1. 引言
教育数字化是新时代教育强国建设的战略抓手，人工智能作为教育数字化的核心技术支撑，正推动思政教育从“传统课堂”向“智能生态”转型。人工智能技术打破了思政课传统教学的时空边界，慕课、虚拟仿真、智能助教等新型教学形态日益普及，不仅重构了“教–学–评”的全流程，更对思政课教师的角色定位、能力结构与实践方式提出了颠覆性要求。
在算法推荐成为信息传播主流方式的背景下，青年学生的信息获取渠道更加多元，思想动态更趋复杂，西方错误思潮借助智能平台的渗透风险也进一步加剧。思政课教师作为意识形态阵地的守护者，既要坚守马克思主义理论根基，发挥价值引领的核心作用，又要主动驾驭人工智能技术，实现教学的精准化、个性化与智能化。当前，我国思政课教师队伍建设仍面临诸多适配性挑战。部分教师存在人工智能素养不足、技术应用能力薄弱的问题，难以将智能工具与思政教学深度融合；部分教师忽视了思政教育的人文本质与价值内核；高校层面的技术培训、资源支撑、协同机制等保障体系尚未完善，制约了教师胜任力的系统性提升。
在此背景下，研究人工智能时代思政课教师的胜任力提升路径，既是回应教育数字化战略的必然要求，也是破解思政课教学改革难题、筑牢意识形态安全防线的现实需要[1]。本文立足智能时代思政教育的新特征、新要求，界定胜任力的核心构成，剖析发展困境，探索兼具理论性与实践性的提升路径，旨在推动思政课教师实现从“知识传授者”向“价值引领者 + 智能教学实践者”的角色重塑，让思政课这门“关键课程”在人工智能时代焕发新的生机与活力。
2. 人工智能时代思政课教师胜任力的核心构成
人工智能时代思政课教师的胜任力，是在坚守思政教育本质要求的基础上，融合人工智能技术素养形成的复合型能力体系，其核心构成既涵盖传统思政课教师的必备素养，又赋予了智能时代的全新内涵，可概括为政治引领胜任力、理论阐释胜任力、智能技术胜任力、教学创新胜任力、价值塑造胜任力、自我发展胜任力六大维度，六大维度相互关联、有机统一，共同构成智能时代思政课教师的能力根基。
2.1. 政治引领胜任力
政治性是思政课的第一属性，政治引领胜任力是思政课教师的核心素养，也是人工智能时代不可动摇的根本要求。在人工智能技术赋能教学的背景下，政治引领胜任力的核心是坚持正确政治方向，将政治标准贯穿于智能教学的全过程。具体表现为深刻领悟“两个确立”的决定性意义，增强“四个意识”、坚定“四个自信”、做到“两个维护”，始终在思想上政治上行动上同党中央保持高度一致；具备敏锐的政治判断力和政治鉴别力，能够识别智能平台中隐藏的错误思潮和价值陷阱；善于将党的创新理论、路线方针政策转化为智能教学的内容资源，通过技术手段让主流意识形态更具传播力、引导力，当好党的路线方针政策的“翻译家”和“宣传员”，引导青年学生扣好人生第一粒扣子。
2.2. 理论阐释胜任力
思政课的本质是讲道理，理论阐释胜任力是思政课教师的专业根基，在人工智能时代更强调学理深度与技术表达的结合。其核心是熟练掌握马克思主义基本原理，深刻把握习近平新时代中国特色社会主义思想的精髓要义，具备系统的马克思主义理论素养；能够将抽象的理论知识转化为通俗易懂的教学内容，结合社会热点、时代命题进行学理化阐释，做到以理服人、以情动人；能够基于思政课的知识体系，构建逻辑严密的“知识图谱–问题图谱–能力图谱”，为人工智能技术的应用提供科学的理论支撑；能够对AI生成的教学内容进行专业审核，纠正算法偏差，确保理论阐释的准确性、科学性和权威性。
2.3. 智能技术胜任力
智能技术胜任力是人工智能时代思政课教师的必备素养，是实现技术与教学深度融合的关键。其核心是具备适应思政教学需求的人工智能知识与应用能力，具体表现为掌握基础的智能教学工具操作技能，能够运用AI备课系统、智能助教、虚拟仿真平台等开展教学实践；具备大数据分析能力，能够通过AI系统采集、分析学生的学习轨迹、思想动态、课堂反馈等数据，精准把握学生的学习难点、兴趣点和思想困惑，实现“千人千面”的精准施教；具备思政教学资源的智能开发能力，能够运用AI技术将统编教材、时政热点转化为可视化图表、互动式案例、虚拟仿真场景等多元教学资源；具备算法伦理认知能力，能够识别AI技术的潜在风险，坚守技术应用的底线，防止工具理性挤压价值理性。
2.4. 教学创新胜任力
教学创新胜任力是将政治素养、理论素养与技术素养转化为教学实效的桥梁，在人工智能时代强调教学模式、方法、场景的系统性创新。其核心是遵循教育教学规律、思想政治工作规律、学生成长规律，做到“因事而化、因时而进、因势而新”；能够突破传统“单向灌输”的教学模式，运用AI技术构建案例式、探究式、体验式、互动式的教学新范式，推动师生互动、生生互动与人机互动的有机融合；能够结合不同专业、不同认知水平学生的特点，定制差异化的教学方案，实现教学内容、教学方法与学生需求的精准匹配；能够创新思政课的实践教学场景，借助VR/AR技术重现重要历史场景、模拟社会实践情境，增强学生的历史共情和实践体验。
2.5. 价值塑造胜任力
思政教育的本质是做人的工作，价值塑造胜任力是思政课教师区别于其他学科教师的核心特质，也是人工智能无法替代的独特优势。在人工智能时代，价值塑造胜任力的核心是坚守人文情怀，将技术赋能与价值引领有机结合，具体表现为具备深厚的家国情怀、传道情怀、仁爱情怀，能够以高尚的人格感染学生、赢得学生，实现“亲其师信其道”；能够在智能教学中关注学生的情感需求和精神成长，通过个性化的沟通、引导，解决学生的思想困惑，塑造学生正确的世界观、人生观、价值观；始终坚持“以生为本”的教育理念，让AI技术成为价值塑造的工具，而非替代教师的人文关怀，确保思政教育不失温度、不失灵魂。
2.6. 自我发展胜任力
人工智能技术的迭代更新速度快，思政教育的时代要求也在不断变化，自我发展胜任力是思政课教师适应时代变化、实现能力持续提升的保障。其核心是具备终身学习的意识和能力，能够主动追踪人工智能技术的发展趋势，学习最新的智能教学方法和工具；能够积极参与思政课教学改革与研究，探索AI 赋能思政教学的新场景、新路径，将教学实践中的问题转化为研究课题，实现教学与科研的相互促进；能够主动反思智能教学实践中的不足，结合学生反馈、教学效果不断优化教学策略，提升技术应用的实效性；能够与其他教师、AI技术专家开展跨学科合作，取长补短，实现能力体系的不断完善。
3. 人工智能时代思政课教师胜任力发展的现实困境
随着教育数字化的深入推进，我国高校正积极探索AI赋能思政课的实践路径，思政课教师的智能素养得到一定提升，但从整体来看，教师胜任力的发展仍面临诸多现实困境，难以完全适应人工智能时代的教学需求[2]。这些困境既体现在教师个体层面，也体现在高校培养、制度保障等宏观层面，主要表现为以下五个方面。
3.1. 技术素养参差不齐，智能应用能力不足
当前，思政课教师队伍的人工智能素养呈现出显著的两极分化特征，这一现象已成为制约智能技术与思政教育深度融合的核心瓶颈[3]。从青年教师群体来看，作为数字化时代的原住民，他们对人工智能等新技术的接受意愿强烈，学习主动性突出，能够快速跟进AI工具的基础应用场景。但受限于高校思政教师培训体系中“技术 + 思政”融合模块的缺失，其学习多以碎片化自主探索为主——或通过短视频教程、软件自带指南零散积累操作技巧，或借鉴同行的表层应用经验，缺乏对人工智能教育理论、思政教学与AI融合逻辑的系统学习。这导致青年教师的技术应用往往停留在“功能使用”层面，专业性与科学性不足。例如在运用AI生成教学素材时，难以精准把控思政内容的价值导向，部分生成课件存在案例贴合度低、逻辑链条断裂等问题；在尝试智能互动工具时，无法根据学生认知特点设计分层任务，导致技术应用流于形式，未能真正服务于思政课的育人目标。
而资深教师群体则面临截然不同的困境。他们深耕思政教学多年，具备扎实的马克思主义理论功底、丰富的课堂调控经验和深刻的价值引领能力，但受成长环境、知识结构迭代滞后等因素影响，对人工智能技术的接受度普遍较低，存在明显的“技术焦虑”。这种焦虑既源于操作层面的陌生感——面对智能教学平台的复杂界面、数据分析工具的专业术语时容易产生畏难情绪，也源于认知层面的不确定性——担心技术应用会削弱思政课的情感温度与人文关怀，或担忧自身教学优势在数字化转型中被弱化。由此，多数资深教师对智能工具采取“被动回避”态度，即便在政策引导下尝试应用，也多局限于课件美化、简单作业批改等基础功能，难以将人工智能与思政教学的核心环节深度融合，如借助大数据分析学生在理想信念、价值判断等方面的思想动态，或通过虚拟仿真技术还原红色历史场景、增强学生的情感体验。
3.2. 教学模式固化滞后，技术与教学融合不畅
受传统教学理念的长期影响，部分思政课教师仍深陷“教师主导、学生被动接受”的单向灌输式教学模式，缺乏教学创新的主动意识与实践能力[4]。这种固化的教学思维不仅体现在课堂组织形式上，更渗透于教学目标设定、内容设计与方法选择的全过程——多数教师习惯于以教材为中心、以知识点传授为核心，忽视了思政课“价值引领、能力培养、知识传授”三位一体的育人目标，难以适应数字化时代学生的认知特点与学习需求。即便在政策引导下尝试运用人工智能技术，也多停留在“形式化融合”层面，未能实现技术与教学的深度耦合：有的简单将线下课件搬至线上平台，沦为“线上灌输”；有的仅用AI完成作业批改、考勤统计等机械性任务，将技术视为“减负工具”；还有的盲目堆砌智能工具，在课堂中引入AI互动问答、虚拟头像授课等形式，却未与教学内容、育人目标形成有机衔接，导致技术应用流于表面，无法发挥人工智能在学情分析、精准施教、场景创设等方面的核心优势。
更深层的问题在于，部分教师对思政教育的本质要求把握不准，将技术手段置于价值引领之上。这种认知偏差导致教学内容的设计过度依赖AI生成，缺乏教师自身的学理阐释与情感投入，使得思政课失去了应有的思想深度与人文温度——原本应触动心灵、引发共鸣的价值引领，沦为冰冷的技术流程与标准化的内容输出，难以回应学生在理想信念、价值判断、人生选择等方面的真实困惑，最终背离了思政教育“立德树人”的核心目标。此外，不同专业、不同学段的学生在知识背景、认知水平、思想需求等方面存在显著差异：高校理工科学生更注重逻辑论证与实践应用，文科生更关注人文内涵与价值思辨；低年级学生侧重基础理论认知，高年级学生偏向现实问题分析。但多数思政课教师缺乏定制化的智能教学设计能力，未能运用AI技术对不同群体学生的学情数据进行精准分析，难以实现教学内容的个性化适配、教学方法的差异化选择，导致智能教学始终处于“一刀切”的状态，无法满足学生的多样化需求，技术赋能的实效性大打折扣。
3.3. 价值引领与技术赋能失衡，算法伦理认知缺失
思政课作为落实立德树人根本任务的关键课程，其核心使命始终是强化价值引领，引导学生树立正确的世界观、人生观、价值观。而人工智能技术本质上是工具理性的产物，其核心价值在于提升教学效率、增强教学针对性[5]。二者并非对立关系，而是“魂”与“器”的辩证统一——价值引领是思政教学的“魂”，技术赋能是提升育人实效的“器”，唯有实现二者的有机平衡，才能让智能时代的思政教学既具时代活力，又不失育人本色。当前，思政课教学在二者的融合中存在明显失衡，成为制约智能思政教育高质量发展的重要瓶颈。
部分教师未能深刻把握这一辩证关系，陷入了非此即彼的认知误区。一方面，少数教师固守传统教学理念，将技术赋能视为“对思政教育本质的背离”，片面认为思政课的价值引领只能依赖面对面的情感交流与理论阐释，对人工智能技术采取全盘排斥态度。他们坚守“教师讲、学生听”的单向灌输模式，即便在数字化教学改革的推动下，也仅是被动应付，未能主动运用技术手段优化教学流程、精准对接学生需求，导致教学内容与时代热点脱节、教学方式与学生认知习惯不符，思政教育的吸引力、感染力持续弱化，难以回应新时代学生的思想困惑与价值诉求。另一方面，更多教师则走向另一个极端，陷入“技术崇拜”的误区，过度依赖人工智能技术，将教学的主动权片面让渡给AI。在教学实践中，他们用AI生成的标准化课件替代个性化教学设计，用智能问答系统的机械回应替代教师的思想引导，用大数据分析的量化结果替代对学生思想动态的深度洞察。这种“重技术轻思政”的做法，使得思政课失去了应有的人文温度与思想深度，教师沦为技术的“操作者”而非育人的“引导者”，学生在冰冷的技术交互中难以获得情感共鸣与价值认同，思政教育的核心目标形同虚设。
更为突出的问题是，多数思政课教师缺乏系统的算法伦理知识储备，对人工智能技术背后的潜在风险认知严重不足。算法作为人工智能的核心，其运行逻辑并非绝对中立，而是蕴含着设计者的价值倾向与数据偏见，这与思政课“立场坚定、导向正确”的核心要求存在天然的张力。当前，教师对算法伦理的认知缺失主要体现在两个层面：一是对AI生成内容的价值偏差缺乏鉴别力，部分教师直接将AI生成的教学素材、案例分析用于课堂教学，却未建立严格的内容审核机制，忽视了AI可能因数据训练不足或算法缺陷产生的价值误导，如对历史事件的片面解读、对社会热点的错误评判等，这些内容一旦进入课堂，可能成为错误思潮传播的载体，严重影响思政教学的政治方向；二是对学生个人数据的安全风险认知薄弱，在运用AI工具收集学生的学习行为、思想表达、个人信息等数据时，缺乏必要的隐私保护意识，既未向学生明确告知数据收集的范围与用途，也未建立完善的数据安全管理机制，存在个人信息泄露、数据被滥用的潜在风险，不仅违背了教育伦理，也可能损害学生对思政教学的信任。
3.4. 培训体系不完善，针对性和实效性不足
高校思政课教师人工智能培训体系的不完善，已成为制约教师技术素养提升与智能教学落地的关键短板，其核心问题集中体现在培训内容、方式、分层设计及后续保障的全方位脱节，难以匹配教师的实际教学需求与专业成长诉求[6]。从培训内容来看，当前多数培训仍停留在“工具操作普及”的初级阶段，多以智能课件制作软件、在线作业批改平台、基础教学视频剪辑工具等基础应用为核心，缺乏与思政教学深度融合的高阶内容供给。例如，针对思政课“价值引领”核心目标的智能学情分析技术(如学生思想动态数据建模、价值倾向精准研判)、思政知识图谱构建(如红色文化资源智能整合、理论体系可视化呈现)、虚拟仿真教学开发(如革命历史场景复刻、社会热点问题模拟推演)等关键内容严重缺失。这种“重技术操作、轻教学融合”的内容设计，导致教师仅能掌握孤立的工具使用技巧，却无法将技术与思政教学的核心环节(如教学设计、思想引导、实践育人)有效结合，难以形成“技术赋能育人”的系统能力。
从培训方式来看，传统的“线下集中授课 + 线上视频学习”模式仍占据主导，缺乏实操性、体验性与互动性的培训环节，导致培训效果大打折扣。线下培训多以专家单向讲授为主，教师被动接收知识，缺乏实际操作演练与教学场景模拟的机会，难以将抽象的技术理论转化为具体的教学实践能力；线上培训则多为预录视频课程，缺乏实时互动与个性化指导，教师在学习过程中遇到的疑问无法及时得到解答，学习积极性与参与度持续降低。这种“理论与实践脱节”的培训方式，使得教师即便在培训中掌握了一定的技术知识，回到教学实践中仍面临“不会用、用不好”的困境，培训内容难以有效落地。
从培训分层设计来看，当前培训普遍缺乏对教师个体差异的关注，未能根据教师的年龄结构、教龄长短、技术基础水平制定差异化的培训方案，导致培训的针对性严重不足。青年教师虽具备较强的技术学习能力，但缺乏系统的思政教学与技术融合的理论指导，需要高阶应用与创新实践类培训，而现有培训多重复基础操作内容，难以满足其成长需求；资深教师拥有扎实的思政教学经验，但技术基础薄弱、存在“技术焦虑”，需要低门槛、慢节奏的基础入门与个性化帮扶培训，而现有培训往往内容偏难、进度过快，导致其难以跟上学习节奏，进一步加剧了抵触情绪；此外，不同专业背景的思政教师(如马克思主义理论专业、历史学专业、哲学专业)在技术应用需求上也存在差异，但培训内容多为“一刀切”，未能实现精准适配。
3.5. 支撑保障机制不健全，缺乏协同发展生态
人工智能时代思政课教师胜任力的提升，离不开完善的支撑保障机制与开放的协同发展生态，二者是技术赋能思政教育落地见效的重要基石。当前，高校在这两方面存在的短板，已成为制约思政课教师智能教学能力提升的关键瓶颈，严重影响了“AI + 思政”的深度融合与高质量发展。
从资源支撑来看，多数高校尚未建立专门的思政课智能教学资源库，技术资源供给严重不足且缺乏针对性[7]。一方面，优质智能教学工具的开发与应用滞后，既没有结合思政教学特点定制开发的AI备课系统、智能助教工具，也缺乏适配思政课主题的虚拟仿真教学平台，现有工具多为通用性教育软件，难以满足思政课价值引领、思想引导的特殊需求。例如，通用AI备课系统无法精准整合红色文化资源、时事政策解读等思政核心素材，虚拟仿真平台缺乏革命历史场景、社会治理实践等思政专属场景；另一方面，资源分散且难以共享，思政教学资源与技术资源分属不同部门管理，缺乏统一的整合与调度机制，教师需要花费大量时间跨平台查找资源，且难以获得优质、权威的技术资源支持，导致技术应用效率低下，难以形成规模化、常态化的应用态势。
从协同机制来看，高校内部存在明显的“学科壁垒”[8]，马克思主义学院与人工智能学院、计算机学院、教育技术中心等部门的跨学科协作严重不足。缺乏常态化的合作机制与沟通平台，思政课教师与技术专家之间难以形成有效联动：思政课教师不了解最新的技术发展动态与应用可能性，无法准确提出技术需求；技术专家不熟悉思政教育的核心要求与教学规律，开发的工具与资源难以贴合教学实际。这种“需求与技术脱节”的现状，导致教师在技术应用中遇到的专业性问题(如个性化教学方案的技术实现、思政数据的分析建模等)难以得到及时、专业的解答，技术融合过程中遇到的难点问题无法有效突破，严重制约了智能教学的深入推进。
4. 人工智能时代思政课教师胜任力的提升路径
人工智能时代思政课教师胜任力的提升，是一项系统工程，需要以思政课建设的重要论述为根本遵循，立足思政教育的本质要求，结合人工智能技术的发展趋势，从制度保障、培训赋能、教学实践、评价反馈四个维度，构建系统性、针对性、可操作的提升路径，推动思政课教师实现能力体系的全面升级，打造适应智能时代要求的高素质专业化思政课教师队伍。
4.1. 制度保障
制度是提升教师胜任力的根本保障，通过顶层设计、资源供给、激励约束、风险防控，为教师适应人工智能时代提供稳定支撑。
第一，完善顶层设计，明确数智化发展战略。高校与教育主管部门应将“人工智能 + 思政课”纳入教育信息化整体规划与思政课建设专项方案，明确教师数字素养提升的目标、任务与标准。对标教育部《教师数字素养》行业标准，制定思政课教师数字素养评价细则，将数字技术应用、数据安全管理、智能教学创新等纳入教师专业发展核心要求。建立校院两级协同机制，明确马克思主义学院、信息化部门、教务处、宣传部等职责，打破数据孤岛与部门壁垒，形成“统筹规划、分工协作、资源共享”的工作格局，确保教师胜任力提升有方向、有依据、有保障。
第二，健全资源供给制度，夯实技术应用基础。加大智能教学资源投入，建设思政课数字资源库、虚拟仿真教学平台、智能学情分析系统，配备VR/AR沉浸式教学设备、AI备课助手、智能批改工具等软硬件设施，降低教师技术应用门槛。建立校本化思政智能资源共建共享机制，鼓励教师开发AI适配的案例库、课件库、试题库、红色文化数字资源，推动优质资源跨校流通。规范资源建设标准，强化意识形态审核，确保数字资源政治正确、内容权威、形式鲜活，为教师开展智能教学提供高质量素材。
第三，构建激励约束机制，激发教师内生动力。将人工智能赋能思政课教学改革、数字素养提升、智能教学成果等纳入教师绩效考核、职称评聘、评优评先、课题申报的重要指标，形成“正向激励、反向约束”的制度体系。设立智能教学改革专项基金、教学成果奖，对在AI + 思政课融合创新中表现突出的教师给予表彰奖励、绩效倾斜。建立教师技术应用帮扶制度，对数字素养薄弱的教师开展一对一指导，将数字能力达标作为教师年度考核、岗位聘任的基本要求，倒逼教师主动提升智能时代胜任力。
第四，强化风险防控制度，守住意识形态与数据安全底线。制定人工智能在思政课教学中应用的管理规范，明确技术使用边界、内容审核流程、数据采集与保护标准，防范信息失真、隐私泄露、意识形态渗透等风险。建立覆盖教师、技术人员、管理者的意识形态安全共同体，将“算法黑箱”“数据伦理”“内容合规” 纳入常态化教研范畴。完善数据安全管理制度，规范学情数据、学生思想动态数据的采集、存储、使用与销毁流程，明确数据安全责任，确保智能技术应用始终服务于立德树人根本任务，不偏离正确政治方向。
4.2. 培训赋能
培训是提升教师数字素养与专业能力的关键途径，通过系统化、分层级、模块化培训，推动教师从技术被动适应者向主动创新者转变。
第一，构建贯通式培训体系，实现全周期能力提升。打造“职前培养–入职培训–在职研修–终身学习”的贯通式数字素养培训体系，覆盖教师专业发展全流程。职前阶段，将人工智能基础、智能教学工具、思政课数智化设计纳入师范生培养课程，夯实技术基础；入职阶段，开展新教师智能教学岗前培训，快速掌握基础应用技能；在职阶段，实施常态化、进阶式研修，聚焦AI深度应用、人机协同教学、数据伦理规范等核心内容。依托“AI赋能青年教师成长薪火计划”等项目，建立导师制，由骨干教师带领青年教师开展智能教学实践，实现梯队化成长。
第二，设计模块化培训内容，精准匹配胜任力需求。围绕“认知–能力–伦理”三维度，构建模块化培训课程群，精准对接教师能力短板。认知模块，重点开展人工智能政策解读、技术原理、教育变革趋势等培训，帮助教师树立“技术赋能育人”的理念，消除技术畏难情绪；能力模块，聚焦智能备课、VR沉浸式教学、大数据学情分析、AI作业批改、个性化学习方案设计等实操技能，提升教师人机协同教学能力；伦理模块，强化意识形态安全、数据隐私保护、技术伦理规范、数字公民素养培育等内容，提升教师风险防控与价值引领能力。
第三，创新培训方式，提升培训实效性。改变传统单向灌输式培训，采用专家讲座、案例研讨、实操演练、跨学科交流、线上线下混合式研修等多元模式。邀请技术专家、思政教学名师、AI教育研究者开展专题辅导，分享智能教学前沿经验；组织教师走进智能教学示范校、虚拟仿真实验室，开展现场观摩与实操训练；组建跨学科教研团队，推动思政教师与计算机、教育技术等学科教师合作攻关，提升技术融合创新能力。利用在线学习平台，提供碎片化、个性化的培训资源，支持教师自主学习、随时提升，满足不同教师的差异化需求。
第四，强化伦理与人文素养培训，坚守育人本质。人工智能无法替代教师的情感沟通、价值引领与人文关怀，培训中需突出伦理与人文素养培育。加强教师政治理论学习，坚定理想信念，提升政治判断力、政治领悟力、政治执行力，确保智能技术应用始终坚持正确政治方向。强化情感教育与共情能力培训，引导教师在人机协同教学中坚守人文温度，关注学生思想动态与心理需求，避免技术异化导致的育人疏离。开展数字伦理教育，培养教师负责任的技术使用意识，引导学生树立正确的技术观、价值观，做数字时代的合格公民。
4.3. 教学实践
教学实践是检验与提升教师胜任力的核心载体，通过人机协同教学、精准化育人、沉浸式体验、创新化实施，推动教师将数字素养转化为育人实效。
第一，重构教学流程，实现全流程智能赋能。教师依托AI技术重构“备课–授课–作业–辅导–评价”全教学流程，提升教学效率与质量。备课环节，利用AI备课助手梳理知识点、筛选权威案例、生成个性化课件，结合红色文化数字资源丰富教学内容；授课环节，采用VR/AR技术打造沉浸式课堂，通过虚拟场景还原历史事件、展现发展成就，增强课堂感染力；作业环节，利用AI智能批改系统快速批改客观题，辅助评阅主观题，生成错题分析与知识点掌握报告；辅导环节，基于学情数据精准定位学生薄弱点，开展个性化答疑与针对性指导，实现“千人千策”精准育人。
第二，创新教学模式，推动人机协同育人。打破传统“教师讲、学生听”的单向教学模式，构建“AI辅助 + 教师主导”的人机协同教学模式。教师发挥价值引领、情感关怀、思辨引导的核心作用，AI承担数据处理、资源推送、重复答疑等辅助工作，实现优势互补。开展混合式教学，整合线上智能资源与线下课堂教学，通过线上自主学习、线下研讨互动，提升学生参与度；实施项目式学习、案例式教学，利用AI挖掘社会热点、典型案例，引导学生运用理论分析现实问题；打造“行走的思政课”，结合线下实践与数字资源，将红色基地、社会现场转化为教学场景，强化实践育人效果。
第三，聚焦精准育人，强化数据驱动教学。教师从“经验型”向“数据驱动型”转变，利用大数据技术采集学生学习行为、思想动态、兴趣偏好等数据，构建学生成长画像。通过AI学情分析系统，实时监测学生学习进度、知识掌握程度、价值认知偏差，及时发出学习预警、开展思想引导。针对不同学生的认知水平、性格特点、发展需求，制定个性化教学方案与成长计划，实现因材施教。关注学生思想动态的细微变化，借助数据研判学生心理状态，及时开展心理疏导与价值引领，提升思政教育的针对性与实效性。
第四，坚守育人本质，强化价值引领与人文浸润。在智能教学实践中，教师始终坚守思政课的政治属性与育人本质，避免重技术、轻思想的误区。将价值引领贯穿教学全过程，利用AI技术传播主流意识形态、弘扬社会主义核心价值观，抵制错误思潮影响；强化人文关怀，在人机交互中保持情感温度，通过面对面交流、谈心谈话，建立师生情感联结，弥补技术的情感缺失；引导学生正确认识人工智能，培养学生的批判思维、创新精神与责任意识，实现“技术赋能”与“价值引领”深度融合，培养德智体美劳全面发展的时代新人。
4.4. 评价反馈
评价反馈是推动教师持续改进、提升胜任力的重要手段，通过构建多元化、智能化、发展性评价体系，形成“评–反馈–改进–提升”的闭环。
第一，构建多元评价主体，实现全方位评价。打破单一教师评价模式，建立“学生评、同行评、督导评、自评、AI 评”的多元评价主体体系。学生评价聚焦教学体验、价值引领、情感关怀等维度；同行评价侧重教学设计、技术应用、教学创新等专业能力；督导评价关注政治导向、教学规范、育人实效；教师自评侧重自我反思、专业成长；AI评价基于教学数据、学习效果、资源使用等客观指标，实现定量与定性结合。多元评价主体相互补充，全面客观反映教师智能时代教学能力与胜任力水平。
第二，完善评价指标体系，突出数智化特色。对标思政课教师胜任力要求，构建包含政治素养、数字素养、教学能力、育人实效、伦理规范五大维度的评价指标体系。将数字技术应用、人机协同能力、数据驱动教学、智能教学创新、数据安全合规等纳入核心指标，弱化“唯分数、唯课时”的传统评价倾向，突出发展性、创新性、育人导向。指标设计兼顾通用性与个性化，针对不同教龄、不同岗位教师制定差异化标准，确保评价科学合理、贴合实际。
第三，运用智能评价技术，提升评价精准度。借助人工智能、大数据技术，实现评价过程智能化、评价结果精准化。利用智能评价系统采集教学过程数据、学生学习数据、教师发展数据，自动生成评价报告，客观分析教师优势与不足；通过自然语言处理技术，对学生评价、课堂反馈等文本数据进行分析，挖掘深层需求与改进方向；建立教师数字成长档案，记录教师培训、实践、评价、改进全过程，动态监测教师胜任力提升轨迹，为个性化发展提供数据支撑。
第四，强化评价结果运用，形成闭环改进机制。建立评价结果反馈与整改机制，及时将评价结果反馈给教师，明确改进方向与具体建议。将评价结果与教师培训、绩效考核、职称评聘、评优评先挂钩，激励教师主动改进教学、提升能力；针对评价中发现的共性问题，优化培训内容与教学制度，开展专项研修与集体教研；鼓励教师基于评价反馈开展教学反思与行动研究，将评价结果转化为教学改进的实际行动，形成“评价–反馈–整改–提升”的闭环，持续推动教师胜任力迭代升级。
5. 结语
人工智能时代，思政课教师胜任力提升是一项系统工程，制度保障是根基，培训赋能是引擎，教学实践是场域，评价反馈是闭环，四者相互支撑、有机统一，共同构建起全链条、立体化的提升路径。面对智能时代的机遇与挑战，思政课教师必须坚守立德树人初心，主动拥抱技术变革，在制度引领下强化学习、在培训赋能中提升能力、在教学实践中创新突破、在评价反馈中持续改进，不断增强政治素养、数字素养、教学创新与伦理规范能力，实现从传统教师向数智化、专业化、创新型育人者的转型。未来，随着人工智能技术的持续迭代，思政课教师胜任力的内涵与要求将不断丰富，需持续深化理论研究与实践探索，完善提升路径，推动人工智能与思政课教学深度融合，让智能技术真正服务于育人本质，不断提升思政课的思想性、理论性、亲和力、针对性，为培养担当民族复兴大任的时代新人提供坚实师资保障。
基金项目
江西省社会科学“十四五”基金：人工智能时代高校思政课教师胜任力指标体系构建研究(25ZZ02)。