企业需求牵引下的《数据可视化技术及应用》课程教学改革实践

一、研究背景与问题分析

数字经济时代，数据可视化[1][2]已成为企业洞察数据价值、辅助决策的关键工具。《2024 数字人才发展白皮书》显示， 74% 的企业面临数据呈现与分析能力缺口，尤其缺乏能够将复杂数据转化为直观决策信息的可视化人才。麦肯锡全球研究院指出，数据分析师需将大量时间投入数据预处理环节，而高效的可视化设计能显著提升信息传达效率与决策速度。企业对可视化人才的核心需求表现为三方面：

技术应用能力 ：熟练运用主流可视化工具和技术，如 Echarts、 D3.js 、Tableau等；

数据洞察能力 ：从海量数据中提炼关键信息，识别隐藏模式和趋势；

业务价值转化能力 ：将数据分析结果转化为支持管理决策的可视化解对高校相关课程调研发现，当前数据可视化课程普遍存在如下问题：

教学内容与企业需求脱节 ：多数课程集中于单一可视化工具操作，学生难以理解数据背后的业务逻辑；

价值挖掘训练不足 ：课程评价多关注技术实现，对数据关联性、趋势规律的深度解读训练不足；

跨学科整合薄弱 ：未有效融合统计学、美学设计、领域专业知识，限制了学生解决复杂问题的能力。

二、教学模式创新设计

本课程改革基于建构主义学习理论和 CDIO 工程教育理念，构建"企业需求牵引-项目递进实践-多元能力培养"的教学模式。通过校企合作平台，将企业真实项目转化为教学资源，按照基础、进阶、综合三个层次设计项目库，形成螺旋上升的能力培养路径。

2.1 分层递进的项目驱动教学设计

课程基于 Bloom 认知分类法，设计三级递进项目库（表1），重点培养学生从数据中提炼信息、构建叙事逻辑的能力。

表1 三级项目库设计与目标

2.2 基于真实场景的主题数据大屏开发

课程内容紧密结合社会热点和行业需求，鼓励学生围绕具体领域设计和开发主题数据大屏（如图 1a 所示）。教学实施遵循以下步骤：

1 主题确定 ：结合学生专业背景和兴趣，确定具有社会意义或行业价值的主题；

2 数据获取 ：指导学生通过API 接口、爬虫技术、公开数据集等方式获取真实数据；

3 需求分析 ：确定目标受众和决策需求，明确可视化设计的核心问题；

4 技术实现 ：提供标准化 HTML+JavaScript 模板，学生基于 ECharts、DataV 等工具进行开发；

5 评估优化 ：邀请企业专家和潜在用户进行评价，迭代改进可视化效果。

典型主题案例 ：

气象环境监测大屏 ：整合气象站点数据、卫星遥感数据和环保监测数据，展示气温、降水、空气质量等多维气象环境信息，支持灾害预警与趋势分析；

影视产业分析大屏 ：分析票房、观众画像、热搜趋势等数据，服务于影视产业决策和市场营销，探究影片类型、宣发策略与观众接受度的关系；

校园生活画像大屏 ：可视化校园消费、学习行为、健康数据，助力校园管理与学生自我认知，发现隐藏的行为模式与改进机会。

为支持学生项目实践，教师提供了基于 ECharts 的标准化模板库，包括响应式布局、数据接口和交互组件等关键元素（如图 1b 所示）。学生团队在模板基础上，根据各自选定主题进行数据采集、清洗与分析，随后通过定制化开发将数据洞察转化为可视化大屏。图 1c 和图 1d 展示了学生完成的部分主题大屏作品。通过这些项目，学生不仅提升了数据分析与可视化能力，还增强了对行业应用场景的理解和创新解决问题的能力。

2.4 数据叙事能力与跨学科思维培养

数据叙事能力是企业高度重视的核心竞争力。课程设计专门模块培养学生从数据到洞察再到决策的完整能力链：

1 数据叙事框架训练 ：引入"情境-冲突-探索-结论"叙事结构，指导学生将零散数据组织为连贯故事；

2 叙事可视化设计原则 ：教授数据视觉层次、注意力引导、信息节奏等设计原则

3 跨学科案例研讨 ：分析气象、经济、生活、环境等数据案例，学习数据与叙事融合技巧；

4 可视化批判性思考 ：训练学生识别误导性可视化，培养数据表达的伦理意识。

典型训练方法 ：让学生针对同一数据集，分别面向不同受众（如技术团队、管理

层、公众）设计三种可视化方案，体会受众需求对可视化设计的影响。

2.5 团队协作与项目管理能力培养

课程采用基于 CDIO 的小组协作模式，学生在项目开发过程中分工协作，涵盖需求分析、数据处理、前端设计、成果汇报等环节：

1 角色分工 ：每个团队 5-6 人，设置产品经理、数据分析师、可视化设计师、前端开发等角色；

2 敏捷开发流程 ：采用简化的 Scrum 框架，通过每周Sprint 推进项目；

3 阶段性汇报 ：团队定期进行阶段汇报，接受师生反馈并迭代优化；

4 成果展示与答辩 ：学期末进行项目展示与答辩，邀请企业专家评审。

通过团队合作，学生学会在多元观点中整合创新思路，提升了解决复杂问题的综合素养和项目管理能力。

作，综合教师评价、企业导师评价、团队互评和自评，全面客观地评估学生能力提升。

三、教学成效分析

通过对 2023-2025 年近 200 名参与改革课程学生的跟踪评估，并与改革前对照组数据对比，结果显示课程改革在技术应用、数据洞察和跨学科能力等方面取得显著成效。各小组复杂可视化项目独立完成率提升至 90% ， 92% 的学生表示课程提升了解决复杂数据问题的信心， 89% 认为对就业有直接帮助。同时，教学团队在校企合作中不断更新知识体系，提升了实践指导和课程创新能力，为后续教学改革的持续推进奠定了坚实基础。

四、结论与展望

本研究以数据价值挖掘为核心，构建了“企业需求牵引下的数据可视化教学模式”，通过分层项目设计和跨学科叙事训练，有效提升了学生的数据洞察、可视化设计与工程实践能力，促进了学校教育与企业需求的深度对接。未来，课程改革将进一步融入AIGC 等前沿技术，拓展跨学科应用场景，构建虚实结合的实验环境，并积极推广改革成果。

参考文献

[1]郭炯，郑晓俊.基于大数据的学习分析研究综述[J].中国电化教育，2017，（01）：121-130.

[2] 丁海燕.布鲁姆“认知领域”教育目标分类法在大学英语教学中的运用[J].课程教育研究，2013，（32）：87-88.

基金项目 ：智改数转背景下的《数据可视化技术及应用》 课程实验改革与实践（JYJG2024215）、基于知识图谱的《人工智能基础》智慧课程建设（JYJG2025007）、以及其它教改项目（JYJG2025063、JYJG2024136）