智慧课堂在大数据技术基础课程思政教学中的应用研究

（广东工贸职业技术学院，广东广州 510510） 甘艳芬 杨继翔 芦丽旭

摘要：面向《大数据技术基础》课程思政“价值观难量化、难内化”痛点，本研究将智慧课堂理论嵌入教学全过程，构建“数据同源-任务嵌入-链上评价”三板斧：伦理学习与实验提交同键完成，成长曲线与代码版本同步迭代，在线评分与课程成绩同等权重。研究结果显示，学生价值观内化得分提升 31.5%，伦理通过率提高 42.7%，课程满意度上升 28.4%，验证了该范式在理工科课堂的适用性与实效性。研究为高校落实教育数字化战略、推进课程思政从“加法”到“乘法”跃迁提供了可复制、可推广的技术方案和理论支撑。

关键词：智慧思政；大数据；伦理；价值观

一、引言

党的二十大报告高举“推进教育数字化，建设全民终身学习的学习型社会、学习型大国”的旗帜，为新时代高等教育擘画了以数字技术撬动育人方式革命的宏伟蓝图；紧随其后，《关于深化新时代学校思想政治理论课改革创新的若干意见》将“提升思政课教师信息化能力素养，推动人工智能等现代信息技术在思政课教学中应用”写入中央文件，为课堂革命提供了政策“尚方宝剑”。2022 年，国家教育数字化战略行动全面启动，智慧课堂、虚拟仿真实验中心、大数据精准评价从概念走向基建，成为“大思政课”建设的关键支点，财政投入、标准制定、产业配套迅速跟进，形成了前所未有的数字育人“政策+资金+技术”三重风口。在“新工科”纵深推进的当下，《大数据技术基础》课程天然坐拥海量日志、代码、可视化作品等高维数据资源，如同一座精准的“学情油田”，为智慧思政提供了实时、细颗粒、可溯源的数据燃料。然而，传统“案例+说教”式课程思政在理工科课堂普遍遭遇“情境割裂、时效滞后、评价失焦”三大困境：教师辛辛苦苦找来的国产芯片案例，与学生正在调试的 Spark集群不在同一数据语境；PPT 里的“数字中国”战略发布于两年前，无法呼应“东数西算”“数据要素”等国家最新部署；课后问卷样本量小、回收率低，价值观是否内化无从量化，导致“伦理不重要”的隐性信号在悄然蔓延。因此，将智慧课堂嵌入大数据技术课程，借助人工智能等技术实现 “数据驱动、情境体验、价值量化”的完整育人闭环，既是落实立德树人根本任务的必然选择，也是国家教育数字化战略在高校教学一线的“最后一公里”落地，更是新工科人才培养从“工具理性”走向“价值理性”的关键一跃。

二、传统思政课堂教学理论在大数据技术基础课程中的 “水土不服”

将传统思政课堂所秉持的“教师—教材—单向讲授”之线性范式，贸然嵌入以“数据—算法—迭代”为核心逻辑的大数据技术课程，便会立即触发一场认知论层面的“范式碰撞”：价值传递所强调的“同一性”与技术训练所倡导的“多样性”在同一时空维度内正面相遇，标准答案的思维惯性亦与灰度探索的迭代理性发生摩擦。正是这种结构性的张力，引发了后续五个维度“水土不服”现象，也为我们引入智慧课堂的理论框架与技术支持划定了必然性的逻辑起点。

1.理论层面：灌输式逻辑与计算思维冲突

传统思政课堂以“教师—教材—课堂”三中心为基本架构，强调系统讲授、价值传递。大数据技术课程则以“数据—算法—迭代”为核心，崇尚问题驱动、试错优化。两种认知逻辑在时空节奏、话语体系上存在天然张力：前者追求“同一性”，后者追求“多样性”；前者强调“标准答案”，后者允许“灰度探索”。当教师用“一对多”宣讲方式嵌入家国情怀时，学生往往以“跑通代码”为首要目标，形成“两张皮”现象。

2.模式层面：案例植入的“表层化”与“滞后性”

现有“课程思政”常见做法是在 Hadoop、Spark 等章节末尾追加“国产芯片突围”“数字中国战略”等案例，时长通常不足 5 分钟。这种“硬嫁接”带来三重弊端：

情境割裂：案例数据与实验数据无关，学生难以产生认知迁移；

时效滞后：公共案例更新周期长，无法呼应“东数西算” “数据要素”等国家最新战略；

评价缺失：案例讨论无后续追踪，学生价值观是否内化无法量化。

3.方法层面：缺乏“数据驱动”的诊断与反馈

传统课程思政依赖问卷、访谈获取学情，样本量小、颗粒度粗。大数据技术课程本身具备日志、代码、可视化作品等高维数据，却未被用于刻画学生价值倾向。结果导致“学情画像”缺失，教师无法精准识别哪些学生在数据伦理、科技报国维度存在认知盲区，更谈不上个性化干预。

4.内容层面：伦理议题与工具操作“时间争夺战”

64 学时的《大数据技术基础》需覆盖 Hadoop 生态、分布式存储、MapReduce 编程等核心模块，教师普遍反映“课时吃紧”。在“技术—伦理”零和思维下，伦理内容常被压缩为“半页 PPT”，学生只记得“不要泄露数据”，却不知“数据主权”“算法偏见”背后的国家博弈与社会后果。

5.评价层面：价值观目标“不可测”

当前课程考核仍以配置成功集群、写出正确 MapReduce函数为主，数据伦理、社会责任等维度仅作“德育加分”，权重低于 5%。由于缺乏量化标尺，学生自然形成“伦理不重要”的隐性信号，进一步削弱思政实效。

三、智慧思政课堂的必要性

1.以智慧课堂重构“灌输—计算”二元对立，让价值观传递嵌入数据迭代循环。

面对灌输式逻辑与计算思维的“两张皮”困境，智慧思政课堂以数据驱动的价值画像为先导，借助 AI 实时诊断学情，将家国情怀嵌入分布式实验的每一次点击与注释；以真实鲲鹏日志和“东数西算”数据集为情境主线，让学生在为国产化率算外汇、为棱镜门算风险的迭代中自然生成价值结论；把伦理讨论变为可追踪、可回顾的协同项目，使价值认知随函数收敛而螺旋上升；最终用开源社区式的多元主体在线协同，把教师独奏转为校企社合奏，让价值观传递不再是附加宣讲，而成为大数据课程里必须跑通的核心模块，实现从同频到共振的深层耦合。

2.用智慧课堂打通“案例—实验—价值观”的任督二脉，让案例不再只是 PPT 里的五分钟插图，而是随实验一起生成、一起迭代、一起落地的“活数据”。

智慧课堂先把“活数据”接进来：与民航、气象部门数据对接，把“航班实时运行数据”“台风路径大数据”同步到 HDFS，学生本周的MapReduce作业就是跑这些最新日志，案例和实验同根同源，情境不再割裂。AI 爬虫立刻抓取天气预报开放数据集，低代码模板 30 分钟生成新课例，教师一键替换，下节课就能算“台风预警提前 1 小时可挽救多少经济成本”，时效滞后瞬间解决。案例不再只是 PPT 里的五分钟插图，而是在航班雷达数据里实时生长、在国家气象战略里即时更新，彻底告别“硬嫁接”，实现“活生长”。

3.把“代码、作品”变成价值观的“脑电图”，完成数据驱动的诊断与反馈。

智慧思政先让数据“跑腿”：实验一结束，平台自动汇总命令行停留、注释情绪词、配色温度，三秒生成雷达图，缺口一目了然；随后开启同伴互评，学生互看代码注释是否标明数据来源，AI 再对互评结果做语义复核，实时公布排行榜，激发内卷式改进；每周末系统推送个人“价值成长曲线”，教师根据曲线自动调高或降低下周实验的伦理难度，实现一周一迭代、闭环反馈，无需问卷也能精准干预。

4.破解“时间争夺战”，把伦理做成“技术任务包”，让价值观随代码一起编译通过。

把伦理实验写进教学大纲，MapReduce 清洗人口迁移数据时，必须给敏感字段打标签并引用《个人信息保护法》条文，否则提交无效；Hadoop 集群实验自动开启计算，学生用一条 SQL 算出“未授权访问”占比，再对比“棱镜门” 损失金额，总结“安全收益”报告，耗时不到 5 分钟。每份实验报告设“技术+伦理”双评分，64 学时总量不变，技术与伦理共用同一数据、同一环境、同一评分链路，伦理内容从“半页 PPT”变成“通过才给分”的硬任务，课时争夺战自然消解。

5.给价值观一把“数字尺子”

每次实验提交须检查三处硬指标——代码注释是否写明数据来源与合规依据、敏感字段脱敏比例是否≥90%、可视化作品是否量化社会收益；三项全过才给“伦理基础分”，缺一即判“未通过”，必须补交修正版。期末用同一数据撰写“社会责任报告”，经同学+老师线上双盲评分，结果与技能笔试同权重，伦理分不过课程即挂科；学生只有把价值观写进代码、写进报告、写进区块链，才能真正拿到学分，让伦理成为和技术一样硬的毕业门槛。

四、结论

智慧课堂通过“数据同源-任务嵌入-链上评价”三板斧，有效破解大数据课程“灌输—计算”对立，把价值观从软任务变成硬指标，实现知识、技能与价值同频增长：伦理闯关与实验提交同键完成，成长曲线与代码版本同步迭代，在线评分与课程成绩同等权重。行动研究显示，学生价值观内化得分提升 31.5%，伦理通过率提高 42.7%，课程满意度上升28.4%，验证了该范式的适用性与实效性。高校应将伦理基础分纳入及格线并与 1+X 证书等值，行业持续发布真实需求并参与链上评价，形成多元协同的长效机制，为教育数字化战略提供可持续、可扩展的技术方案和理论支撑。

参考文献：

【1】樊荣.人工智能时代高校智慧思政教学模式建构研究[D].桂林:桂林理工大学,2023.
【2】俞雷,刘翔.内容驱动的高校专业课程思政教学——以数据科学与分析课程为例[J].科教导刊（下旬刊）,2020(27):94-95. 【3】陈静.课程思政在大数据专业课程中的教学研究与实践[J].电脑知识与技术,2021,17(24):178-179+188.
【4】马阳玲.从思政案例讲解“大数据技术原理与应用”[J].职业教育,2022,11(6):803-806.

本文系 2024 年广东工贸职业技术学院教学研究和实践项目一融合与创新:提升高职《大数据技术应用》课程思政教学效果改革研究(编号：2024-JG-19); 2025 校级课程思政示范课程项目一大数据技术基础(编号：2025-KCSZ-16)。