数字化转型下的计算机新技术深度赋能课程思政教育改革

关键词：大数据；课程思政；精准思政

中图分类号：G642 文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2025）03-0108-04 开放科学（资源服务） 标识码（OSID） ：

0引言

2019年，习近平总书记在向国际人工智能与教育大会致贺信中强调，“中国高度重视人工智能对教育的深刻影响，积极推动人工智能和教育深度融合，促进教育变革创新。”这一创新阐释了在数字时代利用新技术推动教育系统重塑的重要理念。高校在社会主义现代化建设的人才培养中扮演着至关重要的角色，面对科技革命和民族复兴的时代浪潮，更应努力推进以大数据为代表的新技术深度赋能课程思政建设和改革，推动构建“三全育人”大格局。

计算机技术在现代战争和部队发展中同样扮演着至关重要的角色，不仅提高了作战的效率和精确性，也推动了军事智能化、无人化和网络化的发展趋势，已成为各国军队战斗力建设的核心之一。因此，在新时代军事理念下，探索计算机基础课程思政的价值意蕴与实施策略的教学改革路径，有利于提升课程内涵，丰富教学内容，增强教学效能，在培育军校学生的健全人格、军政素质和创新能力等方面积极发挥作用，真正实现知识传授、价值引领和能力培养的有机统一。

1数字时代思政教育研究现状

近年来，高校将思想政治教育深入贯穿人才培养体系，思政教育水平得到显著提高。然而，处在“数字化、智能化、网络化”的信息化浪潮下，课程思政的研究和实践也存在一些问题。

首先，从受教育对象来看，当代大学生思想活跃，对于职业发展和人生规划有更高更全面的诉求。教育部吴岩副部长曾在教育部发布会上提到，中国高等教育进入普及化新阶段，这个阶段呈现多样化、个性化等特征，学生比以往更加注重个体的独特性。《中国智慧教育蓝皮书（2022） 》指出，中国数字化教育环境初步形成，表明学生的生活方式更加网络化、数字化，对教育的形式追求年轻化、智能化，对教育的内容追求说服力和亲和力，对教师的教导追求针对性和引领性，而传统的说教式思政教育模式则较难与学生在这些诉求上产生情感共鸣。

其次，从教育模式来看，传统的思政教育模式虽已较为成熟，但由于技术的局限性，教育内容的创新性和实施的针对性都有待加强，同时仍存在供需错位，仅依靠人的经验和直觉判断学生的思想和需求，预测学生行为规律呈现边际递减效应[1]。而以大数据、人工智能为代表的新技术深度赋能课程思政的实践做法，将为“精准思政”[2]提供有力的技术支撑。

因此，依托大数据和人工智能等新技术创新优化思政教育路径，建设全方位、系统完整的课程思政实施方案，已成为当前亟待研究和解决的问题。

2数智赋能课程思政的实施路径

大数据等新技术的普及应用对高校思政教育的运行规律、实施方式以及评估反馈[3]都产生了深刻的影响，改变了传统思政教育的建设思路和实现路径。通过新技术工具的助力，可以有效搭建教师与学生之间和谐、科学的沟通桥梁，推动形成“方案制定—内容挖掘—数据推荐—个性引导—科学评估”的精准思政教育人工智能闭环，如图1所示。

2.1课程思政内容重塑

在数字背景下，计算机基础课程的思政内容可以通过大数据、人工智能等新技术深入、广泛地挖掘与重塑[4]，以便从人文精神和科学精神的角度全面有效地提升学生的思想政治素质。

2.1.1人文精神

大学生应当深刻理解并认同祖国的悠久历史和丰富文化，这是培养和深化爱国主义情感的关键因素。教师应从弘扬家国情怀的角度深入挖掘思政元素，引导学生始终关注国家和民族的利益与发展。通过师生情感的互动和共鸣，推动学生从数据化、符号化的工具中理性突围。

例如，通过宣传推广在我国科技发展史上作出重大贡献的人物，如华罗庚、钱学森、李四光等及其事迹，树立英雄模范。借助短视频、公众号等新媒体平台挖掘时代鲜活案例，完整展现华为公司突破美国技术封锁、实现自主创新的发展历程。以契合青年思维特征、引发情感共鸣的生动案例，回应当代大学生的价值关切，强化国家战略意识与使命担当，构建智能化校园思政互动体系，形成智媒体时代育人创新矩阵[5]。

2.1.2科学精神

在数字时代背景下，人工智能商数和数字智商已成为大学生核心素养的重要组成部分。随着各类人工智能大模型的迅猛发展，人们获取信息的途径变得前所未有地便捷，这些AI工具在解决复杂问题时展现出了不同以往的效率和精确度，同时也在战场上发挥着巨大作用。因此，应引导学生用知识武装自己，通过科技实现强国强军。当然，在此背景下，同样需要重视培养学生批判质疑、勇于探究和深入思考的科学精神。

例如，在智能感知、分析决策、虚拟现实等技术已逐步广泛应用于侦查感知、无人化作战等军事领域的背景下（新增应用背景说明），既要激励学生为实现未来智能化战争胜利目标储备知识与技术，同时须引导学生批判性评估人工智能决策支持系统（AI DSS）在军事战略决策中可能引发的伦理风险和技术失控隐患。在此基础上，通过对计算机基础课程内容实施系统性考察与价值挖掘，设计形成的思政教育实施框架如表1所示。

2.2课程思政教学模式优化

传统思政教学中，课堂活动统一流水化的模式难以顾及学生个体的差异和需求。而依托大数据等新技术的新型思政教育模式能够充分优化和调整思政教育的各个环节，积极推动其在教学理念、平台、载体等方面实现技术层面的升级，形成精准、个性、灵活的思政教育模式体系[6]，提升课前自主学习、课上研讨互动和课后平台实操全过程的学习效果。从学习资源精准定制、学习过程精准滴灌和学习评价精准评估等方面，塑造精准思政环境，为教师教学和学生自学提供智慧化的新模式。

2.2.1线上与线下相结合，教学过程数据化

数据赋能的思政教育以学生大数据为支撑，因此将学习过程和日常生活的行为数据化显得尤为重要。借助学员成长基本数据管理系统（如图2） ，对学生学习、生活、行为等大数据进行采集和记录，将学生日常行为的非结构化数据加工处理为结构化的数据，进而为数据分析定制精准教育方案提供数据基础。

同时，通过教学平台对课程教学全过程进行数据采集和电子化存储。开课前，利用问卷星等平台对学生学前数据进行分析掌握，辅助教师科学制定教学计划，如图3所示。每节课前，利用智慧树、雨课堂等平台推送优质MOOC视频、课件、习题等资源，并发布课上研讨任务，引导学生自主学习思考。课上，利用智慧教学工具组织完成案例研讨及实训任务，并记录数据，如图4所示。课后，借助AI智能辅导、QQ群等形式进行线上答疑和讨论，完成扩展性学习任务，引导学生进行深度对话交流，突破信息孤岛。

将整个教学过程打造成以“问题与案例驱动”为主，基于混合式教学和翻转课堂相结合的教学模式。通过有效开展线上线下、课内课外深度融合的全过程思政教学模式，及时地掌握学生学习数据如图5所示，并根据数据科学预测学生学习趋势，培养学生自主能力、终身学习、协同学习的意识和能力。

2.2.2 共同进步与个性发展相结合，教学方案个性化

长期以来，由于教师自身精力的局限和教学技术的短板，大多数课堂在很大程度上漠视了青年学生的个性化发展。借助计算机新技术，以数据赋能、以技术助力，能够有效解决这一问题。

首先，在各平台多维度、全方位地采集学生数据信息后，利用数据分析精准掌握不同专业、不同学生的学习能力、兴趣爱好、性格特点及知识积累情况，帮助教师更精准地制定思政教学目标和方案。课程学习平台针对学生线上学习课程的频率和学习历史，利用推荐系统预测学生可能感兴趣的课程，为其提供有针对性的个性化学习资源，推动大数据精准供给。在此基础上，教师通过对优质资源赋予更高权重，增强推送力度，确保学习内容既与学生的需求相统一，又与整体思政教育目标保持一致。

其次，利用数据科学实施分级教学，驱动思政教育教学改革创新。如图6所示，为本学期某教学班次中经过数据分析将全班学生进行分班的情况。针对不同分班，课堂推送的实训任务的难度和数量都有所不同，真正做到因材施教，让学生在学习过程中找到学习自信和学习目标，激发其热爱学习和善于学习的品质。

2.2.3 显性教育与隐性教育相结合，教学资源数字化

通过建立学生专属的多维度画像，精准推送教学资料，形成专业技术与思政教育的知识网络体系，培养学生的自主学习和深度学习习惯。整合思政教育中的各类资源，并对其进行适应数字化转型的信息化改造，针对学生专业需求和学习基础特点，应用电子书籍、在线课程、仿真实验、微视频等多种教学形式，结合第二课堂、竞赛活动、课外实践、基层调研、主题讲座等活动载体，充分推动学生思想政治教育向纵深发展。将各类思政元素以文字、图片、二维码等多种媒体形式，通过自媒体、公众号、社交平台等新媒体发布，将思政案例隐性融入教学中。

传统教学场景局限于教室、实验室等现实环境，而虚拟仿真技术则打破了传统教学在时间和空间上的限制，帮助学生在实际应用场景中验证知识、探索真理，提高实践创新能力。依托VR、AR、MR创设虚拟智能教学场景，如图7所示，将单一、枯燥的教学转变为生动、多维的沉浸式教学体验。通过整合道德体验和角色认知等思政元素，增强学生的场景互动和感知，从而丰富他们的学习体验，提升学生对问题的深入感知和思考，营造多样化、立体化、生活化的学习氛围。

2.3考核评价体系完善

作为思想政治教育的重要环节，科学的考核评估有助于把握思想政治教育现状、准确评价思政教育成效，并切实推进思政教育的稳定、健康发展。大数据技术能够全面采集和持续收集数据，以精确描绘思想政治课程的全貌及其发展动态，促进评价体系从依赖经验向科学化转变。

首先，在课程评价方面，更加关注情感、知识、能力和思维的多维度评价，评价方式包括形成性评价、自主性评价（学生自评与同伴互评） 和终结性评价，其中终结性考试在总评成绩中应占有10%左右的比例。形成性评价包括学习过程数据和案例研讨评价，学习过程数据主要表现为平时学习的效率分、测评分数等，并按一定比例计入成绩。其中，学生学习效率=log（实训总得分/实训总耗时），效率分=（学生学习效率/课堂学生最高学习效率）×分值。由于包含了课堂其他学生的学习数据，这会在一定程度上激发学生的竞争意识，提高成就感，从而唤醒自觉。通过组内同伴和组间同伴对学生在案例研讨、主题任务等方面的评价，以评促学，引导学生建立终身成长的思维意识。

其次，在综合评价方面，结合各平台采集的学生数据，利用学员大数据可视化平台（如图8） 进行直观展示。将学生各类学科成绩变化趋势、在校日常时间安排、各项能力态势图、成果与荣誉成绩以及综合评价的数据规律图表化，形成关于学生个人的动态多维画像，便于精准实施思政教育以及个性化方案的制定和调整，实现整个思政教育闭环反馈。同时，任课教师和管理部门应根据分析预测的学生状态，对可能发生问题的学生进行关注和预警，将不良势头消灭在萌芽之中。

3结束语

基于新媒体、新技术和新平台的思政教育变革创新，重塑了精准思政教育的教学场景、教学内容和教学方式，打破了传统思政教育的单方面输出，将其转变为一场数字化、智能化和虚拟化的双向参与活动，为思想政治教育的长期稳定发展提供了坚实的技术助力。然而，新技术赋能思政教育的研究仍然存在许多阻碍，例如军校单位数据的保密性以及各平台数据结构的不一致性等，都是当前困扰和制约思政教育技术变革的问题。但相信随着技术的不断发展，其与思政教育的融合研究和实践必将趋于稳定和成熟。