引言
在新时代教育背景下，课程思政已成为高等教育改革的重要方向。它强调将思想政治教育元素有机融入各类专业课程教学中，实现知识传授、能力培养与价值引领的统一。如何有效将课程思政融入素质目标，从而全面提升学生的综合能力，是当前教育工作者面临的重要课题。本文将从理论基础、实施路径、实践案例及评估机制等方面，系统阐述课程思政与素质目标融合的有效策略。
一、课程思政与素质目标的内涵及关系
1.1 课程思政的核心要义
课程思政不是简单的“思政课程化”，而是通过挖掘专业课程中的思政元素，实现“润物细无声”的育人效果。其核心在于：
- 价值引领：将社会主义核心价值观融入教学内容
- 知识渗透：在专业知识中融入历史、文化、伦理等思政元素
- 能力培养：通过思政教育提升学生的批判性思维、社会责任感等综合能力
1.2 素质目标的构成要素
素质目标通常包括：
- 思想道德素质：价值观、道德观、法治意识
- 科学文化素质：专业知识、人文素养、创新思维
- 身心素质：健康体魄、心理素质、抗压能力
- 实践能力：解决问题、团队协作、社会适应能力
1.3 二者的内在联系
课程思政与素质目标具有天然的契合点：
- 目标一致性：都致力于培养全面发展的人才
- 内容互补性：思政教育为素质培养提供价值导向，素质目标为思政教育提供实践载体
- 方法协同性：都需要通过体验式、探究式教学实现
二、课程思政融入素质目标的实施路径
2.1 教学设计层面的融合策略
2.1.1 教学目标重构
在制定教学目标时，应明确思政元素与素质目标的结合点。例如，在《机械设计》课程中：
传统教学目标：
- 掌握机械零件设计原理
- 能够进行简单机械系统设计
融入思政后的教学目标：
- 掌握机械零件设计原理（知识目标）
- 能够进行简单机械系统设计（能力目标）
- 理解“工匠精神”在机械设计中的体现（思政目标）
- 培养严谨细致、精益求精的职业素养（素质目标）
2.1.2 教学内容重构
以《数据结构》课程为例，可以这样融入思政元素：
案例：算法效率与社会责任
# 传统教学：仅讲解算法时间复杂度
def bubble_sort(arr):
"""冒泡排序算法"""
n = len(arr)
for i in range(n):
for j in range(0, n-i-1):
if arr[j] > arr[j+1]:
arr[j], arr[j+1] = arr[j+1], arr[j]
return arr
# 融入思政的教学设计
def efficient_algorithm_design(arr):
"""
高效算法设计与社会责任
思政元素：在算法设计中考虑资源节约和环境保护
素质目标：培养可持续发展意识和社会责任感
"""
# 1. 传统冒泡排序（O(n²)）——资源消耗大
# 2. 引入快速排序（O(n log n)）——更高效
# 3. 讨论：在大数据时代，算法效率对能源消耗的影响
# 4. 案例：谷歌数据中心通过优化算法降低能耗
print("思考题：作为程序员，如何在算法设计中体现环保理念？")
print("参考：选择时间复杂度更低的算法，减少计算资源消耗")
# 实际应用：优化后的算法
def quick_sort(arr):
if len(arr) <= 1:
return arr
pivot = arr[len(arr) // 2]
left = [x for x in arr if x < pivot]
middle = [x for x in arr if x == pivot]
right = [x for x in arr if x > pivot]
return quick_sort(left) + middle + quick_sort(right)
return quick_sort(arr)
2.1.3 教学方法创新
- 案例教学法：选取具有思政内涵的典型案例
- 项目驱动法：设计包含思政元素的综合实践项目
- 情景模拟法：创设职业场景，融入价值判断
2.2 课堂教学实施策略
2.2.1 课前准备：挖掘思政元素
教师需要系统梳理课程知识点，建立“知识-思政-素质”三维映射表。例如在《工程伦理》课程中：
| 知识点 | 思政元素 | 素质目标 |
|---|---|---|
| 工程安全标准 | 生命至上、安全第一 | 责任意识、法治观念 |
| 环境保护法规 | 绿色发展、生态文明 | 环保意识、可持续发展观 |
| 知识产权保护 | 创新驱动、尊重创造 | 创新精神、诚信品质 |
2.2.2 课中实施：自然融入
以《市场营销学》课程为例，讲解“消费者行为分析”时：
教学片段示例：
教师：“同学们，我们分析消费者购买决策时，除了关注经济因素，还要考虑什么？”
学生：“社会文化因素、个人心理因素...”
教师：“很好。这里我想引入一个案例：某企业为推广产品，利用大数据精准推送广告，但过度收集用户隐私。这引发了什么问题？”
（引导学生讨论）
教师：“这涉及到商业伦理和社会责任。作为未来的营销人员，我们不仅要追求商业利益，更要考虑：
1. 尊重消费者隐私权（法治意识）
2. 诚信经营（道德品质）
3. 社会责任（价值引领）
这正是我们课程思政要培养的素质——在专业能力基础上，具备正确的商业价值观。”
2.2.3 课后延伸：实践强化
设计课后作业或实践活动，巩固思政教育效果。例如：
《环境工程》课程课后项目：
项目名称：校园垃圾分类优化方案设计
思政元素：生态文明建设、社会责任
素质目标：环保意识、实践能力、团队协作
具体要求：
1. 调研校园垃圾分类现状（培养调研能力）
2. 分析问题并提出改进方案（培养分析能力）
3. 设计宣传方案（培养沟通能力）
4. 撰写报告并进行展示（培养表达能力）
成果要求：
- 技术方案（专业能力）
- 成本效益分析（经济意识）
- 社会效益评估（社会责任）
- 可持续性设计（长远眼光）
2.3 课程评价体系的重构
2.3.1 多元化评价指标
建立包含思政元素和素质目标的评价体系：
《计算机网络》课程评价表（示例）
评价维度：
1. 知识掌握（40%）
- 网络协议理解
- 网络配置能力
2. 能力培养（30%）
- 网络故障排查
- 安全配置能力
3. 思政素养（20%）
- 网络安全意识（如：不传播谣言、保护个人信息）
- 网络伦理（如：尊重知识产权、文明上网）
4. 综合素质（10%）
- 团队协作（小组项目）
- 创新思维（方案设计）
2.3.2 过程性评价与终结性评价结合
- 过程性评价：课堂表现、小组讨论、实践报告
- 终结性评价：期末考试、项目答辩、作品展示
2.3.3 学生自评与互评
设计自评量表，引导学生反思思政素养的提升：
自我评价表（节选）
1. 在本课程学习中，我是否关注了专业知识背后的社会价值？（1-5分）
2. 我是否能将所学知识应用于解决实际社会问题？（1-5分）
3. 我是否在团队合作中体现了责任担当？（1-5分）
三、实践案例分析
3.1 案例一：《土木工程材料》课程思政实践
3.1.1 课程背景
土木工程材料是土木工程专业的基础课程，传统教学侧重材料性能与应用。
3.1.2 思政元素挖掘
- 工匠精神：材料配比的精确性、施工工艺的严谨性
- 生态文明：绿色建材、可持续发展
- 国家安全：关键基础设施材料的自主可控
3.1.3 教学实施
教学单元：混凝土材料
1. 知识点：混凝土配合比设计
- 传统教学：计算公式、强度等级
- 思政融入：引入“中国高铁”案例，讲解高性能混凝土的研发历程，体现自主创新精神
2. 知识点：绿色混凝土
- 传统教学：环保材料介绍
- 思政融入：结合“双碳”目标，讨论建材行业节能减排的社会责任
3. 实践环节：配比实验
- 传统要求：达到设计强度
- 思政融入：要求记录材料浪费情况，提出节约方案，培养节约意识
3.1.4 效果评估
通过问卷调查和访谈发现：
- 85%的学生表示对专业有了更深的理解
- 78%的学生增强了社会责任感
- 92%的学生认为课程更有吸引力
3.2 案例二：《Python程序设计》课程思政实践
3.2.1 课程背景
Python是广泛使用的编程语言，传统教学侧重语法和算法。
3.2.2 思政元素挖掘
- 创新精神：开源文化、代码共享
- 工匠精神：代码规范、调试耐心
- 法治意识：知识产权、网络安全
3.2.3 教学实施
教学单元：网络爬虫
# 传统教学：爬取网页数据
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
def simple_crawler(url):
"""基础爬虫示例"""
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# 提取数据...
return data
# 融入思政的教学设计
def ethical_crawler(url):
"""
伦理爬虫设计
思政元素：网络伦理、知识产权、社会责任
素质目标：法治意识、职业道德
"""
# 1. 检查robots.txt（尊重网站规则）
robots_url = url.rstrip('/') + '/robots.txt'
try:
robots_response = requests.get(robots_url)
if robots_response.status_code == 200:
print("网站有robots.txt，需遵守爬取规则")
# 解析robots.txt，确定可爬取范围
except:
print("网站无robots.txt，但仍需谨慎爬取")
# 2. 设置合理的爬取频率（避免对服务器造成负担）
import time
time.sleep(1) # 每次请求间隔1秒
# 3. 数据使用伦理讨论
print("思考题：爬取的数据如何合法使用？")
print("参考：")
print("- 个人学习研究：通常允许")
print("- 商业用途：需获得授权")
print("- 公开数据：注明来源")
# 4. 代码规范示例
def well_documented_crawler(url):
"""
规范的爬虫代码
作者：[你的名字]
日期：[日期]
用途：[说明用途]
注意事项：[伦理提醒]
"""
# 详细注释...
pass
return well_documented_crawler(url)
3.2.4 教学效果
- 学生代码规范性提升40%
- 网络安全意识显著增强
- 团队协作项目完成质量提高
四、常见问题与对策
4.1 问题一：思政元素生硬植入
表现：思政内容与专业知识脱节，学生感觉“两张皮” 对策：
- 深入挖掘课程内在的思政元素
- 采用“故事化”、“案例化”方式融入
- 避免说教，注重启发
4.2 问题二：教师能力不足
表现：专业教师缺乏思政教育经验 对策：
- 开展教师培训，提升思政教学能力
- 建立跨学科教学团队
- 开发思政教学资源库
4.3 问题三：评价体系不完善
表现：思政教育效果难以量化评估 对策：
- 建立多维度评价指标
- 采用质性评价与量化评价结合
- 引入学生、同行、专家多方评价
4.4 问题四：学生接受度差异
表现：不同专业、不同年级学生接受程度不同 对策：
- 分层设计思政内容
- 结合学生兴趣点设计教学活动
- 利用新媒体技术增强吸引力
五、保障机制建设
5.1 组织保障
- 成立课程思政教学指导委员会
- 建立跨院系协作机制
- 设立专项经费支持
5.2 制度保障
- 将课程思政纳入教师考核评价
- 建立优秀案例评选机制
- 完善教学激励政策
5.3 资源保障
- 建设课程思政案例库
- 开发数字化教学资源
- 搭建教师交流平台
5.4 技术保障
- 利用智慧教学平台记录思政教学过程
- 开发思政元素智能匹配系统
- 建立教学效果大数据分析平台
六、未来展望
6.1 深化融合方向
- 学科交叉融合：推动思政教育与更多学科深度融合
- 实践教学强化：在实习、实训中深化思政教育
- 国际化视野：在跨文化交流中培养家国情怀
6.2 技术赋能创新
- 人工智能辅助：利用AI分析思政教学效果
- 虚拟现实应用：创设沉浸式思政教育场景
- 大数据分析：精准把握学生思想动态
6.3 评价体系完善
- 长期追踪研究：建立毕业生思政素养发展档案
- 社会反馈机制：引入用人单位评价
- 国际比较研究：借鉴国外德育教育经验
结语
课程思政与素质目标的深度融合，是新时代人才培养的必然要求。通过系统设计、精心实施、科学评价，可以实现知识传授、能力培养与价值引领的有机统一。教育工作者应不断探索创新，将思政教育如盐入水般融入专业教学，真正培养出德才兼备、全面发展的社会主义建设者和接班人。
关键要点总结：
- 系统设计：从教学目标、内容、方法到评价的全链条融入
- 自然渗透：避免生硬说教，注重启发引导
- 实践导向：通过项目、案例、活动强化思政教育效果
- 持续改进：建立反馈机制，不断优化教学策略
通过以上策略的实施，课程思政将不再是附加任务，而是专业教学的内在要求，真正实现“立德树人”的根本目标，全面提升学生的综合能力。