梁 鑫,吳麗君,陸圓圓

(廣西師范大學數學與統(tǒng)計學院,廣西桂林,541006)

一、問題提出

“課程思政”理念最早在上海提出,即提倡將思政課程與課程思政有機融合、協(xié)同育人。[1-2]要用好課堂教學這個主渠道,把立德樹人作為中心環(huán)節(jié),將思想政治工作貫穿教育教學全過程,使各類課程與思想政治理論課同向同行,實現全過程、全方位育人。[3]《高等學校課程思政建設指導綱要》(以下簡稱《指導綱要》)指出,必須將價值塑造有機融入知識傳授和能力培養(yǎng)之中,幫助學生塑造正確的世界觀、人生觀、價值觀。[4]全國新文科建設工作會議提出,高等文科教育必須牢牢把握文科教育的價值導向性,堅持立德樹人,全面推進高校課程思政建設。[5]黨和國家的相關政策文件為高校課程思政建設提供了重要的理論依據和指導思想。

近幾年來,國內學者對課程思政進行了大量的理論和實踐探索,取得了豐碩的學術成果。然而,以概率論與數理統(tǒng)計為代表的學科領域的課程思政研究相對滯后,研究文獻較少,只有86篇,所占比例不足1%。為了解和把握國內概率論與數理統(tǒng)計課程思政的研究現狀,梳理該研究領域的重要文獻,厘清該研究領域的相關熱點和研究趨勢,本文以中國知網刊發(fā)的概率論與數理統(tǒng)計課程思政相關文獻為研究對象,利用CiteSpace對這些文獻進行量化和可視化分析。

二、數據來源與方法

(一)數據來源

本文以中國知網全文數據庫為來源數據庫,采用高級檢索模式,將主題詞設置為“概率論與數理統(tǒng)計”和“課程思政”,將時間檢索跨度設置為2018年1月1日到2023年6月6日,共檢索得到文獻86篇。

(二)研究方法

本文采用CiteSpace 6.2.R2軟件,對86篇有效文獻展開可視化分析,將文獻以 Refworks格式導入CiteSpace。其中,時間切片的范圍選取2018年至2023年,最小時間切片選擇“1”,網絡修建設定為簡化網絡并突出其重要的結構特征和最小生成樹,其他設置值保持默認。

三、研究現狀分析

(一)年度發(fā)文量

文獻年度發(fā)文量能夠反映一個研究領域的學術成果在某一段時期的產出情況,了解該研究領域關注的重點。本文以文獻的發(fā)表年份為依據,對概率論與數理統(tǒng)計課程思政文獻進行統(tǒng)計(考慮到數據不完整,此處不對2023年的文獻做年度發(fā)文統(tǒng)計),統(tǒng)計情況如圖1所示。在2018—2022年四年中,概率論與數理統(tǒng)計課程思政發(fā)文量呈遞增趨勢,發(fā)文量高峰出現在2022年。

圖1 年度發(fā)文情況

郭澤德將學術議題的研究分為四個階段:描述階段、提煉階段、反思階段和轉化階段。[6]根據年度發(fā)文量的統(tǒng)計數據,該領域的研究還處在一個提煉階段,這一階段的學者運用不同的理論和方法,展開多樣化視域下的研究和剖析。

(二)重要發(fā)文作者

發(fā)文作者是展現該研究領域力量的重要方面。運用CiteSpace軟件對概率論與數理統(tǒng)計課程思政發(fā)文作者進行分析,并導出作者合作網絡圖譜,結果如圖2所示。同時,進一步統(tǒng)計和分析重要作者的發(fā)文情況,結果如表1所示。

表1 重要作者的發(fā)文情況(部分)

圖2 作者合作網絡圖譜

由圖2和表1可知,重要作者分別為李晨、張玲、劉靜、陳麗萍、劉春妍和張志旭,這6位作者的發(fā)文量均為2篇。其中,陳麗萍與李晨,張玲與劉春妍等人形成了小范圍的合作。由圖2可知,圖中的研究者節(jié)點多為獨立分布,網絡數量較為稀少。分析研究者的節(jié)點密度可發(fā)現,節(jié)點密度只有0.0135,密度較低。這表明該領域的研究尚未建立良好的研究合作網絡,不同研究者之間的合作需進一步強化。具體分析文獻可知,上述研究者主要從思政元素、教育價值、教學案例等方面對概率論與數理統(tǒng)計課程思政進行了深入剖析。

(三)發(fā)文機構及合作

對發(fā)文機構合作網絡進行分析能夠更清晰、更直觀地反映出某研究領域發(fā)文機構的分布情況。運用CiteSpace軟件,可得出如表2所示的發(fā)文量前五名的發(fā)文機構以及如圖3所示的發(fā)文機構共現圖譜。

表2 發(fā)文量前五名的發(fā)文機構

圖3 發(fā)文機構共現圖譜

在發(fā)文量排名在前5的發(fā)文機構中,北京科技大學數理學院的發(fā)文量較多,有3篇,其余4個發(fā)文機構的發(fā)文量均為2篇。湖南農業(yè)大學信息與智能科學技術學院、湖南財政經濟學院數學與統(tǒng)計學院存在一定的合作關系。由圖3和表2可知,發(fā)文機構以高校為主,表明高校學者對概率論與數理統(tǒng)計課程思政較為關注,但發(fā)文篇數不多。對此,各高校應加大研究力度,助力課程思政在高校的落地。

在圖3中,每個節(jié)點代表一個發(fā)文機構,連線代表各發(fā)文機構之間在該領域存在合作。具體分析圖3可知,圖中的點狀和網狀結構呈現出“單點多、連線少”的明顯分布特征。這表明在這一研究領域內,發(fā)文機構之間的合作較少,多為各自獨立的研究團隊。

(四)高被引論文統(tǒng)計特征

文獻的被引頻次能夠體現文獻的質量、影響力和受關注的程度。利用中國知網的高級檢索模式,可以快速檢索高被引文獻的主題、作者及來源期刊等,這有利于研究者及時了解該研究領域的最新研究動態(tài)。表3是本文梳理出的概率論與數理統(tǒng)計課程思政研究領域前10的高被引論文作者、來源期刊等。

表3 高被引文獻統(tǒng)計(前10)

由高被引文獻的發(fā)表年份和發(fā)展歷程可以看出,這一領域正快速發(fā)展,屬于研究的熱門領域。具體梳理文獻可以發(fā)現:陳曉坤等人從三全育人理念的視角出發(fā),對概率論與數理統(tǒng)計課程思政的建設進行探索,認為要構建全過程、全方位、全員參與的思政育人空間,即縱向要將課程思政教育貫穿課前、課中及課后教學活動全過程,橫向要拓展課堂內外、線上線下等,為概率論與數理統(tǒng)計課程思政的建設提供了思路。[7]黃昱等人則以教師思想意識和教育技能的提升為切入點,從“介紹我國學者成就進行愛國主義教育”“結合教學內容滲透辯證唯物主義思想”“利用案例進行道德品質教育”和“增強師生互動激發(fā)學習動力”四個方面進行教學設計。[8]馬昕表示,如要實現概率論與數理統(tǒng)計課程思政的轉向,則需從教學目標制定、教學內容選取、教學效果評價三個方面逐步強化基礎課的育人功能。[9]此外,張艷等人從教育理念、教學原則和實踐路徑等方面,剖析了如何在概率論與數理統(tǒng)計課程的教學過程中進行課程思政。[10]劉淑環(huán)以兩個典型的教學案例為例,將思政元素融入概率論與數理統(tǒng)計課程教學,實現知識傳授與價值引領同頻共振,推動了概率論與數理統(tǒng)計課程思政實踐研究的發(fā)展。[11]

從高被引文獻主題可以看出,概率論與數理統(tǒng)計課程思政建設及對其內在特點的剖析,是這一研究領域的主要內容。深入分析文獻可知,研究者大多先梳理課程思政的內容,進而結合概率論與數理統(tǒng)計課程的特征將二者進行融合,并在課程目標、內容、評價等方面提出二者融合的策略及思路。

四、研究熱點及前沿分析

(一)關鍵詞共現分析

文章的關鍵詞具有較強的概括性與精煉性,能夠反映出該文章研究的角度和方向。對關鍵詞展開分析,有利于對文章的主題進行深入剖析,揭示相關研究領域的關鍵議題。[12]

本文通過數據統(tǒng)計和分析關鍵詞,可以得到如圖4所示的關鍵詞共現知識圖譜。字體和節(jié)點的大小代表關鍵詞的頻次,而連線則代表關鍵詞之間的關聯(lián)性。連線越明顯,則代表關鍵詞之間的關聯(lián)性越強。由圖4可知,“課程思政”“教學改革”“思政元素”和“概率統(tǒng)計”等關鍵詞的出現頻次較高。

圖4 關鍵詞共現知識圖譜

此外,中介中心性指數可獲重要節(jié)點的關鍵詞,中介中心性指數愈高,則表明涉及該關鍵詞的文章愈重要。如表4所示,除了“課程思政”這個關鍵詞,關鍵詞“案例”具有較高的中介中心性,達0.55,這說明案例教學是該領域重點關注的問題。

表4 關鍵詞中介中心性(前10)

(二)關鍵詞聚類分析

以關鍵詞分析為依據,使用LLR算法對所得關鍵詞展開聚類分析。經過對數據的處理,本文選擇0—8的聚類類團展開分析,獲得如表5所示的聚類關鍵詞。其中,檢引度代表的是一個類團內部成員的同質性。由表5可知,0—8類團的檢引度都大于0.7,表明該類團內部成員緊密程度較好,可以獲得比較成功的聚類結果。目前,研究者對思政教育、知識傳授、思政元素、教學創(chuàng)新、翻轉課堂等方面研究較多。在概率論與數理統(tǒng)計課程思政研究中,以高校課程思政建設為主,且多為路徑研究或策略探索,主要分析課程思政協(xié)同育人的價值。

表5 關鍵詞聚類

(三)關鍵詞突現分析

某研究領域一段時期內突然出現,并且熱度迅速上升的關鍵詞,為該研究領域的突現詞。以關鍵詞聚類為基礎,本文運用CiteSpace關鍵詞突現的功能,揭示關鍵詞的出現與結束的時間及其強度,從而對概率論與數理統(tǒng)計課程思政的前沿趨勢進行分析。

通過提取突現詞,可以得到如圖5所示的關鍵詞突現詞圖譜,共呈現出10個研究前沿。按照突現詞開始的時間進行排序,依次是教學改革、案例分析、三全育人、微課模式、線上教學、課堂教學、價值引領、金課、教學創(chuàng)新、思政教育。

在上述的突現詞中,以“教學改革”的突現強度最為突出,達到1.79,說明“教學改革”是該領域最前沿的研究方向?！敖虒W創(chuàng)新”與“思政教育”的突現時間均為2022—2023年,說明二者也是目前的研究前沿。值得注意的是,這一領域突現詞的突現時間都比較短,一般在1—2年間。由此可見,概率論與數理統(tǒng)計課程思政的研究對象豐富,內容多元,更新速度快。

五、總結與展望

(一)研究總結

本文利用CiteSpace對2018年以來中國知網收錄的86篇概率論與數理統(tǒng)計課程思政文獻進行分析發(fā)現,研究者分別從不同的專業(yè)角度、不同領域進行了深入分析。

整體來看,研究者對概率論與數理統(tǒng)計課程思政作了整體的梳理和討論,相關研究成果頗豐,發(fā)表文章數量近年來迅速增加,研究內容包含課程思政元素的挖掘、教學設計、教育價值等。就發(fā)文量而言,該領域的研究還處在提煉階段。就發(fā)文作者而言,該領域的研究尚未建立良好的研究合作網絡,不同學者之間的合作還需進一步強化。就發(fā)文機構而言,大部分以高校為中心,但高校間尚未產生成熟的研究團隊。就高被引文獻而言,研究者大多先梳理課程思政的內容,進而將二者融合,并在課程目標、內容、評價等方面提出相應策略。

在研究熱點及前沿方面,研究者主要從思政元素、教育價值、教學案例三個方面展開分析。課程思政元素的挖掘、教育價值的探討和教學內容的設計,是當前這一領域的研究熱點;教學改革、教學創(chuàng)新與思政教育是當前這一領域的研究前沿,其中教學改革是最前沿的研究方向。

(二)研究展望

一是構建概率論與數理統(tǒng)計課程思政的研究共同體。針對該領域的課程思政研究比較分散,未形成聚焦性研究成果的現狀,未來需要集中教育專家、高校教師、研究生等群體建立研究共同體,使研究群體更加多元化,以便基于更多的視角探討該課程思政建設,推進該課程思政研究的發(fā)展。二是拓展概率論與數理統(tǒng)計課程思政的研究內容。針對課程思政元素挖掘、教學目標及內容設計等方面的不足,未來研究應進一步深入探討該課程思政的元素與教育價值,合理拓展該課程思政的研究范疇,強化該課程思政的實踐探索和課堂教學,構建該課程思政的效果評價體系。