夜雨聆风一位政治老师的清醒实验：用DeepSeek备课，却差点被“黑箱”带偏
备课时间从三小时压缩到三十分钟。课堂上的北极冰川，学生戴上VR眼镜就能“置身其中”。作业批改由AI自动生成评语和提分建议。这是当下不少思政课教师正在经历的“数智化转型”。
技术确实迷人。但一位在“和平与发展”一轮复习课中深度使用生成式人工智能的教师，却在实践中撞上了一堵看不见的墙。
他输入“国际关系民主化的具体案例有哪些”，DeepSeek给出的答案里出现了“正常否决权：维护特权”这样的表述，将联合国安理会否决权阐释为“既有权力体系维持自身特权的工具”。
查阅权威文献后，这位教师发现，这种解读与《联合国宪章》赋予否决权的制衡逻辑相去甚远，也不符合中国一贯推动国际秩序公正合理发展的立场。
一个他以为能提高效率的工具，差一点让他把带有认知偏见的内容带进课堂。这不是个例。生成式人工智能在思政课中快速铺开的同时，“黑箱效应”“思维惰性”“情感弱化”等深层问题正在浮出水面。
技术来了，但思政课不能“迷路”。
一、生成式人工智能给思政课带来了什么？
不得不承认，技术确实解决了不少现实难题。
备课效率的提升是肉眼可见的
传统备课，教师需要在海量信息中手动筛选、整合、提炼。遇到自己不熟悉的政治人物或国际事件，查资料就要耗费大半天。
在这节“和平与发展”复习课的准备阶段，教师试图站在特朗普的立场，剖析其将加征关税称为美国“解放日”背后的逻辑依据。向DeepSeek提问后，软件迅速梳理并归纳出其主张隐含的多重论证维度——经济主权维护、财政收入扩张、国际规则重构、大国战略竞争等。这些维度为教师理解议题提供了丰富的切入点，原本需要翻阅多篇评论文章才能完成的工作，压缩到了几分钟内。
生成式人工智能还能直接生成教学设计、案例素材、教学课件。信息处理的深度和广度都得到了扩展，时间成本明显下降。
课堂样态的革新是学生喜欢的
传统数字化教学依赖电影、广播、电视等载体，知识传递是单向的、标准化的。生成式人工智能与增强现实、虚拟现实、混合现实等技术结合，让课堂变成了虚实交融的立体化实践场域。
在讲解“生态环境恶化”这一非传统安全威胁因素时，教师以摄影作品《浮冰上的北极熊》为起点，借助豆包、即梦AI、Nibiru等工具制作了360度VR全景交互课件。学生戴上设备，以第一视角“置身”逐渐融化的北极冰川，感受北极熊生存空间被压缩的过程。根据学生提出的假设——“如果全球气温下降2摄氏度会怎样”——系统还能动态生成相应的冰盖变动画面。
抽象的“全球变暖”“生态安全”概念，在这一刻变得可以触摸、可以体验。技术不仅丰富了教学手段，更重塑了学生对知识的具身感知方式。
评价方式的转变是精准的
学生的思想品格、价值取向复杂而内隐，依靠教师经验观察难免主观。生成式人工智能结合多模态数据分析，能够从多个维度推测学生的素养发展水平。
在“如何为不确定的世界注入确定性”发言提纲撰写环节，教师让DeepSeek从核心论点、论证逻辑及情感价值方面进行综合评价。软件迅速生成了一份涵盖知识整合力、逻辑严谨性、价值认同度的报告，还针对薄弱环节提供了改进建议。作业批改从“感觉不错”变成了“数据支撑”，评价过程更加科学化、精准化。
二、迷人的背后藏着三个大坑
技术带来的便利是真实的，但问题也同样真实。思政课的特殊性在于，它不是单纯的工具性知识传授，而是关乎意义解读、理性批判、价值引领。生成式人工智能在处理这类任务时，有着天然的局限。
坑一：黑箱效应——你不知道它凭什么得出那个结论
生成式人工智能的本质是对大规模数据进行学习与提取，通过复杂算法模拟人类认知过程。问题在于，用户能看到输入了什么，也能看到输出了什么，但中间的过程——提取了哪些数据、数据是否真实权威、经历了怎样的逻辑推理——往往不为人所见。
这就是“黑箱效应”。它可能导致看似合理实则错误的“虚构答案”，滋生认知偏见。
那位教师在备课中向DeepSeek提问“国际关系民主化的具体案例有哪些”，得到了包含正面和负面案例的答案。其中一条负面案例写道：“正常否决权：维护特权。既有权力体系维护自身特权，是国际关系民主化进程中难以逾越的结构性障碍。”
查阅权威资料后，教师发现，联合国安理会否决权由《联合国宪章》赋予，本质是一种权力制衡机制，防止重大决议被少数大国强推通过。而中国作为联合国改革的最早提出者和有力支持者，一贯主张提高发展中国家的代表性和发言权，推动国际秩序更加公正合理。
如果这位教师没有进一步核查，直接将AI生成的观点带入课堂，学生接收到的信息就是偏颇的。更危险的是，这种偏见一旦形成，后续纠正的难度很大。用户如果一味迷信AI，很容易陷入“信息茧房”，丧失全面理解、辩证认知事物的能力。
坑二：技术依赖——学生的思维可能被“越帮越笨”
生成式人工智能有一个特点：遇强则强、遇弱则弱。用户如果能够提出逻辑严谨、指向清晰、要求明确的问题，AI往往能生成高质量答案。反之，如果用户自身缺乏主动思考，所提指令含糊不清，AI反馈的答案也容易似是而非。
教师在设计“和平与发展”复习课的总议题“如何为不确定的世界注入确定性”之后，尝试用DeepSeek辅助设计子议题。最初没有附加任何条件，软件生成了三个子议题——“如何应对地缘冲突与碎片化挑战”“如何协调宏观政策与结构性改革”“如何塑造绿色与数字时代的共同规则”。这些议题与教材内容的契合度很低，也不太符合一轮复习的教学定位。
教师意识到问题，重新输入指令，增加了“教材内容”“议题式教学”“政治教师”“一轮复习”等约束条件。这次，DeepSeek将子议题优化为“世界经济因何不确定”“国际社会如何共创确定性”“中国方案如何贡献确定性”。教师在此基础上再次调整，最终提炼为“世界有何不确定”“世界因何不确定”“世界如何更确定”。最后一版与教材中“和平与发展的主要障碍”“促进和平与发展的因素”等重要知识点高度对应。
这个过程说明：AI的输出质量，很大程度上取决于使用者的思维质量。如果教师或学生习惯了不加思考地“喂”指令、照单全收答案，思维能力不仅不会提升，反而可能退化。技术越方便，人越懒得想——这才是最大的隐忧。
坑三：情感弱化——思政课最核心的东西，AI给不了
雅斯贝尔斯说：“所谓教育，不过是人对人的主体间灵肉交流活动。”教育发生在人与人之间的对话、交往、反思与精神建构中，而不是人与机器的数据交换中。
思政课承载着理想信念教育的重要使命。价值引领、人格塑造、情感共鸣，这些核心任务无法被算法替代。
在这节“和平与发展”复习课的设计中，教师特意保留了几个必须由人完成的教学环节：让学生辨析特朗普加征关税论述中的逻辑缺陷，引导他们运用批判性思维识别西方政治话语中的矛盾与偏见；让学生撰写“为世界注入更多确定性”的发言稿，鼓励他们立足中国立场、表达中国观点。这些活动中的理性思辨与情感共鸣，恰恰是思政课区别于“知识灌输”的本质特征。
如果教师过度依赖人工智能，用AI生成的案例分析替代课堂上的观点碰撞，用AI撰写的总结陈词替代学生自己的表达，那么师生之间的情感互动就会被技术阻断。学生面对的不是一个有温度、有立场、有信念的引路人，而是一台“信息处理终端”。这样的思政课，还能完成“铸魂育人”的使命吗？
三、技术来了，但思政课不能“迷路”
面对生成式人工智能，思政课教师的正确姿态不是“拥抱”或“抵制”的二元选择，而是清醒地认识技术的边界，找到人与机器的合理分工。
认识：从人机对立走向人机协同
多数思政课教师对生成式人工智能的了解和掌握并不系统，甚至存在技术焦虑或抵触情绪。习近平总书记强调，要“积极推动人工智能和教育深度融合”。这不是选择题，而是必答题。
教师需要树立“人—机”融合共生的理念。一方面，敏锐识变，主动了解生成式人工智能正在如何变革思政教育的目标、环境、教学组织、评价方式和课后辅导；另一方面，积极求变，提升自身的数字素养和应用能力。熟练运用“讯飞智文”智能设计PPT、“腾讯智影”生成虚拟数字人播报、“Kimi”辅助撰写教案、“天工AI”进行智能听评课、“ChatExcel”革新数据分析，这些都不再是“会不会”的问题，而是“什么时候开始学”的问题。
判断：从技术迷信走向技术自觉
技术再强大，也只是工具。思政课教师必须用批判性思维审视技术的适用边界，通过主动选择、调节和反思，实现“技术自觉”——确保技术服务于人，而不是人被技术绑架。
具体到操作层面，有两件事必须做好。
一是加强对生成内容的审核校验。对AI生成的历史事件、数据、理论观点，必须通过权威数据库（如国家哲学社会科学文献中心、官方媒体报道）进行交叉验证。对于拿不准的信息，宁可不用，也不能带进课堂。
二是以典型案例增强学生的信息鉴别能力。教师可以把AI“翻车”的真实经历转化为教学资源，让学生看到：算法不是真理，机器也会犯错。在比较、辨析、求证的过程中，学生独立思考的能力反而得到了锻炼。
回归：从工具主义走向人本主义
教育的终极目标不是生产“高效的学习机器”，而是培养具有独立思考能力和正确价值观的人。这是思政课区别于其他所有技术培训的根本所在。
生成式人工智能可以作为教学辅助工具，但价值引导、情感互动、思想启迪必须由教师主导。学生在与技术共存的过程中，需要通过具身化的学习体验、价值观的自主构建、元认知能力的培养、批判性思维的训练，更为深刻地认识“人之为人”的本质。
那节“和平与发展”复习课，最终保留了“辨析特朗普逻辑路径的内在缺陷”和“撰写主题发言稿”两个核心活动。这两个环节，AI可以生成参考材料，但无法替代学生自己的思考和表达。学生在辩论中厘清概念，在写作中建构立场，在教师的追问中深化认识——这些过程，才是思政课不可替代的育人价值所在。
写在最后
那位教师在文章结尾写了一句话：“未来已来，但过去未必已去。”技术的浪潮不可逆转，但思政课的根本使命不应被冲淡。
当AI替你备好了课、替你在课堂上演示、替你批改作业、替你生成评价报告，你还需要做什么？
你需要判断——AI生成的那个“否决权是特权”的结论，是否符合事实和立场。你需要追问——学生戴上VR眼镜看完冰川融化之后，有没有进一步思考“谁该为气候问题负责”“发展中国家和发达国家的责任如何划分”。你需要在场——在学生面对复杂价值冲突、不知道如何选择的时候，给他们一个可以信赖的参照。
技术可以替代重复劳动，但无法替代一个站在讲台上、有信仰、有温度、有判断力的人。思政课教师的不可替代性，恰恰体现在那些AI做不到、也不应该做的事上。
课例梳理：“和平与发展”——生成式人工智能赋能思政课一轮复习
课例来源：孙昌君《生成式人工智能赋能思政课教学之“迷”——以“和平与发展”为例》教学内容：高中思想政治选择性必修？涉及“和平与发展的主要障碍”“促进和平与发展的因素”等知识点课型：一轮复习展示课核心议题：如何为不确定的世界注入确定性
一、教学设计概览
总议题：如何为不确定的世界注入确定性
子议题（最终版）：
世界有何不确定？
世界因何不确定？
世界如何更确定？
对应教材知识点：
和平与发展的主要障碍（霸权主义、强权政治、国际旧秩序等）
促进和平与发展的因素（多极化趋势、国际关系民主化、全球治理体系变革等）
中国的外交政策与人类命运共同体理念
技术工具：DeepSeek、豆包、即梦AI、Nibiru（VR制作）、讯飞智文、腾讯智影等
二、AI赋能的教学环节
1. 备课阶段：议题设计与素材生成
操作一：立场分析
教师试图站在特朗普的立场，剖析其将加征关税称为美国“解放日”背后的逻辑依据。
向DeepSeek提问后，软件快速梳理出多重论证维度：经济主权维护、财政收入扩张、国际规则重构、大国战略竞争等。
为教师理解复杂议题提供了丰富的切入角度，大幅压缩了文献查阅时间。
操作二：子议题设计
初始输入无附加条件，DeepSeek生成三个子议题：“如何应对地缘冲突与碎片化挑战”“如何协调宏观政策与结构性改革”“如何塑造绿色与数字时代的共同规则”——与教材内容契合度低。
教师增加约束条件：“教材内容”“议题式教学”“政治教师”“一轮复习”。DeepSeek优化为：“世界经济因何不确定”“国际社会如何共创确定性”“中国方案如何贡献确定性”。
教师再手动调整，最终定稿：“世界有何不确定”“世界因何不确定”“世界如何更确定”。最后一版与人教版教材中“和平与发展的主要障碍”“促进和平与发展的因素”等重要知识点高度对应。
操作三：案例搜索的“翻车”与纠偏
教师输入“国际关系民主化的具体案例有哪些”，DeepSeek输出包含正面和负面案例的答案。
负面案例中出现“正常否决权：维护特权”的表述，将联合国安理会否决权阐释为“既有权力体系维护自身特权”“国际关系民主化进程中难以逾越的结构性障碍”。
教师查阅权威资料发现：否决权由《联合国宪章》赋予，本质是权力制衡机制；中国一贯主张提高发展中国家代表性和发言权，推动国际秩序公正合理发展。
教师决定不采用AI生成的有偏内容，改为自行组织符合立场的案例。
2. 课堂实施阶段：VR情境创设
情境素材：摄影作品《浮冰上的北极熊》
技术操作：
使用豆包、即梦AI、Nibiru软件制作360度VR全景交互课件。
学生“置身”逐渐融化的北极冰川，以第一视角体验北极熊生存空间变化。
动态生成功能：根据学生提出的假设（如“全球气温下降2摄氏度”），系统实时生成相应的北极冰盖变动画面。
教学目的：将“生态环境恶化”这一抽象非传统安全威胁因素具象化，增强学生对全球性问题的具身感知与情感共鸣。
3. 课后评价阶段：AI辅助作业批改
任务：学生撰写“如何为不确定的世界注入确定性”发言提纲
AI应用：
教师命令DeepSeek从核心论点、论证逻辑及情感价值方面对学生提纲进行综合评价。
软件生成覆盖知识整合力、逻辑严谨性、价值认同度的综合报告，并针对薄弱环节提供改进建议。
效果：将依赖教师主观经验的文本评价转变为数据驱动的多维度素养评价。
三、实践中的问题与教师应对
四、课例中的“人—机”分工边界
五、对同行的操作提醒
AI的答案不是“答案”，是“素材”。所有AI生成的内容，特别是涉及国际政治、历史事件、制度评价的，必须用权威来源交叉验证。
指令的质量决定输出的质量。向AI提问时，尽可能附加学段、学科、教材版本、教学目标等约束条件。
思政课的“魂”必须由教师守护。价值引导、立场辨析、情感共鸣的环节，不要交给AI。
把AI“翻车”变成教学资源。教师可以向学生展示AI生成的有偏内容，引导学生讨论“为什么这个结论是错的”，培养信息鉴别能力。
注：本课例为基于文章描述的实践还原，具体操作中教师可根据本校技术条件和学生学情灵活调整。核心原则——技术服务于育人，而不是替代育人。
你在教学中用过生成式人工智能吗？有没有遇到过“翻车”的经历？或者，你有没有自己的一套“防翻车”操作流程？欢迎在评论区聊聊。
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【图文】芸芸博士（211本+海外博）
【参考文献】
