1. 引言
马克思主义理论研究和建设工程(“马工程”)重点教材是新时代马克思主义理论学科建设和课程建设的重要成果，是强化高等院校思想引领与文化阵地建设的重要抓手[1]。实验教学是理论教学的延伸和拓展，是巩固理论知识、培养实践能力和创新意识的重要环节[2]-[6]。实验教学通过模拟或重现现实生活中的场景，让学生在实践中学习和掌握知识，提高分析问题和解决问题的能力。近年来，随着大数据、云计算、人工智能等技术的飞速发展，人类社会已经进入数据驱动时代。数据驱动是指基于数据分析和挖掘，发现数据之间的关联性、规律性和趋势性，进而为决策提供科学依据的一种新型决策方式[7] [8]。数据驱动具有客观性、科学性、精准性等特点，能够揭示隐藏在数据背后的深层次信息[9]-[13]，为实验教学提供新的思路和方法。
地方商科院校是以经济学、管理学为主体，以商科为特色的高等院校，其人才培养目标是培养具有创新精神和实践能力的应用型人才。目前，地方商科院校“马工程”课程实验教学存在实验教学内容体系不完善、实验教学师资队伍不充足、实验教学平台资源不丰富、实验教学评价体系不科学等问题。因此，基于数据驱动，探索地方商科院校“马工程”课程实验教学路径，对于提升“马工程”课程实验教学的实效性具有重要意义。
2. 地方商科院校“马工程”课程实验教学现状分析
2.1. 实验教学内容体系不完善
实验教学内容构成了实验教学的灵魂，直接反映了教学目标的实现。然而，在地方商科院校中，“马工程”课程的实验教学内容体系尚存在不足，以下是其中几个关键方面。
首先，实验教学与理论知识之间的联系不够紧密。一些地方商科院校在设计“马工程”课程实验时，并未充分考虑如何将理论学习与实践操作有机结合，导致实验活动缺乏明确的教学指向性和实际应用价值，难以有效促进学生对理论的理解和掌握。
其次，实验教学内容缺乏系统规划和层次递进。理想的教学安排应该根据学生的认知发展规律以及学习阶段的不同需求来设定不同难度级别的实践活动。遗憾的是，当前部分高校未能做到这一点，其“马工程”课程实验项目往往缺乏逻辑上的连贯性，无法很好地支持学生从基础到高级的知识构建过程。
最后，实验教学内容创新不足且脱离现实情境。随着社会经济环境的快速变化，对于新时代背景下思想政治教育的要求也在不断提高。但现有的一些“马工程”实验教学案例却显得相对陈旧，既没有及时更新以反映最新的学术研究成果和社会发展趋势，也没有充分融入真实世界中的复杂问题解决情境，这在一定程度上削弱了学生的学习兴趣和参与度。
2.2. 实验教学师资队伍不充足
实验教学师资队伍堪称实验教学的核心要素，其状况直接且深刻地影响着实验教学的品质与成效。然而，就当前形势而言，地方商科院校在“马工程”课程实验教学领域面临着师资队伍力量薄弱的问题，这一问题具体表现在以下几个维度。
首要问题在于实验教学师资队伍的数量短缺。受制于有限的师资力量，一些地方商科院校难以构建起规模适宜的实验教学师资队伍，从而在一定程度上制约了实验教学的全面开展。
其次，实验教学师资队伍的素质水平有待提升。部分地方商科院校的实验教学师资队伍在系统的理论学习与充分的实践锻炼方面存在不足，这在一定程度上削弱了他们的实验教学能力，使得他们难以充分胜任实验教学工作的各项要求。
再者，实验教学师资队伍的结构不尽合理。这主要体现在年龄结构、学历结构以及职称结构等多个方面。部分地方商科院校的实验教学师资队伍在这些结构上的不均衡，使得他们难以满足实验教学多元化、高层次的需求，进而影响了实验教学的整体效果与长远发展。
2.3. 实验教学平台资源不丰富
实验教学平台构成了实验教学的基石，是确保教学活动顺利进行的重要保障。然而，目前地方商科院校在“马工程”课程的实验教学平台建设上存在资源不足的问题，主要不足如下。
首先，实验设施不够完善。一些地方商科院校的实验教学平台设备较为陈旧，无法满足现代实验教学的需求，限制了学生实践能力的培养。
其次，资源共享机制缺失。这些院校间缺乏有效的资源共享体系，导致了资源的浪费和不必要的重复投资，同时也未能充分利用现有资源提高教学效率。
最后，更新维护滞后。部分学校的实验教学平台缺少定期更新与维护的机制，使得实验内容和方法跟不上时代步伐，难以跟上社会快速发展的步伐，影响了教学质量。
2.4. 实验教学评价体系不科学
实验教学评价体系是衡量实验教学质量的关键组成部分，也是评估教学成效的有效工具。然而，目前地方商科院校在“马工程”课程的实验教学评价方面存在一些不完善之处，以下几点表现的尤为明显。
首先，评价标准不够清晰。部分地方商科院校设定的实验教学评价标准较为模糊，缺乏具体性和可操作性，这使得对实验教学过程和结果进行客观公正的评价变得困难。
其次，评价方法单一。这些院校通常采用较为传统的评价方式，如期末考试或报告提交等，而忽略了其他可能更全面反映学生能力与学习成果的方法，比如项目式学习、同伴评审或是实际操作演示等多元化评价手段。
最后，评价主体范围有限。在许多情况下，实验教学的评价仅由教师或者学生完成，缺少来自行业专家、独立第三方机构等外部视角的参与。这种局限性可能导致评价结果的偏颇，并且不利于形成更加开放透明的教学反馈机制。
3. 数据驱动的地方商科院校“马工程”课程实验教学路径探索
3.1. 构建数据驱动的“马工程”课程实验教学内容体系
3.1.1. 数据驱动的实验教学内容设计
基于数据驱动的实验教学内容设计是一种利用实验过程中产生的数据，通过收集、分析与挖掘来识别教学中的问题和学生需求，并据此创建符合学生认知发展及教学目标的内容。在教学实践中通过以下几个步骤加以实现。
① 调整难度与深度：根据既定的教学目标以及学生的现有知识水平，合理设定实验教学内容的难度和深度，确保这些内容既能挑战学生，又不至于过于复杂以至于让学生感到挫败。
② 个性化内容定制：通过对实验数据(如学生表现记录、参与度指标等)的系统性收集与细致分析，教师能够更好地理解每位学生的学习状态和个人偏好，从而开发出更加贴合个体需求的实验活动。
③ 构建连贯性框架：利用数据分析技术探索不同实验任务之间的内在联系及其背后的教育学原理，帮助设计一系列相互关联且逐步加深理解层次的实验项目，促进学生在掌握基础知识的同时也能培养解决问题的能力。
3.1.2. 数据驱动的实验教学内容优化
基于数据驱动的实验教学内容优化，是指利用数据分析和挖掘技术来识别当前实验教学中存在的问题，并据此对教学内容进行改进。在我们的教学实践中从以下几个方面展开。
① 针对性讲解与答疑：通过深入分析实验数据，教师可以精准地定位学生在学习过程中遇到的主要难点和疑惑点。基于这些发现，教师能够提供更加具体、有针对性的教学指导和支持，帮助学生克服障碍，提高理解能力。
② 创新内容开发：借助于数据挖掘技术探索现有实验内容中的潜在亮点和发展空间，教育工作者能够设计出新颖且富有启发性的实验项目或活动，以激发学生的兴趣并促进其创造性思维的发展。
③ 反馈循环机制建立：定期收集来自学生的直接反馈及通过观察实验表现所获得的数据，用以评估学生对于当前实验课程内容的态度及其满意度。这样的持续性反馈机制为及时调整教学策略提供了依据，确保了教学内容始终贴合学生的需求和期望，同时促进了教学质量的不断提升。
3.1.3. 数据驱动的实验教学内容创新
基于数据驱动的实验教学内容创新，指的是运用数据分析与挖掘技术来揭示新的教学思路和方法，并据此开发出新颖且富有成效的教学内容。在教学实践中，我们从以下几个维度展开。
① 融入时代特色与社会需求：根据当前社会的发展趋势及特定时期的特点，设计能够反映最新科技进展、社会问题解决策略等元素的实验项目。这样的内容不仅更加贴近现实世界的应用场景，还能激发学生的学习兴趣和社会责任感。
② 探索新兴领域与方向：通过对已有实验数据进行深入分析，识别出那些尚未被充分发掘但具有巨大潜力的研究领域或应用方向。基于这些发现，可以开设相应的专题研讨班或者实验课程，鼓励学生参与到前沿科学探索当中，培养其研究能力和创新意识。
③ 响应学生需求与期望：建立一个有效的反馈机制，定期收集并分析学生对于现有实验教学活动的看法及其改进建议。这包括但不限于他们对新知识的好奇心、对未来职业规划的考虑等因素。依据这些宝贵的意见调整课程设置，确保所提供的教育体验始终符合甚至超越学生的期待。
3.2. 建设数据驱动的“马工程”课程实验教学师资队伍
3.2.1. 数据驱动的实验教学师资队伍培养
基于数据驱动的实验教学师资队伍培养，是指运用数据分析与挖掘技术来识别教师团队中的知识缺口及专业发展需求，并据此设计出精准有效的培训计划。针对不同的教师特点，在教学实践中，我们采用了如下几种不同的培养方式。
① 个性化培训方案的设计：通过对现有师资力量的知识背景、技能水平等信息进行系统分析，明确每位教师的专业强项与待提升领域。基于此，为不同教师量身定制符合其个人成长目标的学习路径和资源支持体系。
② 针对性辅导与指导：利用从日常教学活动中收集到的数据(如学生反馈、同行评价等)，识别出教师在具体教学环节中存在的问题或挑战。随后，组织专家小组对相关教师开展一对一辅导或小组研讨活动，旨在帮助他们克服障碍、提高教学质量。
③ 持续性评估与优化：建立一套科学合理的评价机制，定期监测教师参与各类培训后的能力提升情况及其对学生学习成果的影响。根据评估结果及时调整培训内容和方法，确保所有措施都能够有效促进教师的专业成长以及整个教学团队的整体实力增强。
3.2.2. 数据驱动的实验教学师资队伍管理
基于数据驱动的实验教学师资队伍管理，是指利用数据分析和挖掘技术来识别教师团队在管理上的问题及需求，并据此制定有效的管理策略。在教学实践中，采用的具体策略如下。
① 工作状态与教学质量监控：通过收集并分析实验教学过程中的相关数据(如课堂观察记录、学生学习成果等)，全面掌握教师的工作表现及其对教学质量的影响。基于这些信息，可以实现精准监督并及时采取措施解决发现的问题。
② 激励与约束机制优化：深入挖掘已有数据资源，探索哪些因素能够有效激发教师的积极性以及如何合理设置规则以规范其行为。在此基础上，建立一套既公正又具激励性的考核评价体系，确保每位成员都能在公平竞争环境中获得成长与发展机会。
③ 满意度与忠诚度提升：定期开展针对教师群体的满意度调查，并结合其他形式的反馈信息来评估他们对于当前管理制度的感受。根据收集到的意见建议适时调整政策方向，致力于营造一个让教职工感到被尊重和支持的良好工作氛围，从而提高整体团队的凝聚力和稳定性。
3.2.3. 数据驱动的实验教学师资队伍评价
基于数据驱动的实验教学师资队伍评价，是指运用数据分析与挖掘技术，对教师的教学质量、教学成果以及综合能力进行全面而客观的评估，具体措施如下。
① 教学质量与效果量化：通过系统地收集并分析与实验教学相关的各类数据(如学生的学习成绩、课堂互动情况等)，可以实现对教师授课质量及其对学生学习成效影响程度的精确测量。这不仅有助于形成量化的评价标准，也便于不同教师之间的横向比较。
② 综合素质及创新能力定性分析：利用数据挖掘技术深入探索教师在非传统指标上的表现，比如他们的科研能力、创新思维水平以及跨学科合作精神等方面。这类信息往往难以直接量化，但通过对相关数据模式的识别与解读，能够为理解每位教师的独特价值提供重要参考依据。
③ 反馈机制促进持续改进：建立一个有效的双向沟通渠道，鼓励师生双方就课堂教学体验交换意见，并结合定期开展的专业发展需求调查结果，及时发现现有体系中存在的问题点。根据这些宝贵的第一手资料制定针对性强的改善计划，确保整个教育团队能够不断进步和完善。
3.3. 搭建数据驱动的“马工程”课程实验教学平台
3.3.1. 数据驱动的实验教学平台构建
基于数据驱动的实验教学平台构建，是指利用实验数据的收集、分析与挖掘来创建一个能够满足特定教学需求和目标的教学环境。该实验平台的搭建通过以下几个关键步骤加以实现。
① 明确功能定位：首先，需要根据实验课程的具体要求及教育目标来定义实验教学平台的核心功能与特色。这一步骤确保了平台设计紧密围绕着提升学习效果和服务于教学目的展开。
② 硬件与软件配置优化：接下来，通过系统地搜集并分析相关实验活动产生的数据(如设备使用频率、软件兼容性等)，可以更准确地评估出支撑该平台运行所需的基础设施条件。基于这些洞察，进行科学合理的资源配置决策，包括选择合适的硬件设施以及开发或采购相应的软件工具，以确保平台高效稳定地运作。
③ 持续迭代升级：最后，运用先进的数据分析技术深入探究现有平台的表现及其潜在改进空间。定期回顾用户反馈信息，并结合技术发展趋势，及时调整和完善平台架构，推动其实现持续性的进步与发展。这种方法不仅有助于解决当前面临的问题，还能预见未来可能出现的新挑战，从而保持平台始终处于最佳状态。
3.3.2. 数据驱动的实验教学平台资源共享
基于数据驱动的实验教学平台资源共享，目的是通过数据分析和挖掘来促进资源的有效共享及优化配置。这一过程可以细分为以下几个关键环节。
① 资源现状分析与规划：首先，通过对实验过程中产生的各类数据进行收集与细致分析，能够全面了解现有资源的分布状况及其实际使用情况。基于这些信息，可以制定出既科学又合理的资源共享策略与实施方案，确保资源分配更加公平高效。
② 共享机制创新与发展：接着，利用高级的数据挖掘技术深入探索不同情境下最佳的资源共享方式以及相应的运作机制。这一步骤对于建立健全一套完善且灵活的资源共享体系至关重要，有助于形成有利于各方参与、促进知识交流的良好环境。
③ 效果监测与持续改进：最后，借助定期的数据反馈与评估机制，密切跟踪资源共享活动的实际成效及用户满意度。根据收集到的信息及时调整优化措施，并对整个流程实施动态管理，以保证资源共享始终处于最优状态，同时不断寻求新的增长点或改进空间。
3.3.3. 数据驱动的实验教学平台数据分析
数据驱动的实验教学平台数据分析主要涵盖学生学习行为、学习成效及教学资源使用三个方面。首先，通过追踪学生在平台上的学习时长、进度及互动情况，能够全面把握学生的学习状态，为个性化教学提供数据支持。同时，结合学生的作业完成情况、测试成绩及项目实践成果，可以精准评估学生的学习成效，为教师调整教学策略提供有力依据。其次，平台还收集并分析学生对课程资源的访问量、学习工具的使用频率等数据，以了解学生对教学资源的偏好和需求，进而优化资源配置，提升教学效果。
数据驱动的实验教学平台数据分析不仅有助于教师精准掌握学生的学习动态，为个性化教学提供科学依据，还能够促进教学资源的优化配置，提升整体教学效果。通过深入挖掘和分析平台数据，我们能够不断推动“马工程”课程实验教学的创新与发展，为地方商科院校的教学改革注入新的活力。
4. 实践案例与效果分析
以贵州商学院“马工程”课程实验教学为例，本节将聚焦于马克思主义基本原理在数据驱动实验教学中的应用，通过具体实践案例展示其在提升学生理论素养、增强实践能力以及促进教学改革方面的显著效果。
4.1. 实践案例设计
4.1.1. 案例背景与目标
马克思主义基本原理作为商科院校“马工程”课程的核心内容之一，对于培养学生的马克思主义世界观、方法论以及分析和解决问题的能力具有重要意义。然而，传统的教学方式往往侧重于理论知识的灌输，缺乏对学生实践能力的有效培养。因此，本案例旨在通过数据驱动的实验教学，将马克思主义基本原理与数据分析技术相结合，探索其在商科教育中的新应用，以提升学生的理论素养和实践能力。
4.1.2. 实践内容与方法
本实践案例以“马克思主义政治经济学原理”为例，设计了以下实验教学内容。
① 数据采集与预处理：学生被要求收集关于中国经济发展的相关数据，包括GDP、人均收入、产业结构等，并利用数据分析软件对数据进行清洗、预处理和可视化分析。
② 理论应用分析：在掌握基本数据后，学生需要运用马克思主义政治经济学原理，分析中国经济发展的特点和趋势，探讨其背后的经济规律和社会因素。
③ 案例研究与讨论：学生被分成小组，每个小组选择一个具体的经济案例进行深入分析，如“中国制造业的转型升级”“数字经济对就业结构的影响”等，并准备案例报告进行课堂讨论。
④ 数据驱动的策略建议：基于上述分析，学生需要提出针对中国经济发展问题的数据驱动策略建议，如通过数据分析优化产业结构、提高资源利用效率等。
4.1.3. 实验工具与资源
为了支持上述实验教学内容的实施，我们提供了以下实验工具与资源。
数据分析软件：如SPSS、Excel、Python等，用于数据清洗、预处理和可视化分析。
经济数据库：如中国国家统计局、世界银行等，提供丰富的经济数据资源。
案例库：包含国内外经典经济案例，供学生参考和学习。
在线学习平台：提供课程资料、实验指南和在线讨论功能，方便学生自主学习和协作交流。
4.2. 实践效果分析
4.2.1. 学生学习成效显著提升
通过数据驱动的实验教学，学生在马克思主义基本原理的学习上取得了显著成效。一方面，学生掌握了数据分析的基本技能，能够熟练运用数据分析软件对数据进行处理和分析；另一方面，学生能够将马克思主义基本原理与经济数据相结合，深入理解中国经济发展的特点和趋势，提高了分析问题和解决问题的能力。此外，学生在案例研究和讨论过程中，也培养了团队协作和沟通能力，为未来的职业发展奠定了坚实基础。
4.2.2. 教师教学方式得到优化
数据驱动的实验教学也促使教师的教学方式发生了积极变化。传统的教学方式往往以讲授为主，学生被动接受知识。而在数据驱动的实验教学模式下，教师更多地扮演引导者和辅导者的角色，鼓励学生主动探索和实践。教师通过提供实验指导和数据资源，引导学生运用数据分析工具解决实际问题，并在实验过程中及时给予反馈和指导。这种教学方式不仅提高了学生的学习兴趣和积极性，还培养了学生的自主学习能力和创新思维。
4.2.3. 教学资源利用效率提高
数据驱动的实验教学还显著提高了教学资源的利用效率。一方面，实验平台提供了丰富的教学资源和数据资源，供学生自主学习和实践。这些资源不仅涵盖了马克思主义基本原理的理论知识，还包括了经济数据、案例分析和策略建议等实践内容，为学生提供了全方位的学习支持。另一方面，实验平台还支持在线学习和协作交流功能，方便学生随时随地学习和讨论，提高了学习效率和效果。同时，教师也可以通过实验平台对学生的学习情况进行实时监控和评估，为个性化教学提供了有力支持。
4.2.4. 促进了教学改革的深化
数据驱动的实验教学不仅提升了学生的学习成效和教师的教学效率，还促进了教学改革的深化。一方面，它打破了传统教学的单一模式，将理论教学与实践教学相结合，培养了学生的实践能力和创新思维。另一方面，它推动了教学资源的优化配置和高效利用，提高了教学质量和效率。此外，数据驱动的实验教学还为商科教育提供了新的思路和方法，为培养具有创新精神和实践能力的高素质人才提供了有力支持。
4.3. 实践案例的启示与建议
通过上述实践案例的分析和总结，我们可以得出以下启示和建议。
① 加强理论与实践的结合：在商科教育中，应注重将理论知识与实践相结合，通过数据驱动的实验教学等方式，培养学生的实践能力和创新思维。
② 优化教学方式：教师应转变教学方式，从讲授为主转向引导为辅，鼓励学生主动探索和实践，提高学生的学习兴趣和积极性。
③ 提高教学资源利用效率：应充分利用现代信息技术手段，提高教学资源的优化配置和高效利用，为学生提供全方位的学习支持。
④ 推动教学改革深化：应积极探索和创新商科教育的教学模式和方法，推动教学改革的不断深化，培养更多具有创新精神和实践能力的高素质人才。
5. 结语
通过对地方商科院校“马工程”课程的数据驱动实验教学进行探索与实践，证明了数据驱动的教学方法在提升教学效果和培养学生实践能力方面的有效性。通过构建数据驱动的实验教学平台、优化实验教学内容与方法等措施，成功提升了“马工程”课程的教学质量，培养了学生的数据素养和实践能力。
然而，数据驱动的实验教学仍面临一些挑战和问题需要解决。例如，如何进一步提高数据采集的准确性和完整性？如何优化数据分析算法和模型以提高分析结果的准确性和有效性？如何更好地将实验教学与理论教学相结合以提高整体教学效果？这些问题都需要我们在未来的研究中进一步探讨和解决。未来，我们将继续深化数据驱动的教学改革，探索更多创新的教学方法和手段。
基金项目
贵州商学院2023年度校级一流专业《数据科学与大数据技术》建设项目(2023XJYZ01)。
NOTES
*通讯作者。