“大數據”助推高校思政課教學質量提升的教學改革研究

[摘 要]大數據的迅猛發展為高校思想政治理論課（以下簡稱“思政課”）教學質量提升帶來了巨大的機遇，高校應順應潮流、把握時機，充分發揮大數據的功效來提升教學質量。樹立大數據教學理念、探索大數據教學模式、運用大數據教學技術、完善大數據教學考核體系、夯實大數據教學基礎，高校思政課從多個層面來進行教學改革，切實提升教學實效。

[關鍵詞]思政課；大數據；教學

[中圖分類號] G642? ? ? ? ? ? [文獻標志碼] A [文章編號] 1008-2549（2023） 06-0096-04

大數據的迅猛發展，深深改變了人們的生產生活方式，對于高校思政課教學也產生了不容忽視的影響。習近平總書記強調：“用好大數據，增強利用數據推進各項工作的本領，不斷提高對大數據規律的把握能力，使大數據在各項工作中發揮大作用。”[1]大數據與高校思政課教學進行有機融合，是進一步深化教學改革，提升思政課教學質量的必要舉措。

一、樹立大數據教學理念

（一）大數據遭遇認同困境

高校思政課教學由廣大思政課一線教師主導實施，教師是否有意愿把被人們比喻為21世紀最重要的“礦產”和“石油”的大數據應用到具體的教學實踐中去，是大數據是否能夠與思政課教學進行融合的首要前提。近年來，大數據的不斷發展，有些思政課教師已經開始嘗試把大數據與教學活動進行融合，但仍有很多思政課教師態度不夠積極，處于觀望甚至抵觸的狀態。究其原因，主要有以下幾個方面：一是思政課教師對于大數據這一新興的信息技術了解和認知不夠，對大數據對于思政課教學的價值和意義不甚了解，覺得沒有必要應用大數據。二是思政課教師大數據技術掌握程度較低，雖然已經認同大數據對思政課教學的重大作用，但由于自身大數據技術缺乏而有心無力，只能對大數據望而生畏。三是思政課教師對大數據在實際應用過程當中出現的技術困境、制度困境、倫理困境等現實問題無所適從，不知如何妥善解決和應對，故而對大數據敬而遠之。

（二）積極樹立大數據理念

目前，在高校思政課教學的具體實踐中，雖然存在應用大數據的各種困難和問題，但大數據對思政課教學的價值和意義有目共睹，把大數據有效應用到思政課教學中去也是必然趨勢。因此，廣大高校思政課教師要主動克服思想上的消極態度，樹立大數據教學理念：一是數據價值理念。數據承載著海量信息，大數據的價值不同于傳統教學中遵循的因果關系，而是重在揭示數據背后的相關關系，有效收集、處理數據，能夠更加準確地了解學生的思想與行為動態，從而更合理地實施教學。二是數據共享理念。高校思政課教學數據包括教學資源數據庫、教學管理數據庫、思想政治理論課程網站、學生學習生活產生的數據，等等。各高校之間、高校各部門之間、各個教師之間、師生之間都能共享有價值的數據，使數據利用效益最大化。切忌各自為政，打造數據壁壘，增加數據使用成本。三是數據規范理念。大數據對思政課教學的價值和意義毋庸置疑，但也要注意規范使用數據，警惕數據濫用和倫理風險。“數據為王”易使教育者陷入技術畏難，數據泛化和濫用易引發大學生隱私保護危機。[2]思政課教師要規范合理使用大數據，做好數據的相關保密工作，防止數據被惡意利用，保護大學生的個人隱私。

二、探索大數據教學模式

（一）正視傳統教學模式的弊端

目前，高校思政課傳統思政課教學模式存在一些弊端：一是教師難以精準掌握學情。高校思政課大多是大班和中班教學，一個教學班人數眾多，少則幾十人多則上百人，一名教師要面對眾多學生。由于班級規模較大，教師在有限的課時內要完成所有教學任務，與學生溝通的時間比較有限，很難準確把握班里每一名學生的思想、行為、學習、心理等狀況。準確把握每個學生的學情有很大難度，而缺乏對學情的準確把握就會導致教學難以有的放矢、對癥下藥，從而降低教學的針對性和實效性。二是學生被動接受信息。傳統教學模式采用的是一對多的單向度教學模式，教師講、學生聽。教師是課堂的主導者，把教學內容單向度灌輸給學生，學生只能被動接受教師傳播的信息，而缺乏參與教學活動的積極性和主動性。傳統教學模式下，學生缺乏參與教學活動的渠道和途徑，教學效果大打折扣。

（二）運用大數據新型教學模式

思政課教學管理者、思政課教師對學生信息源、學習數據庫中的數據及時記錄，對數據進行采集、存儲、處理、分析、可視化呈現，根據數據的關聯性，挖掘出數據背后隱藏的學生思想、行為、心理等特征，精準預測學生的學習特點、學習興趣、學習需求等，對教學內容等“按需定制”，制定個性化教學方案，努力實現思政課教學的個性化、精準化、智慧化。當下學生的學習、生活、娛樂等活動都離不開互聯網，學生在網絡上的一切言行都會留下“數字足跡”。學習瀏覽的網站、視頻、文字、圖片、音像等都會成為數據，根據大數據揭示相關關系的顯著特點來看，學生在網絡空間的瀏覽、點贊、轉發、評論等網絡痕跡背后折射出學生的思想意識、價值觀念、行為習慣、情緒情感等因素，這些數據為教師更加全面、真實地了解學生提供了便捷的途徑。在教學管理數據平臺上，學生觀看視頻的時長、做題的正確率、討論區話題的發言等數據更加客觀、及時地反映出學生學習的具體情況。在課堂教學過程中，教師可以利用網絡教學平臺，實時發起課堂討論、搶答、彈幕等教學活動，提高學生的學習積極性。運用大數據新型教學模式，能夠增強學生學習獲得感與滿足感，從而提升高校思政課教學質量。

三、運用大數據教學技術

（一）教學大數據采集整理

大數據助推高校思政課教學質量提升，思政課教學管理者、思政課教師努力學習并掌握運用大數據技術對數據進行有效利用是教學改革的重中之重。大數據具備精準刻畫、數據有效、本質呈現、規律可視等表征，有效運用到高校思政課對大學生進行思想塑造、信念錨定、價值觀引導等方面具有重要意義。[3]思政課教學管理者、思政課教師對思政課程網站、教學資源平臺、教學管理APP、QQ、微信等社交軟件上的數據進行科學合理地采集整理，弄清學生的學習時間、學習內容、學習興趣、學習態度、學習能力、學習成效等要素。由于學生的思想意識主觀性較強，反映學生思想意識的數據不同于其他自然科學的數據那樣直觀，在數據采集方面存在一定難度。大數據類型有多種，包括結構化數據、半結構化數據和非結構化數據。結構化數據是指數據點之間具有清晰的、可定義的關系，并包含一個預定義模型的數據，例如學生的學習成績、上課考勤信息等結構性數據。非結構化數據是指沒有按照預定義的方式組織或缺少特定數據模型的數據，比如文章、對話、圖片、音頻、視頻等數據。半結構化數據是介于結構化和非結構化之間的數據，具有一定的結構性，但結構變化很大。思政課教學數據包羅萬象，思政課管理者與思政課教師在采集和整理數據時，要做到全面、翔實，不僅要采集課程學習相關的數據，還要采集學生的思想、觀念、言行等方面的數據，從而更加立體化地把握學生，提煉歸納出學生精準數字畫像，包括個體畫像與群體畫像。

（二）教學大數據分析運用

采集整理后的大數據需要運用大數據相關技術對數據進行處理，之后才能成為可供利用的有效數據。大數據分析關鍵是要掌握數據挖掘算法，由于數據的類型、格式、大小等均存在不同，數據挖掘的算法也就各不相同。大數據分析方法較常用的有對比分析法、結構分析法和平均分析法等。對比分析法是把兩個相互聯系的指標數據進行比較，考察不同數據的數量、規模、速度等存在的異同之處。結構分析法是在統計分組的基礎上，計算各組成部分的數據各自所占比重，進而分析某一現象的顯著特征、內在結構、總體性質等因素。平均分析法是運用計算平均數的方法來反映總體數據在一定時間、地點、條件下某一數量特征的一般水平。思政課教學管理者、思政課教師將采集整理后的數據進行處理，去偽存真、去粗取精，通過數據清洗、轉換、抽取、合并、計算等大數據方法來建模，進行整體性、差異性、動態性、關聯性分析，獲得數據分析集，然后按照行為數據和結果數據進行分類數據呈現。借助大數據，對受教育者的認知、情感、意志、行為等進行分析，客觀精準把握住教育對象個性特征。[4]把大數據應用到思政課教學中，能夠實現對學情進行精準研判、預測。

四、完善大數據教學考核體系

（一）傳統考核方式不夠完善

目前，高校的思政課考核方式還不夠完善，主要采用的結果式考核方式。思政課成績考核主要由平時考核和期末考核兩大部分組成。平時成績與期末成績的比例大多是40%與60%或各占50%。期末成績大多是期末考試的卷面分數，相對比較直觀。但平時成績由上課考勤、課堂紀律、課堂筆記、課堂表現、課程作業、課程實踐等多個部分組成，項目眾多且難以準確考核。由于班級人數眾多且課時有限，教師難以做到對每個學生精準考核平時成績。例如，上課考勤不可能每次都點名，這樣會浪費大量的上課時間，只能抽取一定數量的學生隨機點名。這種考核方式存在很大漏洞，不能客觀、真實地掌握每個學生的考勤情況。教師上課提問不可能讓每個學生都回答，由于時間關系往往只能是少數幾個同學有機會在課堂上發言，闡述自己的觀點和見解，大多數學生只能充當觀眾的角色，教師也無從了解其他沒有機會發言的學生的態度和觀點。在這樣的傳統教學模式下，教師在評定平時成績時就存在很大的盲目性，大多情況下只能憑自己的感覺和經驗給學生打分，這樣的考核方式存在很大弊端且有失公允。傳統的結果式考核在現實的教學過程中存在明顯弊端，針對現存問題，高校思政課亟須進一步深化考核方式改革。

（二）建立發展性考核方式

思政課教師大力運用大數據，利用先進的信息技術開展教學，建立發展性考核方式，便于教師更加準確、真實地對每個學生進行成績考核。發展性考核仍然由平時成績和期末成績兩大部分構成，教師可對每一個具體項目進行數據追蹤，讓學生的所有學習活動都有跡可循。平時成績具體分為四個部分：課前預習、課堂表現、課后作業、課程實踐。課前預習環節，教師在每次上課前在教學管理平臺上發布相關課件、視頻、書籍等教學資料供學生預習，學生是否觀看、觀看時長等數據清晰可見。課堂表現環節，上課開始時教師通過教學APP發表考勤，學生通過手機實時打卡，數據后臺會記錄每個學生的考勤情況。教學過程中，教師根據教學內容和學生的聽課狀況，可發起答題、討論、彈幕等教學活動，每個學生都能通過手機APP實時參加每項教學活動，數據平臺會完整、真實地記錄學生的課堂表現。課后作業環節，教師課后在教學管理平臺發布作業，學生進入平臺進行作答，完成時間、完成內容、完成效果都一目了然。課程實踐環節，學生通過制作PPT、拍攝微電影等方式完成課程實踐，學生的作品都以數據的方式保存。學期結束時，教師把整個學期每個學生的學習數據進行收集和整理，從而能夠準確、客觀地對每個學生的學習情況進行評估，從而增強平時成績的真實性。最后，期末考核也可以分成線上考試與線下考試兩部分；線上考試主要以客觀題形式考核，學生通過手機在規定的時間、地點進入線上考試平臺，對選擇題、判斷題等客觀題進行作答，考試結束立馬得知考試成績；線下考試主要以主觀題形式考核，學生在考場完成紙質試卷，教師閱卷之后評出分數。之后，把線上考試成績與線下考試成績進行綜合，最后得出期末考試成績。通過這樣的發展性考核方式，教師能夠實時掌握學生的學習情況，也能夠根據數據進行綜合性、動態性評價，大大提升了考核的客觀性、真實性和全面性。

五、夯實大數據教學基礎

（一）搭建大數據教學平臺

完善的教學平臺是推動思政課教學改革的重要載體，在實現資源共享、提供信息服務、獲取教學數據等方面起著重要的支撐作用，要努力搭建大數據教學平臺。如果學校基礎設施不完備，缺乏應用大數據進行教學的相關設施和必備條件，思政課教師的教學改革計劃將被現實條件所限制，巧婦難為無米之炊。一是要搭建數據技術應用平臺。大數據技術運用需要必備的硬件、軟件基礎設施，這是開展大數據教學的前提條件。高校應深度整合計算、存儲、網絡和軟件資源，使數據“存得下、流得動、用得好”，完善基礎設施建設。二是搭建課程教學數據庫平臺。充分利用網絡現有的優質思政課教學資源數據庫，并搭建課程教學網站和教學管理數據平臺，為教師的教和學生的學提供廣闊的網絡數據空間和渠道。三是搭建大數據引導監管平臺。高校要強化大數據的管理運用和倫理保護，保證數據使用的正當性。高校要根據國家相關法律法規制定嚴格的數據管理制度，保證數據采集、數據使用、數據銷毀等環節合理合法。高校還要建立數據應用保護制度，保證提取的相關數據只能應用于正常的思政課教學工作，禁止把數據用于其他用途。另外，高校還要建立數據應急處理制度。萬一出現數據濫用或數據泄露等不良情況，高校要承擔法律救濟的責任，對突發事件進行緊急處理，盡最大努力保護學生隱私，并對相關責任人進行嚴厲懲處。

（二）建設教學人才隊伍

高校思政課教學人才隊伍主要由三大部分組成：思政課教學管理者、思政課教師、大數據技術隊伍。思政課教學管理者是思政課教學的總體把關人，負責思政課教學的頂層設計和統籌規劃，為教學提供政策、經費、教學條件等方面的支持與保障。思政課教師是教學的一線主導者，在精進思想政治教育專業能力的同時，要大力提升信息素養和數據應用能力，成為“思政素養+數據能力”復合型人才。思政課教學管理者、思政課教師由于缺乏專業的信息技術，難以勝任數據分析的高難度工作，因而需要大數據專業人才進行操作處理。思政課教師具備良好的思想政治教育和德育能力，但對于大數據等信息技術卻不甚了解，只能做一些相對簡單的數據采集整理工作，對于難度較大的數據分析處理等工作卻手足無措、一籌莫展。大數據專業人才對于數據分析處理等技術工作游刃有余、得心應手，但對于思想政治教育專業知識相對缺乏，難以準確把握數據背后關聯的思想意識問題。思政課教師隊伍與大數據人才隊伍各有所長但又缺乏有效鏈接，因此，高校要選調或引進大數據專業技術人才，為思政課教學提供數據技術服務。把專業的問題交給專業的人處理，從而大大提高思政課大數據運用的實效。

大數據與高校思政課進行有機融合，能夠推動思政課教學朝著數字化、信息化、智慧化方向發展，增強高校思政課教學改革的前沿性、開放性、科學性和思政課的時代感與吸引力，能大大提升思政課教學質量。

參考文獻：

[1]習近平在中共中央政治局第二次集體學習時強調：審時度勢精心謀劃超前布局力爭主動 實施國家大數據戰略加快建設數字中國[N].人民日報，2017-12-10.

[2]劉洋.運用大數據提升高校思想政治理論課教學實效的反思[J].思想理論教育，2021（11）：72.

[3]周松，鄧淑華，陳希.信息技術融入高校思想政治理論課的四重維度[J].黑龍江高教研究，2021（8）：128.

[4]張娟.運用大數據進行個性化思想政治理論課教學研究[J].思想政治教育研究，2022（1）：97.

（責任編輯：杜家和）

Research on the Teaching Reform of "Big data" to Promote the Teaching Quality of Ideological and Political Courses in Colleges and Universities

Ma Liping

（Guilin Institute of Aerospace Technology Marxism College）

Abstract：? The rapid development of big data has brought great opportunities to improve the teaching quality of ideological and political theory courses （hereinafter referred to as "ideological and political courses"） in colleges and unive Guilin Institute of Aerospace Technology Marxism College sities. Colleges and universities should follow the trend， seize the opportunity， and give full play to the effect of big data to improve the teaching quality. Theteaching reform of ideological and political courses in colleges and universities should be carried out from the following multiple levels to effectively improve the teaching effectiveness， such as by setting up the big data teaching concept， exploring the big data teaching mode， using the big data teaching technology， improving? the big data teaching assessment system， and laying a solid foundation of big data teaching.

Key words： Ideological and Political Courses; Big data; Teaching

*基金項目：2021年度廣西高等教育本科教學改革工程重點項目：“‘大數據助推高校思政課教學質量提升探索與實踐”（2021JBZ165）；2020年廣西高校大學生思想政治教育理論與實踐研究重點課題：“大數據時代高校網絡意識形態治理實效性研究”（2020MSZ002）；廣西高校思想政治教育骨干教師（第一批）項目。

作者簡介：馬麗萍（1983—），女，碩士，副教授，研究方向：思想政治教育與黨的建設。