基于词云分析技术的课程思政评价探索

王 郢 方癸椒

“在课程思政推进实施过程中，课程评价是重要一环，也是目前课程思政全面实施中学校和教师最为困惑和亟待解决的问题。”[1]评价成为制约课程思政教学实践发展的瓶颈，究其原因在于课程思政具有隐教性特征。“隐性教育的效果在受教育者的显意识中并不明确，但它很可能进入了受教育者的潜意识甚至无意识中。”[2]而评价总是依赖于外显的行为及其变化，这种教育结果内隐性与评价外显观测性的矛盾成为课程思政评价痛点所在。因此，评价的关键就在于剥离教育结果的外衣，利用各种技术将学生的态度显现出来。词云分析技术能够通过对学生的观点、言论等文本性材料的捕捉，了解学生在学习过程中的情感体验，对这些情感体验的内容、变化和程度进行刻画，进而解决课程思政评价“内隐外显的矛盾”。

一、词云技术的内涵和功能符合课程思政评价的需求

课程思政在宏观上是一种教育观，在微观上是一种教学方法论[3]，其教学特征决定了课程思政评价的材料搜集应该注重突出“痕迹性”[4]。如何呈现态度的痕迹？即时性的情感体验是关键。如何捕捉即时性的情感体验？观点表达是有力的载体。词云技术立足于话语分析，能够很好地捕捉海量言论表达中的关键性观点，进而提炼出即时性的情感体验，为课程思政评价采集痕迹性证据提供抓手。

（一）词云技术的基本内涵

词云技术是指使用计算机语言对文本符号进行智能化标记抓取、归类统计、统计刻画等的技术手段，其可以借助Python、NVivo 等常见分析软件，分析海量文字中的关键性问题，捕捉其中的内容。这种技术被广泛运用于对语言陈述和观点表达的分析之中。在使用过程中，根据研究者的研究设计，运用该技术能够帮助研究者在基本分词和组群的基础上，对学生在课堂上的语言表达进行话语分析，提炼观点和关键词[5]。可以说词云技术既解决了情感体验的证据化采集难题，又解决了言论的观点性梳理难题。它搭建起了定性与定量的桥梁，具有观点定性、刻画定量、结果可视等特征，能够很好地将内隐的态度外显出来，切合课程思政的评价需求。

（二）词云技术的主要功能： 及时捕捉需要外化表达的内隐态度

教育部2020年印发《高等学校课程思政建设指导纲要》，提出要“把思想政治教育贯穿人才培养体系，全面推进高校课程思政建设”。高校思想政治教育的目的是使受教育者形成正确的态度或者转变其错误态度。从这一角度来看，课程思政实质上是指向情感价值观的态度教育。

态度具有内隐性，它“是个体对特定对象以一定方式做出反应时所持的评价性的、较稳定的内部心理倾向”，“是一种尚未表现于外的内心历程或潜在的心理状态”。学者章志光总结了心理学界对态度成分的三种主流说法，发现无论哪种说法都肯定“情感倾向是态度的基本特征”[6]。因此，要想测量态度就必须关注“情感”这一指标。

课程思政评价需要将内隐的态度外显出来。课程思政的本质是以课程为载体实现情感态度和价值观的塑造，其评价的一个主体应该是课程。课程评价过程实质上是一个确定课程与教学计划实际达到教育目标程度的过程，体现在课程思政上就是看见态度教育的效果，即是否形成了稳定的态度，捕捉到“情感”这一指标并将其量化。

态度内隐性和评价外显性之间的矛盾制约了课程思政效果评价。其中的关键痛点在于内隐的态度如何才能外在表现出来，外在表现出来的态度如何能够被及时捕捉到，及时捕捉到的态度如何以可见的方式呈现出来。在课程思政评价过程中，因为课堂时间和空间的限制，教师很难在课堂上观察到学生的直接行动，更倾向于观察和学生行为相关的“语言行为表现”，如通过语言表达或文字的形式让学生就自己的想法、情感及行为倾向做自我陈述。

而词云分析可以通过捕捉观点将态度外显出来，有效解决后两个问题，是辅助课程思政评价的良好工具。在态度捕捉上，词云技术通过对学生言论观点的抓取，捕捉学生外显的态度，并将其转化为文字符号，为下一步词云分析提供原材料；在态度可视化呈现上，词云技术中的词云分析功能能够有效提炼和概括学生语言陈述和观点表达的核心词句，并使其可视化，把抓取到的关键词以云图、统计图等定量刻画方式呈现出来。

此外，词云技术因为能够定量、生动刻画学生的即时情感体验，可以在合理设置开放性问题的前提下，充当学生课前、课中、课后，学前、学中、学后的情感体验采集工具。

二、词云技术在课程思政评价中的应用场景

词云和词频图表都是基于词云技术的数据可视化表达方式，是在分词基础上设计并实现的将文本数据中的高频词汇提取并以高效、新颖、有趣的方式呈现给阅读者的一种数据可视化工具。词云图中文字的大小反映该词组的词频，间接说明公众所关注的热点和主题，是数据展示的重要方式[7]。在具体的课程思政评价实践中，词云/词频可以用于分析和评价学生在课程思政内容所营造的情境中的情感体验。

情感体验是态度形成的关键一环，其难点在于情感具有内隐性，难以通过行为观察的方式得到数据。情感又具有表达性，而在人的言行举止、语言和观点中又蕴含着丰富的情感表达。因此，在评价实践中，通过对学生语言文字中的观点和情感进行抓取和分析，能够直观呈现学生在课程思政教学中的情感体验。

此外，态度的形成并非一时，需要经历一个漫长的过程。在社会心理学领域，美国学者凯尔曼从认知角度研究了态度形成的过程，认为态度的形成需要经历服从、同化及内化三个阶段，只有在内化阶段，个体的内心才真正发生变化，将新观点、情感纳入自己的价值体系，但不是所有的态度都能完成这一过程。在课程思政评价实践中要判断学生态度是否形成，不能仅局限于某一课程环节，而要放眼整个教学过程。

在教育评价领域的诸多评价模式中，CIPP（决策导向）评价模式既包含了对教师教学设计和教学行为的评价，又包含了对学生学习过程和学习效果的评价，贯穿课程实施的全过程。它由背景评价、输入评价、过程评价和结果评价四部分组成。背景评价是了解评价对象的整个状况；输入评价是分析方案实施的环境、条件及可利用资源；过程评价是对方案实施情况不断加以检查，向实施者不断提出反馈信息；结果评价是利用搜集到的各方面资料，通过定性和定量分析来衡量方案的效果。因此，基于态度形成的长时性特点以及情感体验的外显性需求，在课程思政评价中可以将CIPP 评价模式与词云分析技术相结合，采用CIPP 评价模式指导评价过程设计，将词云分析技术运用在课前、课中、课后各环节，采集和分析学生各阶段的情感体验，把学生内隐的态度外显出来，辅助实现各阶段的评价目标。

在“江汉关与国际关税主权”一课中，授课教师以参观通商口岸租借博物馆的活动形式，为学生讲解关税主权，带领学生了解江汉关的国际经济贸易和国际金融服务情况，感受中国海关的发展，并在课程中融入“关税主权也是国家主权的一部分”“青年自当自强”等思政教育内容，让学生了解半殖民地半封建社会时期我国关税主权被殖民者侵占的屈辱历史，激发其爱国情怀。

根据CIPP 模式的要求，笔者确立了各个维度的评价目标及评价方法（见表1），其中词云分析技术主要运用在课前背景评价和过程评价两个环节。在实践教学开始之前和结束之后，笔者通过“学习通”终端请学生书写自身的感受，捕捉学生不同阶段的态度。在课堂开始之前，通过提问学生“你预想中的江汉关是什么样子的？”明确学生对通商口岸的初始情感状态；在课堂结束之后，通过提问学生“参观江汉关时，你印象最深刻的是什么？”来搜集学生的后续情感状态。

表1 “江汉关与国际关税主权”课程CIPP 评价方案

利用词云分析技术，提取学生“第二课堂”教学前后书写感受时运用的高频词、关键词形成词云图，使之可视化。经分析发现，学生课程前后的情感体验围绕对“历史”的感知这一主线发生了明显的变化。在课程开始之前，学生对于江汉关这一通商口岸的情感是从旁观者视角感叹历史的“甘苦”“曲折”“尝之者识”“履之者知”。这些观点和教科书内容重叠，证明虽然学生在以往的学习中对于中国封建社会时期的屈辱史有所认识，但这种认识与教科书的叙述语句一致，表现出明显的“服从”和“接受”倾向，缺乏主观的认同。而在课程结束之后，学生对江汉关感受的表达中出现了“我们”“时代”“发展”“人民”等具有主观责任的词汇，表现出学生将外界赋予的体验与自身的认识相结合的倾向，生发出了国家责任感。

三、词云技术运用的不足

词云技术之所以能够运用于课程思政评价，其背后的学理假设是承认观点性言论，是课程思政评价的重要载体，能够折射出学生思想和价值观的发展。而观点言论能够承载思政结果，其中的逻辑线索则在于从观点到态度的层层扩大的圈层结构：言语表达的观点是体验感悟的外化，体验感悟的经历是情感形成的必经阶段，情感是态度的三大组成部分之一。词云技术通过捕捉言语中的观点符号，进而对学生的情感进行刻画，实现对学生定性观点的量化转化，并最终以关键词词云图、词频统计图表等方式表达出来，通过统计关键词的数量及变化来捕捉思政教育的效果。

当然，词云技术本身只是一种技术，并不具备价值判断功能。使用词云技术对课程思政效果进行评价依赖于相关人员对专业课程中所蕴含思政目标的深刻理解、对词云统计结果的精准解读和对教育规律的熟练把握。在目前的实践中可以发现，词云技术运用于课程思政评价仍然存在着两大制约因素。其一是数据采集对象渠道的制约，语言和文本是主要的途径；其二是数据解读理论的制约，从可视刻画角度来解读思政效果仍然以主观经验判断为主，缺乏丰富的理论支撑。

态度理论认为态度形成的终极目标是行为改变，而词云技术停留在文本提炼和解读上，缺乏思政教育效果的“最后一公里”，换言之，仅仅依赖于文本的提炼，教育者并不能够确定在真实情境中学生是否会如设想的那样表现出特定行为，即所谓“言行一致”或“言行不一”。这些最终外化成行为的表现难以从语言表达中看见和确认。因此，后续课程思政评价需要将词云分析和其他的评价方式相结合，进而形成完善的课程思政评价体系。