（来源：中国改革报）
转自：中国改革报
依托人工智能构建数据、机制、保障三位一体评价体系，推动高校思政课评价转向数据支撑、全过程、个性化精准育人。
□ 严 海 徐梦蓓
人工智能、大数据等技术，为破解传统思政课评价主观性强、过程性记录不足、育人成效难以精准研判等难题提供了新路径。但多源数据割裂、评价机制适配不足、伦理安全风险等问题，制约技术作用发挥。推动思政课评价从经验判断转向数据支撑、结果考核转向全过程育人、同质化评判转向个性化诊断，需要统筹技术数据体系、评价运行机制、配套保障条件，促进人工智能与思政课评价深度耦合，构建契合立德树人要求的精准评价体系。
深耕数智融合，搭建智能评价数据体系。推动人工智能与思政课精准评价深度融合，须立足思政课立德树人根本任务，搭建契合思政教育规律的智能化评价数据体系，使育人过程可记录、思想动态可追踪、评价结论可溯源。
一是研发思政课专属智能评价算法模型，突破通用算法“一刀切”的局限。紧扣思政课知识性、价值性、实践性三重特征，构建涵盖知识掌握、思想认知、情感态度、实践践行、价值认同的多层级指标体系。对思想倾向、认知偏差等难以直接测量的隐性内容，通过算法模型进行规范化、数字化转换，破解思政育人隐性指标难以量化的难题。需要指出的是，这种量化只能是“有限量化”而非“完全量化”，其功能在于辅助研判而非替代人工判断。
二是搭建一体化数据采集平台，打破校内各系统的数据壁垒。整合课堂互动、线上学习轨迹、社会实践成果等多源数据，打通智慧校园系统、课程教学平台、实践育人平台的数据接口，实现学生学习状态与思想动态的全方位、实时化、常态化采集，扭转传统评价依赖抽样推断、经验印象、碎片化材料的局面。
三是优化数据清洗与智能分析技术。对海量原始数据进行甄别、降噪、去重处理，剔除无效数据与失真数据，保障数据源的真实性与可靠性。在此基础上，依托智能研判与动态追踪技术，挖掘数据背后的学生思想变化规律与学习特征，为思政课精准评价提供多维、可信的数据支撑。
重塑评价范式，健全全维精准评价机制。以人工智能赋能思政课精准评价，必须突破传统终结性、同质化、经验化评价的局限，重构符合思政育人逻辑的评价框架，实现从结果评判向全过程育人的范式转变。首先，构建“过程+结果”双轨评价模式，依托人工智能贯通课前、课中、课后全教学链条。课前，通过数据分析完成学情预判，精准把握学生的知识基础与认知起点；课中，采集课堂参与度、互动反馈等动态信息，实时掌握学生课堂学习状态；课后，结合作业质量、学习反思、实践成果开展精准复盘，既考察理论知识的习得水平，也关注思想素养的动态发展，实现全过程、立体化评价。其次，构建分层分类的评价标准体系，依据课程属性与学科专业两个维度精准施策。从课程属性维度看，原理类课程重在考查学生的理论理解与逻辑辨析能力，概论类课程侧重对历史脉络的把握以及知识的实践运用，各课程模块评价各有侧重且相互交织。从学科专业维度看，鉴于不同专业学生的培养目标与思维范式存在差异，应对评价指标实施差异化权重设置，促使评价契合专业培养实际，在尊重学科特质前提下达成评价的精准适配。最后，完善智能反馈与动态预警机制，构建“评价—诊断—优化”的育人闭环。智能系统可结合学习画像，自动生成学生个体学情报告与班级整体教学诊断报告，帮助教师识别学生的知识漏洞与思想认知偏差，并据此厘清自身教学中的薄弱环节。基于诊断结果，系统分别向学生和教师推送个性化学习引导方案与教学改进建议。
完善保障体系，筑牢赋能融合发展根基。人工智能赋能思政课精准评价要实现长效运行，契合新时代高校育人提质增效要求，必须补齐人才、制度、伦理、资源等方面的短板，构建完备的配套保障体系。其一，优化人才供给，夯实精准评价主体支撑：教师作为落实立德树人根本任务的关键力量，其数智素养直接影响精准评价的实施质量。高校需从两方面夯实主体支撑，一方面，建立常态化数智素养培训机制，提升思政课教师精准评价应用水平；另一方面，搭建跨学科协同教研平台，推动思政课教师与信息技术团队有效联动，合力支撑精准评价落地实施。其二，健全制度与伦理规范，明确精准评价运行边界。制度规约与伦理规制是保障精准评价科学有序、价值正当的关键。就制度层面而言，需出台精准评价实施细则，建立配套考核机制，推动评价工作标准化运行。从伦理层面来看，思政课评价涉及大量学生思想、心理等敏感信息，须严格规范数据采集、管控与使用流程。其三，完善资源配置，助力精准评价长效迭代。高校需加大“大思政课”数智化建设专项投入，完善智能评价硬件设施与系统模块，持续改进数据采集、动态预警、个性反馈等核心功能。依托校企协同研发模式，结合思政育人规律与教学场景，动态调整评价算法与指标体系，以适配差异化、过程化、科学化的育人评价需求。
【作者单位：武昌理工学院马克思主义学院；本文系湖北省教育科学规划重点课题“数字技术赋能高校思政课深度教学研究”（2025GA159）的研究成果】
