基于混合式教學的數據挖掘課程思政建設探索

摘要：針對數據挖掘課程的思政教學問題，基于“線上-線下混合式”教學方法進行改革探索。通過分析課程思政教學問題以及課程思政目標，從教學過程和結果評估兩個方面進行具體探索設計，提出一套數據挖掘課程思政的改革方案，最后說明改革方案的成效與評價。

關鍵詞：混合式教學；課程思政；數據挖掘

中圖分類號：TP311 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2024）22-0174-04

開放科學（資源服務）標識碼（OSID）

0 引言

課程思政是指把思想政治教育元素，包括精神理念、價值追求、思想政治理論融入各種各樣的專業課、通識課中。在學習各門課程的過程中能潛移默化地影響學生的思想、行為，幫助學生樹立正確的世界觀、人生觀、價值觀[1]。自2014年上海市教育綜合改革中提出課程思政，到2020年教育部印發的《高等學校課程思政建設指導綱要》要求把思想政治教育貫穿人才培養體系，全面推進高校課程思政建設，發揮好每門課程的育人作用。數據挖掘作為大數據人工智能領域重要的必修課程，積極探索如何更好地在課程中融入思政很有必要。

隨著信息科技的發展和疫情影響，混合式教學方法已經在高等教育中逐漸成為一種常態。“混合式教學”強調充分使線上數字化資源與線下教學有機結合，充分發揮線上資源優勢，能打破時間與空間上的壁壘、優化傳統教育方法。它的核心是以學生為中心，教師扮演的角色主要是組織者、監督者[2]。數據挖掘屬于大數據人工智能方向中專業性很強的一門課程，在進行思政融入時會面臨很多問題。比如高校思想政治教育存在“孤島”困境，思政教育與專業教學“兩張皮”現象未能根本改變[3]、如何解決融入思政內容后的課時不足問題等。針對這些問題本文將針對數據挖掘課程，對使用“混合式教學”方法來融入思政教育進行探索。

1 數據挖掘課程思政建設中的主要問題

1） 作為計算機專業課，融入思政元素時如何不突兀。思政建設不是簡單的“課程”與“思政”的拼湊疊加，也不是課程的“去知識化”，而是要做到把思政看作“鹽”溶解到各門課程“食物”中[4]。數據挖掘課程主要介紹數據挖掘的理論知識、數據挖掘過程以及數據挖掘的各種算法。具體講解如何從海量、形式各樣的數據中獲取人們所需要的知識和規律，該課程可涉及各個行業，包括文化、醫療、教育、科學研究等。所以從課程內容來說，數據挖掘有很多可發掘的案例來支持課程思政建設。但是目前在思政建設方面深度不夠，有時會存在思政案例和專業知識脫節、融入思政時牽強生硬的問題。

2） 加入思政內容后，對課時量的影響。數據挖掘的教學安排一般為2學分，共48課時。在48課時中有一部分課時為實驗課時，用于學生們實踐練習，課時量比較緊張。所以，在不影響專業知識學習的情況下，如何科學有效地融入課程思政也是一個需要解決的問題。

3） 融入課程思政后課程評價體系的制定。數據挖掘課程傳統評價體系多為對考勤、作業、課堂互動、實驗報告和期末考試進行評價。在加入課程思政后，傳統的教學評估方式對思政學習效果的評估不夠充分，無法準確評估課程思政效果，需要改善評價體系，對課程學習效果進行全方位立體評價[5]。一方面可以得到學生真實的思政學習情況，另一方面可以幫助教師進一步改善思政融入策略，提高課程思政改革質量。

2 數據挖掘課程思政目標

數據挖掘課程的思政目標就是要培養具有大國工匠精神、愛國精神，三觀正、專業強，能為國家發展做貢獻的高素質專業人才。具體培養目標包括以下幾個方面：第一，培養學生的職業責任感，在數據挖掘課程教學過程中需要處理的數據常與國計民生緊密相關。通過數據挖掘課程的學習，引導學生對黨的二十大提出的“加快建設數字中國”“科技強國”“人才興國”等內容的深度思考。積極思考如何用專業知識去為國家發展做貢獻，既能讓學生產生共鳴，又可以提高學生的職業責任感[6]；第二，幫助學生建立正確的價值觀。在課程學習的過程中，通過算法的應用場景舉例、案例分析、隨堂討論等方式去引導學生思考工程倫理、職業理想、社會責任以及集體利益與個人利益等，進一步幫助學生理解社會主義核心價值觀，能夠建立正確的世界觀、人生觀、價值觀；第三，培養學生的愛國精神，在學習過程中通過列舉國家的科技先進案例，以及先進科技工作者的先進事跡，增強學生的愛國思想；第四，提高批判性思維和創新能力，通過案例分析、項目實踐等教學方法，激發學生的批判性思維。教育學生在數據分析中如何識別偏見、錯誤和不準確的信息，并提倡創新思維和方法，鼓勵學生探索新的數據挖掘技術應用；第五，促進國家意識和文化自信，在教學內容中融入國家大數據戰略、數據安全法律法規等元素，讓學生了解國家在數據挖掘和人工智能領域的發展方向和政策導向，增強國家意識和文化自信。

3 基于混合式教學方式的數據挖掘課程思政改革方案

根據以上問題及目標，本文提出一套數據挖掘的課程思政改革方案。該方案從教學過程及結果評估兩個方面，分別基于線上線下“混合式教學”方式進行改革。兩者相輔相成、相互影響，方案邏輯結構如圖1所示。

教學過程可以分為線上教學和線下教學，結果評估也可以分為線上的量化評估和線下的質化評估。教學過程與結果評估相互影響，教學過程影響評估的結果，評估的結果可以進一步優化教學過程。

3.1 教學過程

對于線下教學，要先對課程大綱、教案進行課程思政改革。首先根據課程內容，深度發掘與專業知識連接緊密的思政案例。為此要通過了解課程歷史淵源、時政信息，用心抽取思政案例。挑選出與時政相連緊密、與生活息息相關、能引發學生深度思考、產生正向影響的思政案例，以增強學生的“四個自信”、堅定中國特色社會主義理想。數據挖掘針對每章內容分別從職業責任感、大國工匠、工程倫理、深化職業理想、科技報國以及社會主義核心價值觀6個方面進行了思政案例的發掘，具體例子如表1所示。

線上教學是指利用線上建立豐富的資源，為學生在課下隨時隨地進行自主學習提供平臺。該方式可以解決線下課時量緊張的問題，把一部分課程思政內容轉移至線上。在課程思政改革中要充分利用線上數字資源，為學生建立多通道、形式豐富的線上課程思政學習互動平臺。數據挖掘課程使用超星學習通平臺建立了多種形式的課程思政教育方式。

1） 通過超星學習通平臺發布思政話題討論。該方式可以在多種場景下應用，首先上課期間發布討論，傳統上課提問每次只能個別學生參與，而且花費時間較多。使用線上平臺發布討論或隨堂練習可以讓所有學生都參與線上討論中來，這樣不僅可以深化思政教育，還能讓所有學生都能參與其中。

2） 在線上平臺建立內容豐富、形式多樣的短視頻、文字、圖片等資料并設置瀏覽任務，要求學生在課下完成瀏覽任務。通過多種通道、多種方式讓學生接觸到課程思政內容，不僅可以讓思政教育更加形象生動，引發學生學習興趣和思考積極性，還可以利用課后時間加強課程思政的融入。

3） 鼓勵學生在平臺發布精華帖、筆記等輸出，根據學生輸出情況進行課程互動成績考核。主動地總結與輸出可以讓學生進一步加深對思政內容的理解。所以，通過這種方式可以鼓勵學生主動在班級公共平臺互動；其次，以章節為單位在學習通上發布主題討論，作為任務讓學生在課下復習時進行輸出，總結表達自己的觀點或者分享一些課下自主學習到的新內容，這樣不僅可以提高學生的主動學習能力，也可以逐漸豐富課程的思政內容，加強課程思政建設。

在具體實施過程中，把整個教學過程分為“課前-課中-課后”三個階段，每個階段根據實際情況分別融入線上教學與線下教學。首先在“課前”階段，準備好數據挖掘課程加入思政設計后的課程大綱、課程教案以及所有的思政元素，并且在超星學習通平臺上建立好所有在課程學習過程中需要用到的短視頻、文字、圖片資料以及主題討論活動，從一開始就詳細設計出如何在教學過程中實施課程思政；在“課中”階段，根據設計的教案及思政元素，在課堂中使用教師講解的方式融入思政以及使用線上平臺發布思政話題討論幫助學生進行課堂思政的互動；在“課后”階段，發布線上學習任務，要求學生完成超星學習通平臺上的視頻、文字等各種資料的觀看任務，以及完成發布的主題討論。教師需要及時查看學生的觀看情況及討論內容，掌握學生思政學習的實際情況。

3.2 結果評估

為了能夠科學系統的對課程思政的學習成果以及進行課程思政改革后專業課程學習成果進行評估，本文提出一套基于線上線下混合式教學的評估方案。首先需要在傳統的課程評價體系中加入課程思政評價，即在平時成績中加入課程思政考核，平時成績中課堂互動占比50%、課程思政占比50%。

課程思政考核方式為線上的量化考核加線下的質化考核。線上的量化考核是指，通過超星學習通平臺統計學生完成線上任務的情況，根據實際參與的情況進行考核評價；線下的質化評價是指，對學生在線下課堂中的課堂表現、學習態度進行評價，同時使用問卷調查的方式收集學生的思政學習情況以及反饋意見。問卷設計如表2所示。綜合兩種方式進行課程思政考核，不僅可以相對客觀地對結果進行評估，教師還能及時獲取到課程思政建設意見，進一步改善課程思政。

4 數據挖掘課程思政效果

2023—2024學年秋季學期數據挖掘課程全班98人，獲取到98人有效反饋，匿名問卷調查結果如下：第一題與72.91%的學生選擇“較多”；第二題83.33%的學生選擇“較多”；第三題77.08%的學生選擇“同意”，22.92%的學生選擇“中立”，0%的學生選擇“不同意”；第四題85.41%的學生選擇“較多”；第五題79.16%的學生選擇“較多”；第六題有學生提出“可以在課上更多增加相關案例，提升課程和生活的結合度”；第七題大部分同學都有對自己印象深刻的案例。

通過課程結果評估和問卷調查結果分析，可以看出經過思政改革后明顯提高了學生的職業責任感、愛國意識，也促進了大家專業課學習過程中對國家發展、道德倫理等問題的思考，從而也提高了學習專業技術的興趣。

5 結束語

本文基于“混合式教學”方法通過“教學過程”和“結果評估”兩個方面對數據挖掘課程的課程思政改革進行了探索。提出了一套融合線上線下的數據挖掘課程思政改革方案。本方案對于相關課程思政建設具有促進意義。

但是在具體教學實踐過程當中，仍然存在部分思政案例融入不自然、思政教育挖掘深度不夠、思政考核不夠全面等問題。后續會根據學生的反饋以及課程組任課教師的不斷學習，進一步優化、具體數據挖掘課程思政教育的方式方法，緊跟國家建設要求，發揮好數據挖掘課程的育人作用，提高人才培養質量。

參考文獻：

[1] 中華民共和國教育部. 教育部關于印發《高等學校課程思政建設指導綱要》的通知[EB/OL]. http：//www.moe.gov.cn/srcsite/A08/s7056/202006/t20200603_462437.html.（2020-06-01）[2024-01-12]

[2] 何蘇. 基于混合式教學模式的人工智能導論課程思政建設[J].計算機教育， 2024（1）： 92-96.

[3] 高德毅，宗愛東.從思政課程到課程思政：從戰略高度構建高校思想政治教育課程體系[J].中國高等教育，2017（1）：43-46.

[4] 韓憲洲.課程思政：新時代中國特色社會主義高等教育的理論創新與實踐創新[J].中國高等教育，2020（22）：15-17.

[5] 張文彬，于健，趙滿坤，等.數據挖掘課程中的思政教育探索與實踐[J].軟件導刊，2023，22（5）：230-234.

[6] 秦華妮.數據分析與挖掘課程多維教學改革探討[J].高教學刊，2023，9（32）：111-115.

【通聯編輯：王 力】