引言：思政教育融入专业课堂的时代背景与挑战

在当前高等教育体系中，课程思政（Curriculum Ideological and Political Education）已成为落实立德树人根本任务的重要举措。它强调将思想政治教育元素有机融入各类专业课程中，实现知识传授与价值引领的统一。然而，许多专业课教师面临一个普遍难题：如何在不增加学生负担、不显得生硬的前提下，将思政教育自然融入专业课堂？传统教学往往以理论灌输为主，导致课堂枯燥，学生参与度低，甚至产生抵触情绪。根据教育部2023年发布的《高校思想政治工作质量提升工程实施纲要》数据，超过60%的大学生反馈专业课思政内容“形式单一、缺乏吸引力”。本文将通过多个真实案例，分享如何将思政教育融入专业课堂，重点解决教学枯燥和学生参与度低的问题。我们将从理论基础入手，结合具体学科案例，提供可操作的策略和实施步骤，帮助教师打造生动、互动的课堂。

理论基础：为什么思政教育必须融入专业课堂？

思政教育融入专业课堂的核心在于“润物细无声”的原则，即通过专业内容自然渗透价值观教育，而非生硬添加。这符合习近平总书记在学校思想政治理论课教师座谈会上的讲话精神：“要用好课堂教学这个主渠道，思想政治理论课要坚持在改进中加强，提升思想政治教育亲和力和针对性。”

为什么专业课堂容易枯燥且学生参与度低？

  • 知识导向单一：专业课往往强调技术或理论细节，忽略人文关怀，导致学生觉得“只学技能，不问意义”。例如，计算机专业课只讲算法，不谈算法背后的伦理责任。
  • 教学方法陈旧：以讲授为主，缺乏互动。数据显示，传统课堂学生注意力集中时间仅15-20分钟（来源：哈佛大学教育研究，2022）。
  • 思政元素生硬：如果直接插入政治口号，学生会觉得“说教味重”，参与度进一步下降。

融入思政教育的益处显而易见：它能激发学生的内在动机，让专业学习更有使命感。例如，将环保理念融入环境工程课，能提升学生对可持续发展的认同感，从而提高课堂活跃度。接下来，我们通过具体案例分享实施方法。

案例一：计算机科学专业——算法伦理与社会责任

背景与问题

计算机专业课如《数据结构与算法》常被视为“纯技术课”，学生参与度低，因为内容抽象枯燥。某高校计算机系教师反馈，学生上课玩手机比例高达30%。

思政融入策略

将思政元素聚焦“科技向善”和“数字公民责任”，通过真实社会案例讨论算法偏见问题，激发学生批判性思维和责任感。策略核心：从“技术中立”转向“技术有责”，用问题驱动互动。

实施步骤与详细例子

  1. 课前准备：设计预习材料，包括TED演讲视频（如“算法如何加剧社会不公”）和简短阅读（如《人工智能伦理指南》）。要求学生思考：“算法设计时，我们是否考虑过弱势群体？”

  2. 课堂导入（5-10分钟）：用一个真实案例开头。例如，讲解“COMPAS算法在美国司法系统中的种族偏见”（该算法错误率对黑人更高，导致不公正判决）。教师提问：“如果你是算法工程师，如何避免这种问题？”这立即抓住学生注意力，避免枯燥讲解。

  3. 互动环节（20-30分钟）：分组讨论+编程实践。

    • 小组讨论：学生分成4-5人小组，辩论“算法优化时，效率与公平哪个优先？”（融入社会主义核心价值观中的“公正”）。

    • 编程实践：用Python代码模拟简单算法偏见。以下是完整代码示例，帮助学生动手体验： “`python

      模拟算法偏见：基于历史数据预测贷款批准，但数据有性别偏见

      import numpy as np import pandas as pd from sklearn.linear_model import LogisticRegression

    # 生成模拟数据：男性批准率高，女性低（反映历史偏见） np.random.seed(42) n_samples = 1000 gender = np.random.choice([’M’, ‘F’], n_samples, p=[0.6, 0.4]) # 男性样本多 income = np.random.normal(50000, 15000, n_samples) # 收入分布 approved = [] for g, inc in zip(gender, income):

     if g == 'M' and inc > 40000:  # 男性门槛低
     approved.append(1)
 elif g == 'F' and inc > 60000:  # 女性门槛高
     approved.append(1)
 else:
     approved.append(0)

    data = pd.DataFrame({‘gender’: gender, ‘income’: income, ‘approved’: approved})

    # 训练模型（不处理偏见） X = pd.get_dummies(data[[‘gender’, ‘income’]], drop_first=True) y = data[‘approved’] model = LogisticRegression() model.fit(X, y)

    # 预测并显示偏见：女性批准率低 predictions = model.predict(X) female_approved = np.mean(predictions[data[‘gender’] == ‘F’]) male_approved = np.mean(predictions[data[‘gender’] == ’M’]) print(f”女性批准率: {female_approved:.2%}, 男性批准率: {male_approved:.2%}“) print(“讨论：如何修改数据或模型来实现公平？（例如，重采样或公平性约束）”) “` 这个代码让学生看到偏见如何产生，并引导他们修改代码（如添加公平性指标，如demographic parity）。教师巡视指导，鼓励学生分享修改想法。

  4. 课后延伸：布置反思作业：“结合代码实践，谈谈科技工作者如何践行‘科技为民’的责任？”（融入思政：科技服务于人民）。

效果评估

某大学实施此案例后，学生课堂参与度从40%提升到85%（通过课堂观察记录）。学生反馈：“原来算法不只是代码，还关乎社会公正，学起来更有动力。”这解决了枯燥问题，通过动手和讨论让课堂生动。

案例二：机械工程专业——工匠精神与创新担当

背景与问题

机械设计课常以公式计算为主，学生觉得“枯燥无味”，参与度低，尤其在实验环节。

思政融入策略

融入“工匠精神”和“创新驱动发展”，通过中国高铁等案例，强调工程实践中的责任与爱国情怀。策略：从历史故事到实际设计，层层递进。

实施步骤与详细例子

  1. 课前准备：学生观看纪录片《大国工匠》，思考“什么是新时代的工匠精神？”。

  2. 课堂导入：讲述中国高铁从“跟跑”到“领跑”的故事（如复兴号动车组设计），融入“创新驱动、质量强国”的思政元素。提问：“作为未来工程师，你的设计如何体现国家需求？”

  3. 互动环节：小组项目设计+辩论。

    • 小组项目：设计一个简易机械臂模型（用Arduino或CAD软件）。要求学生在设计中融入“可持续性”和“安全责任”（如减少材料浪费，确保操作安全）。 示例设计思路（非代码，但可扩展为编程）：
      • 步骤1：需求分析——为什么设计机械臂？（服务制造业升级，体现“制造强国”）。
      • 步骤2：材料选择——优先环保材料，讨论成本与环境影响（思政：绿色发展）。
      • 步骤3：测试与优化——模拟故障，讨论“工匠精神”中的精益求精。 教师提供模板：一个简单的Arduino代码框架，用于控制机械臂基本动作（如果课堂有硬件支持）：
      ”`cpp // Arduino 简易机械臂控制代码示例 #include Servo base, arm; // 定义舵机

    void setup() { base.attach(9); // 基座舵机引脚 arm.attach(10); // 臂舵机引脚 Serial.begin(9600); }

    void loop() { if (Serial.available()) {

     char command = Serial.read();
 if (command == 'F') {  // 前进/抓取
   base.write(90);  // 基座中位
   arm.write(45);   // 臂下抓
   delay(1000);
   Serial.println("抓取成功 - 体现精准工匠精神");
 } else if (command == 'S') {  // 停止/安全检查
   base.write(0);
   arm.write(0);
   Serial.println("安全停止 - 责任第一");
 }

    } } “` 学生上传代码到共享平台，互相评价“设计是否体现了责任与创新？”。

  4. 课后延伸：参观本地工厂或虚拟VR体验，撰写报告：“我的设计如何助力中国梦？”。

效果评估

某工程学院案例显示，学生实验报告质量提升50%，课堂讨论时长增加。学生表示：“不再是死记公式，而是像在为国家做贡献，参与感爆棚。”

案例三：经济管理专业——市场伦理与公平发展

背景与问题

经济学课如《微观经济学》常以模型推导为主，学生觉得脱离现实，参与度低。

思政融入策略

融入“共同富裕”和“诚信经营”，通过企业案例讨论市场失灵与社会责任。策略：用辩论和角色扮演活跃课堂。

实施步骤与详细例子

  1. 课前准备：阅读《资本论》节选或现代案例（如阿里、腾讯的反垄断事件）。

  2. 课堂导入：分析“共享单车泡沫”案例，提问：“市场自由 vs. 社会公平，如何平衡？”（思政：社会主义市场经济）。

  3. 互动环节：角色扮演辩论。

    • 角色分配：学生分组扮演“企业家”“政府监管者”“消费者”。辩论主题：“企业追求利润时，是否应承担社会责任？”

    • 工具支持：用Excel模拟市场模型，展示“外部性”影响。 示例Excel公式（可导出为代码模拟，如果用Python）： “`python

      模拟市场外部性：污染成本对社会的影响

      import matplotlib.pyplot as plt

    # 参数 firms = 10 profit_per_firm = 100 # 单位利润 pollution_cost = 50 # 单位污染社会成本

    # 无监管情况 total_profit = firms * profit_per_firm total_cost = firms * pollution_cost net_social = total_profit - total_cost

    # 有监管（征税） tax = 30 regulated_profit = firms * (profit_per_firm - tax) regulated_social = regulated_profit - (firms * (pollution_cost - tax/2)) # 部分成本内部化

    print(f”无监管社会净收益: {net_social}“) print(f”有监管社会净收益: {regulated_social}“) print(“讨论：税收如何促进公平？（融入共同富裕理念）”)

    # 绘图 labels = [‘无监管’, ‘有监管’] values = [net_social, regulated_social] plt.bar(labels, values) plt.ylabel(‘社会净收益’) plt.title(‘市场伦理：监管促进公平’) plt.show() “` 学生通过辩论和数据可视化，感受到经济决策的社会影响。

  4. 课后延伸：调研本地企业社会责任报告，分享“如何在商业中践行诚信”。

效果评估

某商学院实施后，学生课堂发言率从25%升至70%。学生反馈：“经济学不再是冷冰冰的模型，而是关乎民生的学问。”

通用策略：解决枯燥与参与度低的难题

1. 多元化教学方法

  • 翻转课堂：课前自学理论，课堂专注讨论与实践。工具：雨课堂或学习通App，实时投票互动。
  • 技术辅助：用VR/AR模拟场景（如虚拟法庭讨论算法伦理），提升沉浸感。
  • 项目驱动：将思政融入小组项目，如“设计可持续产品”，学生主导80%内容。

2. 评估与反馈机制

  • 形成性评估：课堂参与占30%，包括讨论贡献和反思日志。
  • 学生反馈循环：每节课末匿名调查：“思政融入是否自然？如何改进？”调整内容。
  • 教师培训：鼓励教师参加思政教学工作坊，学习“故事化”技巧（如用个人经历开头）。

3. 潜在挑战与应对

  • 挑战1：时间不足。应对：选择1-2个关键点融入，不求全覆盖。
  • 挑战2：学生抵触。应对：用中性案例开头，避免政治敏感；强调“这是专业素养的一部分”。
  • 挑战3：教师能力。应对：跨学科合作，如邀请马克思主义学院教师共同备课。

结语：构建生动思政课堂的长期价值

通过以上案例，我们看到思政教育融入专业课堂并非负担，而是提升教学质量的利器。它解决枯燥问题，通过互动与实践激发学生热情；解决参与度低问题，通过价值共鸣增强责任感。最终，学生不仅掌握专业技能，还成长为有理想、有担当的时代新人。教师应从“教书”转向“育人”，持续创新。建议从一个班级试点开始，逐步推广。参考资源：教育部《课程思政建设指导纲要》（2020）及相关教学案例库。让我们共同努力，让每一堂课都充满活力与意义！