軟件工程專業課思政教育探索
——以大數據疫情災害防控平臺為切入點

韓 銳，劉 馳，李 爽

（北京理工大學 計算機學院，北京 100081）

0 引言

習近平總書記在湖南大學岳麓書院考察時指出：“新時代是一個英雄輩出的時代，青年人正逢其時。”［1］高校教育是我國落實立德樹人根本任務的關鍵環節［2］，我國共有普通高等學校2 631所，在校生總規模達到3 779萬。高校生正處于心智逐漸健全，并從學校逐步過渡到社會的階段。因此，如何將思政教育融入日常專業課教學中，仍需要不斷探索［3］。做好高校思政教育的關鍵問題是推動思想政治課改革與創新，增強課程的思想性、理論性和親和力。然而傳統教授式的教學方法無法調動學生的主動性與積極性，導致教學效果大幅下降。因此引入案例教學，使課題更貼近受眾的生活與感受，通過創建體驗式的教學環境，讓受眾發自內心地接受課程內容，幫助學生樹立正確的世界觀、人生觀、價值觀，增強其走中國特色社會主義發展道路的責任感、使命感與自信心。

軟件工程作為一門工程學科，關系軟件生產的各個方面。其目標是在有限的時間和預算范圍內，開發和維護滿足用戶需求的高質量軟件。近年來，軟件工程在各行各業獲得廣泛應用，涌現了大量提供服務的軟件，涵蓋工業、農業、銀行、航空、政府部門等多方面。因此，軟件工程課的大數據案例涉及不同行業、規模、年份、地域等方方面面的內容。然而，現有軟件工程課教學缺乏與思政教育的有機結合以及對大數據案例的系統整理和對其思政元素的深入挖掘，尚無法有效使用這些案例將軟件工程中的思政元素講深、講透、講活，阻礙學生全面透徹地理解思政教育的內容。

本文以大數據案例為切入點，將習近平中國特色社會主義的重要論述講深、講透、講活。構建大數據案例庫，讓學生從高校的小課堂走向社會大課堂。通過一個個生動的例子實現潛移默化、春風化雨的思政教育效果。同時改革教學方式，通過互動式授課形式，鼓勵學生積極參與案例的研究與實踐，從而全面透徹的理解思政內容，取得更好的教育成效。

1 相關研究

1.1 高校思政教育

高校思想政治教育作為立德樹人的關鍵環節，近年來已經從單一的思政課程模式發展成“全員、全程、全方位”的課程思政理念，帶來新的理論與實踐問題。在理論方面，張大良［4］概括性地闡述了課程思政教育的重要作用和深遠意義，討論了加強思政教育的落實要點；楊寧等［5］、馬軍霞等［6］采用歸納分析方法，梳理了不同類型專業課程思政開發設計研究，提出系統化改造課程思政的理論框架，涵蓋提升教師素質、強化專業課與思政教師協同、改造系列課程生態等多方面要素，具有指導意義。在實踐探索方面，邵堃等［7］采用非統一粒度的歸類方式和演繹方法，靈活地梳理并呈現了軟件需求分析教學內容中的思政元素，在該課程中取得顯著的思政教學成果；李冠彬等［8］采用將思政元素與計算機視覺中教學內容相對應的方法，在課程教學中激發學生對該領域我國技術獲得突破性進展的自豪感，亦取得出色教學成果。

與上述高校中思政教學實踐不同的是，本文針對軟件工程專業課，以真實大數據案例作為橋梁銜接課程知識與思政道理，通過精選案例、設置討論問題、引導課堂交流、點評升華主題四個環節的內容將軟件工程中的思政元素講深、講透、講活，幫助學生更加深入地理解思政教育的內容。

1.2 面向軟件工程課的思政教育

軟件工程課程屬于邏輯應用型課程，注重對學生邏輯思維的培養，如何將其與思政教育中的人文元素相融合是重要且有挑戰的課題。針對這一問題，許多學者在實踐探索中給出不同的答案。韋靈等［9］總結軟件課程現階段在結合思政元素中存在的主要困難和疑惑并提出針對性的的建議；朱鄭州等［10］指出軟件工程課程的理論和實踐中蘊藏著豐富的思政教育元素，包括但不限于愛國主義、辯證唯物主義、大局觀、精益求精的精神等，闡述了軟件工程課思政教育的可行性；王雷等［11］通過在算法設計與分析課程實踐中將思政目標與課程知識點相融合的方法，提升學生的思想認識；張艷等［12］采用強調計算機關鍵核心技術重要性的方法，激發學生的擔當意識和家國情懷；余磊等［13］以任務驅動式教學的方法強化學生的創新意識，培養文化自信。綜上，現有研究認識到思政教育在軟件工程課程中的重要性，也在實踐中嘗試將思政元素與軟件工程的專業知識結合，但缺乏在課程中對廣泛的包含思政元素的案例進行系統性的總結和深度性的演繹。

相比于這些教育實踐中所采用的演繹方法，緊貼時事的軟件工程項目開發、迭代、部署及推廣等案例無疑是更好的課程思政載體。因此，本文旨在通過案例教學的方法將思政教育深度融入軟件工程課堂教學。在以中國移動大數據疫情災害防控平臺為代表的61個精選案例中探討專業知識的社會價值，發掘馬克思主義思想，將軟件工程中的思政內容講得更深刻、更生動、更透徹，讓學生體會中國共產黨“為人民服務”的根本內涵，樹立青年初心與遠大理想，激發愛國之情。同時，與現有工作單純注重教師對思政內容講述不同的是，本文強調在思政教育的教學實踐中互動式授課的理念。通過圍繞案例精心設置問題、引導學生討論交流，強化學生對專業知識和思政內容的自我感悟，使所授內容更加深入人心。

1.3 基于案例教學的思政教育

案例教學法能夠提升學生對所學課程中理論性知識的興趣，為學生創造情景化的體驗，增強師生互動［14］。針對案例教學法與思政教育的結合問題，朱鄭州等［15］在思政教學中采用啟發式案例教學方法，讓學生能夠身臨其境地感受軟件危機爆發的時代，使學生重視軟件危機的危害，引導學生產生新時代青年的責任與擔當；李文生等［16］充分研究操作系統課程中可融入思政教育內容的模塊，設計了包括我國自主研制的麒麟操作系統等共計89個思政教育案例，使學生對課程思政產生高度贊同；代丹丹等［17］采用將Python程序設計與黨史講述、毒品抗擊、疫情攻堅等案例相結合的方法，傳達愛國主義教育和法制教育思想；賈寶敏等［18］發掘離散數學數學家人生經歷中的思政元素以及中國數學對離散數學的貢獻，以此作為典型案例，增強學生的民族自豪感和自信心。綜上所述，基于案例教學的思政教育在部分計算機專業課中已進行初步探索且取得了一定教學成果。但面向軟件工程的案例教學，因其覆蓋人工智能、大數據、物聯網等多個技術方向，且在每個技術方向的案例分布比較零散，缺乏系統性的歸納和總結，尚未取得良好效果。

針對軟件工程課中應用案例教學方法的挑戰，本文提出以大數據案例為切入點的教學思路，深入挖掘剖析蘊含思政元素的軟件工程課程實例，將案例教學、軟件工程、思政教育三者進行有機結合。與現有研究往往圍繞單一的、碎片化的案例進行講授不同，本文按照5個劃分維度，構建系統性的軟件工程案例庫，使得基于案例教學的思政教育更加一體化。最后，本文在使用案例教學進行思政教育實踐的過程中，不僅僅圍繞典型案例詳解、剖析，還注重對典型案例的思政精神內核進行提煉、升華，做到基于案例但不止于案例，使學生真正能將專業課知識和思政內容融會貫通。

2 以大數據案例為切入點的軟件工程課思政教育

2.1 思政教育中典型大數據案例的重要性

思政教育的關鍵在于講好道理。來源于現實生活的大數據應用案例，可以改變傳統軟件工程課程教學相對枯燥乏味、缺少學生主動參與的問題。以典型大數據案例為切入點，將軟件工程的專業知識與思想政治教育的理論知識有機結合，對于講深道理、講透道理、講活道理至關重要［3-19］。

（1）講深道理。習近平總書記指出：“對馬克思主義的學習和研究，不能采取淺嘗輒止、蜻蜓點水的態度。”馬克思主義對自然界、人類社會發展一般規律的研究，具備極高的理論和思想價值，但因其抽象性難以被學生輕易理解和掌握。因此，選取典型大數據案例，以馬克思主義哲學、政治經濟學等理論分析錯綜復雜案例身后的本質，層層深入，讓學生發現問題的內涵和本質，加深對思政教育理論、過程與原理的理解。

（2）講透道理。習近平總書記指出：“思政課上學生會提一些尖銳敏感的問題，往往涉及深層次理論和實踐問題，把這些問題講清楚講透徹并不容易。”思政教育過程中，不可避免會遇到學生拋出的尖銳敏感問題，而對這些問題進行透徹的討論與講解，需要選取合適的案例，將學生本身的價值理念以及精神追求同案例中思想政治教育元素相結合，讓學生發自內心地被說服，得到啟示。

（3）講活道理。習近平總書記指出：“上思政課不能拿著文件宣讀，沒有生命、干巴巴的。”思政課應該是嚴肅活潑、和藹可親的。在思政課中，要結合專業課程理論，講好案例和故事，讓學生可以在專業課學習的過程中領會道理。選取和使用與學生生活貼切的案例，讓學生感同身受理解教授的思政內容，增加其認同感，激發主動學習的興趣。進一步，能讓學生明白學習軟件工程專業知識對社會、對國家的意義，努力提升自己的專業能力和綜合素質，成為符合時代需求的高素質人才［7］。

2.2 基于大數據案例的思政教育流程

以大數據案例為切入點開展思政教育，需要做好選取精選案例，設置討論問題、引導課堂交流、點評升華主題四個環節的內容。

（1）選取精選案例。思政教育講道理的過程，需要以馬克思主義基本原理為基礎，聯系黨和國家的歷史，以及習近平新時代中國特色社會主義。這就需要選取典型案例，既要講好面向專業知識教授的小課堂，更要將之推廣到社會這個大課堂，讓學生在案例教學中正視問題、參與實踐。同時，選取合適的案例，講活道理，說好中國歷史和現狀，讓學生可以在中國共產黨的歷史、我國發展歷程、中華民族的故事中領會道理。

（2）設置討論問題。基于大數據案例的教學，需要使用與生活更為貼切的語言，設置合適的問題。這些問題既要符合處于本科生初級階段的學生知識基礎，吸引學生注意力、使用學生更好理解的語言教學。進一步，問題也需要一定的擴展空間，做到出淺入深，引導學生深入思考，使其全面透徹地理解教授的思政內容。例如，在軟件工程課程中，利用大數據疫情的案例提出問題，如何及時獲取疫情需求和開發軟件系統對解決現實抗疫問題的重要性。讓學生通過背景調研、調查問卷等方式進行解答。引導學生思考如何應對多變的現實世界，以及軟件開發需求的不斷變化（例如大數據系統如何應對突發疫情），促使學生深入思考如何快速維護系統需求，有效支持防控。

（3）引導課題交流。對比傳統教學中的知識灌輸，案例教學強調師生、同學之間的互動。教師需要在課堂教學中組織和引導交流討論。具體方式包括：將學生以4～6人為單位，組成項目小組，通過分工合作，共同完成1個項目案例，提出問題，引導各個小組進行交流和討論。例如，討論“疫情大數據應優先開發哪些功能模塊？”，持不同觀點的同學可以進行討論和分析，各自闡述自己對于功能模塊作用的觀點。在交流的過程中，既學習和鞏固專業知識，又可以通過現實案例進行思政教育，講清為什么馬克思主義能發揮作用、為什么要堅持中國共產黨的領導、為什么只有中國特色社會主義才能引領中國走向繁榮富強。

（4）點評升華主題。點評總結是思政教育的最后一個環節，教師應在此環節發揮主導作用。除了使用理論來啟發學生，還要通過具體的案例，和學生建立感情上的共鳴，循序漸進地講透道理，實現潛移默化、春風化雨的效果。通過升華主題，讓學生既知道事物的現象、也知道事物的本質及其產生的原因，明白走中國特色社會主義的原因和取得的成果，深刻認識“兩個確立”、增強“四個意識”、堅定“四個自信”、做到“兩個維護”。

3 以大數據疫情災害防控平臺為切入點的思政教育

當今，隨著新一輪信息革命興起，以大數據、云計算、人工智能為代表的技術蓬勃發展，深刻改變著人們的生活、學習和工作方式。特別是近年國內外環境的深刻變化帶來一系列新挑戰，黨和國家對思政教育的重視日益提升。在此背景下，筆者遵循高校思政教育的基本原則和方法［20-21］，以所教授的軟件工程課程為例進行說明。

近年來，新冠疫情存在高度不確定性，全國各地各種災害頻發，如水災、地震、泥石流、礦難等，導致大量人員傷亡和財產損失，公共安全應急管理成為政府防災減災的迫切工作，也和高校學生的生命財產安全息息相關。因此，選取中國移動大數據疫情災害防控平臺作為案例，探討如何在專業知識學習中融入思政教育，加強學生的理解，并提升學生的愛國主義情懷、思想覺悟深度與時代擔當精神。

3.1 總體目標

通過典型案例教育，讓學生對疫情災害防控平臺有深入了解，理解其在解決由于不同地區信息化水平不均衡，對災害不能及時預警和對災情難以綜合評估等諸多問題中發揮的作用。讓學生理解課程所學習的專業知識，在改進社會治理方式，健全基層綜合服務管理平臺，以及應對當前新冠疫情和各類自然災害中發揮重要作用。

3.2 案例場景構建

（1）應急救災服務子平臺。針對災害預警、監測與評估問題，平臺功能場景主要分為事前應急預警、事中災害監測、事后災害影響分析、智慧安防管理。其中事前應急預警通過對全網數據的實時分析，監測全國各地自定義區域的人流情況，實現災害事件提前預警防范，最大程度減少災害傷亡損失；事中災害監測基于運營商位置信息大數據，通過對災害區域的自定義圈選和相應事件影響參數的配置，實現對災害影響人員的精準分析；事后災害影響實現對各類應急事件的專項分析，為事故救援部門和相關管理單位的精準施策提供科學依據；智慧安防管理主要通過自定義地圖圈選工具可對任意涉密區域、大型活動區域、重點關注區域等進行設置，監測區域內重點關注人群的進出情況，如涉恐人員、賭博人員、非法上訪人員等，實現對重點區域的安全保障，避免生命財產安全損失。

（2）智慧網格GIS可視化子平臺。構建從采集、匯聚、治理、存儲、應用的全流程數據處理與管理平臺。研究并形成基于GIS的網格劃分邊界吸附方法，實現網格對地圖區域的100%精準覆蓋。進一步利用用戶位置數據，建立用戶—基站—網格歸屬關系，以更準確、更可靠的方式實現人員及物質資源的精準入格，實現觀察人員、高危人員實時尋址等疫情防控中的精細化管理，為衛健委、社區等政府職能部門提供更多疫情防控風險評估渠道和手段。

（3）分布式低延時疫情行程碼子平臺。適應跨源異構訪問數據，結合通信行程碼實際業務需求提升查詢速度，支撐一線營銷的快速秒級響應要求，實現快速及高效地支持上層重點應用集成，更好的支撐省內市場營銷、客戶服務工作。包括提升網格系統運營效率、快速選址及位置軌跡類應用支撐、自助分析提速。

因此，增加思政教育能促使學生對各級政府部門的災害預警、應急救援、災情評估等工作情況了解全面；探討如何解決社會的重大問題，應對疫情的變化，激發學生學習的熱情，深入思考專業知識的社會價值，增加學生的國家認同感、使命感；讓學生了解我國在抗疫過程中所取得的成就和作出的貢獻；向學生證明中國政治制度的優越性，展示中國速度、中國力量、中國溫度，讓當代大學生知道生于中國、長在黨旗下，是多么自豪、多么有安全感的一件事；向學生講清楚、講明白、講透徹中國實行的防疫總策略，讓學生深刻感受中國共產黨的正確領導和巨大的制度優勢，為國家統籌推進疫情防控和經濟社會發展建言獻策，進一步堅定制度自信。

3.3 案例深入理解

在構建場景的基礎上，通過系統建模、系統設計、原型系統開發的方式，幫助學生進一步理解案例，具體包括以下3個方面的內容：

（1）應急救災服務子平臺。在項目開始階段可分析的事件類型主要包括水災、火災、雪災等，隨著需求的進一步細化，持續沉淀更多特定事件的分析模型。典型案例包括：青海省柴達爾煤礦冒頂事故發生后，中國移動團隊快速搭建礦井周邊人員身份模型，有效識別出下井作業人員、工作人員、居住人員以及救援人員等，為事故救援部門和相關管理單位的精準施策提供科學依據；四川瀘州市盧縣發生6.0級地震，中國移動利用人口分析算法，快速搭建分析模型，對地震區域不同半徑（1KM、5KM、10KM）范圍內的人口進行了持續統計和熱力分析，利用大數據手段協助相關部門進行應急救援和轉移安置等工作。

物流企業要有效針對不同的職能部門，發揮各部門不同的經濟責任和不同的經濟職能功能，就必須建立權利和責任相結合的財務風險管控機制。從物流企業整體出發，提高整體工作效率。在建立財務風險管機制的同時，尤其要以財務風險管機制為中心來優化財務管理行為。除此之外，做好加強對企業發展決策、成本控制和管控機制等多方面問題研究的工作也是必不可少的。 同時為了充分發揮企業的有效資源，提高企業的經濟效益，必須加快信息的集成化速度和提高對現代化的信息技術的運用。這既是確保物流企業資金安全和資金活動效益性的有效措施，也是防止與解決財務風險的重要方法。做好，物流企業可根據本企業的經營情況，選擇設立以下企業風險管控機制：

（2）智慧網格GIS可視化子平臺。在人員的精準定位問題上，平臺最初只通過最小二乘法得到用戶的位置。在項目研發的過程中，逐步引入指紋算法進行精細定位。最后又增加自動校準功能：在實現單點定位之后，利用同一業務中的多個點的時間相關性對單個定位結果進一步校準。主要體現在2點：首先對于不具備指紋定位條件的點，通過其前后點值及時間差為其估計定位位置；其次，通過平滑濾波對定位的噪聲點進行抑制，顯著減少定位位置明顯錯誤的定位點。

（3）分布式低延時的疫情行程碼子平臺。隨著業務的增加與迭代，逐步支持的更多的數據庫類型。從最初的Hadoop、Teradata、Gbase，到MySQL、Oracle、PostgreSQL等。

思政教育效果：對系統平臺案例的逐步細化和完善，讓學生意識到現實世界中需求獲取的復雜性，以及專業知識與日常生活方方面面的緊密聯系。該項目案例需求細化與迭代的過程中，讓學生體會到中國人民求真務實、開拓創新的實踐品格。面對新型冠狀病毒肺炎疫情，中國秉持科學精神、科學態度，把遵循科學規律貫穿到決策指揮、病患治療、技術攻關、社會治理各方面全過程。無論是大數據追蹤溯源和健康碼識別，還是分區分級差異化防控、有序推進復工復產，都是對科學精神的尊崇和弘揚，都為戰勝疫情提供強大了科技支撐。尊重科學的偉大精神，賡續中華民族“茍日新、日日新”的精神稟賦，顯示尊重客觀規律、勇攀科學高峰的精神境界。正是秉持尊重科學的偉大精神，在統籌疫情防控和經濟社會發展中充分運用現代科技，中國才能取得抗擊新型冠狀病毒肺炎疫情斗爭重大戰略成果。

3.4 案例效果展示

通過案例平臺上線和廣泛使用，不斷提升該系統的使用范圍，讓學生理解疫情防控平臺在不同場景下需求更新、推廣完善的應用效果。

（1）應急救災服務子平臺實現對全國范圍內移動基站覆蓋1KM以內的480個煤礦以及2KM范圍有基站覆蓋的1 492個有效煤礦，進行防盜采異常數據檢測，已為10多個公共安全事件提供決策支撐，累計受益人口超1 000萬。項目團隊響應國土資源部需求，實現對36個城市的實際服務人口（居住、流動）和各城市之間聯系強度的分析，中國移動基于位置信令大數據的時空連續性、實時性等優勢，確定定制化數據口徑，搭建數據分析模型，實現對服務人口、居住人口、流動人口、過境人口、遷徙人口等人群的統計分析，深入洞察36個城市的不同人群規模和聯系性。

（2）智慧網格GIS可視化子平臺使用領域從疫情方框逐漸擴大到民生領域。其對精準定位、分析、預警等功能的不斷完善，相關技術已被行業客戶應用于智慧城市、智慧安監、智慧政務、智慧城管、智慧廠區/社區、智慧黨建、智慧旅游等多個領域。例如，實現針對通遼市戶外廣告、景觀燈光、建筑物外墻、建筑物外附屬物及建筑面等地上立體城市領域以及地下綜合管線、地道橋等地下空間部件的統一GIS可視化網格化監管，及旗縣市區、蘇木鄉鎮（街道）、嘎查村（社區）四級的政務服務網格體系等。

（3）分布式低延時疫情行程碼子平臺推廣到全國，在旅游、應急、場館活動等方面廣泛應用。其基于全內存計算的能力智慧中臺，不僅補充了一級智慧中臺在內存計算方面的不足，更提供了有效的渠道與機會，將內蒙移動的優秀成果推向全國。同時，廣東公司以及蘇州研發中心均發起有關數據中臺的內存數據庫申請，并成功部署以及試用，應用效果超出預期。隨著項目的進展，內蒙移動成立超過10人的一級運營運維支撐團隊以及多級協同的支撐體系，為未來支撐更龐大的數據集群和更多的客戶打下更堅實的基礎。

思政教育效果：疫情來勢洶洶，應對有條不紊。在黨中央的統一指揮、統一部署下，該項目案例得以快速的落地與廣泛使用。這足以向學生證明黨的領導，是抗疫勝利之根本，是抗疫精神之內核。在疫情下，在以習近平同志為核心的黨中央領導下，全國迅速建立起集中統一、上下協同、運行高效的指揮體系，為打贏這場抗擊疫情的人民戰爭提供了有力保障。與此相比，西方一些國家在這次抗擊疫情的過程中，黨派爭斗不止，中央（聯邦）政府與地方（州）政府之間、地方政府互相之間的抗疫態度和政策措施呈現出混亂無序的狀態，這與中國的集中統一領導和嚴密有效的組織動員形成鮮明對比，從中也凸顯出了中國的政治優勢與毫不動搖堅持和加強黨的全面領導的重要性。

3.5 總結與思考

大數據疫情災害防控平臺的研發過程，充分體現了軟件工程與需求工程發揮的重要作用。該平臺在持續為各級政府單位提供大數據分析服務的過程中，業務需求和系統需求在不斷迭代，面對的現實問題越來越復雜。但項目團隊通宵奮戰，一直處于“需求獲取分析—系統開發測試—部署與擴展更新”的循環中，用最短時間完成軟件交付，為我國公共安全事件處理做出巨大貢獻。項目的研發過程充分體現了中國制度的優越性、政府強大的組織能力、團隊優秀的協作能力、研發人員充分的責任感與擔當精神。以此作為思政教育的切入點，讓學生們深刻體會到中國制造和中國速度，樹立青年初心與遠大理想，激發愛國之情。

4 思政教育實踐效果

基于北京理工大學大數據系統軟件國家工程實驗室，與國有企業、科研院所、大數據軟件公司合作，基于其軟件系統構建61個真實大數據應用，如圖1。案例庫可以從5個維度進行分類：①按行業分類，包括餐飲、電信、工幼、金融等，覆蓋日常生活的方方面面；②按規模分類，軟件系統規模從村級、工業園區級，逐漸擴大到省級市級；③按年份分類，主要包括2018年以來的應用案例，尤其是包含30個2021年的案例，保證時效性；④按省份劃分，覆蓋北京、傷害、四川、內蒙古等全國各個區域；⑤按類型劃分，包含大數據中主要的行業大數據、工業大數據，智慧系統和安防監控等。

Fig.1 61 big data teaching cases for software engineering course圖1 軟件工程課程61個大數據教學案例

進一步對61個大數據案例進行關鍵詞統計與分析，圖2從4個維度展示了其詞云圖：①在背景和需求維度：以數據為中心，注重其分析、管理問題；②在目標維度：以提升企業、政府管理和服務能力，以及信息化水平為目標；③在技術維度：現有大數據系統均基于Hadoop、Spark、Hive等開源軟件，并依托Kafka、Redis進行信息管理；④從效益維度：旨在提升數據分析能力和業務效率。

Fig.2 Multi-dimensional word cloud analysis for big data cases圖2 大數據案例多維度詞云分析

基于北京理工大學軟件需求過程課程，面對大二本科生，連續4年開展基于大數據應用案例的軟件工程教學，目前已累計15個班級、300余名本科生。基于案例庫，引導學生親身參與整個軟件工程的需求獲取、系統設計、開發與測試環節，從課程的內容和形式等方面進行思政教育，取得了良好效果。

5 結語

以中國移動疫情大數據平臺案例為切入點，將軟件工程專業知識教授與我國抗疫實踐相結合，進行思政教育。給出基于大數據案例的思政教育流程，并構建不同行業、規模、年份、地域和類型的61個大數據應用案例庫，使學生在掌握軟件工程各階段專業知識的同時，能全面深入理解課程的思政要素，提升了思政教育的效果。

在未來，應不斷收集典型案例以豐富案例庫，優化案例教學的流程，從而解決思政教育中的2個關鍵挑戰：①對案例的質量要求高。以案例為切入點進行思政教育，既要講好面向專業知識教授的小課堂，更要將之推廣到社會大課堂中，讓學生在案例教學中正視問題、參與實踐。因此，只能選高質量的案例，軟件工程課程理論知識和思政教育才能進行有機融合。②討論問題設置難度高。基于大數據案例的教學，需要使用與生活更為貼切的語言，設置合適的問題。這些問題既要符合本科生當前階段的知識基礎和儲備水平，又需要有一定的深度，激發學生深入思考，做到出淺入深，全面透徹地理解教授的思政內容。