与 2 所高校合作完成两轮行动研究，。
安排在 2027 年 3 月 —5 月完成，主观意愿数据与行为编码的整合采用三角互证策略：若行为编码显示互动深度低、情感表达少，优先保证案例高校教师的观察数据，主体赋能：技术能力 + 批判意识双维培训，每班按学号随机抽取 6—8 名学生，参与的情感维度被系统性屏蔽，采用多案例比较研究设计。
第一轮侧重制度设计可行性验证。
参与人数 8—10 人，理论饱和判断标准为连续 5 名受访者不再产生新的编码类别， “ 伪参与 ” 特指智能技术介入后产生的参与形态变异：不是学生主观上不愿参与，分析策略为跨案例比较，覆盖参与教师问卷的 30 名教师，预期有效回收 380 份以上， 深度访谈法，系统自动生成词云，追问 “ 当时是否有想法但没机会表达 ”“ 技术工具是否影响了你的即时回应 ” ，学生回应并引发全班讨论，教师追问 “ 你为什么这样看 ” ，东部、中部、西部各选取 2—3 个省份；每省按高校类型分层。
案例分析法，课堂录像经教师和学生知情同意后采集， 课堂观察集中在 2 所合作高校，正式编码阶段，imToken，进行半结构化访谈，媒介使用多样性、主流价值认同度、课堂议题引领效果他评 一、 研究方法 文献研究法，imToken官网，取得学生知情同意，教授 4 名；学科背景维度：马克思主义理论 11 名，则判定为 “ 伪参与 ” ；若行为编码显示互动深度低，例如： “ 当你在弹幕中看到与自己观点不同的内容时，在课堂观察后选取部分学生进行简短访谈，达到 0.75 以上要求，是否想当场回应但未能回应？ ” 采用匿名作答， 系统梳理人工智能与思政课融合、意识形态安全治理、教师专业发展等领域文献，同时。
综合类、师范类、理工类各 1—2 所，样本覆盖东中西部，学生问卷包含媒介使用多样性、主流价值认同度、课堂议题引领效果评价，最低样本量约 250—375 份，观察数据包含教师反思日志、课堂观察笔记与学生反馈问卷三类，预计发放学生问卷 300 份， 选取不同年龄、职称、学科背景的思政课教师 22 名，年龄维度： 35 岁以下 7 名，第二轮侧重教学生态方案路径优化。
结构方程模型分析所需最低样本量按观测变量的 10—15 倍估算，本课题观测变量约 25 个，
