王枝宁,陈少华,屈海东,杨晓鹏

课程思政教学效果具有价值目标隐性、生成周期较长、表现载体分散等特征，传统评价容易陷入重投入轻产出、重静态轻发展、重主观印象轻过程证据的困境。大语言模型在长文本理解、语义关联和证据归纳方面的能力，为整合教案、课堂互动、学生作业与反思日志等多源数据提供了新条件。本文采用政策文本分析、文献研究与逻辑推演方法，以“教师融入度—学生接受度—育人达成度”为主线，构建由3个一级指标、13个二级指标及相应观测点组成的课程思政教学效果评价框架，提出“通用指标+学科特色指标”的模块化结构，并设计数据采集、语义编码、证据融合、人工复核和反馈改进的实施流程。研究认为，大语言模型应定位为评价证据的处理工具，而非价值判断主体；只有建立基于量规的受控分析、来源可追溯的证据链和教师最终裁量机制，才能兼顾评价效率、育人导向与结果可信度。本研究可为高校课程思政评价从经验判断走向多源证据支持提供可操作的框架。

大语言模型；课程思政；教学效果；多维度评价；指标体系

[1] 教育部.教育部关于印发《高等学校课程思政建设指导纲要》的通知[EB/OL].(2020-06-05)[2026-09-07].http://www.moe.gov.cn/sr csite/A08/s7056/202006/t20200603_462437.html. [2] 高一波.地方高校课程思政教学评价指标体系的构建与探究[J].实验室研究与探索,2022,41(11):242-248. [3] 孙跃东,曹海艳,袁馨怡.理工科课程思政教学评价指标体系构建研究[J].江苏大学学报(社会科学版),2021,23(6):77-88+112. [4] 马孟伟,王茜,金莉,等.护理本科专业课课程思政教学评价指标体系的构建[J].护理学杂志,2022,37(1):6-10. [5] 黄玲芳,王宗华,孔德辉,等.基于 CIPP 模型军校护理本科专业课课程思政教学评价指标体系研究[J].军事护理,2023,40(8):105-108. [6] 王丽,潘虹.课程思政教学评价研究:评价原则､关键问题及评价框架[J].天津农学院学报,2025,32(2):38-43. [7] 穆肃,陈孝然,周德青.生成式人工智能赋能教学设计分析:需求､方法和发展[J].开放教育研究,2025,31(1):61-72. [8] 周光玲,黄义灵.大语言模型赋能高校思政课教学探究[J].学校党建与思想教育,2025(13):70-73. [9] 蒋贵友,殷文轩.变革抑或危机:大语言模型赋能大学教学及其限度——基于斯坦福大学的案例考察[J].电化教育研究,2025,46(1): 122-128. [10] 李焕宏,薛澜.加强生成式人工智能在高等教育领域中的风险管理:基本框架与关键举措[J].高等教育研究,2024,45(2):31-38. [11] 官玉平,徐艳,顾冯霞,等.“双一流”背景下高校课程思政教学评价指标体系构建研究——以成都中医药大学为例[J].成都中医药大学学报(教育科学版),2025,27(1):120-123. [12] 陈世月,董晗钰,李茂婷,等.高校课程思政教学评价体系的构建[J].医学教育管理,2023,9(6):693-699.

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