《数据挖掘课程思政：挖掘数据背后的价值与育人力量》
一、引言
数据挖掘作为一门融合多学科知识的新兴技术课程，在当今大数据时代具有重要意义，在传授数据挖掘专业知识的同时，融入思政元素，能够培养出既有扎实专业技能，又有正确价值观和社会责任感的高素质人才。
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二、课程思政的目标
（一）培养科学精神
数据挖掘涉及到复杂的算法、海量的数据处理等，在课程中，强调严谨的科学态度，如数据收集的准确性、算法设计的合理性等，通过介绍数据挖掘领域的经典研究成果和科学家的奋斗历程，激发学生对科学研究的热爱和追求真理的决心，讲述数据挖掘先驱在面对早期数据存储和计算能力有限的情况下，如何通过不懈努力探索出基本算法的故事，让学生明白科学发展不是一蹴而就的，需要坚韧不拔的毅力。
（二）增强社会责任感
数据挖掘的成果广泛应用于社会各个领域，如医疗、金融、交通等，引导学生认识到自己所学知识对社会的影响，当讲解数据挖掘在医疗健康领域的应用时，如疾病预测、药物研发辅助等，强调保障患者数据隐私和安全的重要性，让学生意识到数据挖掘工作者有责任确保数据的合理使用，不泄露隐私信息，从而提高整个社会的医疗健康水平。
（三）培养创新意识
在数据挖掘这个快速发展的领域，创新是推动行业进步的关键，鼓励学生在学习过程中不满足于现有的算法和模型，勇于探索新的方法，在介绍聚类算法时，引导学生思考传统算法在处理新型复杂数据结构时的局限性，并鼓励他们提出改进方案，通过这种方式，培养学生的创新思维，使他们能够在未来的工作中为数据挖掘技术的发展做出贡献。
三、课程思政的融入点
（一）在理论知识教学中的融入
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1、在讲解数据挖掘算法时，引入算法背后的数学原理发展历史中的思政元素，线性回归算法的发展与数学家们对事物之间量化关系的不断探索相关，可以介绍数学家们在不同历史时期、不同社会背景下坚持研究的故事，让学生体会到知识的传承和发展是跨越时空的，激励他们在学习过程中继承这种探索精神。
2、在数据预处理环节，强调数据真实性和完整性的重要性，联系到社会中的诚信价值观，告诉学生虚假数据如同社会中的谎言，会导致错误的决策，无论是在学术研究还是在实际的商业数据挖掘项目中，都要坚守诚信底线。
（二）在实践教学中的融入
1、项目驱动式教学中的思政教育，在布置数据挖掘实践项目时，选择具有社会意义的主题，如分析城市交通拥堵数据以提出改善方案，引导学生从社会公共利益的角度出发进行数据挖掘分析，让他们意识到自己的工作能够为解决社会问题提供帮助，从而增强社会责任感。
2、在团队合作的实践项目中，培养学生的团队协作精神，数据挖掘项目往往需要多个人分工合作，包括数据收集、算法设计、结果分析等环节，通过强调团队成员之间的相互信任、沟通和协作的重要性，类比于社会各个部门之间的协同合作，让学生明白在实现共同目标的过程中，个人的力量是有限的，团队合作能够创造更大的价值。
四、课程思政的教学方法
（一）案例教学法
通过实际案例将思政元素和专业知识相结合，讲述某知名企业因数据挖掘过程中侵犯用户隐私而遭受重大损失的案例，让学生分析其中的技术问题和伦理道德问题，在这个过程中，学生不仅能深入理解数据挖掘中的隐私保护技术，还能深刻认识到遵守职业道德和法律法规的重要性。
（二）讨论式教学法
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组织学生对数据挖掘中的热点问题进行讨论，如人工智能时代数据挖掘对就业结构的影响，在讨论过程中，引导学生从不同角度思考问题，培养他们的批判性思维，也可以引导学生思考如何通过自身努力适应社会发展需求，提高自己的竞争力，从而培养学生积极向上的人生态度。
五、课程思政的评价机制
（一）建立多元化的评价指标
除了对学生的专业知识和技能进行考核外，还应将思政元素纳入评价体系，在考核学生的项目成果时，不仅要看数据挖掘的准确性和有效性，还要看项目是否体现了社会责任感，如对数据来源的合法性说明、对可能产生的社会影响的分析等。
（二）过程性评价与终结性评价相结合
关注学生在整个课程学习过程中的表现，包括课堂讨论中的观点、团队合作中的态度等，通过过程性评价及时发现学生在思政方面的成长和不足，给予针对性的指导，最终结合终结性评价全面评估学生在数据挖掘课程思政学习中的效果。
六、结论
数据挖掘课程思政的开展是培养适应时代需求的高素质数据挖掘人才的必然要求，通过明确思政目标、找准融入点、采用合适的教学方法和评价机制，能够将思政教育有机地融入到数据挖掘课程中，使学生在掌握专业知识的同时，提升自身的思想道德素质和社会责任感，成为既有技术能力又有正确价值观的综合性人才，为社会的发展和进步贡献更大的力量。
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