摘要：為適應(yīng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)時代數(shù)據(jù)科學(xué)人才培養(yǎng)的需求，嘉興學(xué)院信息科學(xué)與工程學(xué)院開設(shè)了面向非計算機(jī)專業(yè)的“數(shù)據(jù)科學(xué)導(dǎo)論”課程。作者在總結(jié)近三年教學(xué)實踐的基礎(chǔ)上，重點介紹了課程內(nèi)容設(shè)計、線上線下混合式教學(xué)方法、課程思政的開展，總結(jié)了教學(xué)成效。

關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)科學(xué);導(dǎo)論;課程;教學(xué)

中圖分類號：G434? 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A? 論文編號：1674-2117（2022）14-0081-03

“數(shù)據(jù)科學(xué)導(dǎo)論”課程作為數(shù)據(jù)科學(xué)的一門入門課程既可以作為計算機(jī)或大數(shù)據(jù)等計算機(jī)類專業(yè)本科生、研究生的專業(yè)基礎(chǔ)課程，也可以作為通識課程為其他需要學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué)方法和工具的非計算機(jī)學(xué)科專業(yè)開設(shè)。該課程可以把非計算機(jī)類專業(yè)學(xué)生引進(jìn)數(shù)據(jù)科學(xué)的大門，使學(xué)生具備利用數(shù)據(jù)科學(xué)工具（如Python）和技術(shù)（典型的機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘方法）去解決各自專業(yè)領(lǐng)域中數(shù)據(jù)分析問題的能力，提高學(xué)生的科研能力和就業(yè)競爭力。

“數(shù)據(jù)科學(xué)導(dǎo)論”課程設(shè)計

在筆者所在學(xué)校2018版人才培養(yǎng)方案制訂中，“數(shù)據(jù)科學(xué)導(dǎo)論”的定位是院選通識課，供學(xué)生作為公選課選修，共計16課時。因此，“數(shù)據(jù)科學(xué)導(dǎo)論”課程教學(xué)團(tuán)隊必須面對兩個棘手的問題：一是來自不同專業(yè)學(xué)生的學(xué)習(xí)基礎(chǔ)不一樣，有的學(xué)生有C語言學(xué)習(xí)經(jīng)歷，或自學(xué)過Python，而有的學(xué)生只學(xué)習(xí)過“大學(xué)計算機(jī)”課程;二是由于是通識課，課時數(shù)有限?！皵?shù)據(jù)科學(xué)導(dǎo)論”這門課涉及面太廣，知識點太多，教學(xué)內(nèi)容不好取舍。所以，筆者所在教學(xué)團(tuán)隊對“數(shù)據(jù)科學(xué)導(dǎo)論”這門課程的設(shè)立及內(nèi)容進(jìn)行了調(diào)研，在此基礎(chǔ)上依據(jù)課程的資源約束（包括課時及師資）進(jìn)行了課程的設(shè)計。

1.“數(shù)據(jù)科學(xué)導(dǎo)論”課程調(diào)研

教學(xué)團(tuán)隊通過調(diào)研發(fā)現(xiàn)，近年來，“數(shù)據(jù)科學(xué)導(dǎo)論”課程在國外著名高校均有開設(shè)[1]，如加州大學(xué)洛杉磯分校的“數(shù)據(jù)科學(xué)導(dǎo)論”課程只需學(xué)生具有數(shù)學(xué)特別是概率統(tǒng)計的基礎(chǔ)，沒有其他先決條件，適用于本科生。斯坦福大學(xué)的“數(shù)據(jù)科學(xué)導(dǎo)論”課程在內(nèi)容設(shè)計和教學(xué)設(shè)計上，照顧到?jīng)]有計算機(jī)基礎(chǔ)的學(xué)生，適用于本科生。華盛頓大學(xué)的“數(shù)據(jù)科學(xué)導(dǎo)論”課程是以一系列相對獨立的專題講座的形式講授的，前后兩次課堂內(nèi)容并不一定連續(xù)，適用于研究生或者高年級本科生?？紤]到“數(shù)據(jù)科學(xué)導(dǎo)論”在塑造數(shù)據(jù)科學(xué)思維以及培養(yǎng)數(shù)據(jù)科學(xué)人才等方面的重要作用，國內(nèi)高校如中國人民大學(xué)、清華大學(xué)、東華大學(xué)、浙江大學(xué)等也開設(shè)了“數(shù)據(jù)科學(xué)導(dǎo)論”課程。[2]

2.課程內(nèi)容的模塊化設(shè)計

筆者所在教學(xué)團(tuán)隊經(jīng)過多次討論，把“數(shù)據(jù)科學(xué)導(dǎo)論”課程定位為入門課程，目的是培養(yǎng)學(xué)生濃厚的興趣，內(nèi)容上要取舍，學(xué)習(xí)難度上要降低，一些較深入的內(nèi)容可以在學(xué)生有需要后采用多種方法繼續(xù)學(xué)習(xí)。同時，要設(shè)計一些實際的案例，要求學(xué)生結(jié)合實際數(shù)據(jù)進(jìn)行上機(jī)實踐，切實培養(yǎng)學(xué)生的應(yīng)用能力，把理論講解和動手實踐有機(jī)結(jié)合起來。為完成以上教學(xué)目標(biāo)，教學(xué)團(tuán)隊將教學(xué)內(nèi)容模塊化，把課程整個教學(xué)體系分為兩個大的部分，一部分是基礎(chǔ)知識部分，另一部分是應(yīng)用提高部分。具體內(nèi)容如下頁表所示。

基礎(chǔ)知識部分包括模塊1、2、3、4、5。其中，模塊1概述數(shù)據(jù)科學(xué)的知識結(jié)構(gòu)與分析流程，簡介數(shù)據(jù)科學(xué)的關(guān)鍵技術(shù)與分析工具。模塊2除介紹Python的基礎(chǔ)知識如容器、流程控制、函數(shù)外，還要介紹Python中的模塊及其使用方法。模塊3～5講解Python中最常用的數(shù)據(jù)分析庫Numpy、Pandas、Matplotlib等。

應(yīng)用提高部分包括模塊6、7。其中，模塊6將數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析的方法與前面學(xué)習(xí)的內(nèi)容相結(jié)合，力求將所學(xué)內(nèi)容應(yīng)用到實踐中，如銷售數(shù)據(jù)分析、景區(qū)游客量統(tǒng)計、水污染數(shù)據(jù)處理等。模塊7的內(nèi)容取材于教學(xué)團(tuán)隊中教師各自的科研項目積累，如人臉識別、推薦系統(tǒng)、社交網(wǎng)絡(luò)分析、自然語言處理等，這個模塊主要目的是培養(yǎng)學(xué)生對數(shù)據(jù)的感覺和興趣，讓學(xué)生迅速獲得對數(shù)據(jù)價值的認(rèn)識。

課程實踐

1.基于SPOC的線上線下混合式教學(xué)

對于課程教學(xué)過程中自始至終都要使用的Python語言和工具包，大部分學(xué)生沒有接觸過，小部分學(xué)生雖有一些Python基礎(chǔ)，但達(dá)不到熟練運(yùn)用的程度。所以，要讓學(xué)生意識到在短時間內(nèi)掌握Python的基礎(chǔ)知識是可行的，這也是教學(xué)團(tuán)隊遇到的第一個教學(xué)難點。為此，在近幾年的教學(xué)中，筆者均采用了基于SPOC的線上線下混合式教學(xué)方法。采用SPOC進(jìn)行“數(shù)據(jù)科學(xué)導(dǎo)論”課程教學(xué)具有以下優(yōu)勢[3]：一是授課教師可以將準(zhǔn)備的課程資源上傳到SPOC平臺。由于課程資源的訪問不受時空的限制，SPOC可作為課前預(yù)習(xí)和課后實踐的平臺，方便學(xué)生有針對性和選擇性地進(jìn)行學(xué)習(xí)。二是SPOC平臺的后臺數(shù)據(jù)收集和分析功能為授課教師和學(xué)生提高教學(xué)和學(xué)習(xí)能力提供了重要的輔助手段。通過學(xué)習(xí)行為監(jiān)控，教師可以全面了解學(xué)生的學(xué)習(xí)效果，學(xué)生可實時查看課程學(xué)習(xí)情況和進(jìn)行學(xué)習(xí)成效的檢測，便于隨時把握課程進(jìn)度，明確不足的知識點，進(jìn)行針對性的學(xué)習(xí)。此外，筆者在建設(shè)好教學(xué)內(nèi)容的基礎(chǔ)上，做好教學(xué)過程的精細(xì)設(shè)計，通過課前、課上和課后三個主要教學(xué)環(huán)節(jié)的合理銜接，發(fā)揮教師、學(xué)生和教學(xué)平臺的最大作用，提高學(xué)生在知識傳授過程中的主動性和主體性，提升“數(shù)據(jù)科學(xué)導(dǎo)論”教學(xué)效率。[4]

（1）課前預(yù)習(xí)

在基于SPOC的線上線下混合教學(xué)中，教學(xué)團(tuán)隊首先將本模塊的微視頻、重要知識點PPT、輔助閱讀的參考文獻(xiàn)等資源發(fā)布到SPOC平臺;然后用SPOC的“通知”功能發(fā)布學(xué)習(xí)任務(wù)，明確規(guī)定課前環(huán)節(jié)中學(xué)生需要預(yù)習(xí)的內(nèi)容以及對知識點的掌握程度;最后教師利用SPOC平臺的“統(tǒng)計”功能評估學(xué)生參與預(yù)習(xí)的程度，為課中環(huán)節(jié)的實施提供直接的參考和指導(dǎo)。需要指出的是，這里要求學(xué)生預(yù)習(xí)的內(nèi)容不是課上教學(xué)的視頻版，而是幫助學(xué)生進(jìn)入課堂學(xué)習(xí)狀態(tài)的前置知識點及外圍知識點，有助于減少教學(xué)課時較少的壓力。

（2）課堂教學(xué)活動

本課程共有16學(xué)時的理論，分8次進(jìn)行。對偏重知識傳授的模塊如模塊1、模塊2，根據(jù)學(xué)生的預(yù)習(xí)情況對基本知識點進(jìn)行強(qiáng)調(diào)，重點講授學(xué)生難以自行理解、掌握的知識，最后進(jìn)行疑難解答;對模塊3、模塊4、模塊5通過引入情境任務(wù)，以貼近生活的案例介紹Python數(shù)據(jù)分析常用的Numpy、Pandas、Matplotlib庫的應(yīng)用;模塊6、模塊7演示實際項目的數(shù)據(jù)分析過程，強(qiáng)化“數(shù)據(jù)科學(xué)導(dǎo)論”課程與實際數(shù)據(jù)分析工作的關(guān)聯(lián)性，讓學(xué)生更好地了解行業(yè)狀態(tài)，明確今后的學(xué)習(xí)和研究方向。

（3）課后實踐

實踐是教學(xué)的重要環(huán)節(jié)，沒有課后實踐，學(xué)生很難做到對課堂知識的理解消化，更難做到熟練掌握?！皵?shù)據(jù)科學(xué)導(dǎo)論”課程沒有實驗課時，教學(xué)團(tuán)隊就使用Anaconda記錄教師課上講授案例，然后作為作業(yè)布置給學(xué)生復(fù)現(xiàn)，以此作為基本要求。另外，也可以尋找復(fù)雜度較高、涉及知識點較多的案例作為拓展作業(yè)。在完成課后實踐過程中，學(xué)生對知識的理解和掌握程度大大加深，解決問題的能力得到相應(yīng)提高。

2.“數(shù)據(jù)科學(xué)導(dǎo)論”課程思政實踐

“數(shù)據(jù)科學(xué)導(dǎo)論”課程是以科學(xué)技術(shù)為基礎(chǔ)的課程，但進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的數(shù)據(jù)又是來自社會現(xiàn)實。因此，在進(jìn)行課程思政時應(yīng)把馬克思主義立場觀點方法的教育與科學(xué)技術(shù)的培養(yǎng)結(jié)合起來，培養(yǎng)學(xué)生正確認(rèn)識問題、分析問題和解決問題的能力。[5]例如，教學(xué)團(tuán)隊在模塊1的教學(xué)中，插入“實事求是，是馬克思主義的根本觀點，是中國共產(chǎn)黨人認(rèn)識世界、改造世界的根本要求”，強(qiáng)調(diào)進(jìn)行數(shù)據(jù)科學(xué)研究時堅持一切從實際出發(fā)來研究和解決問題，必須從不斷變化的客觀實際出發(fā)，實事求是。模塊2至模塊7的數(shù)據(jù)盡量采用相關(guān)實際案例和社會經(jīng)濟(jì)實證數(shù)據(jù)，鼓勵學(xué)生多關(guān)注國內(nèi)外社會經(jīng)濟(jì)的時政問題，培養(yǎng)對社會的責(zé)任擔(dān)當(dāng)意識，激發(fā)學(xué)生課后利用所學(xué)解決本專業(yè)領(lǐng)域問題。在課程大作業(yè)環(huán)節(jié)，鼓勵學(xué)生結(jié)合時政問題，充分利用所學(xué)技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，如國內(nèi)外新冠疫情發(fā)展趨勢及比較分析、近10年中國GDP分析與比較等，引領(lǐng)學(xué)生深刻認(rèn)識我國制度的優(yōu)勢性，樹立為實現(xiàn)中華民族偉大復(fù)興的中國夢而不畏艱難、努力學(xué)習(xí)的志向。

教學(xué)效果

目前，經(jīng)過2018—2019學(xué)年第2學(xué)期、2019—2020學(xué)年第2學(xué)期、2020—2021學(xué)年第2學(xué)期三輪次授課，教學(xué)團(tuán)隊已經(jīng)積累了一些基本教學(xué)數(shù)據(jù)。每個開課學(xué)期，選擇“數(shù)據(jù)科學(xué)導(dǎo)論”課程的學(xué)生約為120人，分為2個班，每個班學(xué)生為60人，學(xué)生來自統(tǒng)計、金融、數(shù)學(xué)、大數(shù)據(jù)等專業(yè)，充分體現(xiàn)了“數(shù)據(jù)科學(xué)導(dǎo)論”課程培養(yǎng)交叉型、復(fù)合型知識人才的特性。在8周的課程時段里，學(xué)生的整體出勤率在90%以上。從課后對學(xué)生進(jìn)行的調(diào)研來看，學(xué)生大多認(rèn)為基礎(chǔ)理論部分比較容易，數(shù)據(jù)可視化和數(shù)據(jù)統(tǒng)計知識部分難易程度適中，而人工智能部分則有較大難度。從學(xué)生所提交的作業(yè)來看，學(xué)生基本掌握了數(shù)據(jù)科學(xué)的思維和Python作為數(shù)據(jù)分析工具的基本技能。期末大作業(yè)，絕大部分學(xué)生均能按時提交。

結(jié)語

本文介紹了筆者所在學(xué)院面向非計算機(jī)專業(yè)學(xué)生開設(shè)“數(shù)據(jù)科學(xué)導(dǎo)論”課程的教學(xué)實踐，包括理論內(nèi)容設(shè)計、實踐內(nèi)容設(shè)計、線上線下混合式教學(xué)方法、課程思政的開展等實踐環(huán)節(jié)。在未來的教學(xué)實踐中，教學(xué)團(tuán)隊將繼續(xù)累積經(jīng)驗，持續(xù)改進(jìn)和完善“數(shù)據(jù)科學(xué)導(dǎo)論”課程教學(xué)。

參考文獻(xiàn)：

[1]朝樂門，楊燦軍，王盛杰，等.全球數(shù)據(jù)科學(xué)課程建設(shè)現(xiàn)狀的實證分析[J].數(shù)據(jù)分析與知識發(fā)現(xiàn)，2017（06）：12-21.

[2]戴永輝，徐波，馮彥杰，等.數(shù)據(jù)科學(xué)與管理本科通識課程建設(shè)[J].計算機(jī)教育，2020（04）：28-31.

[3]沈曉娟.云平臺在計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)翻轉(zhuǎn)課堂中的應(yīng)用[J].電腦知識與技術(shù)，2017（13）：136-137.

[4]唐國明，雷軍，趙翔，等.基于教育云平臺的數(shù)據(jù)科學(xué)導(dǎo)論翻轉(zhuǎn)課堂設(shè)計[J].計算機(jī)教育，2019（08）：18-22.

[5]張曉黎.財經(jīng)院?！禞ava數(shù)據(jù)科學(xué)》課程的思政研究[J].電腦知識與技術(shù)，2020（16）：180-182.

作者簡介：何豐，男，教授，研究方向為軟件工程與大數(shù)據(jù)技術(shù)。