四川大学：坚持“四个着力”，以人工智能技术赋能思政课建设

四川大学以“技术赋能+价值引领”为主线，将AI技术融入思政课建设，探索“强感知、善互动、能干预”的智能化解决方案，着力提升思政课的针对性和实效性。

着力训练专属AI：基于课程图谱与学科大数据的喂养生成

一是构建“三个”图谱。四川大学全面梳理、构建思政课的“知识图谱-问题图谱-能力图谱”三维谱系。知识图谱以统编教材为依据，系统建构教材的知识谱系，通过实体关系标注、层级结构划分，形成逻辑严密、层次分明的理论知识网络；问题图谱则基于教材重难点，结合社会热点、学生困惑、理论难点，建立“问题-理论-实践”的逻辑关联链条；能力图谱聚焦核心素养的培养目标，梳理学生应达到的能力要求。基于三维图谱体系，实现教学资源的精准切片和精准挂载，形成思政课程大模型的AI知识库。二是实施“三阶”校准。建立“技术过滤-专家评审-实践反馈”三阶校准机制。在技术层面，通过设置算法规则，对模型生成内容进行初步筛查；在专家层面，组建由马克思主义理论专家、思政课教师、AI技术专家构成的评审团队，对大模型输出的教学资源等进行人工审核和修正；在实践层面，将模型应用于教学试点，收集学生反馈、教师评价等数据，强化学习算法及模型奖励机制，持续优化模型参数，使AI模型不仅“懂知识”，更“明方向”“有温度”。三是开发“三栖”助教。将训练好的专属大模型具象化为AI助教“马晓理”，该助教具备“理论讲解-个性定制-伴学互动”三栖功能。在理论讲解方面，它能依据三维图谱，以生动案例、可视化图表等形式将抽象的理论具象化，帮助学生构建系统的知识框架；在个性定制方面，基于能力图谱和学生学习数据，形成学生专属学习画像，为不同专业、不同认知水平的学生推送差异化的学习资源，实现“千人千面”的精准化教学支持；在伴学互动方面，以LLM大语言模型为基础，深度融合大模型推理和深度思考能力，结合问题图谱，针对学生提出的困惑，提供学理化、精准化解答。

着力优化课程资源：开发“动态生成+立体呈现”的新型教学资源

一是核心资源精准挂载，呈现方式丰富多样。四川大学以课程图谱为依托，将统编教材、课件、讲义等思政课程资源通过AI技术实现与课程知识点的智能关联和精准匹配，形成结构化资源库。同时，建立资源动态更新机制，AI实时抓取权威媒体发布的时政新闻、政策解读等内容以及专家的前沿研究成果，经专家审核后快速融入课程资源库，确保教学内容与时俱进。在此基础上，创新资源呈现形式，利用AI技术将抽象的理论知识转化为可视化的动态图表、直观的数据变化、交互式的案例分析等多元形态。二是特色资源滚动创制，教辅资源智能集成。针对热点和学生关切，设计制作动画形式的“马晓理-晓知议理”系列思政微课，打造AI思政课程的核心资源。基于课程图谱，探索运用AI技术推动教学内容生产变革，自动生成教案、课件、测试题等教学材料，经专家审核修改后进入教学资源库。运用VR技术，构建“我的同学江竹筠”等虚拟仿真场景，学生可以“沉浸式”体验重要历史场景。整合多学科优质资源，利用AI技术实现跨学科的智能关联与融合呈现，形成涵盖文本、音视频、虚拟仿真、实践案例等多形态的立体化资源库，为学生提供全方位、多层次的学习支持。

着力创新教学模式：构建“师-生-机”三元共生的育人体系

一是AI赋能备课“减负增效”，释放教师创新活力。四川大学开发“AI智能备课系统”，基于课程图谱，在统编课件的基础上，整合既有备课资源，根据精准化需求自动生成教案、课件、测试题等教学材料，教师可通过“一键调用+个性化调整”快速完成备课。系统还能实时追踪时政热点，自动推送与教学内容匹配的最新案例和资源。同时，基于AI课程功能进行课前任务推送，教师实时掌握学生课前学习情况，赋能教师课中的精准教学。二是打造“灵动课堂”，激活学生主体性参与。通过AI助教“马晓理”实时捕捉学生课堂反馈数据，包括提问频率、互动时长、答题正确率等，生成动态学习热力图，帮助教师精准把握学生的兴趣点和学习难点，及时调整教学侧重、方法与节奏。同时，AI系统根据教学重难点和学生的课堂表现生成课堂习题和个性化讨论议题，引导小组合作探究，推动师生互动、生生互动与人机互动的有机融合，充分激发学生的学习积极性。三是个性化学习支持，实现“一生一策”精准辅导。学生在课后可通过依托AI助教“马晓理”和课程图谱进行知识点自测，系统根据测试结果精准定位学生知识掌握的薄弱环节，并结合问题图谱和能力图谱有针对性地推送学习资料、拓展阅读和典型案例，帮助学生查漏补缺。同时，AI助教对学生的课后作业进行智能批改，针对论述题等主观性题目，不仅能给出参考得分，还能基于预设的评价标准和学科逻辑，指出答案中的亮点与不足，并提供修改建议。

着力完善评价体系：建立AI技术赋能的综合评价机制

一是在客观评价维度上，AI系统通过对学生在智能平台上的学习轨迹，如课程资源学习时长、在线讨论发言频次与质量、测试答题完成率与正确率等数据的采集和算法模型的深度挖掘，生成客观的学习行为分析报告，系统性呈现学生学习重难点与热点词云，为学业评价提供精准的数据支撑，使评价结果更加客观、公正。二是在主观评价机制上，创新构建“双主体+三结合”的评价体系。“双主体”即教师和学生共同作为评价主体，教师从专业教学角度对学生的理论理解、思维能力和价值取向进行评价，学生则通过自评与互评，反思自身学习成效并客观评价同伴的学习表现；“三结合”则是将教师评价、学生自评、学生互评有机结合起来，通过AI平台实现评价信息的高效收集与整合，形成全方位、多角度的主观评价结果。