人工智能賦能高校思政課教學的生成、風險及對策

王健嶄

(中國藥科大學 馬克思主義學院,南京 210009)

2019年,中共中央辦公廳、國務院辦公廳印發《關于深化新時代學校思想政治理論課改革創新的若干意見》,提出要“大力推進思政課教學方法改革,推動人工智能等現代信息技術在思政課教學中應用”。這為促進人工智能與思想政治理論課(以下簡稱思政課)的深度融合,推動思政課教學創新發展提供了新方向,提出了新要求。人工智能賦能思政課教學是技術融入課程的必然趨勢,它既帶來了新的歷史機遇,同時也帶來了巨大的挑戰。思政課教學要抓住變革中的機遇,緊跟時代步伐,實現人工智能對思政課教學的賦能、創新與重塑。

作為新一輪科技革命的重要引擎,人工智能在思政課教學中的應用及未來發展,并非是“人工智能+思政課”的簡單套用,而是憑借精準高效的信息傳輸能力、運算能力與分析能力,在“教學場景-學習資源-學生測評”三方面創造性地發揮自身優勢,這必將為思政課教學改革開辟新的空間。人工智能賦能思政課教學正在從最初設想的“應該如何做”到目前進行的“正在如何做”,再到未來“如何做得更好”的進路轉變。因此,應不斷釋放人工智能在思政課教學中的活力,實現“人工智能+思政課”的協同創新,構建人機協同的思政課教學新生態。

一、人工智能賦能高校思政課教學的三重體現

人工智能是推動思政課教學改革的加速器,它打破了傳統思政課教學的沉悶氣氛、固有模式和同質化傾向,發展了個性化、多元化、智能化的教學模式,促進了教學場景的智能化打造、學習資源的個性化供給、學生測評體系的智慧化建設,在“場景-資源-測評”三方面共同推進了思政課教學的創新發展,創造了智能思政育人新陣地。

(一)思政課教學場景智能化打造

場景是思政課教學得以進行的重要空間。人工智能提供的智能化場景打破了傳統思政課堂教學的空間局限,使教學環境越來越多元化、智慧化。依托“智慧馬院”構建“智慧課堂”,從而為思政課教學提供“智慧空間”。人工智能賦能思政課教學在“智慧課堂”等場景創新中積極探索,不斷升級打造智慧化教學環境,拓展智能化場景應用。人工智能“運用全息投影、增強現實、虛擬現實、混合現實等技術營造了沉浸式虛境、全息化場域、仿真性空間等逼真、立體的三維空間”[1],創設出了各種虛實結合的智能教學場景,創新了思政課理論的表現形式,實現了知識的可視化呈現,形成了人工智能賦能思政課的教學新模式,極大緩解了思政課教學中“教師唱獨角戲”“學生不聽課”“手機不離手”等現象。特別是“VR/AR 創設出的虛擬環境,能給予學生多感官協同和沉浸式的學習體驗,知識供給方式變得更‘有趣味’”[2]。教學場景的智能化無限延展了思政課教學的時空場域,思政課教學可以通過豐富多樣的智能化場景與交互設計手段增強現實的場景體驗,滿足大學生主動參與思政課教學的需求,提升了思政課的感染力、吸引力和親和力。這種寓教于樂的教學方式實現了大學生從身在課堂到心在課堂、情在課堂的全身心投入,促進了大學生能動性和主動性的發揮,達到了提升價值認同的目的。

此外,利用人工智能技術打造智慧馬院平臺、智慧思政教學平臺等多個線上智能化教學平臺和在線課堂,從而實現思政課線上教學和學習資源庫共建共享。以教學資源開放共享為特征的信息化、數字化教學模式改變了思政課教學和資源的提供方式,帶來了教學供給側和需求側的雙重改革。其中數字化思政教學資源,特別是“思政課理論資源庫、思政課專有名詞語料庫、情境化教學資源庫、游戲化教學資源庫、紅色文化資源庫等高校思政課教學資源”[3]的共建共享,可以讓大學生隨時隨地利用網絡虛擬教學空間進行自主學習,充分調動了大學生學習的積極主動性,有利于幫助他們熟練掌握馬克思主義的立場、觀點、方法,自覺運用馬克思主義理論武裝頭腦、改造世界。

(二)思政課學習資源個性化供給

基于數據驅動的人工智能技術可以改變傳統思政課教學單一化、同質化、平面化的知識傳授模式,兼顧每個大學生的特點,進行基于“數字畫像”的個性化學習資源推送,使思政課理論知識供給更有效、更精準,從而實現智能化教學與個性化培養的有機結合。

在數據驅動的立體交叉教學環境下,思政課教師可以將人工智能與思政課的知識體系相結合,通過知識追蹤算法與知識圖譜查詢實時收集大學生思政課學習的數據,并對大學生的學習行為、學習狀態及其對思政課內容的重難點把握程度進行全過程、全方位的“數字畫像”和動態追蹤,進而把大學生的整個學習過程進行數字化還原。或者利用自然語言處理、計算機視覺、語音識別、行為識別等多模態生物特征識別技術深度挖掘大學生的學習態度、學習行為、學業水平等數據,來提高對大學生學習狀態及其對學習內容難易理解程度的判斷。比如,大學生在思政課堂上參與課題小組協作和問題討論,到底對哪些內容感興趣;大學生在傳統課堂和在線課堂上回答問題時,對哪些問題關注度更高;在虛擬網絡教學平臺上,大學生對哪些思政課教學資源的瀏覽次數更多、瀏覽時間更長等。也就是說,在思政課教學過程中,不同大學生的學習關注點和關注度存在一定的差異,人工智能可以通過抓取大學生的學習態度、行為選擇、學習側重點等學情數據進行“數字畫像”,并從抓取的學習活動數據中識別他們的學習興趣點和學習投入度,這樣思政課教師可以更好地把握大學生的個性特征、思維特點、思想動態,從而進行思政課學習資源的個性化供給。

(三)思政課學生測評體系智慧化建設

學生測評是思政課教學的重要環節。通過對學生進行測評,思政課教師可以準確掌握大學生的學習情況并作出教學反饋和教學決策。因此,在人工智能時代,追求精準化的思政課教學,意味著必須創新測評方式,構建智慧化測評體系。

以各種智能算法和模型為基礎的思政課學生測評,是全學段、過程性的數字測評,它依靠對大學生思政課學習全過程的數據捕獲來增強智能學習評估,并在對大學生的學習表現進行動態化數字評估的基礎上,構建大數據驅動的學生測評體系,從而讓思政課教師從學生測評的繁重工作中解脫出來。具體來說,思政課大學生測評可以“結合多模式課堂教學場景,利用課堂學習大數據與智能診斷技術,發展數據驅動的知識、思維、能力等多元認知追蹤與歸因分析技術,尤其是面向課堂協作學習、探究學習等開放復雜場景的以問題解決為主要形式的智能診斷技術,實現對學習過程的智能化測評”[4],從而促進思政課大學生測評的實時反饋和數字化轉型,提升測評效能。

運用學情智能診斷和智慧課堂評價對大學生的學習情況進行分析,可以及時、高效地反饋大學生的實際需求,評估思政課教學方案、教學內容、教學方法等各項因素對教學成效的影響,從而在教學過程中進一步為思政課教師的教學提供可量化的指標。這有利于幫助思政課教師把握大學生的思想動態,快速評判課堂教學互動的效果,找到教學活動中存在的具體問題和薄弱環節,及時調整教學策略和教學方法,量身打造符合不同專業、不同基礎的大學生特點的思政課教學活動,從而精準高效地提升教學質量和教學效果。

二、人工智能賦能高校思政課教學面臨的問題

(一)智能化教學場景的濫用

雖然人工智能創設的智能化教學場景使大學生的思政課學習變得輕松愉快,有利于調動他們的積極主動性,但是如果濫用則會導致大學生在思政課學習過程中過于沉溺于虛擬教學空間,習慣于淺層次思考和碎片化學習,而這種快餐式的、過于形象的知識輸出容易導致大學生思維惰性和思維退化。而且一味地迎合大學生的淺層次需求,則致使智能化教學場景強調“趣味性”而忽略“重要性”,側重“有意思”而忽略“有意義”,就會消解思政課教學內容的權威性。缺乏深入馬克思主義理論文本解讀的訓練,抽象思維得不到鍛煉,思想就難以深刻,難以靜下心來形成有深度的思考,不利于大學生思維層次的提升。因此,在激發大學生學習思政課興趣的智能互動過程中,對智能場景的娛樂性要進行合理把控,應根據教學內容,選擇適切的教學場景,不能過于依賴智能化教學場景,導致技術對思政課教學內容的綁架。

特別是近年來,雖然人工智能賦能思政課教學發展較快,但層次還比較淺。目前盡管有在線課堂和線下智能場景的師生互動的混合式教學,但是混合智能不足,人類智能和機器智能還是自說自話,沒有達到深層次的人機交融,實現混合智能增強的“師-機-生”交互。具體來說,線下智能課堂教學過程中,雖然人工智能擅長對思政課教學的全過程進行數據追蹤與智能監測,但不擅于對大學生進行人性化的情感激勵;在線課堂教學過程中,雖然人工智能可以實現思政課教師與大學生之間的遠距離交互,但是遠程學習中大學生的學習效果明顯下降,獲得感降低。

尤其是人工智能賦能思政課教學進行線上學習資源推送的過程中,存在著“信息繭房”現象,這嚴重影響了大學生的獨立思考和價值判斷。“信息繭房”意味著只要大學生點擊了相關信息,就會有大量類似信息的推送,從而使大學生陷入像蠶繭一般的“繭房”中,屏蔽其他信息,形成認知固化、價值固化或拒斥效應。因為“算法模型具有滲透性,精準推薦算法盡管可以為學生提供個性化、針對性支持,但很可能會形成‘過濾氣泡’——以大數據和算法推薦為底層架構,根據學生的搜索結果或使用習慣進行紀錄與分析,過濾掉與學生觀點相左的或學生不感興趣的內容,只給學生提供他們想看的內容,導致學生接收到的資訊被局限于某個范圍內,造成認知上和意識形態上的分化與隔離”[5]。也就是說,在思政課學習資源的推送過程中,“信息繭房”的自動化數據投喂會導致信息偏食,窄化大學生的視界和思想,強化大學生的認知偏見,而大學生正處于價值觀形成的關鍵時期,這樣容易影響他們的判斷能力和辨別能力。

(二)對大學生數據隱私的侵犯

在數據驅動的思政課學習資源個性化供給的過程中,數據的安全使用與大學生的隱私保護成為不可回避的重要問題。“如多模態生物特征識別與學習分析技術借助多種智能設備來多方位采集、分析、反饋學習數據,在改善教學的同時,也可能使學習者的隱私‘透明化’,個人信息遭到泄露。”[6]在思政課教學過程中,利用人工智能對大學生進行“數字畫像”產生了海量學習數據,這些數據有可能會對大學生的個人隱私產生侵犯,比如,大學生學習數據被采集時未嚴格注意邊界而遭到意外泄露或者沒有經過學校同意被挪作他用等,因此如何有效保護大學生數據隱私、防止數據濫用,是一個需要面對的問題。

此外,如果人工智能技術對思政課教學過程中大學生學習行為的數據量化過度,還會脫離教育的初心和本質。思政課教學的根本任務是立德樹人,而人工智能技術對于大學生的過度“數字畫像”會導致學生的一切學習行為都被量化和監控,使整個教學過程喪失了師生之間充滿溫情的面對面交流的機會,失去了師生互動的真情實感,變成了冷冰冰的數字操控,思政課的育人功能則難以實現,無益于大學生的人格培養和價值引導。因此,對大學生的“數字畫像”以及學情的數據化處理需要有合理的倫理范圍和法律限度。

(三)算法黑箱背后的數據依賴

技術哲學家指出,“人們對于技術經常會產生正向偏見”[7]。雖然不知道人工智能在賦能思政課學生測評的過程中最后如何得出結論,但是人們會想當然地信賴人工智能,認為人工智能作出的判斷就是公正的、客觀的、無偏私的。但實際上,在人工智能賦能思政課學生測評的過程中,從系統的初步設計、數據的收集整理、算法的編寫、模型的建構,無不滲透著人的思想意識和價值觀念。“未清洗的數據、不透明的算法、完全自動化的決策、元數據的缺失,以及用戶使用數據授權機制的缺位,往往會構成一個‘黑色系統’。”[8]然而,人們總是認為人工智能是在真實數據統計的基礎上做出的判斷,比人的主觀判斷更客觀和公正,因此默認“算法中立”。但是“當我們希望通過算法模型來進行客觀決策的時候,其實我們的價值觀、信仰和偏見都已經滲透其中,算法就是‘鑲嵌于數學中的人類觀念’”[9]。因此,“過度依賴人工智能產品,很可能導致校園決策由‘拍腦袋’的極端轉向‘技術化’的極端”[10]。算法總以科技的客觀性自居,隱匿在其后的價值選擇往往容易被人們忽略,導致人們不作任何反思,不自覺地追隨算法設定的規則。如果在算法嵌入思政課學生測評的過程中,技術人員輸入了錯誤的價值觀或者摻雜了個人偏見,導致數據統計、算法模型與實際教學過程不符,而思政課教師又沒有質疑的能力,那么就會得出錯誤的分析結論。

在人工智能以模式識別、行為分析等技術賦能思政課學生測評這一過程中,思政課教師更多地是對其功能的理解和運用,而缺乏對其內部結構的理性認知,這就比較容易形成算法黑箱。人工智能技術本身的價值偏好和價值選擇會在一定程度上影響思政課學生測評,假如思政課教師沒有意識到這一點,就很可能影響學生測評目標的實現。人工智能也是受人控制的,是人的思想意識的反映,滲透著開發者的價值選擇,這在無形之中以更隱匿的方式形成了意識形態風險。隨著人工智能賦能思政課學生測評的逐步深入,其潛在的數據偏見和算法偏見會使整個過程面臨多重倫理風險,導致大學生遭受不公平的對待。

雖然人工智能在思政課學生測評中的技術優勢十分明顯,但是對人工智能的技術依賴往往容易消解思政課教師的主體責任。單純依靠龐大的數據體系和算法系統的智能邏輯,將活生生的、現實的個體分解成一個個數據化的人,破壞了個體人格的完整性。大學生的所有神情態度、語言表述、行為選擇都可以用枯燥的數據進行分析解讀,然而個體實時情緒的變動以及行為動機的難測,特別是一些語言在特定情境下的多樣表達,目前的人工智能難以準確把握,導致數據運用存在一定的局限,有可能并不能真實反映事實真相,影響了思政課教師評價的精度和效度。一旦思政課教師完全依賴于代碼驅動、算力運行、深度學習的智能邏輯,就看不到大學生作為生命個體的復雜的個性特征和多樣化的現實需求,形成思政課教師在信息選擇、算法推薦、教育決策中的主體性空場,弱化了思政課教師作為教育主體的職責。因此,人工智能在思政課學生測評中應用的技術風險,決定了在思政課學生測評智慧化建設過程中應加大思政課教師評判的主導權。

三、人工智能賦能高校思政課教學的發展進路

(一)智能化教學場景的合理運用

隨著大數據、云計算、VR、AR、XR 等技術與思政課教學的深度融合,思政課教學場景不斷創新,教學內容的呈現方式也不斷豐富,可以實現多場景切換常態化、多種學習方式靈活化、多模式運用智慧化,從而有效促進多場景、多模式融合教學。但需要注意的是,所有的教學場景都是為了思政課教學內容服務的。什么場景能很好地展示教學內容,就采用什么樣的場景。所以,應根據思政課教學目標和課程內容,找準切入點和結合點,構建以符合社會主義核心價值觀為導向的情景化課堂,讓所搭建的智能化教學場景都為相應的教學重難點服務。而且在智能化教學場景的建構過程中,思政課教師要注意對虛擬歷史場景或歷史事件進行甄別,選擇適切有效的教學場景和教學模式,確保其符合主流意識形態價值觀。這樣設置的智能化教學場景,就不是單純地、娛樂式地、僅僅為了達到吸引學生眼球的目的,而是為了突出思政課教學重難點,讓思政課教師把教學內容更好地講透、講深、講活,從而使思政課教學更具吸引力、親和力和感染力,實現思政課鑄魂育人的根本目的和對大學生世界觀、人生觀、價值觀的正確引導。此外,思政課教學智能場景的應用需要與傳統課堂有深度的文本閱讀和抽象思維相結合,從而綜合提升大學生的學習能力、思考能力。思政課智能教學場景的適度運用與傳統課堂深度文本解讀相結合,既有身臨其境的情感體驗,又有邏輯思維的高度淬煉,將淺層次感知和深層次理解相融合,有效促進思政課教學模式的拓展,形成具象與抽象深淺交替的教學新生態,從而為實現高質量的思政課教學服務。

以人工智能帶動思政課教學場景的改革,還需要不斷豐富教學活動的形式,加大線上線下混合式教學的比例,推動在線課堂、虛擬課堂和傳統課堂多場景交融共生,將人類智能與人工智能有機結合,實現混合智能增強,共同助力思政課教學的創新發展。此外,針對思政課線上學習資源推送的“信息繭房”現象,思政課教師應加大引導力度、加強技術把控,以社會主義核心價值觀引領人工智能技術的應用,注意在數字化思政教學資源推送過程中的信息篩選和信息審查,并對大學生搜索的學習內容進行數據引導和后臺把關。當發現有問題的資料頻繁推送時,思政課教師應進行合理的信息控制,嚴格防范意識形態風險的存在。

(二)大學生學習數據的合理使用

在數據驅動的思政課學習資源個性化供給的過程中,利用人工智能對大學生進行“數字畫像”產生了海量學習數據,要注意大學生的數據隱私保護,進行數據安全管理和數據風險防范,嚴格控制數據獲取的邊界,合理規范其使用限度,從而確保人工智能技術賦能思政課教學的合理性。國際上“可信賴的人工智能倫理框架的三大必要前提:第一,人工智能必須是合法的,遵守所有適用的法律和法規;第二,人工智能必須是倫理的,尊重人類的基本權利、倫理原則及核心價值觀;第三,人工智能應該在技術上強健且可靠,避免由于技術問題而帶來的無意傷害”[11]。2019年6月,我國新一代人工智能治理專業委員會發布了《新一代人工智能治理原則——發展負責任的人工智能》,提出了“尊重隱私”“公平公正”“安全可控”等八大原則[12]。因此,在思政課學習資源個性化供給的過程中,利用人工智能對大學生進行“數字畫像”應秉持“有利無傷”的倫理原則,認真制定思政課大學生學習數據使用的倫理規范,明確界定高校、思政課教師、企業使用大學生學習數據的倫理權限,積極促進人工智能賦能思政課教學的合法性、合倫理性,從而為大學生提供數據隱私保護。

在利用人工智能技術采集大學生思政課學習數據時,應將數據安全納入考量范圍,避免收集不該收集的數據,確保被采集的學習數據不會傷害大學生的個人權益,從而保證其數據隱私權不受侵犯。具體來說,就是制定數據安全保護措施,對數據的采集、存儲和管理等做出明確的要求和規定。在數據采集的過程中,應規范思政課大學生學習數據的采集范圍、采集方法并約束其應用限度,保證數據不涉及個人生活隱私。在數據存儲和數據管理的過程中,要確保人工智能技術的穩健,注意安全、加強防范。

此外,在人工智能賦能思政課教學的過程中,思政課教師如果過度依賴人工智能技術對大學生學習行為的數據監測,則往往會喪失對大學生完整人格和自身價值的尊重,師生之間面對面的、心與心之間的情感交流、話語溝通以及價值互信會遭到破壞,思政課鑄魂育人的根本目標則難以實現。因此,應理性對待人工智能賦能思政課教學,不管人工智能變得多么強大,思政課立德樹人的根本任務不會變,思政課教師為黨育人、為國育才的初心不會變。只有親其師,才會信其道。尊重學生的人格和價值,重視師生之間的情感交流與信任建立,用仁愛之心去澆灌學生的心靈,建構融洽、和諧的師生關系,讓思政課教師成為大學生人生道路上的引路人,才能真正實現人工智能技術和思政課教學的融合共生,共同構建“師—機—生”和諧共處的思政課教學新生態。

(三)透明算法下價值對技術的主導

隨著人工智能應用的升級與突破,思政課學生測評體系建設過程中應注意風險規避與價值引領。2019年5月,在國際人工智能和教育大會上形成了《北京共識——人工智能與教育》這一成果文件,提出:“確保教育數據和算法使用合乎倫理、透明,且具有可供監測和審核等特征。”[13]由于數據的搜集、算法模型的建立往往是不透明的,導致人工智能形成的學生測評常常缺乏可解釋性,思政課教師也難以對人工智能系統的評價結果進行審查。所以,要打破算法背后的黑箱,將其工作機理清楚明白地公之于眾,建立起可追溯、可解釋的人工智能學生測評系統。“可追溯性”指的是人工智能做出的決策必須有跡可循,數據收集整理分類清晰,算法工作原理機制透明,模型建構有據可循。“可解釋性”指人工智能的工作原理、工作機制以及系統做出的決策都是可以通過簡單明了、通俗易懂的報告來說明的。

人工智能在思政課學生測評中的運用已經成為一種趨勢,但是思政課教師不能過于依賴人工智能對大學生進行評估,而是要有能力對人工智能的分析結論進行自主判斷。特別是當人工智能的計算結果與思政課教師的主觀判斷發生沖突時,思政課教師在“唯主觀情感論”與“唯數據論”的矛盾困境中[14],應能夠獨立作出選擇和判斷。2019年4月,歐盟人工智能專家委員會正式發布的《可信賴的人工智能倫理準則》建議通過以下三種治理機制對人工智能進行監督:“人類要監督AI決策機制設計”“人類要參與AI決策”“人類要完全掌握命令權”[15]。我們應“讓教師參與算法的形成、修改過程以及決策過程”[16]。人工智能賦能思政課學生測評主要依靠技術團隊支持,假如算法模型的設計與思政課學生測評規律不符,則不利于測評目標的實現。因此,思政課教師要不斷提升人工智能的素養和能力,充分參與思政課學生測評系統的智能研發,加強對算法運行中價值導向的判斷力,避免技術主導的價值優勢占據上風。在數據采集、算法分析和模型建構的過程中,始終圍繞積極向上向善的社會主義核心價值觀進行設計,主動將正向的價值導向和倫理規范以算法形式嵌入思政課學生測評系統。同時,確保學生測評數據、算法模型的使用合乎倫理、公開、透明。

將傳統思政課學生測評的定性分析、經驗決策與數據分析、算法決策相結合,推動人機混合智能增強的學生測評體系的建立,促使測評模式從單一走向多元、從平面走向立體,讓評價結果更全面、更令人信服。具體表現為,思政課教師運用大數據技術,采集大學生課堂行為、線上資源學習頻率、日常成績等學習數據進行算法分析,然后根據分析的結果,自主決定對大學生的評價和干預措施。利用人工智能技術進行數據分析,有利于糾正思政課教師的主觀偏見,但最終的決定必須結合數據分析由思政課教師作出。在這一過程中,思政課教師應該始終是學生評價和教學決策的最終決定者。人工智能只能作為事實的“客觀呈現者”而存在,可以發揮在數據統計與算法分析方面的優勢,同時還要通過思政課教師的日常觀察以及與大學生的當面溝通等方式洞悉客觀數據背后的主觀動因,充分發揮思政課教師與人工智能各自的優勢,將主觀評價和客觀評價相結合,增強人類智能和人工智能的混合智能,幫助思政課教師提高分析與決策的能力,從而對大學生做出公正的測評。