实盘配资网站论坛较难精准、全面把握学生的认知结构和思想动态

□曹清华

党的二十届四中全会提出，实施新时代立德树人工程，促进思政课堂和社会课堂有效融合，加强体育、美育、劳动教育，完善教育评价体系。在人工智能时代，数智技术赋能思政课精准教学，既契合加快建设教育强国的时代趋势，也呼应了提升思政教育针对性和吸引力的现实诉求。在教育数字化转型的时代背景下，精准把握学情是提升高校思政课教学实效性的关键前提。大数据技术凭借其多维度数据采集、深度挖掘与智能分析等优势，为思政课学情分析突破传统局限提供了技术支撑。在思政课教学实践中，可以从“数据采集—智能诊断—动态干预”三个维度，探讨大数据技术赋能思政课学情分析的优化策略，进而推动思政课实现精准教学。

数据采集维度：构建多源融合的学情数据体系

学情分析的科学性依赖于数据采集的真实性与全面性。传统思政课学情分析多依赖问卷调查、课堂观察等主观性强、覆盖面不广的手段，较难精准、全面把握学生的认知结构和思想动态。大数据技术的引入，使得多源、多维、动态的数据采集成为可能，为夯实学情分析基础提供了有力技术支撑。

整合多模态行为数据。大数据技术能够系统采集学生在思政课学习过程中产生的各类行为数据，包括在线学习平台的资料观看时长、讨论区发言频次与情感倾向、作业测试正确率，以及线下课堂的互动参与度、实践活动出勤率等。可以借助大数据技术，尝试构建“认知—情感—行为”三维数据采集框架，实现对学生学情的系统描绘。

建立动态更新数据池。大数据平台可以通过实时抓取与更新数据，建立动态学情数据库，助力思政课教师及时把握学生的情绪走向与认知变化。例如，通过自然语言处理技术分析学生在学习平台讨论区中对如“共同富裕”“全过程人民民主”等议题的语义表达，生成“认知热力图”等，从而精准识别学生的理解盲区与价值困惑。

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