《大数据挖掘课程中的思政元素融合与育人实践》
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一、引言
在当今数字化时代，大数据挖掘技术迅猛发展并广泛应用于各个领域，在传授大数据挖掘专业知识的同时，融入思政教育是高校实现全方位育人目标的重要举措，大数据挖掘课程思政案例不仅有助于培养学生的专业技能，更能塑造他们正确的价值观、道德观和社会责任感。
二、大数据挖掘课程中的思政元素挖掘
（一）爱国主义情怀
通过讲述我国在大数据领域的发展成就，如我国在智慧城市建设中利用大数据挖掘技术优化交通管理、提升公共服务水平等案例，激发学生的爱国主义情怀，让学生明白我国在这一前沿技术领域有着巨大的潜力和竞争力，鼓励他们投身于国家的大数据建设事业，为实现中华民族伟大复兴贡献自己的力量。
（二）职业道德与伦理
大数据挖掘涉及大量的用户数据，在课程中引入数据泄露、数据滥用等案例，某些公司因数据安全漏洞导致用户隐私信息被窃取并用于商业推销甚至诈骗的事件，教育学生在从事大数据挖掘工作时，必须遵守职业道德，尊重用户隐私，确保数据的合法使用和安全存储，引导学生树立正确的职业伦理观。
（三）科学精神与创新意识
在讲解大数据挖掘算法时，介绍科学家们不断探索、创新的过程，从传统的决策树算法到如今深度学习与大数据挖掘相结合的创新发展历程，鼓励学生在学习和未来的工作中发扬科学精神，勇于创新，敢于突破传统思维的束缚，积极探索更高效、更精准的大数据挖掘方法。
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三、课程思政的教学实施策略
（一）案例教学法
在课堂上详细剖析思政相关的大数据挖掘案例，在讲解数据可视化时，以某政府部门利用数据可视化技术公开财政收支大数据为例，让学生分析其中涉及的透明性、公众监督等思政元素，教师引导学生进行讨论，从不同角度发表自己的看法，从而加深学生对思政内容的理解。
（二）小组项目实践
布置小组项目，要求学生在大数据挖掘项目中融入思政考量，如让学生对某社区的居民健康数据进行挖掘分析，在项目中要确保数据的合法获取、尊重居民隐私，并通过挖掘结果为社区的健康服务改善提供有价值的建议，体现社会责任。
（三）教师引导与榜样示范
教师在教学过程中要以身作则，展现出积极的思政素养，教师严谨对待数据、尊重知识产权等行为会潜移默化地影响学生，教师要及时纠正学生在学习和项目实践中出现的不符合思政要求的行为，给予正面引导。
四、课程思政的效果评估
（一）知识与技能考核
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在对学生的大数据挖掘知识和技能考核中，加入与思政元素相关的题目，在算法设计题中，要求学生阐述如何在算法中保障数据的隐私性和安全性。
（二）思政素养评价
通过问卷调查、学生自评和互评等方式，评估学生在爱国主义情怀、职业道德、创新意识等思政素养方面的提升情况，观察学生是否更关注国内大数据行业的发展动态，在小组项目中是否自觉遵守数据伦理规范等。
（三）长期跟踪
对毕业学生进行长期跟踪，了解他们在工作岗位上是否能够将在课程中学到的思政理念应用到实际的大数据挖掘工作中，如是否积极参与企业的数据合规建设等。
五、结论
大数据挖掘课程思政案例的成功实施，为高校培养德才兼备的大数据专业人才提供了有益的经验，通过挖掘课程中的思政元素，采用有效的教学实施策略，并进行全面的效果评估，能够将思政教育与专业教育有机融合，使学生在掌握大数据挖掘技术的同时，成为具有良好道德品质和社会责任感的高素质人才，适应社会发展的需求。
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