在AI（人工智能）技术加速迭代、教育变革深入发展的背景下，河南师范大学政治与公共管理学院深入学习贯彻习近平新时代中国特色社会主义思想，积极推动人工智能和教育深度融合，促进教育变革创新，聚焦课程建设、课堂教学、实践教学等核心环节，探索人工智能与高等教育深度融合的创新路径。

　　构建课程知识图谱

　　有效实现知识整合

　　为破解知识“碎片化”问题，学院“政治学原理”课程团队在负责人原晶晶副教授带领下实施课程知识图谱构建工程，深入研究课程知识图谱构建原则，广泛借鉴相关学者在课程知识图谱构建方法和技术框架方面的研究成果，结合“政治学原理”课程板块状知识结构特点，通过“数据采集处理—课程本体设计—课程知识获取—知识融合存储—加工更新”五步流程，成功构建了涵盖课程目标本体、课程知识点本体和课程资源本体的知识图谱。

　　人机共建知识体系：以课程本体为底层架构，采用人机共建方式，充分发挥教师团队的专业智慧与AI技术的高效数据处理能力，精准抽取和提炼课程核心知识点，构建标准化知识体系。

　　深度关联知识网络：利用依存句法分析和人工校验，清晰呈现课程及相关领域知识点间的逻辑关系，形成结构化、可视化图谱，实现知识存储。

　　动态评估与更新：建立常态化、制度化的质量评估与更新维护机制，依据学科前沿发展、教学反馈，对图谱内容的准确性、相关性和时效性进行多维度评估。设定明确的更新触发条件和流程，确保图谱能够敏捷响应知识演进与教学需求变化，持续保持其系统性、科学性与前沿性，从而实现知识图谱的“动态生长”。

　　团队通过构建课程知识图谱，“政治学原理”课程的相关知识点得到有效整合，为学生提供了系统、连贯的知识框架，进而为深度学习奠定坚实基础。

　　创新ADAPT教学法

　　激发学生主体性

　　针对学院部分学生过度依赖AI而造成的学习自主性缺失问题，“数字政府治理理论与实践”课程团队在负责人韩万渠教授的带领下，探索出彰显学生主体性的人机协同学习模式——ADAPT教学法。

　　A（Actual Scene——真实场景）：引导学生深入调研“身边”的政府数字治理实践，着重解决教材知识滞后于实践的教学难点，丰富学生对数字政府治理实践知识的直接体验，提升学生的沟通能力、合作能力。

　　D（Discovering Problem——发现问题）：将“发现问题”作为学生适应并驾驭AI的根本能力，鼓励学生从实践中发现问题，培养其问题意识和创新思维。

　　A（AI Empowerment ——AI赋能）：将基于本地知识库的智能化交互作为合理使用AI、实现AI赋能的关键能力。

　　P（Problem Chain——问题链）：引导学生发现问题，在课堂研讨中不断进阶问题链，并按照社会科学研究方法的逻辑理路进行解构，培养其深度思考、思辨推理的能力。

　　T（Theoretical Interpretation ——学理化阐释）：完成“调研发现问题—提出研究命题—界定核心概念—实证检验命题—识别运行机制—完成理论构建”的循环进阶。

　　ADAPT教学法通过环环相扣的流程设计，引导学生在真实场景中发现问题，在问题链驱动下深度思考，在学理化阐释中升华认知，全面提升学生调研与发现问题、分析与解决问题的能力。

　　深入“田野现场”

　　“模拟镇长”大赛贯通虚实课堂

　　为弥补数字教学与现实场景的鸿沟，学院举办“模拟镇长”社会调查大赛，将探究式学习、研究型教学扎根于真实社会中。

　　“真问题”驱动，超越虚拟推演。“模拟镇长”社会调查大赛以“假如我是某镇镇长”为切入点，要求学生深入乡村、街道等“田野现场”，直面公共政策、城乡治理中的真实问题，使课堂知识在社会中接受检验，将理论优势转化为解决现实问题的能力。

　　沉浸式角色代入，锻造多维能力。学生从管理者角度出发，进行深度角色体验，深刻理解公共权力本质，激发时代使命感。在解决问题过程中，增强学生联系社会的实际能力，提高他们的领导能力、团队协作能力。

　　构建“双翼”育人模式，实践“以赛促学”。“模拟镇长”社会调查大赛衔接理论研习与专业实践，将国家治理的核心议题有效转化为学生主动探究的动力，进而聚焦问题、深化研究、产出对策，为创新型人才培养提供强劲支撑。

　　这三项创新实践共同构成了“虚实相济、人机协同、知行合一”的智慧育人新模式。未来，政治与公共管理学院将以此为基础，扎实推动教育改革向纵深发展，构建面向未来的智能教育新生态。

　　（杨宇勃）