（通讯员 孙江可）为进一步提升马克思主义基本原理（简称“原理”）课程建设水平，“原理”课程组长期致力于探讨AI赋能课程建设，摸索出AI赋能“原理”课精准化教学的实践经验。

课程组针对“原理”课长期存在的教学针对性不足、学情分析不精准、热点疑点难点回应不及时等问题，依托“学在西电”的AI工作台，将大数据学情分析与自然语言语义大模型引入教学全过程，精准把握学生的思想动态，探索精准化教学实践，构建起课前诊断、课中回应、课后跟进的完整教学闭环。

课程组面向“原理”课堂教学实际，紧紧围绕理论讲授和价值引领两大课程教学目标，根据学生思想动态复杂的实际情况，探索适合大班教学的AI赋能原理课程教学新模式。项目以“学在西电”AI工作台为依托，利用大数据学情分析、自然语言语义大模型来规范开展学情诊断、思想动态识别和教学反馈。具体来说，首先，在开学前夕，通过学在西电给学生发送学情问卷，使用大数据技术分析学生问卷，初步掌握学生学情。学期进行中，根据学生在学在西电平台参与课堂讨论、课堂答题和思辨擂台等情况，用自然语言语义模型及时了解学生思想动态和教学反馈，及时跟进学生学习情况，为针对性教学打下基础。

本作品针对“原理”课内容抽象、理论性强的课程特点，创新优化应用学在西电AI工作台的AI实践功能，探索出借助“思辨擂台”深化AI赋能“原理”课教学的新境界：用“思辨擂台”定期发布课程作业，形成“AI反馈、学生完善、课堂研讨、教师精讲、课后推送”的路径，达到学情和思想动态的双精准。具体来说，项目根据“原理”课程中学生容易混淆的一些共性问题，设置和发布“思辨擂台”课程作业，要求学生在两种对立观点中选择一个，和持另一个相反观点的自然语言语义大模型进行五轮辩论。

辩论结束后，由AI出一份评估报告，总体评价学生的表现。根据任课教师设定的评价标准，逐条总结和评论学生的辩论表现，系统总结学生整个辩论过程的优缺点，并针对性提供修改建议，以便学生正确了解自己的思想水平，完善自己的相关论证，为课堂讨论做好准备。任课教师使用AI工作台的“AI学情分析”模块，分析班级学生对这个问题的认知水平和思想状态，有针对性地设计课堂讨论和精讲思路。课堂上，针对 “思辨擂台”预留的作业问题，开展课堂讨论，引导学生根据AI反馈结果，优化自己的论证发言。讨论结束后，结合AI学情分析报告和课堂讨论现状，针对性精讲学生的疑点和难点问题，引导学生正确理解和运用马克思主义，提高学生学习获得感。课后，根据思辨擂台学生回答的个性化问题，推送对应的课后资料，提高课堂教学的针对性和精准性，形成完整课堂教学闭环。

相关做法根据AI学情分析出班级的共性问题，在课堂上针对性地进行讲解，课后针对学生的个性化问题提供相应的资料，点面结合，及时解决学生的问题，在实践中取得了不错的教学效果。相关探索使原理课教学逻辑发生根本性的改变，课堂由单向讲授变为双向互动，教学决策由经验判断变为科学支撑，内容供给由统一输出变为精准匹配，有效地提高课程的思想性、针对性、亲和力，及时回应学生的思政困惑。同时，相关做法给思政课精准化教学提供了一条可借鉴的实践路径，对于提高思政课育人实效、推进课堂内涵式发展起到示范作用。