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高校思想政治教育的新思维

2018-09-10赵春音

南北桥 2018年5期
关键词:大数据思维系统思维

赵春音

【摘 要】 该文结合实际教学经验,着重论述了系统思维、自组织思维、复杂性思维、量子思维、大数据思维、互联网思维、视域融合思维、现象学思维等当代新思维对高校思想政治教育的启示。系统思维带给我们的是整体性与结构性的思维方式;自组织思维带给我们的启发是教学过程的自我进化;非线性思维带给我们的是教学的非线性与回归过程;量子思维带给我们的是不确定性;大数据思维带给我们的是相关性与预测性的思考;互联网思维带给我们的是知识的共享与互动;视域融合思维带给我们的是多目标的优化;现象学思维带给我们的是对教学情境以及学生体验和师生之间交流的重视。

【关键词】系统思维 量子思维 大数据思维

中图分类号:G4 文献标识码:A DOI:10.3969/j.issn.1672-0407.2018.05.203

随着经济社会的发展,当代一些新的思维方式逐渐受到大家重视,比较突出的有系统思维、自组织思维、复杂性思维、量子思维、大数据思维、互联网思维、视域融合思维、现象学思维等等,其中自组织思维和复杂性思维可视为系统思维的进一步发展,这些思维方式给包括社会科学在内的许多学科领域都带来了灵感和突破。高校思想政治教育作为高等教育的重要环节,契需融入新的思维方式和理念来丰富教学内容,改进教学方法,提升教学效果。

当代新思维对高校思想政治教育的启示主要体现在以下方面:

一、系统思维(Systematic Thinking):整体性与结构性(Integrity & Structure)

系统思维简单来说就是对事情进行全面思考,是把想要达到的结果、实现该结果的过程、过程优化以及对未来的影响等一系列问题作为一个整体来进行综合研究,其特征是整体性、结构性、动态性、开放性等等。系统一般由若干要素组成,各个要素之间彼此联系、相互作用,共同构成一个有机整体。若把整个思想政治理论课教学作为一个大系统,那么这个大系统下又可分为若干要素或子系统,如课堂教学子系统、实践教学子系统、校园文化子系统、考核子系统等等,各个子系统之间既相互独立又相互作用、相互影响,每个子系统下又可分为若干个子系统,如课堂教学子系统下又可分为课程设计、问题讨论、作业等要素;实践教学子系统下又可分为课外实践、论文写作、案例分析等要素;校园文化子系统可分为第二课堂、网络思政等要素;考核子系统可分为考勤、平时成绩、期末成绩、综合成绩等要素。各个要素之间也是彼此作用、相互影响的,如课堂教学子系统中的问题讨论、作业等要素以及校园文化子系统中的第二课堂、网络思政等要素都会影响到考核系统中的平时成绩,而实践教学子系统中的课外实践、论文写作、案例分析等要素又会影响到考核子系统中的综合成绩。思想政治理论课的整体效果要综合考虑每个子系统的功能以及彼此之间的协同效应。

二、自组织思维(Self-organizing Thinking):自组织与进化(Self-organizing & Evolution)

自组织理论是20世纪60年代末期开始建立并发展起来的一种系统理论,是贝塔朗菲系统论的发展。其研究对象主要是复杂自组织系统(生命系统、社会系统)的形成和发展机制问题,即在一定条件下(开放、非平衡状态下),系统是如何自动地由无序走向有序,由低级有序走向高级有序的。思想政治理論课也是一个由教师、学生、理论、实践组成的开放系统,系统初始状态可能是混沌的、无序的,但随着教学内容的深化以及教师与学生之间互动程度的加深,思想政治理论课教学也会逐渐由无序走向有序,由低级有序走向高级有序,这是一个很自然的过程。自组织思维要求我们高校思想政治理论课教师要坚定信心,教学过程中出现一定程度的无序和混乱是正常的,是通往高级有序阶段的必经之路。

三、复杂性思维(Complexity Thinking):非线性与回归(Non-linear & Regression)

复杂性科学是上世纪80年代兴起的系统科学发展的新阶段,不同于经典科学有序、分割、绝对理性的特征,复杂性思维强调联合对立的概念来思考过程(把在表象上应该互相排斥的两个对立的原则或概念联结起来)、组织性的回归(产物和结果本身又构成生产它们的东西的生产者和原因)以及全息原则(某些系统所含有的明显的悖论:不仅部分处于整体之中,而且整体处于部分之中)。思想政治理论课教学过程绝不是一个简单线性的过程,如学生在课堂上的辩论或表面上的不一致观点,从某种层次上看,是可以实现对立统一的,而这个对立统一或综合的过程是由教师来推动完成的。这个新形成的观点也并不是一个终极结论,而又将是下一轮讨论的起点。不仅课堂讨论是整体思想政治理论课教学的一部分,思想政治理论课教学也是课堂讨论的一部分,可以在课堂讨论中不断发现思想政治理论课教学的问题,不断完善思想政治理论课教学的内容、途径和方法。

四、量子思维(Quantum Thinking):确定性的打破(Indefinity)

量子力学于上世纪初创立,用以探索宇宙的起源与运行。它主张世界由能量球(energy balls)所组成。能量球碰撞时不会弹开,反而会融合为一,不同的能量也因此产生难以预测的组合变化,衍生出各式各样的新事物,蕴含着强大的潜在能量。自从量子力学创立以来,其影响超出了物理学范畴,逐渐成为一种新的科学世界观和思维方式,我们称之为量子思维方式。与牛顿思维重视确定性不同,量子思维重视的是不确定性、潜力和机会,这启发高校思想政治教育在教学过程中的开放性,特别是涉及到讨论、辩论等环节,应该积极启发学生思维,引导学生积极提问,畅所欲言,在思想的碰撞中寻求答案,且答案并不是确定、唯一的,教师看重的是学生的潜能发挥,学生对内容的理解甚至会带给我们意外的惊喜。

五、大数据思维(Big Data Thinking):相关性与预测性 (Correlation & Forecasting)

大数据思维即是以数据核心的思维方式来思考问题、解决问题,由关注因果关系转变为关注相关性,通过海量数据来预测事情发生的可能性进而修正自己的行为。大数据思维对于高校思想政治教育的意义在于,教师可以在教学过程中生成更多的数据,如让学生给自己的课堂教学、视频教学、案例教学打分,以修正自己的教学内容与方法;给学生的课堂发言、课内外作业、实践教学打分,以了解学生的真实水平和知识点掌握情况以及运用思想政治教育的基本原理分析和解决问题的能力;分析学生的出勤、病假、事假等情况来了解学生对于思想政治理论课的基本态度,并给与学生以必要的关心。总之,在高校思想政治理论课中贯彻大数据思维,首先是要围绕着思想政治理论课教学生成大量数据,进而分析数据并发现数据背后的价值与意义,以了解学生情况并提升课堂教学。

六、互联网思维(Internet Thinking):共享与互动(Sharing & Interacting)

在高校思想政治教育教学过程中,在基本的原理和知识讲授之外,需要辅以大量的案例分析,这些案例可以来自教师,亦可以来自学生,可以教师布置作业或实践教学方式让学生找寻案例并进行分析,教师与学生之间通过互联网进行互动。类似的,教师与学生之间的互动还包括作业、小论文、反馈、意见建议等等。这种互动可以是一对一的互动,也可以是群体内的互动,如微信群、QQ群等,重点是分享资料、案例,集体讨论问题,以增强教学的实时性、互动性,增进学生的参与性。

七、视域融合思维(Horizon Fusion Thinking):多目标优化 (Multiobjective Optimization)

视域融合思维实际上就是把不同领域的内容和目标结合在一起考虑。高校思想政治理论课的教学目标不应仅仅局限于课程本身,还完全可以将素质教育的内容和目标融入进来。如在案例教学、视频教学、课堂讨论过程中,可以多涉猎一些开拓学生视野的内容,包括国际国内形势、科学前沿、理论动态、社会热点问题、哲学问题等等。类型也可以很多,如专题教学、新闻题材、纪录片、名人传记等等。教学过程中还可以通过课堂讨论和作业、实践等环节努力培养和激发学生的创造性思维、批判性思维、问题解决能力、演讲与口才、团队合作能力、对传统文化的热爱等等。

八、现象学思维(Phenomenology Thinking):体验性与对象性(Experience & Objectivity)

“一千个读者就有一千个哈姆雷特”。现象学不是根据逻辑推论而是根据现象本身去分析事物,强调意义建立在经验之上。现象学思维对于高校思想政治理论课最大的启发是要重视不同的教学情境,重视教师和学生之间不同的体验和交流,而不是简单照搬自己以往的教学经验和教学方法,更不能照抄他人的经验和方法。有的教学班整体氛围要好些,比较适合进行更多的课堂讨论和交流。有的教学班“抬头率”较低,可以更多一些案例教学和视频教学,以吸引学生注意力。另外,还可以根据学生的不同专业情况,而在案例教学方面有所侧重。总之,教学方式和方法要因时、因地、因人而异,根据学生的现场体验来灵活设计、量体裁衣。

以上列举的八种思维形式仅仅是举例说明高校思想政治理论课所应有的转变,如从单纯关注以课程内容为中心逐渐过渡到关注以学生为中心、以方法为中心、以数据为中心;重视开放性课堂的自组织过程以及结果的涌现和不确定;注重多学科知识的交叉及视域融合,如思想政治教育與素质教育、传统文化教育的融合;注重教学方法的开放性、灵活性、动态性、系统性、结构性、整体性等等。当然,在现实教学过程中,这八种思维方式应是相互影响、互为补充的,教师应视具体情况在各种思维形式之间自由转换,以实现最好的教学效果。

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