当前，互联网的普及、大数据的应用以及生成式人工智能的发展，在一定程度上易引发学生主体性弱化、影响学生价值观的塑造。在这样的背景下，作为立德树人的关键课程，思政课要坚持守正创新，既要主动拥抱技术变革，积极探索以数智化赋能思政教育的实践路径，又要时刻关注数智时代青年学生价值观发展的新特征、新变化，努力提升思政课的针对性和吸引力。

　　中南财经政法大学马克思主义学院通过“大数据+云计算”，收集学生思想、行为、情感等多维度数据，开展学情分析，建立动态“数字画像”，为精准把握学生认知特征与思想动态提供数据支撑，实现了理论讲解由“单向灌输”变为“双向共鸣”。

　　一是构建多维度学情数据库，夯实教学基础。因课堂人数多、专业存在差异等现实原因，高校思政课学情把握的“模糊化”一直是备课的痛点。同时，依赖教师经验判断学情，如通过课堂举手、课后作业等渠道获取信息，难以覆盖沉默学生的真实认知水平，更无法精准捕捉学生在社会热点、价值辨析等方面的思想困惑。

　　通过学生数字画像，持续追踪学习行为、互动频率、答题模式等指标，系统可自动识别学生的知识盲区与价值倾向，实现从“经验判断”向“数据驱动”的转变，为分层教学、个性化辅导提供科学依据。如在“中国近现代史纲要”课程中，通过大数据统计，教师针对学生的疑惑及时调整课堂教学内容，着重解决学生的“深层困惑”，有效提升了思政教育的针对性与实效性。

　　二是以画像为导向优化教学过程，实现教的精准化。针对校内财经专业和法学专业的学生数量多且学科背景与偏好不同的现状，马克思主义学院就学生偏好进行了数字画像。

　　通过数字画像发现：法学专业学生普遍具备较强的逻辑思辨能力，关注点集中在“司法公正”“法律与道德的边界”等议题；经济学专业学生则对“政策与市场关系”“用经济思维分析社会问题”等高度关注。依托分析结果，学院教师就法学专业学生思政课教学设计中增设“模拟法庭”环节，围绕“消费者权益保护中的社会责任”展开辩论；经济学专业学生授课中引入“浙江共同富裕示范区建设”“头部企业乡村振兴帮扶案例”等，引导学生分析“资本的社会责任”与“共同富裕的实践路径”，让学生从经济视角理解“社会主义本质要求”。这种基于数字画像的动态适配，让思政教学与专业特质同频，使价值引领融入专业认知场景，有效解决了“思政与专业两张皮”的问题，大幅提升教学的针对性与感染力。

　　三是以画像为依据完善评价体系，实现“评”的全面化。在评价环节，学院教师通过数字画像记录学生在思政学习中的成长轨迹，并形成“画像定位问题—教学优化调整—画像验证效果”的闭环。以“毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系概论”课程为例，若学生前期对“共同富裕”的理解仅停留在“收入均衡”层面，后期通过课程学习与实践，能结合“三次分配制度”提出具体建议，画像会清晰呈现这一认知升级过程，体现“成长进步幅度”。

　　此外，通过数字画像，教师能精准定位教学短板，调整教学策略。上学期“中国近现代史纲要”课程，学生数字画像反映出学生对“乡镇企业崛起”“经济特区设立”等内容的理解停留在“政策表述”上，新学期教师增加了地方史料以及小组研讨，并改变作业形式，将“历史事件论述题”改为“‘家乡变迁’微调研报告”。新一轮课程结束后，数字画像显示87%的学生能准确用“中国特色社会主义道路”等理论分析家乡发展。

　　（作者单位：中南财经政法大学马克思主义学院）