数智时代高校思政教育多模态语料库建设与应用创新研究

    杨素提

    数智时代，大学生习惯于在虚拟世界中活动，通过短视频追踪热点；而传统思政课讲授形式单一，缺乏互动与体验感，导致学生的学习兴趣和认同感显著下降。这并非思政教育本身缺乏魅力，而是其话语体系与呈现方式同当下大学生之间存在一道“认知鸿沟”。“如何跨越这道鸿沟，切实提升思政教育的吸引力与感染力”成为亟待解决的关键问题。该问题的解决不仅要靠技术工具，更需要构建符合思政教育特点的共享数据平台。多模态语料库集文本、图像、音频、视频等资源于一体，能营造沉浸式学习环境，用生动方式呈现抽象理论，弥补传统教学互动不足，激发学生兴趣，推动思政教育从普遍化教学向精准化、个性化、互动化、智能化转变。本研究以多模态语料库为切入点，逐层探讨其构建原则、规划设计、应用场景、技术难点及优化路径，旨在构建高校思政教育多模态语料库的完整框架，为新时代高校思政教育守正创新提供参考。

    一、高校思政教育多模态语料库建设的理据与价值

    （一） 国内外语料库建设研究进展。国外语料库建设起步早，技术成熟，研究多从教学资源开发、教学模式建构、跨学科多模态话语分析等方面展开，更聚焦于语言教学或专业领域，缺少针对思想政治教育场景研究，与我国国情及高等教育目标有显著差别。我国语料数据库建设自上世纪80年代末进入快速发展阶段，建立了多个领域的术语数据库。特别是2024年试运行的中华思想文化术语数据库，为思政教育语料库的建设提供了经验。目前，在思政教育领域中，多模态语料库的建设和应用尚处探索阶段，虽有不少高校尝试引入红色影视、VR基地等教学素材，但是仍存在资源整合不充分、智能推荐不完善等问题。本研究旨在研究构建一个可更新、可扩容、可互动的“多模态思政教育语料库”。

    （二）语料库建设的可行性分析。首先，推动思想政治教育与数智技术深度融合、构建“智慧思政”新形态，是国家战略与教育数字化转型的客观要求，而系统化多模态语料库的建设正是思政教育守正创新的数据基石与技术支撑。其次，数智时代大学生需求变化显著，思政教学实践面临突出困境，传统单向灌输模式对当代大学生已缺乏吸引力，依托智能化多模态语料库打造沉浸式课堂，更有助于实现思政教育入耳、入脑、入心。再次，已有学术研究的充分积淀、数智技术的快速发展，以及多模态话语分析、教育人工智能与大数据技术的深度融合，为语料库的系统构建提供了有利条件，进而推动其成为精准评价教学成效的开放平台。

    （三）语料库建设的核心价值。首先，借助智能检索功能，教师可快速获取适配的多模态教学资源，并依托动态学情分析数据精准调整教学策略，推动教学模式从经验驱动向数据驱动转变。其次，多模态沉浸式课堂既能自然且充分地呈现思政课核心内容，又能通过多感官体验与互动任务引导学生主动建构知识，进而促进其认知深化与价值认同，在潜移默化中实现价值内化与知行合一。再次，多模态智能思政教学平台可从三方面赋能教学：通过追踪学习轨迹智能推送个性化资源，依托集中化平台管理破解资源分散难题，借助智能化数据采集实现教学成效的实时评价，最终达成教学个性化、资源共享化与评价优化的目标。

    二、高校思政教育多模态语料库的建设与应用

    （一）多模态思政语料库的建设原则。其一，坚持教育需求导向，立足思政教育实际，选取政治性与思想性突出的素材，使其自然融入教学场景。其二，结合多模态资源的整合互补特性，将文本、图像、音频、视频、VR等形式进行自然合理的融合，强化学习的沉浸体验。其三，通过个性化与互动性设计，设置互动任务，并依据学习进程与认知特点精准推送资源，满足“精准滴灌”的教学需求。其四，遵循开放、扩展、智能、安全的原则，采用高效可扩展的技术框架，运用人工智能与大数据技术构建智能系统，同时兼顾系统的开放性与安全性。

    （二）多模态思政语料库的规划。在规模设置与内容选取上：以社会主义核心价值观、党史、国情内容为基本载体，从数智时代的实际需要出发选取多模态资源，实现形式多样、彼此交互。在功能设置与服务接口上：除为终端用户、师生提供基础存储、智能检索、个性化推荐、内容智能生成等多种智慧服务外，还设置服务于不同单位的标准化API接口，支持二次开发，用于术语库二次开发的应用转化。在结构分类与模块化设计上：根据教育数字化、智能化的特点及思政教育国情设计语料库结构，将语料库划分为基础库和专业库。基础库涵盖党史教育、核心价值观等子库；专业库以学科融入国家战略为基本思路，设置“科技报国”“经世济民”“现代农业与乡村振兴”“智能制造与产业转型”“绿色能源”“航天梦想”等专业子库，增强学生对国家战略的理解。在动态性与可更新性方面，该语料库支持思政课内容实时更新，技术架构便于扩展，发展模式利于共享，能够建成持续赋能的动态平台。

    （三）多模态思政语料库的语料收集与处理。语料来源：国家战略与政策等官方权威资料；重点思政教材、示范课与优秀案例等教育教学资源；博物馆数字化展陈、红色影视作品、非遗传承资料、文化传播内容等文化历史类资源；科技强国工程、乡村振兴案例、志愿服务等时事动态与社会实践资源；思政教育专家经验、学生关注热点及平台互动数据等师生座谈与实践反馈资源。语料收集：利用八爪鱼采集器等自动化语料采集工具，结合人工采集的方法，收集相关语料。语料清洗与预处理：先去掉文本中冗余的符号，再用OCR（光学字符识别）方法对扫描件做文字识别，然后用专业软件对音视频统一格式、调整分辨率，同时对音频作降噪处理。

    （四）多模态语料库的开发。一次开发：为师生等终端用户搭建集智能化检索、个性化推荐、在线交互、教学数据分析评估等功能于一体的综合平台。二次开发：面向资源扩展与平台共享需求，分阶段、有计划地开放API接口，实现与教学管理系统及AI工具的自然融合，构建一站式思政社区共享平台。

    （五）多模态语料库在思政教学场景中的应用。个性化与精准化教学：依托个性化学习与精准化教学模式，可实时追踪学生的兴趣倾向与知识薄弱环节，针对性推送与专业或学科相关的思政主题教育资源。互动学习与即时反馈：学生能够通过平台以语音、视频、社区讨论等多元形式参与时事热点交流，平台可根据学生观点及时补充说明或提示，有效提升学习的趣味性与主动性。学习资源整合与动态更新：教师可实时查阅、发布跨校优质思政课资源，学生也能借助平台工具与其他高校师生开展跨校交流，助力实现思政教育资源的开放共享。

    三、高校思政教育多模态语料库建设与应用的现实困境与优化路径

    （一）主要实践困境。技术难度：多数高校数字化基础较为薄弱，而语料库建设初期投入大、运维要求高，还面临着前沿技术带来的多重挑战。数据安全：语料库共享平台需大量采集师生个人信息与学习数据，存在较高的隐私泄露及数据滥用风险。师生适应度：教师需从知识传授者转变为学习引导者，学生则要从被动接受学习转向主动适应探究，“如何平衡这一角色转换、有效引导学生开展主动探究”成为新的难点。

    （二）优化路径。技术支持与培训：依托云平台共享资源降低建设与运维成本，常态化开展教师数字素养及AI教学设计能力培训。数据治理与安全：技术层面通过加密、脱敏处理保障数据安全，管理层面建立权限严控、层层审批的制度，并成立安全委员会定期审查。平台优化与更新：搭建开放的师生互动社区平台，鼓励师生实时交流，依据反馈对界面、功能等进行针对性优化。

    （作者单位：四川大学）