《数据挖掘课程思政：挖掘数据背后的价值与担当》
一、教学目标
图片来源于网络，如有侵权联系删除
（一）知识与技能目标
1、学生能够理解数据挖掘的基本概念、流程和常用算法，如关联规则挖掘、分类算法等。
2、掌握使用数据挖掘工具（如Python中的相关库）进行数据处理、分析和模型构建的技能。
（二）思政目标
1、培养学生的科学精神与创新意识，让学生认识到数据挖掘领域不断探索、创新的重要性，如同科学家们在各个领域不断突破创新，为人类社会发展提供动力。
2、增强学生的社会责任感，引导学生思考数据挖掘技术在社会公平、隐私保护等方面的责任，使他们明白技术是为人类社会更好地发展服务的。
3、培养学生的职业道德，让学生在进行数据挖掘工作时遵循诚实守信、尊重数据所有权等职业道德规范。
二、教学内容
（一）数据挖掘概述
1、从数据爆炸的时代背景引入数据挖掘的概念，讲述数据挖掘是从海量数据中提取有用信息和知识的过程，在商业领域，企业通过挖掘销售数据来了解消费者偏好，提高市场竞争力；在医疗领域，挖掘病历数据有助于疾病诊断和治疗方案的优化，这体现了数据挖掘对社会发展各个方面的积极推动作用，鼓励学生积极探索数据挖掘在不同领域的应用创新。
2、讲解数据挖掘的基本流程，包括数据采集、数据预处理、数据挖掘算法的选择与应用、结果评估等环节，强调每个环节都需要严谨的态度和科学的方法，就像科学家在科研过程中每一个步骤都要精确无误，这是科学精神的体现。
（二）关联规则挖掘
1、以超市购物篮分析为例，介绍关联规则挖掘算法，通过分析顾客购买商品之间的关联关系，如购买面包的顾客可能同时购买牛奶，商家可以据此进行商品布局和促销策略的制定，引导学生思考如何在挖掘关联规则时，避免过度挖掘或错误解读数据，这需要他们具备严谨的思维和科学的判断能力。
2、在这个过程中，融入思政元素，关联规则挖掘如果被不道德地应用，可能会侵犯消费者隐私，如某些不良商家可能利用挖掘到的关联信息进行精准营销，甚至是骚扰顾客，让学生讨论如何在挖掘关联规则时保护消费者隐私，培养他们的社会责任感和职业道德。
（三）分类算法
1、介绍常见的分类算法，如决策树、支持向量机等，以信贷风险评估为例，银行利用分类算法根据客户的各种数据（如收入、信用记录等）来判断客户是否有信贷风险，这体现了数据挖掘在金融风险控制方面的重要作用，激发学生学习和应用数据挖掘技术解决实际问题的热情。
图片来源于网络，如有侵权联系删除
2、引导学生思考分类算法中的公平性问题，如果训练数据存在偏差，可能会导致对某些群体的不公平分类，在招聘数据挖掘中，如果训练数据偏向于男性求职者，可能会对女性求职者造成不公平的筛选结果，让学生讨论如何在构建分类模型时确保公平性，培养他们关注社会公平的意识。
三、教学方法
（一）案例教学法
通过实际案例，如商业数据分析、医疗数据挖掘等案例，让学生直观地理解数据挖掘的概念、流程和算法应用，在案例分析过程中，引导学生思考其中涉及的思政问题，如数据隐私、社会公平等。
（二）小组讨论法
针对数据挖掘中的一些争议性问题，如数据挖掘的伦理道德、算法的公平性等，组织学生进行小组讨论，每个小组发表自己的观点，然后全班进行交流，这样可以培养学生的团队合作能力、批判性思维能力和表达能力，同时也让他们在讨论中深化对思政内容的理解。
（三）项目驱动法
布置数据挖掘项目任务，如对某一数据集进行分析挖掘，要求学生在项目实施过程中遵循职业道德规范，保护数据隐私，考虑算法的社会影响等，通过项目驱动，让学生将知识与技能相结合，同时将思政理念融入到实践操作中。
四、教学过程
（一）课程导入（5分钟）
1、展示一些数据爆炸的图片和数据，如每天互联网上产生的海量信息等，引出数据挖掘的概念和重要性。
2、提出问题：“在这样一个数据丰富的时代，我们如何挖掘出有价值的信息，同时又要承担哪些责任呢？”激发学生的学习兴趣和思考。
（二）知识讲解（30分钟）
1、按照教学内容依次讲解数据挖掘概述、关联规则挖掘和分类算法等知识，结合实际案例进行详细阐述，注重知识的系统性和逻辑性。
2、在讲解过程中，适时地插入思政元素，如在介绍数据挖掘流程时强调科学精神，在关联规则挖掘案例中提及隐私保护，在分类算法中探讨公平性等。
（三）小组讨论（20分钟）
图片来源于网络，如有侵权联系删除
1、针对数据挖掘中的隐私保护和公平性问题，将学生分成小组进行讨论，给出一个关于大数据公司利用数据挖掘进行用户画像并进行广告推送的案例，让学生讨论其中可能涉及的隐私侵犯和不公平对待用户的问题。
2、每个小组推选一名代表进行发言，教师对学生的观点进行总结和点评，引导学生树立正确的价值观和职业道德观。
（四）项目实践（30分钟）
1、布置数据挖掘项目任务，如对某一模拟的社交网络数据集进行用户行为分析，要求学生运用所学的数据挖掘知识和技能进行项目实施。
2、在项目实践过程中，教师巡视指导，提醒学生注意数据隐私保护、算法的合理性和公平性等思政要求。
（五）课堂总结（5分钟）
1、教师对本节课的知识内容进行总结，回顾数据挖掘的重点概念、算法和流程。
2、对思政教育内容进行总结，强调数据挖掘中的科学精神、社会责任感和职业道德的重要性，鼓励学生在今后的学习和工作中积极践行。
五、教学评价
（一）知识技能评价
1、通过课堂提问、课后作业和项目实践成果等方式，对学生的数据挖掘知识掌握程度和技能应用能力进行评价，考察学生是否理解数据挖掘的概念、算法，是否能够熟练运用工具进行数据挖掘操作等。
（二）思政评价
1、观察学生在小组讨论中的表现，包括是否积极参与讨论、是否能够提出有深度的关于思政问题的观点等，评价学生的社会责任感、职业道德意识和批判性思维能力。
2、根据学生在项目实践中的行为，如是否保护数据隐私、是否考虑算法的公平性等，评价学生对思政理念的践行情况。
通过以上课程思政教学设计，将数据挖掘知识与思政教育有机融合，使学生在学习专业知识的同时，不断提升自己的思想政治素养，成为既有专业技能又有社会担当的高素质人才。
评论列表