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基于大数据分析的课程思政教学设计

基于大数据分析的课程思政教学设计模式构建

（一）设计要素

学生是教学主体，教师是引导者。教师通过大数据平台的数据分

析获得关键参数，通过教学内容以及思政元素的融合，激发学生学习

的主动性，实现知识从外化到内化的转变，从而实现学习者主动构建

知识体系。因此，设计要素分别为学生、教师、大数据、思政元素、

教学内容。

（二）设计要素分析

在数据处理中，我们需要提取一些关键参数。如学生的学习需求

分析、教师的教学评价分析、教学过程分析等。

1.基于中职学生特点的学生学习需求层次分析

本杰明·布鲁姆认为：掌握学习，首先要具备必要的认知结构。

其认知领域的六个层次分别为：识记、理解、运用、分析、综合、评

价。结合中职生的岗位能力要求、基本技能要求、各类竞赛要求、学

生认知规律、学生学习能力差异性等因素，对六大层次的含义重新进

行释义，使之更加符合中职学生的特点：

（1）识记：对所获取信息的初步认知，并能够正确表述。

（2）领会：理解获取信息的内涵，能准确依照信息要求执行。

（3）运用：能够将所获取的信息运用到多个实践场景中。

（4）分析：能够针对所获信息进行独立分析。

（5）综合：能够针对所获取信息联想到已知信息，并进行融合。
（6）评价：有独立观点，能够说明所获得信息的优缺点。

2.基于中职学生特点的教师评价维度分析

基于中职学生的生源特点，通过岗位需求调研、竞赛要求，结合

我校数控专业办学条件，从基本素质、人际与团队协作能力、人格魅

力、理性思维能力、专业核心能力五大维度对学生进行考核评价。

在校学习专业知识的同时，学生的听说读写能力得到了不同程度

的锻炼，形成了基本素质；在项目式学习过程中，学生进行了不同组

别的团队协作，具备了一定的人际与团队协作能力；学习过程中疑难

点的解决形成了一定的人格魅力；通过参加各类校级技能竞赛、省市

技能竞赛、行业竞赛，规范的流程使得学生的理性思维能力得到锻炼；

通过与多家企业资深工程师、一线操作工人的交流、访谈，提取数控

专业核心能力，形成基本应用能力为主、进阶应用能力为辅的核心专

业能力框架。

因此，学生学习需求与教师评价维度的关系是：每一个评价维度

都对应了学生的六大认知层次。如基本素质，教师根据学生个体差异

对学生的评价从识记、领会、运用、分析、综合、评价依次提高。假

设A学生的基本素质是处于识记层次，也就是最低层次；B学生的基

本素质是处于评价层次。那么，A、B两位学生对课程思政的认识与

理解将是不同的。教师在教学过程中需要解决何时、何处以及何种方

式进行课程思政才能达到良好的思政效果。

3.基于教学过程的课程思政有效融合分析

思政元素融合的意义不在于形式，而在于对学生的学习动力的驱
动作用。思政元素在融合过程中，不仅融合要自然，还不能影响了教

学的正常过程，这样才能让学生更快地接纳并融入课程思政教学，保

证了学生学习思政的连续性。通过大数据平台分析可知，平时课堂上

比较沉默的学生却善于在网络上交流、提问；另一些学习主动性较好

的学生则更倾向于在教师讲解知识的基础上自己思考。因此，思政元

素的融合可以有以下几种方式：

（1）问题式

对认知水平处于识记层次的学生来说，思考往往不够深入、全面。

因此，教师在课程思政的教学设计中，可以在所讲授专业知识点的基

础上，根据可能出现的情况顺势发问，引导学生思考。

（2）交谈式

对认知水平处于领会、运用层次的学生来说，他们对专业知识已

经有了全面的了解，并能够熟练应用。因此，教师在课程思政的教学

设计中，可以采用交谈的方式引导学生发问、讨论、思考、结论。

（3）铺垫式

认知水平处于分析、综合、评价层次的学生则是专业内最高水平。

这些学生不仅掌握了专业知识，还善于在教师讲解的过程中发现新知

识，从而强化自身的知识体系。因此，教师在课程思政的教学设计中，

可以有意识地进行铺垫，让学生善于发现思政元素并展开讨论分析。

（三）设计模块分析

基于大数据的课程思政教学设计划分为课前导学、课中实施、教

学评价等几大模块。基于大数据的学生层次、教学层次、思政层次相
关数据在课前导学中分析得出并据此在不同的教学环节中适当地融

入思政元素；根据教学内容、思政元素融入的具体形式、学生学习需

求等运用教学资源与设备，从而让思政元素能够更好地促进教学目标

的达成与学生思政素养的提升。

1.课前导学分析

（1）融合需求分析

通过大数据分析学生学习层次与教师评价维度契合度，得出思政

融入层次。教师通过时事政治学习，提升思政融合能力，能够根据思

政融入层次进行教学设计。

（2）教学目标分析

教学目标是整个教