研究生时间序列分析课课程思政元素挖掘与教学实施研究

2024-05-07王彦彭夏万军

高教学刊 2024年12期

王彦彭夏万军

基金項目：安徽省课程思政建设示范中心“理学类课程思政建设示范中心”（2021kcszsfzx001）；安徽省级质量工程项目“线下课程（原精品线下开放课程）”“《时间序列分析》”（2020kfkc005）；安徽财经大学研究生教育教学研究项目“《时间序列分析》课程思政教学改革与评价机制研究”（cxjhjyzdi2202）

第一作者简介：王彦彭（1981-），男，汉族，河南禹州人，博士，教授，系主任，硕士研究生导师。研究方向为现代时间序列分析、面板数据分析。

DOI：10.19980/j.CN23-1593/G4.2024.12.044

摘要：时间序列分析课程具有“用数据说话，用方法验证，更易挖掘和采用中国元素与问题，便于中外横向与纵向比较，鉴往知来”等特色和优势，可以更好开展课程思政。当前有关研究生时间序列分析课程思政的研究成果缺乏。在进行时间序列分析课程思政教学目标设计的基础上，深入挖掘课程简介与综述、传统和现代时间序列分析方法、课内与课外实践环节中蕴含的课程思政元素，以国家级教材为基础、以国外教材为参考，进一步完善体现中国元素的讲义，通过课程思政混合式教学平台进行课前、课中、课后一体化设计，构建多维度课程思政教学评价体系，注重课程思政教学的持续改进。多管齐下，有效开展课程思政教学，培养研究生形成正确的价值观、政治观、法治观和道德观。

关键词：时间序列分析；教学目标设计；课堂教学；实践环节；思政元素挖掘；教学实施

中图分类号：G641 文献标志码：A 文章编号：2096-000X（2024）12-0184-06

Abstract： The course of Time Series Analysis has features and advantages such as speaking with data， verifying with methods， making it easier to explore and adopt Chinese elements and problems， facilitating horizontal and vertical comparison between China and foreign countries， and learning from the past， which can better carry out ideological and political education in the course. There is currently a lack of research results on the ideological and political aspects of the graduate course Time Series Analysis. On the basis of designing the ideological and political teaching objectives for the course Time Series Analysis， we will delve into the ideological and political elements contained in the course introduction and review， traditional and modern time series analysis methods， and in class and extracurricular practice links. Meanwhile， based on national level textbooks and referring to foreign textbooks， we further improve the teaching materials that reflect Chinese elements. In addition， through a mixed teaching platform for ideological and political education in courses， we integrate pre-class， in class， and post class design， construct a multi-dimensional evaluation system for ideological and political education in courses， and focus on continuous improvement of ideological and political education in courses. Through multiple approaches， we can effectively carry out ideological and political education in the curriculum， so as to cultivate graduate students to develop correct values， political views， legal views， and moral values.

Keywords： Time Series Analysis; design of teaching objectives; classroom teaching; practical teaching links; exploration of ideological and political elements in the curriculum; teaching implementation

研究生是高等教育中的精英，近年来全国研究生招生规模不断扩大。与本科生相比，研究生对专业知识的学习能力和对事物的认知能力更强，有较强的自主决策意识和自我主张与意见，但是其人生观、世界观、价值观仍然处于逐步形成和完善的阶段，需要加以正确引导和培养。此外，研究生阶段的课程具有更强的专业性、实践性和高阶性。如果能够采用理论与实践相结合的方式，将正确的价值观引领与专业知识传授相结合，引导研究生正确、理性地看待与分析问题，并在实践环节引入思政元素，使学生能亲身践行所学的思政理论，就能加深其对理论的理解，形成正确的价值观、政治观、法治觀和道德观，最终达到教育立德树人的目的[1]。因此，大力推动和实施研究生课程思政建设，是发挥课程育人作用和提高立德树人成效的关键。

一研究生课程思政研究文献的现状

当前有关研究课程思政的研究成果，主要分为以下几类。

一是在大思政背景下对研究生课程思政展开探讨。一般是在研究生课程思政的基本涵义进行概括和总结的基础上，对研究生课程思政存在的问题进行分析，并提出对策和建议。比较有代表性的观点主要有：从导师队伍层面、学生个体层面、社会层面和知识体系四个角度[2]；以财经类高校为例构建课堂思政、论文思政、实践思政“三位一体”课程思政体系[3]；以研究生新型给药系统专论课程为例，提出新技术、新剂型、新人才和实践专研“三新一实”的培养模式[4]；从不同的逻辑主体角度出发，以“引领-融合-导学-实践”四个维度创新研究生课程思政建设路径[5]；从学校顶层设计、教学综合改革和建立评价激励机制等方面，探寻研究生课程思政推进路径[6]；从高校层面、学科层面、导师层面和课程层面四个层面，探索加强新时代高校研究生课程思政建设的现实路径[7]。

二是结合具体的课程探讨如何进行课程思政。其中，有学者以国际贸易学科为例探讨如何构建研究生教育课程思政教学体系[8]，以大数据思维与分析课程为例探讨工科研究生课程思政[9]，以人工智能课程为例研究新工科背景下研究生课程思政教育的几个途径[10]，研究生政治经济学课程思政的内涵、目标与实施路径[11]，以研究生高等大气物理学课程为例，探讨如何培养研究生的科研能力、成长型思维与家国情怀[12]。也有学者探讨经济类研究生导师课程思政立德树人的实现路径[13]。

总之，现阶段我国研究生课程思政建设的研究存在不少薄弱环节。综合全国不同高校的实践来看，尽管从不同层次进行了体系化的探索，但是主要是针对本科生和高职生群体，针对研究生群体的研究则相对不足[14]，课程思政教学体系不完善、思政元素挖掘不够充分[15]，挖掘专业课程所蕴含的思政元素仍然不够充分、深入、合理和正确[16]。关于课程思政建设的研究也在逐年增多，但大多数是关于某一门课程的课程思政探索[7]。有关财经类专业研究生课程思政建设的研究成果相对较少，有关研究生英语、经济学等基础课程思政的研究成果比较丰富，而有关研究生时间序列分析课程的研究则比较缺乏。

二研究生时间序列分析课程的特点

时间序列分析，是对时间序列数据进行统计与计量分析的基础上，结合有关经济理论与实践，展示研究对象在一定时期内的变动过程，从中寻找和分析事物的变化特征、发展趋势和规律，从而对未来做出预测。自新中国成立尤其是改革开放以来，我国经济社会发展取得了巨大成就，为做好时间序列分析提供了充足的数据、多彩的素材和广阔的研究领域。搜集整理我国经济社会发展的时间序列数据，采用合适的方法或模型进行分析预测与中外比较，既可以改进课程的教学方式和丰富教学案例资源，提升学生对时间序列分析理论与方法的学习兴趣和学习效果，又可以深化学生对中国经济社会发展进程的认识，进一步坚定学生对社会主义制度优越性和中国共产党强大领导力的认同。

研究生时间序列分析课程一般是应用统计硕士、统计学与数量经济学专业研究生的学位必修课程，授课历史久、受众面广。该课程以应用为主，不过分强调理论的证明与推导，注重案例分析，培养学生运用时间序列模型和方法并利用计算机软件解决实际问题的能力，同时介绍本学科的最新研究成果。该课程具有“用数据说话，用方法验证，更易挖掘和采用中国元素与问题，便于中外横向与纵向比较，鉴往知来”等特色和优势，可以更好开展课程思政，潜移默化地达到“润物细无声”的教学效果。

三时间序列分析课程思政教学目标的设计与思政元素的挖掘

（一）时间序列分析课程思政教学目标的设计

研究生时间序列分析课程的教学目标包括知识与理论目标、能力目标、价值塑造目标三部分。时间序列分析课程的价值塑造目标初步确定为培养学生耐心细致的工作作风、严肃认真的科学探索精神、数据质量与数据资产意识、法治意识、精益求精和与时俱进的创新精神，培养学生坚持探索、尊重和运用规律；引导学生正确认识和处理个体与整体、随机性与确定性的关系，培养学生的全局观、整体观、长远观念，引导学生用动态、发展、联系和一分为二的观点来看问题；引导学生把服务国家和人民作为职业追求的目标，培养学生的爱国主义情怀和社会责任感，激发学生研究中国问题、认识国情和爱国热情，培养学生树立远大理想、历史意识和人文情怀，坚定学生爱党、爱国、爱社会主义的理想信念与四个自信。

（二）课堂教学环节中课程思政元素的挖掘

1 课程简介与综述中蕴含的课程思政元素

就时间序列分析课程的整体而言，学习时间序列分析要经过模型方法由简单到复杂、难度由低到高、由理论学习到应用分析、由观摩思考到实践操作的过程，需要一个学期甚至几年的持续学习与训练才会有较为显著的效果。这个学习过程既培养了学生脚踏实地、稳中求进的耐心和习惯，也锤炼了学生坚强的意志品质。同时，可以适当引用中国传统经典名言名句，以便学生从整体上更好地理解与把握时间序列分析课程，进行中华传统文化教育和增强文化自信。如老子《道德经》第二十五章中“人法地，地法天，天法道，道法自然”，第一章中“道可道，非常道；名可名，非常名。”荀子《天论》中“天行有常，不为尧存，不为桀亡。应之以治则吉，应之以乱则凶。”荀子《劝学》中“古之学者为己，今之学者为人”。

进行时间序列分析，首先要掌握数据搜集的渠道和方法。要熟悉传统数据搜集渠道和方法，如查询有关统计年鉴、统计公报、行业分析报告等，又要学会利用Python语言软件等现代数据科学技术，进行网络爬虫搜集相关数据。通过数据搜集，一方面使研究生认识到数据是一种越来越重要的资产，培养其数据质量意识；另一方面要培养研究生的法治意识，学会尊重数据资料的提供方和相关知识产权，尤其是网络爬虫搜集数据时要严格遵守网络爬虫相关标准协议和允许范围，注意数据安全和隐私，不能违规违法。同时，进一步引导研究生将来从业之后，要严格遵守新的《中华人民共和国统计法》要求，充分维护统计工作的权威性、准确性、真实性。

时间序列分析与预测具有科学性与艺术性、可复制与可检验性的特点，科学性和艺术性分别要求培养研究生的科学探索精神、发散思维与创新能力，可复制性和可检验性则要求培养研究生的求真务实的追求和责任担当的意识，指导学生既要理论联系实际又要不断探索新的理论方法。

时间序列模型经历了从线性模型到非线性模型、从单变量模型到多变量模型、从静态模型到动态模型、从固定参数模型到变参数模型的转变过程，体现了事物从量变到质变、人类认识由浅入深、方法由简单到复杂的过程，蕴含着深刻的哲学思想。在时间序列模型和方法发展过程中，统计学家与计量经济学家展现出来了无私奉献、忘我奋斗、永攀高峰的精神。通过对他们成长经历、先进事迹的介绍和上述优秀品质的升华与传导，培养研究生树立远大理想、历史意识和人文关怀，鼓励学生在学习和职业生涯中不断突破创新。

不同的时间序列模型和方法可以处理不同类型的数据，适用于不同的场合。对时间序列模型与方法的优缺点进行比较和总结，提升研究生辩证思维能力和抓住事物主要本质的能力。对时间序列分析课程进行学期总结，向研究生强调相关模型、方法的改进都是螺旋上升的，告诫研究生在专业学习和深造过程中要守得住初心、耐得住寂寞、经得起挫折和诱惑。

2 传统时间序列分析方法中蕴含的课程思政元素

按照时间序列分析方法形成的时代，可以将时间序列方法分为传统时间序列分析和现代时间序列分析。传统时间分析包括时间序列的水平分析、速度分析、因素分解与趋势外推法，均是动态分析，可以引导和培养研究生用动态、发展、联系的观点看问题，在认识世界和改造世界的过程中，坚持探索规律、发现规律、尊重规律和运用规律。搜集改革开放以来中国GDP、人均GDP的有关数据，进行水平分析、速度分析和中外比较，既可以增强教育教学的生动性和实践性，有助于实现学以致用的目标和改进教育教学效果，又可以向学生演绎共和国如歌的岁月和不忘初心、与时俱进的伟大情怀，坚定学生爱党、爱国、爱社会主义的理想信念与四个自信。通过时间序列因素分析方法学习，培养学生注重研究发现事物变化的本质特征与规律，引导学生从人类历史长河的视角来分析和看待问题，强化学生对人类命运共同体的关注和思考，培养学生对长期增长趋势和经济周期的客观和正确认识。

3 现代时间序列分析方法中蕴含的课程思政元素

ARIMA和SARIMA模型是现代时间序列分析的基础，不以经济理论为依据，而是依据变量自身的变化规律，利用外推机制描述时间序列的变化。这两类模型分别针对年度时间序列和季节时间序列数据进行建模分析，可以通过案例导入的方式进行课程思政教学的开展。例如，搜集新中国成立以来中国历年人口总量的数据进行分析和预测，使学生具体地看到近年来中国人口环比增长下降和增速放缓的严峻形势，引导学生充分认识人口增速持续下降和长期保持低生育率对经济社会健康发展带来的不利影响，培养学生正确的人口观、生育观，将人口视为民族复兴的基础要素。搜集和分析改革开放以来中国月度社会消费品零售总额的数据进行分析预测，并通过疫情结束社会消费品零售总额的快速恢复和增长所展现出来的中国居民消费巨大潜力，使学生切实感受构建国内大循环的重要性和可行性，引导学生关注国家的重大发展问题，鼓励学生投身于社会主义建设事业。

建立ARIMA和SARIMA模型时，如果时间序列非平稳，建立模型之前应先通过差分把其变换成平稳的时间序列。而多数宏观经济变量是非平稳的，需要明确非平稳随机过程的类型和通过单位根检验等统计检验方法来确定。通过对非平稳随机过程和单位根检验的学习与训练，让学生认识到非平稳时绝大多数宏观经济变量的常态，但是这也意味着宏观经济的增长或变动空间是无限可能的，鼓励研究生摒弃躺平思维和树立奋斗意识。另外，中国不变价格宏观經济变量为退势平稳过程的可能性远大于名义价格的宏观经济序列，中国的经济增长虽然因为受到各种冲击因素的影响而出现不同程度的偏离趋势的上下波动，但这种偏离是暂时的，从较长时期来看，经济增长总体上沿着确定的均衡增长路径平稳运行，培育研究生的战略思维、定力和宏观视野。

干扰分析主要是研究干扰对时间序列均值的影响大小和方向，通过干扰分析的学习和训练，深化研究生对确定性与随机性、偶然性与必然性的认识和理解，培养研究生以平常心更理性和客观看待经济发展过程中出现的干扰，增强研究生处变不惊和从容自若的能力。

上述模型研究的是单变量问题，协整理论描述的是非平稳经济变量（多变量）之间存在的长期稳定的均衡关系，但是由于各种因素的影响，非平稳经济变量构成的系统并不永远处于均衡状态。尽管外部干扰会使得系统偏离均衡点，但是由于内在均衡机制的存在使系统可以重新恢复均衡状态。协整方程描述变量之间的长期关系，误差修正模型则描述变量之间的短期关系。所以，协整理论既可研究经济问题的静态（长期）特征又可研究其动态（短期）特征。ARIMA模型只能对观测值建模，而状态空间模型则能够同时对观测值和状态过程建模，可以更加灵活和准确地描述时间序列数据的动态变化过程，有时也被称作变参数模型。通过协整理论与误差修正模型以及状态空间模型的学习，既深化研究生对长期分析与短期分析、动态分析方法与静态分析之间区别与联系的认识，又培养研究生长期分析与短期分析相结合、动态分析与静态分析相结合的辩证思维，学会用全面、系统、联系和发展的眼光分析问题。

金融时间序列数据大都具有“尖峰厚尾”、波动集聚性与爆发性等特征。金融时间序列分析模型，既包括ARCH、GARCH等条件异方差模型，也包括门限自回归、平滑转移AR模型、马尔科夫转换模型、非线性状态空间模型等非线性模型。随着金融对外开放和金融科技服务创新的加强，金融资产管理和金融风险防范愈加受到关注和重视，研究生对于金融时间序列分析的学习兴趣和动力更强。同时，高频金融时间序列的分析，融入了当前数据科学领域中随机森林模型、人工神经网络等机器学习方法，从而提高金融时间序列方法的适用性和预测的精度。通过金融时间序列分析的学习，培养研究生坚持问题导向、秉持开放与学习的心态、不畏艰难险阻与勇攀高峰的优良品质，增强研究处理复杂问题的能力，正确认识和处理预测精确性与准确性的辩证关系。此外，对公司股票收益率、人民币汇率等金融时间序列的分析与预测，还会涉及价值判断和情景分析，要培养研究生学会用中国立场和中国理念来看待问题，坚持历史维度与价值维度的统一。例如，对近年来有关医疗企业股票价格的数据，分析疫情结束前后价格和收益变动的特点及其背后的原因，提升学生的辩证思维能力，培养学生树立正确的金钱观、业績观和人生观。

（三）实践环节课程思政中课程思政元素的挖掘

实践环节一般包括课内实践和课外实践。课内实践以案例教学、课堂讨论和辩论为主，案例教学是时间序列分析课程的一大特色和必然要求，一般与课堂教学环节结合起来实施。课外实践则以科研实践和社会实践为主。

1 科研实践环节中蕴含的课程思政元素

科研实践主要包括课程论文、申报科研项目、参加学术交流会议和专题讲座。时间序列分析课程论文要求研究生按照《数量经济与技术经济研究》或者《统计研究》期刊的体例与格式要求，参照《统计研究》期刊等重点选题指引，根据经济运行形势和社会发展需要，结合自身的学术科研能力，选择能填补学术研究不足、具有较强学术价值的选题，搜集数据，遵循充分调研、多方求证和科学总结的原则，撰写一篇正文不少于1万字的学术论文，在课程结束后一到两周内提交，将其作为课程期末考核的一项内容。此外，鼓励和支持研究生积极和深入参与导师申报的科研项目，在导师的带领下参加高水平学术交流会议和学校组织的专题讲座，将其作为课程平时考核的内容，计入平时成绩。

科研实践的开展，一方面可以开阔研究生的学术视野和思维，引导研究生关心国计民生，深刻认识到科学研究要为国家和地方经济社会发展服务的重要性和必要性，培养研究生的学术水平和科研能力；另一方面可以培养研究生恪守学术规范、端正治学态度、尊重科学精神、坚守学术道德与科研诚信，在一定程度上提升研究生自身道德品质。

2 社会实践环节中蕴含的课程思政元素

社会实践主要是鼓励研究生参加市场调查与分析大赛研究生组比赛或者导师组织的专题社会调查，在学院、研究生会或者学生党支部的组织下去当地代表性企业、社区或国家战略示范区产业园区进行参观学习。通过社会实践提高研究生发现问题、思考和分析问题、调查研究与理论联系实际的能力，引导学生向探究式学习与思考模式转变，使研究生切实感受中国特色社会主义发展取得的成就，增强研究生的民族自豪感、自信心与报国之志。社会实践结束后，研究生提交社会实践报告，并进行汇报展示，并将其作为平时成绩的加分项。

四时间序列分析课程思政的开展与实施

（一）以国家级教材为基础，以国外教材为参考，进一步完善讲义

从京东网站的查询结果来看，目前国内学者编著的《时间序列分析》教材有十余部，由北京大学、中国人民大学、中央财经大学、西南财经大学、上海财经大学等高校的国内知名统计学家编著，但是主要针对本科生，专门针对研究生的教材很少。由国外学者编著的英文教材或国内学者翻译为中文的外文教材，也相对有限，主要是由詹姆斯·D·汉密尔顿、乔治·E.P.博克斯、格威利姆·M.詹金斯、罗伯特·H.沙姆韦、艾琳·尼尔森、Ruey S.Tsay、W.S. （William） Wei等编著，适合研究生学习和使用。所以，研究生时间序列分析课程教材，可以优先选择社会认可度高、学术规范性强、由国内知名统计学者编著的教材，以国外学者编著出版的教材为辅助和参考。同时，鉴于当前教材中中国案例缺乏的问题，任课教师要在编写讲义对教材形成有益补充的同时，注重选择新中国成立以来尤其是改革开放以来的中国经济社会发展事迹与成就作为案例，向研究生讲好中国改革开放尤其是推进中国式现代化的伟大历程，向研究生展现真实、立体、全面的中国。

（二）完善课程思政混合式教学平台，进行课前、课中、课后一体化设计

课程思政要借助新媒体新技术，突破传播的时空限制，打造全要素协同发力、融合互补的线上教学体系，为学生及时解答生活和思想上的困惑，使线上教育和线下教学相辅相成、协同发展，增强课程思政的时代感和吸引力[16]。所以，要充分利用超星泛雅、雨课堂等现代教育技术平台，进行课前、课中、课后一体化设计，实施线上线下混合课程思政教学。

在课前，教师将融入和挖掘课程思政元素的任务提前布置给学生。例如：在学习ARIMA模型时，结合2020年中国提出的“双碳”目标，让研究生了解“碳达峰”“碳中和”的含义及其对经济社会发展的影响，同时要求研究生在中国碳核算数据库（CEADs）搜集下载“中国表观碳排放清单1997—2019”数据，了解碳核算原则与方法。

在课中，综合运用视频、图片、统计图表等方式向学生讲解中国碳排放的变动情况与特征，利用ARIMA模型的方法，借助于R语言软件对中国碳排放总量与强度进行预测，对中国碳排放量与减排潜力进行评估。在此基础上，通过小组讨论和专题汇报的形式，发挥学生的主观能动性，启发研究生对二氧化碳当量、中国碳排放量与碳排放强度的影响因素、碳减排对经济社会发展的不同影响和减排的主要措施等问题进行深入思考，正确辨别和区分“黑炭、蓝碳、绿碳”，最后教师进行总结和点评。

在课后，一方面可以给研究生布置相关任务，如搜集整理2020—2021年中国碳排放数据，对2023—2025年中国碳排放量和强度进行预测；另一方面，向研究生推荐相关“双碳”资料进行学习，比如可以通过学习强国、央视频或者B站等平台搜索由中央电视台制作的“透视新科技——《迈向碳中和》”系列视频，让学生学习、体会和思考“碳达峰”“碳中和”的措施、路径及其对中国未来经济社会发展带来的机遇。通过课前、课中、课后的设计和教学，既巩固所学内容与方法，又坚定学生对中国实现“双碳”目标的决心和信心，激励研究生将学习和工作融入到绿色低碳的高质量发展之路中。

（三）基于OBE教学理念，构建多维度课程思政教学评价体系

基于OBE教学理念，将研究生的态度、纪律、观念、意识列入考核内容，从课程设计、教学过程到学习效果，构建多维度课程思政学习效果评价体系，增强研究生对课程思政的理解和认识，培养研究生树立正确的政绩观和价值导向。为此，一方面从德育目标、课程思政融入点、教学方法、教学案例等方面，衡量课程思政的融入程度；另一方面从平时表现（包括课堂出勤、案例分析与讨论、课堂小组汇报与展示）、科研实践与社会实践和期末考试等方面，衡量研究生的学习能力、学业水平与德育状况。秉着适当加大平时考核力度的原则，平时表现成绩、科研实践与社会实践成绩、期末考试成绩分别占比30%、30%和40%，引导研究生正确认识过程与结果的关系，避免功利主义倾向。其中，课堂出勤情况的考核，主要通过出勤率、迟到率、旷课率等指标来反映，主要考察研究生个人的品行、组织纪律性与集体观念，以及对待学业的态度。案例分析与讨论，不但考察研究生对时间序列分析方法的理解、掌握与运用水平，而且考察学生的立场与视野、批判精神、人文情怀与价值判断。课堂小组汇报与展示，既考察研究生的个人探究式学习能力、总结与概括能力、语言表达能力，又考察研究生的态度、团队意识与协作精神。期末考试则考察研究生的道德、诚信、信念与刻苦勤奋精神。

（四）坚持与时俱进的原则，注重课程思政教学的持续改进

课程思政元素的挖掘，既具有科学性，又具有艺术性。要坚持与时俱进的原则，不断更新和完善课程思政元素的资源库。党和国家在不同历史时期的工作重点、方针政策和不同历史时期我国社会所面临的国内外形势等都不同，不同时期所面临且需要借助于课程思政教育解决的突出问题也不同[17]。时间序列分析课程思政元素挖掘时，首先要以党的二十大精神为指引，持续跟踪“中国式现代化”“双碳”“人工智能”等党和国家的中心任务与社会经济领域重大问题。同时，要持续关注和发现统计学、数量经济学专业研究生的专业基础、接受能力、兴趣点，选取当代研究生喜闻乐见且符合课程思政教育目标的教育元素作为课程思政元素。此外，要利用学习通、雨课堂等教育平台，在学期末开展课程思政学情问卷调查和讨论，发现问题，搜集学生的合理化建议，不断改进课程思政教学方法，持续提升。

五结束语

研究生时间序列分析课程思政教学的开展，价值塑造教学目标的设计是基础和总领，课程简介与综述、传统时间序列分析方法和现代时间序列分析方法中课程思政元素的挖掘是重点，科研实践和社会实践环节中课程思政元素的挖掘为辅助和特色。教材与讲义的优化与提升，混合式教学平台的建设与完善，“课前-课中-课后”教学一体化设计的统筹与改进，多维度课程思政教学评价体系的构建与应用，是课程思政教学开展与实施的重要支撑和保障。总之，研究生时间序列分析课程思政教学的开展是一个动态的过程，注重不断创新和持续改进是长期坚持的原则。

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