课题申报参考：师范类专业认证视域下体育教育专业课程思政教学效果评价模型的构建与应用研究.docxVIP

研究现状、选题意义、研究目标、研究对象、研究内容、研究思路、研究方法、研究重点、创新之处、研究基础、保障条件、研究步骤（附：可编辑修改VSD格式课题研究技术路线图三个）

求知探理明教育，创新铸魂兴未来。

《师范类专业认证视域下体育教育专业课程思政教学效果评价模型的构建与应用研究》

课题设计论证

课题设计论证

一、研究现状、选题意义、研究价值

1.研究现状

近年来，随着“课程思政”理念的深入推进，高校教育逐渐将思想政治教育融入各类专业课程中，旨在实现知识传授与价值引领的有机结合。体育教育专业作为师范类专业的重要组成部分，肩负着培养未来体育教师的重任。然而，当前关于体育教育专业课程思政教学效果的评价体系尚未完善，缺乏科学、系统的评价模型。现有的研究多集中于理论探讨，缺乏实证研究和可操作性的评价工具。

2.选题意义

在师范类专业认证的背景下，构建体育教育专业课程思政教学效果评价模型具有重要的现实意义。首先，师范类专业认证强调“学生中心、产出导向、持续改进”的理念，要求专业课程不仅要传授知识，还要培养学生的思想政治素养。其次，体育教育专业具有独特的育人功能，通过体育课程可以培养学生的团队合作、坚韧不拔等品质，而这些品质与思政教育的目标高度契合。因此，构建科学的评价模型有助于提升体育教育专业课程思政的教学效果，推动师范类专业认证的顺利实施。

3.研究价值

本研究的理论价值在于丰富课程思政评价体系的理论框架，为体育教育专业课程思政教学效果的评价提供新的思路和方法。实践价值在于通过构建评价模型，帮助教师及时调整教学策略，提升课程思政的教学质量，同时为其他师范类专业的课程思政建设提供借鉴。

二、研究目标、研究内容、重要观点

1.研究目标

本研究旨在构建一个科学、系统的体育教育专业课程思政教学效果评价模型，并通过实证研究验证其有效性和可操作性，最终为提升体育教育专业课程思政的教学效果提供理论支持和实践指导。

2.研究内容

课程思政教学效果评价指标体系构建：基于师范类专业认证的要求，结合体育教育专业的特点，构建课程思政教学效果的评价指标体系。

评价模型的构建：运用定量与定性相结合的方法，构建体育教育专业课程思政教学效果的评价模型。

模型的应用与验证：通过实证研究，验证评价模型的有效性和可操作性，并根据反馈进行优化。

教学策略优化建议：基于评价结果，提出提升体育教育专业课程思政教学效果的具体策略。

3.重要观点

体育教育专业课程思政教学效果的评价应结合专业特点，注重学生的思想政治素养与体育精神的融合。

评价模型的构建应遵循科学性、系统性和可操作性的原则，确保评价结果的客观性和有效性。

通过评价模型的应用，能够为教师提供有针对性的教学改进建议，促进课程思政教学质量的持续提升。

三、研究思路、研究方法、创新之处

1.研究思路

本研究首先通过文献分析和专家访谈，确定体育教育专业课程思政教学效果的评价指标；其次，运用层次分析法（AHP）和模糊综合评价法构建评价模型；最后，通过实证研究验证模型的有效性，并根据研究结果提出教学改进建议。

2.研究方法

文献分析法：通过查阅国内外相关文献，梳理课程思政教学效果评价的理论基础和实践经验。

专家访谈法：邀请教育专家、体育教育专业教师和思政教育专家，对评价指标进行筛选和优化。

层次分析法（AHP）：用于确定各评价指标的权重，确保评价模型的科学性。

模糊综合评价法：用于处理评价中的不确定性和模糊性问题，提高评价结果的准确性。

实证研究法：通过问卷调查和教学实验，验证评价模型的有效性和可操作性。

3.创新之处

评价指标的创新：结合体育教育专业的特点，构建具有专业特色的课程思政教学效果评价指标体系。

评价方法的创新：将层次分析法与模糊综合评价法相结合，提升评价模型的科学性和可操作性。

应用价值的创新：通过实证研究验证模型的有效性，并提出具体的教学改进策略，具有较强的实践指导意义。

四、研究基础、条件保障、研究步骤

1.研究基础

课题组成员长期从事体育教育、课程思政和教学评价研究，积累了丰富的研究经验和成果。课题组已发表多篇相关领域的学术论文，并参与了多项省级和国家级课题研究，具备扎实的理论基础和科研能力。

2.条件保障

数据支持：课题组与多所高校的体育教育专业建立了合作关系，能够获取丰富的教学数据和案例。

技术支持：课题组拥有先进的数据分析软件和评价工具，能够确保研究的科学性和准确性。

经费保障：课题已获得学校的科研经费支持，能够保障研究的顺利开展。

3.研究步骤

第一阶段（1-3个月）：文献梳理与理论研究，确定评价指标体系。

第二阶段（4-6个月）：专家访谈与指标优化，构建评价模型。

第三阶段（7-9个月）：实证研究与模型验证，收集数据并进行分析。

第四阶段（10-12个月