科教融合视域下应用型人才培养模式构建

［摘 要］ 在当前信息化和智能化的时代背景下，数据挖掘技术的应用日益广泛，对高素质数据挖掘应用型人才的需求不断增加。秉持科教融合育人，提升人才培养质量的发展理念，坚持教学与科研相结合、互融会，在授课过程中，基于AI技术，将注重项目引导、毕设引导和竞赛引导，同时也要在各环节进行思政教育，增强学生的国情意识，拟形成“三引导一建设”的应用型人才培养模式，推动理论知识与实际应用的有机结合，探讨教学与科研相互融合的实施路径。

［关键词］ 科教融合；科研项目；思政教育；团队育人

［基金项目］ 2024年度北京信息科技大学教学改革项目“‘科教’融合视域下的数据挖掘应用型人才培养模式构建（2024JGYB46）；2024年度北京信息科技大学青年骨干教师支持计划项目“促进高校分类发展——‘青年骨干教师’支持计划（吴浪）”（YBT202447）；2024年度北京市教育工会“北京高校青年教师先进教研工作室”（5112411156）

［作者简介］ 吴 浪（1985—），女，黑龙江勃利人，博士，北京信息科技大学理学院讲师，主要从事机器学习研究。

引言

党的二十大报告指出：“教育、科技、人才是全面建设社会主义现代化国家的基础性、战略性支撑。”［1］在这一背景下，科教融汇的重要性愈发凸显。深化科教融合是推进人才培养供给侧结构性改革的迫切要求，对新形势下全面提高教学质量具有重要意义［2］。

在当今新时代，科教融汇被视为高校创新人才培养模式的重要突破口，是培养高质量应用型人才的必由之路。高校实施科教融合，不仅是教育模式的创新，也是培养人才的新突破口。通过此举，学校能够为学生创造更具挑战性和实践性的教育环境，从而激发学生的创新潜能和动手能力。将科研成果与教学实践紧密结合起来，为学生创造更多的优质教学资源。所以科教融汇是高校创新人才培养模式的一项重要内容，是促进学生和教师自身发展的具有重大意义的举措。

“数据挖掘”是计算机科学、信息技术、统计学等学科中非常重要的一门课，主要目的是培养学生从大量数据中发现有用的模式、趋势和规律以支持决策和预测的能力［3］。在科教融合的框架下，“数据挖掘”课程既重视理论知识的传授，又着眼于学生的实际动手能力和创新思维的培养。把科研与教学有机地融为一体，使“数据挖掘”课程成为培养学生应用创新能力的一个重要平台，从而为学生今后的科研与职业发展打下扎实的基础。

一、课程的痛点

由于受到传统人才培养理念和培养模式等因素的影响，“科”和“教”之间契合度不高，科教分离的现象仍然存在，数据挖掘现存在的问题如下。

（一）教学方式单一

仅采用课堂上讲解案例的方式授课，学生大多是被动接受主讲教师讲解的内容，导致自主学习能力、实践能力均有待提高，导致学生之间缺乏沟通交流和团队协作。

（二）缺乏创新思维

“数据挖掘”是一门涉及创新思维的学科，但一些学生可能缺乏创新意识和思维能力，导致在实际项目中无法提出新的解决方案或者创新性的想法。

（三）缺乏团队合作

在实际项目中，数据挖掘往往需要团队协作才能完成，但部分学生可能缺乏团队协作能力，对项目的计划和进度造成影响。

二、改革措施

随着大数据时代与人工智能时代的到来，“数据挖掘”课程对于学生就业显得十分重要，为了使学生获得更好的个人发展空间，秉持科教融合育人、提升人才培养质量的发展理念，坚持教学与科研相结合、互融汇，解决现有教学中体现的问题，将大学生创新创业项目、竞赛和毕业论文（设计）与最新科研成果高度融合。同时，也要在各环节进行思政教育，增强学生的国情意识，拟形成“三引导一建设”的应用型人才培养模式（见图1）。提高学生学以致用的能力，也使学生在了解社会整体科技水平的同时，促进社会责任感的提升。另外，在实践过程中利用AI代码补全插件，在学生编写代码时，提供语法建议和自动补全功能，可以减少语法错误，从而让学生更专注于解决问题的逻辑。

（一）项目引导

项目引导是一种以项目为核心的教学方法，通过让学生参与实际项目的设计、实施和评估，来实现教学目标。在教学中，关注学生参与项目的经历，不仅包括在课堂教学中引入各行业最新的案例，还将引导学生参与教师科研项目，课后发挥教学团队育人作用，引导学生参加大学生创新创业训练计划项目，不断提升学生科研能力。教师将前沿文献、科研项目与教学内容、教材相融合，将最新科研成果转化为人才培养的资源，不仅可提升学生对科学前沿领域的认知，还可在提升学生解决实际问题能力的同时提升其素质水平，使其具有全面、正确看待问题、解决问题的能力。同时，也能实现课堂教学内容和教材内容的持续更新。

在“数据挖掘”课程中，以应用型人才培养为目标，在确定项目的目标和范围后，以小组合作学习为抓手，培养学生的团队精神，帮助学生深入理解课程内容，培养学生实践能力和解决问题的能力。

（二）毕设引导

科教融合强调科学研究与教育教学的有机结合，而毕业设计作为学生在大学阶段的重要学习任务，可以成为科教融合的重要载体，要求学生全面运用所学基础理论、专业知识和基本技能解决实际问题。将继续发挥科研团队的育人作用，使本科生毕业课题与数据挖掘相关科技项目同步实施，以项目教学为契机，促进学生对知识的理解更加融会贯通。通过此环节，培养学生独立工作的能力、分析和解决问题的能力、创新能力和科学精神，为学生继续深造和就业保驾护航。表1中是将注重毕业设计引导与科教融合相结合的几点措施。

教师作为学生的科研导师，对学生的毕业设计进行指导与帮助，在学术上给予建议，在实践上给予支持，促使学生的科研与教学有机地结合在一起。重视毕业设计指导并与科教结合相结合，能较好地促进学生的综合素质与创新能力的提高，为学生今后的科研与职业发展打下扎实的基础。因此，对学生毕业设计指导与科教融合的有机结合，是教师应尽的责任与义务。

（三）竞赛引导

学科竞赛是课堂教学的有益补充，可以有效培养学生的实践能力和创新意识。其中，全国大学生数学建模大赛、数据挖掘大赛、市场调查报告分析等竞赛试题都较贴近实际问题，能够较好地衡量学生解决实际问题的能力和水平，引导学生采用本课程中的算法解决竞赛中出现的实际问题，最终为学生解决实际问题提供新的途径，发挥学科竞赛在应用型人才培养培育中的牵引作用。

教师根据专业竞赛的要求（见图2），将竞赛题目引入教学中，将竞赛题目作为学生学习课程的延伸和拓展，在教学中培养学生在竞赛中所需具备的知识和技能。这样，学生在参加专业竞赛的过程中，可以运用所学的科研技术进行实践操作，并尝试进行创新性的探索和尝试，增强创新意识和实践能力。

科教融合是结合科学研究与教育教学的一项重要工作，而专业竞赛为促进学生专业技能与创新成果的展示提供了一个广阔的平台。使专业竞赛的辅导与科教融合紧密结合起来，能有效地促进学生综合能力与创新程度的提升。

（四）课程思政建设

随着AI技术的发展，教育观念、教学方式、教学内容都要发生转变，但立德树人仍然是教育的根本任务，在“数据挖掘”授课过程中把思想政治教育的元素融会贯通进来，以培养学生正确的世界观、人生观、价值观为宗旨，提高学生的思想道德素质和社会责任感，使学生对国家、对人民、对社会有正确的认识和自觉的担当。为此，在“数据挖掘”课堂，挖掘案例背景驱动的课程思政元素，融入马克思主义哲学原理，全方位地培养学生的“三观”。

1.强调数据应用的社会效益：在教学中强调在医疗、金融、交通等领域应用数据挖掘技术的应用对社会发展的积极影响。引导学生通过案例分析、研讨的方式，对数据挖掘技术的社会效益进行思考，培养学生的责任感、使命感。

2.融入马克思主义哲学原理，引导学生学会运用马克思主义哲学六大方法论分析和解决问题，将立德树人落实、落细，提升思政教育的亲和力。

基于以上两种挖掘课程思政元素的方式高效地把课程思政融入“数据挖掘”教学中去，引导学生树立正确的世界观、人生观和价值观。同时，能使学生加深对数据挖掘技术的认识和认识，提高学生的学习热情和学习效果。

综上所述，为了面向今后培养应用型人才的需要，以教材内容为基础，结合科研成果和学科发展趋势适时更新和拓宽教材教学内容是一项重要工作。以课题为牵引来发挥科研团队的育人作用，在大学生进行创新创业训练计划项目、毕设时对所学知识做进一步的巩固和提高。以科教融合为基础，构建培养学生动手能力的应用型人才培养模式。

结语

多种教学手段与科教融合相结合，为教学注入了新的活力与动力，使学生的教学内容更贴近实践，有利于培养学生的创新能力和实践能力。同时，促使科研与教学教育的有机结合，为培养高素质人才提供更为丰富的途径与保障，使学生能够以更全面的方式发展自己的才华，从而对今后的社会发展与科技进步贡献更多的力量。

参考文献

［1］习近平：高举中国特色社会主义伟大旗帜 为全面建设社会主义现代化国家而团结奋斗：在中国共产党第二十次全国代表大会上的报告［EB/OL］.（2022-10-25）［2024-07-19］.http：//www.gov.cn/xinwen/2022-10/25/content_5721685.htm.

［2］张赞，王占忠，郭亚南，等.“产教+科教”双融合下材料科学与工程基础课程教学模式创新与实践［J］.化工管理，2023（28）：43-46.

［3］李根.基于OBE理念的案例驱动教学在数据挖掘课程中的应用［J］.吉林农业科技学院学报，2023，32（6）：110-113.

Construction of Application-oriented Talent Training Model from the Perspective of Science and Education Integration：Taking the Data Mining Course as an Example

WU Lang

（School of Applied Science， Beijing Information Science and Technology University，

Beijing 102206， China）

Abstract： In the current era of informationization and intelligence， the application of data mining technology is becoming increasingly widespread， leading to a growing demand for highly qualified application-oriented data mining professionals. This paper adheres to the development philosophy of ‘integrating science and education’ to enhance the quality of talent cultivation. It emphasizes the combination and mutual integration of teaching and research. Based on AI technology， during the teaching process， the focus is on project guidance， thesis guidance， and competition guidance， while also incorporating ideological and political education at various stages to enhance the students awareness of national conditions. The aim is to form an application-oriented talent cultivation model of “Three Guidances and One Construction”， promoting the organic integration of theoretical knowledge and practical application， and exploring the implementation paths of integrating teaching and research.

Key words： integration of science and education; scientific research projects; ideological and political education; team education