石丽娟
关键词:灰色模型;课程思政建设;发展态势预测
中图分类号:TP311 文献标识码:A
文章编号:1009-3044(2024)03-0128-05
0 引言
课程思政自2014年上海市委、市政府提出以来,2020年教育部印发《高等学校课程思政建设指导纲要》的通知,从认识缘起、深化、成型,到各高校形成全员、全方位、全过程的育人体系,近几年形成了一系列课程思政建设成果,关于课程思政考核评价体系的有效性研究还处于探索阶段,关于课程思政建设成效成为学术界研究的热点问题。主要体现在:1) 对课程思政教学主体进行评价,包含学生、授课教师、教学督导、教学专家等评价主体[1-2];2) 对所讲授不同类别课程的课程思政评价体系[3-5];3) 课程思政标准化评价体系[6-8];现有课程思政的评价理念注重总结性和形成性相结合,均有优势和特点,但也存在有评价标准和评价内容互不相同,无法进行横向比较的问题,本文拟应用数学模型的方式评估课程思政成效,通过数据定量分析监督课程思政建设过程,从而控制课程思政质量向好,推动课程思政进一步改革。
课程思政建设是一项系统工程,该系统是一系列因素相互交织多重作用的结果,目前存在元素(参数)信息、结构信息、边界信息、运行行为信息不完全的情况,即有部分信息已知、部分信息未知的不确定性,本文选用灰色系统理论通过对已知信息的生成开发,提取有价值的信息,实现对系统运行行为、演化规律的正确描述。GM(1,1) 模型是灰色预测理论的重要内容,它具有灰指数规律的序列有较高的拟合和预测精度。课程思政建设工程可以被视为广义能量系统,能量的存储与释放一般遵循指数规律,能量的释放影响着系统的外在行为特征,最终反映在观测出的数据上,政策导向性文件的贯彻执行伴随着成果转化周期,表现出时滞性;课程思政过程也具有时滞性,即在课程育人至受教育者自觉到社会主义核心价值观的科学性和真理性,并在意志和行为中得到实现,这一较长时间的传导过程,也有明显的时滞效应,因此需要将时滞特征考虑进GM模型的建模过程。陈兴怡[9]针对GM(1,1)模型未能反映系统时滞效应的问题,根据实际应用的需要,利用灰色建模思想构建了含时滞参数τ 的灰色GM(1,1,Y)模型, 并研究了该模型的建模机理、建模过程,给出参数估计方法。李翀[10]针对带有时滞效应的小样本数据序列的预测建模问题, 考虑系统时滞的动态变化效应,将GM(1,1|τ,r)模型的静态时滞参数推广为时变时滞函数,设计出非整数时滞取值区间对应的时变时滞参数表达式.提出以灰关联理论为基础的时变时滞函数的参数优化方法。罗党[11]鉴于时滞效应的长期性,提出时滞积累效应的GM(1,1)模型,将模型应用于河南省南阳市和信阳市的地下水资源量的模拟预测中,并通过灰色关联分析验证了模型的有效性。
课程思政建设成效与学生认知行为、教师教育教学水平、社会评价反馈等因素间存在着复杂的非线性依赖关系,具有不确定性,且数据序列呈现波动发展的形态特征。针对这种不确定性复杂系统的预测问题,多变量灰色模型GM(1,N) 包含一个系统行为变量和N-1个影响因子变量,常用于分析多个影响因子变量对系统行为变量的作用。考虑到课程思政建设已经发生,其影响效果具有延续性,动态发展会对预测期产生影响,不仅需要讨论驱动因素与系统行为的相关性,还须考虑驱动变量对系统行为的影响强度和作用时长。对此,本文从实际问题出发,深入思考驱动因素对系统行为与时间的线性关系,构建含时间趋势项的时滞多变量灰色模型 GM(1, N, t),在该模型中引入时间趋势项及时滞因果作用项,优化模型结构,并给出时滞参数的粒子群智能识别方法。
1 课程思政建设成效因素分析
1.1 人才培养中的“教授”
维度纲要指出推进课程思政建设要紧紧抓住教师队伍“主力军”、课程建设“主战场”、课堂教学“主渠道”,围绕构建高水平人才培养体系,不断完善课程思政工作体系、教学体系和内容体系[6]。故课程思政建设成效之一就是对“教”维度的评估,可以从教师、教材、课程、思政和环境等5个评估指标出发,评估教师教育教学能力、教材的内容和质量、课程体系构建、教师师德师风和课堂中价值引领、学校组织实施和条件保障等方面的满意度。
1.2 人才培养中的“学习”维度
落实立德树人根本任务,必须将价值塑造、知识传授和能力培养三者融为一体、不可割裂,全面推进课程思政建设就是要帮助学生塑造正确的世界观、人生观、价值观,观测学生是否掌握了知识、学会了技能、塑造了品格等[7],可以从知识掌握、能力培养和价值塑造3个评估指标出发,评估学生的专业素质、个体人格特征和社会性发展,具体有专业知识理解与运用能力、专业技能的熟练程度、对学科专业价值的认知、专业理想和专业操守、对学科专业的忠诚度;学生表现出的学习兴趣与态度、合作学习、团队意识、自我认知与自我价值感;还包括社会责任感、法制观念、道德品质、国家认同、文化认同等。
1.3 社会评价反馈维度
人才培养质量的优劣是经由社会检验的,组织和社会是否因课程思政建设而获得有价值的收益,用人单位的评价反馈可以体现“育人效果”是否得以实现[7]。这个维度的评估从育人成果、社会责任、公民素养和政治认同几个指标出发,测量学生是不是企业和社会所需的人才、学生是否勇于承担社会责任、学生是否实践社会主义核心价值观和具备优良品格,以及学生对中国特色社会主义的信仰和信心是否坚定。具体评价指标体系如表1所示。
1.4 数据来源
为有效开展研究,本文界定研究对象为本科高校,选取了河南省公办一本、二本、民办本科、高职本科9所高校作为观测对象,通過给学生、教师发放调查问卷的形式,提取相关指标属性值;开展访企拓岗活动与企业进行访谈,收集相关数据;爬虫教育厅网站关于课程思政样板课、课程思政教学团队、课程思政教学示范中心、课程思政教学研究等思政项目数量;与高校招生就业处搜集各高校考研和就业情况。
2 灰建模模型构建
本部分首先运用灰色关联聚类模型从教授、学习、社会反馈三个方面对因素进行综合量化评估。其次,构建含时间趋势项的时滞多变量灰色模型 GM(1,N, t)对课程思政建设发展态势进行预测。
2.1 灰色关联聚类模型
灰色聚类是根据灰色关联矩阵将所考察的观测指标划分成若干个可定义类别的方法[20]。在课程思政建设实际问题中,每个观测对象具有许多个特征指标,难以进行准确的分类,比如教育对象究竟属于哪一类人才往往难以界定。灰色关联聚类主要用于同类因素的归并,以使复杂系统简化,本文通过灰色关联聚类,将考察许多因素中有若干个因素大体上属于同一类,使用这些因素的综合平均指标或其中的某一因素来代表这若干个因素而使信息不受严重损失,删减系统变量。使得在进行大面积调研之前,减少不必要的数据搜集,节省时间和经费。
定义1:设有n个观测对象,每个对象观测m个不同的属性指标,得到序列如下:
3 模型验证及发展态势分析
在课程思政建设成效实际问题中,最终的人才培养质量的量化用具体的学生成绩来表示,通过调查问卷、招生就业处成绩单收集并取均值;师资队伍建设是高校教学质量的保证,教师数量是可量化的首要指标;思政项目的开展是课程思政建设作用最活跃的一部分,它关系课程思政成效正向增长的规模、速度和结构,也是实现课程思政建设的重要手段。收集和整理数据如表4所示,思政项目含思政专项和课程思政项目,数据具有小样本数据集的特征。
下面以学生成绩序列X1(0)为系统特征序列,以教师数量序列X2(0)、思政项目序列X3(0)为影响因素序列,针对表4数据分别建立传统GM(1,N) 模型和多变量时滞GM(1,N,t) 模型,做误差比较,具体如表5所示,并对2023—2025年3年的学生成绩做进一步预测,以分析课程思政建设成效的发展态势。
为了避免模型在参数辨识过程中出现数据矩阵的飘逸现象,本文采用初值化[13]方法对不同特征的数据分别进行规范化处理后再建模。依据初值化后的数据和预测结果,绘制发展态势折线图如图1所示。
由图1可视化更直观地看到,课程思政建设成效已比较凸显。课程思政成效评估是整个教育流程中的重要环节,不仅可以对教育成效进行检测和评价,而且可以通过及时反馈促进教育质量的提高。
4 结论
本文针对课程思政建设成效评估和发展态势预测问题,采用灰色建模中的灰色聚类评估和多变量时滞GM(1,N,t) 模型,給出课程思政成效评估解决思路,为解决具有时滞因果关系小样本系统建模提供了有效工具。研究结果表明:高校课程思政建设中教师队伍是主力军,专业理论知识与能力正相关,课程思政建设的有效开展,确实能够提升人才培养质量,落实立德树人使命。2015年以来,我国课程思政建设成效已比较凸显。
课程思政建设成效系统性的评估方案,能够整体上把握规律,局部中强化过程,针对“课程思政”与“思政课程”同向同行,整体上把握教书育人和学生成才的基本规律,着眼于“三全育人”视域下学生培养效果的整体性评估。构建的评估模型具备评估功能、调控功能、诊断功能和指导功能。
【通联编辑:谢媛媛】