人工智能时代,大数据、虚拟现实等数字技术加速发展,改变社会生产生活方式的同时改变了高校思政教育的发展样态,因此,推动高校思政教育创新向数字化、智能化方向转型成为当前高校思政教育改革的重要课题。多模态融合虚拟仿真技术作为数字技术与思政教育深度融合的核心载体,其整合了多领域数字技术优势,通过技术特性与思政教育的教学需求、育人目标深度结合,让思政教育更具沉浸感、交互性与精准性。多模态融合虚拟仿真技术以多模态信息采集、多源数据融合、智能指令解析、自适应教学干预生成、多通道教学干预执行、多维度学习效果评估六大核心技术为支撑,本质上是数字技术在思政教育领域的创新应用,其应用成效直接关系到高校思政教育数字化水平的提升质量。该技术通过多模态采集设备实现手势、语音、触觉交互信息的同步捕捉,经专业算法与预训练模型完成数据融合、指令解析及物理仿真,最终形成从数据采集到效果量化的智能化教学闭环,有效弥补了传统思政教育在数字化呈现、数字化交互、数字化评估等方面的短板。该技术突破了传统虚拟仿真的单一交互模式,将技术特性与思想政治教育需求深度结合,通过丰富教学场景呈现形式、创新教学交互形式、完善教学评估体系、把控技术应用边界,为解决高校思政教育场景固化、交互单一、评估片面等制约数字化水平提升的问题提供了切实可行的技术路径,有效提高了高校思政教育育人实效,推动思政教育数字化水平稳步提升。
一、丰富教学场景呈现形式,打造思政教学沉浸式体验
　　多模态融合虚拟仿真技术中的多模态信息采集技术与物理仿真引擎,是重构思政教学场景、提升思政教育数字化场景构建水平的核心技术要素,更是推动高校思政教育数字化水平提升的重要抓手,可将理论化的思政理论、历史场景、时代实践转化为可感知、可交互的虚拟场景,让学生从被动旁观转变为主动参与,从根源上提升了思政教育的代入感与体验感,为高校思政教育数字化水平的提升奠定了坚实的场景基础。
　　依托物理仿真引擎技术,可对红色历史故事、重大历史事件等思政育人场景进行精准复刻,实现力学仿真、场景动态仿真等多维度真实还原,突破了传统图片静态展示效果的单一化、扁平化呈现,显著提升了思政教育场景的数字化呈现水平。在课堂上,学生可通过深度摄像头、触觉反馈装置等数字化设备与虚拟场景互动,系统通过提取手势轨迹与姿态关键点、记录触觉压力与震动信息,精准响应学生的交互行为,让学生身临其境地感受历史与现实场域之中的价值意蕴,让家国情怀、理想信念的精神内核转化为可触、可感的具象存在,进一步丰富了思政教育数字化场景的呈现形式,助力思政教育数字化水平的提升。
　　同时,多模态融合虚拟仿真技术将思政理论与虚拟场景的运行逻辑深度结合,借助语音采集解析技术提取学生的语音指令与情感特征,同时通过手势与触觉感知技术捕捉学生的手势、触觉交互信息,精准感知学生的操作意图与学习状态,让思政学习融入沉浸式实操过程中,推动思政教育数字化交互场景的优化升级。学生在完成场景交互任务的过程中,能深度理解抽象理论的现实意义,从而实现思政理论与实践场景的深度融合,进一步推动了传统思政教学中理论与实践的融合互生,助力思政教育数字化水平的稳步提升。
二、创新教学交互形式,激活学生思政学习主动性
　　多模态融合虚拟仿真技术中的多源数据融合技术与智能指令解析技术,重构了思政教学的教与学交互关系,是推动思政教育数字化交互水平升级的关键支撑,更是提升高校思政教育整体数字化水平的重要环节。该技术以“人—机—人”模式的协同交互为核心,让学生成为学习的主体,同时加强了教师的教学引导针对性,有效破解了传统思政教育数字化交互单一、互动性不足的难题。通过手势、语音、触觉等多种自然交互方式,学生可根据自身学习节奏与兴趣点,自主探索思政虚拟场景的内容,多模态信息经时间同步与特征标准化处理后,构建多模态输入数据集,再通过基于注意力机制的预训练多模态融合模型完成智能指令解析,生成操作指令序列并实时响应操作意图,让学生的学习从被动接收知识转向主动探索知识,显著提升了思政教育的数字化交互体验与效能。
　　学生在虚拟场景中的关键操作,都会通过物理仿真引擎技术生成实时操作反馈,反馈同时系统内核中采集操作时间、顺序、重复次数等行为数据,当检测到学生操作偏差时,会通过即时反馈技术以语音提示、可视化高亮等方式即时引导,形成“操作-反馈-反思”的深度学习闭环,进一步完善了思政教育数字化交互体系。教师可通过数字化后台查看学生的多模态交互数据与场景探索轨迹,精准掌握学生的知识难点与价值取向,开展针对性的答疑与引导,实现教与学的双向高效互动,进一步提升思政教育的数字化交互效能,推动高校思政教育数字化水平向更高层次发展。
三、完善教学评估体系,提升思政育人精准化水平
　　多模态融合虚拟仿真技术中的自适应教学干预生成技术与多维度学习效果评估技术,突破了以往“重结果、轻过程”的评估局限,是提升思政教育数字化评估水平的核心手段,更是推动高校思政教育数字化水平向精细化、精准化升级的关键举措,实现了对思政学习效果的全过程、多维度量化评估,并将评估结果转化为个性化的教学干预举措,推动思政教育方式从“大水漫灌”向“精准滴灌”转变,助力高校思政教育数字化水平向精细化、精准化升级。
　　多维度学习效果评估技术以操作精度、任务效率、注意力分布为核心评估指标,通过标准化算法完成量化分析:以正确操作步骤数与总步骤数的比值计算操作精度,以基准任务时长与实际任务时长的比值测算任务效率,对关注区域注视时间比例进行熵值计算分析注意力分布。技术先对三类指标进行归一化处理,再基于变异系数法设置权重占比,通过加权求和生成量化的学习效果评估分数,客观反映学生的操作规范性、任务完成效率与注意力集中度,显著提升了思政教育评估的数字化、科学化水平。同时,结合多模态行为数据中的语音情感特征、手势操作轨迹,实现对学生认知掌握、情感态度、价值认同的综合评判,让思政教育数字化评估更具全面性与科学性,为高校思政教育数字化水平的精准提升提供了数据支撑。
　　基于评估结果与学生的行为数据,自适应教学干预生成技术将实时操作反馈与行为数据输入基于强化学习构建的决策模型,动态判断学生的学习状态,精准识别认知薄弱点与价值困惑点,生成自适应教学干预策略。多通道教学干预执行技术则通过语音提示、可视化引导等方式,为学生推送针对性的学习资源与操作指导；教师可依据量化评估报告与学生数字画像,优化思政虚拟场景设计、调整教学节奏与引导策略,形成“评估—分析—干预—优化”的闭环育人模式,大幅提升思政育人的精准性与实效性,让思政教育数字化水平的提升落到育人实效上,进一步夯实高校思政教育数字化发展的质量根基。
四、把控技术应用边界,坚守思政教育育人本质
　　将多模态融合虚拟仿真技术应用于高校思政教育创新路径中,需始终坚守立德树人的根本目标,明确技术的“赋能”定位,精准把控技术应用边界,实现智能技术与思政育人的有机融合,避免技术异化与算法偏见,确保数字化水平的提升始终围绕思政教育的核心育人目标展开,保障高校思政教育数字化水平实现正向、高质量提升。
　　场景构建、交互设计、评估指标设置均需围绕思政教育的核心需求展开,无论是物理仿真引擎技术的场景复刻,还是多模态信息采集技术的交互设计,都以传播主流价值观、培育时代新人为根本宗旨,融入立德树人的价值内涵,让技术服务于思政教育的根本立场,推动思政教育数字化水平与价值引领力同步提升,确保数字化技术的应用始终贴合思政教育的核心需求,不偏离育人本质。
　　同时,需厘清技术与教师的角色边界。前者主要承担多模态信息采集、智能指令解析、数据量化评估、初步教学干预等功能性工作,而教师的价值引导、情感交流、思想启迪是技术无法替代的核心要义。着力构建“技术赋能+教师主导”的思政育人模式,将教师作为虚拟仿真场景的设计者、教学干预的主导者、价值引领的践行者,通过技术后台的数据分析结果精准把握学生的思想动态,结合线下教学实现价值理念的深度传递,让技术成为教师开展精准教学、个性化引导的有效工具,保障高校思政教育的育人实效。
　　随着人工智能时代数字化技术的不断成熟,进一步探索利用技术推动思政教育中的创新应用场景成为高校思政教育实现高质量发展的关键环节。　作者:张诗豪　中国地质大学(北京)　讲师；　孙珂　中国地质大学(北京)　计算机科学与技术专业　本科生