数据科学基础课课程思政教学与实践路径探索

摘要：在当前高等教育体系中，课程思政作为培养新时代高素质人才的重要途径，正逐渐融入各类专业课程之中。据科学作为基础学科之一，不仅承载着传授专业知识的重任，更应在教学中融入思想政治教育元素，以促进学生全面发展。本文旨在探索数据科学基础课课程思政教学与实践路径的有效结合，通过构建系统化的思政融入体系、创新实践教学模式、融合实际案例与项目实践以及建立多维度评价体系，旨在提升学生的数据科学素养与思政素养，培养具有社会责任感和创新能力的复合型人才。

关键词：数据科学基础；课程思政；教学实践；路径分析

随着大数据时代的来临，数据科学已成为推动社会进步和经济发展的关键力量。高校作为培养数据科学人才的主阵地，如何在传授专业知识的同时，加强学生的思想政治教育，成为当前教育改革的重要议题。课程思政作为一种将思想政治教育融入专业课程的教学方法，旨在通过潜移默化的方式，引导学生在掌握专业知识的同时，树立正确的世界观、人生观和价值观。本文围绕数据科学基础课，探讨如何有效实施课程思政，提升学生的综合素质，为培养新时代的数据科学人才提供有力支撑。

一、构建思政融入体系，奠基数据科学素养

在数据科学基础课的教学中，构建思政融入体系是提升教学质量、培养学生综合素质的基础，应明确课程思政的目标定位，即结合数据科学的专业特点，将社会主义核心价值观、爱国主义情怀、社会责任感等思政元素有机融入课程内容，使学生在学习专业知识的同时，能够深刻理解并践行这些价值观念。为实现这一目标，教学内容的设计需注重思政与专业的深度融合，例如，在讲解数据分析方法时，可以引入国家经济发展数据，分析我国经济发展成就，增强学生的国家自豪感和使命感；在介绍数据隐私保护时，强调个人信息保护的重要性，引导学生树立正确的网络安全观和伦理道德观。此外，还应通过课堂讨论、小组作业等形式，鼓励学生结合专业知识思考社会问题，如利用数据分析方法探讨教育公平、环境保护等议题，从而培养学生的社会责任感和问题解决能力。同时，师资队伍的建设也是构建思政融入体系的关键，教师应不断提升自身的思政素养和教学能力。通过参加培训、研讨等方式，掌握课程思政的教学理念和方法，确保思政元素能够自然、有效地融入课堂教学，此外，还可以邀请行业专家、社会名人等走进课堂，分享他们在数据科学领域中的实践经验和社会责任担当，为学生提供鲜活的思政教育资源。

二、实践课程教学创新，强化理论应用能力

实践是检验真理的唯一标准，在数据科学基础课的教学中，这一原则尤为重要。为了强化学生的理论应用能力，实践课程教学创新成为提升教学效果的关键环节，在这一过程中，不仅需注重技能的锤炼，更应巧妙融入课程思政元素，以培养学生的综合素质和社会责任感。首先，构建一个多层次、多维度的实践教学体系是实践课程教学创新的核心，这一体系应涵盖基础实验、综合实训和创新项目三大板块，旨在满足不同层次学生的学习需求，促进他们的全面发展。在基础实验阶段，重点应放在学生对数据科学基本技能和工具的使用上，如数据清洗、数据可视化、统计分析等。通过设计一系列具体而富有挑战性的实验任务，让学生在实践中巩固理论知识，同时培养他们的动手能力和问题解决能力，这一阶段，可以融入课程思政元素，比如，在数据清洗的实验中，强调数据真实性和完整性的重要性，引导学生理解诚信在数据科学中的核心价值。进入综合实训阶段，实践教学应更加注重与行业背景的结合，设计模拟项目，如电商用户行为分析、社交媒体情感分析、金融风险评估等，这些项目不仅能够让学生在解决实际问题的过程中提升数据分析和解决问题的能力，还能让他们深刻理解数据科学在各行各业中的应用价值。此时，可以引入课程思政的议题，如通过电商用户行为分析项目，讨论消费者隐私保护与数据安全的重要性，引导学生思考如何在追求商业利益的同时，尊重和保护用户隐私。创新项目阶段，鼓励学生自主选题、组队合作，开展数据科学相关的创新研究，如开发智能推荐系统、构建疾病预测模型、优化城市交通网络等。这一阶段，学生将面对更多未知和挑战，需要运用所学知识进行创新思考和实践探索。在此过程中，可以融入课程思政的精髓，如通过疾病预测模型的开发，引导学生关注公共卫生问题，培养他们的社会责任感和人文关怀；通过智能推荐系统的构建，讨论算法偏见与公平性，让学生思考如何在技术发展中维护社会正义。

三、融合案例与项目，提升解决实际问题技能

案例教学与项目驱动是提升数据科学基础课教学效果的有效手段，通过融合经典案例与实战项目，可以帮助学生更好地理解理论知识，提升解决实际问题的能力。在案例选择上，应注重案例的典型性、时效性和启发性，既要有国内外成功的案例，也要有失败的教训，以便学生从多个角度思考问题，培养批判性思维。例如，在讲解机器学习算法时，可以引入AlphaGo战胜人类棋手、推荐系统精准推送等案例，让学生了解机器学习在人工智能领域的广泛应用；在讲解数据挖掘时，可以分析超市购物篮分析、信用卡欺诈检测等案例，让学生理解数据挖掘在商业决策中的作用，鼓励学生自己查找、分析案例，培养他们的自主学习能力和信息检索能力。项目驱动教学则是通过让学生参与实际项目的开发，将所学知识应用于实践，从而加深对知识的理解和掌握，可以设计一些与现实生活紧密相关的项目，如基于大数据的城市交通拥堵预测、空气质量监测与分析等，让学生在项目中扮演不同角色，如项目经理、数据分析师、算法工程师等，通过团队协作，完成项目任务。

四、建立多维度评价体系，确保教学质量全面

为了确保数据科学基础课课程思政教学与实践路径探索的有效性，必须建立科学合理的多维度评价体系。这一体系应包括对学生知识掌握程度的评价、实践能力的评价、思政素养的评价以及综合素质的评价等多个方面。知识掌握程度的评价可以通过传统的考试、作业等方式进行，重点考察学生对数据科学基础理论、算法和工具的理解和掌握情况，实践能力的评价则可以通过实验报告、项目展示、企业实习评价等方式进行，重点考察学生在实践中运用知识解决问题的能力，思政素养的评价可以通过课堂表现、小组讨论、社会实践等方式进行，重点考察学生的价值观、社会责任感以及职业道德等，综合素质的评价则是对学生全面发展情况的综合考量，包括创新能力、团队协作能力、沟通表达能力等。在实施多维度评价时，应注重评价过程的公平性和客观性，避免主观臆断和偏见，还应注重评价的反馈作用，及时将评价结果反馈给学生和教师，以便他们根据反馈调整学习策略和教学方法，不断提升教学质量和学习效果。

结束语：

综上所述，数据科学基础课课程思政教学与实践路径的探索是一项系统工程，需要构建系统化的思政融入体系、创新实践教学模式、融合实际案例与项目实践以及建立多维度评价体系。通过这些措施的实施，不仅可以提升学生的数据科学素养和思政素养，还能培养他们的社会责任感和创新能力，为新时代的数据科学人才培养贡献力量。

参考文献：

[1]陈默，李封，徐彬，等. 数据科学基础课课程思政教学与实践路径探索 [J]. 高教学刊， 2023， 9 （23）： 71-74.

[2]梅红岩，周军，佟玉军. 数据科学与大数据技术导论课程思政建设 [J]. 计算机教育， 2022， （05）： 59-63. DOI：10.16512/j.cnki.jsjjy.2022.05.041.

作者简介：山峻，男，汉族，1981.3，辽宁大连人，管理学博士，副教授，

研究方向： 数据科学、商业分析、运营与供应链管理。