生成式问答助手构筑思政课程教学闭环

摘要：教育数智化转型通过数字技术驱动赋能当前的教育教学系统性变革，随着教育数智化建设的不断推进以及智能技术的深入发展，意识形态教育也在积极探索智能化发展的路径。智能思政是“一体化”建设的内在要求，也是对提升思想政治教育深入改革的实践所求，赋予其新态势。以《思想道德与法治》课程生成式问答助手的设计、研究为例，用人工智能技术优化教学工具、创新教学模式，填补思政课程教学环节的空缺，推动高校思想政治教育教学在内容和环节、时间和空间、应用和反馈上形成多维闭环，构建高校“三全育人”格局，最终落实立德树人的根本任务。

关键词：智能思政；生成式问答助手；教育教学闭环

中图分类号：G641文献标识码：A文章编号：2095-6916（2024）20-0093-04

The Generative Question-Answering Assistant Constructs

the Closed Loop of Ideological and Political Education

Zhong Minli1Li Junfeng1Ge Xuan2

（1.School of Marxism， Guangdong University of Education， Guangzhou 510303;

2.Mobile Game Entertainment Technology （Guangzhou） Co.， Ltd.， Guangzhou 510000）

Abstract： Through digital technology， the current systematic reform of education is driven and empowered. With the continuous advancement of the construction of educational digital intelligence and the in-depth development of intelligent technology， ideological and political education is also exploring the path of intelligent development. Intelligent ideology is both the internal requirement of “integral” construction and the practical request for improving in-depth reform of ideological and political education， which gives a new trend for the development of ideological and political education in colleges and universities. The design and research of generative question-answering assistant for the course “Ideology， Morality and the Rule of Law” being an example， artificial intelligence is used to optimize teaching tools， innovate teaching modes， fill the gaps in the teaching process of ideological courses， and promote the formation of a multidimensional closed loop in aspects of content and process， time and space， and application and feedback of ideological and political education in colleges and universities， which helps to build a “three-wide education” pattern in colleges and universities， so that the fundamental task of establishing virtue and nurturing talent can be carried out.

Keywords： intelligent ideological and political education; generative question-answering assistant; education closed loop

应用、共享与创新作为数字教育建设的主题，推动教育数字化转型、数字学习资源开发与应用、师生数字素养提升、教育数字化治理，以及基础教育、职业教育、高等教育等领域的数字化发展评估等领域的创新性研究［1］。在这一背景下，智能教育技术的快速发展为高校思想政治教育带来了新的契机。生成式人工智能（AI）技术，如ChatGPT，不仅改变了教学内容的传递方式，而且促进了教育模式的创新与转型，对教育领域的改革和产业创新发展具有重要的推动作用。智能思政作为思想政治教育创新发展的新形态，在思想政治教育教学模式、教学评价、内容和管理上的个性化、差异化、精准化发展有了新的探索［2］。因此，本文以《思想道德与法治》课程生成式问答助手研究为例。

一、人工智能技术赋能思政课程建设

人工智能技术奠定智能思政发展的基础。深度学习技术是学习样本数据的内在规律和表示层次，深度学习技术和大型语言模型在不断发展和迭代，全面助力推动教育领域的变革。如ChatGPT-4已经拥有1.8万亿参数，这类生成式人工智能应用是当前人工智能发展的最具代表性的模式，除了符合用户通过问题“输入-反馈”的交互模式外，在使用形式上也非常丰富。例如，可以上传文章提出生成文献综述、为人工智能设定角色并要求其从这一角色出发来解答问题等。智能技术的突破为教育智能化发展提供强有力的技术支持，实现数字技术与教育的深度融合。思政课程也在尝试运用人工智能、大数据等核心数字技术，开发个性实用的新应用模块，如智能学伴、AI助教等，来实现教育教学内容和流程重组。用智能技术辅助课程建设，进一步创新思政教学方法、深化思政课程改革。

学校思政课程智能化建设是勇于跟上互联网时代发展脉络的具体实践。在数据化、信息化发展的时代，以老师为中心、书本为中心和课堂为中心的思想政治教育课程教学模式已然不能满足教师教学和学生学习的需求。为摆脱思政课程学生认可度低、课堂抬头率低、教师教学获得感不强、被冠以“水课”的困境，需要在教学环节和模式上寻求变革、实践探索。多种智能教学平台和形式的运用，助推思政课程改革创新，进一步实现传统课程开展和现代教育技术和教育形式的有效结合，如高校思政课程积极推进线上线下教学改革、虚拟VR技术应用等。此外，人工智能开发系统的算法工具对文字、图像、声音等数据进行训练再训练，将其加工、解读、转化为机器可识别的信息，使机器能够具有同人类一样的学习能力，最终建构出系统模型，为进一步提高思政课精准化、个性化教学提供了强大的技术支持［3］。算法基于学生学习数据的收集和分析，实现对学生学习进度、学习状况的高效地把握，生成学生学习模型，实现有针对性地解决学生的学习问题。思政课教学内容和资源的智能化整合，学生能快速找到适合自己的教学内容，实现课程内容的精准输出。因此，思政课程的智能化建设是在新的社会发展条件下，对教学内容和环节的创新，是智能化教学工具的探索和应用；将课程从理论讲授到智能化、多元化的，从单一到立体多维的教学形式，提高学生对思政课程的认同感，提升课程的有效性；数字教育技术的运用是对思政教育教学理念的更新和迭代，是互联网思维与思政教育理念的融合发展。

二、生成式技术应用助推思政课程多维教育闭环

思政课程是意识形态教育中的重要场域，思政课程的内容、教学目标和效果、学生学情反馈等环节需要紧密结合、环环相扣，但意识形态教育又不仅仅局限于课堂。基于闭环思维对思政教学改革探索相关研究来看，可以从理论、实践、主体三个维度实现有效衔接，不断巩固闭环的有效性和发展性［4］。如今线上课程在高校的广泛铺开，思政课程场域广泛延伸、教学内容的闭合和教学环节的衔接都是影响思政课程教育教学闭环的关键问题。学生在线上学习时，往往用“刷课”一词，对其线上学习状态和效果是存疑的。除此之外，还会存在学习资源堆砌、学生被动完成线上教师安排的学习任务点，学生缺乏学习的主动性、难以引导学生深入思考等现实状况。从ChatGPT这类的生成式人工智能应用的使用模式和应用场景来看，是适合作为课程辅助工具帮助学生完成对课程内容的把握、拓展反思和答疑解惑的。

（一）内容和环节

以《思想道德与法治》课程为例，课程内容包含人生观、理想信念教育、社会主义核心价值观教育、法律意识、道德生活和政治立场等内容，具有鲜明的社会主义价值判断和道德选择，其课程性质决定了信息化的发展倾向。因此，学习助手问答助手生成的基础是数据的选择性赋予智能算法的意识形态倾向和语言逻辑。要对课程内容进行深度学习、算法整合，进行有倾向性的内容输出，即将原有的智能模型进行全参数调整，构建“语言社区”，实现输出具有意识形态教育语言逻辑的内容和价值取向，在语义、语境以及内容一致性上与本课程契合，达到为本课程学习辅助的作用。此外，智能助手可以尝试运用在课前、课时、课后等的各个教学环节上，配合和衔接课程的开展，在教学环节上形成整体闭合。生成式问答助手的研究是对课程内容的智能化、信息化发展和教学环节有效联合，学生可以在答疑解惑的过程中，实现线上、线下课程内容的一致性和教学环节的衔接性，从而达到价值引领的目的，形成课程内容和环节上的闭环。

（二）时间和空间

思想政治教育要求全员、全程、全方位育人，是对育人项目、载体、资源的整合。要落实“三全育人”需要多角度、多渠道运用载体，生成式问答助手的探索是对教学形式和载体的拓展，能有效扩大思政课程教学的场域、拓展教学空间。从时间的纵向来看，课后也会出现意识形态教育的空缺和教师的缺位，智能平台可以一定程度上填补空缺，更好地满足在课前和课后不同时间段学生学习需求和情感诉求。此外，创新性智能教学载体的运用能进一步提高学生学习的趣味性和互动性，强化学生自主学习、引发学生对问题的思考，在答疑解惑的过程中提高对课程内容的认识。例如，学生询问应当如何度过自己大学四年的生活、怎么保持积极乐观的心态等问题，生成式应用通过算法对内容整合，学生可以不受时间、地点、人员限制去寻求帮助或解决问题。因此，对生成式问答助手的研究和运用，能在时间上和空间上实现思想政治教育教学的延展，强化学生对思政课程内容的认同，形成思想政治教育时间上和空间上闭环，为进一步优化智能化发展提供有效路径。

（三）应用和反馈

系统与用户之间的交互关系是人与计算机之间使用某种对话语言，以一定的交互方式，为完成确定任务的人与计算机之间的信息交换过程，其功能主要靠可输入输出的外部设备和相应的软件来完成，生成式的应用就满足了输入和输出的要求。学生在使用问答助手时，输入越多，反馈就越多，丰富平台数据信息，不断进行深度学习并自我优化，实现技术的更迭。由于人的认知、情感和意志等存在各式各样的差别，使用风格、教育背景、理解方式、学习方法以及具备技能都不尽相同，在不断输入中，系统强化了对学生需求的认识，实现内容的精准化输出。此外，教师通过数据的汇总能及时把握学生的学习信息，发现学生最关切的问题或课程遗漏的问题，做好调整和把控。因此，人机互动产生数据供能新的循环，这就构成了高效的信息网路和人机交互的闭环，是思政课程得以智能化发展的前提［5］。

三、生成式问答助手的应用优势

首先，课程内容数据化处理具有可操作性。线上思政课程的内容已经有所耕耘和累积，为思政课程内容信息化、数据化打下了良好基础。结合现有的智能平台针对思政课程的内容进行深度学习，用技术来处理、收集和归纳，用人工智能技术赋予课程内容以信息化收集和智能化整合，帮助学生在逻辑上和系统上把握课程内容，课程内容的信息化和数据化也为进一步学习助手的研究设计提供支撑。其次，生成式的操作更为简洁，但使用的场景和模式更为丰富。类似ChatGPT的使用操作，即使用者输入，然后应用生成对应的内容，对比网页搜索避免了在寻找问题答案的过程中需要对信息进行筛选，应对广告、弹窗等其他无关的信息。在应用的场景上多元丰富，可以预设角色和情景，引导问题倾向；文献的提炼和总结，提高学生学习的效率；根据算法进行语言、语音、图片上的创造等方式。最后，成熟的模型和开放平台为研究者提供了良好的研究基础。例如，飞桨（Paddle Paddle）平台为合作高校提供教育资源、在线运行、免费算力等。其中，浙江大学设计在线辅导课堂状态监督辅助系统，通过初中生在线课堂上的眼球追踪，微表情分析以及语音情绪解析，最终生成听课质量报告。这些优秀平台和成功的案例为各个领域的智能化探索提供强大的技术支持。

四、《思想道德与法治》课程生成式问答助手的研究实践与反思

（一）研究过程

前期的研究要经过“信息化处理—问题泛化—模型训练与学习”的流程，并且在这个流程中反复多次循环。在信息化处理中，要对课程内容进行数据的整合，得益于前期线上课程的开展，积累了相关的课程文字、图片、视频等数据。收集到的数据和信息不仅需要计算机处理，还需要人工校对，并进一步生成大数据模型自主深度学习训练所需的格式。在问题泛化中，一是要实现课程问题的收集与答案的整理；二是要实现对问题的泛化。在原有的简答题和论述题题库数据的基础上，还可以向学生征集相关课程问题，然后对这些问题进行大量的泛化处理，如“大学生怎样尽快适应大学新生活”这一问题，如何实现在不改变语义的情况下，泛化出更多类似的提问，这也可以利用类似ChatGPT的应用辅助完成。此外，这也需要大量的语言数据和人工筛选，才能形成课程所需的“语言社区”。在模型训练与学习中，本次的智能助手研究是基于清华大模型ChatGLM2，结合课程数据内容对该模型的全参数微调，并租赁了型号为A100、80G的云训练服务器搭载模型进行训练和测试。在反复多次的数据整理收集以及专业技术人员对数据的深度学习和模型训练中形成了初代的本课程生成式问答助手接口。

（二）实践应用

在预设的使用场景“课前—课中—课后”中进行了初步尝试。学生在课前可以通过学习助手对课程内容的提炼，把握对本节课的整体框架和理论逻辑。在课程开展环节，教师可以对学生问题数据进行收集整理，明确学生的问题和学习需求，针对学生情况调整本节课的课程设计和环节，在课时可以参与到课堂活动并设计到教学环节里。课后在学生日常学习和生活上，可以作为答疑解惑的重要工具、课外内容拓展、信息收集归纳的重要工具。学生可以在模拟社会情境下进行对话，如预设助手为外交官，让其针对某一社会事件从该角色的视角帮助学生全方位、多角度去分析社会事件。在试验过程中，学生们的兴趣和参与度较高，能够一定程度上强化其自主学习、引导学生深入思考、提高对思政内容的认同。使用中学生的问题范围较广，也涉及情感意志的相关问题，拓宽了使用的场景。

（三）反思

一方面，丰富了课堂教学环节，形成全方位的良性闭环，提升思政课程的效果。个性化的学习体验和丰富的互动方式，改变了思政教育的内容传递和学习方式，为进一步提升思想政治教育的质量提供了新的解决办法。

另一方面，在实际的运用和实践中也发现存在的问题。一是智能问答助手的研究仅基于大模型的全参数微调，需要大量的人力物力对应用进行训练和迭代。思政课程“语言社区”的强化需要大量的数据，文字运用、文化背景、语境语义等数据支撑，因此现阶段来说也只是初步的尝试。二是生成式问答助手的输出是通过AI的算法对预设的内容进行整理和推算，因此在实现情感情绪疏导和陪伴等作用上暂时还是预设的应用场景。三是要充分利用好数据回路。课堂教学中，学生的问答数据有利于教师明确学生的学习需求、学情等，发现课堂教学内容的遗漏和不足的地方，及时修正。此外，教师可以通过对敏感反常的问题监测，及时指导和干预，如在数据中曾出现的学生提出春天为什么是自杀的高峰期、自杀的方式等问题。针对这类问题，也有相关青少年自杀自伤行为预警模型研究、在线抑郁社区用户特征及心理危机干预研究等。问答助手可以通过提前设置关键词检测等，优化智能助手的作用和功能。四是智能技术的运用也伴随着技术安全和伦理问题，对于加强技术监管、建立相应的伦理准则和安全机制，实现智能教育技术的健康发展至关重要。

五、结束语

从现阶段来看，探讨人工智能与高校思想政治教育有机结合已是时代所需，人工智能技术接入思政教育可能遇到的技术路线、安全风险及其防范措施还需要密切关注。未来要继续推进人工智能领域的思政话语生态，用智能技术驱动高效思政课教学模式创新，融入时代性特征，更好地完成思想政治教育的目标任务。

参考文献：

［1］本刊编辑部.九位院士、校长谈“人工智能赋能高等教育”：“‘人工智能赋能教育’中国工程科技论坛”会议综述［J］.西安交通大学学报（社会科学版），2023（3）：1-15.

［2］颜佳华，李睿昊.人工智能驱动的高校思政课教学模式创新论纲［J］.湘潭大学学报（哲学社会科学版），2022（3）：118-124.

［3］隋灵灵，徐铭泽.智能思政：内在逻辑、矛盾境遇及实施策略［J］.北京联合大学学报（人文社会科学版），2023（4）：26-34.

［4］李宛荫，朱国华.基于闭环思维的“乡间思政课”教学改革探索［J］.中学政治教学参考，2022（20）：25-28.

［5］刘箫锋，张锦霖.生成式人工智能冲击高校思政教育的三维探赜［J］.国家教育行政学院学报，2023（12）：66-75.

作者简介：钟敏利（1990—），女，汉族，湖南宜章人，单位为广东第二师范学院马克思主义学院，研究方向为思想政治教育。

李俊丰（1983—），男，汉族，江苏苏州人，博士，广东第二师范学院马克思主义学院副教授，研究方向为思想政治教育。

葛玄（1987—），男，汉族，江西宜春人，单位为手游娱乐科技（广州）有限公司，研究方向为人工智能和应用开发。

（责任编辑：杨超）