生成式人工智能赋能高校思政课学习共同体构建研究

一、选题依据

（一）国内外相关研究的学术演进与进展

(2)国内相关研究。国内关于思政课学习共同体的探讨，主要在2012年以后逐步展开。张耀灿（2013）较早把共同体理论引入思想政治教育领域，主张思政课堂应建设师生共同学习的学习共同体，改变过去教师单一主导的结构，强化学生之间、师生之间的思想交流，由此为该领域研究奠定了理论根基。随着人工智能持续更新，特别是生成式大模型投入教学应用，相关成果在2023年后明显增加。吴宏政（2023）分析生成式AI给高校思政课带来的机会与挑战，指出大模型能够扩充教学资源，但也伴随价值导向偏差、学习思维依赖、认知碎片化等问题。李艳（2024）从教学实施角度展开研究，认为部分高校已开始借助AI组织小组协作，但总体仍停留在工具应用的表层，尚未建立持续、稳定的共同体运行机制。

（二）本项目的学术特色与应用价值

(1)学术价值。第一，完善人工智能赋能思想政治教育的中层理论。已有成果多侧重技术应用的现象描述，本项目以学习共同体为分析框架，将生成式人工智能视为共同体的重要组成要素，梳理技术与思政教育主体之间的作用机制，弥补现有研究偏重工具、忽视关系的研究不足。第二，拓宽高校思政课学习共同体的研究视野。既有共同体研究通常立足线下课堂或一般线上平台，本项目把生成式大模型纳入共同体建设分析，重新厘清新时代思政课学习共同体的构成要素与运行逻辑，丰富相关理论内涵。第三，建立问题导向的研究范式。正视技术应用可能产生的消极影响，辩证分析生成式AI的优势与风险，防止技术乐观主义倾向，为后续同类研究提供可借鉴的分析框架。

(2)应用价值。第一，回应高校思政课的实际教学难题。当前课堂普遍面临班级人数较多、师生交流不够充分、学生参与程度不一、小组讨论容易形式化、课内外学习彼此分离等问题。通过建设学习共同体，并合理运用生成式AI进行赋能，有助于改善真实课堂中的学习生态。第二，为一线思政教师提供便于实施的实践方案。本项目不进行脱离课堂的理论推演，而是面向普通本科和高职院校的实际教学条件，提炼一套可操作的共同体建设路径，方便教师结合需要进行借鉴、调整并推进教学改革。第三，满足立德树人的现实要求。在生成式AI环境中，学生信息来源更加多元，价值观容易受到网络内容影响；学习共同体重视对话辨析与思想碰撞，可促使学生深入思考价值问题，提升思辨能力，推动知识传授与价值引领相互融合。

二、研究内容

（一）研究对象

本项目聚焦生成式人工智能环境下高校思政课学习共同体，具体研究四方面内容：一是呈现高校思政课学习共同体的实际形态，选取《思想道德与法治》《毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系概论》等高校必修课程作为主要调研场域，将任课教师和在校大学生纳入研究主体；二是考察生成式人工智能进入思政课后，共同体中师生关系、生生关系及学习方式出现了哪些变化；三是分析共同体建设面临的现实障碍及其深层原因；四是探索符合生成式AI特征的思政课学习共同体结构、运行机制与实施策略。本项目不追求覆盖所有高校，而以普通公办本科和高职高专院校为重点，避开资源配置明显领先的示范性学校，以提高研究结论的普遍适用性和推广价值。

（二）总体框架

一、基础理论梳理。阐释生成式人工智能与高校思政课学习共同体的核心概念，梳理共同体包含的育人目标、多元主体、对话交往机制、智能技术中介和评价激励体系等基本要素。分析生成式AI与思政课学习共同体之间的内在适配关系，明确大模型在共同体中“辅助工具”的角色，并划定技术使用边界。

二、现状调查与问题诊断。采用课堂观察、教师访谈和学生问卷等方式，了解当前高校思政课学习共同体建设的真实状况，系统归纳生成式AI应用过程中出现的实际问题，并进一步从制度、观念和能力三个层面剖析其深层成因。

三、构建生成式人工智能视域下高校思政课学习共同体分析模型。明确共同体建设的基本原则，设计由主体层、技术层、活动层和保障层构成的完整结构，厘清各层级之间的互动关系。

四、提出共同体建设的具体路径与风险防控措施。围绕教师角色转型、学生共同体意识与能力培养、课堂内外活动组织、AI工具有序使用以及多元评价机制完善等方面提出实践方案，同时建立相应的技术风险防范机制。

五、总结实践应用成效。通过小范围教学试点检验上述对策的可行性，归纳实施过程中需要注意的事项，并形成可供借鉴的应用经验。