APP下载

新工科背景下数据可视化技术课程改革探索

2023-04-01赵盼马小琴钱凯俞文昌

中国管理信息化 2023年23期
关键词:数据可视化新工科应用型

赵盼 马小琴 钱凯 俞文昌

[摘 要]在新工科背景下,基于数据可视化技术课程特点和教学存在的问题,从教学内容、教学方法、课程考核等三个方面进行针对性多维度课程改革,通过教学实践和学生反馈,证明了课程改革的可行性和有效性,为应用型本科院校数据可视化技术课程教学提供新的视角和方向,也为大数据产业需求和高素质应用型人才的发展提供支持。

[关键词]新工科;应用型;数据可视化;教学改革

doi:10.3969/j.issn.1673-0194.2023.23.070

[中图分类号]G642 [文献标识码]A [文章编号]1673-0194(2023)23-0230-04

[收稿日期]2023-06-20

[基金项目]池州学院线下课程建设项目(2021XXXKC

08);安徽省高等學校省级质量工程项目(2021cyxy053,2020

kfkc352);池州学院教学研究项目(2020XJYXM34);安徽省高校优秀青年骨干教师国内访问研修项目(gxgnfx2020113)。

[作者简介]赵盼(1990— ),女,硕士,讲师,主要研究方向:数据挖掘、机器学习;马小琴(1982— ),女,安徽潜山人,副教授,硕士,主要研究方向:移动数据库、机器学习;俞文昌(1988— ),男,安徽池州人,硕士,讲师,主要研究方向:数据挖掘、自然语言处理。

0     引 言

自新工科提出后,新工科教育教学理念成为我国高校教育改革和发展的主要方向[1]。学科建设更加注重实用性、交叉性和综合性,旨在培养具有专业理论基础扎实、工程实践操作能力强、跨界整合能力强的高素质应用型人才[2-3]。习近平总书记在视察清华大学时强调中国高等教育一线的教师群体对学生的培养承担着重要职责。文献[4]中提出提高课程站位,全面实现课程在人才培养体系中承担的任务,要科学规划、科学施教[4]。

随着人工智能与大数据技术迅速发展,社会对此类新工科人才需求较多,数据可视化技术课程作为培养此类人才的一门核心课程,其应用工程实践性较强,综合性较高。因此对课程提出了更高要求,不仅需要培养学生工程实践能力、分析解决复杂工程问题能力,更需培养学生思想品德、职业素养、家国情怀。亟需对“数据可视化技术”课程教学进行针对性设

计,进一步提高工科教学质量。

1     数据可视化技术课程特点

数据可视化技术是一个新兴交叉学科,是数据科学与大数据专业一门核心课程,有很强的工程实践和综合性。课程具有以下三个特征。一是内容丰富,技术发展较快,需要紧跟互联网技术的发展,不断更新教学内容。二是知识面要求较广,会涉及到前沿学术知识,并将其最新成果融入到教学中。三是与统计学、数学、心理学、艺术学等多个学科交叉,其工程实践能力要求较高。课程对学生理论应用能力,实践操作能力、复杂工程问题的分析解决能力要求较高。

2     数据可视化技术课程存在的问题

2.1   缺乏实践教学内容

数据可视化技术课程主要对人类视觉系统的工作原理、可视化设计的基本原则、可视化类型和方法等内容进行教学设计。在教学过程中经常出现过于注重理论知识的全覆盖和工具的使用,缺乏设计型的实践教学内容,学生很难将理论知识应用到实际项目中解决现实问题。

2.2   教学方法单一

数据可视化技术主要采用课堂教学与课后作业结合的传统教学方法,缺乏新工科建设思想的引领。课程教学中存在师生之间互动、生生之间互动不够的问题,会导致学生失去学习兴趣和主动学习能力减弱。需要在教学中,增加师生互动来有效促进学生的学习和思考。

2.3   考核方式单一

数据可视化技术考核方式主要是结合学生出勤情况,实践项目完成情况,期末考试成绩综合完成课程考核。存在学生只注重项目最终完成,难以充分调动学生课程学习积极性的缺点。

现代社会对大数据人才的需求日益增加,课程内容需要更加紧贴现实,教学方法和考核方式需要多样化,课程改革势在必行。针对数据可视化技术课程教学中存在的上述问题,从教学内容、教学方法、课程考核等三个方面进行针对性课程改革。

3     数据可视化技术教学改革措施

3.1   教学内容的更新

数据可视化技术课程以新工科建设思想[5-6]为引领,以学生为中心,重在解决实际工程问题。重点培养学生计算思维能力和编程能力。以项目贯穿课程始终,根据实际需求,规划学习目的,让每个学生能从项目着手,进行需求分析、分解实际问题、解决复杂工程问题。

课程实践项目是课程教学内容的重要部分,课程依托于中科曙光公司大数据应用开发平台,将最新科研成果融入到实践教学中,增加设计型实践项目。课程实践分为9个项目,分别为8个小项目和1个综合项目,每个项目预期学习成果都清晰可见,覆盖课程知识点的同时,兼顾各知识点和项目间的连贯性和扩展性。

3.2   教学方法创新

针对传统课堂教学,存在教学方法单一,交互性教学不强的问题,以新工科理念为引领,提出一种为学生构建良好的教学环境,采用合理有效的教学方法,应用情绪唤醒的培养学生综合能力的教学方法。合理有效的教学方法是外因,适时情绪唤醒是内因。在培养学生过程中,合理有效的教学方法提供学生实现学习目标的外部条件,适时的情绪唤醒激发学生的学习兴趣及其主观能动性保证实现课程的培养目标。

3.2.1   构建良好的教学环境

良好的教学环境对学生成长发展至关重要,主要从下面3个方面构建。首先,积极开展课程思政。教学中有意、有机、有效地融入优秀中华传统文化,提炼蕴含的文化基因,对学生进行思政教育。其次,培养良好的师生关系。针对现代大学生个性更鲜明,自我意识强,责任意识薄弱等特点,采用新思想、新策略开展教学工作,培养学习上师生、生活中朋友的良好师生关系,建立学生对课堂和教师的认同感和归属感。最后,采取合理有效的教学方法。时常鼓励良好的成长型学习,必要时给予适当批评等多措并举的教学。最终会在学生间相互产生正向影响,形成良好的教学环境。

3.2.2   采用合理有效的教学方法

教学活动的实施需要讲究方法,更要体现教学艺术。在新工科理念指导下,教学中有目的开展课堂讨论,鼓励学生提出并分析问题。鼓励开展小组合作分享自己所学,小组成员可以在课堂上与同学、教师分享小组所做专题报告,并回答同学和教师提出的问题。利用学习通、雨课堂等平台促进师生课外交流,加强交互式教学。

例如在讲解“复杂数据可视化概述”时,不能仅从技术的角度讲“复杂数据可视化方法”,而要从真实世界与虚拟世界越来越密不可分,带来的高复杂度的高维多元化数据综合讲解为什么要进行复杂数据可视化,以及复杂数据可视化存在的挑战。

3.2.3   实施适时的情绪唤醒

德国学者帕克让,国内学者董妍、俞国良等均指出,在教学或学习过程中,学生的学业学习、课堂教学与学生各种情绪密切相关,为激发学生学习兴趣及其主观能动性,实现课程培养目标,在教学中需要对学生适时采用不同方式多角度、全时段地实施情绪唤醒。

课堂开始时,通过展示一段小视频或者小故事吸引学生注意力,让学生快速进入课堂,然后通过师生互动,将学生注意力及时转移到教师身上,再正式进入课程内容教学,使得师生达到同频共振,调动课堂氛围,奠定课堂教学基础。课堂进行过半时,学生注意力会逐步下降,可通过讲些中华传统文化、励志故事、国际时事等方式实施情绪唤醒。不仅可以对学生进行课程思政教育,而且可以调动学生学习情绪,保障良好的教学效果。

3.3   考核方式多样化

传统考核方式主要是根据学生出勤情况,实践项目设计与完成情况、期末考试成绩综合完成。考核方式过于单一,使得学生只注重项目最终完成,但难以充分调动学生学习积极性,需要创新课程考核方式。为了全面践行新工科理念,提出一种实践性更强、综合性更高、以赛促学的考核体系。

该考核体系采用分组教学、过程化考核相结合的综合型考核方式,将课程过程性评价与总结性评价有机结合起来。考核主要包括课堂出勤率及表现、小组项目汇报及专题报告、竞赛获奖、期末考试成绩四个部分,比重分别为20%,30%,10%,40%。课程考核的具体实施方法为:

(1)分组教学。教学中采用分组教学,能活跃课堂研讨气氛,显著促进学生之间相互交流学习。鼓励小组成员在相互探讨中创新,充分发挥自身优势,相互补充,共同进步,更好锤炼学生团队合作能力。学习知识最好的办法就是尝试用简洁清晰的语言向他人讲授。在准备过程中进行精心选题和设计陈述逻辑,在潜移默化中加深对选题内容的理解。受此启发,要求小组成员以合作方式完成专题报告,并回答其他小组同学和老师问题。同时还要求小組成员合作完成项目,进行项目汇报和答辩。

(2)过程化考核。实施分阶段全面考查学生学习效果的过程化考核,主要分为小组考核与个人考核。小组考核包括,小组成员需按要求合作完成专题报告和实践项目。专题报告除了可以紧扣课程教学内容外,还可将前沿话题引入到专题报告中。需要在课堂上与同学、教师分享小组所做专题报告,并回答同学和教师提出的问题。实践项目考核主要是根据任务分配、数据解读、设计与实现、项目汇报和答辩、总结不足等任务给出相应分数。个人考核主要包括竞赛获奖、期末卷面考核和平时课堂出勤及表现。鼓励学生参加各类学科竞赛或者创新创业活动,以赛促学,并根据获奖情况确定分值。以课程期末卷面考核作为主要考核依据,将学生平时课堂出勤率及课堂上参与问题探讨的表现作为个人考核的额外加分项。课程考核体系,如图1所示。

4     实践效果

对池州学院的数据科学与大数据专业两届学生实施了新教学模式后,期末卷面考核成绩比未实施之前得到了明显提高,且最终综合成绩高于80分的人数比未实施之前分别增加了4.1%和4.6%。

课程教学结束后,对班级学生进行“学生学习兴趣及能力提升情况”的问卷调查,调查结果显示,87%学生对课程学习产生更加浓厚的兴趣,23%学生在学习过程中发现自己内驱力得到加强,61%学生认为自己的合作、创新、思考、表达、等各种能力得到提升。由调查结果可知,实施新教学模式后,除了学生的整体成绩得到提高外,学生还能认识到自己存在哪些方面的不足,进而提升相应能力。

5     结束语

在新工科理念引领下,根据应用型本科院校的人才培养目标,以学生为中心,培养“十四五”规划和二○三五年远景目标所需人才。结合课程在教与学中存在的问题,从教学内容、教学方法、课程考核等三个方面进行针对性改革,并在池州学院大数据与人工智能学院的“数据可视化技术”课程中开展实践,学生反馈的结果表明课程改革的可行性和有效性,课程教学质量得到提高,为应用型本科院校的数据可视化技术课程教学改革提供新的视角和方向。

主要参考文献

[1]罗旭彪,陈素华,邱贤华,等. 新工科授课要点创新之智慧点构建方法学探究[J]. 高等工程教育研究,2020(5):172-175.

[2]胡明茂,孙煜,齐二石,等.新工科背景下的地方应用型本科院校实践教学建设[J].实验室研究与探索,2019,38(7):223-227.

[3]傅向华,张席,刘宏伟,等.面向新工科的应用型大学计算机基础课程教学改革[J].计算机教育,2022(2):124-128.

[4]蒋宗礼.提高课程教学站位[J]. 中国大学教学,2021(1): 35-41.

[5]常建华,张秀再.基于OBE理念的实践教学体系构建与实

践:以电子信息工程专业为例[J].中国大学教学,2021(增

刊1):87-92,111.

[6]顾容,熊海燕,李晖.工程思维视角下高校通识教育课程的设计与研究[J].教育探索,2020(4):44-47.

猜你喜欢

数据可视化新工科应用型
关于应用型复合人才培养的教学模式探讨
“5-2-1”应用型人才培养模式探索实践
第8讲 “应用型问题”复习精讲
面向新工科的Python程序设计交叉融合案例教学
新工科形势下高校二级学院毕业设计管理探索
新工科背景下大学生创新创业教育探索
大数据时代背景下本科教学质量动态监控系统的构建
可视化:新媒体语境下的数据、叙事与设计研究
我国数据新闻的发展困境与策略研究
基于R语言的大数据审计方法研究