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随着新时代教育改革的深入推进，高校教育越来越注重培养学生的综合素质，尤其是思政教育，数据挖掘作为一门新兴的交叉学科，在高校课程体系中占据重要地位，本文以数据挖掘课程为例，分析思政案例在教学中的应用情况，探讨理论与实践的有机融合，旨在为高校数据挖掘课程思政教育提供有益借鉴。
数据挖掘课程思政案例的选取
1、时代背景：以我国近年来发生的重大事件为背景，如抗击新冠疫情、脱贫攻坚等，引导学生关注国家发展、民族复兴。
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2、专业特点：结合数据挖掘课程的知识点，选取具有代表性的案例，如数据分析、机器学习、大数据等领域的应用。
3、思政元素：从理想信念、爱国主义、社会责任感等方面挖掘思政元素，实现思政教育与专业知识的有机融合。
数据挖掘课程思政案例的教学实施
1、案例导入：在课程开始时，通过讲述案例背景、事件发展过程，激发学生的兴趣，引导学生关注思政问题。
2、知识点讲解：结合案例，讲解数据挖掘相关知识点，如数据预处理、特征工程、模型选择等，提高学生的专业素养。
3、思政教育：在讲解过程中，适时融入思政元素，如爱国主义、社会责任感等，引导学生树立正确的价值观。
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4、小组讨论：将学生分成小组，针对案例进行讨论，培养学生的团队协作能力和创新思维。
5、案例分析：引导学生运用所学知识，对案例进行分析，提高学生的实践能力。
6、总结反思：课程结束后，引导学生总结所学，反思自己在思政教育和专业知识方面的收获。
数据挖掘课程思政案例的创新实践
1、跨学科融合：将数据挖掘课程与心理学、社会学、经济学等学科相结合，拓宽思政教育领域。
2、线上线下相结合：利用网络平台，开展线上思政教育，同时结合线下实践活动，提高学生的参与度。
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3、实践教学基地建设：与企业合作，建立实践教学基地，让学生在真实环境中体验思政教育。
4、课程思政师资队伍建设：加强教师培训，提高教师对思政教育的认识，提升课程思政教学质量。
数据挖掘课程思政案例的选取、教学实施和创新实践，为高校数据挖掘课程思政教育提供了有益借鉴，通过理论与实践的有机融合，有助于提高学生的综合素质，培养德才兼备的创新型人才，在新时代背景下，高校应继续深化课程思政改革，为培养社会主义建设者和接班人贡献力量。
标签： #数据挖掘课程思政案例分析情况
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