本方案针对数据挖掘课程，融合思政元素，设计并实践了系统化教学方案。方案强调在传授数据挖掘知识的同时，培养学生社会主义核心价值观，提升学生综合素质。通过案例教学、互动讨论等方式，引导学生树立正确的人生观、价值观，实现知识传授与思政教育的有机结合。
本文目录导读：
随着我国高等教育改革的不断深入，课程思政已成为高校教育教学的重要方向，数据挖掘作为一门新兴学科，在培养复合型人才方面具有重要作用，本文以数据挖掘课程为载体，探讨如何将思政教育融入课程教学，实现知识传授与价值引领的有机结合。
数据挖掘课程思政教学设计原则
1、以学生为中心：关注学生个体差异，尊重学生主体地位，激发学生学习兴趣，培养其创新精神和实践能力。
2、知识传授与价值引领相结合：在传授数据挖掘知识的同时，注重培养学生正确的价值观、人生观和世界观。
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3、理论与实践相结合：将思政教育融入数据挖掘课程实践教学，提高学生综合素质。
4、教学内容与时代发展相结合：关注国内外数据挖掘领域的前沿动态，将思政元素融入课程教学。
1、课程思政融入课堂教学
（1）绪论部分：介绍数据挖掘的发展历程、应用领域和重要性，引导学生认识到数据挖掘在推动社会进步中的重要作用，激发学生爱国情怀。
（2）数据挖掘基本理论：在讲解数据挖掘基本概念、算法和模型时，强调数据挖掘在各个领域的应用，如智慧城市、医疗健康等，培养学生关注国家战略和民生福祉的意识。
（3）数据挖掘实践项目：选取具有代表性的数据挖掘实践项目，引导学生运用所学知识解决实际问题，培养学生的团队协作能力和创新精神。
2、课程思政融入实践教学
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（1）实验室教学：在实验室教学中，强调实验操作的规范性和安全性，培养学生的职业素养。
（2）课程设计：鼓励学生结合实际，设计具有创新性的数据挖掘项目，培养学生的实践能力和创新意识。
（3）创新创业教育：将数据挖掘课程与创新创业教育相结合，培养学生的创新创业能力。
3、课程思政融入课外活动
（1）学术讲座：邀请数据挖掘领域的专家学者举办学术讲座，拓宽学生视野，激发学生求知欲。
（2）社会实践：组织学生参加数据挖掘相关社会实践活动，提高学生社会责任感和实践能力。
（3）志愿服务：鼓励学生利用数据挖掘技术为社区居民提供便利，培养学生的社会责任感。
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教学效果评价
1、学生对课程思政的满意度调查：通过问卷调查了解学生对课程思政的接受程度和满意度。
2、学生综合素质评价：从专业知识、实践能力、创新意识、团队合作等方面评价学生综合素质。
3、学生就业情况：关注学生毕业后的就业状况，了解数据挖掘课程思政教育的实际效果。
数据挖掘课程思政教学设计应遵循以学生为中心、知识传授与价值引领相结合、理论与实践相结合、教学内容与时代发展相结合的原则，通过将思政教育融入课堂教学、实践教学和课外活动，培养学生正确的价值观、人生观和世界观，提高学生综合素质，为我国数据挖掘领域培养高素质人才。
标签： #数据挖掘思政教学
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