摘要: 迈入大数据时代，数据驱动的高校思政课精准教学无疑成为了这一时代教学范式的必然变革。它不仅能够满足学生多样化的学习需求，还能避免评价中的“功利化”和“形式化”倾向，推动教学范式向科学化方向发展。然而，由于大数据应用具有双刃剑的特性，高校思政课精准教学也面临着前所未有的挑战。具体表现为学生认知偏差与数据收集的困难、教师数据素养不足与教学实施的短板、教材内容与数据应用的脱节、数据隐私与安全问题的严峻性、技术平台与资源支持的不足，以及教育主体协同不足与动态反馈机制的缺失。为解决数据驱动高校思政课精准教学的困境，需要形成以学生为中心的数字育人共识，打造一支智能型思政课教师队伍，建立完善的数据管理制度，并推动优质数字育人资源的均衡配置，构建“数据–教学–评价”动态反馈闭环机制，从而促进高校思政课精准教学的优化与完善。
Abstract: Entering the era of big data, the data-driven precision teaching of ideological and political courses in colleges and universities has undoubtedly become an inevitable change in the teaching paradigm of this era. It can not only meet the diversified learning needs of students, but also avoid the tendency of “utilitarianism” and “formalization” in evaluation, and promote the development of teaching paradigm to the scientific direction. However, because the application of big data has the characteristics of double-edged sword, the precision teaching of ideological and political courses in colleges and universities is also facing unprecedented challenges. Specifically, it is manifested in the cognitive bias of students and the difficulty of data collection, the lack of data literacy of teachers and the shortcomings of teaching implementation, the disconnect between textbook content and data application, the severity of data privacy and security issues, the lack of technical platform and resource support, and the lack of cooperation and dynamic feedback mechanism of educational subjects. In order to solve the dilemma of data-driven accurate teaching of ideological and political courses in colleges and universities, it is necessary to form a student-centered digital education consensus, build an intelligent team of ideological and political teachers, establish a sound data management system, promote the balanced allocation of high-quality digital education resources, and build a dynamic feedback closed-loop mechanism of “data-teaching-evaluation”. So as to promote the optimization and perfection of precise teaching of ideological and political courses in colleges and universities.
1. 引言
大数据背景下，精准教学模式在党的二十大“推进教育数字化”的号召下蓬勃发展。借助大数据和人工智能技术，教学从非定量和主观性转向了可量化和客观性，通过实时记录学生行为并进行个性引导，教学策略变得更加智能化。大数据时代的到来，使得教育事业的发展发生了翻天覆地的变化，而对于课堂教学的冲击与影响尤甚，具体表现为课堂教学范式逐渐走向科学化、精准化、智能化与个性化[1]。在此背景下，精准教学成为教育界关注的焦点话题。精准教学起源于20世纪60年代，其核心是通过数据驱动的个性化服务来提升教学效果。《中国基础教育大数据发展蓝皮书(2016~2017)》明确提出了“数据驱动的精准教学”的主题，这一主题的提出极大地促进了高校思政课精准教学的深化研究。然而，大数据不仅为高校思政课精准教学提供了前所未有的机遇，同时也带来了不可忽视的挑战与质疑。在关注到大数据驱动高校思政课精准教学的显著成果之际，也应当看到高校思政课精准教学面临的潜在风险[2]。基于此，明确数据驱动的高校思政课精准教学的价值与面临的挑战，探索高校思政课精准教学发展的理想路径，以更好地服务于高校提升人才培养质量，具有重要的现实意义和紧迫性。
2. 精准教学：大数据时代高校思政课教学范式的应然变革
在大数据时代，高校思政课教学范式正经历着深刻的变革。这种变革不仅是对时代发展的回应，更是对教育本质的深刻反思与实践探索。
2.1. 满足学生个性化学习需求的殷切呼唤
传统的高校思政课教学往往采用“一刀切”的模式，忽视了学生个体之间的差异。然而，每个学生都有独特的学习风格、兴趣和需求。大数据技术的应用，使得精准分析学生的学习行为、习惯和偏好成为可能。通过对海量数据的挖掘与分析，教师可以准确把握每个学生的学习特点，从而制定个性化的教学方案。为不同学生推荐不同的学习资源，设计差异化的作业和考核方式，甚至在课堂教学中进行针对性的引导与互动[3]。这不仅能够激发学生的学习兴趣和积极性，还能有效提高学习效果，真正实现因材施教。
精准教学在很多方面满足学生个性化学习需求。一是学习内容上。精准教学可以根据学生的知识掌握情况，为学生提供有针对性的学习材料。例如，通过对学生作业、测试结果的分析，发现学生在数学几何部分的某个定理理解有困难，就可以推送专门讲解这个定理的多种资料，包括动画演示、典型例题等，而不是让学生在统一的学习内容中囫囵吞枣[4]。二是学习进度方面。每个学生的学习速度不同，精准教学能够按照学生自己的节奏安排学习。比如在语言学习中，有些学生词汇积累快，有些学生语法掌握快。借助大数据等技术手段，精准教学可以为学生定制适合自己的学习进度，让词汇掌握快的学生加深阅读和写作练习，语法掌握快的学生多进行口语交流等拓展。三是学习方式上。不同的学生有不同的学习偏好，精准教学可以适应这种差异。有的学生是视觉型学习者，对图像、视频等材料更容易理解；有的学生是听觉型学习者，喜欢通过听讲来学习。精准教学能够根据学生的学习风格，提供如音频课程、可视化知识图谱等不同的学习资源，以满足他们的个性化需求。
2.2. 规避评价“功利化”“形式化”的现实诉求
精准化评价作为精准化教学中的重要组成部分，贯穿于每一个练习之中，旨在服务每一名学生的学习行为。它不仅为每个教学目标的达成提供了可靠依据，还极大地推动了高校课堂教学的优化。精准化教学评价体系内容丰富、方法多样，涵盖了多个维度和层次，是一种全面而系统的评价机制。
在传统的教学模式中，教师的指导与评价往往带有一定的主观性和随意性。这种随意性不仅会影响教学的公平性和公正性，还可能导致学生对学习的消极态度。大数据技术为教学评价提供了更加客观、准确的依据。通过对学生的学习数据进行分析，教师可以全面了解学生的学习状况，包括知识掌握程度、学习进度、薄弱环节等。在此基础上，教师可以给予学生更加科学、合理的指导与评价，避免主观臆断和随意性。同时，大数据还可以帮助教师发现教学中的问题，及时调整教学策略，提高教学质量[5]。
2.3. 推动教学范式科学化转向的应然抉择
教学范式是对教学活动的高度概括和解释，反映了某一时期或阶段教学的综合特征。它不仅包含教学理论与研究方法，还涵盖了教学模式、学习策略以及教学评价方式等[1]。人类社会从农业时代到工业时代，再到信息时代，经历了巨大的变革。作为社会子系统之一的教育范式，也经历了多次重大转变。总体而言，教学范式从农业时代开始，经历了经验模仿、计算辅助到数据驱动三个阶段。这一过程中，随着时代的不断进步和范式的持续转型，教育的科学性以及技术的智能性都在稳步提升，推动着教育领域迈向更高水平的发展。
大数据时代的到来，为高校思政课教学范式的科学化转向提供了难得的机遇。传统的教学范式往往依赖于经验和直觉，缺乏数据支撑。大数据技术使得教学过程变得更加透明、可追溯。通过对教学数据的实时监测和分析，教师可以及时了解教学效果，调整教学策略，优化教学内容。同时，大数据还可以帮助教师发现教学中的规律和趋势，为教学改革提供科学依据。通过分析学生的学习行为数据，教师可以发现哪些教学方法更加有效，哪些内容更容易被学生接受，从而不断改进教学方式，提高教学质量。
3. 数据驱动高校思政课精准教学的实然困境
随着大数据和人工智能技术的迅猛发展，数据驱动教学已成为现代教育改革的重要方向之一。然而，在高校思想政治理论课中，数据驱动的精准教学却面临诸多实然困境，亟待解决。
3.1. 学生认知偏差与数据收集的难度
学生对思政课的认知存在较大误区是影响数据驱动教学的重要因素。许多学生将思政课视为“功利性”的课程，倾向于选择那些考核轻松、学分可期的课程，而对内容丰富但考核严格的课程避而远之。这种认知偏差导致学生在思政课上的学习行为和态度难以真实反映其学习需求和效果，进而增加了数据收集的难度和准确性。此外，学生对思政课的抵触心理也使得他们在数据收集过程中难以积极配合，进一步降低了数据的有效性。部分学生对数据驱动教学缺乏了解，将其简单地等同于“数据监控”，担心自己的学习行为被过度量化，甚至产生抵触情绪。这种误解源于对数据驱动教学理念的不理解，以及对个人隐私的过度担忧。数据驱动教学强调通过数据分析为学生提供个性化的学习反馈。然而，不同学生对数据反馈的接受度存在差异。一些学生能够积极利用数据反馈调整学习策略，提高学习效率；而部分学生则对数据反馈持怀疑态度，甚至产生焦虑情绪，认为数据反馈是对自己学习能力的否定。高校思政课涉及学生的学习态度、价值观、情感等多个维度，这些数据难以通过传统的考试或问卷方式全面收集。同时，学生的学习行为发生在课堂内外多个场景，数据来源的多样性增加了数据收集的难度。数据驱动教学的有效性依赖于高质量的数据[6]。然而，在实际收集过程中，由于学生主观因素的影响，数据的真实性和准确性难以保障。例如，学生在填写问卷时可能受到社会期望的影响，提供不真实的答案；在课堂互动中，学生的表现也可能受到情绪、环境等因素的干扰。
3.2. 教师数据素养不足与教学实施的短板
在当今教育领域，数据驱动教学已成为一种重要的趋势，它高度依赖教师具备良好的数据素养。然而，就当前的实际状况而言，众多思政课教师在数据素养方面确实存在较为显著的短板，这一情况在多个维度均有所体现。从技术能力角度来看，许多教师在数据的收集、整理、分析以及应用等关键环节上表现得力不从心。大数据技术蕴含着海量的信息资源与先进的分析手段，但教师们由于缺乏相应的专业技能培训与实践经验积累，难以将这些技术巧妙地融入到思政课堂教学之中。例如，在面对如何精准地从繁杂的网络数据中筛选出与思政教学主题紧密相关的内容，以及怎样运用数据分析工具深入挖掘这些数据背后的思政教育价值等问题时，他们往往感到困惑与无从下手，这直接导致了教学资源的浪费与教学效率的低下。与此同时，在教学理念与方法层面，也暴露出诸多问题。不少教师在教学过程中过度聚焦于知识的灌输，而严重忽视了人文关怀的融入。他们习惯于采用单一的、传统的教学方法，例如长时间的理论讲授，缺乏与学生的有效互动交流，难以激发学生主动参与学习的兴趣与积极性[7]。而且，教学内容的设置也常常与现实生活相脱节，未能紧密围绕学生在日常生活中所面临的思想困惑、社会热点争议以及实际问题展开。这使得学生在学习过程中产生了较强的距离感，认为思政课所学内容难以应用于实际生活，进而无法真正从内心深处接受和理解思政教育的内涵与价值，最终导致数据驱动教学在思政课堂上难以达成预期的良好效果，其优势与潜力未能得到充分的释放与彰显。
3.3. 教材内容与数据应用的脱节
教材向来在思政课教学里占据着极为关键的地位，是构建学生思政知识体系与价值观念的核心蓝本。但在当下的教学情境中，教材内容和数据应用之间却暴露出了显著的脱节状况，这一问题主要呈现在以下两个突出的方面。其一，教材内容的更新速度远远滞后于时代发展的节奏。在瞬息万变的现代社会，各种社会热点事件此起彼伏，学生们所关注的重点问题也随着时代浪潮不断迁移。但教材由于其编写、审核与出版流程的复杂性与周期性，往往难以及时捕捉并收纳这些新鲜元素。例如，在一些新兴的社会思潮涌动、网络文化现象兴起以及国际关系格局新变化等方面，教材未能做到同步跟进。如此一来，思政课的教学内容就仿佛悬浮于空中楼阁，缺乏坚实的现实根基，难以触动学生内心深处的情感共鸣点。当学生在课堂上所接触到的知识与他们在日常生活中亲身经历或者通过网络等渠道热切关注的事情毫无交集时，他们对于思政课学习的热情与积极性自然会大打折扣，教学效果也因此受到严重影响。其二，在实际教学过程中，相当一部分教师存在着对教材过度依赖的现象。他们仅仅满足于照本宣科，机械地将教材中的内容搬运到课堂教学之中，而缺乏对教材内涵的深入剖析、对教材知识体系的创造性重构以及对教材内容的创新性应用。数据驱动教学理念倡导教师以教材为基本框架，但又要具备突破教材局限的勇气与智慧，能够巧妙地将那些源自现实社会、充满生机与活力的素材，如时事新闻报道、社会调查数据、民众真实案例等，与教材中的理论知识有机融合，从而使教学内容更加丰富立体、贴近生活、富有感染力，进而有效提升教学效果。然而，现实的困境却是，众多教师由于受到传统教学思维定式的束缚、自身知识储备与创新能力的限制以及教学评价机制等多种因素的制约，难以将这一理念切实转化为教学实践行动。这种状况无疑极大地压缩了数据驱动教学在思政课堂中本应有的广阔应用空间，阻碍了思政教学质量与效果的实质性提升与突破。
3.4. 数据隐私与安全问题的挑战
在当今教育技术不断革新的背景下，数据驱动教学作为一种新兴且极具潜力的教学模式，其有效运作在很大程度上依赖于大量丰富且精准的学生数据作为支撑。这些数据涵盖了学生的学习成绩、学习习惯、课堂表现、线上学习轨迹等多方面的信息，它们犹如一座蕴含无尽宝藏的矿山，为教师深入了解学生学情、制定个性化教学策略以及精准评估教学效果提供了不可或缺的依据[8]。然而，我们必须清醒地认识到，在数据收集、存储以及分析这一系列复杂的过程中，如何切实保障学生的数据隐私和安全已然成为一道横亘在教育工作者面前的严峻挑战。随着信息技术的飞速发展，数据已然成为一种极为宝贵的资产，在利益的诱惑下，数据泄露和滥用事件在各个领域频繁发生，教育领域也难以独善其身。而学生群体由于其身份的特殊性以及处于成长和受教育阶段的敏感性，对个人数据的安全问题更是表现出了高度的关注与警觉。一旦在数据驱动教学的实施过程中，学校或教师因技术漏洞、管理不善或者其他原因而未能有效地保障学生的数据隐私和安全，例如学生的成绩信息被恶意传播、学习习惯数据被用于商业目的等情况出现，将会引发一系列严重的后果。首先，学生内心深处对数据驱动教学所建立起来的信任大厦将会瞬间崩塌，他们会对自己的数据被如何使用充满疑虑和恐惧，进而在参与相关教学活动时产生强烈的抵触情绪。这种信任的丧失和参与度的急剧下降，无疑会如同一只无形的大手，紧紧地扼住数据驱动教学发展的咽喉，使其在推广和深化过程中遭遇重重阻碍，难以实现预期的教学改革目标。
3.5. 技术平台与资源支持的不足
数据驱动教学模式的有效施行，离不开功能强大且稳定的技术平台以及丰富多元的资源作为坚实后盾。其犹如一座大厦的基石与梁柱，直接关系到整个教学体系能否顺利构建并高效运转。然而就当前形势而言，众多高校在技术平台搭建与资源供给方面却暴露出显著的短板与不足，这一现状在多个层面给数据驱动教学的推进带来了严峻挑战。从硬件设施与软件系统的角度审视，一方面，许多高校尚未构建起专门针对教学数据处理的专业分析平台，与之相匹配的数据分析工具也极度匮乏。在面对思政课教学过程中所产生的海量数据时，高校往往陷入有心无力的困境。无论是学生学习行为数据、课堂互动数据，还是作业完成数据等，都因缺乏有效的收集渠道与存储机制而四处散落，难以被系统地整合与归纳。即便好不容易将数据汇聚起来，由于缺乏专业分析工具，也无法深入挖掘数据背后隐藏的学生学习规律、知识掌握程度以及兴趣偏好等关键信息，致使这些数据所蕴含的巨大价值难以被充分释放与利用。另一方面，从教师队伍的技术素养与资源获取能力来看，情况同样不容乐观。大部分教师在数据驱动教学所需的技术技能方面存在明显的欠缺，他们长期专注于传统教学模式，对新兴的数据分析技术、教学软件应用等知之甚少。而高校在此过程中，未能及时为教师提供系统且全面的技术培训课程，使教师们难以有机会深入学习数据收集、整理、分析以及如何将这些数据成果有效融入课堂教学。
3.6. 教育主体协同不足与动态反馈机制的缺失
数据驱动的精准教学需要教育管理者、教师、技术部门、学生等多方协同配合，形成高效的动态反馈机制，然而现实中却常因多方面问题致使闭环失效。一方面存在角色割裂现象，技术部门主要精力放在平台搭建，教师聚焦于教学，管理者着重考核指标，各方对数据价值的理解大相径庭，难以凝聚成强大合力。另一方面，教学数据采集后动态分析机制缺失，无法将分析结果实时反馈到教学环节，致使干预措施滞后，难以及时解决教学中出现的问题。此外，数据驱动所应形成的“采集–分析–决策–改进”完整链条发生断裂，闭环缺位，使得精准教学的迭代优化难以达成。
4. 数据驱动高校思政课精准教学的应然进路
在数字时代，大数据技术为高校思政课实现精准教学提供了前所未有的机遇。通过大数据技术，高校可以更精准地了解学生的学习需求、行为轨迹和思想动态，从而优化教学内容和方法，提升教学效果[9]。
4.1. 形成以学生为中心的数字育人共识
要形成以学生为中心的数字育人共识，实现高校思政课的精准教学，需要多方协同发力，才能达到理想的效果。教师应积极转变观念，不再局限于传统的教学方式，而是主动利用数字技术来洞察学生的需求。通过借助大数据分析，教师可以精准地把握学生的学习难点和兴趣点，从而有针对性地优化教学内容和方法，使教学更加贴近学生的实际情况，提高教学效果。学校在这其中扮演着至关重要的角色，需要搭建一体化数字思政平台。这个平台应整合各类教学资源，打破信息孤岛，为师生提供便捷高效的数据服务。通过这样的平台，教师可以更方便地获取和分享教学资源，学生也可以根据自己的需求随时访问学习资料。同时，学校应通过组织教师培训、教学研讨等活动，提升教师的数字素养与应用能力。这些活动不仅能让教师了解最新的数字技术和教学方法，还能促进教师之间的交流与合作，共同探讨如何更好地利用数字技术提升教学质量。教师们在具备了较高的数字素养后，可以大胆创新教学模式，开展个性化教学。例如，可以根据学生的兴趣和学习进度，为每个学生制定个性化的学习计划，让学生在思政课堂中从被动接受转为主动参与。通过这种方式，学生能够更加积极地投入到学习中，提高学习效果和兴趣。真正实现以学生为中心的数据驱动精准教学，不仅能提升思政课的育人实效，还能为学生的全面发展提供有力支持。在这样的教学模式中，学生不再被动地接受知识，而是积极主动地探索与学习，真正成为学习的主体。而教师也不再仅仅是知识的传授者，而是转变为学生学习的引导者与助力者，与学生共同成长和进步。多方协同发力，共同推动以学生为中心的数字育人共识的形成，才能让高校思政课焕发出新的活力和魅力，为培养新时代的优秀人才做出更大的贡献。
4.2. 锻造智能型思政课教师队伍
要锻造智能型思政课教师队伍以实现高校思政课精准化教学，需从多方面着力。一方面，应加强教师的智能技术培训，不仅要让他们熟练掌握大数据分析技术，以便精准捕捉和评估学生的学习状态、知识掌握程度以及兴趣偏好，还要让他们精通人工智能辅助教学工具的运用，从而为个性化教学提供坚实的数据支持和科学依据。另一方面，要大力鼓励教师将智能技术深度融入课程设计与教学方法创新中。例如，利用智能平台开展情境化教学，通过模拟真实情境，让学生在实践中深化对理论知识的理解；采用线上线下混合式教学，打破时空限制，为学生提供更加灵活多样的学习方式，增强教学的吸引力与实效性。同时，还应构建教师智能教学交流与分享机制，促进经验交流与资源共享。在这个过程中，教师们可以分享各自在智能教学中的成功案例和有效方法，共同探讨遇到的问题和解决方案，从而共同探索智能技术与思政教学的有机融合路径。通过这样的机制，全方位提升教师的智能教学素养与能力，从而推动高校思政课精准化教学的实现。这不仅能提高教学效果，还能培养学生的创新思维和实践能力，为他们的未来发展奠定坚实的基础。
4.3. 建立完善的数据管理制度
在当今信息化时代，数据已成为高校思政课精准教学的重要基石。然而，数据隐私与安全问题的凸显，使得建立完善的数据管理制度迫在眉睫。这需要从制度、技术与人员管理三个维度全面着手，构建一个多层次、立体化的防护体系。在制度层面，首先要明确数据收集的范围与边界。哪些数据是可以收集的，哪些是敏感数据需要谨慎处理，都应有明确的规定。规范数据存储、使用、共享的流程也至关重要。数据的每一个环节都应制定详细的操作规范，确保各环节有章可循，责任到人。比如，数据存储时应采用分布式存储技术，避免数据集中存储带来的风险；数据使用时，需经过严格的审批流程，确保数据的合法使用；数据共享时，要明确共享的对象、范围及目的，并签订共享协议，保障数据在共享过程中的安全。在技术方面，采用先进的加密技术对数据进行加密处理是必不可少的。数据的传输过程、存储过程以及使用过程都应采用不同的加密方式，确保数据在任何状态下都不被非法获取。设置严格的访问权限也是技术保障的重要一环。根据不同人员的职责和权限，赋予其相应的数据访问权限，防止越权操作导致的数据泄露。定期进行系统漏洞检测与修复更是不容忽视。通过定期的安全检测，及时发现并修复系统存在的漏洞，有效防止黑客攻击等非法行为，保障数据系统的稳定与安全。对于人员管理，加强对涉及数据处理人员的安全培训与职业道德教育至关重要。定期开展数据安全知识培训，提高相关人员对数据安全重要性的认识，使其掌握数据安全的基本知识和技能。同时，进行职业道德教育，增强数据处理人员的责任感和使命感，确保其在工作中严格遵守数据安全的相关规定。签订保密协议也是人员管理的重要手段。通过签订保密协议，明确数据处理人员的保密义务和责任，进一步约束其行为，提高其安全意识与责任意识。
4.4. 推动优质数字育人资源的均衡配置
推动优质数字育人资源的均衡配置以实现高校思政课精准化教学，需要多管齐下[10]。首先，政府应加大对教育资源欠发达地区的资金与技术投入，搭建全国性的思政课数字资源共享平台，整合各类精品课程、教学案例、学术讲座等资源，并促进资源的跨区域流通。这一平台不仅应提供丰富的教学内容，还应包含互动功能，如在线问答、讨论区等，以增强师生间的互动交流。此外，政府可以设立专项资金，鼓励教育技术企业和社会力量参与资源开发与维护，确保平台的可持续发展。其次，高校之间应建立合作帮扶机制，发达地区高校向落后地区高校输出优质数字资源与教学经验，共同开展线上教研活动，提升教师运用数字资源的能力。通过定期的线上研讨会、示范课程和教学经验分享会，教师们可以相互学习，共同提高。同时，建立导师制度，由经验丰富的教师一对一指导年轻或资源匮乏地区的教师，帮助他们更好地掌握数字教学工具和方法。同时，利用云计算、大数据等技术，根据不同地区、学校和学生的特点，精准推送适配的教学资源，确保每个学生都能享受到个性化、精准化的思政课教育。通过大数据分析学生的学习行为和效果，教育平台可以智能推荐适合学生水平和兴趣的内容，提高学习的针对性和有效性。此外，还可以开发智能评估系统，实时监测和评估学生的学习进度与理解情况，为教师提供精准的教学反馈。缩小因资源差距导致的教学效果差异，促进高校思政课教学的整体提升与均衡发展。最终目标是构建一个全方位、多层次、立体化的数字育人资源体系，让每一个学生无论身处何地，都能享受到高质量的思政教育资源，真正实现教育公平和精准化教学[11]。通过这些措施，不仅能提升思政课的教学效果，还能培养学生的自主学习能力和创新思维，为他们的未来发展奠定坚实的基础。
4.5. 构建“数据–教学–评价”动态反馈闭环机制
为解决协同不足与反馈滞后问题，实现教学流程的实时优化，可以构建“数据–教学–评价”动态反馈闭环机制。首先搭建跨部门协同平台，成立由教务处、学工部、信息中心、思政教师组成的专项工作组，明确技术部门负责数据清洗、教师设计评价指标等各方职责，定期联动以优化数据应用场景；其次开发动态监测与预警系统，运用学习分析技术，如课堂表情识别、在线学习行为追踪等，实时捕捉学生认知盲区或情感波动，一旦触发预警便推送个性化学习资源，比如针对党史理解偏差推送VR红色教育基地资源；再者建立“短周期–轻量化”反馈模式，在传统学期评价的基础上，增设课堂即时反馈，像弹幕提问、情感投票，以及周度学习报告，助力教师快速调整教学策略，例如针对“唯物史观”争议点增设辩论环节；最后设计螺旋式改进流程，把数据反馈结果纳入教学反思日志，结合教师经验与技术分析，依据学生关注热点更新案例库等，定期迭代教学内容与方法。