罗莉霞

(湖南信息学院，长沙 410148)

引言

根据教育部在《高等学校课程思政建设指导纲要》中的要求，高校应该更好地将专业教育与思政教育有机融合，充分发挥专业课程的育人功能[1]。因此，各校积极开展课程思政教学改革工作，坚持把思想政治教育贯穿人才培养体系，积极主动探索每门课程的育人作用。这就要求教师不仅需要具备专业知识储备，还要拥有较高的思想政治理论水平，在专业课程授课过程中，深入挖掘课程的思政元素和德育元素，以春风化雨、润物无声的方式融入到课程教学，旨在引导学生学会运用马克思主义哲学原理和方法分析解决现实问题，进而逐步形成“三全育人”的教育体系，最终培养学生精益求精的大国工匠精神，激发学生科技报国的家国情怀。

一、新工科类专业课程融入思政教育的必要性

1.新工科教育理念的核心要求

新工科是我国在新经济、新产业大背景下提出的新概念。目的在于主动应对新一轮科技革命和技术创新。相对于传统工科人才，新工科人才是面向解决复杂工程，具备较强的工程实践能力、创新能力的高素质复合型人才，他们不仅需要精深于某一学科领域，还应具有“学科交叉融合”的特征，具备很强的学习新知识、新技能的能力和创新创业的能力。所以新工科对高校的人才培养模式也提出了更高的要求，新工科教育理念一方面强调学科的交叉性、综合性、创新性和前沿性，注重提升学生的综合素养，另一方面更注重引导学生积累足够的学科基础和人文素养，激发学生科技报国的使命担当。这都与课程思政的目标相一致。

因此在课堂教学实施过程中，要将新工科教育理念贯穿始终，力求借助新工科的理念帮助学生深化学科与专业认知；同时在教学知识点的讲授过程中，贯彻落实立德树人的根本任务，提炼知识模块的课程思政德育功能，深化职业理想和职业道德教育，培养学生具备“爱岗、敬业、细致、求精”的职业道德与操守。由此，课程思政建设与新工科建设二者相辅相成，应该协同增效，将德育和智育紧密结合[2]，最终实现专业课程教学与价值引领协同育人的目的。

2.数据挖掘课程中融入思政教育的必要性

数据挖掘是计算机类相关专业的专业限选课程，该课程立足于大数据角度，从算法原理和技术应用两方面指导数据挖掘的全过程。数据挖掘技术经过长期的发展已经形成较为成熟和系统的知识结构，同时伴随着大数据时代来临，数据挖掘技术也越来越重要。因此，通过本课程的学习，学生应掌握数据挖掘的基本概念，了解数据挖掘的定义和功能以及实现数据挖掘的主要步骤和具体实现方法，初步掌握数据挖掘的算法。本课程对提高学生的理论知识和实践技能都有显著成效，是计算机及相关专业的重要课程之一。该课程的综合性很强，具有一定的代表性，其中很多思想和理念与我们的生活息息相关，蕴含着丰富的人生哲理，非常适合开展思政教育。但是，长期以来，在数据挖掘的课堂教学中将马克思主义原理与科学精神的培养相结合做得并不够，在强化学生工程伦理教育方面、提升学生综合素养和人文修养等方面还完成得不够好，思政教育与专业教学脱节现象严重[3]。

鉴于此，有必要在数据挖掘课堂中融入德育元素，通过深入挖掘该专业课程所蕴含的思想政治教育元素，推动知识传授、能力培养与理想信念、价值信念、道德观念教育有机结合，将思想政治教育融入专业课程教学的各个环节、各个方面，实现立德树人、润物无声[4]，旨在培养学生精益求精的大国工匠精神，激发学生科技报国的家国情怀和使命担当。

二、深入挖掘课程蕴含的思政元素

数据挖掘课程的德育目标是培养学生掌握正确的思想观点和道德规范，具备高尚的道德情操、道德判断和道德实践与态度。该门课程立足于大数据角度，从算法原理和技术应用两个方面规范和指导大数据分析和挖掘的全过程。因此在开展数据挖掘教学中，需重点从强化创新意识、科学素养、处事哲理等方面着手开展课程思政教学，也是该课程开展课程思政的着眼点。通过深入梳理数据挖掘课程的思政元素，下面列出课程知识点与思政融入点之间的映射关系，如表1所示。

续表

三、探索新工科背景下的课程思政改革实施途径

1.多种方法结合，将思政教育融入教学

精心选择教学案例，联系生活，结合时政，使学生在潜移默化中接受思政教育。数据挖掘这门课程属于专业课程中的科学类课程，课题组围绕教学内容、结合线上线下教学特点，在充分了解学生的学习情况下，认真、精心梳理出该门课程与思想政治教育内容能够有机融合的知识点，在此基础上精心设计融入思政元素的授课内容。在案例选择和讲解中，注重对学生三观的正确引导，例如加强道德素质和法治素养的培养：通过对计算机软件著作权及其相关诉讼案例的讲解和分析，培养学生知识产权意识，提高学生学术道德素质和法治素养；增强学生民族自信及创新意识：通过百度的飞浆平台、我国大数据政务平台、大数据医疗平台等公司案例，展示中国目前蓬勃发展的数据挖掘技术，同时培养学生的爱国情怀、民族自信及创新意识，彰显“文化自信”；深化职业理想和职业道德教育：培养学生脚踏实地、与人为善、主动求知、知难而进、不断创新、勇攀科学高峰的探索精神。

课堂是教学的主阵地，要上好一堂课，必须做好课堂教学设计[5]。在教学设计过程中，教师应注重关注知识点交叉性、前沿性，提炼知识模块的课程思政德育功能，将理论知识与动手实践相结合，运用多种教学方法和手段激发学生的学习积极性；教师需要全面深入掌握所讲授的专业课程，并熟练运用多种教学方法，如启发式教学、案例教学,对比、联想、抽象等，在设计上采用知识点与知识、能力、素质、五育并举构成课堂传授知识阵列[6]。同时，在课堂教学设计中，寻找计算机类专业课程与思政教育的融合点让思政教育潜移默化融入专业课堂，将思政教育的内涵以通俗易懂的方式和学生共享；注重将理论与实践相结合，将思政元素融入实践活动中，充分利用在线平台学习通和MOOC，以开放、共享、开源的理念和学生分享科技前沿信息和强国信息，从而加强学生职业素养的培育，有效延伸课堂的广度和深度。

2.持续改进，多元化考核评价体系与课程思政的融合

为了对学生的知识应用能力和知识拓展能力进行考查，推进本科课程建设，课程考核方式采用综合性评价和过程性评价相结合的形式，基于“理论考核与实践考核并重、过程考核与结果并重”的原则，构建客观、多元、及时性的考核评价指标体系，即采用学期期评成绩=平时成绩40%+阶段性项目30%+课程论文30%。平时成绩比重较高，主要包括基于雨课堂的在线出勤、在线测试、随机点名、课堂讨论、课后作业完成情况等内容，教师可在课中和课后结合雨课堂基于学生答题情况的排名功能和课堂互动情况的统计功能，及时发现学生对于专业课程知识及思想行为上的进步或者偏差，形成及时有效的引导和评价，有利于教师对学习能力层次不一样的学生采取不同的培优补差方案。阶段性项目要求学生根据课程所学理论知识解决实际问题，以团队的形式完成项目的背景分析、数据准备、系统设计与实现、现场答辩等内容。阶段性项目在考核专业知识综合掌握运用程度的同时，还考核了学生的团队协作能力、创新能力和品行素养等方面的情况。全面考核学生的专业知识和课程思政学习成效，拓宽了课程考核的广度和深度[7]，关注学生的全面发展。

此外，在阶段性项目考核中，我们也鼓励学生使用数据挖掘技术解决现实应用中的问题；围绕数据挖掘课程，鼓励学生查阅本领域前沿、经典的文献资料，撰写文献综述并投刊进行发表；鼓励学生积极参加大数据分析、机器人学习、人工智能、深度学习等领域的学科竞赛；提升学习兴趣，鼓励学生积极报考数据科学与大数据技术、人工智能等专业的研究生；鼓励学生运用数据挖掘技术进行创新创业，这些拓展的研究性学习成果都可以作为阶段性项目考核的加分项。

结束语

本文对数据挖掘课程融入课程思政教育改革进行了探讨，在课程建设方面，我们对教学大纲规定的专业能力和核心素养进行有效融合，深入梳理专业课教学内容，结合新工科特点、课程思维方法和价值理念，深入挖掘专业课程和教学方式中蕴含的思想政治教育资源，在课程思政融入点和实施途径方面做了诸多尝试，并取得了一定的教学效果。在课程考核方面，通过构建多维度、多元化考核评价体系，借助于雨课堂、超星学习通等线上教学工具对学生的学习成效进行及时评价。从学生提交的阶段项目设计报告和课程论文来看，相较于传统教育模式，在专业课程中融入思政教育元素能够取得更好的育人效果。