问题——思政课教学长期依赖经验判断，课堂评价和教研反馈缺少可量化依据，难以准确识别教学成效与学生真实学习状态。随着教育数字化转型提速，传统教研方式与新时代思政课高质量发展的要求之间的差距日益明显。 原因——人工智能技术为教育带来了数据采集、分析与反馈的新手段，但在落地过程中仍面临如何避免“为用技术而用技术”、如何与思政课育人目标有效融合等现实难题。一线教师既期待技术赋能，也需要清晰的边界与可操作的方法。 影响——本次研讨以课堂与教研现场为载体，展示了数据驱动教学改进的实践路径。在智慧教室中，系统对教师提问、学生互动、课堂节奏等进行实时记录，并在课后自动生成分析报告。重庆一中与南渝中学教师对比两次课堂数据，直观呈现教研改进带来的变化：课堂互动从“教师主导”走向“师生共建”，思维层次从浅表提问转向深度学习，教研流程从碎片化转向闭环化。数据让课堂细节看得见，也让改进效果有依据。 对策——与会专家和教师提出，AI赋能应坚持“目标导向、问题导向、证据导向”，推进全过程循证教学教研：课前用数据分析更精准把握学情，课中根据反馈动态调整策略，课后以数据支撑评价与反思，形成持续改进机制。重庆一中介绍，学校正依托高校资源共建AI教育生态，组织青年教师开展算法素养培训与课堂实践，推动教学教研从“经验驱动”向“数据驱动”转变。同时强调，思政课必须坚守育人导向，技术应用要服务价值引领，避免形式化。 前景——与会人员认为，AI与思政课的融合将继续深化，人机协同有望提升课堂诊断精度与教研效率。但同时需要建立更规范的应用机制，完善数据安全、评价标准和教师能力提升体系。下一步，应加强市级统筹与校际协作，推动应用场景与课程目标深度对接，形成可复制、可推广的循证教研模式。
课堂改进的关键，不在于技术是否“更炫”，而在于能否找准问题、用好证据、守住育人方向。以数据为镜、以专业为尺、以育人为本，思政课教研才能从经验判断走向证据支撑，在可解释、可复制、可持续的改进中夯实立德树人的课堂基础。