一、案例展示

        1.案例背景与主题

        本案例依托广西职业技术学院“AI + 思政”试点建设基础广西职业技术学院，选取高职《思想道德与法治》“践行社会主义核心价值观・涵养职业素养”章节，紧扣广西边疆民族地区与高职教育特色，构建“教师主导、AI 辅助、学生主体”的“师 — 生 — 机”协同教学模式，破解传统思政课理论抽象、互动不足、与职业场景脱节等问题，实现价值引领、知识传授与能力培养的统一。

        2.教学目标

        知识目标：掌握社会主义核心价值观在职业领域的内涵，理解职业道德与法治规范的实践要求。

        能力目标：能运用 AI 工具分析职业场景中的价值冲突，提升思辨、表达与职业伦理判断能力。

        素养目标：厚植家国情怀与职业责任感，铸牢中华民族共同体意识，树立 “技能报国、服务八桂” 的职业理想。

        3.“师 — 生 — 机” 协同实施流程（4 课时）

        （1）课前：AI 赋能学情研判与资源生成（教师 + AI 协同）

        AI 学情画像：教师通过学院 AI 思政平台，采集学生课前问卷、历史学习数据，生成学情报告，精准定位学生对“职业价值观”的认知盲区（如“职场诚信与利益如何平衡”）。

        AI 资源定制：依托生成式 AI，一键生成适配广西高职的教学素材 —— 包括广西本土劳模（如“全国五一劳动奖章” 获得者柳汽集团的丘柳滨、广西工匠精神代表何海华）事迹、边疆民族地区职业伦理案例、“八桂工匠” 短视频脚本，同步推送至学生学习端，实现 “一人一案” 的个性化预习。

        学生前置任务：学生通过 AI 助手完成预习自测，AI 实时反馈错题解析，教师后台查看数据，动态调整课堂重难点。

        （2）课中：沉浸式交互与思辨引导（师 — 生 — 机三方协同）

        AI 情景创设（15 分钟）：AI 生成 “广西跨境电商职场” 虚拟场景，学生分组进入角色（客服、运营、法务），模拟 “客户信息泄露、虚假宣传、民族文化产品侵权” 等职业冲突，AI 实时生成场景对话与冲突升级选项，营造沉浸式体验。

        教师价值引领（25 分钟）：教师针对 AI 生成的冲突案例，引导学生围绕 “诚信、公正、法治” 展开辩论，结合广西 “边疆民族地区营商环境建设” 政策，解读社会主义核心价值观在职业场景的实践标准，纠正 AI 输出的价值偏差，强化意识形态引领。

        生 — 机互动思辨（30 分钟）：学生向 AI 提问 “职场中如何坚守法治底线”“技能人才如何践行爱国敬业”，AI 结合广西本土案例（如广西职业院校学生助力乡村振兴、参与边疆志愿服务）生成多维解答；教师适时介入，引导学生对比 AI 观点与理论知识，深化价值认同。

        AI 成果生成（10 分钟）：学生分组提交 “职业伦理解决方案”，AI 自动生成方案思维导图、PPT 初稿，教师现场点评，突出 “技能报国、服务八桂” 的职业导向。

        （3）课后：AI 赋能巩固与实践延伸（学生 + AI + 教师协同）

        AI 个性化作业：AI 根据课堂表现，为学生推送分层作业 —— 基础层完成职业价值观知识问答，提升层撰写 “我的八桂职业梦” 短文，创新层运用 AI 制作 “职业素养” 微视频。

        AI 实践对接：AI 链接广西 “乡村振兴、边疆服务” 实践平台，推荐学生参与本土企业实习、志愿服务，生成实践日志模板，教师通过 AI 平台实时指导，实现 “思政小课堂” 与 “社会大课堂” 联动。

        AI 效果评估：AI 自动分析学生作业、实践反馈数据，生成教学效果报告，教师据此优化后续教学设计，形成 “学情 — 教学 — 评估 — 优化” 的闭环。

        4.案例特色与成效

        地域特色鲜明：紧扣广西 “边疆民族地区、职业教育、乡村振兴” 定位，将本土元素融入 AI 生成内容，让思政教育 “接地气、有温度”。

        协同模式清晰：明确 “教师抓价值引领、AI 抓资源与交互、学生抓实践与思辨” 的分工，实现技术赋能与育人本质的统一。

        育人实效显著：学生课堂参与度提升 60%，职业认同感与法治意识显著增强，多篇 “职业梦” 短文入选学院 AI 思政成果集，形成可复制的高职 “AI + 思政” 教学范式。

        5.总结

        本案例以生成式 AI 为纽带，构建 “师 — 生 — 机” 协同教学新生态，既发挥 AI 在资源生成、情景创设、学情分析上的优势，又坚守教师价值引领的核心地位，让《思想道德与法治》课程从 “单向灌输” 转向 “双向互动”，从 “理论说教” 转向 “实践育人”，为边疆民族地区高职思政课数字化转型提供了 “广职方案”

        二、理念与思路

        思想政治理论课是落实立德树人根本任务的关键课程。生成式人工智能进入高校教学场景后，为思政课提升学情把握、课堂互动、资源供给和过程评价质量提供了新的工具，也带来了内容失真、价值判断弱化、学生依赖工具等现实风险。因此，人工智能赋能思政课，不能简单理解为把技术“搬进课堂”，而应围绕“培养什么人、怎样培养人、为谁培养人”这一根本问题，把技术应用落实到价值引领、理论阐释和学生成长之中。

        广西职业技术学院作为职业院校，学生专业意识和就业导向较强，关注现实案例、职业发展和实践应用。但在思政课学习中，部分学生对理论内容的理解容易停留在概念记忆层面，对国家战略、技术变革、职业责任与个人成长之间的关系认识不够深入。为回应这一问题，学校以“人工智能时代的青年责任与职业伦理”为切入点，探索构建“教师主导、学生主体、AI辅助”的“师—生—机”协同教学模式，推动思政课由单向讲授转向问题引导、互动生成和实践反思。

        本案例坚持“育人为本、内容为要、技术为用”的基本原则。教师始终承担教学方向把关、理论阐释、价值引导和情感沟通职责，AI主要服务于学情诊断、资源整合、情境生成、观点聚类和个性化辅导。案例以课前、课中、课后和评价反馈为主线，形成“课前识问题、课中辨问题、课后化问题、评价促改进”的教学闭环，引导学生在真实专业情境中理解人工智能的工具属性、伦理边界和责任要求，增强学术诚信意识、职业规范意识和社会责任意识。

        三、方案与举措

        第一，课前开展智能学情诊断，把学生真实问题转化为教学问题。围绕“人工智能时代的青年责任与职业伦理”主题，教师通过学习平台发布AI辅助问卷，了解学生使用人工智能工具的频率、主要场景、信任程度，以及对“AI是否会替代岗位”“使用AI完成作业是否属于学术不端”“专业学习中如何规范使用AI”等问题的看法。平台对学生回答进行关键词提取和观点分类，形成专业、班级学情摘要。教师据此调整教学重点，将学生最关心、最容易混淆的问题转化为课堂讨论任务，使教学设计从“教师预设”走向“问题牵引”。

        在备课环节，教师使用生成式人工智能辅助收集案例和设计问题链。例如，围绕“AI生成设计方案是否具有原创性”“算法推荐会不会影响青年价值判断”“智能招聘是否可能带来不公平”等议题，初步形成案例材料。所有AI生成内容均由教师进行事实核验、价值审核和语言修订，删除来源不清、观点偏颇或不符合课堂要求的材料，保留与学生专业学习、就业场景和社会责任密切相关的案例，确保教学资源既有现实感，又符合思政课政治性、思想性和学理性要求。

        第二，课中构建“师—生—机”协同课堂，提升学生参与和辨析能力。课堂按照“情境导入—理论讲授—案例研判—小组讨论—观点生成—教师提升”的流程推进。导入环节，教师呈现由AI辅助生成并经人工审核的四类情境：学生借助AI完成课程作业、设计岗位使用AI生成方案、企业利用算法筛选人才、短视频平台通过推荐机制影响青年认知。学生先判断情境中的责任边界和价值冲突，再进入相关理论学习，避免理论讲授与学生经验脱节。

        理论讲授环节，教师结合马克思主义关于人的全面发展、劳动价值、科技伦理和社会责任等内容，说明技术进步与人的主体发展之间的关系。AI工具主要承担课堂问答、观点收集和数据呈现功能。学生通过平台提交观点后，系统即时生成词云和问题清单，教师根据学生观点进行追问和辨析。例如，当学生提出“只要AI能提高效率，使用方式并不重要”时，教师进一步引导学生思考效率、规则、诚信、原创和公共利益之间的关系，使学生认识到技术使用必须受到法律伦理、职业规范和价值原则的约束。

        小组讨论环节，学生按专业背景组成学习小组，分别围绕“AI与学术诚信”“AI与职业能力提升”“AI与就业岗位变化”“AI与青年责任担当”等主题展开讨论。各组可以使用AI进行资料检索和观点整理，但汇报必须说明资料来源、AI使用环节和个人判断过程。教师重点评价学生是否能够结合专业实际进行分析，而不是照搬工具生成内容。通过这种方式，学生既学习如何使用智能工具，也理解工具使用边界，逐步形成理性、规范、负责任的数字素养。

        第三，课后实施个性化学习支持，推动思政学习向专业学习延伸。课后，教师依据课堂互动和作业表现，将学生大致分为基础巩固型、兴趣拓展型和实践提升型，分别推送概念解释、案例短文、拓展材料或实践任务。作业要求学生结合本人专业撰写“人工智能工具使用规范与职业责任反思”，说明自己使用AI的真实场景、可能存在的问题、应遵守的规范以及未来岗位中的责任要求。设计类学生可关注AI辅助设计与原创意识，工程类学生可关注智能建造与安全责任，管理类学生可关注数据分析与公平决策。教师不只看结论是否正确，更看学生能否把思政理论、专业学习和现实问题联系起来。

        第四，建立全过程评价和风险防控机制，保证技术应用服务育人目标。本案例改变单纯依靠期末考试评价学习效果的做法，形成“课前诊断、课堂参与、课后反思、实践成果、教师评价”相结合的过程性评价。AI平台记录问卷提交、课堂互动、资料阅读、作业提交等学习行为，帮助教师发现参与不足、理解偏差和表达空泛等问题。涉及学生思想认识、价值判断和政治立场的内容，必须由教师人工审阅和综合判断，不以AI评分替代教师评价。

        同时，学校明确三项防控要求：一是坚持教师主导，AI生成资源必须经教师审核后进入课堂；二是坚持内容安全，涉及政策、历史、意识形态和价值判断的材料必须核验来源、把关观点；三是坚持规范使用，学生作业须说明AI工具使用情况，防止直接代写、机械搬运和虚假表达。通过制度约束与课堂引导相结合，帮助学生增强信息辨别能力、批判思维能力和学术诚信意识。

        四、成效与启发

        从教学实施看，本案例提升了思政课的针对性和互动性。课前智能诊断帮助教师更快把握学生真实困惑，课堂讨论由学生熟悉的学习、就业和网络生活场景展开，学生表达观点、参与讨论和反思自身行为的积极性明显增强。课后分层辅导使不同基础学生都能获得适合自己的学习支持，思政课学习不再停留于课堂听讲，而是延伸到专业学习、职业规划和日常行为选择之中。

        从学生成长看，案例强化了学生对人工智能时代职业责任、学术诚信和社会伦理的理解。学生逐步认识到，人工智能可以提高效率，但不能替代人的独立思考、价值判断和责任承担；使用AI不是逃避学习和责任的理由，而应在明确来源、尊重原创、遵守规范的前提下提高学习质量。部分学生在反思作业中能够结合本专业说明未来岗位可能面临的伦理风险，体现出较强的问题意识和责任意识。

        从教师发展看，案例推动思政课教师提升数字素养和教学创新能力。教师在备课、互动、辅导和评价中逐步形成“技术辅助教学、数据支持判断、教师把关方向”的工作意识，通过集体备课和课后复盘持续完善案例库、问题库和资源库。该模式流程清晰、技术门槛适中，可在“中国式现代化与青年担当”“职业精神与工匠精神”“数字中国建设与新时代青年使命”等主题中继续拓展。

        本案例的启发在于：人工智能赋能思政课，关键不在技术本身有多新，而在是否真正促进学生理解理论、辨析问题和形成责任。生成式人工智能可以提高教学效率，但不能替代教师的政治把关、理论阐释和价值塑造。职业院校推进“人工智能+思政教育”，应紧扣学生专业特点和未来岗位需求，把国家发展、技术伦理、职业规范和青年担当融入教学全过程，使学生在真实问题中理解理论，在专业情境中形成责任意识，在未来职业实践中践行正确价值观。