基于雨課堂動態(tài)數據的高職“概論”課問題鏈精準優(yōu)化研究

高職院?！懊珴蓶|思想和中國特色社會主義理論體系概論\"課程(簡稱“概論\"課)肩負著培根鑄魂的重要使命。傳統“概論”課教學以單向灌輸為主，難以有效激發(fā)學生深度參與課堂。問題鏈教學法雖能借助邏輯化的問題序列推動學生思維進階，但在高職課堂實踐中，因學生學情復雜、教學資源有限等因素，面臨諸多挑戰(zhàn)。如何實現問題鏈的精準設計與動態(tài)優(yōu)化，成為突破高職“概論\"課教學改革瓶頸的關鍵。教育數字化轉型為解決這一難題提供了新路徑。以雨課堂為代表的智慧教學工具，具備全流程、多模態(tài)的數據采集能力，能實時生成課堂學情動態(tài)鏡像。工具記錄的預習完成率、課堂彈幕熱詞、測試錯題分布等數據，精準映射學生的認知軌跡與情感態(tài)度，為教師深入了解學情、優(yōu)化教學策略提供了量化依據，也為高職“概論”課問題鏈的設計創(chuàng)新帶來了新契機。

然而，當前高職“概論\"課對雨課堂的應用多局限于考勤管理、課件推送等淺層功能，未能將數據資源有效轉化為教學決策依據。在問題鏈設計中，部分教師仍依賴經驗判斷，缺乏基于數據證據鏈的教學調整機制，導致問題鏈的針對性與適應性不足。因此，基于雨課堂動態(tài)數據探索高職“概論\"課問題鏈的精準優(yōu)化策略勢在必行。這不僅有助于教師突破經驗主導的教學設計思維，也為高職“概論”課教學改革提供可借鑒的技術賦能路徑。

一、基于雨課堂動態(tài)數據的高職“概論”課問題鏈精準優(yōu)化的可行性分析

(一)技術可行性：雨課堂動態(tài)數據的全流程支撐能力

雨課堂的技術架構與高職“概論\"課問題鏈優(yōu)化需求高度適配。在數據采集層面，雨課堂通過多終端同步技術可實現教學全流程的動態(tài)追蹤，能解決課堂參與不高的問題。課前，雨課堂可精準記錄學生預習視頻的觀看時長、暫停次數、回放頻率等微觀行為數據，并結合預習自測題的答題正確率與選項分布，構建行為一認知關聯模型；課中，雨課堂的實時答題系統能以毫秒級精度捕捉學生的響應速度，通過分析學生答題時間、軌跡數據生成課堂情緒熱力圖，直觀呈現學生參與度和情緒狀態(tài)；課后，作業(yè)提交時間的分布規(guī)律、討論區(qū)語義網絡圖譜等數據，均可轉化為問題鏈迭代優(yōu)化的重要依據。

(二)教育可行性：高職教學改革與問題鏈優(yōu)化的內生耦合

高職教育的類型化發(fā)展定位與“概論”課價值、知識、能力三維目標，共同構成了問題鏈優(yōu)化的教育邏輯基礎。一方面，高職學生以具象思維為主、實踐經驗豐富且技術敏感度高，與問題鏈教學法通過情境化問題引導思維進階的理念高度契合；另一方面，高職“概論\"課中抽象概念的邏輯推演易引發(fā)學生的淺層理解，而基于雨課堂動態(tài)數據的問題鏈可通過數據診斷、問題重構與反饋強化，推動學生的知識從記憶層面向應用層面遷移。此外，深度分析學生的學習數據，有助于教師精準把握學生的學習需求和認知特點，設計差異化問題鏈，提升課堂教學實效。

(三)政策可行性：數字化轉型戰(zhàn)略的體系化保障

教育數字化戰(zhàn)略行動的深入推進，為數據驅動的問題鏈優(yōu)化提供了制度保障與實踐空間。頂層設計層面，教育部等九部門發(fā)布的《關于加快推進教育數字化的意見》，為雨課堂數據在高職課堂中的深度應用提供了政策依據；標準建設層面，《國家智慧教育平臺數字教育資源內容審核規(guī)范》的發(fā)布，為智慧教育平臺數字教育資源審核提供了統一標準；實施保障層面，《全國職業(yè)院校教師教學創(chuàng)新團隊建設方案》強調，推動人工智能、大數據、虛擬現實等新技術在教育教學中的應用，有效開展教學過程監(jiān)測、學情分析、學業(yè)水平診斷和學習資源供給，推進信息技術與教育教學融合創(chuàng)新。這一系列制度性安排共同構建了基礎設施、數據標準、人力資本三位一體的支撐體系，推動動態(tài)數據驅動的問題鏈優(yōu)化從技術構想轉化為教學實踐。

二、當前高職“概論\"課問題鏈教學存在的問題

(一)學情適配缺位導致問題鏈針對性不足

當前，高職“概論\"課問題鏈設計以經驗驅動為主，教師多依據教材邏輯或主觀預設構建問題序列，未能充分考量高職學生獨特的認知特征與學習需求。2高職學生普遍存在抽象概念整合能力較弱等特點，而傳統問題鏈中高頻出現的理論演繹式問題，因過度依賴術語推演，常超出學生的最近發(fā)展區(qū)。此外，高職院校生源結構多元，其知識基礎、學習習慣和認知水平差異顯著，進一步加劇了學情復雜性。然而，現行問題鏈設計多采用“一刀切\(zhòng)"模式，既未結合專業(yè)群特征進行差異化適配，也缺乏基于個體知識圖譜的分層設計，導致課堂問答呈現“少數活躍、多數沉默”的現象。這種脫離學情的問題鏈不僅難以達成思維進階的教學目標，還易加劇學生的課堂疏離感。

(二)線性推進模式抑制生成性教學效能

問題鏈教學法的核心優(yōu)勢在于教學過程的動態(tài)生成與靈活調適。然而，在高職課堂實踐中，僵化的線性問題序列嚴重制約了這一優(yōu)勢的發(fā)揮。教師通常將問題鏈視為固定模式，即使學生出現明顯認知障礙，仍機械地推進預設流程，錯失利用課堂生成性資源深化教學的機會。這一困境的根源在于動態(tài)調整技術支持與決策模型的雙重缺失：一方面，教師在授課過程中難以實時處理多源異構數據，導致教學節(jié)奏滯后于學情變化；另一方面，現有問題鏈庫多為靜態(tài)排列的問題包，缺乏基于實時反饋的智能重組功能，無法根據學生的課堂表現和學習情況及時調整問題的順序、難度和內容，使問題鏈流于形式，而非真正的思維引導載體。

(三)淺層數據應用引發(fā)教學決策失真

盡管雨課堂在高職院校已廣泛普及，但其數據價值尚未得到充分挖掘。多數教師僅將平臺功能局限于基礎統計層面。課前，教師僅關注學生的視頻觀看完成率，忽視觀看時長、暫停頻率等行為模式；課中，教師僅記錄學生的答題正確率，未深入分析錯誤選項的關聯邏輯；課后，教師僅統計討論帖數量，未能提取觀點沖突焦點。這種淺層數據應用極易導致學情診斷失真。此外，部分教師缺乏深度分析數據的能力，無法識別不同專業(yè)學生的問題敏感點差異，難以挖掘教學數據背后的隱形關聯，導致問題鏈優(yōu)化陷入“有數據無分析\"的偽智能化困境。

(四)評價體系斷裂阻礙問題鏈改進優(yōu)化

當前，高職“概論”課教學評價體系難以支撐問題鏈教學的持續(xù)改進與優(yōu)化。其一，評價維度單一化。教師多依賴終結性評價來衡量教學效果，忽視思維躍遷度、情感參與度等過程性指標，無法全面、準確地評估學生在問題鏈教學中的學習成效；其二，反饋時效性滯后。傳統教學反思依賴課后復盤，由于缺乏課堂實時數據記錄，教師難以精準追溯問題鏈各環(huán)節(jié)的失效節(jié)點，導致調整措施滯后；其三，改進機制碎片化。即使教師憑借經驗察覺出問題鏈缺陷，也會因缺乏歷史數據對比和系統性分析框架，難以定位問題根源，導致教學優(yōu)化僅停留在局部改進層面，無法實現問題鏈的動態(tài)迭代與自我完善。

三、基于雨課堂動態(tài)數據的高職“概論”課問題鏈精準優(yōu)化策略

（一）數據驅動的學情建模與問題鏈設計

高職院校應突破經驗主義設計局限，構建“數據定義問題\"的循證設計模式。首先，建立三維學情畫像模型。教師可依托雨課堂全周期數據，從知識基礎(預習自測正確率、歷史錯題分布）、思維特征（彈幕提問深度、討論區(qū)觀點聚類)、情感傾向(表情包使用偏好、課堂互動頻率)三個維度量化學生的認知狀態(tài)。例如，在“社會主義初級階段理論\"教學中，教師應通過分析預習視頻回看課堂彈幕高頻疑問詞，精準定位學生的認知難點。其次，實施問題要素智能匹配。教師可運用自然語言處理技術，對教學資源庫進行語義標注，并結合學情模型動態(tài)適配問題。具體而言，教師可針對知識基礎薄弱的學生，推送“概念拆解 + 生活案例”組合問題；對思辨能力較強的學生，提供由淺入深，循序漸進的遞進式問題鏈。3同時引入難度系數動態(tài)校準算法，依據課堂實時答題正確率，自動調整問題鏈難度與長度，確保絕大多數學生處于最近發(fā)展區(qū)。該策略可將靜態(tài)教材邏輯轉化為動態(tài)數據邏輯，打破傳統問題鏈與學情適配不足的難題，并將教學核心知識提煉成邏輯嚴密的問題鏈，引導學生學習。[4]

(二)課堂教學的實時感知與動態(tài)調適機制

為解決傳統線性推進模式對生成性教學的制約，高職院校需要構建“監(jiān)測一診斷一干預”一體化動態(tài)調適機制。首先，建立注意力流失預警系統。教師通過雨課堂實時采集學生的屏幕停留時長、互動間隔等數據。一旦課堂注意力指數低于閾值時，自動觸發(fā)問題鏈應急方案，如插人“短視頻 + 即時選擇題\"喚醒學生的注意力或切換小組辯論等互動形式。其次，加強認知障礙智能診斷。教師要注重運用關聯規(guī)則，深度分析課堂測試中的錯題共現模式。例如，若超過半數學生出現共性錯題，即判定其存在理論認知混淆點，隨即調用預設的案例對比辨析模塊。再次，注重問題序列動態(tài)重組。根據雨課堂實時診斷結果，教師可引入決策樹模型優(yōu)化問題鏈分支。當某節(jié)點學生答題通過率低于預設值時，系統會自動跳過后續(xù)高階問題，插入概念可視化或情境模擬等補償性問題，等學生鞏固基礎認知后，再回歸主問題鏈。通過上述三層機制協同，實現問題鏈從線性推進轉向動態(tài)網狀演進。

(三)個性化問題推送與認知沖突引導

針對數據應用淺層化導致教學決策失真的問題，高職院校需要建立數據定義個體向問題精準觸達的分層引導機制。一方面，繪制個人知識圖譜。教師可利用雨課堂采集每位學生的歷史交互數據，如知識點停留時長、錯題歸因標簽、討論帖語義網絡等，通過圖數據庫生成個性化知識圖譜。根據學生對章節(jié)知識掌握程度的差異，系統自動推送適配問題：若掌握度偏低，則推送“理論解讀 + 多選測試”，若偏高，則開放理論創(chuàng)新探究題。另一方面，實施認知沖突可視化干預。教師可運用雨課堂主題模型，提取課堂彈幕與討論帖中的觀點聚類。此外，構建自適應問題分發(fā)引擎。教師可利用協同過濾算法和學生歷史行為相似度來推薦問題方案。例如，為工科生推送“科技創(chuàng)新案例 + 理論映射”問題包，而為文科生提供\"文化比較 + 價值判斷\"問題組。通過數據畫像、沖突顯化到定向供給的三階引導，實現從標準化問題鏈到個性化學習路徑的轉變。

（四)多模態(tài)評價與持續(xù)選代機制

為持續(xù)優(yōu)化和改進問題鏈，教師要加快建立多模態(tài)數據驅動的評價體系。5首先，建立過程性評價指標體系。教師應設立知識、思維、價值三大維度觀測指標，通過融合多源數據計算綜合效能值。其次，開展效能歸因分析。教師要注重引入機器學習等算法，識別問題鏈效果的關鍵影響因素。例如，在“中國特色社會主義理論體系的形成發(fā)展\"教學中，教師可引入隨機森林算法，分析案例時效性、問題呈現形式對參與度的影響，據此優(yōu)化問題鏈的案例更新頻率與多媒體嵌入比例。再次，建立閉環(huán)迭代機制。教師要加快建立集問題鏈測試、數據對比、版本迭代于一體的持續(xù)改進流程。針對同一教學內容，教師可設計兩種問題鏈方案，通過對比課堂注意力曲線、認知遷移測試得分等數據，篩選最優(yōu)問題鏈要素并固化至資源庫。通過量化評估與歸因分析，問題鏈優(yōu)化從經驗總結轉向數據實證，形成“設計一實施一評價一再設計\"的螺旋上升循環(huán)。

四、結語

在教育數字化轉型浪潮下，雨課堂動態(tài)數據的挖掘為高職“概論\"課問題鏈精準優(yōu)化提供了新的方法論視角。本文通過構建數據感知、智能決策、精準干預的優(yōu)化框架，實現了問題鏈教學從經驗主導到數據驅動的轉型。未來可沿三個方向進一步拓展：一是探索技術賦能的問題鏈情境化重構，通過沉浸式體驗增強理論感知；二是構建跨校際“概論\"課數據共享聯盟，利用大樣本訓練提升問題推薦算法的普適性；三是深化數據驅動與教師教學智慧的融合機制，避免技術理性對教育規(guī)律的消解，將數據作為輔助教學決策的工具，而非替代教師的思考和判斷。只有堅持“教育為本、數據為用\"原則，才能真正實現“概論\"課教學“精準滴灌”與“價值涵養(yǎng)”的有機統一，為培養(yǎng)新時代高素質技術技能人才筑牢思想根基。

參考文獻

[1]李琳.基于“雨課堂”平臺的高職藝術設計類課程混合式教學模式應用研究[J].天津職業(yè)大學學報，2022(6)：63-69.

[2劉英.數字化背景下高職思政課“問題鏈教學”探析[J.武漢船舶職業(yè)技術學院學報，2024(4)：42-46.

[3]李柳，馮喜.基于雨課堂的“中國近現代史綱要”課程問題鏈教改研究[J].華章，2025(1)：165-167.

[4晨曦.“混合式教學 + 問題鏈導學”視域下高校思政課混合教改與實踐研究[J].陜西青年職業(yè)學院學報，2024(1)：14-17，27.

[5江先鋒.數字時代高校思政課“問題鏈”教學：機遇、挑戰(zhàn)與路徑J