“大数据采集与融合技术”课程思政改革与实践

刘丽敏 刘曼玲

（中南大学计算机学院 湖南·长沙 410075）

0 引言

在复杂多变的国际竞争形势下，新工科是国家重大战略及工程教育改革等因素交汇催生的工程教育新形态，而立德树人是我国工程教育改革方向。因此，强化课程思政和专业思政，强化教师的立德树人意识，在课程中有机融入思想政治教育元素，将专业课教学与思想政治理论课教学紧密结合，形成同向同行的育人格局协同效应。数据科学与大数据专业的学生应该具有创新能力、解决实际工程问题的能力和自主终身学习的意识，为达到培养高级工程技术人才的目标，需要采用形式多样的理论联系实践的教学活动，在这一过程中，可以挖掘大量的思政教学内容。因此，通过研究和探索“大数据采集与融合技术”课程的思政教学，能够为相关课程的立德树人起到良好的示范作用。

“大数据采集与融合技术”课程是中南大学数据科学与大数据专业的核心课程，笔者结合“大数据采集与融合技术”课程的设置目的，以培养学生成才为目标，从价值塑造、知识传授、能力培养等层面设计教学模式，引导学生形成正确的人生观、价值观和社会观，体会专业学习过程中的道德规范、价值观念，激发学生勇于担当、为国家努力奋斗的意识。

1 价值塑造

高校的核心任务是培养具有创新精神和实践能力的高级专门人才，发展科学技术文化，促进社会主义现代化建设。培养价值也是高校人才培养体系的重要环节，培养价值的实质就是践行社会主义核心价值观，它可以体现在每一门课、每一次教学活动和每一位教师的教学中。加强课程的思想政治素质和教师的育人能力影响到每个学生的价值观、人生观和社会观。学生在掌握专业知识和专业技能的基础上，明白精益求精、严谨、耐心、专注、坚持、专业、敬业的大国工匠精神。在教学中，重点培养社会主义核心价值观和专业学习能力。

“大数据采集与融合技术”课程教学中，教师在完成基本教学内容的前提下，采用了案例驱动、对比建构、软件展示、成果展示、故事导入、知识地图等方法挖掘专业知识中的社会主义核心价值观，引导学生思考与本专业相关的技术难题和社会民生问题，以推动社会发展和社会进步为目标，培养学生的责任感和使命感，为时代发展贡献力量，为中华民族伟大复兴而努力拼搏的信念。

例如，讲述大数据发展时，利用故事导入法讲解党的十八届五中全会提出的“实施国家大数据战略，推进数据资源开放共享”的国家大数据战略。引领学生分析集中力量突破信息管理、信息保护、安全审查和基础支撑关键技术，加强关键信息基础设施、核心技术装备威胁感知和持续防御能力建设，确保国家核心竞争力，维护国家数据主权，进而鼓励学生为建设强国、报效国家努力学习，树立远大目标。

2 知识传授

“大数据采集与融合技术”课程具有教学内容多、教学学时少、知识跨度大、实践性强等特点，因此，教学中以“学生能学到什么”为出发点，将“学生学习目标与教学内容”融合、“教学过程与学生学习过程”融合的教学模式，注重培养学生的自主学习能力、创新和实践能力，全面提升学生的素养。

为了更好地使学生理解知识、掌握技能，教学采用线上和线下结合的混合式教学方式，具体措施包括：（1）通过QQ群召集学生下达学习指令、进行问题讨论及课后答疑、作业布置及批改；（2）强调课前预习和课后复习的重要性，课上用5分钟进行提问，了解学生对相关知识的掌握情况；（3）利用中南大学可视化教学平台进行知识系统性梳理、预习及课后巩固提高，完成单元测试、单元作业及互评；（4）利用“腾讯会议”或“腾讯课堂”重组教学内容，梳理知识体系，进行知识点串联，精讲重点、难点，通过问题引导、互动教学，深入、拓展课程深度。（5）利用EduCoder实践教学平台完成知识点的实践内容，以闯关、通关等模式提升学生的实践动手能力；（6）采用了问题驱动、任务驱动和项目驱动等多种教学策略相结合的教学手段。问题驱动方式让学生围绕问题寻求解决方案的一种教学手段；任务驱动专题讨论是学生以组为单位在教师的指导下，紧紧围绕某个与课程相关的主题，通过自主探索和合作分工的方式，完成规定任务并组织专题讨论；项目驱动教学手段是以解决实际大数据项目为目标，在教师的指导下完成项目的需求分析、详细设计及编码测试。多种教学策略相结合的教学手段激发了学生的学习兴趣，培养了学生独立思考和动手解决问题的能力，提升了学生的学习效果。

3 能力培养

依据《教育部关于实施卓越工程师教育培养计划》，加强培养学生的能力是高校教育改革的重要目标。能力培养过程蕴含丰富的思政教学内容，将对学生进行社会主义核心价值观、理想信念教育与知识传授高度融合，实现了将思想教育贯穿于能力培养的全过程。

“大数据采集与融合技术”课程设置目的是让学生对大数据的概念、大数据采集与预处理的基本原理以及大数据的应用价值建立清晰和全面的认识。将大数据关键技术联系起来，构建数据采集－数据分析－数据应用的知识体系，要求学生针对实际问题提出解决方案，学会应用相关技术和工具解决工程实际问题，培养学生工程实践能力和解决问题的能力。因此，将课程的专业知识与其中蕴含的思政素材紧密融合，从而实现学生能力的培养和塑造。表1展示课程思政部分实施方案。

表1：“大数据采集与融合技术”课程思政实践

表1给出“大数据采集与融合技术”课程部分思政内容。例如，讲述大数据采集概述这一节时，利用案例驱动法，以“新冠肺炎迁疫寻踪”为例，分析基于大数据对感染者活动轨迹追踪，加强学生的爱国主义教育，激发学生报效祖国的学习动力与激情，同时引出课程要求和教学内容，激发学生对本课程的兴趣和求知欲，进而鼓励学生坚定理想、努力学习、增长见识，为祖国发展贡献自己的力量。

4 教学模式设计

在课程的教学过程中，根据上述的价值塑造、知识传授、能力培养等目标，将教学过程分为问题引入、知识点讲授、项目驱动讨论、实践驱动自主探究和归纳小结等，根据章节和课时数穿插思政内容，希望达到预期的效果。下面，以大数据采集技术综述这一节为例，阐述课程的教学模式。

4.1 问题引入

在问题引入阶段，首先是课程回顾，回顾传统数据采集关键技术；然后通过分析互联网数据获取方式，利用“八爪鱼采集器”爬取相关网站数据的实际案例，引入本节的教学内容—大数据采集的关键技术。同时介绍八爪鱼数据采集系统，它是拥有完全自主研发的分布式云计算平台，进而激发学生爱国主义精神，培养学生的民族自豪感、认同感和荣誉感，对社会主义核心价值观的高度认同。

4.2 知识点讲授

本节的知识点包括数据采集和大数据采集系统的定义、大数据与传统数据的区别、大数据时代新的数据思维、大数据来源和大数据划分等内容。在讲授过程中，通过讨论，深入理解大数据时代的数据分析技术。介绍团队利用大数据“关联关系”的新思维开展的国家自然科学基金申报书查重、学者学术圈挖掘的研究；鼓励学生参与教师科研项目，培养学生创新思维能力。通过分析结构化数据和非结构化数据的特征，介绍阿里云自研的商用关系统型数据库POLARDB和蚂蚁金服自主研发的金融级分布式关系数据库OceanBase，强调自主研发的重要性，引导学生怀抱着科研振国的初心和祖国担当的使命，以大国需求为己任，以民族振兴为伟业，攻坚克难。

4.3 项目驱动讨论

本节的项目任务是搭建Hadoop实验环境遇到问题以及解决方案，通过项目驱动讨论，引导学生努力用卓越工程师应具备的能力和素质标准要求自己，培养学生的工程实践能力、表达交流沟通能力与团队合作精神。

4.4 实践驱动自主探究

本节课后自主实践任务是 HDFS操作。教师课堂讲授、演示HDFS文件管理，课后学生自主完成。通过讲授和演示HDFS操作，让学生对实验环境软件有直观的印象。同时，为今后的学习和参与科研打下了基础,有利于培养学生自主学习能力和研究精神。

4.5 归纳小结

首先总结本节讲授内容，包括数据发展历史、大数据来源和划分、系统日志文件采集、ETL数据采集、互联网数据采集等知识，强调本节教学重点和难点。在总结中，升华学生理解，使学生体会到本节课学习的收获感，引导学生到图书馆、实验室，到社会生活中去探究，从而使学生具备站在学科交叉点上去开拓新的领域的能力，最后通过设计承前启后的思考题布置学生预习作业。

5 结束语

结合“大数据采集与融合技术”课程思政教学改革与实践，从培养价值、传授知识和塑造能力等层面设计教学模式，取得了较好的效果，提升学生自主学习能力学，增强了团队意识和创新意识。将知识传授和思政教育高度融合，引导学生形成正确的人生观、价值观和社会观，赋予专业课相应的思政价值，切实实现立德树人的育人效果。