高校课程思政教学设计如何有效落地?

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高校课程思政教学设计系统方案

核心理念与指导原则

  1. 立德树人,润物无声:将思政教育作为“盐”,融入专业知识的“汤”中,避免“两张皮”现象,实现春风化雨、润物无声的效果。
  2. 价值引领,知识筑基:以专业知识为载体,在传授科学理论、培养专业技能的同时,自然地引导学生树立正确的世界观、人生观、价值观。
  3. 学生中心,因材施教:充分考虑学生的专业背景、认知水平和思想动态,设计贴近学生、贴近时代、贴近生活的教学内容与活动。
  4. 显性教育与隐性教育相结合:既要通过明确的价值导向、案例分析等显性方式,也要通过教师的言传身教、课堂氛围、学术规范等隐性方式进行渗透。
  5. 守正创新,与时俱进:坚守正确的政治方向和价值导向,同时不断创新教学方法、内容和载体,利用新技术、新平台增强思政教育的吸引力和感染力。

教学设计流程(五步法)

这是一个完整的闭环设计流程,确保思政元素能够系统、有效地融入课程。

第一步:深入挖掘——找准“思政点”

高校课程思政教学设计如何有效落地?-第1张图片-指南针培训网

这是课程思政的起点和基础,教师需要像“寻宝”一样,在专业课程中挖掘蕴含的思政元素。

  • 挖掘路径

    • 从学科史中挖掘:科学家、工程师的爱国情怀、奉献精神、科学伦理(如钱学森、屠呦呦)。
    • 从学科前沿中挖掘:国家重大战略需求(如“卡脖子”技术、碳中和、乡村振兴)、科技伦理问题(如人工智能、基因编辑)。
    • 从专业知识中挖掘:概念、原理、定律背后蕴含的哲学思想、辩证思维、科学精神(如实事求是、严谨求证、批判性思维)。
    • 从实践应用中挖掘:专业知识服务国家、社会、人民的案例,以及职业精神、工匠精神、法治意识、社会责任。
    • 从中外对比中挖掘:通过中外发展模式、技术路径、文化观念的对比,增强学生的“四个自信”(道路自信、理论自信、制度自信、文化自信)。
  • 输出成果:形成《课程思政元素挖掘清单》,明确章节/知识点与对应的思政元素。

第二步:目标设定——明确“育人目标”

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根据挖掘出的思政点,结合课程教学大纲,设定具体、可衡量的课程思政育人目标。

  • 目标维度(可参考“价值、能力、知识”三维目标):

    • 价值目标:情感、态度、价值观的升华,激发学生的家国情怀、培养科学精神、树立法治观念、增强文化自信。
    • 能力目标:运用思政思维分析和解决专业问题的能力,能够用辩证唯物主义观点分析技术发展的利弊,能够从国家战略高度规划个人职业发展。
    • 知识目标:在掌握专业知识的同时,理解其背后的思想内涵和文化底蕴。
  • 撰写示例

    • (专业):在学习“机器学习算法”时,(思政)学生能够理解算法偏见可能带来的社会公平问题,并思考如何设计更负责任的AI,树立科技伦理意识。

第三步:内容重构——融入“思政魂”

将思政元素与专业知识进行有机融合,重构教学内容,实现“盐溶于水”。

  • 融合策略

    • 案例融入法:将思政元素转化为生动的教学案例,在《国际贸易》课程中,讲授“一带一路”倡议下的具体合作项目,分析其互利共赢的原则和对全球治理的贡献。
    • 问题导向法:设置包含思政价值冲突的开放性问题,在《环境工程》课程中,讨论“经济发展与环境保护的平衡点”,引导学生思考可持续发展理念。
    • 专题嵌入法:在特定章节设立课程思政专题,在《软件工程》课程中,设立“软件工程师的职业操守与数据安全”专题。
    • 故事讲述法:讲述科学家、行业楷模的奋斗故事,用榜样的力量感染学生。
    • 比较分析法:对比中西方在某一技术或理念上的发展路径和价值取向,引导学生进行深度思考。
  • 重构原则:融合要自然、贴切,不能生搬硬套,更不能为了思政而思政,影响专业知识的系统性。

第四步:方法创新——设计“新路径”

采用多元化的教学方法,激发学生参与感,让思政教育“活”起来。

  • 教学方法库
    • 翻转课堂:让学生课前查阅与思政点相关的资料,课堂上进行讨论和展示。
    • 项目式学习:围绕一个具有思政内涵的复杂项目(如“为家乡设计一个智慧养老方案”),让学生在解决问题的过程中培养综合素养和社会责任感。
    • 情境模拟/角色扮演:模拟法庭、工程项目听证会等,让学生在特定情境中体验和思考职业道德、社会责任。
    • 辩论赛/研讨会:围绕有争议的科技伦理、社会问题(如“算法推荐是否加剧信息茧房”)展开辩论,培养批判性思维和表达能力。
    • 实地研学/社会实践:组织学生参观红色教育基地、高新企业、乡村振兴示范点,将课堂延伸到社会大课堂。
    • “课程思政”微视频创作:鼓励学生将所学专业知识和思政感悟制作成短视频,分享传播。

第五步:评价改革——检验“育人效”

建立科学、全面的评价体系,不仅考核学生对专业知识的掌握,更要评价其价值观念的内化程度。

  • 评价维度

    • 过程性评价(60%)
      • 课堂表现:讨论发言、小组协作中体现的价值判断。
      • 作业/报告:分析报告、课程论文中是否体现辩证思维和家国情怀。
      • 实践成果:项目报告、调研报告、社会实践心得等。
    • 终结性评价(40%)
      • :在专业试题中融入少量开放性、价值导向的论述题。
      • 课程论文/设计:要求学生结合专业,探讨一个与国家发展、社会进步相关的议题。
  • 评价主体:教师评价、学生自评、同学互评相结合。


案例示范

课程名称:《数据结构与算法》 思政总目标:培养学生严谨求实的科学精神、精益求精的工匠精神、服务社会的责任意识和科技伦理观念。

章节/知识点 挖掘的思政元素 融入方式与教学活动设计 评价方式
第一章:绪论 科学精神与家国情怀 故事讲述法:介绍我国计算机科学家如王选院士(汉字激光照排系统)的奋斗历程,强调其自主创新、攻坚克难的精神和对国家文化事业的贡献。 课堂提问:让学生分享听完故事后的感想,考察其对科学精神的初步理解。
第二章:线性表 工匠精神与严谨性 案例融入法:以“高铁调度系统”或“航空航天控制系统”为例,说明数据结构的微小错误可能导致的灾难性后果,强调在编程实践中必须一丝不苟、追求极致。 代码审查:在实验课中,不仅检查算法的正确性,也检查代码的规范性、可读性和健壮性,培养严谨作风。
第五章:图 社会责任与系统思维 问题导向法:布置研究性课题——“如何利用图论算法优化城市共享单车的调度,以解决‘潮汐现象’和资源浪费问题?”引导学生思考技术如何服务民生,解决社会问题。 项目报告:评价学生报告中对问题的分析深度、方案的创新性以及对社会价值的考量。
第七章:排序 效率观念与哲学思辨 辩论赛:组织一场小型辩论——“在追求算法效率时,我们是否应该牺牲代码的可读性?”引导学生思考“快”与“好”、“利”与“弊”的辩证关系。 辩论表现:评价学生的逻辑思辨能力、团队协作以及在辩论中体现的价值观。
课程总结 科技伦理与未来展望 专题讲座/视频:观看关于“算法歧视”、“数据隐私”的纪录片或邀请专家讲座,讨论“作为未来的算法工程师,我们应如何肩负起科技伦理的责任?” 课程论文:要求学生撰写一篇关于“AI时代程序员的伦理责任”的小论文,综合考察其价值判断和思辨能力。

保障措施

  1. 教师层面:加强对教师的培训,提升其课程思政的教学能力和育人意识,建立课程思政教学研讨团队,集体备课,共享资源。
  2. 学校层面:将课程思政建设纳入教学质量评价体系和教师考核指标,设立专项经费,鼓励教师开展教学研究和实践,建设校级课程思政示范课程和教学团队。
  3. 资源层面:建设课程思政教学案例库、优秀课件库、素材库,为教师提供丰富的教学资源。

通过以上系统化的设计,高校课程思政不再是零散的点状尝试,而是一个有目标、有内容、有方法、有评价的完整育人体系,真正实现“为党育人、为国育才”的根本任务。

标签: 融入路径 教师素养 实践载体

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