大數據支持下的思政課互動教學模式探析

大數據支持下的思政課互動教學模式研究能夠豐富和發展思想政治教育學的理論體系。它將大數據技術引入思政教學領域，為傳統思政教育方法注入新的活力，有助于我們更全面、深入地理解教育主體、客體、載體和環體，推動思政教育范式的轉換。該模式研究有助于提升思政教學的針對性和實效性。通過大數據分析，教師可以精準掌握學生的思想動態和學習需求，為學生提供個性化的學習資源和指導，從而優化教學效果。同時，大數據還支持對教學過程進行實時監測和反饋，幫助教師及時調整教學策略，提高教學質量。

大數據支持下的思政課互動教學模式研究背景

近年來，國家高度重視教育信息化發展，提出了多項政策和指導意見，鼓勵利用信息技術推動教育教學改革。例如，《教育信息化2.0行動計劃》明確提出要利用信息技術提升教育教學質量，推動教育現代化。因此，基于大數據分析的個性化教學策略研究是響應國家政策號召的重要舉措。本項目選題基于當前國內外關于大數據在教育領域的應用研究日益增多，特別是在個性化教學、學習分析和智能教育方面的探索。旨在結合大數據技術的優勢，針對思政課的特點和需求，探索一種更為科學、高效的個性化教學模式。相較于已有的研究，特別是國家社會科學基金資助的相關項目，本研究具有獨特的學術價值和應用價值。學術上，它將深入探討如何利用大數據技術精準識別學生的思想動態和學習需求，構建學生畫像，為教師提供實時、精準的教學決策支持；應用上，則致力于開發一套適用于思政課教學的大數據支撐平臺，不僅能夠提升學生的學習體驗和效果，還能為教師提供便捷的教學管理和評估工具，從而推動思政課教學的現代化轉型，增強課程的思想引領力和社會影響力。

大數據支持下的思政課互動教學模式

研究現狀與問題

大數據支持下的思政課互動教學模式研究現狀體現出其在提升教學針對性、增強師生互動、優化教育資源分配等方面的顯著優勢。通過大數據分析，教育者能夠更精準地把握學生的學習需求和行為特征，為每個學生提供個性化的學習方案，同時實時反饋教學情況，調整教學策略。然而，該模式也面臨一些問題，如數據隱私保護、數據質量以及教師技術能力等方面的挑戰。一方面，需要確保學生信息的安全和隱私，避免數據泄露；另一方面，數據的有效性和準確性直接影響分析結果，進而影響教學決策。此外，教師需具備一定的數據分析能力，才能更好地運用大數據改進教學，而這方面的培訓和支持尚需加強。

當前思政課教學模式面臨的主要挑戰包括課堂教學質量不均衡、理論與實踐脫節、教學方法缺乏創新等問題，同時在教師隊伍建設和評價體系上也存在不足；為應對這些挑戰，需要通過引入更多互動性和實踐性教學方法、利用互聯網技術增強教學效果、更新教學內容使其更加貼近時代需求等方式來提升學生的學習興趣和課程的實效性。調研當前思政課教學中存在的主要問題，如學生參與度不高、教學形式單一、評價體系不完善等。分析現有教學模式的局限性，明確通過大數據技術可以解決的關鍵問題。

其他國家或地區的先進經驗做法

在中國，大數據支持下的思政課互動教學模式正在成為一種趨勢，通過利用大數據分析，可以更好地了解學生的思想動態和個人需求，從而提供更加個性化和有效的教學體驗。大數據技術的應用可以幫助教師掌握學生的興趣點、學習習慣以及可能存在的思想誤區，進而調整教學內容和方法，提高教學質量和效率。

不過，關于其他國家或地區在這方面的經驗，我們可以借鑒一些國際上關于教育技術、個性化學習和互動教學的經驗，雖然這些經驗不一定直接針對思政課，但是它們可以為思政課提供有價值的參考：

一、個性化學習平臺：一些國家使用先進的學習管理系統（LMS），如Moodle或Canvas，它們可以根據學生的表現提供個性化的學習路徑。這些系統能夠追蹤學生的學習進度，并根據他們的表現推薦額外的學習資源。

二、數據分析與反饋：在一些地區，學校采用數據分析工具來監測學生的表現，并及時給予反饋。例如，美國的一些學校使用數據驅動的方法來提高學生的參與度，并識別需要額外幫助的學生。

三、虛擬現實（VR）與增強現實（AR）：一些國家正在探索如何利用VR/AR技術創造沉浸式的學習環境。這種技術可以讓學生更直觀地理解和感受歷史事件或者復雜概念，從而提高他們的學習興趣和參與度。

四、社交媒體和在線論壇：在澳大利亞等國，社交媒體和在線論壇被用來促進學生之間的討論和合作。這些平臺可以幫助建立學習社區，鼓勵學生分享觀點并相互學習。

在借鑒這些國際經驗時，應當考慮到文化差異和社會背景的不同。因此，在設計適合本國國情的大數據支持下的思政課互動教學模式時，應當充分考慮本地的實際需求和條件。

大數據支持下的思政課互動教學模式

路徑探究的建議

一、基本思路

本課題按照“理論基礎—現狀分析—大數據應用—互動教學設計—評估與反饋”思路展開。首先，探討相關的教育學、心理學以及信息技術理論，為研究提供堅實的理論支撐。

一是目標明確：確立清晰的研究目標，如提高學生參與度、改善學生對思政課的興趣、提升課堂教學效率等。二是案例選取：選擇具體的學校或班級作為研究對象，詳細記錄實驗前后的變化。三是工具開發：開發或選用適合的教學輔助工具，如定制化的教學管理軟件、在線互動平臺等。

其次，分析當前思政課的教學現狀，包括教學方法、評價體系等方面存在的問題，并探討這些問題如何影響教學效果。同時，要總結已經嘗試過的大數據支持下的教學改革經驗。

再次，具體說明大數據技術如何應用于思政課的教學過程中：一是多源數據收集：不僅限于傳統的成績數據，還包括學生的行為數據（如課堂互動頻率）、情感數據（如滿意度調查）、生理數據（如注意力檢測）等多維度信息。二是多樣化互動形式：設計多種形式的互動環節，如在線討論、小組協作、模擬實驗、角色扮演等，以適應不同學生的需求。三是多媒體資源：整合視頻、音頻、動畫等多種媒體資源，豐富教學內容的表現形式。

接著，基于大數據的應用，設計具體的互動教學活動。一是個性化推薦：根據學生的學習風格和能力差異，推送個性化的學習資源和練習題。二是問題導向：針對學生在學習過程中遇到的具體問題，提供及時的幫助和解決方案。三是教師培訓：對教師進行大數據應用方面的專業培訓，提高其利用數據進行教學的能力。

最后，提出一套有效的評估機制，用來衡量大數據支持下互動教學模式的效果。一是標準化建設：制定統一的數據標準和教學規范，確保數據的一致性和可比性。二是質量控制：建立嚴格的質量控制系統，從數據采集到分析應用的各個環節都進行嚴格的監督和管理。三是倫理考量：重視數據隱私保護和個人信息安全，確保所有數據收集和使用過程符合法律法規要求。

二、數據驅動的教學設計創新

首先，在教學內容的優化上，借助大數據技術，可以對中國近現代史綱要課程中的龐雜信息進行深度挖掘和精準分析。通過對學生學習行為、興趣偏好等數據的收集和處理，教師可以更好地把握學生的學習需求，進而對教學內容進行有針對性的優化。例如，針對學生對某些歷史事件或人物特別感興趣的情況，教師可以適當增加相關內容的講解和討論，以提升學生的學習興趣和參與度。

其次，在教學模式的創新上，大數據支持下的思政課互動教學模式注重線上與線下的深度融合。教師可以利用網絡平臺發布學習任務、上傳教學資源，引導學生進行自主學習和初步思考。在課堂上，可以通過小組討論、案例分析等方式，引導學生進行深度交流和互動，以實現知識的內化和升華。同時，教師還可以借助大數據分析工具，實時監測學生的學習進度和效果，及時給予反饋和指導。

最后，在教學評價的改革上，大數據支持下的思政課互動教學模式強調多元化、過程化的評價方式。除了傳統的期末考試，教師還可以結合學生的線上學習數據、課堂表現、小組討論成果等多方面因素，對學生進行全面、客觀的評價。這種評價方式不僅有助于教師更準確地了解學生的學習情況，還能激發學生的學習動力和創造力，推動思政課教學質量的持續提升。

三、大數據支持下的思政課互動教學模式路徑探究

通過構建數據收集與分析平臺，利用智能分析提供即時反饋，設計個性化學習路徑，建設線上線下互動教學環境，并提升教師數據素養，形成持續評估與改進機制，從而實現教學的精準化和高效化，提升學生的學習體驗和效果。

第一，構建大數據平臺：首先需要建立一個集成的學生數據收集和分析平臺，該平臺能夠采集學生的學習行為、成績、反饋等數據，并能通過算法分析學生的學習狀態，為后續的教學設計提供數據支持。

第二，智能分析與反饋：利用大數據分析工具對收集的數據進行深度挖掘，識別學生的學習偏好、弱點以及潛在的興趣點，為學生提供即時的反饋和指導，幫助學生及時調整學習策略。

第三，個性化學習路徑設計：根據分析結果，為每個學生量身定制學習路徑，提供符合其學習能力和興趣的課程資源，如視頻講座、互動問答、案例分析等，以提高學習的針對性和有效性。

第四，互動教學環境建設：構建線上線下相結合的互動教學環境，如虛擬教室、在線討論區等，鼓勵學生之間交流與合作，同時利用大數據分析學生的互動行為，以進一步優化教學設計。

四、教學效果的實證研究

在一定規模的學生群體中實施大數據支持下的教學模式，并設置對照組，采用隨機對照試驗的方法進行效果評估。定期收集學生的學習數據，使用定量和定性的方法綜合評估教學模式對提升學生思政素養、學習成績、學習興趣等方面的作用。一是學業成績：比較實施個性化教學前后學生的考試成績和作業完成情況，以衡量學習成效的變化。二是學習參與度：觀察學生參與課堂活動的積極性、在線平臺上的活躍度以及與教師和同學之間的互動頻率。三是滿意度調查：通過問卷調查收集學生對個性化教學模式的反饋，了解他們對這種教學方式的看法和接受程度。四是學習行為分析：利用學習管理系統（LMS）或其他數據分析工具跟蹤學生的在線學習行為，分析他們的學習進度、資源使用情況及學習偏好。五是定性研究：通過訪談或小組討論的方式深入了解學生和教師對于個性化教學的感受和建議。

通過對大數據支持下的思政課互動教學模式的研究，特別是以中國近現代史綱要課程為例的深入分析，我們不難發現，大數據技術在教育領域的應用正逐步改變著傳統的教學方式和學習模式。本文所探討的互動教學模式不僅充分利用了大數據技術的優勢，實現了教學內容的精準定制和個性化推送，還通過線上與線下的深度融合，極大地增強了師生互動和學習效果。這一模式的成功實踐，不僅為思政課的教學改革提供了新的思路和方向，也為其他課程的教學創新提供了有益的借鑒和參考。

作者簡介：

于麗娜，1987年生，女，漢族，吉林省通化市人，講師，碩士，主要從事思想政治教育研究。本文系2020年山東協和學院校級一流課程“《中國近現代史綱要》課程建設”階段性成果。作者單位：山東協和學院。