數字化轉型下的計算機新技術深度賦能課程思政教育改革

關鍵詞：大數據；課程思政；精準思政

中圖分類號：G642 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2025）03-0108-04 開放科學（資源服務） 標識碼（OSID） ：

0引言

2019年，習近平總書記在向國際人工智能與教育大會致賀信中強調，“中國高度重視人工智能對教育的深刻影響，積極推動人工智能和教育深度融合，促進教育變革創新。”這一創新闡釋了在數字時代利用新技術推動教育系統重塑的重要理念。高校在社會主義現代化建設的人才培養中扮演著至關重要的角色，面對科技革命和民族復興的時代浪潮，更應努力推進以大數據為代表的新技術深度賦能課程思政建設和改革，推動構建“三全育人”大格局。

計算機技術在現代戰爭和部隊發展中同樣扮演著至關重要的角色，不僅提高了作戰的效率和精確性，也推動了軍事智能化、無人化和網絡化的發展趨勢，已成為各國軍隊戰斗力建設的核心之一。因此，在新時代軍事理念下，探索計算機基礎課程思政的價值意蘊與實施策略的教學改革路徑，有利于提升課程內涵，豐富教學內容，增強教學效能，在培育軍校學生的健全人格、軍政素質和創新能力等方面積極發揮作用，真正實現知識傳授、價值引領和能力培養的有機統一。

1數字時代思政教育研究現狀

近年來，高校將思想政治教育深入貫穿人才培養體系，思政教育水平得到顯著提高。然而，處在“數字化、智能化、網絡化”的信息化浪潮下，課程思政的研究和實踐也存在一些問題。

首先，從受教育對象來看，當代大學生思想活躍，對于職業發展和人生規劃有更高更全面的訴求。教育部吳巖副部長曾在教育部發布會上提到，中國高等教育進入普及化新階段，這個階段呈現多樣化、個性化等特征，學生比以往更加注重個體的獨特性。《中國智慧教育藍皮書（2022） 》指出，中國數字化教育環境初步形成，表明學生的生活方式更加網絡化、數字化，對教育的形式追求年輕化、智能化，對教育的內容追求說服力和親和力，對教師的教導追求針對性和引領性，而傳統的說教式思政教育模式則較難與學生在這些訴求上產生情感共鳴。

其次，從教育模式來看，傳統的思政教育模式雖已較為成熟，但由于技術的局限性，教育內容的創新性和實施的針對性都有待加強，同時仍存在供需錯位，僅依靠人的經驗和直覺判斷學生的思想和需求，預測學生行為規律呈現邊際遞減效應[1]。而以大數據、人工智能為代表的新技術深度賦能課程思政的實踐做法，將為“精準思政”[2]提供有力的技術支撐。

因此，依托大數據和人工智能等新技術創新優化思政教育路徑，建設全方位、系統完整的課程思政實施方案，已成為當前亟待研究和解決的問題。

2數智賦能課程思政的實施路徑

大數據等新技術的普及應用對高校思政教育的運行規律、實施方式以及評估反饋[3]都產生了深刻的影響，改變了傳統思政教育的建設思路和實現路徑。通過新技術工具的助力，可以有效搭建教師與學生之間和諧、科學的溝通橋梁，推動形成“方案制定—內容挖掘—數據推薦—個性引導—科學評估”的精準思政教育人工智能閉環，如圖1所示。

2.1課程思政內容重塑

在數字背景下，計算機基礎課程的思政內容可以通過大數據、人工智能等新技術深入、廣泛地挖掘與重塑[4]，以便從人文精神和科學精神的角度全面有效地提升學生的思想政治素質。

2.1.1人文精神

大學生應當深刻理解并認同祖國的悠久歷史和豐富文化，這是培養和深化愛國主義情感的關鍵因素。教師應從弘揚家國情懷的角度深入挖掘思政元素，引導學生始終關注國家和民族的利益與發展。通過師生情感的互動和共鳴，推動學生從數據化、符號化的工具中理性突圍。

例如，通過宣傳推廣在我國科技發展史上作出重大貢獻的人物，如華羅庚、錢學森、李四光等及其事跡，樹立英雄模范。借助短視頻、公眾號等新媒體平臺挖掘時代鮮活案例，完整展現華為公司突破美國技術封鎖、實現自主創新的發展歷程。以契合青年思維特征、引發情感共鳴的生動案例，回應當代大學生的價值關切，強化國家戰略意識與使命擔當，構建智能化校園思政互動體系，形成智媒體時代育人創新矩陣[5]。

2.1.2科學精神

在數字時代背景下，人工智能商數和數字智商已成為大學生核心素養的重要組成部分。隨著各類人工智能大模型的迅猛發展，人們獲取信息的途徑變得前所未有地便捷，這些AI工具在解決復雜問題時展現出了不同以往的效率和精確度，同時也在戰場上發揮著巨大作用。因此，應引導學生用知識武裝自己，通過科技實現強國強軍。當然，在此背景下，同樣需要重視培養學生批判質疑、勇于探究和深入思考的科學精神。

例如，在智能感知、分析決策、虛擬現實等技術已逐步廣泛應用于偵查感知、無人化作戰等軍事領域的背景下（新增應用背景說明），既要激勵學生為實現未來智能化戰爭勝利目標儲備知識與技術，同時須引導學生批判性評估人工智能決策支持系統（AI DSS）在軍事戰略決策中可能引發的倫理風險和技術失控隱患。在此基礎上，通過對計算機基礎課程內容實施系統性考察與價值挖掘，設計形成的思政教育實施框架如表1所示。

2.2課程思政教學模式優化

傳統思政教學中，課堂活動統一流水化的模式難以顧及學生個體的差異和需求。而依托大數據等新技術的新型思政教育模式能夠充分優化和調整思政教育的各個環節，積極推動其在教學理念、平臺、載體等方面實現技術層面的升級，形成精準、個性、靈活的思政教育模式體系[6]，提升課前自主學習、課上研討互動和課后平臺實操全過程的學習效果。從學習資源精準定制、學習過程精準滴灌和學習評價精準評估等方面，塑造精準思政環境，為教師教學和學生自學提供智慧化的新模式。

2.2.1線上與線下相結合，教學過程數據化

數據賦能的思政教育以學生大數據為支撐，因此將學習過程和日常生活的行為數據化顯得尤為重要。借助學員成長基本數據管理系統（如圖2） ，對學生學習、生活、行為等大數據進行采集和記錄，將學生日常行為的非結構化數據加工處理為結構化的數據，進而為數據分析定制精準教育方案提供數據基礎。

同時，通過教學平臺對課程教學全過程進行數據采集和電子化存儲。開課前，利用問卷星等平臺對學生學前數據進行分析掌握，輔助教師科學制定教學計劃，如圖3所示。每節課前，利用智慧樹、雨課堂等平臺推送優質MOOC視頻、課件、習題等資源，并發布課上研討任務，引導學生自主學習思考。課上，利用智慧教學工具組織完成案例研討及實訓任務，并記錄數據，如圖4所示。課后，借助AI智能輔導、QQ群等形式進行線上答疑和討論，完成擴展性學習任務，引導學生進行深度對話交流，突破信息孤島。

將整個教學過程打造成以“問題與案例驅動”為主，基于混合式教學和翻轉課堂相結合的教學模式。通過有效開展線上線下、課內課外深度融合的全過程思政教學模式，及時地掌握學生學習數據如圖5所示，并根據數據科學預測學生學習趨勢，培養學生自主能力、終身學習、協同學習的意識和能力。

2.2.2 共同進步與個性發展相結合，教學方案個性化

長期以來，由于教師自身精力的局限和教學技術的短板，大多數課堂在很大程度上漠視了青年學生的個性化發展。借助計算機新技術，以數據賦能、以技術助力，能夠有效解決這一問題。

首先，在各平臺多維度、全方位地采集學生數據信息后，利用數據分析精準掌握不同專業、不同學生的學習能力、興趣愛好、性格特點及知識積累情況，幫助教師更精準地制定思政教學目標和方案。課程學習平臺針對學生線上學習課程的頻率和學習歷史，利用推薦系統預測學生可能感興趣的課程，為其提供有針對性的個性化學習資源，推動大數據精準供給。在此基礎上，教師通過對優質資源賦予更高權重，增強推送力度，確保學習內容既與學生的需求相統一，又與整體思政教育目標保持一致。

其次，利用數據科學實施分級教學，驅動思政教育教學改革創新。如圖6所示，為本學期某教學班次中經過數據分析將全班學生進行分班的情況。針對不同分班，課堂推送的實訓任務的難度和數量都有所不同，真正做到因材施教，讓學生在學習過程中找到學習自信和學習目標，激發其熱愛學習和善于學習的品質。

2.2.3 顯性教育與隱性教育相結合，教學資源數字化

通過建立學生專屬的多維度畫像，精準推送教學資料，形成專業技術與思政教育的知識網絡體系，培養學生的自主學習和深度學習習慣。整合思政教育中的各類資源，并對其進行適應數字化轉型的信息化改造，針對學生專業需求和學習基礎特點，應用電子書籍、在線課程、仿真實驗、微視頻等多種教學形式，結合第二課堂、競賽活動、課外實踐、基層調研、主題講座等活動載體，充分推動學生思想政治教育向縱深發展。將各類思政元素以文字、圖片、二維碼等多種媒體形式，通過自媒體、公眾號、社交平臺等新媒體發布，將思政案例隱性融入教學中。

傳統教學場景局限于教室、實驗室等現實環境，而虛擬仿真技術則打破了傳統教學在時間和空間上的限制，幫助學生在實際應用場景中驗證知識、探索真理，提高實踐創新能力。依托VR、AR、MR創設虛擬智能教學場景，如圖7所示，將單一、枯燥的教學轉變為生動、多維的沉浸式教學體驗。通過整合道德體驗和角色認知等思政元素，增強學生的場景互動和感知，從而豐富他們的學習體驗，提升學生對問題的深入感知和思考，營造多樣化、立體化、生活化的學習氛圍。

2.3考核評價體系完善

作為思想政治教育的重要環節，科學的考核評估有助于把握思想政治教育現狀、準確評價思政教育成效，并切實推進思政教育的穩定、健康發展。大數據技術能夠全面采集和持續收集數據，以精確描繪思想政治課程的全貌及其發展動態，促進評價體系從依賴經驗向科學化轉變。

首先，在課程評價方面，更加關注情感、知識、能力和思維的多維度評價，評價方式包括形成性評價、自主性評價（學生自評與同伴互評） 和終結性評價，其中終結性考試在總評成績中應占有10%左右的比例。形成性評價包括學習過程數據和案例研討評價，學習過程數據主要表現為平時學習的效率分、測評分數等，并按一定比例計入成績。其中，學生學習效率=log（實訓總得分/實訓總耗時），效率分=（學生學習效率/課堂學生最高學習效率）×分值。由于包含了課堂其他學生的學習數據，這會在一定程度上激發學生的競爭意識，提高成就感，從而喚醒自覺。通過組內同伴和組間同伴對學生在案例研討、主題任務等方面的評價，以評促學，引導學生建立終身成長的思維意識。

其次，在綜合評價方面，結合各平臺采集的學生數據，利用學員大數據可視化平臺（如圖8） 進行直觀展示。將學生各類學科成績變化趨勢、在校日常時間安排、各項能力態勢圖、成果與榮譽成績以及綜合評價的數據規律圖表化，形成關于學生個人的動態多維畫像，便于精準實施思政教育以及個性化方案的制定和調整，實現整個思政教育閉環反饋。同時，任課教師和管理部門應根據分析預測的學生狀態，對可能發生問題的學生進行關注和預警，將不良勢頭消滅在萌芽之中。

3結束語

基于新媒體、新技術和新平臺的思政教育變革創新，重塑了精準思政教育的教學場景、教學內容和教學方式，打破了傳統思政教育的單方面輸出，將其轉變為一場數字化、智能化和虛擬化的雙向參與活動，為思想政治教育的長期穩定發展提供了堅實的技術助力。然而，新技術賦能思政教育的研究仍然存在許多阻礙，例如軍校單位數據的保密性以及各平臺數據結構的不一致性等，都是當前困擾和制約思政教育技術變革的問題。但相信隨著技術的不斷發展，其與思政教育的融合研究和實踐必將趨于穩定和成熟。