数智技术赋能高校榜样教育:发展态势、风险检视与实现路径
刘国普;莫远淞;数智技术的纵深发展及其在高校榜样教育中的广泛应用，既是顺应时代要求的必然选择，也是加速高等教育全面数字化转型的重要环节。数智技术变革为高校榜样教育高质量发展提供了新契机，在资源供给、空间延展、方法优化等方面展现出新的发展态势，并凸显出精准供给、深度响应、动态覆盖等新特征。然而，数智技术的“双刃剑效应”也使高校榜样教育面临诸多风险，表现为算法推荐织就“信息茧房”、数智转型陷入“话语困境”、技术应用诱发“舆论极化”，以及程序研发暗藏“算法偏见”等。数智技术赋能高校榜样教育，亟须从数智素养、数智技术、数智思维和数智应用等维度，精研内容生产、构建多维平台、筑牢育人阵地、培育协同范式，为数智时代高校榜样教育提质增效注入新动能。
人工智能时代场景赋能思想政治教育：新境遇、新挑战及新指向
温树峰;人工智能时代，数智技术的更新迭代不仅改变了人们创造、接收和传播信息的方式，而且有助于构建全新虚实融合的逼真场景，使场景赋能思想政治教育成为可能。在场景赋能下，思想政治教育呈现出具身性场景回归、适切性场景重塑、个性化场景聚焦和共享式场景构建等新境遇。与此同时，场景赋能思想政治教育也面临技术异化阻断教育实践过程、人文缺失消解价值渗透、圈层封闭阻隔有效传播和大模型限制精准性引领等新挑战。为激活人工智能时代场景赋能思想政治教育发展，可从以下方面营造人机协同的思想政治教育场景模式:规范数智技术应用边界，构建以人为本的价值引领;强化智能场景具身感知，创设沉浸式个性化叙事场景;健全场景赋能驱动要素，加速思想政治教育模式创新;提升教育者科学素养，强化思想政治教育场景支撑能力。
生成式人工智能辅助地理试题命制的学理基础与实践框架——以“黑颈??巢穴选址”原创试题为例
刘斌;阳兆卫;郑瑛;生成式人工智能的兴起为地理试题的自动化和智能化命制提供了可能。在理论层面，从技术哲学、教育测量、人机协同三个维度构建了生成式人工智能辅助地理试题命制的逻辑框架。在实践层面，以“黑颈??巢穴选址”地理原创试题为例，研究了“命题准备—试题设计—试题评阅”三个阶段的命题操作流程。研究结果表明，生成式人工智能可以显著降低命题成本，提高地理试题的命制效率。但需要注意的是，现阶段通用大模型缺乏学科针对性，难以精准适配地理主题式命题需求。同时，直接由人工智能生成的试题存在劣构程度低、情境学术性过强等问题，削弱了测评价值。因此，建议未来研究聚焦两个方面:一是推动地理学科垂直大模型的研发，二是深化人机协同机制。
生成式人工智能辅助地理试题命制的学理基础与实践框架——以“黑颈䴙䴘巢穴选址”原创试题为例
刘斌;阳兆卫;郑瑛;生成式人工智能的兴起为地理试题的自动化和智能化命制提供了可能。在理论层面，从技术哲学、教育测量、人机协同三个维度构建了生成式人工智能辅助地理试题命制的逻辑框架。在实践层面，以“黑颈䴙䴘巢穴选址”地理原创试题为例，研究了“命题准备—试题设计—试题评阅”三个阶段的命题操作流程。研究结果表明，生成式人工智能可以显著降低命题成本，提高地理试题的命制效率。但需要注意的是，现阶段通用大模型缺乏学科针对性，难以精准适配地理主题式命题需求。同时，直接由人工智能生成的试题存在劣构程度低、情境学术性过强等问题，削弱了测评价值。因此，建议未来研究聚焦两个方面:一是推动地理学科垂直大模型的研发，二是深化人机协同机制。
博物探秘 文化育人——基于体验式学习的博物馆解谜游戏教育实践
姚孺婧;周玉洁;解谜游戏在博物馆教育及其传播实践中逐渐兴起，成为吸引观众参与的重要手段和拓展历史知识的重要渠道。然而在现有实践中，博物馆解谜游戏存在教育目标弱化、叙事内容与游戏机制脱节、反馈缺失导致学习中断、技术门槛过高造成受众分层等现象，影响了观众的教育体验。针对上述问题，基于美国教育心理学家库伯提出的体验式学习理论，以具体体验、反思观察、抽象概括、主动实践四个学习阶段作为参考模型，提出明确教育目标、强化叙事结构、建立反馈机制与推动协作共享四个策略，以优化博物馆教育实践路径，推动博物馆向高质量的非正式学习场所转型。
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