“大数据”助推高校思政课教学质量提升的教学改革研究*

马丽萍 （桂林航天工业学院马克思主义学院）

大数据的迅猛发展，深深改变了人们的生产生活方式，对于高校思政课教学也产生了不容忽视的影响。习近平总书记强调：“用好大数据，增强利用数据推进各项工作的本领，不断提高对大数据规律的把握能力，使大数据在各项工作中发挥大作用。”[1]大数据与高校思政课教学进行有机融合，是进一步深化教学改革，提升思政课教学质量的必要举措。

一、树立大数据教学理念

（一）大数据遭遇认同困境

高校思政课教学由广大思政课一线教师主导实施，教师是否有意愿把被人们比喻为21 世纪最重要的“矿产”和“石油”的大数据应用到具体的教学实践中去，是大数据是否能够与思政课教学进行融合的首要前提。近年来，大数据的不断发展，有些思政课教师已经开始尝试把大数据与教学活动进行融合，但仍有很多思政课教师态度不够积极，处于观望甚至抵触的状态。究其原因，主要有以下几个方面：一是思政课教师对于大数据这一新兴的信息技术了解和认知不够，对大数据对于思政课教学的价值和意义不甚了解，觉得没有必要应用大数据。二是思政课教师大数据技术掌握程度较低，虽然已经认同大数据对思政课教学的重大作用，但由于自身大数据技术缺乏而有心无力，只能对大数据望而生畏。三是思政课教师对大数据在实际应用过程当中出现的技术困境、制度困境、伦理困境等现实问题无所适从，不知如何妥善解决和应对，故而对大数据敬而远之。

（二）积极树立大数据理念

目前，在高校思政课教学的具体实践中，虽然存在应用大数据的各种困难和问题，但大数据对思政课教学的价值和意义有目共睹，把大数据有效应用到思政课教学中去也是必然趋势。因此，广大高校思政课教师要主动克服思想上的消极态度，树立大数据教学理念：一是数据价值理念。数据承载着海量信息，大数据的价值不同于传统教学中遵循的因果关系，而是重在揭示数据背后的相关关系，有效收集、处理数据，能够更加准确地了解学生的思想与行为动态，从而更合理地实施教学。二是数据共享理念。高校思政课教学数据包括教学资源数据库、教学管理数据库、思想政治理论课程网站、学生学习生活产生的数据，等等。各高校之间、高校各部门之间、各个教师之间、师生之间都能共享有价值的数据，使数据利用效益最大化。切忌各自为政，打造数据壁垒，增加数据使用成本。三是数据规范理念。大数据对思政课教学的价值和意义毋庸置疑，但也要注意规范使用数据，警惕数据滥用和伦理风险。“数据为王”易使教育者陷入技术畏难，数据泛化和滥用易引发大学生隐私保护危机。[2]思政课教师要规范合理使用大数据，做好数据的相关保密工作，防止数据被恶意利用，保护大学生的个人隐私。

二、探索大数据教学模式

（一）正视传统教学模式的弊端

目前，高校思政课传统思政课教学模式存在一些弊端：一是教师难以精准掌握学情。高校思政课大多是大班和中班教学，一个教学班人数众多，少则几十人多则上百人，一名教师要面对众多学生。由于班级规模较大，教师在有限的课时内要完成所有教学任务，与学生沟通的时间比较有限，很难准确把握班里每一名学生的思想、行为、学习、心理等状况。准确把握每个学生的学情有很大难度，而缺乏对学情的准确把握就会导致教学难以有的放矢、对症下药，从而降低教学的针对性和实效性。二是学生被动接受信息。传统教学模式采用的是一对多的单向度教学模式，教师讲、学生听。教师是课堂的主导者，把教学内容单向度灌输给学生，学生只能被动接受教师传播的信息，而缺乏参与教学活动的积极性和主动性。传统教学模式下，学生缺乏参与教学活动的渠道和途径，教学效果大打折扣。

（二）运用大数据新型教学模式

思政课教学管理者、思政课教师对学生信息源、学习数据库中的数据及时记录，对数据进行采集、存储、处理、分析、可视化呈现，根据数据的关联性，挖掘出数据背后隐藏的学生思想、行为、心理等特征，精准预测学生的学习特点、学习兴趣、学习需求等，对教学内容等“按需定制”，制定个性化教学方案，努力实现思政课教学的个性化、精准化、智慧化。当下学生的学习、生活、娱乐等活动都离不开互联网，学生在网络上的一切言行都会留下“数字足迹”。学习浏览的网站、视频、文字、图片、音像等都会成为数据，根据大数据揭示相关关系的显著特点来看，学生在网络空间的浏览、点赞、转发、评论等网络痕迹背后折射出学生的思想意识、价值观念、行为习惯、情绪情感等因素，这些数据为教师更加全面、真实地了解学生提供了便捷的途径。在教学管理数据平台上，学生观看视频的时长、做题的正确率、讨论区话题的发言等数据更加客观、及时地反映出学生学习的具体情况。在课堂教学过程中，教师可以利用网络教学平台，实时发起课堂讨论、抢答、弹幕等教学活动，提高学生的学习积极性。运用大数据新型教学模式，能够增强学生学习获得感与满足感，从而提升高校思政课教学质量。

三、运用大数据教学技术

（一）教学大数据采集整理

大数据助推高校思政课教学质量提升，思政课教学管理者、思政课教师努力学习并掌握运用大数据技术对数据进行有效利用是教学改革的重中之重。大数据具备精准刻画、数据有效、本质呈现、规律可视等表征，有效运用到高校思政课对大学生进行思想塑造、信念锚定、价值观引导等方面具有重要意义。[3]思政课教学管理者、思政课教师对思政课程网站、教学资源平台、教学管理APP、QQ、微信等社交软件上的数据进行科学合理地采集整理，弄清学生的学习时间、学习内容、学习兴趣、学习态度、学习能力、学习成效等要素。由于学生的思想意识主观性较强，反映学生思想意识的数据不同于其他自然科学的数据那样直观，在数据采集方面存在一定难度。大数据类型有多种，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。结构化数据是指数据点之间具有清晰的、可定义的关系，并包含一个预定义模型的数据，例如学生的学习成绩、上课考勤信息等结构性数据。非结构化数据是指没有按照预定义的方式组织或缺少特定数据模型的数据，比如文章、对话、图片、音频、视频等数据。半结构化数据是介于结构化和非结构化之间的数据，具有一定的结构性，但结构变化很大。思政课教学数据包罗万象，思政课管理者与思政课教师在采集和整理数据时，要做到全面、翔实，不仅要采集课程学习相关的数据，还要采集学生的思想、观念、言行等方面的数据，从而更加立体化地把握学生，提炼归纳出学生精准数字画像，包括个体画像与群体画像。

（二）教学大数据分析运用

采集整理后的大数据需要运用大数据相关技术对数据进行处理，之后才能成为可供利用的有效数据。大数据分析关键是要掌握数据挖掘算法，由于数据的类型、格式、大小等均存在不同，数据挖掘的算法也就各不相同。大数据分析方法较常用的有对比分析法、结构分析法和平均分析法等。对比分析法是把两个相互联系的指标数据进行比较，考察不同数据的数量、规模、速度等存在的异同之处。结构分析法是在统计分组的基础上，计算各组成部分的数据各自所占比重，进而分析某一现象的显著特征、内在结构、总体性质等因素。平均分析法是运用计算平均数的方法来反映总体数据在一定时间、地点、条件下某一数量特征的一般水平。思政课教学管理者、思政课教师将采集整理后的数据进行处理，去伪存真、去粗取精，通过数据清洗、转换、抽取、合并、计算等大数据方法来建模，进行整体性、差异性、动态性、关联性分析，获得数据分析集，然后按照行为数据和结果数据进行分类数据呈现。借助大数据，对受教育者的认知、情感、意志、行为等进行分析，客观精准把握住教育对象个性特征。[4]把大数据应用到思政课教学中，能够实现对学情进行精准研判、预测。

四、完善大数据教学考核体系

（一）传统考核方式不够完善

目前，高校的思政课考核方式还不够完善，主要采用的结果式考核方式。思政课成绩考核主要由平时考核和期末考核两大部分组成。平时成绩与期末成绩的比例大多是40%与60%或各占50%。期末成绩大多是期末考试的卷面分数，相对比较直观。但平时成绩由上课考勤、课堂纪律、课堂笔记、课堂表现、课程作业、课程实践等多个部分组成，项目众多且难以准确考核。由于班级人数众多且课时有限，教师难以做到对每个学生精准考核平时成绩。例如，上课考勤不可能每次都点名，这样会浪费大量的上课时间，只能抽取一定数量的学生随机点名。这种考核方式存在很大漏洞，不能客观、真实地掌握每个学生的考勤情况。教师上课提问不可能让每个学生都回答，由于时间关系往往只能是少数几个同学有机会在课堂上发言，阐述自己的观点和见解，大多数学生只能充当观众的角色，教师也无从了解其他没有机会发言的学生的态度和观点。在这样的传统教学模式下，教师在评定平时成绩时就存在很大的盲目性，大多情况下只能凭自己的感觉和经验给学生打分，这样的考核方式存在很大弊端且有失公允。传统的结果式考核在现实的教学过程中存在明显弊端，针对现存问题，高校思政课亟须进一步深化考核方式改革。

（二）建立发展性考核方式

思政课教师大力运用大数据，利用先进的信息技术开展教学，建立发展性考核方式，便于教师更加准确、真实地对每个学生进行成绩考核。发展性考核仍然由平时成绩和期末成绩两大部分构成，教师可对每一个具体项目进行数据追踪，让学生的所有学习活动都有迹可循。平时成绩具体分为四个部分：课前预习、课堂表现、课后作业、课程实践。课前预习环节，教师在每次上课前在教学管理平台上发布相关课件、视频、书籍等教学资料供学生预习，学生是否观看、观看时长等数据清晰可见。课堂表现环节，上课开始时教师通过教学APP 发表考勤，学生通过手机实时打卡，数据后台会记录每个学生的考勤情况。教学过程中，教师根据教学内容和学生的听课状况，可发起答题、讨论、弹幕等教学活动，每个学生都能通过手机APP实时参加每项教学活动，数据平台会完整、真实地记录学生的课堂表现。课后作业环节，教师课后在教学管理平台发布作业，学生进入平台进行作答，完成时间、完成内容、完成效果都一目了然。课程实践环节，学生通过制作PPT、拍摄微电影等方式完成课程实践，学生的作品都以数据的方式保存。学期结束时，教师把整个学期每个学生的学习数据进行收集和整理，从而能够准确、客观地对每个学生的学习情况进行评估，从而增强平时成绩的真实性。最后，期末考核也可以分成线上考试与线下考试两部分；线上考试主要以客观题形式考核，学生通过手机在规定的时间、地点进入线上考试平台，对选择题、判断题等客观题进行作答，考试结束立马得知考试成绩；线下考试主要以主观题形式考核，学生在考场完成纸质试卷，教师阅卷之后评出分数。之后，把线上考试成绩与线下考试成绩进行综合，最后得出期末考试成绩。通过这样的发展性考核方式，教师能够实时掌握学生的学习情况，也能够根据数据进行综合性、动态性评价，大大提升了考核的客观性、真实性和全面性。

五、夯实大数据教学基础

（一）搭建大数据教学平台

完善的教学平台是推动思政课教学改革的重要载体，在实现资源共享、提供信息服务、获取教学数据等方面起着重要的支撑作用，要努力搭建大数据教学平台。如果学校基础设施不完备，缺乏应用大数据进行教学的相关设施和必备条件，思政课教师的教学改革计划将被现实条件所限制，巧妇难为无米之炊。一是要搭建数据技术应用平台。大数据技术运用需要必备的硬件、软件基础设施，这是开展大数据教学的前提条件。高校应深度整合计算、存储、网络和软件资源，使数据“存得下、流得动、用得好”，完善基础设施建设。二是搭建课程教学数据库平台。充分利用网络现有的优质思政课教学资源数据库，并搭建课程教学网站和教学管理数据平台，为教师的教和学生的学提供广阔的网络数据空间和渠道。三是搭建大数据引导监管平台。高校要强化大数据的管理运用和伦理保护，保证数据使用的正当性。高校要根据国家相关法律法规制定严格的数据管理制度，保证数据采集、数据使用、数据销毁等环节合理合法。高校还要建立数据应用保护制度，保证提取的相关数据只能应用于正常的思政课教学工作，禁止把数据用于其他用途。另外，高校还要建立数据应急处理制度。万一出现数据滥用或数据泄露等不良情况，高校要承担法律救济的责任，对突发事件进行紧急处理，尽最大努力保护学生隐私，并对相关责任人进行严厉惩处。

（二）建设教学人才队伍

高校思政课教学人才队伍主要由三大部分组成：思政课教学管理者、思政课教师、大数据技术队伍。思政课教学管理者是思政课教学的总体把关人，负责思政课教学的顶层设计和统筹规划，为教学提供政策、经费、教学条件等方面的支持与保障。思政课教师是教学的一线主导者，在精进思想政治教育专业能力的同时，要大力提升信息素养和数据应用能力，成为“思政素养+数据能力”复合型人才。思政课教学管理者、思政课教师由于缺乏专业的信息技术，难以胜任数据分析的高难度工作，因而需要大数据专业人才进行操作处理。思政课教师具备良好的思想政治教育和德育能力，但对于大数据等信息技术却不甚了解，只能做一些相对简单的数据采集整理工作，对于难度较大的数据分析处理等工作却手足无措、一筹莫展。大数据专业人才对于数据分析处理等技术工作游刃有余、得心应手，但对于思想政治教育专业知识相对缺乏，难以准确把握数据背后关联的思想意识问题。思政课教师队伍与大数据人才队伍各有所长但又缺乏有效链接，因此，高校要选调或引进大数据专业技术人才，为思政课教学提供数据技术服务。把专业的问题交给专业的人处理，从而大大提高思政课大数据运用的实效。

大数据与高校思政课进行有机融合，能够推动思政课教学朝着数字化、信息化、智慧化方向发展，增强高校思政课教学改革的前沿性、开放性、科学性和思政课的时代感与吸引力，能大大提升思政课教学质量。