学生中心视域下AI助推高职思政课教学质量评价改革探析

陈志芳

［摘           要］  在深化“三教”改革背景下，现有高职院校思政课教学质量评价存在不够客观量化、与线上线下教学模式不匹配、教与学不一致等问题。对此，对基于建构主义教学理论的学生中心视域下AI助推高职思政课教学质量评价进行改革，通过确定教学质量表征要素，建立表征要素关联模型和AI大数据分析模型，以及反馈和应用评价结果，促进高职思政课教学质量评价更为客观公正，分析、预测学生需求，动态调整教学过程，提升思政课教学质量。

［关    键   词］  学生为中心；AI；思政课；教学质量；教学评价

［中图分类号］  G712                    ［文献标志码］  A                  ［文章编号］  2096-0603（2024）07-0025-04

2021年，全国职业教育大会强调要深化“三教”改革，提升教育质量。2020年，《职业教育提质培优行动计划（2020—2023年）》发布，指出要“完善以学习者为中心的专业和课程教学评价体系，强化实习实训考核评价”，强调学生在课程教学质量评价中的中心地位。党的二十大报告提出了“教育数字化”概念，《教育部等六部门关于推进教育新型基础设施建设构建高质量教育支撑体系的指导意见》也提出了教育数字化转型的目标，提倡充分利用网络平台、数字资源、多媒体设备和智慧校园等信息化教学设备，推动教育数字化转型。[1]当前，线上线下教学模式成为教学常态，但是教学质量评价的变革却没有及时跟上，仍是沿用传统的、线下的、以人为观察到教学现象来评价教学质量的教学评价方式，这与现有的线上线下教学模式不匹配。因而，高职院校思政课教学质量评价体系必须改革，要利用好AI设备，构建以学生为中心的、有利于推动教育数字化转型的、与线上线下教学模式相匹配的教学质量评价方式。

一、高职院校现有思政课教学质量评价存在的问题

随着互联网和各线上教学、培训、测试平台的应用和发展，线上线下教学越来越普遍化，但现有教学质量评价仍沿用传统方式，而且主要针对“教”，把教学质量评价的关注点和评判点都放在教师身上，内容包括教学内容、教学方式、教学目標、教学态度等教学过程呈现方面，而相对忽视了课程教学中学生这个主体，因此思政课教学质量评价存在不够客观量化、与线上线下教学模式不匹配和教与学不一致的问题等。

（一）高职院校现有思政课教学质量评价不够客观量化

高职院校现有思政课教学质量的评价与传统思政课教学质量评价和其他专业课、公共课等教学质量评价并没有根本性区别，一般由督导评教、同行评教和学生评教三部分组成。三者既有共同的目标指向，又代表了不同的价值观立场，从理论上讲，是较为完备的教学评价方式。但是实际上却存在不够客观量化的问题。一是督导的教学质量评价没有凸显思政课的特殊性，且具有偶然性特点。高职院校组建了由校领导、教务处领导、二级学院领导专家组成的督导小组，主要采用随机推门听课的方式对授课教师的教学态度、授课内容及其方式、教学方向和教学目标等进行综合评价。[2]由于校级督导并没有分专业和学科进行督导，督导小组成员学科专业背景多样，因而没有凸显思政课的特殊性，并不能客观评价思政课的教学质量。二是同行的教学质量评价“人情”成分大，不够客观公正。按广西某高职院校现有的同行评教方式，一个学期需要完成同行4人次听课。大部分同行为避免尴尬、维持较好的同事关系，往往会选择关系较好的同事的课程进行同行听课。同时也会考虑每位思政课教师都有自己的上课方式和特点，所以在填写听评课评价内容和打分时，会更倾向于填写优点，给予较高的评价。三是学生的教学评价具有主观任性的特点，受限于学生对教学认知不够全面和大学生群体思想不够成熟稳定的特点，他们没法从专业的角度客观、全面地进行教学质量评价，对教学的评价往往带有对任课教师浓烈的喜好倾向。

（二）高职院校现有思政课教学质量评价与线上线下教学模式不匹配

当前高职院校的教学系统进行了大规模的变革，使线上线下教学模式成为教学新常态。线上线下教学模式既保留了传统的教师课堂授课环节，又鼓励采用课堂直播、在线课程、翻转课堂等多种线上方式开展教学，辅之以线上作业、平台小测试等教学辅助和互动的方式。这种线上线下教学方式极受广大师生的欢迎，因为其不仅使传统思政课教学方式变得多样有趣，提升了教学的体验感和获得感，还满足了不同学生精准化的学习需求。但是高职院校现有思政课教学评价仍沿用传统的思政课教学质量评价方式，在开展线上课程时，督导、同行只能通过加入线上课堂和听任课教师的授课进行督导评教，无法观察和考核学生的学习效果，甚至连学生是否参与课堂和是否认真听课都无法观测到位。至于线上作业、平台小测试等教学辅助和互动，几乎完全被现有的思政课教学质量评价方式忽视。所以，高职院校传统的思政课教学质量评价方式没有跟上线上线下教学模式的步伐，显然与线上线下教学模式是不匹配的。

（三）高职院校现有思政课教学质量评价中存在教与学不一致的问题

传统的思政课教学质量评价主要针对“教”，是以教师为主导，对教学质量评价是从教师入手，如评价教师的教学设计、教学内容、语言表达、教学手段、教学效果等，旨在通过规范教师课堂言行和提高教师教书育人的水平提高课堂教学质量。因此传统的思政课教学质量评价体系过分关注教师的行为，让教师成了演员和表演者，而忽视了学生在教学过程中的学习反应和学习行为。高职院校思政课教学质量评价理应关注“学”，一是学生。学生作为受教者和教学成果的直接体现者，教学质量评价理应更为关注学生这一群体。二是学生的“学”。教学质量最直接的反馈应该是学生的“学”，如教学的内容是否满足了学生的学习需求，教学的方式学生能否并且乐于接受，教学设计是否考虑到学生的学习规律和接受能力，语言表达是否符合不同时代学生的语言体系等。传统的思政课教学质量评价秉持教师为中心的原则，过分关注教师与课堂的一切行为，如教师的课前准备、教师情感、教师素质、教学态度等，但这样的教学质量评价方式忽视了学生的“学”。教是手段，学会才是成果，教是过程，学才是最终的目的，学得好才是真正的好。尤其对于思政课而言，教学质量的重要体现就是学生在教学中的体验感和获得感，而这在教学质量评价中反而被忽视了。所以，高职院校现有的思政课教学质量评价存在教与学不一致的问题。

二、学生中心视域下AI助推高职思政课教学质量评价改革的依据和目标

学生中心视域下AI助推高职思政课教学质量评价改革，主要依据建构主义教学理论，重视学生在教学过程中的主体地位。通过对AI系统海量的学生学习行为数据进行挖掘和整理，促进高职院校思政课教学质量评价改革和提高教学质量。

（一）学生中心视域下AI助推高职思政课课堂教学质量评价改革的理论依据

学生中心视域下AI助推高职院校思政课教学质量评价改革的理论依据是建构主义教学理论。建构主义教学理论认为，教学绝不是教师给学生灌输知识、技能，而是学生通过驱动自己学习的动力机制积极主动地建构知识体系的过程。[3]教师在课堂教学中不单是知识的呈现者和知识权威的象征，还应该是学生主动建构知识体系的引导者、促进者和帮助者。[4]据此，学生中心视域下AI助推高职院校思政课教学质量评价的中心对象应该是学生而不是教师，评价的主要依据要以学生学习过程的体验感和学习结果的获得感为中心，评价通过AI获取和测评的主要对象是思政课教学过程中学生的学习行为表现，以及通过表征要素所反映出来的学生学习的状态，评价还要注重学生思政课教学中的获得感，具体表现为AI通过线上平台自动获取的完成作业、小测试的情况等。

（二）学生中心视域下AI助推高职思政课教学质量评价改革的目标

通过AI对高职院校思政课教学中海量的学生学习行为数据进行挖掘和整理，建构AI大数据分析模型，形成结构化数据，进一步对这些数据与思政课教学质量之间的关联性进行建模分析，从而客观、公正地评价思政课教学质量，进而分析预测学生对思政课的深层次需求，优化调整思政课教学方式和课堂评价指标体系，提升思政课教学质量。

1.促进高职院校思政课教学质量评价改革，优化、量化评价指标。我国高职院校现行思政课教学质量评价以教为中心，但人才培育质量却遭人诟病，问题在于学生学习这一直接决定要素在教学评价中不受重视。“以学生为中心”的高职院校思政课教学质量评价体系回归了课堂教学“学”的本质，并且通过AI捕捉到的关于学生学习情况的海量、量化的数据客观公正地评价教学质量，有利于量化和优化思政课教学质量评价指标，促进高职院校思政课教学质量评价改革。

2.分析、预测学生需求，动态调整高职思政课教学过程。当前各大高校都将线上平台延续到了线下的教学过程，线上教学平台对“教”与“学”的行为具有自然的记录性，依托课堂教学中平台记录下来的学生学习行为大数据和线上教学平台记录统计的课堂表现、作业完成、阶段测试等海量数据，并对这些数据进行统计、分析，对思政课的教学评价更具科学性和客观性。而且可以通过大数据预测学生需求，从而优化调整高职院校思政课课堂呈现，优化教学设计和方案，真正做到因材施教，实现高职院校思政课教学过程动态调整。

三、学生中心视域下AI助推高职思政课教学质量评价改革的探析

学生中心视域下AI助推高职思政课教学质量评价改革，主要借助AI大数据应用平台和技术，收集思政课教学过程中的学生行为动态数据和课堂表现、作业完成、阶段测试等海量数据，并通过对大数据的建模分析，实现高职思政课教学评价的客观、公正和量化，从而优化思政课教学资源的配置和实现教学过程动态调整和精准管理，促进高职思政课教学质量评价改革，提高教学质量。

（一）学生中心视域下的高职院校思政课教学质量表征要素的确定

教学质量的表征要素是指能够客观反映教学效果特性的一些参数量。学生中心视域下高职院校思政课教学质量表征要素主要聚焦学生的学习行为表现，深入收集分析现有文献资源中高职院校思政课教学质量表征要素，再根据高职院校不同专业和不同课程的特点进行调整完善，确定不同专业的学生在不同的思政课课程中学生的学习行为表现。[5]通过AI系统收集、整理、统计、分析的数据包括：一是课前准备情况，包括平台所统计的课前预习、对课前问题的回答、词云的提取等数据。二是参加教学活动的出勤情况，包括AI智能识别的旷课、迟到、早退、趴桌等无法识别脸部特征的数据。三是教学过程中的无声表现情况，包括学生在课堂中的坐姿、神态、作笔记、抬头时长、看教材、眼神聚焦等数据。四是教学过程中的有声互动情况，包括提问、答题、师生互动、生生互动等数据。还要辅之问卷调查和实地访谈等评价方式，定期对广大师生、督导、领导和监察部门人员进行实地调研，对所收集的数据采用主成分分析法提炼客观反映思政课教学质量的主要因素，以此构建一套基于不同专业和课程的学生中心视域下AI所能获取的教学质量评价表征要素体系。

（二）基于多目标优化理论的高职院校思政课教学质量评价建模

在构建一套基于不同专业和课程的学生中心视域下AI所能获取的高职思政课教学质量评价表征要素体系的基础上，通过职教云平台、智能教室、监控系统等AI系统，实现对参数数据的采集。然后利用熵值法对各参数指标权重进行计算和分析，构建不同专业、不同思政课程的高职院校思政课教学质量各表征要素之间的关联模型，再基于模糊分析理论、多目标优化理论等理论依据，对整个思政课教学质量评价体系进行构建AI大数据分析模型。[6]利用AI系统收集的这些大数据，既可以对单次思政课课堂教学质量进行分析，从而据此調整思政课教学活动的内容和方法，做到思政课教学的精细化管理，也可以在期末对思政课课堂AI大数据进行汇总、整理和分析，得出整体上本专业本课程的教学质量评价结果。

（三）学生中心视域下高职思政课教学质量评价结果的反馈和应用

对教学质量的评价不仅是对教师教学成绩的认定，更重要的是要形成对课程教学的反馈及对提高教学质量的应用。学生中心视域下AI助推高职思政课教学质量评价改革，首先要反馈评价结果，以优化思政课教学资源配置和实现课堂教学动态精准管理，从而提高教学质量。更进一步的，学生中心视域下AI助推高职思政课教学质量评价改革，反馈的是学生作为教学过程主体的体验和感受，反馈信息更为直接和精准，更能弥补思政课学生体验感和获得感不强的不足。其次，由AI捕捉的实时、海量、量化的教学过程中的大数据能够直接应用到提高教师教学质量的实践中，可以解决现有评教结果区分度不高和难以形成可提高教学质量量化指标的问题。因为现有评教结果一般以优秀、良好、合格、不合格进行划分，而且对优秀者的优秀之处和一般良好的不足之处缺乏清晰明确的界定。[7]最后，学生中心视域下AI助推思政课教学质量评价改革是可检验的。实践是检验真理的唯一标准，学生中心视域下AI助推高职院校思政课教学质量评价，在真正应用时还需要针对不同专业不同思政课程进行表征要素的调整和完善。如建筑工程技术专业和计算机网络技术专业，在教学组织的表征要素选取方面，前者需强调组织纪律性，后者需强调课堂的活跃度；思想道德与法治课和习近平新时代中国特色社会主义思想概论课，在师生互动的表征要素方面，前者的学生提问和回答频率会高于后者，如此等等。应用后，还需探讨分析AI助推高职思政课教学质量评价改革后对教学质量的反馈和优化效果，并据此对评价体系进行优化调整。

四、学生中心视域下AI助推高职思政课教学质量评价改革的总结和反思

学生中心视域下AI助推高职思政课教学质量评价改革，有利于高职院校把更多的关注点放在学生主体上，可以促进高职思政课教学质量评价更为客观公正，分析、预测学生需求，动态调整教学过程，提升思政课教学质量。但是在不同地区和不同高职院校的思政课教学应用中要注意几个方面：一是教学质量表征要素需要根据不同地区和不同高职院校的整体规划发展来确定。不同地区和不同高职院校思政课教学会呈现不同的特色，具有不同的改革发展方向和目标。教学质量评价对教学的实施具有调整和导向作用，因而学生中心视域下AI助推高职思政课教学质量评价改革中所需确定教学质量表征要素要符合地区和学校整体改革发展的方向和目标。二是评价建模的指标权重和关联模型会因区域特征和学校特色而有所不同。没有千篇一律的教学，同样没有千篇一律的教学评价模式，由于不同地区和学校会适当调整完善教学质量表征要素，因而评价建模的指标权重和关联模型也会因此有所不同。三是各高职院校要重视学生中心视域下AI式思政课教学质量评价结果的反馈和应用。教学评价改革的最终目的不仅在于使评价的结果客观科学，更在于服务教学，服务于思政课过程的动态完善，服务于满足学生的教学需求，提高教学质量。因此，高职院校思政课教学质量评价应遵循以学生为中心的原则和充分利用AI技术手段，这是思政课教学质量评价改革的必然方向，但具体路径还需各高职院校不断探索、应用和调整，这样才能真正达到服务于教学的目的。

参考文献：

［1］童春燕.智慧教育背景下高校课堂教学评价体系的构建与创新［M］.长春：吉林人民出版社，2020.

［2］孙文静.基于学生评教的高校思政课教师课堂教学能力评估与诊断［J］.学校党建与思想教育，2020（6）：73-76.

［3］徐保.以学生为中心的本科课堂教学质量评价指标体系构建研究［D］.大庆：东北石油大学，2023.

［4］陈步云，厉晓妮.大数据时代思想政治教育信息分析方法的理论思考［J］.學校党建与思想教育，2023（9）：48-51.

［5］姜志坚，赵兴民，卢德生.人工智能背景下职业教育发展的策略［J］.中国职业技术教育，2017（30）：55-60.

［6］刘爱生.人工智能时代的高等教育变革：解读“不惧机器人：人工智能时代的高等教育”［J］.现代大学教育，2019（1）：46-52.

［7］CohenPR. Empirical methods for artificial intelli-gence［J］.IEEE Intelligent Systems，1996（6）：88.

◎编辑 马花萍