一、信息过载对思政教育的多维解构

（一）认知超载困境

在数字化时代，大学生每天接触的信息量极为庞大，超过5GB的日均信息接触量中，碎片化信息占据了相当大的比例，达到73％。这些碎片化信息分散了大学生的注意力，使得他们难以集中精力进行系统性的理论学习和认知构建。注意力成为了稀缺资源，被不断分散和消耗，导致系统性的理论认知被拆解和破坏，难以形成完整、深入的知识体系和思维模式。

（二）价值对冲效应

一方面，社交媒体算法推荐所形成的“信息茧房”使得大学生只能接触到与其兴趣和观点相似的信息，限制了他们的视野和思维，容易导致观点的极化和狭隘。另一方面，西方意识形态的渗透也在不断冲击着大学生的价值观。某高校的调查显示，42％的学生对主流价值表述存在认知模糊，这充分说明了在信息过载的背景下，价值观念的冲突和混乱对大学生意识形态的构建造成了严重的影响。

（三）信任度衰减曲线

传统的说教式教学方式在网络空间“后真相”传播的对比下显得枯燥和缺乏吸引力。随着年级的升高，学生对课程内容的接受度呈现出U型曲线波动。在低年级时，可能由于对新环境和课程的新鲜感，接受度相对较高；而在中间阶段，由于对教学方式的熟悉和对信息获取渠道的多元化，接受度下降；到了高年级，随着对学业和未来规划的重视，可能又会重新审视思政课程的价值，接受度有所回升。这种波动反映了传统教学模式在信息时代面临的挑战和学生需求的变化。

二、有效信息筛选的四个维度重构

（一）信息熵值评估模型

建立政治性、科学性、时效性三维评估矩阵，能够全面、系统地评估思政课教学内容的质量和价值。政治性确保教学内容符合党和国家的要求，坚持正确的政治方向；科学性保证知识的准确性和逻辑的严密性；时效性则使教学内容紧跟时代发展，反映最新的理论成果和实践经验。开发课程内容信息纯度算法，如理论浓度指数＝核心概念数／总字数×时效系数，能够量化评估教学内容的纯度和价值，为筛选和优化教学内容提供科学依据。

（二）认知图式适配策略

运用神经教育学原理设计“5－15－30”注意力单元，充分考虑了大学生的注意力特点和认知规律。通过5分钟的情景导入吸引学生的注意力，激发兴趣；15分钟的理论解析深入讲解核心知识；30分钟的实践迁移让学生将所学知识应用到实际情境中，巩固和深化理解。基于大数据分析学生兴趣热点，构建动态教学内容库，能够使教学内容更加贴近学生的需求和实际，提高教学的针对性和吸引力。

（三）多模态传播矩阵

创建“微课—慕课—直播课”三级内容体系，满足了不同学生的学习需求和习惯。微课短小精悍，便于学生利用碎片化时间学习；慕课提供了系统、全面的课程资源，适合深入学习和自主探究；直播课增强了教学的互动性和实时性。开发AR／VR思政教学场景，利用先进的技术手段为学生创造沉浸式的学习体验，实验数据显示沉浸式教学记忆留存率提升58％，显著提高了教学效果。

三、意识形态建构的递进式路径

信息解码层：训练批判性信息素养建立“事实核查—逻辑分析—价值判断”三阶训练法设计网络舆情沙盘推演课程模块。情感共鸣层：构建集体记忆符号系统开发“红色基因数字图谱”，将党史事件转化为可交互时间线，运用情感计算技术监测教学过程中的共情度变化。实践固化层：创建O2O价值实践平台。线上搭建虚拟实践社区，线下对接乡村振兴等国家战略实施“认知—认同—践行”三阶段成长档案追踪。

四、动态评估与反馈机制

构建意识形态认知度雷达图，量化测量政治认同、理论认同等六个维度运用眼动追踪技术分析课堂教学关注度分布，建立基于区块链的学习行为存证系统，实现全过程评价。当前清华大学“雨课堂”智慧教学平台已实现教学数据实时分析，武汉大学“VR重走长征路”项目获94％的学生认同度。未来思政教育应转向“智能导学系统＋人工价值引导”的混合模式，在信息洪流中构筑意识形态的认知防波堤。分众教学法是一种基于学生个体差异的个性化教学模式，强调通过分析学生的不同特点（如学习能力、兴趣、需求等），将学生划分为不同群体或“分众”，并针对性地设计教学内容、方法和评价方式。其核心理念是“因材施教”，旨在提升教学效率和学习效果。

核心原则——差异化教学：根据学生的认知水平、学习风格等制定分层目标。动态调整：根据学生进步灵活调整分组和教学策略。多元化评价：结合过程性评价和个性化反馈，避免单一标准。

实施步骤：学生分析，通过测试、问卷、观察等方式了解学生的知识基础、兴趣、学习风格等。分类分组，按能力分层（如基础组、进阶组、拓展组）；按兴趣分群（如项目小组、主题学习小组）；按需求分类（如补差班、培优班）。

教学设计内容分层：同一知识点设计不同难度任务（如基础题、挑战题）。方法多样：对视觉型学生用图表，对听觉型学生用讲解＋讨论。资源适配：提供拓展阅读、微课等个性化资源。动态评估与调整。定期评估学生进展，重新分组或调整教学策略。

应用场景：班级内部分层教学，例如数学课上，针对计算能力差异设计不同难度的练习题；跨班级／年级走班制，学生按学科水平选择不同班级（如英语A／B／C班）；项目式学习（PBL），按兴趣分组完成不同主题项目（如环保、编程）；在线教育，利用AI算法推送个性化学习内容（如Khan Academy的练习系统）。

优势提高效率：避免“一刀切”，减少学生因内容过难或过易产生的挫败感或倦怠。增强主动性：兴趣导向的分组能激发学习动力。促进教育公平：关注弱势学生需求，缩小群体差距。挑战与对策：教师负担重：需设计多套教学方案。对策：借助协作备课、共享资源库。标签化风险：分组可能导致学生被固化分类。对策：动态调整分组，强调“进步导向”而非“能力分层”。评价复杂度高：需建立多元评价体系。对策：结合自评、互评、档案袋评价等。典型案例：上海“分层走班制”改革：中学英语、数学学科按学生水平分班，配备不同教学进度。美国“STAR阅读计划”：通过自适应测试将学生匹配到适合的阅读材料。可汗学院：根据用户答题数据动态调整题目难度和推荐内容。

信息过载语境下，需要创新教学方法。根据学生与信息负载特点开展分众教学。分众教学法是教育个性化趋势下的重要实践，通过精准识别学生差异并灵活响应，实现“适合的教育”。将分众教学法应用于高校五门思政课（马克思主义基本原理概论、毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系概论、中国近现代史纲要、思想道德修养与法律基础、形势与政策），需结合课程特点和学生需求，设计差异化教学策略。以下是具体实施方案：

一、课程特点与分众教学适配

马克思主义基本原理概论。特点：理论性强，抽象概念多，学生理解难度差异大。分众策略：分层教学：基础组，通过案例解析、动画视频（如“剩余价值理论”用生活案例解释）；递进阶组，组织原著选读（如《资本论》节选）与哲学辩论；拓展组，结合跨学科视角（如用经济学模型分析马克思主义理论）。动态调整：根据阶段性测试结果，调整学生分组。毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系概论。特点：内容与政策结合紧密，需联系现实国情。分众策略：兴趣分组：政策分析组，针对公共管理专业学生，模拟政策制定过程；实践调研组，组织乡村振兴、基层治理等主题调研；理论研讨组，结合党史文献，探讨理论发展逻辑。资源适配：推送“学习强国”中与专业相关的政策解读视频。

中国近现代史纲要。特点：史实丰富，但学生历史基础参差不齐。分众策略：能力分层＋兴趣分群：基础组，通过影视剧片段（如《觉醒年代》）辅助梳理时间线；兴趣组，分“革命史”“经济史”“文化史”专题，学生自选研究；高阶任务，组织“历史情景剧”创作，如模拟五四运动辩论。评价多元：结合剧本创作、调研报告、课堂演讲评分。思想道德修养与法律基础。特点：贴近生活，但学生价值观差异显著。分众策略：需求分类：价值观讨论组，针对热点事件（如网络暴力）展开伦理辩论；法律实务组，法学专业学生模拟法庭，分析真实案例；心理辅导组，结合心理健康教育，设计“人际冲突解决”角色扮演。动态调整：根据学生课堂参与度调整活动形式。形势与政策，特点：内容时效性强，需紧跟国内外热点。分众策略跨年级混合分组：国际关系组，高年级学生带领低年级分析中美关系报告；科技前沿组，理工科学生研讨“人工智能伦理”政策；基层实践组，结合暑期社会实践，分享乡村振兴见闻。技术赋能：利用在线平台（如雨课堂）实时推送最新政策解读。

二、共性实施要点

学生分析工具：开课前通过问卷星调查学生专业背景、兴趣方向、思政课学习动机。利用“学习通”平台记录学生预习数据，识别知识盲区。动态分组管理：每4—6周根据课堂表现、作业质量、小组贡献度调整分组，避免标签固化。设立“流动导师制”，由高年级优秀学生担任小组顾问。教学资源库建设：建立分层资源包：基础层，图解版理论手册、10分钟微课；进阶层，学术论文精选、专家讲座录像；拓展层，跨学科研究案例、国际比较分析。评价体系改革：过程性评价（60％），小组项目（30％）、课堂辩论（15％）、在线讨论（15％）；结果性评价（40％），个性化试卷（同一考题设不同难度选做题）。

三、典型案例设计

案例1：马克思主义基本原理概论“分众辩论赛”。分组：按理论掌握程度分为3组。任务：基础组，用“外卖骑手困境”解释劳动异化理论；进阶组，对比马克思与亚当·斯密的价值理论；拓展组，结合ChatGPT讨论“科技与人的解放”。评价：组间互评＋教师点评，突出逻辑深度与现实关联度。

案例2：中国近现代史纲要“跨校协作学习”。分组：与兄弟高校学生混合组队，每队含历史专业与非专业学生。任务：合作完成“地方红色文化资源数字化保护”方案设计。技术支持：使用虚拟仿真平台还原历史场景（如红军长征路线）。

四、挑战与对策

大班额教学：对策为采用“大班授课＋小班研讨”模式，助教辅助分组管理。理论枯燥感：对策为基础组用“B站思政UP主”短视频导入，拓展组引入“游戏化学习”（如理论知识点闯关）。师资局限：对策为与专业课教师合作开发“课程思政”案例（如用经济学原理解释共同富裕）。

高校思政课分众教学需紧扣“价值观引领”与“个性化需求”的平衡，既要避免“填鸭式”灌输，也要防止“娱乐化”倾向。通过分层任务设计、动态分组机制和多元评价体系，让不同背景、不同能力的学生在思政课中既能夯实理论基础，又能实现能力拓展。未来可探索“AI＋思政”模式，例如通过大数据分析学生思想动态，智能推荐学习路径。

（作者：蚌埠学院  胡业生。本文系安徽省社科联2024年创新发展研究课题阶段性研究成果：数字公民伦理视角下网络暴力治理的路径研究，课题编号：2024cx081。）