研究生“數據挖掘”課程思政教學的建設與改革實踐

［摘 要］ 研究生教育承擔著為國家培養高質量優秀人才的重任。立德樹人是教育的根本任務，而研究生專業課程思政教學的建設與改革實踐是實現立德樹人的重要途徑。針對上海應用技術大學數學專業研究生的人才培養目標、研究生“數據挖掘”專業課程思政教學建設的目標以及當前該課程思政教學建設中存在的主要問題，從教師思政理念和能力的提升、研究生對于課程思政內容學習積極性的提高、課程考核標準的加強和評價體系的完善以及課程思政元素的挖掘與內容設計等方面都給出了具體的改革實踐措施。

［關鍵詞］ 研究生課程；數據挖掘；思政教學改革

［中圖分類號］ G642.0 ［文獻標識碼］ A ［文章編號］ 1674-9324（2024）31-0085-04 ［收稿日期］ 2023-07-06

引言

研究生教育承擔著為我國培養高質量優秀人才的重任，對于人才創新能力的提高、經濟發展的促進等方面都具有重要的作用。研究生課程思政是研究生教育落實立德樹人根本任務的重要舉措，更是面向國家發展戰略重大需求為黨育人、為國育才的有效途徑［1］。2020年5月，教育部發布了《高等學校課程思政建設指導綱要》，進一步推進了高校課程思政教學的建設和改革［2］。

近幾年，各大高校陸續提出了對于研究生專業課程的思政教學建設和改革的實施方案。上海應用技術大學作為一所以工科為主，工、理、經、管等多學科協調發展的高等院校，致力于培養具有創新精神和實踐能力的具有國際視野的高級應用型人才。尤其是隨著我校研究生招生規模的不斷擴大，學校積極實施專業學位研究生教育培養模式的改革，以提高研究生創新能力為依托，積極探索和推進以卓越人才培養為目標的多元化高級應用型人才的培養模式。作為一級學科的數學專業，為了使研究生的培養達到學校對該專業學生的培養目標，研究生專業課程思政教學的建設和改革是至關重要的環節。同時，這對研究生專業課程建設體系的優化，思政教學對于研究生培養基礎性作用的提升都具有重要的意義。數據挖掘課程是我校為數學專業研究生開設的一門理論和實踐相結合的專業課程，本文將結合該課程當前思政教學的現狀和存在的主要問題，對該課程思政教學的建設和改革進行分析和探索。

一、研究生專業課程的課程思政

研究生的課程思政，是指在研究生課程的教學過程中，加入思想政治教育的內容，重點突出專業課程知識中所蘊含的精神、文化等育人元素。通過研究生專業課程與思政課程相輔相成地學習，旨在實現協同育人的效果。以專業課程的科學原理闡釋、數據處理應用技術等自然科學知識與技能傳授為主體內容，同時挖掘具有共性特征的思想政治教育元素，將其有機融入課程的教學過程中，實現研究生專業課程的課程思政。

目前，盡管在各大高校基本開設了內容完整、體系完備的思想政治理論課，但這種專業的思想政治理論課在培養計劃中的授課課時是有限的，這使研究生的思想政治教育缺乏連續性和持續性［3］。研究生思想意識的培養應該是一個長期的過程，相比于專業的思想政治理論課的學習時間，研究生專業課的學習時間要更長一些。因此，在研究生的專業課程中融入思政教育內容，以無聲融入、無形滲入的方式幫助學生潛移默化地對問題更深入地認識，從而實現“育人”和“育才”的有機結合，在潤物無聲中達到協同育人的作用。

二、研究生“數據挖掘”課程建設的目標

數據挖掘就是對大量的數據進行分析和挖掘，以便發現有意義模式的過程。隨著大數據時代的到來，數據挖掘方向和學科越來越受到人們的重視，對于數據挖掘技術的研究也越來越深入，數據挖掘在各個領域都有著廣泛的應用。

上海應用技術大學數學專業研究生學習的“數據挖掘”課程旨在培養學生采用“數據挖掘”課程中介紹的數據挖掘思想和方法對具體的實際問題進行分析、建模和解決問題的能力。通過本課程的學習，研究生應該達到以下的基本要求：了解數據挖掘的概念和目的，掌握數據挖掘中經典算法的理論知識。掌握“數據挖掘”課程中決策樹、支持向量機、人工神經網絡、聚類等算法的建模思想和技術，為從事數據分析、金融等相關領域工作打下較為扎實的理論和應用實踐基礎。掌握數據挖掘算法所建立模型的評估方法和評價標準，能夠將其應用到解決實際問題的模型性能評估中。同時，該專業課程對研究生的思政學習目標為：在該課程的學習過程中，學生以經典算法的科學闡述、數據處理技術等自然科學知識和技能的學習作為主要內容，通過挖掘具有共性特征的思政元素，將其有機地融入課程的專業知識學習中去，實現該專業課程的思政學習。在該課程思政內容的學習過程中，培養學生愛國敬業的家國情懷，嚴謹務實的科學探索和學習精神，努力成為合格的社會主義建設者和接班人。

三、研究生“數據挖掘”課程思政教學存在的問題

研究生專業課程的課程思政應該是以專業課程的建設為主要載體，同時考慮思想政治聯動因素實現協同育人。研究生課程思政的聯動因素，主要包括主體、客體、介體和環體四個部分。具體而言，研究生專業課程課程思政的主體，是指課程思政教學發生主導作用的專業課教師群體。課程思政的客體，是指課程思政教學的受教者，即研究生學生群體。課程思政的介體，是指主體以課程思政的知識性和思想性為核心，向客體傳遞內容的中間介質——教學方法、手段等。課程思政的環體，是指課程思政所處的環境條件，即具有客觀實在性的社會大環境或者成長小環境等，該環境條件不受主體和客體影響，但能夠在主體的主導作用下，對客體產生積極的思想教育活動。以上這四種聯動因素并不是獨立存在的，它們相輔相成、互相依存。對于這四種因素的邏輯關系和聯動關系的掌握，也是研究生專業課程思政教學建設和改革的關鍵。從研究生課程思政的聯動因素角度分析，當前我校數學專業研究生“數據挖掘”課程思政教學建設中存在的主要問題如下。

1.在過去的研究生專業課程的教學中，教師對于課程的授課主要以知識傳授、學術科研等為重點。任課教師可能對于課程思政的理解有限，對于課程思政的認識還停留在“望文生義”的層面。對于專業課思政教學的改革，以抓住課程思政元素舉例為主，缺少系統地思考和研究。這將弱化研究生課程思政教育隱性育人的成效。在當今思政改革教育的大背景下，尤其是對數據挖掘這門與時俱進的學科，授課教師作為課程思政教學的主體，傳統的課程教學理念、內容和形式已經無法滿足“為黨育人、為國育才”的政治使命和時代要求。

2.針對數學專業研究生的“數據挖掘”課程，參與選課的部分學生的研究方向與本門課程的關聯性不強。這導致部分學生對于這門課程的思政學習流于淺表，這部分學生可能會直接認為自己對本門課程不需要深度地學習和研究，也不明確對于思政課程到底該從何入手、如何學習。這將直接降低選課學生對于“數據挖掘”課程思政學習的興趣和參與度。同時，研究生畢業考核的要求目前主要在學術研究上，所以這也影響了很多學生對選學專業課程思政內容學習的積極性。因此，對于研究生課程考核的評價體系需要進一步調整。

3.面對新時代的研究生，對于“數據挖掘”這門課程，其課程思政的主要介體包括具體實施的教學內容、方法和手段等。課程思政的內容要以研究生的成長為中心，思政元素的挖掘是非常重要的環節。如何把研究生感興趣的前沿學術問題挖掘出來，同時緊跟當代的“時、實、勢”方面的步伐，用通俗易懂且生動有趣的教學內容將學術問題中隱藏的思政元素巧妙地講述出來，這對于教師在教學內容上的創新有著更高的要求。此外，課程思政教學是一個從傳統教學模式過渡到新的教學模式的過程，這要求教師在教學技能、課堂授課形式、語言的表達把握方面都要恰到好處。這對于教師在提高專業課程思政介體的創新力度上也是一個挑戰。

4.研究生“數據挖掘”課程的思政教學需要在一個正面積極的環境下才能將專業知識與思政元素得以順利結合和開展，這就對課程思政的環體因素有了更高的要求。學生需要在一個正面積極的環境中才能從價值邏輯上掌握專業知識。這就要求教師能夠結合課程思政的介體為學生創建和拓展一個積極的課程思政環境，實現課程思政環體和介體相互貫通與融合。同時，需要教師在專業知識授課過程中準確挖掘專業知識所隱含的思政元素，在給學生創建的環境中，引導學生順利完成課程的專業知識與思政元素的結合學習。

四、研究生“數據挖掘”課程思政教學的改革措施

近幾年，在上海應用技術大學深入開展研究生專業課程思政教學建設和改革的推動下，研究生“數據挖掘”課程的思政教學也在教學內容和方法上進行了積極深入的優化，結合已存在的主要問題不斷探索和總結教學經驗，對該課程思政教學的建設進行了一系列改革。

1.教師課程思政理念和能力的提升。研究生“數據挖掘”課程的思政教學改革是一個從傳統教學模式轉變為多元化教學模式的過程。授課教師作為課程思政的主體，需要以自身為本，提高政治修養和德育水平，做好學生的引路人。同時，教學團隊中的教師，要形成一個良好的思政內容學習討論的環境和氛圍，能夠定期共同深入學習“數據挖掘”課程中專業知識的文化背景，努力挖掘課程單元內容所隱含的思政元素，做好專業知識的傳授與思政元素融入點的有機融合。

2.研究生主動參與課程思政教學改革積極性的提高。研究生作為“數據挖掘”課程思政教學改革的客體，自主學習和主動探究是非常重要的能力。針對部分研究生在“數據挖掘”課程思政教學改革初期對思政內容學習流于淺表的現象，教師要努力嘗試從專業課程思政元素的探索和挖掘出發，尋找新穎的教學方式和教學方法，在授課過程中創建良好的思政內容學習環境，調動研究生自主探索和學習的積極性，從而引導研究生積極主動地參與到“數據挖掘”課程的思政學習中。

3.“數據挖掘”課程考核標準的加強和評價體系的完善。作為我國高等院校教學發展過程的一個新生事物，研究生專業課程的思政教學改革需要在課程考核標準上實施多樣化、多維度的考核。將思政評價維度融入思政教學改革的專業課考核標準中。這要求教師在教學大綱、教學內容、教學課件、作業、考試等環節中明確指出需要融入哪些思政元素、設計多少思政案例等。同時，研究生需要明確自己所學的思政內容關聯到專業課內容的具體部分、具體考核方式等。同時高標準的評價體系是實現高質量課程思政的必要途徑之一。好的評價體系能夠不斷提升課程思政改革實施的質量，包括具體改革的數據支撐、評價反饋體系、內外部評價等高質量的評價標準。

4.研究生“數據挖掘”課程思政元素的挖掘與融入。思政元素的有效挖掘和如何將思政元素融入專業知識中去，是有效實施課程思政至關重要的環節。筆者主要從兩個角度進行融入點的挖掘：一是從內容的角度去挖掘思政融入點。筆者將原有課程知識點所隱含的思政元素進行提升，挖掘出愛國情懷、理想信念、文化和制度的自信、品德修養等思政內容；二是從形式的角度去挖掘思政融入點。筆者對專業課程原有內容所展現的思政內容進行自然的拓展和釋放，同時要清晰說明課程思政所展現的原則和立場。表1展示了數據挖掘課程部分思政元素融入點的示例。

結語

本文結合我校研究生的培養目標，對當前研究生“數據挖掘”課程思政教學建設中存在的主要問題進行了分析，并對該課程思政教學的改革進行了探索和實踐。研究生“數據挖掘”課程思政教學的建設與改革需要全面考慮學生的思想道德素養和專業技能培養，通過多種教學手段和實踐活動，培養學生的社會責任感、創新精神和思辨能力，使學生能在學習“數據挖掘”課程的同時，關注國家、社會、道德等問題，為社會發展做出貢獻。

參考文獻

［1］王義康，李海芬，王一.高校研究生課程思政實施中的問題與對策研究［J］.研究生教育研究，2022（3）：57-60+82.

［2］教育部.關于印發《高等學校課程思政建設指導綱要》的通知：教高〔2020〕3號［EB/OL］.（2020-05-28）［2023-06-06］.https：//www.gov.cn/zhengce/zhengceku/2020-06/06/content_5517606.htm.

［3］梁德東，高杉，劉靜遠.立德樹人目標下研究生課程思政的實現路徑研究［J］.吉林師范大學學報（人文社會科學版），2023（3）：109-115.

Construction and Reform Practice of Curriculum Ideology and Politics Teaching in Data Mining Course for Postgraduates

Abstract： Postgraduate education undertakes the responsibility of cultivating high-quality and outstanding talents for the country. The fundamental task of education is to build morality and cultivecte talents， and the construction and reform practice of curriculum ideology and politics in postgraduate professional courses serve as an important approach to achieve this goal. Focusing on the talent cultivation objectives for graduate students majoring in Mathematics at Shanghai Institute of Technology， the objectives of curriculum ideology and politics of Data Mining， and the main issues currently present in the curriculum ideology and politics construction of ideological and political teaching in the course， various specific reform measures have been proposed in several aspects， including enhancement of teachers’ ideological and political concepts and teaching abilities， improvement of graduate students’ enthusiasm for learning the ideological and political content of the course， strengthening the assessment standards and improvement of the evaluation system for the course， as well as the exploration and design of ideological and political elements and content in the curriculum.

Key words： postgraduate course; data mining; reform of ideological and political teaching