大数据分析类课程环节与思政教育的融合探索

一、大数据分析类课程特点概述

随着数智化时代的飞迅发展，大数据作为各行各业转型与飞速发展的重要资源，被誉为“未来石油”，其价值不容小觑。数据的收集、存储、处理与分析能力，正逐渐演变为各行各业的核心竞争力。为适应国家战略与产业发展需求，高校广泛开设了大数据相关课程，如《大数据概论》《大数据分析技术》《大数据分析可视化》《机器学习》等。这些课程融合了统计学、计算机科学和人工智能等多学科知识，注重培养学生的实践能力，使学生掌握从问题提出、数据收集、数据处理、数据分析到应用决策的全过程。大数据分析类课程既要求学生具备较强的数学逻辑思维和编程实践能力，又紧密联系社会治理、经济建设、文化传播等现实问题。因此，大数据分析类课程不仅是培养技术人才的重要途径，更是推动数智化发展的关键环节。同时，在大数据类专业教学中融入价值引导至关重要，有助于学生在掌握技术的同时，形成健全的人文素养与社会责任意识。

二、大数据分析类课程专业知识与思政教育融合的路径

为实现大数据分析类课程与思政教育的有效融合，下面将从问题提出、数据收集、数据处理、数据分析、应用决策等专业知识环节入手，探索如何自然地融入培养数据伦理意识、法律意识、诚信意识与科学精神，增强社会责任的思政教育。

1、问题提出与数据收集需具备伦理与法律意识

大数据分析始于问题提出，这一环节决定了分析的方向与价值取向。学生应认识到，研究问题不仅是技术选择，更是价值判断。若问题设定偏向商业利益或单纯追求效率，而忽视公平、公正或公共利益，可能导致后续分析出现社会不公或算法歧视。教师应引导学生反思研究问题的社会意义，使其意识到技术选择背后潜在的伦理责任。例如，在社会舆情分析中，过分关注特定群体可能放大偏见，产生“信息茧房”问题；在医疗数据研究中，忽略隐私保护可能侵犯公民权利。让学生在问题提出阶段形成数据伦理意识，能防患于未然，为后续分析奠定价值基础。

数据收集环节是数据伦理意识与法律意识的进一步延伸。在实际操作中，未经授权的数据采集、对用户行为的过度跟踪以及敏感信息滥用等，都可能触犯《中华人民共和国数据安全法》《中华人民共和国网络安全法》《中华人民共和国个人信息保护法》等法律法规。合法、正当、必要地获取数据不仅是合规要求，更是职业操守的体现。例如，在互联网用户行为研究中，学生需明确可以使用的数据范围，并学会对数据进行去标识化处理；在获取正规网站的数据后，要在报告或论文中明确标注数据来源。通过实践，将伦理意识与法律遵循相结合，让学生在技术操作中自觉遵守法律法规，坚守伦理底线。

2、数据处理与分析要坚守诚信意识与科学精神

数据处理与分析是实现大数据价值的核心环节，也是进行诚信意识与科学精神教育的关键阶段。数据处理包括数据清洗（如一致性检查、无效值和缺失值处理等[1]）和数据转换等操作。这些操作看似技术性强，实则与诚信意识和科学精神紧密相关。若学生在清洗或填补数据时随意篡改，或对样本进行偏向性处理，将破坏分析结果的真实性，甚至误导决策者。教师应强调数据处理的合规性和科学性，让学生认识到每一步

操作都肩负着职业责任。

数据分析环节涉及建模、统计推断和结果解释，是学生应用技术能力的重要体现。在这一阶段，科学精神要求学生保持严谨、客观和批判性思维，不能盲目迎合预期结果或操纵数据；诚信意识则要求学生在撰写报告、呈现结果或学术发表时做到真实、透明、不造假。例如，在智慧城市交通预测项目中，模型必须兼顾不同区域居民的出行公平。将科学精神与诚信意识融入数据分析教学，能使学生在掌握专业技能的同时，培养严谨、负责任的职业品格，为应用阶段提供可靠基础。

3、决策应用需兼顾社会责任

大数据分析的最终目标是为实际应用和决策提供科学依据，因此社会责任在应用与决策阶段尤为重要。数据结果直接影响社会治理、企业战略和公共政策，若缺乏社会责任感，分析结果可能被滥用，导致社会不公或公众损失。课程应通过案例教学和项目训练，让学生认识到其工作对社会的长远影响。例如，在公共交通规划中，分析结果应兼顾网络发达与不发达区域居民的利益，避免出现“数字鸿沟”问题。

社会责任教育还要求学生在应用数据时坚持透明、可解释和公平原则。教师可通过模拟决策场景，引导学生在权衡不同利益时，以公共利益最大化为出发点。通过这种融合方式，学生不仅能理解大数据分析的技术价值，更能认识到其社会价值。培养社会责任感，使学生将个人职业行为与社会全局利益紧密联系，是大数据课程思政的重要目标，也是培养新时代复合型人才的关键。

三、结论

通过将大数据分析的任务环节与思政教育目标对应，能够实现专业知识传授与价值引领的有机融合。在问题提出与数据收集阶段，强调数据伦理与法律意识，让学生在源头上守住技术价值底线；在数据处理与分析阶段，注重诚信意识与科学精神，培养学生严谨、客观、负责任的分析能力；在应用与决策阶段，突出社会责任，引导学生将分析成果用于服务公共利益和社会发展。这种以“任务环节—价值目标”融合的路径使思政教育贯穿专业教学全过程，不仅提升学生数据分析能力，也塑造了其职业伦理、科学精神和社会责任感，为培养既懂技术又有担当的新时代复合型人才提供了可行途径。

参考文献

[1] 林子雨 . 大数据导论 : 数据思维 , 数据能力和数据伦理 : 通识课版 [M]. 高等教育出版社 , 2020.

作者简介：

菅肖霞，1981 年 - ，内蒙古包头人，副教授，研究方向为行人交通建模与安全疏散管理。

资助项目：科技发展基金项目(KJFZ2024- 5)。