应用型本科院校《数据科学导论》课程思政建设探索——以西安欧亚学院为例

姚香秀 张俊丽 申雅琛

(西安欧亚学院,西安 710065)

人工智能、大数据、云计算等技术不仅推动了新一代信息技术产业快速发展,同时也推动了数据人才培养。2023年2月,中共中央、国务院印发的《数字中国建设整体布局规划》强调了推动高等学校、研究机构、企业等共同参与数字中国建设。数据科学类的学科建设与人才培养成为了应用型本科院校建设的重中之重,尤其是培养德才兼备的高素质数据人才。2020年5月,教育部印发了《高等学校课程思政建设指导纲要》,指出全面提高人才培养质量的重要任务是课程思政建设,专业课程是课程思政建设的基本载体[1]。可见,数据科学类课程思政建设,是培养德才兼备的高素质数据人才的重要路径。

近年来,国内众多高校开设了数据科学相关专业,如大数据管理与应用、数据科学与大数据技术、大数据工程技术等。也有部分院校结合大数据趋势,开设了大数据方向的特色专业,如民航大数据、传媒大数据等。数据科学已经成为计算机与其他交叉领域学科的基础[2]。根据对数据科学相关专业开设课程的统计,发现《数据科学导论》既是众多数据科学相关专业的基础先修课程,同时也成为了部分需要学习数据科学理论与技术的交叉学科专业的通识课程。因此,对于该门课程的课程思政建设的探索非常重要。

一、《数据科学导论》课程思政建设

(一)西安欧亚学院《数据科学导论》课程介绍

《数据科学导论》课程是西安欧亚学院数据科学与大数据技术专业大一学生的必修课程,也是该专业数据科学素养培养的基础课程[3]。该课程重点勾画数据科学与技术的体系框架,结合理论和实践,概述数据科学领域的基本概念和研究内容。遵循应用型人才的培养目标,该课程通过对人工智能、大数据与云计算、数据挖掘和机器学习等前沿领域基本理论与技能的讲授,使学生了解并掌握计算机、数据库、数据分析基本理论、方法和技术,理解数据科学的基本思想与系统化流程,同时能够应用BI工具(1)即商业智能(Business Intelligence,简称:BI),又称商业智慧或商务智能,指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。该概念在1996年最早由加特纳集团(Gartner Group)提出。解决数据管理、数据分析与挖掘简单问题,具备数据思维,能够将现实社会中的复杂问题转化为数据问题。

课程内容主要包括数据科学理论和数据技术实践两大模块,其中数据科学理论包括数据科学绪论、计算机基础、数据科学的编程工具、数据库技术、大数据平台和云计算、数据挖掘与机器学习、人工智能、可重复研究和产品化8个小节的课程;数据技术实践包括数据获取、数据清洗及整理、数据可视化、Tempo平台实训4个小节。

(二)课程思政建设目标

结合习近平新时代中国特色社会主义思想和社会主义核心价值观,秉承立德树人的教学理念,《数据科学导论》课程深入挖掘课程中蕴含的思政元素,通过恰当的教学内容、教学设计和教学方法,将思政教育润物无声地融入课程教学中。课程围绕“坚持‘四个自信’、巩固核心价值观,培养专业科学素养、弘扬新时代工匠精神”的思政教学主线,以行业前沿案例为载体坚定“四个自信”,配以专家讲座、企业调研、团队合作培育“爱国、敬业、诚信、友善”的核心价值观,通过实践操作激发学生职业荣誉感,强调职业操守和新时代工匠精神,在专业问题中融入科学史实和精神教育,塑造学生正确的世界观、人生观、价值观[4]。

(三)课程思政教学实践情况

《数据科学导论》课程坚持以学生为中心、产出为导向、持续改进,在不断提升学生专业知识和技能外,通过加强教学团队融合,丰富教学内容,改进教学方法与手段,加强学生思想政治素养培育。

1.加强教学团队融合,双师协同共建课程思政资源

在课程思政教学改革的顶层设计下,专业教师团队与思政课教师团队保持密切沟通,课程思政与思政课程共同遵循思想政治工作规律、教书育人规律和学生成长规律,做到课程思政与思政课程同向同行[5]。

课程教学团队紧密围绕数据科学与大数据技术专业人才培养要求,坚持应用型人才培养定位,面向大数据产业领域,持续坚持“数据+产业”的发展思路,以培养有道德、会思考、善沟通,掌握数据科学理论、数据管理与分析方法及现代化信息处理技术的应用型人才为目标[6]。对计算机、人工智能发展史、数据库、数据挖掘技术发展现状以及发展趋势进行深度剖析,并联合学校思政部专职教师共同挖掘本课程思政元素,用数据科学的思维展现“四个自信”,并深化学生爱国情怀,启发学生在本专业学科、产业领域发挥工匠精神。

2.改进课程内容,深度挖掘思政元素

(1)联合思政课教师,从原有课程内容中提炼思政元素

通过与思政课教师讨论,本课程在授课过程中以基础知识颗粒为点,以企业实践项目为线,以课程模块为面,以育人目标为体,运用“点、线、面、体”四维方法,逐层设计,逐层挖掘思政元素。

在坚持“四个自信”、巩固核心价值观的思政教学主线下,本课程主要以数据科学绪论、大数据平台和云计算、人工智能、数据挖掘与机器学习等课程知识点为载体,通过设计“数说家乡”(用数字描述家乡发展)、基于竞争环境的SEM(搜索引擎营销Search Engine Marketing,简称“SEM”)广告优化、如何成为一个知识网红等实践内容,帮助学生了解家乡的最新面貌,体会家乡美的同时感恩伟大祖国。剖析家乡的发展、网红经济的发展,其目的是带领学生深刻感受新时代中国特色社会主义的伟大成就。

在培养数据科学素养、弘扬新时代工匠精神的思政教学主线下,本课程以数据获取、数据清洗及整理、数据可视化等知识点为载体,通过设计数据分析岗位需求分析实践,帮助学生了解本专业的就业岗位及企业用人标准,规划职业发展。在完成实践分析的过程中,学生需要按照数据分析的基本流程,如先完成业务需求分析,进而进行数据采集、整理、探索性分析、建模分析等步骤,最终形成实践报告,并领会数据价值实现流程每一个环节的核心工作,能在未来的数据挖掘与分析实践中应用。该过程可以培养学生的数据科学素养,包括科学知识、科学的研究过程与方法、科学技术对社会和个人所产生的影响等,树立学生的专业认同感、增强职业道德和追求卓越与创新的精神。

(2)加强知识的前沿性和思想性

授课过程中利用时事热点、行业前沿丰富课堂教学内容,课程巧妙地将我国“十四五”规划中“加快数字化发展 建设数字中国”、华为5G技术先进性及遭海外市场打压事件、我国诞生第一台光量子计算机等容易激发学生民族自豪感和爱国情怀的案例融入课程中。强化学生“爱国、敬业、诚信、友善”的价值观,培养学生责任感和使命感。

3.丰富教学方法与教学手段,让思政教育润物无声

本课程在课程思政教学实践中,形成了第一课堂与第二课堂有机融合、环环相扣。同时基于数据专业应用性、实践性强的特点,在教学方式上主要采用基于项目式的教学方法。

(1)设置第二课堂,相辅相成融入思政元素

第一课堂主要以90分钟课堂教学为载体,以教师讲授为主,采用讲授法、案例分析法、讨论法等引导学生了解数据科学前沿知识,培养学生民族自豪感与使命感,灌输职业理想和职业道德,达成专业学习与思政育人的双重目标。第二课堂设计了企业参观、问卷调研、视频学习等方法,多以小组合作的方式进行,创造团结、诚信、友善的氛围,同时以实践为主导引导学生独立思考,提出问题、分析问题和解决问题,培养学生数据素养。

(2)采用基于项目式教学模式,在解决问题过程中渗透思政元素

例如,本课程以某高端零食品牌行业竞争情况为问题,发放学习任务,学生以小组为单位针对问题进行资料收集与问题解决,并形成PPT进行汇报。在探究过程中,学生通过对该企业文化学习,利用互联网营销数据分析该品牌的行业竞争力,以数据说话,帮助企业数字化转型,增强学生职业荣誉感。

(3)以师生工作室为主,完善学习支持服务

本专业设立学生工作室,《数据科学导论》教学团队定期参与工作室活动,通过组织活动、内部讲座、线上答疑等方式为学生解决各类问题。同时,鼓励学生积极参加大数据专业竞赛,打磨个人参赛作品。在此过程中,培养学生职业服务意识和工匠精神。

4.课程评价与成效

(1)课程评价机制

多元化课程评价机制是保障教学质量的关键[7]。本课程形成了以学生评价、教师自评、教师互评、督导评价的多元化课程评价机制。一是学生评价。学期中,学生会在教学系统中完成课程评价问卷,评价并反馈本课程的教学质量。评价问卷中会设置问题引导学生基于课程思政指标体系对课程质量评价。二是教师自评。定期通过研讨会方式,教师对自身教学质量进行自我反思,改进不足,总结经验。过程中,课程思政建设作为教师自我评价的重要组成部分。三是教师互评。定期通过研讨会方式,教学团队成员之间对教学内容、教学方式进行评价。帮助教师提高课程思政教育意识及质量。四是督导评价。校级督导教师会根据教学评价指标体系,对教师授课情况进行客观、科学的评价。

(2)课程思政改革成效和示范辐射

通过课程思政引导,数据科学与大数据技术专业学生充分利用数学建模竞赛、创新创业竞赛等方式,学以致用,服务社会。本专业学生在论文发表、资格证书获取和竞赛等方面都取得了突出成绩。2022至2023学年,共18人次参与公开论文发表,5人次参加横向课题项目。此外,大部分学生获得全国计算机等级、工信部数据分析师国家或行业级资格证书;多名学生在全国及陕西省大学生数学建模竞赛、美国大学生数学建模竞赛、“泰迪杯”全国大学生数据挖掘竞赛、MathorCup高校数学建模挑战赛等国家级、省级专业竞赛中获奖。

二、《数据科学导论》课程思政建设的探索与展望

(一)提升课程教师团队课程思政建设能力

《数据科学导论》课程教师队伍质量直接决定本课程思政建设质量。一是鼓励教师积极参与课程思政相关主题培训,利用讲座、培训等机会,与国内其他院校教师开展沟通交流活动,提升课程思政的建设能力。二是建议课程组组内共同备课,定期对课程授课内容、教学设计、课程案例、课程作业等进行打磨,以确保课程授课教师理解与明确课程教学目标与要求,保证课堂教学与学生学习效果。

(二)基于课程思政改革顶层设计,动态修订教学大纲

根据西安欧亚学院人才培养总目标,结合数据科学与大数据技术专业的人才培养定位和特色,明确学生思想政治素养方面的具体要求,不断修正本专业课程思政建设的总体目标以及毕业要求,完善专业人才培养目标中的思政元素。同时,每学年根据专业课程思政建设总体目标,动态修订《数据科学导论》教学大纲的授课内容与思政元素,一方面从内容上紧跟大数据产业发展趋势,另一方面深挖课程思政元素,巧妙进行教学设计,使得思政教育产生润物无声的效果。

(三)加强与企业合作,坚持以项目驱动课程思政设计

基于项目式学习的教学模式能够调动学生的主动性,给予学生创新的空间,但始终保持项目的前沿性具有一定难度。在项目的设计初期、项目开展、项目汇报的阶段可以邀请企业人员共同参与,形成校企共建的合作模式。同时,也可以鼓励学生到企业中进行调研,以基于项目式学习的背景,帮助学生了解企业的项目运转模式,熟悉企业的工作方式。期间的每一个环节,都促进了学生团队合作、沟通交流等能力的培养。

三、结束语

在大数据时代,《数据科学导论》课程思政建设是培养高素质数据人才的重要基础。在课程思政建设过程中,需要结合高素质、应用型人才培养的要求,梳理与把握课程思政建设方向及重点,科学地设计课程思政建设目标。《数据科学导论》课程思政建设的实践结果表明,在专业课程中融入课程思政元素,可以提升学生的学习热情、坚定爱国主义与民族自信、培育学生的核心价值观,并激发学生锲而不舍、迎难而上、追求卓越的工匠精神和培养学生优秀的品德素养。在以后的课程思政建设中,需进一步加强与企业的合作。通过企业实践基地、产学项目转化,定期补充和更新实践教学案例等方式,引导学生在行业领域进行应用探索,培养更加符合企业需求的应用人才。