數字時代高校教師課程思政能力的構成要素與提升路徑

一、問題的提出

2019年3月，習近平總書記在學校思想政治理論課教師座談會上提出，要堅持顯性教育和隱性教育相統一，挖掘其他課程和教學方式中蘊含的思想政治教育資源，實現全員全程全方位育人。[12020年5月，教育部印發的《高等學校課程建設指導綱要》指出，加強教師的課程思政能力建設是推進落實課程思政的關鍵，支持高校將課程思政納入教學能力專題培訓。[2]可見，高校教師課程思政能力是推動課程思政與思政課程同頻共振的關鍵，直接影響著課程思政建設的落實。有數據表明，高達86.8% 的高校教師認為專業教學中的隱性思想政治教育工作不屬于自身的職責范圍，能做到將思政教育與專業內容相結合的教師僅占 ，部分教師對課程思政存在認知誤區和抵觸心理，自身課程思政素養欠缺。顯然，提升高校教師課程思政理論自信、素質和水平，是當前亟待解決的問題。

課程思政成為近年來的研究熱點，前期研究大部分集中在對課程思政理論方面的探討，如課程思政概念[4]、課程思政建設問題與改進路徑[5]、課程思政與思政課程的辨析融合[6]、課程思政在院校和專業中的實施路徑與原則[7」等。近年來學術界開始轉向課程思政建設效果的實證研究，主要集中在課程思政建設效果評價模型構建等方面[8]。相比較其他方面的研究，對于高校教師課程思政能力研究較少，且研究多集中在高校教師課程思政能力的重要性[9]、高校教師課程思政能力的培養提升[10]等方面，而對于高校教師課程思政能力的核心要素、能力要點、評價體系等方面研究不多。

隨著現代數字技術的迅猛發展，推動高校思政課數字化轉型，已是大勢所趨、發展所需、改革所向。[11]在數字化轉型的歷史背景下，教師的課程思政教學正發生著急劇變革，高校教師的課程思政已不是思政內容與教學方法的單維疊加，而是一種面對復雜時空環境的數字技術與思政教育的融合創新[12]。因此對教師的專業教學與思政育人有機融合能力和數字技術重組思政教學能力提出了雙向要求。

教師是課程思政的關鍵，課程思政能力是教師思政教學的核心要點，而構建高校教師課程思政能力檢核模型則是提升課程思政質量和效果的有力保障。模型的構建能夠評估教師課程思政能力所處的水平和層級，對教師的問題與缺陷進行診斷，進而找到提升思政能力的途徑和方向。與此同時，教育管理人員可利用能力模型問卷，調研高校教師的課程思政能力水平和培訓需求，通過數據分析，確定教師在課程思政能力上的發展趨勢，針對性地進行數字化賦能教師隊伍建設，切實提升思政教學質量、鑄魂育人的實效。

二、研究方法

（一）文獻資料編碼

以“數字時代amp;課程思政”、“數字時代amp;課程思政能力”、“數字化轉型amp;課程思政”、“數字化轉型amp;課程思政能力”、“數字化賦能amp;課程思政”、“數字化賦能amp;課程思政能力”等為主題進行檢索，整理篩選與研究主題相關的信息，分析相關綱要的基礎上，依據《高等學校課程思政建設指導綱要》和《卓越教師教學能力標準》等文本的要求，初步提煉相關教師課程思政能力的核心要素、能力要點、層級等指標。

（二）質性訪談編碼

以文獻資料編碼的指標為基礎，確立質性訪談主題。選擇部分高校領導、教務處、二級學院、系的負責人、實施課程思政教學的高校名師以及專業學生進行訪談。對訪談內容和主題進行梳理提煉，歸類編碼指標體系，形成成熟的高校教師課程思政能力檢核模型。

（三）德爾菲法

選擇教育部門、研究機構、高校等課程思政領域的專家，共10位組成專家組，成員不直接見面，消除權威的影響下通過函件交流，對所選的核心要素、能力要點進行理論飽和度檢驗，對層級解析的科學性進行意見征詢。根據專家的建議，對要素指標分解不適宜、要點歸屬不強烈、層級解析不清晰的內容，分別進行三輪修改，最終確定高校教師課程思政能力檢核模型。

（四）問卷調查法

依據模型中的指標編制問卷量表，調查問卷由三個部分組成：個人基本信息、高校教師課程思政能力量表和培訓需求量表。構建李克特四級量表，能力量表的題項設置“較弱、一般、較好、非常好”四個選項，培訓需求量表的題項設置“不需求、一般、需求、強烈需求”四個選項，都分別賦值“1、2、3、4”。

研究對象來自廣東、北京、湖南、四川、福建、江西等13個省市的大學教師，共416人。其中，女性教師223人，占 53.6% ；男性教師193人，占46.4% 。他們的最高學歷多數為碩士研究生（168人，占 40.4% ），其次是博士研究生（159人，占38.2% ）和本科（64人，占 15.4% ）。從職稱上看，他們多數為中級職稱（177人，占 42.5% ），其次是副高級職稱（110人，占 26.4% ）。他們的教齡集中在11-20年（134人，占 32.2% ），其次是5年及以下（119人，占 28.6% ）。

通過“問卷星”的形式，邀請相關教師如實填寫問卷。發放問卷共計480份，回收問卷共432份，其中有效問卷共416份，有效率為 96.3% 。通過SPSS26.0統計軟件對回收的問卷數據進行統計分析。

三、研究結果

（一）高校教師課程思政能力檢核模型的基本構架

運用文獻資料編碼、質性訪談編碼、德爾菲法、問卷調查法等研究方法，構建高校教師課程思政能力檢核模型，該模型包括“認知課程思政的能力”“挖掘課程思政元素的能力”“設計思政教學與專業知識教學融合的能力”“執行課程思政教學的能力”“反思課程思政教學的能力”五維核心要素及對應的14個子集能力要點，見表1。該模型的基本構架不僅能夠反映出高校教師課程思政能力的構成，而且還能夠體現各個核心要素與子集要點之間的包含關系。

（二）高校教師課程思政能力檢核模型的層級解析

將模型中的子集能力要點進行4個不同層級的解析，按照不合格、合格、良好和卓越，四個層級依次呈遞。以第3個能力要點為例，對“利用數字資源對專業知識中思政元素的挖掘能力”進行層級解析，見表2。層級解析可以為高校教師提供四種不同的能力內涵，以此檢測教師的課程思政能力水平，通過不同層級的對照分析，找出與高水平教師的差距，從而明確自身發展方向。

四、模型信效度檢驗

（一）信度分析

1.核心要素信度分析

內部一致性是心理學標準化量表信度的重要指標之一，采用SPSS26.0統計軟件對高校教師課程思政能力的五維核心要素進行內部一致性信度分析，以克朗巴赫 系數（Cronbach’sAlpha）作為內部一致信度指標，見表3。

結果顯示：五維核心要素的Cronbach’sAlpha系數最小值是0.893，最大值是0.944，一般而言，CronbachsAlpha系數超過0.7即符合要求。由此說明高校教師課程思政能力檢核問卷中五維核心要素內部一致性信度較好。

2.總體信度分析

為了檢測模型的總體信度，對課程思政能力問卷的14個子集能力要點進行內部一致性信度分析，采用修正后的項與總計相關性（CITC值）和克朗巴赫 系數作為信度指標，見表4。

結果顯示：模型中的14個子集能力要點的CITC值均超過0.4，其中最大值為0.869，最小值為0.730；總體的Cronbach’sAlpha系數為0.971，已超過推薦最小值0.8；項已刪除的Cronbach’sAl-pha系數均不超過0.971。表明該模型總體信度較好，項目適切性高。

（二）效度分析

為了驗證模型中已知因子對真實數據的擬合程度，對檢核量表的基本內容和結構進行更清楚地剖析，對該模型進行驗證性因子分析，將14個子集能力要點納人AMOS24.0中，建立五因子模型，通過擬合指標來判定五因子模型的擬合優度，見表5。

由表5可知，卡方自由度比（ ）為2.470，低于3，標準化均方根誤差（SRMR）和近似誤差均方根（RMSEA）分別是0.012和0.064，都在0.08以內。IFI、TLI、CFI的指數分別為0.983、0.976、0.983，均大于0.9，各項指標均在適配值范圍內。因此五因子模型擬合優度良好。

通過聚合效度和區分效度的分析，進一步驗證高校教師課程思政能力量表的結構合理性，見表6、7。

通過聚合效度分析，可以發現各維度核心要素的題項因子載荷都在0.5以上，其中最大值0.937，最小值0.781，說明對同一要素的解釋度良好?！罢J知課程思政的能力”“挖掘課程思政元素的能力”“設計思政教學與專業知識教學融合的能力”“執行課程思政教學的能力”“反思課程思政教學的能力”的AVE指標最大值為0.8315，最小值為0.6975，均在0.5以上，CR指標最大值為0.9264，最小值為0.8010，超過0.6，表明高校教師課程思政能力問卷量表具有較高的聚合效度。

區分效度分析結果表明，在多因子模型中，基準模型與所構建的4個四因子模型相比，基準模型擬合結果均是最優的。三因子模型、單因子模型與之相比擬合，各項系數都有不同程度的下降?；鶞誓Ｐ停ㄎ逡蜃幽Ｐ停┡c其他模型之間的比較通過顯著水平0.001的卡方檢驗，因此基準模型更加合理，其區分效度良好。

五、模型的運用效果分析

（一）高校教師運用“檢核模型”提升課程思政能力的路徑

1.測評高校教師課程思政能力所處的水平

數字化技術在“大思政課”中的廣泛應用，有效推動了教學方式的變革。教師課程思政能力的要求也隨之發生著改變。所構建的模型為高校教師課程思政能力的評價提供了一個檢核標準，教師通過參考模型中的各個能力要點和層級解析測評自身的課程思政能力水平，對自己的知識基礎和初始能力有一個清晰的認知。

2.診斷高校教師課程思政能力存在的不足

隨著信息技術的發展，教師專業結構發生了變化，對教師的課程思政能力提出了新的要求。模型可以為高校教師提供一種參照依據，診斷自身與數字時代卓越教師之間的差距，找尋在數字技術重組思政教學上的不足，明確提升“數字素養”的路徑，利用大數據、區塊鏈、元宇宙、人工智能等數字化技術為思政教學服務。

3.明確高校教師課程思政能力發展的方向

數字時代高校教師的課程思政應不再拘泥于傳統的思政教學內容和方法，而是在對復雜時空環境進行全方位分析與把握的基礎上，借助數字化手段實現對學生思想教育的深層次滲透。該模型可為高校教師指明課程思政能力提升和發展的方向，引領教師結合能力檢核模型反思自身存在的短板和弱項，據此針對性地制定出改善方案，最終達到課程思政能力提升與發展的目的。

（二）教育管理者運用“檢核模型”提升教師課程思政能力的路徑

1.整體評估高校教師課程思政能力水平和培訓需求

根據高校教師課程思政能力檢核模型中的子集能力要點，編制檢核問卷，對數字時代的高校教師課程思政能力水平和培訓需求進行整體評估，通過Origin2021對調查問卷數據進行可視化處理，見圖1。

高校教師課程思政能力水平的平均值為2.84，最高的能力水平均值為3.02（利用數字資源對課程思政意義的認知能力），最低的能力水平均值為2.77（利用數字資源在思政教學中調動思政資源的執行能力），均超過2.5。可見，高校教師課程思政能力水平總體上屬于中上層次。究其原因，可能和近幾年來各級教育教學管理部門、教育培訓機構等注重教師課程思政意識培養，重視將數字技術與高校思政教育教學相融合，提高師資數字化能力有關。在核心要素維度上的對比可以發現，“設計思政教學與專業知識教學融合的能力”和“執行課程思政教學的能力”的水平，相比其他核心要素的能力水平表現較弱，因此后續應更多地關注教師課程思政的設計和執行能力提升。

在培訓需求上，最高的培訓需求均值為2.92（利用數字資源對傳統文化中的思政元素的挖掘能力、利用數字資源對行業發展中思政元素的挖掘能力和利用數字資源對思政內容選擇的設計能力），最低的培訓需求均值也達到了2.72（利用數字資源對課程思政意義的認知能力），顯示出高校教師仍然有較強的培訓需求。

對高校教師課程思政能力水平與培訓需求進行比較分析，結果表明，教師的能力水平與培訓需求并不存在嚴格的反比關系。如“利用數字資源在思政教學中調動思政資源的執行能力”題項的能力水平均值為2.77，排最后一位，但培訓需求均值卻排在第七；同樣，“利用數字資源學習他人思政經驗的反思能力”題項的能力水平均值排名第二，但培訓需求均值則是倒數第四名。在新時代專業教師培訓中，培訓內容針對性不強，傳統師資培訓供給與教師個性化需求之間存在結構性矛盾，制約了課程思政教師隊伍建設數字化轉型。[13］所以，在制定培訓計劃時，必須對高校教師的需求進行有效的、科學的分析，以便為其設計出一套行之有效的培訓方案，助力高質量教師隊伍建設。

2.對高校教師課程思政能力的人口學變量進行差異比較

為了探索數字化轉型背景下，高校教師課程思政能力的人口學變量的能力水平和培訓需求差異，利用SPSS軟件，對性別為二分類的變量采用獨立樣本T檢驗，對學歷、職稱、教齡差異采用單因素方差分析（Analysis of Variance，ANOVA），見表8。

從表8可以看出，不同性別的高校教師“利用數字資源對傳統文化中的思政元素的挖掘能力”和“利用數字資源對行業發展中思政元素的挖掘能力”題項，在能力水平上存在著差異。

不同學歷的高校教師，在能力水平上只有一個題項“利用數字資源對傳統文化中的思政元素的挖掘能力”存在著差異；在培訓需求上“利用數字資源對課程思政內涵、本質的認知能力”“利用數字資源對課程思政意義的認知能力”“利用數字資源對傳統文化中的思政元素的挖掘能力”“利用數字資源對行業發展中思政元素的挖掘能力”和“利用數字資源在課程思政教學后的自我反思能力”存在著差異，且“利用數字資源對行業發展中思政元素的挖掘能力”培訓需求存在著顯著差異。

不同職稱的高校教師關于“利用數字資源對行業發展中思政元素的挖掘能力”和“利用數字資源對思政內容選擇的設計能力”題項，在能力水平上存在著差異；僅有“利用數字資源對專業知識中思政元素的挖掘能力”在培訓需求上存在著差異。

不同教齡的高校教師，在能力水平的14個題項中有8個題項存在著差異，其中，“利用數字資源對思政內容選擇的設計能力”“利用數字資源在思政教學中保持課堂活躍的執行能力”和“利用數字資源在思政教學中調動思政資源的執行能力”存在著顯著差異；在培訓需求的題項中，只有一個題項“利用數字資源對思政課堂組織的設計能力”存在著差異。

3.對性別變量的高校教師課程思政能力水平和培訓需求進行趨勢對比分析

為直觀地探討在數字化時代下，性別變量在高校教師課程思政能力水平和培訓需求的趨勢，運用獨立樣本T檢驗的統計方法，統計問卷中能力水平和培訓需求的結果，見圖2。

如圖2所示，在專業教師課程思政能力水平上，男性教師的13個題項都優于女性教師，僅在“利用數字資源學習他人思政經驗的反思能力”題項上與女性教師持平。男性教師和女性教師在能力水平的組內對比中，均為“利用數字資源對課程思政意義的認知能力”均值最高，而男性教師能力水平均值最低的是“利用數字資源對課堂思政教學目標的設計能力”，女性教師能力水平均值最低的是“利用數字資源在思政教學中調動思政資源的執行能力”。這可能和男性教師邏輯思維能力強、運用數字化技術熟練，女性教師善于形象思維有很大關系。

在培訓需求上，女性教師在14個題項上都高于男性教師。其中，女性教師的“利用數字資源對傳統文化中的思政元素的挖掘能力”“利用數字資源對行業發展中思政元素的挖掘能力”“利用數字資源對思政內容選擇的設計能力”培訓需求最高，男性教師培訓需求最高的是“利用數字資源對思政課堂組織的設計能力”。

4.對學歷變量的高校教師課程思政能力水平和培訓需求進行趨勢對比分析

為直觀地探討在數字化時代下，學歷變量在高校教師課程思政能力水平和培訓需求的趨勢，通過檢核問卷數據制作趨勢分析圖，見圖3。

如圖3所示，本科學歷的教師，其課程思政能力水平具有顯著優勢。碩士和博士研究生學歷的教師能力水平適中，?？茖W歷的教師能力水平偏低。因此，保障低學歷教師的教育教學質量，是實現數字時代課程思政教學質量提升的重要手段。

碩士研究生學歷的教師在培訓需求上普遍意愿強烈，在3、5、7、8、9、10、11、12、13、14等題項上培訓需求最強。其次是本科和專科學歷的教師培訓需求一般，博士研究生學歷的教師對培訓需求的意向最小。通過訪談得知，博士研究生學歷的教師以科研任務為主，對教育教學的需求較少，所以對培訓教師課程思政能力的需求不高。

5.對職稱變量的高校教師課程思政能力水平和培訓需求進行趨勢對比分析

為直觀地探討在數字化時代下，職稱變量在高校教師課程思政能力水平和培訓需求的趨勢，對檢核問卷中選項結果進行統計，見圖4。

從圖4可知，在能力水平上，正高級職稱的教師能力水平普遍較高，題項4、6、7、12、14有較大優勢，副高級職稱的教師在題項5、9、13上均值最高。整體來看，高級職稱教師表現最優，中級和初級職稱的教師能力水平較好，無職稱的教師能力水平一般。而在所有題項中，能力水平最不足的是無職稱教師“利用數字資源在思政教學中保持課堂活躍的執行能力”。

在高校教師課程思政能力的培訓需求上，初級職稱教師和副高級職稱教師的培訓需求均值普遍偏高。其中，初級職稱教師在1、2、3、5、11等題項上，培訓意愿都非常強烈。無職稱教師和正高級教師培訓需求都普遍偏弱。在訪談中得知，大部分無職稱教師是處于學校邊緣的群體，沒有明確的期望和目標，缺乏發展的動力，對課程思政能力的培養也不是很迫切。培訓資源的合理分配是新時期教師培訓工作的重要任務之一，在教師培訓的對象選擇上，應注重初級職稱教師的能力培訓。

6.對教齡變量的高校教師課程思政能力水平和培訓需求進行趨勢對比分析

為直觀地探討在數字化時代下，教齡變量在高校教師課程思政能力水平和培訓需求的趨勢，依據檢核問卷數據制作趨勢分析圖，見圖5。

從圖5可知，31年及以上教齡的專業教師，其課程思政能力水平具有顯著優勢，此類教師能力水平最優秀的是“利用數字資源對課程思政意義的認知能力”。在21-30年教齡和11-20年教齡的教師對比中，僅題項13“利用數字資源學習他人思政經驗的反思能力”，11-20年教齡教師能力水平均值超越了21-30年教齡教師。在11-20年教齡和6-10年教齡的教師對比中，6-10年教齡的教師于題項5、6、7的能力水平超過了11-20年教齡的教師?？梢姡诮听g6－10年、11-20年、21-30年、31年及以上這樣的4組中，隨著教齡的增加，教師課程思政能力的差距也逐漸越來越大。5年及以下教齡的教師與其他教齡的教師差距明顯。

在培訓需求上，6-10年和11-20年教齡的教師培訓需求普遍較高，其次是5年及以下和21-30年教齡的教師培訓需求一般，31年及以上教齡的教師培訓需求不強烈。為此，在培訓人群的選取上，應該以6-10年教齡的教師為優先。

六、研究結論與啟示

（一）發揮個體能動性，助力自身思政素養提升

經師易求，人師難得。課程思政的有效實施，關鍵在于教師，其課程思政能力直接影響了思政教學質量、鑄魂育人的實效。構建高校教師課程思政能力檢核模型，為高校教師提供課程思政能力的核心要素及子集能力要點的多層級解析，能夠評估教師課程思政能力的水平和層級，對其存在的問題和不足進行診斷，找到提升的途徑和方向，從而使個人的主觀能動性得到充分發揮，增強專業理論實操與思政育人的有機融合能力，助力自身課程思政素養提升。

運用課程思政能力問卷量表，在性別、學歷、職稱、教齡等不同維度的變量下，進行高校教師課程思政能力水平和培訓需求的調查。通過大數據驅動全方位了解高校教師利用數字技術重組思政教學的現狀與需求，采集和分析海量多維數據，揭示數據之間的潛在關系，為精準測評和改進高校教師思政教學質量提供途徑，針對性地組建多模態思政資源，構建教師教育數字資源體系，提升教師課程思政能力水平。[14]

（二）注重數字技術賦能，推動教師教育高質量發展

通過問卷調查數據發現，當前高校教師課程思政能力總體水平良好。在認知課程思政的能力上已具備較高的素養，挖掘課程思政元素的能力和反思課程思政教學的能力也都屬于中上層次，設計思政教學與專業知識教學融合的能力和執行課程思政教學的能力相對而言表現較為薄弱?？梢钥隙ǖ厥牵凇陡叩葘W校課程思政建設指導綱要》等有關文件的頒布以及高校課程思政工作的不斷深入下，高校教師課程思政的認知和素養已取得了顯著提升。但在設計和執行能力上表現相對較弱，暴露了高校教師在利用數字技術運用于實踐教學等方面的短板。

數字化技術已經成為教育改革的重要手段，為教師培訓高質量發展提供有力支撐?；趪規熧Y隊伍規模的多樣化、復雜化、差異化，應當注重教師的實際培訓需求，推動教師培訓效率變革，通過數字技術平臺匯聚高校數字思政資源，強化優質資源供給，開發提升教師課程思政能力的資源體系。建立專家輔導小組，對師資進行數字化素養、網絡技術應用等方面的專項培訓，提升教師課程思政數字化轉型能力。合理運用VR、AR、虛擬現實、元宇宙、區塊鏈等技術，為教師打造沉浸式的數字虛擬課堂，在虛擬仿真課堂中鍛煉強化自身的數字實踐教學能力。[15]數字化治理教師隊伍，為國家高校課程思政建設提供了宏觀分析與頂層設計的支持，推動教師思政教育高質量發展，進而加快打造出人民滿意的高素質、專業化教師隊伍。

（三）建立云端教研共同體，重塑思政教育新環境

運用人工智能、大數據等技術，依托協同創新中心、教育部重點實驗室等平臺，通過匯聚優質師資，建立專業課教師、思想政治教育科研人員等多元參與者聯合的跨校區、跨地域云端教研共同體，組建以課程思政教學為主體的“社圈”，相互交流課程思政教學經驗和研究成果。專業課教師通過與思政教育科研人員互動交流，吸納專家在課程思政教學中的實施路徑，利用數字技術探索線上線下混合式教學，實現虛實教育空間的緊密銜接，借助新型教學手段革新賦能教學方法，拓展思政課程深度，重塑思政教育發展新環境。[16]專業課教師之間相互交流學習，充分發揮教研集體智慧，挖掘梳理育人思政元素，增強自身專業知識與思政資源有機融合能力，優化教學設計，打造云端育人資源共享空間，實現資源共建共享、互利共贏，增強協同育人效應。卓越教師可以在云端教研共同體中主動發言，協助指導教學工作，營造團結協作、樂于分享、共同進步的教研環境，落實課程思政理念，數字化賦能教師課程思政能力提升，從而推動思政教育數字化高質量發展。

參考文獻：

[1]習近平.思政課是落實立德樹人根本任務的關鍵課程[J].求是，2020（17）：4-16.

[2]教育部關于印發《高等學校課程思政建設指導綱要》的通知[EB/0L].（2020-05-28）[2024-03-18]. http：//www. moe. gov. cn/srcsite/A08/s7056/202006/t20200603_462437.html.

[3]岳宏杰.高校專業課教師課程思政能力建設研究[J].現代教育管理，2021（11）：66-71.

[4]譚澤媛.課程思政的內涵探析與機制構建[J].教育與職業，2020（22）：89-94.

[5]高燕.課程思政建設的關鍵問題與解決路徑[J].中國高等教育，2017（3）：11-14.

[6]邱仁富.“課程思政”與“思政課程”同向同行的理論闡釋[J].思想教育研究，2018（4）：109-113.

[7]富海鷹，楊成，等.“三全育人”視角下工科課程思政實踐探究[J].高等工程教育研究，2021（5）：94-99.

[8]許祥云，王佳佳.高校課程思政綜合評價指標體系構建—基于CIPP評價模式的理論框架[J].高校教育管理，2022，16（1）：47-60.

[9]張或鳳，孟曉萍.大學英語教師課程思政教學能力研究[J].教育理論與實踐，2021，41（21）：33-35.

[10]陳鵬，陳榮卓.高校專業課教師課程思政建設的意識和能力提升研究[J].湖北社會科學，2022（8）：139-145.

[11]懷進鵬.數字變革與教育未來[N].中國教師報，2023-02-15（1）.

[12]李銘，韓錫斌，李夢，等.高等教育教學數字化轉型的愿景、挑戰與對策[J].中國電化教育，2022（7）：23-30.

[13]任友群，馮曉英，何春.數字時代基礎教育教師培訓供給側改革初探[J].中國遠程教育，2022（8）： 1-8+78

[14]王麗，李雪，劉炎欣，等.高校教師“課程思政”意識與能力現狀的調查分析及建議[J].高教探索，2021（9）：67-74.

[15]謝幼如，邱藝，劉亞純.人工智能賦能課堂變革的探究[J].中國電化教育，2021（9）：72-78.

[16]沈煒.大思政課：新時代高校思政課質量提升的戰略選擇與有效路徑[J].中國高等教育，2022（5）：7-9.

（責任編輯 陳志萍）