摘要：智能時(shí)代背景下，人工智能對(duì)思想政治教育產(chǎn)生了重要影響。思想政治理論課教學(xué)內(nèi)容的設(shè)計(jì)，應(yīng)致力于將學(xué)生的信息偏好與教材內(nèi)容密切關(guān)聯(lián)起來(lái)，幫助學(xué)生在關(guān)注社會(huì)話題的過(guò)程中形成世界觀、人生觀和價(jià)值觀，而人工智能的發(fā)展帶來(lái)解決這一問(wèn)題的技術(shù)契機(jī)。但是，以目前的人工智能的發(fā)展階段來(lái)看，利用人工智能設(shè)計(jì)思想政治理論課的教學(xué)內(nèi)容存在一定的局限。因此，要重視教育者在教學(xué)內(nèi)容設(shè)計(jì)中的主體性作用，在思想政治理論課教學(xué)內(nèi)容設(shè)計(jì)中做到人機(jī)協(xié)同。第一，教育者與推薦系統(tǒng)融合，在“用繭”與“破繭”的過(guò)程中保證教學(xué)內(nèi)容的科學(xué)性；第二，教育者嵌入技術(shù)迭代，在反思智能技術(shù)與抽象勞動(dòng)之間關(guān)系的基礎(chǔ)上明確人工智能時(shí)代教育者在思想政治理論課教學(xué)內(nèi)容設(shè)計(jì)中的主體地位，在算法和模型的迭代更新中引入教育者的意見(jiàn)和建議，賦予教學(xué)內(nèi)容設(shè)計(jì)以創(chuàng)造性；第三，善用智能應(yīng)用，學(xué)生反饋慎作課業(yè)考核的依據(jù)，重賦學(xué)生反饋以客觀性。

關(guān)鍵詞：人工智能；思想政治理論課；教學(xué)內(nèi)容；教育者；學(xué)生

引言

教學(xué)內(nèi)容作為將教材傳達(dá)的內(nèi)容內(nèi)化于學(xué)生的中間環(huán)節(jié)，有別于課程內(nèi)容、教材內(nèi)容，是教育者在深入領(lǐng)會(huì)教材編寫(xiě)意圖、明確教材與課程標(biāo)準(zhǔn)的關(guān)系的基礎(chǔ)上，對(duì)教材內(nèi)容進(jìn)行個(gè)性化加工后的更符合具體學(xué)情的信息和素

材[1]。智能時(shí)代背景下，智能技術(shù)強(qiáng)化了社交媒體對(duì)學(xué)生思想塑造的不確定性。同時(shí)，教育者智能技術(shù)匱乏加劇思政理論課的強(qiáng)制性。如何在人工智能發(fā)展的現(xiàn)階段上科學(xué)設(shè)計(jì)思想政治理論課教學(xué)內(nèi)容變得越來(lái)越重要。

一、人工智能賦能思想政治理論課教學(xué)內(nèi)容設(shè)計(jì)的機(jī)遇

學(xué)生自主構(gòu)建信息獲取網(wǎng)絡(luò)總是兼顧社會(huì)關(guān)系的維持和信息的獲取，而社會(huì)關(guān)系的維持和信息的獲取統(tǒng)一于人的本質(zhì)的表達(dá)。從思想政治教育的角度看，學(xué)生們正是在自己社會(huì)關(guān)系的表達(dá)中同時(shí)塑造自己的，使自己的特質(zhì)融入到特定的社會(huì)關(guān)系中。利用人工智能，教育者可介入學(xué)生自主構(gòu)建的信息獲取網(wǎng)絡(luò)，按照社會(huì)發(fā)展的客觀需求影響社交媒體應(yīng)用對(duì)學(xué)生的思想塑造。人工智能可以將教學(xué)內(nèi)容的呈現(xiàn)方式、表現(xiàn)手法等與學(xué)生對(duì)接，通過(guò)從社交媒體上獲取的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、處理、還原和整合，提升教學(xué)內(nèi)容的吸引力，從而帶來(lái)提升思想政治理論課實(shí)效性的契機(jī)。

（一）社交媒體應(yīng)用提供了學(xué)生信息偏好的挖掘空間

從獲取學(xué)生感興趣的教學(xué)素材上看，社交媒體提供了客觀的數(shù)據(jù)環(huán)境。智能技術(shù)以各種應(yīng)用和軟件的形式介入學(xué)生生活，“潤(rùn)物細(xì)無(wú)聲”般地參與了學(xué)生的思想政治教育，同時(shí)也為思想政治理論課教學(xué)內(nèi)容的設(shè)計(jì)提供了準(zhǔn)確把握學(xué)生信息偏好的客觀數(shù)據(jù)環(huán)境。隨著人工智能推薦系統(tǒng)領(lǐng)域的不斷發(fā)展，嗶哩嗶哩、抖音、快手、微博、小紅書(shū)等各大社交媒體應(yīng)用越來(lái)越受到人們的追捧，學(xué)生構(gòu)建信息獲取網(wǎng)絡(luò)的方式也隨之發(fā)展變革，他們對(duì)自己信息消費(fèi)的主動(dòng)控制能力得到加強(qiáng)，這幾乎與這些應(yīng)用不斷升級(jí)所依賴(lài)的推薦算法的迭代更新是相輔相成的，推薦系統(tǒng)在迎合人們信息偏好的方面越有成就，思政理論課通過(guò)“流量”分析和引導(dǎo)學(xué)生群體就越可靠。

（二）智能技術(shù)支持學(xué)生信息偏好與教材的對(duì)接環(huán)節(jié)

以多樣化的素材為載體，將教材內(nèi)容具體化為教學(xué)內(nèi)容。一是按既定主題整合教材內(nèi)容；二是掌握偏好信息的完整線索，以便從思想政治教育的維度對(duì)這些信息作價(jià)值判斷；三是教材內(nèi)容與學(xué)生偏好信息的同維度解構(gòu)與整合。

1.推薦系統(tǒng)支持教材內(nèi)容的整合。對(duì)于智能系統(tǒng)的學(xué)習(xí)來(lái)說(shuō)，相對(duì)穩(wěn)定是教材內(nèi)容最大的優(yōu)點(diǎn)。智能系統(tǒng)可按照學(xué)段、冊(cè)、單元、課、框、目的邏輯系統(tǒng)地整合出思想政治理論課的完整的知識(shí)圖譜。此外，推薦系統(tǒng)還能以過(guò)往教育者整合的優(yōu)質(zhì)結(jié)果為學(xué)習(xí)對(duì)象，為教育者提供個(gè)性化推薦。

2.推薦算法支持熱點(diǎn)話題完整線索的把握。提高增加用戶(hù)粘度及推薦的效率，推薦算法在不斷了解用戶(hù)的嘗試中日新月異。在獲取學(xué)生感興趣的話題后，算法可提供該話題權(quán)威的科學(xué)的完整鏈條，從而節(jié)約教育者變熱點(diǎn)話題為教學(xué)素材的時(shí)間成本。

3.智能算法支持教材內(nèi)容與學(xué)生信息偏好在同維度的解構(gòu)與整合，為不同主題的課推薦高度契合的學(xué)生熱點(diǎn)。特征工程的構(gòu)建過(guò)程，同時(shí)也是解決問(wèn)題維度確定的過(guò)程，這是一個(gè)復(fù)雜的反復(fù)試錯(cuò)的過(guò)程，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對(duì)特征工程的優(yōu)化降低了將學(xué)生感興趣的主題映射到教材內(nèi)容的難度。

（三）智能應(yīng)用支持教學(xué)效果的反饋環(huán)節(jié)

學(xué)生反饋指一切由學(xué)生產(chǎn)生的反應(yīng)教學(xué)效果的客觀數(shù)據(jù)，如文本形式的隨堂測(cè)試、圖像或視頻形式的學(xué)生課堂反應(yīng)。智能應(yīng)用，如智能硬件設(shè)施、各類(lèi)教學(xué)軟件，提供了采取學(xué)生反饋數(shù)據(jù)的場(chǎng)所。教學(xué)內(nèi)容設(shè)計(jì)結(jié)束后，運(yùn)用智能應(yīng)用收集學(xué)生對(duì)教學(xué)內(nèi)容的反饋數(shù)據(jù)并以此作為進(jìn)一步指導(dǎo)教學(xué)內(nèi)容的優(yōu)化是關(guān)鍵，而學(xué)生反饋數(shù)據(jù)的客觀性決定其對(duì)教學(xué)內(nèi)容優(yōu)化的價(jià)值。

1.智能技術(shù)支持學(xué)生微表情分析。學(xué)生自然流露的表情是反映教學(xué)內(nèi)容效果最直觀的反饋。如，教育者設(shè)計(jì)一個(gè)令學(xué)生感到悲憤的教學(xué)環(huán)節(jié)，但大多數(shù)學(xué)生并沒(méi)有因此表現(xiàn)出悲憤的表情，那么這個(gè)設(shè)計(jì)就是失敗的。目前，在微表情識(shí)別的技術(shù)方面，以圖片為原始數(shù)據(jù)集的計(jì)算機(jī)視覺(jué)取得了可觀的進(jìn)步[2-3]，以視頻為原始數(shù)據(jù)集的動(dòng)態(tài)人臉微表情識(shí)別也取得重要進(jìn)展[4]。

2.智能技術(shù)支持學(xué)生產(chǎn)生的文本數(shù)據(jù)分析。融合了數(shù)字技術(shù)的學(xué)習(xí)通、雨課堂等軟件進(jìn)入線下課堂帶來(lái)思想政治理論課的混合式教學(xué)新風(fēng)尚[5]，這類(lèi)軟件積極調(diào)動(dòng)了學(xué)生上課的積極性，“詞云分析”在學(xué)生學(xué)習(xí)目標(biāo)的反饋方面更是錦上添花。

二、人工智能賦能思想政治理論課教學(xué)內(nèi)容設(shè)計(jì)的現(xiàn)實(shí)挑戰(zhàn)

以大數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的人工智能擅長(zhǎng)的是理性、計(jì)算和邏輯，感性、靈感等非理性的意識(shí)是人工智能所不專(zhuān)擅的，它的一切看似深思熟慮后的決策和巧奪天工的設(shè)計(jì)都是對(duì)人類(lèi)感性思維和理性思維的數(shù)理性表達(dá)。依托數(shù)理性表達(dá)，人工智能致力于將人的思維的復(fù)雜性抽象為固定算法的結(jié)果，并在結(jié)果上追求在盡可能減少人干預(yù)的條件下得到最完美的方案。但是，一項(xiàng)技術(shù)的成功最先在人們心中燃起的是“偷懶哲學(xué)”，像機(jī)械化最先讓人們想到的是“不用動(dòng)手”一樣，智能化讓人們最先想到的是“不用動(dòng)腦”。可見(jiàn)，在一定程度上，人們欣然接受智能技術(shù)對(duì)腦力勞動(dòng)的抽象，這對(duì)思想政治理論課的設(shè)計(jì)產(chǎn)生了負(fù)面影響。

（一）信息繭房妨害教學(xué)內(nèi)容的科學(xué)性

人工智能天然對(duì)數(shù)據(jù)有極高的依賴(lài)性，這種對(duì)數(shù)據(jù)的依賴(lài)源自人們對(duì)數(shù)據(jù)的選擇性。桑斯坦提出信息繭房概念的其中一重背景是數(shù)字化時(shí)代，他認(rèn)為信息繭房意味著人們只關(guān)注自己選擇和愉悅自己的東西[6]。這一特性為推薦系統(tǒng)的誕生提供了依據(jù)，推薦算法從誕生之初就在迎合和利用這一特性。在自由度更高的社交媒體營(yíng)造的空間里，學(xué)生們?cè)趭蕵?lè)自己的方面產(chǎn)生的數(shù)據(jù)往往高于基于學(xué)習(xí)需要產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，這在一方面也促成了社交媒體生產(chǎn)和推薦的數(shù)據(jù)以“娛樂(lè)”學(xué)生為主，這些信息從特定學(xué)生群體的視角反映外部客觀世界，本身就存在很大的局限性。此外，推薦算帶來(lái)的信息繭房加劇了群體內(nèi)的同質(zhì)化，更是使得這種局限性雪上加霜。從整個(gè)社交媒體生產(chǎn)和推薦的信息來(lái)看，達(dá)到一定閾值的元素將成為當(dāng)前主題“放之四海而皆準(zhǔn)”的公理，并在越來(lái)越多的引用中被不斷加權(quán)。如果對(duì)大數(shù)據(jù)抓取的所謂的表征學(xué)生興趣愛(ài)好的信息過(guò)度依賴(lài)，將其作為設(shè)計(jì)教學(xué)內(nèi)容的絕對(duì)素材，這將無(wú)益于學(xué)生在豐富的事物中獲得對(duì)客觀外部世界的整體性、完整性認(rèn)知，學(xué)生將很難跳出信息舒適圈。

（二）算法理性制約教學(xué)內(nèi)容設(shè)計(jì)的創(chuàng)造性

算法理性制約著教育者的創(chuàng)造性。算法就像一臺(tái)機(jī)器，將一切與算法理性不相適配的元素拒之門(mén)外，并同時(shí)引導(dǎo)和打磨一切試圖進(jìn)入其中的要素。理性意味著可被計(jì)算，在教學(xué)內(nèi)容的設(shè)計(jì)過(guò)程中，這種理性表現(xiàn)在兩個(gè)方面。一是提供的數(shù)據(jù)可被計(jì)算。教材內(nèi)容與學(xué)生信息偏好的對(duì)接環(huán)節(jié)是通過(guò)大量?jī)?yōu)質(zhì)教育者處理過(guò)程數(shù)據(jù)的訓(xùn)練實(shí)現(xiàn)的。一旦形成可靠的模型，算法理性將要求能夠完全適配人工智能機(jī)器的生產(chǎn)線式的教育者，他們不被要求了解算法的邏輯，但被要求提供具有分析意義的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)甚至可以人為篡改，以便讓機(jī)器分析的結(jié)果具有“價(jià)值意義”；二是教學(xué)內(nèi)容設(shè)計(jì)過(guò)程中教育者設(shè)計(jì)行為的可被計(jì)算。教育者不被要求去創(chuàng)新，因?yàn)樵诩榷ㄋ惴ê湍Ｐ拖?，教育者的新的嘗試是不可被計(jì)算的，甚至?xí)蔀樗惴ê湍Ｐ彤a(chǎn)生錯(cuò)誤的源泉，這在一定程度上弱化了教育者嘗試創(chuàng)新的熱忱。

（三）人工智能數(shù)據(jù)客觀性失控助長(zhǎng)師生行為迎合

人工智能對(duì)數(shù)據(jù)客觀性的天然失控及其對(duì)數(shù)據(jù)的依賴(lài)。人工智能對(duì)提供的數(shù)據(jù)只能“拿來(lái)就學(xué)”，其本身不能保證數(shù)據(jù)的客觀性，同時(shí)，人工智能對(duì)數(shù)據(jù)的依賴(lài)性極高。機(jī)器學(xué)習(xí)的成功預(yù)測(cè)極度依賴(lài)相當(dāng)數(shù)量和相當(dāng)質(zhì)量的數(shù)據(jù)，數(shù)量和質(zhì)量缺一不可。數(shù)據(jù)的質(zhì)量不僅僅指對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行特征工程處理的結(jié)果，還包括更為根本的數(shù)據(jù)的客觀性。損害數(shù)據(jù)的客觀性無(wú)異于從根本上阻斷人工智能“頭腦”發(fā)育的可能性。

師生對(duì)智慧評(píng)估類(lèi)應(yīng)用的主動(dòng)迎合。在知識(shí)復(fù)現(xiàn)型的考試大受詬病后，思想政治理論課引入了學(xué)生成績(jī)的過(guò)程性考核，教學(xué)軟件和智慧設(shè)備成為過(guò)程性考核數(shù)據(jù)的重要產(chǎn)生平臺(tái)，成為教育者獲取學(xué)生出勤率、互動(dòng)率、在線學(xué)習(xí)任務(wù)通過(guò)率等學(xué)生行為數(shù)據(jù)的重要工具[7-8]。但是，很多教育者容易將教材內(nèi)容嫁接到各類(lèi)教學(xué)軟件[9]，忽視對(duì)本班學(xué)生具體學(xué)情的把握、對(duì)教材內(nèi)容與教學(xué)內(nèi)容之間關(guān)系的把握、對(duì)自身專(zhuān)業(yè)素養(yǎng)的提升；學(xué)生則忙于找出各類(lèi)軟件的“漏洞”，迎合行為包括但不限于用試錯(cuò)的方法得到單選題的正確答案、非學(xué)習(xí)目的抬頭看黑板應(yīng)對(duì)智慧教室對(duì)抬頭率和學(xué)習(xí)行為的統(tǒng)計(jì)和研判[9]。

師生的主動(dòng)迎合行為將導(dǎo)致學(xué)生反饋數(shù)據(jù)喪失客觀性。目前，不少研究致力于從教學(xué)軟件中挖掘?qū)W生行為數(shù)據(jù)，研判學(xué)生的學(xué)習(xí)行為[10-11]。但筆者認(rèn)為，一味從這些所謂客觀數(shù)據(jù)中分析學(xué)生學(xué)習(xí)行為，并以此為平時(shí)成績(jī)考核的依據(jù)，只會(huì)不斷加劇思想政治理論課的強(qiáng)制性，這種強(qiáng)制性將導(dǎo)致學(xué)生對(duì)教學(xué)內(nèi)容的非客觀反饋，或者說(shuō)功利性反饋，而不是對(duì)教學(xué)內(nèi)容本身的反饋。

三、人機(jī)協(xié)同的思想政治理論課教學(xué)內(nèi)容設(shè)計(jì)的對(duì)策建議

（一）教育者與推薦系統(tǒng)融合，保證教學(xué)內(nèi)容的科學(xué)性

1.教育者用繭，確證學(xué)生所好盡在掌握，變熱點(diǎn)話題為教學(xué)素材。一是克服用戶(hù)可能提供虛假信息的困境。出于對(duì)自己信息的保護(hù)，有的用戶(hù)會(huì)盡可能少甚至錯(cuò)誤透露自己的個(gè)人信息，且大部分推薦系統(tǒng)采用的是基于用戶(hù)的興趣及以用戶(hù)為核心建立起來(lái)的興趣與興趣之間聯(lián)系的算法，對(duì)用戶(hù)的性別、年齡等基本信息的依賴(lài)性不大。二是克服同一學(xué)段群體間異質(zhì)的困境。數(shù)字技術(shù)在社交媒體上獲得的某一學(xué)段大部分學(xué)生喜歡的內(nèi)容在本班不一定受歡迎。因此，教育者應(yīng)該在與學(xué)生的交流的過(guò)程中再次確證熱點(diǎn)話題與學(xué)生之間能夠相互銜接，保證所選的熱點(diǎn)話題恰好是學(xué)生喜歡的、熟知的。成功完成這項(xiàng)措施需要教育者具備扎實(shí)的思想政治教育素養(yǎng)。

2.教育者破繭，確保教學(xué)內(nèi)容的科學(xué)性。破繭之道在于用繭而不為繭所縛。一是在兼顧學(xué)生興趣愛(ài)好的同時(shí)適當(dāng)拓展教學(xué)素材。學(xué)生在社交媒體中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)有一定的局限性，因此，教育者在掌握學(xué)生信息偏好的客觀數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，在學(xué)生認(rèn)知發(fā)展規(guī)律的指導(dǎo)下適當(dāng)拓展部分沒(méi)有被學(xué)生關(guān)注到，但對(duì)開(kāi)闊學(xué)生視野、貼切教材內(nèi)容具有積極意義的素材。二是深化熱點(diǎn)話題，做好熱點(diǎn)話題在思想政治教育維度的解構(gòu)。教育者為貼近學(xué)生日?！叭诠！钡耐瑫r(shí)，要以教材為導(dǎo)向深度挖掘其中的思想政治教育價(jià)值。

（二）教育者嵌入技術(shù)迭代，賦予教學(xué)內(nèi)容設(shè)計(jì)以創(chuàng)造性

1.突出教育者的主體地位。人工智能應(yīng)該作為教育者優(yōu)化和設(shè)計(jì)教學(xué)內(nèi)容的方法、工具甚至思想、理念的補(bǔ)充，在利用人工智能的過(guò)程中，要明確教育者與人工智能之間的體與用的差別、道與器的地位，突出教育者在教學(xué)內(nèi)容設(shè)計(jì)過(guò)程中的主體地位。

2.技術(shù)迭代要重視從事教學(xué)工作的一線教育者的意見(jiàn)和建議。在當(dāng)前算法和模型的理性之外納入教育者的創(chuàng)造性元素，并以此作為算法和模型迭代更新的重要參數(shù)，保證算法和模型的迭代更新與教育者的意見(jiàn)和建議同頻。因此，要采取適當(dāng)?shù)募?lì)性措施鼓勵(lì)從事教學(xué)工作的一線教育者提出意見(jiàn)和建議，且不論采取怎樣的措施，教育者的創(chuàng)造性都必須在更新后的算法和模型中可被計(jì)算。此外，教育者在教學(xué)內(nèi)容設(shè)計(jì)過(guò)程中要以本班學(xué)情為立足點(diǎn)，充分發(fā)揮自己的創(chuàng)造性才能，取得優(yōu)質(zhì)的教學(xué)成果，為教學(xué)內(nèi)容設(shè)計(jì)的算法和模型的更新和構(gòu)建提供多樣的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)。

（三）善用智能應(yīng)用，重賦學(xué)生反饋客觀性

為保證學(xué)生反饋數(shù)據(jù)的客觀性，學(xué)生反饋數(shù)據(jù)應(yīng)慎作課業(yè)考核的依據(jù)。思想政治理論課是一類(lèi)極重視學(xué)生“情感、態(tài)度、價(jià)值觀”的培養(yǎng)的系列課，“心服”是它的核心。反饋數(shù)據(jù)作為考核依據(jù)帶來(lái)的強(qiáng)制性將對(duì)學(xué)生對(duì)課堂內(nèi)容的真實(shí)反應(yīng)產(chǎn)生極大的干擾，從而影響數(shù)據(jù)的客觀性，不宜指導(dǎo)教學(xué)內(nèi)容的優(yōu)化。教育者要重視不同學(xué)段“強(qiáng)制”的善用，合理消除學(xué)生對(duì)學(xué)生反饋影響考核成績(jī)的戒心。如，在重情感體悟的課堂上，教育者積極利用智能基礎(chǔ)設(shè)施完備的教室，為教學(xué)內(nèi)容的反饋提供最為直觀的視頻和圖片數(shù)據(jù)。但為保證圖片和視頻的客觀反映教學(xué)內(nèi)容的效果，教育者不應(yīng)將學(xué)生的表情是否隨課堂傳達(dá)的情感而變作為學(xué)生情感、態(tài)度和價(jià)值觀“達(dá)標(biāo)”的考核依據(jù)。

結(jié)語(yǔ)

未來(lái)，高質(zhì)量的思想政治理論課課程資源的缺乏或許不是最嚴(yán)重的問(wèn)題，層次性豐富的學(xué)生與復(fù)雜多樣的教學(xué)內(nèi)容之間的供需適配才是。但目前，教育者的當(dāng)務(wù)之急應(yīng)該是生產(chǎn)出優(yōu)質(zhì)的教學(xué)內(nèi)容，探索當(dāng)前智能技術(shù)發(fā)展背景下思想政治理論課高質(zhì)量發(fā)展的適應(yīng)方法。教育者只有設(shè)計(jì)出高質(zhì)量的教學(xué)內(nèi)容，才有可能為人工智能提供優(yōu)質(zhì)的正向的原始數(shù)據(jù)。

參考文獻(xiàn)：

[1]牛學(xué)文.學(xué)科核心素養(yǎng)與思想政治課教學(xué)設(shè)計(jì)[J].思想政治課教學(xué)，2016，（02）：8-12.

[2]袁博，薛珮蕓，白靜，等.基于雙路特征和混合注意力的微表情識(shí)別[J/OL].無(wú)線電工程，1-11[2024-02-25].

[3]梁艷，溫興，潘家輝.融合全局與局部特征的跨數(shù)據(jù)集表情識(shí)別方法[J].智能系統(tǒng)學(xué)報(bào)，2023，18（06）：1205-1212.

[4]劉希未，宮曉燕，趙紅霞，等.基于混合注意力機(jī)制的動(dòng)態(tài)人臉表情識(shí)別[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用，2023，43（S1）：1-7.

[5]崔鑫宇，何翀，趙宏珂，等.融合ViT與對(duì)比學(xué)習(xí)的面部表情識(shí)別[J].中國(guó)圖象圖形學(xué)報(bào)，2024，29（01）：123-133.

[6]彭蘭.導(dǎo)致信息繭房的多重因素及“破繭”路徑[J].新聞界，2020，（01）：30-38+73.

[7]薄雪峰.基于雨課堂的翻轉(zhuǎn)課堂模式在思政教育中的應(yīng)用[J].醫(yī)學(xué)教育管理，2022，8（S1）：64-67.

[8]馬俊峰，劉殷君.信息技術(shù)融入高校思想政治理論課的路徑選擇[J].思想政治教育研究，2020，36（01）：83-88.

[9]鞏莎莎.高校思想政治理論課親和力提升路徑研究[D].遼寧師范大學(xué)，2022.

[10]遲靜，吳杰.基于微課的“雨課堂”+“翻轉(zhuǎn)課堂”混合式教學(xué)研究[J].大學(xué)教育，2021，（04）：62-64.

[11]胡雅祺，王海豐，焦賽美.基于大數(shù)據(jù)的學(xué)生學(xué)習(xí)行為分析在教學(xué)中的應(yīng)用初探[J].軟件，2020，41（09）：62-64+83.