思政教育融入数据挖掘与机器学习教学研究

王岭玲 徐德义

[摘           要]  为贯彻课程思政精神，落实立德树人根本任务，针对高校本科专业中的数据挖掘与机器学习课程，在梳理教学内容的基础上，深入挖掘课程当中蕴含的思政元素，全方位地将价值观念引导蕴于知识传授和能力培养之中，全面提高人才培养质量。设计课程绪论和深度神经网络两部分教学案例，采取三阶段实施方式，真正将思政教育内容融入专业课程教育教学的全过程。

[关    键   词]  课程思政;数据挖掘;机器学习;教学案例

[中图分类号]  G641                    [文献标志码]  A                  [文章编号]  2096-0603（2022）10-0025-03

一、引言

根据教育部印发的《高等学校课程思政建设指导纲要》（下文简称《纲要》）文件精神，《纲要》提出“围绕全面提高人才培养能力这一核心点，围绕政治认同、家国情怀、文化素养、宪法法治意识、道德修养等重点，优化课程思政内容供给，提升教师开展课程思政建设的意识和能力”[1]。为贯彻课程思政精神，落实立德树人根本任务，武汉工程科技学院把课程思政作为重点工作，在全校范围内开展不同专业的思政课程建设和专业课思政建设，并取得了一些重要成果。

本文以武汉工程科技学院数据科学与大数据技术专业学生为研究对象，以数据挖掘与机器学习课程为例，着力构建“知识教育”“能力培养”“价值引导”的人才培养模式，探讨在大数据技术和应用型人才培养的背景下，如何通过该课程承载的思政元素[2]不断拓展思政教育边界和课程教学内涵，帮助学生树立正确的世界观、人生观和价值观，培养学生的自主学习和创新能力，逐步构建起全员、全程、全课程思政育人格局，真正达到在专业知识传授的同时，强化价值观念层面的感化与引导[3]。

二、数据挖掘与机器学习课程概述

数据挖掘与机器学习课是大数据专业第5学期开设的专业核心课，是计算机与数学知识相交叉的应用课程，与数据库、人工智能、统计学等课程息息相关[4]。本课程旨在培养学生数据挖掘与机器学习理论分析与应用实践的综合能力，使学生掌握数据挖掘与机器学习的一般原理与处理方法，会使用机器学习理论来解决实际问题，为发展学生的主体精神和变革能力奠定基础，最终顺应大数据时代下社会市场对人才需求的改变。

数据挖掘与机器学习课程的内容涵盖了数据分析基础和实现人工智能的关键算法，主要包括4个模块：Pandas数据分析基础模块、分类算法模块、回归模型模块和深度神经网络模块。融入思政内容后，课程教学秉承德智融合、立德树人的综合教育理念，凝练全局思维、发展思维、民族振兴、实践创新、工匠精神等多个“思政主题”，在知识传授、能力培养中引导学生树立正确的世界观、人生观和价值观，弘扬社会主义核心价值观，传播爱党、爱国、爱社会主义的正能量，培养实事求是、勇于实践、敢于创新的科学精神[5]。

三、融入思政元素的教学案例设计

（一）绪论部分融入思政元素

在课程绪论部分，主要是让学生明确数据挖掘和机器学习是什么，可以用它们做什么，初步建立对数据挖掘和机器学习的概念;这部分内容的讲授过程中，从数据挖掘涉及的学科、所应用到的行业、机器学习专业术语等多视角分析，融入“千里之行，始于足下”“科技创新”“工匠精神”“循序渐进地学习”与“增强民族自豪感”等思政要素，增加课程的知识性和趣味性，提高课程的针对性和开放性。如表1所示。

（二）深度神经网络融入思政元素

1.课程思政元素的挖掘

（1）从历史的发展脉络看：20世纪40年代，神经网络的概念就已提出[5]，而基于CNN的应用爆炸式增长则一直到2010年之后才出现[6]，从被提出到火爆应用，其间经历了多次的兴起和低谷。这一过程深刻揭示了事物质量互变、否定之否定的发展规律。通过人工神经网络的学习，引导学生从唯物辩证法发展观的角度来看待问题，认识到在攀登科技的路途上，我们既要对未来充满信心，又要勇敢地接受挫折与考验。

（2）从当下的学习应用看：在深度学习中，深度神经网络通过不断增加层次数来提高准确率。网络层次越多、模型越复杂，效果越好;但层数越多，需要解决的问题也会越多。这揭示了整体与部分之间辩证统一的关系。通过对深度神经网络的学习，引导学生逐步树立全局观念和大局意识，学会运用宏观全局的战略眼光分析问题、解决问题。在教学实施的过程中，重点培育学生求真务实、实践创新、精益求精的精神，培养学生严谨踏实、吃苦耐劳、追求卓越等优秀品质。

（3）从未来的发展趋势看：随着第四次工业革命的到来，科技强国必将成为国家的发展战略。在课堂中适时引入机器学习相关应用的讨论，让学生了解我国在科技领域发展的成就、短板以及与国外的差距，增强学生对中华民族的认同和科研实践精神，坚定学生科技报国的信心和决心。

2.融入思政元素的教学案例设计

基于预期的教育目标，在梳理教学内容的基础上，深入挖掘深度神经网络课程中蕴含的思政元素，将世界观、人生观、价值观引导蕴于知识传授和能力培养之中，力图把思想政治工作贯穿于教育教学全过程，真正实现全程育人、全方位育人，不断落实立德树人的根本任务。主要设计思路如表2所示。

四、课程思政融入实施

课程思政的实施必须是有计划、有步骤的，要在充分挖掘课程思政元素的基础上，有目的、有计划地将思想价值引领贯穿于整个课程教学计划中。与此同时，还要在思政的设计和实施上下足力气，达到专业课程知识点与思政元素互融互通的效果[7]。具體实施过程如下图所示。

（一）课前

教师要不断提升自己在专业知识、思想意识、爱国情怀等方面的素养和能力，在武装头脑的基础上，指导工作，推动实践。教师先要将所讲授内容绘制成思维导图，上传至班级QQ群、英华在线平台等教学辅助平台，帮助学生有条理、有针对性地进行课前学习，提前熟悉教学内容，激发学生的学习兴趣，引导他们主动进行思考。课前，有目的地组织学生进行预习，引导学生对即将要讲授的知识建立一个整体的框架，让学生了解本节课所要学习的内容，对讲授内容有基本的认识。在教学平台结合社会时事设置思考问题，增强学生发现问题、解决问题的能力，保证思政元素有效融入课堂[8]。

（二）课中

将科技强国和家国情怀等思政元素融入知识讲解，通过案例分析和讨论，提升学生分析问题和辨别是非的能力。在融入思政元素的同时，通过个性化教学手段加深学生对教学内容的认识，更好地实现教学目标。适时设置“AlphaGo为什么能打败围棋职业高手？”“人工智能会取代人类吗？”等一系列思考讨论问题，培养学生主动思考、主动实践的能力，在知识碰撞中不断拓宽学生思维，提高学生学习的积极性、主动性。

（三）课后

结合课堂讲述内容，组织学生4～5人一组提交课程心得报告，巩固课程内容，培养学生的合作精神。布置体会社会民生与技术发展的调研作业，引导学生关注社会、关注民生、关注热点，提升学生团队合作能力和自我学习能力，不断增强社会责任感和担当意识，并感受科学技术所带来的社会气息与人文魅力。

五、结语

本文以数据挖掘与机器学习课程为例，贯彻课程思政精神，落实立德树人任务，以课程绪论和深度神经网络两部分的知识点设计教学案例，采取三个阶段有计划、有目的地实施课程思政。在充分挖掘课程思政亮点的基础上，精心提炼其中的思政元素，并通过专业课程教学生动直观地将思政核心思想糅合并传递下去，真正把思政教育内容融入专业课程教育教学的全过程，引导学生树立正确的世界观、人生观和价值观，真正成为一个适应社会时代发展的新型技术人才。

参考文献：

[1]教育部印发《高等学校课程思政建设指导纲要》，全面推进高校课程思政建设[J].新教育，2020（19）：32.

[2]杨烨阳，郑健蓉.人工智能与高校思政课程改革的创新融合[J].教育信息化论坛，2021，5（7）：3.

[3]高德毅，宗爱东.从思政课程到课程思政：从战略高度构建高校思想政治教育课程体系[J].中国高等教育，2017（1）：43-46.

[4]贾纳豫.试论数据挖掘与机器学习、统计学、数据库的关系[J].玉溪师范学院学报，2000（4）：95-98.

[5]Pitts Walter，McCulloch Warrens.How we know universals：The perception of auditory and visual forms[J].Bulletin of Mathematical Biophysics，1947，9（3）：127-147.

[6]Canziani A，Paszke A，Culurciello E. An Analysis of Deep Neural Network Models for Practical Applications[J].CORR，2016，abs/1605.

[7]馬铭含，宋辰阳，马苗.思政教育融入机器学习教学中的探索[J].电脑知识与技术（学术版），2021，17（14）：120-121.

[8]李燕燕，鱼先锋.基于DA-BP算法的高校思政课堂教学质量评价研究[J].微型电脑应用，2019（9）：4.

◎编辑 马花萍

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