历史背景知识的缺乏存在关联。
在此基础上，人工智能能依据数据挖掘的结果进行快速精准决策。根据学生的知识掌握程度，为他们提供针对性的补充材料。同时还可以优化教学策略，比如对于偏向视觉型学习的学生，当增加多媒体教学资源的使用，而对于偏向逻辑型学习的学生，要强化理论推导与逻辑分析环节。这种基于数据驱动的精准分析与决策，确保了思政课教学能够紧密贴合学生的实际学习情况，为个性化教学的实施提供了可靠依据。
2.2. 教学适配：个性化教学内容与方法的智能适配
人工智能赋予思政课个性化教学的重要方面在于教学适应性，注重将教学内容和方法与学生的个性特征准确匹配，以达到最佳教学效果。一方面，通过数字技术对课程知识体系进行综合建模，结合学生的学习数据，智能推荐适合不同学生的知识点和学习进度。在学习理解某一知识点时，人工智能系统可以过滤出教材章节、案例材料和其他学习材料的相应难度和深度，并按照从易到难、从浅到深的顺序将其推送给学生，构建个性化的学习路径。另一方面，人工智能可以使用机器学习算法来分析不同教学方法在不同学生中的应用效果。通过比较学生对不同方法的掌握程度，结合判断指标，可以智能地调整教学方法，以适应学生学习状态的变化，确保教学方法始终高度适应学生的学习需求。例如对合作能力强的学生采用协作学习方法，对独立思考能力突出的学生推荐自主探索方法，从而可以激发学生的学习兴趣，提高他们的参与度。
2.3. 人机协同：教师主导与人工智能辅助的融合机制
在人工智能赋能思政课个性化教学的过程中，人机协同模式能够有效确保教学质量和教学效果。教师在教学活动中的作用是不可替代的，而人工智能则是教师有力的辅助工具，为教师提供数据支持和个性化教学策略建议，二者各展所长、协同合作。
在教学中，教师要落实培养学生的核心素养目标。因此在教学内容的选择上，教师要确保人工智能推荐的学习材料符合主流价值观和课程要求，避免出现偏差或误导性的内容。同时，教师在课堂上要能够及时发现学生在思想认识上的困惑和误区，并进行针对性的纠正和引导。人工智能则充分发挥数据处理与智能分析优势，辅助教师完成重复性、规律性任务，二者融合，既保留教师的主导性，又借助人工智能提升教学效能，为学生打造全方位、个性化的学习体验，实现教学质量和教学效率的双重提升。
3. 人工智能赋能思政课个性化教学的价值意蕴
新时代思政课的整体化建设与发展环境发生了重要变化。人工智能技术的介入，通过数据驱动和智能分析，显著优化了思政课的教学流程与资源分配，使得思政课教学从“粗放式”走向“精细化”成为可能[2]。结合智能化时代特征，对于人工智能赋能思政课个性化教学的探究具有重要的价值意蕴。
3.1. 革新教学范式，打破传统思政课“单向灌输”的同质化模式
传统思政课堂以“教师–教材–教室”三点一线为轴心，强调标准化、同步化的知识传递，教学流程简化为“统一备课–集中讲授–统一评价”，教师以系统讲授为主，学生以被动接受为辅。这一传统模式虽然能保障知识的传递效应，但难以回应学生认知水平、兴趣取向与价值需求的差异，进而诱发学习倦怠与意义感缺失，故而不可避免地趋向于同质化。人工智能通过多源异构数据的采集与挖掘，从以往经验性的判断学生学情转变为利用算法精准收集诊断学情，有助于推动思政课教学由以往老师教学生转向老师教学生、学生教学生、学生教老师，使学生主体能动性和教师课堂主导性共同发力[3]，为教学范式的革新提供了技术支点。
首先对学生在数字平台上的浏览记录、互动频次、答题时长等数据进行聚类分析，识别不同认知风格与学习需求的学生群体，继而依托知识图谱与自适应引擎，动态生成多层次、多维度的学习目标与内容序列，实现由教师中心向学生中心的范式转换。在此过程中，教师不再仅仅是知识的传授者，而是成为了学生学习的引导者和协助者。教师可以借助人工智能技术，为学生提供更加丰富的学习资源和互动体验。一方面，借助智能推荐的差异化资源，教师能够针对性的实施精准干预；另一方面，课堂时间也能够重新配置，师生互动由单向灌输转向协商共建，从而使得教学秩序更加弹性化，课堂教学的生成性特征也更为明显。这一理念与西方“个性化学习”(Personalized Learning)有异曲同工之妙。西方模式强调以学生为中心，注重满足学生个体差异的学习需求，而我国则在强调“因材施教”的同时，更注重价值观引领与社会责任感的培养。
人工智能的实时反馈机制贯穿于整个学习过程，可以持续跟踪学生的知识掌握和情绪态度变化，教师根据这些动态变化调整教学策略，形成“诊断–干预–再诊断”的循环。因此，思政课程已经从传统的同质化和标准化范式转变为差异化和个性化的现代范式，在数据驱动的方法下，知识传递和价值引导实现深度结合。
3.2. 深化育人效能，助力捕捉学生思想动态数据
思政课的根本使命在于立德树人，其成效取决于对学生思想脉搏的精准把握与及时回应。传统课堂受限于教师精力与观察手段，往往难以及时洞悉学生的价值困惑与情感波动，导致育人的滞后性或难以精准对焦。人工智能凭借自然语言处理、情感计算以及深度学习等技术，为思想动态监测提供了新的方法，破解了传统课堂的困境，推动了教学模式从“统一教学”向“精准供给”的转变，显著提升育人效能。
首先，智能平台中的在线讨论区、作业批注与学习日记等文本数据，经过主题抽取与情感的倾向分析后，可生成学生关注的热点词云图与情绪倾向曲线。其次，人脸识别与语音识别技术则能够进一步捕捉课堂微表情与语言变化，揭示学生即时情感状态。这不仅能提高对学生思想状况识别的准确率，也能为教师提供全景式、连续性的育人依据。在此基础上，人工智能可构建预警模型。当系统检测到学生在特定概念上的消极情绪累积或认知偏差加剧时，自动向教师推送干预建议，例如案例研讨或一对一辅导等策略，实现思想问题的早期干预，将问题消解于萌芽，引导学生树立正确的价值观和思维观念。
同时，人工智能支持形成学生的数字档案，完整记录学生的价值成长轨迹，生成个性化的学习报告，为教师理解学生思想动态发展规律、优化课程设计提供了基础，进而帮助学生更好地了解自己的学习情况和存在的问题，促进学生的自我反思和成长。由此，数据驱动下的思政课育人效能由结果评估转向过程陪伴，思政课价值引领的针对性、时效性与连续性得到实质性提升。
3.3. 推进教育公平，缩小不同学生群体思政教育差距
教育公平不仅指向机会均等，更强调学习质量与发展潜能的实质均等，核心在于打破资源壁垒。受区域经济发展水平、学校办学条件与师资配置差异的影响，不同学生群体在思政教育资源方面长期性的存在落差。
人工智能技术为弥合这一鸿沟提供了系统性的方案。通过资源整合与智能分配，推动了思政教育从“局部覆盖”向“全域协同”的跨越。一方面，国家智慧教育平台聚合了优质慕课、虚拟仿真实验与名师教研成果等，借助云数据与边缘计算技术，偏远地区学校可与北京、上海等地区学生同步共享顶尖师资的同屏课堂，突破空间的限制，实现优质资源的共享。这一实践与欧盟《人工智能伦理指南》中对教育公平的讨论相契合，体现了技术在促进教育公平方面的潜力。另一方面，AI双师课堂模式将名师课堂教学与当地教师协同配对，既缓解了边远地区师资结构性短缺，又保持了育人方向的一致性。更为重要的是，人工智能算法能够依据学生家庭背景、先前学业表现与兴趣偏好，动态调整资源推送的比例，优先向弱势学生群体投放补充性学习资料与个性化辅导，形成弱势优先的个性辅导机制。这既提升了知识传递的效率，更重构了教与学的关系：教师从“权威讲授者”转为“学习引导者”，学生从“被动接受者”升级为“主动建构者”。在技术的支撑下，思政课得以突破时间和空间限制，真正实现“因材施教”“润物无声”的育人理想。
同时，终身学习体系的建设借助人工智能得以落地。毕业后的青年在职业转换、社会融入等关键节点仍能接收与其发展阶段相匹配的思政微课推送，实现价值观教育的全程陪伴。通过资源普惠、师资共享与精准补偿的协同推进，人工智能有效缩小了区域、学校与学生群体之间的思政教育差距，为构建更加公平而有质量的思想政治教育新生态奠定了坚实基础。
4. 人工智能赋能思政课个性化教学的实践策略
人工智能对思政课教学改革创新带来前所未有的机遇。结合已有的实践，如何充分利用人工智能的优势，实现思政课的个性化教学，提升思政课深度学习的效能[4]，培养担当民族复兴伟任的时代新人成为教育工作者关注的焦点。
4.1. 构建动态学习者画像系统
构建动态学习者画像系统是实现思政课个性化教学的基础。数字画像既是一定阶段学生思想行为发展变化的结果，又是一种动态化的呈现方式，是不断发展变化的图像，反映出学生思想行为的未来发展趋向，助力思政课教师实时分析、引导学生，做到学生数字画像结果分析与过程分析的深度结合[5]。在技术层面，人工智能算法(如决策树、神经网络)被用于学生行为分类任务。决策树模型适合简单分类任务，规则透明、可解释性强；而神经网络模型在处理复杂非线性数据(如学生学习行为的动态变化)时表现更优。二者结合，确保画像系统的精准性和适应性。
学校首先需搭建校级数据平台，整合学生成绩、图书馆借阅、课堂表现记录以及在线学习平台的互动信息等多源数据。通过对数据的清洗、脱敏和标准化处理，确保数据的质量与隐私安全。基于这些数据，系统每月自动生成包含学生认知水平、兴趣热点、价值倾向与学习风格四个维度的学生画像。同时，每个维度下可进一步细分二级指标，例如价值倾向可具体划分为社会责任感、法治意识、家国情怀等。这为教师灵活运用多种教学方法，针对不同学生情况进行补充资源及学生自主学习提供了工具与媒介支持，奠定思政课的教学张力。教师可看到学生整体的学习情况，也可一键切换到某位学生的学习折线趋势。系统通过设置预警提示对学生进行精准建议，例如当某位学生在法治意识维度连续两次测评出现下滑时，平台会自动向任课教师和辅导员推送干预建议。最终画像结果同步回传至系统，所有原始数据经过匿名化处理，教师仅能查看聚合趋势，无法追溯到个人身份，确保数据使用的合规性。
4.2. 建设智能内容供给库拓展教学内容深度与广度
建设智能内容供给库是实现思政课个性化教学的关键。人工智能算法根据个体喜好进行信息推送，容易形成“信息茧房”现象[6]。在思政课教学中，这可能导致学生接触到的信息过于单一，忽视思政课程体系中的理论知识和内涵，破坏教学完整性，同时限制了他们的视野和思维的多样性。思政课智能资源库是包含思想政治理论、实践案例、教学资源和研究成果的数字资源库，是一种思想政治教育领域的大型数据库系统，包括大量的内容。学校与教育机构可以利用云计算技术将优质的思政课教学资源存储在云端并上传至平台，供更多学校和学生使用[7]，实现资源的共享和优化。
一方面，组建由思政专家与教育技术专家构成的专业队伍，负责对现有重要思想、重要政策、教材、教学直播等教学资源进行深度拆解与标签化处理，构建全面且精细的知识图谱，确保资源的系统性和科学性。此外，建立资源更新机制，及时纳入新案例、新理论，保证教学内容的时效性和前沿性的同时又为学生提供了多元化的学习素材，激发学生的学习兴趣和探索欲望，培养多元思维能力，从而促进学生的全面发展。教师也能够进一步丰富教学内容，提高思政课教学内容的广度延伸。另一方面，利用智能算法与数据库的检索关联功能，结合各个学科的理论与教学内容，将思政课的全局育人性融入到多个学科当中去，突出跨学科资源融合，促进思政课教学内容的深度拓展，助力思政课从课堂走向社会[8]。
4.3. 建立教师数字素养提升机制
建立教师数字素养提升机制是推动思政课个性化教学可持续发展的核心。精准把握思政课教师数字素养的整体状况，是提升其数字素养的前提。因此要开展思政课教师数字素养测评，找到其数字素养提升的堵点和难点，从而进行有针对性的培养[9]。
学校将人工智能素养纳入教师专业发展的必修学分，加强思政课教师数字化技能培训，构建思想政治教育数据一体化平台，为思政课教师交流数字化教学经验提供方便，造就一支能把思政课专业知识与数字技术相融通的复合型师资队伍。其一，建设线上微课与课堂试讲的分段式培训体系。线上微课通过提供学时制模块化课程，内容涵盖数字素养的基本概念、数字技术基础知识、数字技术在思政课教学中的应用能力以及教师对数字技术的创新应用等，全面提升思政课教师数字素养[9]。线下进行课堂试讲，教师带着真实班级数据现场演练画像解读与资源匹配，通过实际操作提升数据应用能力。其二，学期末组织公开课，教师展示人机协同的思政课个性化教学，专家与其他教师进行现场点评，以此形成持续改进的闭环，有助于全体思政教师独立运用画像数据设计差异化教学方案，提高教师综合运用技术开展思政课教学的能力本领，依据实际学段学情创新课堂内容与形式，打造人机协作的思政课教学新模式[10]，人工智能作为一项技术，教师应锚定思政课的育人本质，以育人之道驾驭人工智能之技[11]，实现教师队伍整体数字素养的跃迁。
4.4. 完善个性化教学的评估与迭代体系
完善个性化教学评估与迭代体系是保证思政课教学的重要组成部分。为了实现教学效果的持续提高，主要从以下几方面发力：第一，构建科学的评价标准和数据采集框架。突破传统的单一结果评价，不仅要注重知识掌握，还要涵盖能力发展和价值认同等多个维度。同时，要注重过程评价，全面反映学生的学习轨迹和成长过程。在此基础上，制定统一的数据收集框架，明确收集范围，涵盖学习的各个方面，规范数据格式和接口，确保数据兼容性和可用性。第二，加强过程性数据的收集和存储。智能学习平台自动记录学生的学习轨迹，包括在线时间、回答速度和讨论参与度等关键指标，使用云计算技术实现数据的分布式存储，以确保数据的安全性和完整性。第三，利用人工智能对数据进行深入分析和学习。利用机器学习算法挖掘数据中的潜在规律性，生成详细的个性化学习报告，准确描绘每个学生的学习情况。此外，可视化技术可用于将复杂的分析结果转化为直观易懂的图表，使教师能够快速了解学生的学习状态。教师可以根据这些分析结果及时调整教学策略，从而实现教学活动的持续优化和迭代升级[12]。