本文目录导读：
数据挖掘作为一门新兴的交叉学科，不仅涉及计算机科学、统计学、数学等多个领域，而且在实际应用中扮演着至关重要的角色，在新时代背景下，如何将数据挖掘课程与思政教育相结合，成为提高人才培养质量的重要课题，本方案旨在探讨数据挖掘课程思政教学的设计思路，以期为学生提供全面发展的教育。
数据挖掘课程思政教学目标
1、培养学生的社会主义核心价值观，树立正确的世界观、人生观、价值观。
2、提高学生的道德素质，培养学生的社会责任感和使命感。
3、增强学生的创新意识和实践能力，培养学生的团队协作精神。
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4、培养学生具备良好的职业素养，为将来从事数据挖掘相关工作打下坚实基础。
1、数据挖掘基本理论：介绍数据挖掘的基本概念、方法和技术，引导学生树立科学的数据挖掘理念。
2、数据挖掘应用案例：通过实际案例展示数据挖掘在各个领域的应用，激发学生的学习兴趣。
3、伦理道德教育：强调数据挖掘过程中的伦理道德问题，引导学生树立正确的伦理观念。
4、国家战略教育：结合国家大数据战略，培养学生的国家意识和战略眼光。
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5、职业素养教育：培养学生的沟通能力、团队协作能力、创新能力和实践能力。
数据挖掘课程思政教学方法
1、案例教学法：通过分析真实案例，引导学生深入理解数据挖掘的理论和方法。
2、互动式教学：利用课堂讨论、小组合作等形式，提高学生的参与度和积极性。
3、实践教学：结合实际项目，让学生动手实践，提高学生的动手能力和解决问题的能力。
4、跨学科教学：结合统计学、数学、计算机科学等学科知识，拓宽学生的知识面。
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数据挖掘课程思政教学评价
1、过程性评价：关注学生在课堂上的表现，如出勤率、课堂参与度等。
2、成果性评价：关注学生的项目成果、论文发表等实际成果。
3、综合评价：结合学生的道德素质、职业素养、创新能力等方面，进行全面评价。
数据挖掘课程思政教学设计方案旨在将数据挖掘课程与思政教育相结合，培养学生具备全面发展的素质，通过合理的教学内容、方法和评价体系，提高学生的道德素质、创新意识和实践能力，为我国大数据产业发展输送更多优秀人才，在实施过程中，还需不断优化教学方案，以适应新时代人才培养的需求。
标签： #数据挖掘课程思政教学设计方案
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