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随着我国教育事业的不断发展，课程思政作为一种新型教育理念，已被越来越多的高校所重视，数据挖掘作为一门新兴的交叉学科，不仅涉及技术知识，还蕴含着丰富的思政教育元素，本文将以数据挖掘课程思政教学设计为案例，分析其融入策略与实践，以期为其他课程思政教学提供借鉴。
数据挖掘课程思政教学设计原则
1、实践性原则：数据挖掘课程思政教学设计应注重实践，通过案例分析、项目实践等方式，让学生在解决实际问题的过程中，潜移默化地接受思政教育。
2、融合性原则：将思政教育融入数据挖掘课程的教学过程中，实现知识传授与价值引领的有机结合。
3、系统性原则：数据挖掘课程思政教学设计应具备系统性，从课程目标、教学内容、教学方法、考核评价等方面进行整体设计。
数据挖掘课程思政教学设计案例分析
1、课程目标
数据挖掘课程思政教学设计应以培养学生“德才兼备”为目标，将思政教育融入课程目标中，在数据挖掘课程中，设定以下目标：
（1）掌握数据挖掘的基本理论、方法和技术；
（2）具备分析、解决实际问题的能力；
（3）树立正确的世界观、人生观、价值观。
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2、教学内容
数据挖掘课程思政教学设计应从以下几个方面融入思政教育：
（1）数据挖掘技术的发展历程：介绍数据挖掘技术的发展背景、意义以及对社会发展的影响，引导学生关注国家战略需求，增强民族自豪感。
（2）数据挖掘在各个领域的应用：以案例形式展示数据挖掘在金融、医疗、教育等领域的应用，让学生认识到数据挖掘对国家、社会、人民的重要性。
（3）数据挖掘中的伦理问题：分析数据挖掘过程中可能出现的伦理问题，引导学生树立正确的伦理观念，遵守法律法规。
3、教学方法
数据挖掘课程思政教学设计可采取以下教学方法：
（1）案例分析法：通过分析真实案例，让学生了解数据挖掘在各个领域的应用，并从中汲取思政教育元素。
（2）项目实践法：让学生参与实际项目，锻炼解决实际问题的能力，培养团队协作精神。
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（3）互动式教学：鼓励学生积极参与课堂讨论，培养学生的批判性思维和独立思考能力。
4、考核评价
数据挖掘课程思政教学设计应从以下几个方面进行考核评价：
（1）理论知识掌握程度；
（2）实践能力；
（3）团队协作精神；
（4）思政教育融入效果。
数据挖掘课程思政教学设计是一种创新的教学模式，通过将思政教育融入课程教学，有助于培养学生的综合素质，本文以数据挖掘课程为例，分析了其思政教学设计原则、内容、方法和考核评价，为其他课程思政教学提供了有益借鉴，在实际教学中，教师应根据课程特点和学生需求，灵活运用各种教学方法，实现知识传授与价值引领的有机结合。
标签： #数据挖掘课程思政教学设计案例
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