内容驱动的高校专业课程思政教学

俞雷 刘翔

摘 要 数据科学与大数据技术专业是教育部为适应大数据和人工智能快速发展和行业需求而批准设立的新专业。上海工程技术大学于2017年成为第二批开设该专业的高校。数据科学与分析是该专业的一门导论类专业课程，主要内容涵盖大数据采集、存储、分析到应用的全流程技术，帮助学生建立大数据的基本概念并培养基于数据的思维方式。本文以数据科学与分析课程为例，将思政内容与课程内容进行有机结合，并探索一套完整的以课程内容驱动的专业课程思政教学和评价方法。

关键词 课程思政 内容驱动 评价机制 专业课程

中图分类号：G424                                   文献标识码：A    DOI：10.16400/j.cnki.kjdkx.2020.09.046

Abstract Data science and big data technology specialty is a new specialty approved by the Ministry of education to adapt to the rapid development of big data and artificial intelligence and the needs of the industry. In 2017， Shanghai University of engineering and technology became the second batch of universities to set up this major. Data science and analysis is an introduction professional course of the major， which mainly covers the whole process technology of big data collection， storage， analysis and application， and helps students establish the basic concept of big data and cultivate data-based thinking mode. Taking data science and analysis course as an example， this paper combines ideological and political content with curriculum content， and explores a complete set of Ideological and political teaching and evaluation methods driven by curriculum content.

Keywords curriculum Ideological and politics; content driven; evaluation mechanism; professional courses

1高校課程思政的核心理念

习总书记在2016年全国高校思想政治工作会议上指出，“要用好课堂教学这个主渠道，各门课都要守好一段渠、种好责任田，使各类课程与思想政治理论课同向同行，形成协同效应”。[1]课程思政充分体现了中国特色社会主义高校办学治校的“立德树人”价值诉求。课程思政的核心理念，是将立德树人的根本任务落细落小落实，从每一门课程开始，将思想政治工作贯穿到教学教育的全过程，从而提升课堂的育人质量。

大学阶段不仅是学生学习文化知识的最后教育阶段，也是学生在精神、道德、人格方面逐步定型，进而走向社会的最后准备阶段。[2]当今社会信息获取的渠道和来源多样化，需正确引导他们建立健全自身的品格塑造。一直以来，高校的课程一直将思政课与专业课分为两条线，各行其道，在人才培养过程中不能有效地形成合力。以全程、全方位、全员的“三全育人”方式来进行课程思政改革，能够有效地打通课程之间的壁垒，进行协同育人。

2 专业教师的意识改变

在课堂教学的这个主渠道中，作为守渠人、种田人，教师扮演着重要的角色。“指导者和引路人的责任”[3]进一步明确了教师教书育人的职责和内涵，教书和育人是一个统一的整体，两者不可分割。专业课教师不能再抱着以前的观点，认为思政工作是领导、思政课教师或者辅导员的事情，而是需要转变意识，主动承担起课程思政的主体责任。

专业课的课程思政，现阶段各个高校都处于探索阶段，还没有形成一套完整的机制。在实施过程中，很多专业课教师在进行课程思政的时候较容易出现形式化和随意化的倾向。例如，形式化地将思政内容加入课堂，脱离课程内容进行机械化的空谈，无法达到应有的教学效果。还有将课程思政内容随意化，简单地认为是爱国主义教育，引入现成资料进行说教，容易造成学生的厌烦情绪。不可否认，在缺少参考模板的情况下，专业教师想要从零开始做好课程思政存在一定的困难。随着更多探索经验和成功案例的分享，可以发现多数教师选择从课程内容出发，在课程内容中寻找与社会主义核心价值观、家国情怀、国际视野、创新思维、专业伦理、学术修养、工匠精神等相关德育元素的“触点”和“融点”。[4]之所以选择这种方式，与课程的教学形式有关，现有专业课注重的是内容的传授，在熟悉的内容之上去进行深化和升华，是一条比较直接的方法，也较为契合专业教师的本职。

3 以内容驱动的课程思政框架

面向产出的教育与面向课程的教育区别之关键在于“追求的是产出（能力），还是输入（知识/课程）”。[5]以思政目标为出发点，可以将课程内容中可以与思政进行融合的内容归类为若干思政目标。第一步，确定思政目标，需要专业教师对思政的内涵进行充分的理解，将各类德育元素纳入思政目标。第二步，针对不同的课程目标确定合理的教学方法和考核机制，教学方法能够提高课堂思政的成效，而考核机制是对成效的具体衡量。通过考核机制的评价结果，可以前溯到思政目标，并进行修正和完善。在工程教育理念中，可衡量性是非常重要的一点，考核机智的达成度计算能够量化目标的完成情况，从而确保整个课程思政流程是一个可持续改进的过程。本文以数据科学与分析这门课程为例，阐述以内容驱动的课程思政框架实施过程。

3.1 思政目标的凝练

数据科学与分析课程主要阐述大数据的内涵与特征、体系架构以及所涉及关键技术。章节内容包括大数据概论、大数据存储、大数据处理、大数据分析、大数据可视化、大数据应用和大数据发展趋势与展望。数据科学与分析作为一个新增热门专业的基础课程，抽象了统计学和计算机科学在内的基础学科与数据科学之间的数据问题，并集合了当前最新的行业技术、应用及趋势。以下列举了部分章节和教学内容和要求：

（1）第一章大数据概论，通过对大数据产生背景以及行业需求的介绍，让学生了解专业和行业的相互关联，行业会对专业知识的提出要求，而专业可以服务于行业。让学生通过全流程知识体系，引发学生对自身的要求和定位。

（2）第三章大数据处理，通过对大数据计算芯片与架构的介绍，让学生了解芯片在计算中的核心作用，国家在芯片与体系架构方面知识产权的重要性。通过多处理器架构的介绍，让学生形成用分布式和并行处理解决问题的方法论。

（3）第四章大数据分析，通过对分析技术和模型的介绍，让学生了解工程思维的过程和重要性，一方面要在现有理论的基础上针对问题进行优化和改进，另一方面，让学生进行掌握工程思维的方法训练。

（4）第五章大數据应用，通过对国内外行业应用的介绍，了解大数据背景下的行业变革，了解国内各个行业大数据的现状与差距。通过介绍国家以及地方政府对于相关产业的支持方针和政策，让学生思考如何服务社会。

专业在制定课程教学大纲的过程中，参照工程认证对解决复杂工程问题的能力来制定课程目标。可以看到工程认证要求的工程素养在一部分程度上也能够体现课程思政的元素。因此，在工程认证体系下进行课程思政，两者可以相辅相成。思政目标的凝练可以看成是课程目标与思政元素之间一个多对多的映射，可以将两者都列举出来，并使用连线的方式建立关联。例如，第三章和第五章可以体现家国情怀，而第三章还可体现工程思维。在列举教学内容时，可以是按章节，也可以更细致地进行切分，按知识点进行列举。

因此，根据章节的教学内容可以凝练出以下4个思政目标：（1）通过对大数据背景和概念的介绍，让学生了解行业需求和发展形势。（2）通过对处理器技术、数据分析技术的介绍，让学生了解国内芯片技术的痛点以及技术带来的产业革命，培养学生的紧迫感和国家意识。（3）通过对并行处理技术的介绍，让学生掌握时间和空间互换的工程思维。（4）通过对大数据安全和知识产权的介绍，让学生了解行业生产中的专业伦理。

3.2 教学方法和考核机制的确定

根据不同类型的思政目标，需要确定合理的教学方法。除了传统的讲授式方法以外，可以探索各种形式的教学方法，如演示法、案例法、问答法、讨论法、阅读法等等。如针对思政目标1和课程目标2，对行业需求、发展形式以及产业革命，可以使用演示法与案例法。通过搜集视频、数据统计等资料，用案例贴近真实场景，用统计数值提供直观感受，避免内容的空洞和乏味。针对思政目标3，时间和空间互换的工程思维在并行处理的多个模型中被反复实践，可以使用讨论法，将学生进行分组，通过对一个知识点的讲解，让学生扩展并运用到其他模型中。在学生进行方法演绎的过程中，使学生对思维方式的掌握更加深刻，也能通过讨论锻炼学生对信息融合和表达的能力。针对思政目标4，可以使用阅读法，教师可以事先整理部分与知识产权相关的法律文案、案件综述等材料，提供学生作为阅读材料，然后让其提交阅读总结报告。在使学生了解专业伦理和法规的同时，也锻炼学生的文献阅读能力，为后续的课程打下良好的基础。在课程目标和教学方法的实践过程中，专业教师一方面要发挥自身的能动性，另一方面也可以向外部寻求意见和改进措施。比如，向教学团队的其他成员进行预演、参与各类教学竞赛将课程节选进行演示、观看其他类似课程的思政案例等，听取其他人的意见，在比较中弥补自己的不足。

教学方法是一个思政的过程，课程思政不仅要抓过程，还要抓效果。例如，对于演示法、案例法和讨论法，可以使用提问、课堂测验的方式验证学生的信息获取程度。对于阅读法，可以制定报告的评分标准，对报告进行打分。相对传统课堂提问，难以采集数据的困难，随着在线教学的平台和工具的普及度和易用度提升，教师也应该有选择性地使用这些工具，尽可能地获取对全体学生的评测结果。以上的考试机制采用分值的方式对思政目标进行定量分析，可以直接用于衡量思政目标的达成度。

4 结论

本文以数据科学和分析这门专业课为例，探索以课程内容为驱动的课程思政框架，通过构建思政目标和针对性考核的持续改进机制，达到提升课程思政的教学育人效果的目的。这是一次将OBE理念引入课程思政的教学尝试。可以看到课程思政与工程认证在对学生德育的部分方面不谋而合。作为一名专业教师，通过参与教学交流和改革、对最新教育理念的领会，不断提高自身的教学水平，并达到触类旁通的效果。借此，专业教师也能够充分发挥自己的学科优势，夯实学生的理论和思想素养，培养德才兼备、全面发展的人才。

参考文献

[1] 习近平.把思想政治工作贯穿教育教学全过程[N].新华网，2016-12-08.

[2] 许涛.构建课程思政的育人大格局[N].光明日报，2019-10-18.

[3] 习近平.高校立身之本在于立德树人[N].新华每日电讯，2016-12-09.

[4] 陈翔.高校“课程思政”供给侧改革的实践与探索[N].人民网，2020-01-08.

[5] 蒋宗礼.新工科建设背景下的计算机类专业改革[J].中国大学教育，2017（08）：34-39.