面向课程思政的师情、学情、课情、行情分析

于卫红，张兴娜，谭敏

(大连海事大学 航运经济与管理学院,辽宁 大连 116026)

一、引言

课程思政是有效发挥课堂育人主渠道作用，构建全员、全课程育人格局的必然选择[1]。近年来，课程思政已逐渐成为高等教育教学的新常态，但教学实践中仍存在如下问题：从教师的角度，仍有部分教师存在课程思政意识淡薄、课程思政能力不足[2]、教育情怀欠缺等问题，难以提升课程思政教学的温度。从课程的角度，课程的思想政治教育资源开发不足[3]，难以科学、合理地挖掘出专业课程中的思政元素[4]，专业知识与思政教育的融合思路不够开阔和清晰，难以拓宽课程思政教学的广度。从学生的角度，如何调动学生课堂参与的主动性、积极性一直是课程教学的难点问题[5]，学生主体意识薄弱，难以达到课程思政教学的深度。从行业的角度，专业教育与行业需求脱节现象一直存在，课程教学常常落后于行业发展，人才培养的结构与标准不适应社会、行业、职业的需要[6]，难以提高课程思政教学的远度。

很多学者认为，可以将PDCA质量管理理论应用到提升人才培养质量与课程思政的研究与实践中。PDCA是最初由美国质量管理专家Shewhart提出的质量管理理论，该理论将工作过程依次分为计划(Plan)、执行(Do)、检查(Check)和改进(Action)四个阶段，其核心理念是在不断发现问题和解决问题的循环过程中，使研究对象的质量得以持续提升[7]。李运山等[8]指出，教学质量系统的形成是一个循序渐进的过程，应符合PDCA质量改进螺旋递进规律；蒋宗礼[9]认为，课程思政要以课程为基础，要保证课程教学的高质量、高水平，体现质量控制的PDCA循环；方潜生等[10]指出，为有效解决当前高校面临的种种教学质量问题，可构建PDCA管理循环，明确问题，分析问题成因，并设计解决方案。根据PDCA质量管理法则，分析现状并从中发现问题是质量改进的首要环节。课程思政建设作为一项质量工程，也应从教师、学生、课程、行业四个维度出发，全面分析师情、学情、课情和行情，通过分析加深对课程思政内涵的理解,定位影响课程思政教学实践的主要原因，进而采取有效措施挖掘专业课程中的思政元素、优化课程设计、提升课程育人质量。鉴于此，本文提出面向课程思政的师情、学情、课情、行情四维分析框架，并探索了数理统计、文本挖掘等技术在分析过程中的应用。

二、师情、学情、课情、行情四维分析框架

(一)教师、学生、专业课程、行业与课程思政的关系

教师、学生、课程与行业是科学规划课程思政教学活动的主要分析对象，这些分析对象与课程思政教学活动的关系如图1所示。

图1 教师、学生、课程、行业与课程思政教学活动的关系

1.教师

教师是课程思政的设计者、组织者和主导者。教师以德立身、以德立学、以德施教是课程思政的前提。

2.学生

学生不仅仅是简单的受教育者，更是课程思政教学活动的能动者、直接感受者和受益者。遵循学生成长规律，充分发挥学生的主观能动性是提升课程育人效果的关键。

3.课程

课程是人才培养的核心要素，尽管它面对的是教育的微观问题，但解决的却是教育最根本的问题[11]。充分挖掘课程中蕴含的思政元素、实现课程工具理性和价值理性的统一是课程思政的内涵。

4.行业

行业是影响课程教学的外部环境。行业发展趋势和人才需求是课程教学改革的主要依据。行业责任、行业文化、行业素养等也是课程思政教育的重要元素。

(二)师情、学情、课情、行情四维分析的数据收集及分析内容

对师情、学情、课情、行情的全面分析应以原始数据为依据，使用大数据思维构建分析模型并利用各种分析技术提取出有价值的信息，让无声的数据变成课程教学活动中富有教育意义和感染力的元素。本文对师情、学情、课情、行情四维分析应收集的主要数据和重点分析内容进行了规划，如表1所示。

表1 师情、学情、课情、行情四维分析应收集的主要数据和重点分析内容

1.师情分析

师情分析的主要目的是构筑师德师风警戒线，提升教师课程思政的意识与能力，帮助教师创新课程思政的方法路径。为了起到师德失范警示作用，应收集大量的师德失范案例以及师德师风建设的政策文件，使用文本特征提取算法，挖掘出师德失范警示特征；为了正确地评估自我及同行的课程思政意识与能力，可以设计问卷进行调研，并通过对调查问卷的分析找短板、找差距；为了了解优秀教师的课程思政策略和方法，可以从知网上爬取与课程思政相关的教研论文，使用主题建模算法，对课程思政方法进行归类汇总。

2.学情分析

学情分析的主要目的是掌握学生的最近发展区，发现学生在课程学习中的共性问题和个性问题。为了掌握学生的学业基础，可以从教务系统中提取学生的学业成绩，使用数理统计的方法对成绩的集中趋势(平均数、中位数、众数等)、离散趋势(方差、标准差、极差等)及异常值等进行分析；为了及时发现学生的异常行为，可以鼓励学生提交学习日报(或周报)信息采集表，并使用行为模式挖掘算法，掌握学生在课程学习过程中规律性的行为、偶然性的行为和异常行为；为了洞悉学生的学习兴趣及心理特征，可以设置一些开放式问题让学生按自己的意愿回答，并使用情感分析、文本相似度计算等算法对回答结果进行文本挖掘，根据挖掘结果有针对性地对学生进行学习兴趣引导和激发；同时，青年学生是网络媒体中最活跃的群体，一些热点舆情事件常会对学生的思想和行为产生冲击，也应及时地采集热点舆情信息，使用文本挖掘技术分析热议话题下学生的情感倾向、研判舆情对教学的影响，从而结合时事有针对性地引导学生。

3.课情分析

课情分析的主要数据包括本门课程以及前修、后续课程的教学大纲，相似课程的课程思政设计案例。使用关联分析、相似检验等算法对教学大纲进行挖掘，从而厘清相关课程间的前修后续关系，避免课程内容重复，设计、调整好课程的整体脉络。通过对相似课程的课程思政案例的文本挖掘，可以提取出优秀的课程思政设计的主题特征，在此基础上对标优秀、集成经验。

4.行情分析

行情分析的主要目的是从产学深度融合的角度出发，根据行业的发展动态及对人才的需求，优化课程内容及教学模式，同时将职业理想和职业道德教育融入课程设计中。行情分析的主要数据包括用人单位的招聘信息、行业的动态新闻等。使用共现词挖掘算法，从招聘文本中挖掘出与“技术”“能力”“素质”等频繁共现的词，可以分析出行业对人才的技术、能力、素质的需求；使用文本聚类、关键信息提取等算法，可以从行业动态新闻中挖掘出行业的前沿思想和技术并预测行业的发展趋势。行情分析的结果有利于更好地立足行业与国情进行课程供给侧改革，并将创新精神、服务意识等思政元素有机融入课程设计中。

三、分析实例

近年来，大连海事大学电子商务专业信息流类课程(“Java设计模式”“Java Web”“Android App开发”等)在课程思政建设中进行了大量的相关数据的收集和分析工作。限于篇幅，本文仅介绍与学情、行情分析相关的部分实例。

(一)学情分析——学生编程兴趣的调查与分析

长期以来，历届都有部分学生对Java开发系列课程存在畏难情绪，也有部分学生对编程缺乏兴趣。为了解学生对编程的看法和感受，利用课程QQ群发布学习周报等信息收集表，在信息收集表中设置一些开放性问题，如本周学习小结、本周课程学习感悟、下周学习计划等，然后使用文本挖掘技术对学生的回答进行分析，从而了解学生学习Java开发系列课程的兴趣和热情，以及在学习过程中存在的共性和个性问题。

如，在某份收集表中设置了以下两个开放性问题：

04 “诗情画意只在阑干外，雨露天低生爽气，一片吴山越水”。想象一下编程的意境，或喜或悲，或痛或乐。你能用一句诗或一句话分享你编程时的感受吗？

05 在你学编程的过程中，你认为哪些知识点能体现出中国的传统文化？请说出你的感悟。

题目04主要用于分析学生对编程的兴趣，大多数学生用古诗表达了自己编程时的感受，如表2所示。

表2 学生对题目04的回答

可以对题目04的学生回答进行文本情感倾向分析，从而挖掘出学生的学习兴趣和心理特征。在Java语言环境下，调用百度情感分析API接口，返回JSON格式的情感分析结果，如下所示：

上述分析结果表明，“山重水复疑无路,柳暗花明又一村”的情感倾向偏正向，则可以认为这样回答的学生对编程的兴趣或感受为正向。根据所有学生对题目04的回答进行情感倾向分析，结果显示，对于Java编程的感受，60%是正向的，29%是负向的，11%是中性的。因此，在授课过程中，应多和缺乏编程兴趣的学生沟通，尊重学生个体差异，因材施教，通过设计分层作业等方式激发学生的学习信心和成就感。

(二)学情分析——分析学生对知识点的领悟程度

题目05主要用于分析学生对知识点的领悟。收集到的学生的回答如表3所示。

表3 学生对题目05的回答

将所有学生对题目05的回答进行中文分词后，对一些重要的词语进行标注，比如将词语“抽象”标注为“知识点”,将“九九归一”标注为“传统文化”，然后将标注为“知识点”的词语和标注为“传统文化”的词语进行关联分析，部分结果如图2所示。

图2 课程知识点与传统文化的关联

图2所示的课程知识点与中国传统文化的关联关系来自于学生对所学知识的领悟，对这些关联关系进行筛选，其结果也可作为思政元素融入Java开发系列课程中，这也体现了课程思政设计“从学生中来，到学生中去”的思路。虽然并非所有学生对知识点的领悟都能够十分深刻透彻，但启发学生利用中国传统文化去理解和诠释Java编程中的某些知识点，这本身就是课程思政的一种体现，让学生在领悟的过程中既加深了对知识点的理解，又坚定了文化自信、提升了人文素养。

(三)行情分析——分析社会对专业人才的需求

电子商务专业学生的就业具有宽口径的优势，Java开发系列课程为电子商务专业学生从事软件开发等偏技术类工作奠定了坚实的基础。但如果高校的人才培养与行业需求不一致则会导致人才供需结构性矛盾，因此，课程教学应根据社会和行业对专业人才的需求进行供给侧改革。

本研究从前途无忧人才网中爬取了5000条与“Java开发”相关的最新的人才招聘信息。使用共现词挖掘算法从招聘信息的文本中挖掘与“了解”“熟悉”“熟练”“掌握”“精通”频繁共现的词(设定共现次数在50次以上)，挖掘结果揭示了当前企事业单位对Java开发人才在技术、技能方面的要求，如图3所示。

图3 当前企事业单位对Java开发人才在技术、技能方面的要求

根据图3所示的挖掘结果，可以在电子商务专业Java系列课程的课程设计中优化企事业单位普遍重视的面向对象、设计模式、数据结构、数据库、操作系统、Spring框架、Android等知识模块，并强化这些知识模块的实训环节，提升学生的实践能力。

使用共现词挖掘算法还可以从招聘信息的文本中挖掘与“能力”“素质”“精神”“意识”“责任”频繁共现的词，挖掘结果可以揭示出当前企事业单位对Java开发人才在综合素质上的要求，如图4所示。

图4 当前企事业单位对Java开发人才综合素质的要求

从图4可以看出，企事业单位普遍希望招聘的人才具有：团队合作能力、沟通能力、学习能力、逻辑思维能力、抗压能力。因此，可以通过课堂互动、课堂竞赛等环节，加强对学生这些综合素质的培养。

四、结语

提升课程育人质量是课程思政的主要目标，深入、细致、全面的师情、学情、课情、行情分析是课程思政的重要环节。本文在剖析教师、学生、专业课程、行业与课程思政教学活动关系的基础上，提出了师情、学情、课情、行情四维分析框架，介绍了文本挖掘等技术在具体分析中的应用。根据PDCA质量管理理论，通过分析发现问题和原因只是质量管理的初始步骤，为了推进课程思政的高质量建设，在今后的教学过程中将进一步借鉴分析结果从课程目标优化、课程内容重塑、课程教学方法变革、课程考核方式创新等方面加强课程思政的理论研究和教学实践，不断提升课程教学的温度、广度、深度和远度。