摘要 : 当数字化转型深入推进的时代帷幕拉开，高职院校思政课堂教学陷入传统教学模式与现代教育需求的矛盾中，本研究借助大数据技术的应用优势展开，探讨情境化教学模式在高职院校思政课上的创新实践渠道，借助对学生学习行为数据展开深度的挖掘与剖析，构筑精准的教学情境空间，实现思政教育实效性与个性化的提升，基于大数据驱动的情境化教学模式可大幅提升学生课堂参与度与学习成效，为职业教育思政课程改革提供了新的理论支撑以及实践上的参考。

关键词: 大数据；高职院校；思政课堂；情境化教学；教学模式创新

引言 :

新时代职业教育改革对思政课堂教学质量的要求提升到新高度，而高职院校学生的学习特点和成长需求使得传统灌输式教学模式力有不逮，与此同时，广泛应用的大数据技术为教育教学变革提供新思路。情境化教学采用以学生为中心的教学思路，与大数据技术联袂，为思政课堂灌注全新活力。

高职院校学生实践性强、应用指向明确，传统理论讲授缺乏针对性和吸引力，情境化教学通过创设真实场景能有效激发学习兴趣，大数据技术则精准掌握学生需求、兴趣爱好及认知特点，为个性化教学提供数据支撑。然而，现有研究对高职思政课堂特殊性关注不足，缺少系统理论框架和实践指引，本研究旨在深度剖析大数据背景下高职思政课堂教学特性，构建科学高效的情境教学模式，为提升思政教育质量提供理论指引和实践路径。

一、大数据时代思政课堂的教学生态重构

1.1 传统思政课堂教学模式的局限性分析

高职院校的思政课堂采用教师起主导作用的传统模式，在信息化时代凸显出明显弊端，教学内容未能与学生专业背景相契合，缺乏针对性的案例及情境规划，学生对思政理论的认知停留在表层，教学方式呈现单一化，多靠讲授法开展教学，互动及体验方面有所欠缺，较难唤起学生的主观积极性。

评价体系呈现相对僵化态势，过度依靠期末考试分数，未重视学生学习过程里的持续观察与成长变化的动态评估，此评价模式无法全面映照学生思想品德的发展状况，对教师及时调整教学策略造成不利。

1.2 大数据技术对思政教学生态的重塑作用

大数据技术带来高职院校思政课堂革命性转变，采集和剖析学生在线学习行为、课堂互动数据、作业完成状况等多维度资料，教师建立学生学习的画像（即基于数据分析构建的学生学习特征模型），知悉学习特点及需求。

教学决策借助数据驱动成为现实，教师参照学习数据对教学内容难度及进度加以调整，选择同学生生活和专业实际贴近的案例资料，实现针对个体的学习路径规划，对基础各异的学生给予差异化帮助，强化教学的靶向性，大数据技术驱动评价体系改良，借助持续的数据采集与剖析，形成性评价与终结性评价进行有机结合，为教学改进给予数据作支撑。

二、情境化教学模式的创新设计与实施策略

2.1 基于大数据的教学情境构建机制

随着大数据时代的到来 , 如何利用大数据为思政课堂教学提供有效支撑 , 是一个亟待解决的问题。大数据驱动情境化教学模式的构建，离不开科学数据采集和分析机制建立，以学习管理系统、移动学习平台等作为渠道，采集学生学习行为的相关数据，以及学习效果的相关数据，如作业质量好坏、讨论参与的活跃度、知识点掌握程度等。

基于这类数据，使用机器学习算法对学生学习特征展开深度挖掘，判定学生的学习风格、兴趣爱好和认知，参考高职院校学生的专业背景及职业发展方向，构建与专业特色、未来职业需求匹配的教学情境。

2.2 多元化情境教学策略的实施路径

高校构建思政课的智慧教学模式，必须坚持主体导控与技术支持相结合、线下教学与线上教学相结合、经验判断与科学分析相结合的基本原则。

案例情境教学挑选与学生专业契合的真实案例，启发学生运用思政理论分析并处理实际难题，这些案例出自学生未来可能投身的职业，

体现出针对性与说服力。

经角色扮演情境教学，学生在模拟职业环境中扮演不同角色，领悟不同岗位的职业道德要求以及社会责任内涵，依靠角色转换体悟，学生可更透彻地领会职业伦理准则与社会价值要义，由此形成恰当的职业观和价值观。

项目驱动情境教学将思政教育掺入专业项目实践里，助力学生在完成具体项目任务时接纳思政教育，这种方式把理论学习跟实践应用合理结合起来，增强了学习的实际成效与持久动力。

三、教学效果评估体系构建与持续改进机制

3.1 多维度教学效果评价指标体系

科学教学效果评估体系的搭建是情境化教学模式成功落地的核心要点，评价指标体系覆盖认知、情感及行为的三个维度，全面体现学生学习的成效，认知维度聚焦学生对思政理论知识的理解与把握，知识测试、案例分析等途径开展量化考评，情感维度将学生价值观念的树立与情感态度的变化作为焦点，问卷调查、深度访谈等方式收集数据，行为维度把焦点放在学生实际学习生活的表现方面，包括守规践法、团队联合、履行社会义务等行为表露。

运用大数据技术让评价过程愈发精准高效，对学生在线学习轨迹的剖析，实时把控学习状态及进步态势，采用自然语言处理技术对学生文本表达实施情感分析，客观分析情感态度的动态变化。

3.2 基于数据反馈的教学持续改进机制

建立以数据反馈为支撑的不断改进机制，对保障教学质量平稳向上提升意义重大，按期开展数据排查，查找教学进程中的问题与缺陷，实施教学策略的调整，由学生学习效果、教师教学行为以及课程内容适配性的反馈这三个层面共同构建了数据反馈机制。

根据学习数据的分析开展学生学习效果反馈，识别学习里的难点及薄弱环节，为个性化辅导给出支撑点，教师教学行为反馈依靠对课堂教学活动的数字化记录与分析，引导教师改进教学模式，通过课程内容适配性反馈来分析学生对不同教学内容的接受及掌握情况，为内容优化调整给予数据支撑，打造动态发展的更新体系，保证教学内容契合学生需求与社会发展诉求。

四、结论

依托大数据驱动开展高职院校思政课堂情境化教学模式创新，有着关键的理论意义及实践功效，凭借创建科学的数据采集分析格局，准确分析学生学习特质，为个性化教学稳固根基支撑，情境化教学模式真切促进学生课堂参与及学习效果提高，让思政教育达成从被动接纳到主动投身的转变。

实现大数据技术和情境化教学的深度结合，为职业教育思政课程改革挖掘新出路，增进教学的靶向性与实施的成果，带动学生职业素养跟思想品德的整体提升，持续改进机制配合多维度评价体系同步推进，真正保障教学质量稳步上扬，向其他院校的思政课程改革提供可参考借鉴的经验。

参考文献

[1] 钟文苑 , 卢文忠 . 大数据背景下高校思政课智慧教学模式构建研究 [J]. 潍坊工程职业学院学报 ,2024,37(04):18-22.

[2] 陈维 . 大数据驱动职业院校思政教育数字化发展 [N]. 黑龙江日报 ,2024-12-27(008).DOI:10.28348/n.cnki.nhjrb.2024.006446.

[3] 王晴 . 基于大数据的思政课堂教学优化策略探析 [J]. 福建开放大学学报 ,2024,(04):62-64.