基于“專創融合”的數據可視化技術與應用課程改革

余小東，王躍飛，曾宇

（成都大學 計算機學院，四川成都 610106）

在“大眾創業、萬眾創新”的背景下，為鼓勵大學生創新創業，培養學生的創新精神、創業能力和專業能力，各高校都積極探索創新創業教學改革[1-3]。2015 年5 月，國務院辦公廳印發《關于深化高等學校創新創業教育改革的實施意見》，明確指出深化高等學校創新創業教育改革，是國家實施創新驅動發展戰略、促進經濟提質增效升級的迫切需要，是推進高等教育綜合改革、促進高校畢業生更高質量創業就業的重要舉措[4]。把深化高校創新創業教育改革作為推進高等教育改革的突破口，要結合專業、強化實踐，將創新創業教育改革融入人才培養體系，增強學生的創新精神、創業意識和創新創業能力[4]。因此，“專創融合”，即創新創業教育與專業教育的融合，成為了高校創新創業教育改革的重點[5-7]。為進一步推動“專創融合”的改革和實施，2018 年9 月，國務院印發《關于推動創新創業高質量發展打造“雙創”升級版的意見》，對高校創新創業教育的高質量發展提出了更高的要求[8]。

我國“專創融合”的改革發展相對較晚，高校在實施創新創業教育過程中出現與專業教育脫離的狀況。創新創業教育與專業教育存在“兩張皮”問題，在高校中兩個專業的教育通常歸口不同的管理部門，創新創業教育與專業教育的資源、平臺和師資不相通，使得“專創融合”課程設計實施缺乏系統性和連貫性，“專創融合”未融入專業的人才培養方案，未貫穿人才培養的全過程[9-10]。因此，如何實現創新創業教育與專業教育的深度融合已成為高校“專創融合”教育改革的重要任務。

“專創融合”教育改革可以先從專業課程的教學改革出發，將創新創業思想融入專業課程[11-12]，然后逐步形成整個專業的改革方案。數據科學與大數據技術專業作為一個2016 年才開設的新興專業，很少從“專創融合”的角度建立課程體系和培養目標，為了推動該專業的“專創融合”教育，本文以數據可視化技術與應用課程為例，在課程教學過程中融入創新創業教育思想，探索數據科學與大數據技術專業的“專創融合”課程樣板模式，以促進形成整個專業的“專創融合”課程體系和人才培養方案。

1 課程背景

隨著信息技術的發展以及計算機性能的提高，大數據技術幾乎被應用于所有行業。大數據已經進入了迅速發展的時代，大數據的價值也越來越高。為適應國家大數據發展戰略需求，解決大數據相關崗位人才嚴重短缺的問題，教育部于2016 年批準新增數據科學與大數據技術專業，截至目前，有700 多所高校開設了數據科學與大數據技術專業。該專業是具有數據科學、統計學、計算機科學與技術等多學科的交叉融合專業，旨在培養能勝任大數據處理與分析、大數據系統開發的創新型人才。然而，由于該專業開設時間短，可供借鑒的經驗較少，高校面臨著師資力量薄弱、實驗實踐資源不足、教師的大數據企業實踐經驗少、學校能夠用于教學實驗和實踐的數據量缺乏、行業知識不夠等問題[13]。同時，數據科學來源于各類行業場景，是一門與實踐高度結合的學科，但是目前多數高校缺少企業項目實踐案例和可以用于教學的商業數據，使得學生實踐機會少，難以做到學以致用。這些都是數據科學與大數據技術專業開展“專創融合”教育的限制因素，使得該專業的“專創融合”力度不大，成效不明顯。

數據可視化技術與應用是數據科學與大數據技術專業的一門專業核心課，該課程在專業課程體系中開設時間相對較晚，是承接Python 程序設計、數據建模與分析和數據倉庫與數據挖掘等專業核心課的后續課程。數據可視化是數據科學項目中數據分析的最后一步，其目的是對數據建模或數據挖掘分析的結果進行可視化呈現，用圖形的方式直觀地表示出數據分析結果的意義和價值。數據可視化技術與應用課程的教學過程中多采用案例式和項目驅動式教學，涉及的知識面廣，綜合性較高，因此，該課程適合作為數據科學與大數據技術專業的“專創融合”課程。

2 課程教學改革方案

2.1 課程教學目標

數據可視化技術與應用是一門綜合性、實踐性較強的課程。從專業課教學方面出發，其主要教學目標是使學生掌握數據可視化的一般原理和處理方法，能使用Python 程序語言或數據可視化工具對數據分析結果進行可視化處理，熟練使用相關大數據實踐平臺，培養學生的數據分析、數據應用和數據可視化表達能力，形成完成數據科學項目的整體思維。從創新創業教育角度出發，其目的是讓學生能從現實場景中發現問題，并利用所學的專業知識解決問題，形成具有實際意義和價值的工程項目，培養學生的創新思維，提升學生的團隊協作和溝通交流能力。

2.2 課程教學內容

隨著高校創新人才培養機制的改革與發展，各高校尤其是應用型本科院校積極探索“課賽創”一體化的育人模式[6]。基于“課賽創”融合理念，將大賽項目、“雙創”元素有機融入專業課程內容，實現“賽教結合”“賽創融合”。本文以成都大學數據科學與大數據技術專業的數據可視化技術與應用為例，在課程中融入競賽項目和創新創業元素，構建“專創融合”的教學內容。

由于數據可視化技術與應用課程學時有限，很難在常規教學過程中覆蓋所有內容，因此，有必要對課程的教學內容進行梳理，形成線上線下相結合、課內實驗與課外實踐相結合的教學模式。如表1 所示，該課程的教學內容分為課程專業理論教學、實踐教學、創新創業教學3 個部分，括號里的數字為學時分配情況。

表1 數據可視化技術與應用課程教學內容設計

專業理論教學分為核心知識點和自學知識點，其中，核心知識點是課程必學知識，主要通過課堂講授和課堂討論方式完成教學；自學知識點主要是與課程綜合項目相關，是在其他課程中已經學習過的知識點，其目的是讓學生鞏固原有知識，并融合本課程知識點。理論教學過程采用線上線下相結合的方式完成，線上教學使用“超星”網絡教學平臺，將課程的核心知識點和自學知識點的所有相關教學資料上傳至線上平臺，供學生提前學習和課后鞏固，課堂上通過課堂小測試和問題討論的方式檢查學生對知識點的掌握情況。例如，在數據分析方法知識點部分，學生已經在其他課程學習過相關原理知識，但由于分散到多門課程，學生很難將其快速融入本課程的學習。為了進一步加強其與本課程的融合，教師可為學生提供線上自學教學資源，課堂上通過實例討論的方式完成教學，以解決課程課時較少的問題。

實踐教學環節分為基礎知識實驗和綜合項目實踐兩個部分，基礎知識實驗是以個人形式完成的小實驗，其目的是讓學生對相關知識點進行理解和掌握；綜合項目實踐以團隊形式完成，綜合項目的實施從課程的第一節課開始，實踐過程貫穿整個教學過程，并且與相關學科競賽相結合，將綜合項目包裝成學科競賽的參賽項目，實現“課賽創”的融合。由于數據科學與大數據技術專業的課程實驗和綜合實踐需要豐富的數據資源和平臺資源，因此，實踐教學環節還需要使用“希冀”等線上實踐教學平臺。

創新創業教學部分采用講座方式完成，通過邀請創新創業教育相關教師舉辦現場講座，或者觀看國內創新創業教育名師視頻講座的方式實施，其目的是讓學生了解創新創業和學科競賽的相關政策和流程，提升學生的創新創業思維能力。該部分的教學通常在課程前期展開，一般在概述部分教學的后面，以幫助學生及時掌握相關信息，協助學生組建團隊，完成綜合項目選題。

2.3 教學過程設計

采用線上線下、課內實驗與課外實踐相結合的混合式教學模式，以“超星”網絡教學平臺和“希冀”等實踐教學平臺為載體，結合課堂講授、討論來完成數據可觀化技術與應用課程的教學。總體上，教學過程分為課前、課中和課后三個階段，課前，教師將相關教學資料和學習任務部署在“超星”和“希冀”等網絡教學平臺上，學生在平臺上完成知識點的自學，同時通過網絡平臺展開討論，教師收集并總結學生的相關問題；課中，教師對重難點知識進行講授，結合學生課前的學習情況和存在的問題，展開課堂內部的討論，以問題引導的方式鼓勵學生積極參與討論；課后，學生可通過“超星”和“希冀”等網絡教學平臺上的資源進行鞏固學習，同時以團隊的形式展開綜合項目的調研與實施，為學科競賽做準備，教師根據學生提出的問題進行在線答疑和討論。

圖1 是數據科學項目實施的一般流程，根據圖1 的流程將數據可視化技術與應用課程的教學過程分成4 個階段，具體課程教學過程設計如圖2 所示。第一個階段是課程的啟動階段，課前教師通過調查問卷的形式了解學生的基本情況，進行學情分析；課中一部分是完成數據可視化的總體介紹，讓學生從宏觀上了解課程的目的和要求，另一部分是進行創新創業教育，讓學生初步了解如何進行市場調研和分析，尋找課題方向，了解學科競賽相關的要求和參與方式；課后學生組建團隊，確定組長和組員，在第二階段開始前要完成市場調研，并進行小組討論。

圖1 數據科學項目分析流程

圖2 數據可視化技術與應用課程教學過程設計

第二階段為課程基礎知識學習階段，課前學生首先要在“超星”等網絡教學平臺上自學，回顧Python 編程基礎、數據采集與整理等知識，同時小組內部要通過視頻錄制的方式對第一階段的情況進行總結，提交總結材料。課中分為兩個部分，一部分是Python 數值分析庫和數據可視化技術知識的學習，以及第一階段課堂總結和討論，每個組成員輪流進行總結匯報；另一部分是Python 數值分析實驗、數據可視化技術編程實驗、數據BI 可視化實驗3 個基礎實驗的完成。課后項目小組要根據前期調研情況，確定綜合項目的選題，收集和整理項目所需要的數據和學科競賽相關的資料，并完成小組討論。

第三階段為課程進階知識學習階段，課前學生首先在“超星”等網絡教學平臺上完成數據分析方法基本原理的自學，同時參加創新創業、學科競賽相關的講座，并且小組內部繼續通過視頻錄制的方式對第二階段的情況進行總結，提交總結材料。課中分為兩個部分，一部分是數據分析方法的總結與討論、綜合項目實訓的分析與討論，以及第二階段課堂總結和討論，每個組成員輪流進行總結匯報；另一部分是數據的統計分析實驗、數據的預測分析實驗、數據的機器學習分析實驗3 個基礎實驗的完成。課后小組成員要積極查詢綜合項目相關參考資料，確定綜合項目數據分析方案，然后開展小組討論，并分工準備學科競賽報名相關材料。

第四階段為課程集中實踐階段，課前小組成員要繼續參加創新創業、學科競賽相關的講座，了解學科競賽最新信息，同時在“希冀”等網絡實踐教學平臺自學綜合項目案例的開發，并且小組內部繼續通過視頻錄制的方式對第三階段的情況進行總結，提交總結材料。課中主要針對綜合項目實踐開展過程展開相應的討論和交流，同時借助“希冀”等網絡實踐教學平臺完成小組項目的技術開發任務。課后項目小組根據競賽要求繼續完善綜合項目，撰寫商業計劃書及相關文檔，并對成果進行總結，制作項目宣傳資料。

2.4 課程考核方式

課程考核是對課程教學效果的檢驗，傳統的考核重點是期末考核，考核模式固定、單一。在線上線下混合式教學、“專創融合”的教育背景下，課程的考核方式應該多元化，考核項目應貫徹整個教學環節，重視對學習過程的監控和考核。本課程的考核分為3 個部分，各部分所占的比例根據實際情況調整。

第一部分為網絡教學平臺的學習，這部分包括對自學內容的學習和課程相關的章節測驗與作業、在線討論等方面進行考核，由“超星”網絡教學平臺自動統計考核評分。第二部分為基礎知識實驗考核，該部分由“希冀”等網絡實踐教學平臺根據學生提交的成果自動完成評分。第三部分為綜合項目考核，該部分貫穿了整個教學環節，針對每個階段制定過程性評價表，考核依據包括小組的討論和總結、綜合項目完成情況，學科競賽參與情況。

3 結束語

“專創融合”教學改革是促進學生就業、提升高校學生創新創業能力的重要途經。本文以數據科學與大數據技術專業的數據可視化技術與應用課程為例進行“專創融合”教學改革研究，將創新創業思想融入課程的各個環節，對課程的教學內容、教學過程和考核方式進行了相應的改革，以探索數據科學與大數據技術專業的“專創融合”樣板模式，促進整個專業的“專創融合”課程體系和人才培養方案的改革。