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近年來國內高校課程思政的現狀與熱點分析

2024-11-25 00:00:00夏丹陽馮云飛邸迎偉曹偉宏
經濟師 2024年11期

摘 要:課程思政是一種潛移默化的育人模式,也是近些年高等教育發展的熱點研究方向之一。其主要涵義就是將思想政治教育內容融入其他課程的日常教學活動之中,在潛移默化中達成立德樹人的教育目標,簡言之就是將“立德樹人”作為高等院校教育的根本任務,貫徹在所有課程之中[1]。文章以知網近五年來(2017—2022)的相關文獻作為研究對象,利用Endnote進行數據內容的梳理,并運用Vosviewer解析了以課程思政為主題的相觀熱點問題與關鍵詞的耦合關系。得出結論,高校研究者對于課程思政的改革與發展更注重思政課程內容的設置與教學模式的改變。2020年及以后逐漸形成將思政元素融入專業教學之中的模式,推進課程思政與思想政治理論課程協同育人,在課堂學習之中對高校學生進行正確的思想引領與價值觀的培育,有利于培養學生良好的思想道德素養,使其成為中國特色社會主義主流意識形態的維護者、中國文化的傳播者。

關鍵詞:高校 課程思政 vosviewer 現狀與熱點分析

中圖分類號:F061.3;G641 文獻標識碼:A

文章編號:1004-4914(2024)11-176-02

習近平總書記指出“各類課程的教學都要利用好課堂這個主要渠道,并與思想政治理論課共同推動新時代青年形成正確的世界觀、人生觀、價值觀。”[2]高校作為培養未來人才的主陣地,要為新時代中國特色社會主義的發展培養棟梁之才。唯有堅定地擁護中國共產黨的領導,并經過大量人才的艱苦奮斗,才能為建設中國特色社會主義現代化強國貢獻新一代青年人的力量。所以,要充分發揮思想政治理論課在日常教學中對于學生的思想引領作用。“課程思政,就是將立德樹人作為本質,將理念轉向協同育人,將結構變為立體多元,讓科學創新成為思維,讓構建“三全育人”的格局成為主要形式,將課程思政元素滲透到各類課程的日常教學之中。“[3]近年來,在黨的思想方針和國家相關教育政策的引導下,我國高校積極進行了課程思政與各專業的結合以及教學過程中的創新模式,尤其是近五年來,許多高校工作者正逐漸增加對于課程思政的體系、教學模式與發展方向等的相關研究,相關主題的研究項目以及CNKI發文量均逐年增多,“課程思政”已經逐漸成為近些年高等教育的熱點研究方向之一。

通過CNKI相關數據庫地查詢發現,雖然發文量激增,但是對于課程思政的理解與改革方法、教學模式等都有所差異。因此,整合現有研究成果,找尋課程思政的研究現狀與未來的發展趨勢顯得尤為重要。Vosviewer是當前被廣泛應用于數據可視化的一款軟件,可以相對直觀地展現出與研究主題相關的熱點及其不同熱點之間的關系,能夠幫助研究者了解研究現狀、探尋近期的研究熱點。本文運用Endnote以及Vosviewer軟件對近五年來關于高校課程思政的相關熱點研究進行了數據的可視化分析,希望能夠為今后課程思政的研究提供些許幫助與啟發。

一、分析工具與數據來源

Vosviewer是荷蘭學者van Eck與Waltman共同開發的一款將數據進行可視化分析的軟件,它不僅能夠被用于文獻數據的計量分析,也能夠被應用于許多專業學科領域數據的分析[4]。Vosviewer分析數據時能夠將與研究主題相關的關鍵詞進行共現的聚類可視化,并且將其展示的較為清晰。首先將CNKI數據庫中導出的相關數據進行處理,將數據內容運用Endnote軟件進行數據格式的轉換,在此之后Vosviewer軟件能夠對其進行數據識別分析與處理,所以通過Endnote軟件對CNKI導出的數據進行相關處理。

檢索數據庫為CNKI中國知網,時間節點為“2017年12月至2022年12月”,檢索詞為“高校教學+課程思政”,檢索出相關文獻2180篇。之后通過Endnote軟件對檢索出的2180篇相關文獻進行信息地提取并導入軟件之中,之后進行整理并導出其中關鍵詞共現結果以及相關數據分析結果。最終共篩選出71個關鍵詞,并且對高頻關鍵詞進行共現密度分析、關鍵詞聚類分析以及關鍵詞時間切片分析,從而探尋相關文獻的研究現狀,以便于進一步展開的信息處理和數據分析。

二、國內高校課程思政改革的研究現狀分析

(一)關鍵詞詞頻分析

以“高校教學+課程思政”為主題共篩選出的71個關鍵詞,將此71個關鍵詞的出現頻率進行了統計與排序(見表1),發現除“高校”和“思政”等主體性詞匯以外,“教學改革”“新媒體”“實踐”以及各專業學科均屬于僅次于主體詞匯的高頻關鍵詞,這顯示了當今課程思政更注重于課程教學本身的變革以及課程設置與各專業學科的融合。此外,還有“混合式教學”“社會主義核心價值觀”“應用”“立德樹人”等高頻詞的出現表明了高校教育正朝著與實踐應用相融合方向發展,并在此基礎上特別強調學生思想道德素質以及價值觀等“思政”教育。

(二)高頻關鍵詞圖譜可視化分析

通過Vosviewer軟件進行數據處理,將出現頻率超過15次的關鍵詞通過共現分析共篩選出71個關鍵詞,之后進行高頻關鍵詞圖譜可視化分析。其中一級中心代表出現頻率最高,為熱點詞匯“思政教育”“課程思政”“大學英語”;二級中心的詞匯為分別為“民辦高校”“思想政治教育”,出現頻次相對降低;三級中心詞匯分別為“大學生”“新媒體”“立德樹人”等詞語,出現頻率進一步降低;其余四周分布的詞語表示出現頻率極低。

三、高校教學課程思政的研究熱點分析

(一)關鍵詞的聚類分析

通過對關鍵詞進行聚類分析發現近五年來(2017—2022)的高校教學課程思政的研究主要有以下三個方面的研究熱點:

第一部分主要是以“新媒體”“大學教育”“課堂教學”為中心關鍵詞,展現出新媒體技術與課程思政的教學有效結合,在大學的日常教學中,通過網絡新媒體等形式將課程思政與教學思想相融合。第二部分主要包含“教學模式”“融合”“改革”等關鍵詞,體現出課程思政成為高等院校開展日常教育教學工作的新熱點,通過將思想政治教育工作與各學科體系建設工作相融合,推動課程思政教育教學模式的快速發展。構建與專業課程內容協調發展的實踐課程體系,改革實踐教學內容,將思想政治教育內容融入實際教學過程之中,可以在實踐中增強學生的創新思維、創新能力[5]。第三部分主要以“思政課程”“三全育人”“思政建設”等關鍵詞為中心,展現出思想政治理論課的課程與課程思政相融合,共同進行思想教育協同育人,發揮思政課教師的引導作用,是高等院校達成立德樹人目標的必然要求,有助于提高學生的綜合素質。

(二)關鍵詞的時間切片分析

關鍵詞熱點的時間變化可以通過對關鍵詞進行時間切片分析出來,由軟件自動篩選的近五年來的關鍵詞時間變化,其中以2019年到2020年5月之間的變化尤為突出。從關鍵詞的時間切片分析中可以發現關鍵詞主要有三個時間段的變化過程:第一階段為2019年的上半年,關鍵詞分布密度較大,主要關鍵詞包括“網絡新媒體”“大學教育”“人本管理”“高等教育”“思想政治理論課”等,展現了課程思政當時的熱點研究方向。第二階段是2019年的下半年,主要的關鍵詞包括“馬克思主義學院”“思政課教師”“思政課程”和“教學模式”等關鍵詞,這說明了從2019年上半年到2019年下半年高校由以“網絡新媒體”等形式為引導進行思想政治理論課內容的改革,轉向思政課課程設置與教學模式的改革。第三階段是進入2020年上半年及以后,詞語關聯度也相對較高,主要涉及的關鍵詞包括“大學英語”“大學物理”“混合式教學”“融入”“思政元素”等。展現出高校研究者對于課程思政的發展朝向將思政元素融入日常專業教學之中,并且對教學過程進行相應的引導與啟發,采用“線上”+“線下”結合的“混合式教學”,從而全面推進課程思政與思想政治理論課相融合,對于提升當代中國青年的道路認同、理論認同、制度認同、文化認同,提升高等院校的思想政治教育的核心競爭力,實現新時代高等院校教育質量與水平的綜合提升,具有重要意義[6]。

四、結論

高校課程思政的改革與發展注重思政課程內容的設置與教學模式的改變。2020年及以后逐漸形成將思政元素融入專業教學之中的模式,推進課程思政與思想政治理論課程融合發展,對于高校學生進行正確的思想引領以及中國特色社會主義核心價值觀的培育,有利于培養學生良好的思想道德素養,使其成為新時代中國特色社會主義核心價值觀主流意識形態的維護者、中國文化的傳播者。

參考文獻

[1] 張靜,李焦.河北紅色文化融入課程思政路徑研究[J].河北軟件職業技術學院學報,2022,24(04):44-47.DOI:10.13314/j.cnki.jhbsi.2022.04.001.

[2] 新華網.習近平在全國高校思政工作會議上的講話[EB/OL].新華網,(2016-12-09)[2022-04-12].http://www.xinhuanet.com/politics/2016-12/09/c_1120083370.htm

[3] 張月,曹繼鵬,于吉成.基于立德樹人視域下的課程思政元素的探索與實踐——以《科技文獻檢索與論文寫作》為例[J].遼寧絲綢,2023,No.184(02):81+13.

[4] 李杰.科學知識圖譜原理及應用——VOSviewer和 CitNetExplorer初學者指南[M].北京:高等教育出版社,2018.

[5] 梁風;盛翠紅.基于創新能力和課程思政同向同行的“紡織品設計”實踐課程體系改革探索[J].西部皮革,2023,45(07):61-63.

[6] 李敏.構建高校課程思政“三全育人”模式的思考[J].中學政治教學參考,2021(20):43-45.

(責編:若佳)

[基金項目:2023年唐山師范學院協同提質計劃對接基礎教育教學研究與改革項目(2023XTTZ022);河北省高等學校人文社會科學研究項目(SD192007);河北省自然科學青年基金項目(D2022105002)]

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