大数据思维融入计算机公共基础课教学的对策探析

大数据技术的广泛使用正在从根本上改变着社会各个行业的运行方式，数据思维能力成了当代大学生必须具备的素质。计算机公共基础课作为高校覆盖面最广的信息技术类课程，承担着培养学生信息素养和信息处理能力的基础性任务，在数据思维的早期培养中起着关键的作用。把大数据思维融入到计算机公共基础课教学当中，是顺应数字化教育改革、落实高校通识教育育人目标的重要途径。这就需要在认知定位上确定数据素养的重要地位，从教学实践角度探寻思维融入的途径，从效果评价角度建立能力发展检验的标准，从而建立起全方位的教学改进体系，推动高校计算机公共基础课育人水平的全面提升。

一、大数据思维在计算机基础教学中的认知定位

计算机教学目标的延展指向数据素养培育。随着数字化教育改革的不断深入，高校计算机公共基础课教学目标也由原来的以基本软件操作、基本理论知识传授为主要目标的教学模式转变为了综合数字素养培养的目标。数据素养作为数字素养的主要部分，包含数据认知、数据甄别、数据应用等许多重要方面，符合新时代复合型人才培育的要求。课程教学利用通识教育的普惠性优势，面向全校所有专业学生扩展育人维度，把大数据思维的培育融入到整个教学目标体系当中，依靠基础计算机知识的教学搭建起数据素养培育的基本框架，能使学生树立科学的数据认知观念，积极寻找数据背后有价值的信息，逐渐养成主动使用数据解决日常学习和基础专业问题的习惯，使计算机公共课适应数字化时代人才培养的需求，充分发挥通识课程的育人价值和赋能作用。

大数据思维要素在课程内容中的映射。计算机公共基础课内容覆盖面广、操作性强、适应性高，可以为大数据思维要素的落地渗透提供良好的课程载体。大数据思维包含数据意识、计算思维、关联分析、可视化表达等主要要素，这些要素与课程现有的教学内容可以形成准确的对应衔接和有机融合。教学开展期间，可以凭借课程已有的数据处理、信息搜索、表格制作、数据统计等基础教学环节，融入大数据思维的主要内涵，从而实现传统课程内容与新型思维培养之间的有机联系。例如，在Word教学中加入结构化信息呈现、文档数据化处理的理念；在Excel教学中着重培养数据计算、统计分析、关联挖掘的能力；在PowerPoint教学中训练数据可视化表达、信息逻辑构建的技巧。此外，还可以加入一些关于数据库基础以及Python数据清洗的拓展内容，强化学生对数据处理全过程的认识。通过梳理课程知识点和大数据思维要素之间的内在联系，能够构建系统的融合内容，使抽象的大数据思维转变为具体的课程知识和实践技能，使得学生在掌握基本计算机技术的同时，逐渐获得大数据思维，实现思维培育与技能教学的有机融合。

学生认知基础与思维训练起点精准对接。实现学生认知基础与思维训练起点的精准对接，是确保大数据思维培育有效性的前提，体现了以学生为中心的教学理念。高校计算机公共基础课面向所有在校生教学，根据不同年级、不同专业学生的计算机认知基础和学习特点，准确把握大数据思维训练的起点，保证思维培育工作有序推进。教学前期可通过课堂调查、基础测评、学习反馈等方式，对学生计算机操作能力、数据认识水平和数字化学习需求等各方面进行全方位了解。在此基础上，根据学生不同的认知基础来设置梯度化的大数据思维训练内容和训练目标，如对基础薄弱的学生加强数据基础认知的培养，对能力强的学生加强数据应用和创新思维的训练。通过精准对接学生学习起点，构建适合所有学生发展的思维培育体系，能有效地提高大数据思维融入教学的效果，使每一个学生都能在适应自身能力的教学节奏中逐步提高数据思维和数据应用能力，为后续教学过程的顺利开展打下良好基础。

二、大数据思维融入教学过程的实践路径

真实数据案例驱动课堂问题情境创设。课堂教学依靠真实鲜活的生活化、专业化数据案例创设沉浸式问题情境，可以有效激发学生学习的主动性，为大数据思维的培养提供优质课堂载体。选取与校园生活、社会热点、各个专业基础领域有关的真实数据素材，挑选出学生能接受、能理解、与课程内容相关的案例进行教学设计，逐步推进学生进行数据探究、数据分析的学习。同时，借助真实案例把抽象的大数据思维转化为具体可感的探究任务，使得学生在解决实际问题的过程中体会数据背后隐藏的规律，逐步养成用数据发现问题、分析问题的思维习惯。例如，在讲解基础数据统计模块时，选取计算机专业近几年的招生分数、在校生课余时间分配等与学生生活息息相关的数据，设计分析招录分数变化趋势、总结课余活动偏好特点等探究问题，使得学生在整理和分析数据的过程中完成思维训练。教师在此过程中主要起到引导作用，在学生遇到分析瓶颈时提供思路点拨，鼓励学生自主提出猜想、验证结论，并鼓励学生从不同的角度切入对同一数据进行分析，引导学生在开放的问题探究中充分锻炼大数据思维，逐步养成基于数据理性判断问题的意识和能力。利用真实的数据案例来进行问题情境创设，能把大数据思维的训练从抽象概念转变为具体的实践体验。

分层任务设计贯通数据全流程处理体验。分层任务设计把大数据思维培养融入数据采集、数据处理、结论输出的全过程之中，能使学生在层层推进的任务中了解数据处理的各个环节，助力学生全方位积累数据处理经验。基础层级任务聚焦数据识别、简单整理、规范录入等基础操作，帮助学生夯实数据处理基础能力；提升层级任务侧重数据筛选、数据统计、规律分析等实操内容，锻炼学生的数据解读能力；拓展层级任务围绕数据整合、价值挖掘、创新应用开展训练，培育学生的高阶数据思维。不同层次的任务彼此衔接、由浅入深，既考虑了不同学习基础学生的学习需求，又引导学生循序渐进地完成整个数据处理过程，使学生对大数据分析的工作逻辑有清晰完整的认识。教师可以结合计算机公共基础课的教学目标，以社会热点、校园生活等学生感兴趣的话题为载体，设计分层任务，要求学生先完成基础数据的收集整理，再筛选有效信息分析核心特征，最后结合分析结果提出个性化的解决思路，让学生在完成任务的过程中逐步建立起系统的大数据思维框架。分层任务设计有利于全体学生循序渐进完成全流程数据实操的训练，在层层递进的任务练习中逐步掌握数据处理的方法，系统形成大数据思维结构，并不断提高数据实操和应用能力。

可视化工具体验强化数据洞察直观感知。引入简易易懂、操作性强的数据可视化工具，辅助学生开展数据实操学习，能够有效强化学生对数据规律、数据价值的直观洞察与深度感知。教学过程中根据课程实操内容，选择合适的可视化工具，引导学生把繁杂的原始数据转化成直观的图表、图像、动态数据模型等可视化形式，使抽象的数据具体化。学生在工具操作、数据转换、图形解读的过程中可以快速发现数据的变化规律、联系特征、中心价值，提高对数据的解读速度和准确度。以“某城市近十年空气质量监测数据”教学为例，用Tableau Public这款简单的可视化工具，把原来含有数万条记录的Excel表格拖拽成包含PM2.5、二氧化硫等各项指标的热力图和趋势图。学生利用缩放时间轴、筛选污染物种类等方式，可以清楚地看到冬季雾霾高发与供暖期之间的强相关性，还可以清楚地看到主导风向对污染物扩散影响的路径。这种常态化的可视化工具体验训练，可以持续提高学生对数据的敏感度和直观观察力，强化数据思维。

三、大数据思维融入教学效果的持续优化

数据分析报告检验综合思维运用能力。将数据分析报告作为核心考核载体，可全方位检验学生大数据思维，实现思维培育与能力考核的有机统一。教学后期结合课堂所学的案例内容、实操任务与可视化工具应用技巧，布置贴合学习内容的数据分析报告撰写任务，引导学生自主完成数据选取、整理分析、规律总结、价值阐述的完整流程。学生在报告撰写的过程中，需要整合课堂所学的大数据知识与实操技能，自主梳理数据逻辑、挖掘数据价值、总结应用思路，充分锻炼数据整合、逻辑梳理、文字表达等综合能力。教师可以围绕数据选取的合理性、分析逻辑的严谨性、结论推导的科学性以及可视化成果的直观性对学生报告进行多维度打分评价，清楚表现出学生数据认知、数据处理、数据应用等各方面能力的综合水平，为教学质量改进给予直观、科学的参照。

问题解决过程中的思维品质发展水平评价。教学评价重视学生数据问题解决的全部过程，从各个方面评判学生大数据思维品质的发展层次和提升情况。相较于只关注最终任务成果，过程性评价能够精准捕捉学生思维发展的动态变化，及时发现思维培育环节存在的不足并调整教学策略。教师在评价过程中，可以基于学生课堂实操操作记录、小组讨论发言内容、阶段性任务完成情况等方面，从数据问题识别的准确性、数据逻辑构建的合理性、数据价值挖掘的深度等方面对学生的大数据思维发展情况进行综合判断，梳理出学生群体普遍存在的思维短板，对应调整后续课堂训练的内容侧重，使学生有针对性地补齐思维短板，促进全体学生大数据思维水平的稳步提升。

专业场景迁移验证思维方法泛化效能。教学效果优化依靠专业场景迁移训练，能够有效检验大数据思维方法的泛化应用效果，实现思维培育与专业发展之间的深度衔接。这就需要根据各个专业的学科特点和学习环境，设计出适合各个专业的数据分析迁移任务，使学生能够把课堂上所学的数据处理方法、大数据思维模式灵活应用到专业学习、课题研究、实践实训当中。例如，为经管类专业学生提供股票交易数据进行趋势分析，为生物类专业学生提供基因测序数据进行特征提取，为文史类专业学生提供文献资料数据进行词频统计。常态化的场景迁移训练可以全方位检验思维培育的效果，不断强化学生的大数据思维，实现通识教育促进专业发展的育人目的。

大数据思维与计算机公共基础课的深度融合，是数字化时代高校通识教学改革的方向之一，科学的认知定位、完善的实践路径、系统的优化机制构成完整的育人培育体系。精准对接课程育人目标和学生认知基础，借助案例情境、分层任务、可视化工具充实课堂实践，配合适当的效果评价与场景迁移训练，可以使学生的数据素养和思维能力得到逐步提升。通过不断优化教学融合模式，可以使计算机公共基础课更好适应数字化人才培养需求，为学生综合素质的提高提供一条可行的教学途径。

【刘在英系上海民航职业技术学院教授；本文系全国高等院校计算机基础教育研究会计算机基础教育教学研究课题（编号：2024-AFCEC-515）】