数字经济背景下高校大数据与会计专业课程思政建设研究

在数字经济背景下,企业正面临着数字化转型,大数据与会计专业课程思政建设也需与时俱进。伴随新质生产力的发展,企业对财会人才的需求逐渐由核算向管理型转变,企业对财会人才的综合素养,也提出了更高的要求。本文将针对目前高校大数据与会计专业课程思政建设中存在的对课程思政的认识与重视不够、思政元素挖掘与建设不深、思政元素融入与实践性不强等问题,提出以立德树人为根本任务,构建“一模式、三聚焦、三协同”的“一三三”思政育人体系,并探讨对应的建设保障机制,以期更好地推进数字经济背景下大数据与会计专业课程思政建设与发展。

基于华为MRS平台的大数据实践课程探索

针对大数据实践教学中存在的大数据集群环境搭建、环境管理、组件兼容与硬件维护等教学难题,以华为MRS大数据平台为实践教学平台进行课程探索。论述了MRS大数据平台教学的优势,提出了“学、练、践、思”的改革思路,即理论教学、实验教学、综合实践、课程评价,并从知识体系、实验教学、综合实践任务、课程考核方式等方面介绍了教学改革的实施过程。该课程已在华为“智能基座”产教融合协同育人基地开展示范教学,有效提高了学生在大数据技术方面的自主研发能力与创新思维能力。

大思政格局下的艺术设计学课程思政教学实践体系探究——以设计学概论课程为例

艺术设计学课程思政教学的目的是将思政元素融入专业课教学实践中,为艺术设计学课程进行“思政赋能”,其本质是用社会主义核心价值观铸魂育人,提升学生的道德情操与职业素养,培养服务社会主义现代化建设的设计人才。因此,必须牢牢把握艺术设计学专业基础课程思政教学目标,构建“思政目标+方法路径+全过程式”的教学体系、项目驱动全过程式艺术设计思政教学模式和“全过程、多维度”课程思政考核体系,以实现提质增效的目标。

大概念统摄下体育与健康课程大单元教学的内涵价值、现存问题及纾解路径

大概念统摄下体育与健康课程大单元教学是指以体育与健康学科大概念为单元统摄中心,以“学、练、赛、评”为单元组织核心,实现学生体育与健康学科知识与技能的深度习练与高通路迁移,旨在提升学生解决真实、复杂运动情境问题的能力及体育与健康课程核心素养的单元学习活动。基于新挑战、新任务、新需求,大概念统摄下体育与健康课程大单元教学有利于帮助学生掌握结构化的体育与健康学科知识与技能,并促成体育与健康学科知识与技能的高通路迁移及跨学科融合。针对体育与健康课程大单元教学实践中概念层次刻画不清、概念凝练过于精细、概念地图绘制不全、概念反馈环节不足等问题,应从厘清大概念、提取大概念、落实大概念、检验大概念等环节着手,把握好单元学习目标的关联性与进阶性,处理好单元学习任务的概括性与具体性,整合好单元学习内容的结构化与整体性,确保好单元学习评价的及时性与连续性。

思政背景下交通大数据技术及应用课程设计探讨

系统分析高校交通大数据技术及应用课程在思政教育过程中存在的问题,提出交通大数据技术及应用课程的理论知识内容和发展方向,给出思政教育与专业知识相融合的教学模式。以数据安全、国家安全、软件国产化、社会大事件和芯片“卡脖子”等为例,激发学生的学习兴趣,调动学生的学习积极性,实现与思政教育的深度融合。

融入大概念和单元整体设计理念的信息科技教材设计与开发

信息科技课程作为义务教育阶段独立开设的新科目,开发符合课程标准要求的教材是信息科技教育落地实施的重要保障。《义务教育信息科技课程标准(2022年版)》确立了学科核心素养导向的四大课程目标和串联课程内容的六条逻辑主线,在教材设计与开发中融入大概念和单元整体设计理念,可以为素养导向的学科教学以及螺旋式上升的课程实践提供教学依据和资源支持。浙教版《信息科技》教材的开发采用基于设计的研究方法:首先,运用自上而下与自下而上相结合的方法,基于义教信息科技课标的六条逻辑主线梳理得到24个学科大概念;而后,通过确定“核心大概念”和“相关大概念”的方式实现学科大概念落地,并采用单元整体设计、明确学习目标、确定评价办法、规划教学过程等步骤完成教材开发。在今后信息科技课程的教学实践中,应当注重围绕新课标和新教材开展针对性培训和教研活动,积极研发辅助信息科技课程教学的资源和工具,促进一线教师更多参与教学内容的迭代和优化。

融入PBL-IECT理念的大数据类专业课程重构研究

由于大数据类专业课程建设历程较短,实践教学案例少、可借鉴的教学经验不足等原因,课程教学仍然采用以传统理论讲授为主、上机实践为辅的教学模式。传统教学在知识更新、与行业实际接轨等方面很难取得令人满意的教学效果。通过对大数据类专业课程知识跨度大、内容更新快、实践性要求高、技术性强等特征进行分析,提出融入“PBL-IECT(项目驱动-专家协同)”理念的教学模式对大数据类专业课程进行重构,设计出以“项目驱动(PBL)”优化课程内容、以“专家协同(IECT)”优化教学模式的课程框架,以“数据采集与清洗”课程为例经过多轮教学实验发现,该模式对于激发学生的开创力、提升学生解决实际问题的能力效果明显。

基于OBE理念高职大数据技术专业课程体系构建探析

目前多数高职院校沿用传统的学科导向模式构建课程体系,在课程设置、教学方法、课程资源、人才市场需求等方面均面临一些问题与挑战。而成果导向(OBE)模式以学生为中心,注重学生的学习成果,在课程体系构建中有重要的作用。本研究在OBE理念指导下针对高职大数据技术专业,探索课程体系构建策略与实施路径,并给出课程相关指标体系构建方法。研究表明,OBE理念指导构建高职院校大数据技术专业课程体系是可行的,对提升大数据技术人才培养质量是有帮助的,为高职院校大数据技术专业课程体系构建和人才培养提供实践指导。

大数据应用技术课程本研一体化教学体系建设

大数据应用技术课程对于数据科学的研究和发展、数据科学学科的建设、培育新型数据人才具有重要意义。本研一体化教学有助于提高本研学生的学习效率和创新能力,增强课程体系的延续性和实践性,重视学科交叉融合发展。从教学大纲修订、教学管理模式改革、教学评价方式三个方面探讨本研一体化教学体系建设的重点问题,全面阐述大数据应用技术课程本研一体化教学改革的路径选择和实践,致力于培养学生长期内驱力和创新能力,为国家和社会发展培育高质量数据人才。

基于大数据分析课、赛衔接的课程体系结构优化研究——以ERP沙盘相关课、赛衔接的经管类课程体系为例

课程体系建设作为培养人才素质与专业能力的核心环节,其整体结构优化急需多元化评价体系改革,尤其弥补大数据相关客观评价。本文以某高校ERP沙盘衔接的相关竞赛成绩和经管类课程成绩(含个人成绩和竞赛团队成绩)为线索,通过依托决策树算法和随机森林算法的大数据挖掘分析方法,探明经管类课程对竞赛成绩的影响,并结合专业教学大纲变革展开相关经管类课程体系的结构优化分析。研究结果既为经管类课程体系结构优化提供建议,又为宏观层次的课程体系结构优化提供立足大数据客观分析的优化范例,一种衔接更多形成性评价的范例。

大数据时代高职院校会计专业“1+X”课证融合实施路径研究

“1+X”证书制度是提高人才培养质量的重要举措,开启了职业院校人才培养新模式。随着大数据、云计算等人工智能新技术在会计领域的推广应用,企业对财会人员的职业素养提出了更高的要求。高职院校可以从改革专业人才培养模式、构建课证融通的课程体系、建设高水平职业技能教师团队和推进校企深度合作等方面探索会计专业高质量发展和人才培养新路径。

基于大概念提升初中历史学科核心素养

大概念通过整体性、结构化、先行总结等方式有效提升学生历史学科核心素养。历史课堂引入大概念教学,教师需要紧扣课程标准,与大单元教学相结合,并适时创新教学形式与方法,注重各概念间的逻辑联系。

数据库原理课程教学模式探析

随着大数据时代的到来,“数据库原理”课程对于学生掌握数据理论和技术的重要作用更加凸显。将课程思政融入“数据库原理”的课程教学,通过课程目标、课程内容、课程设计、教学模式等环节在教学实践中全面渗入课程思政元素,充分发挥课程所承载的育人功能,同时将项目驱动教学法引入教学模式中,旨在更好地激发学生自主学习、自主探究的兴趣和能力,提升分析问题、解决问题的能力,加强团队合作精神,从而为培养既有报国之志又有专业实力的高素质人才提供强有力的基础保障。

竞赛驱动下的Spark大数据技术与应用课程教学改革探索

随着大数据技术的快速发展,Spark作为分布式大数据处理框架,已成为企业数据分析和处理的重要工具。竞赛驱动下的Spark大数据技术与应用课程教学改革,旨在通过竞赛项目牵引,促进学生理论学习与实践操作的深度融合,不仅能够激发学生的学习兴趣和积极性,还能促进学生实践能力和创新能力的提升。因而研究竞赛驱动下的Spark大数据技术与应用课程教学改革有重要的意义。对此,课程改革主要围绕教学组织形式、教学方法和评价方式三个方面展开。在教学组织形式上,采用“学生为主体、竞赛为引导”的教学模式,鼓励学生组队参与实际项目;在教学方法上,引入行业企业项目,在实践操作中提升学生的学习效果;在评价方式上,实施竞赛成果为核心的多元化的评价体系,以期提升学生的综合能力和实践能力。

大观念构建下的语言技能类课程思政教学探讨

课程思政建设的不断深入促使高校各专业积极探索更有效的教学方法。外语专业课程思政建设亦不断探索体系建设的有效路径和不同类别课程思政教学的最佳融入方式。根据外语专业人才培养要求与外语课程教学特点,英语专业技能类课程思政教学采用大观念驱动、理解为先的教学设计更能促进理解性学习的生成和思政概念由点及面的深入认识。通过构建大观念框架、丰富教学目标内涵、反向教学设计等步骤,技能类课程真正落实学生专业技能与思想认识的同步提升。

跨学科项目化学习中大概念建构策略:内涵价值、系统模型与实践案例

在素养导向的全学科育人时代背景下,跨学科项目化学习已成为基础教育课程教学改革的重要途径。将大概念建构作为其逻辑起点,可以有效弥补当前跨学科项目化学习存在的“驱动问题浅表化、活动内容拼盘化、组织流程松散化”等实践困境。但已有研究缺乏对教师教学观念重构和大概念体系生成等方法论支持。该研究基于系统设计观,在厘清跨学科项目化学习中大概念建构的内涵价值和生成逻辑基础上,以追求理解(UbD)的逆向教学设计为底层理念,以“表层学习—深度学习—迁移学习”为内在机制,遵循“准备→建构→应用→反思”的大概念建构思路,建立了包含观念层、原则层、认知层、设计层、策略层的五层次立体理论框架(“CPCD-S”模型),生成了兼具全程性和灵活性的具体策略,并结合实践案例对其进行了应用阐述,以期贯通理论与实践的双向路径,为教师开展基于大概念的跨学科项目化学习提供系统性方法路径,为课程教学改革的纵深发展提供助力。

“大观念”教学何以可能:基础性问题澄清

大观念有力量也有局限。依循“元研究”的理路可以发现,当前“大观念”研究的基本框架主要前置于外显层面,聚焦讨论大观念的内涵、价值与如何实施,其背后存在的一系列规律性假设还有待澄清,主要表现为目标层面的价值预设、内容层面的知识论假设,以及实施层面的方法论指向。与其基本假设相勾连,大观念教学面临三重现实挑战,主要体现为目标依赖性、内容依赖性和情境依赖性。因此,大观念并不是万能的,要自觉树立综合、辩证地看待课程改革热点问题的意识。

基于教育大数据的职业教育个性化自适应教学研究——以“C语言程序设计”课程为例

随着职业教育高质量发展需求的日益增长以及信息技术在教学中的广泛应用,个性化自适应教学模式成为教育界的研究热点。为了解决“C语言程序设计”课程传统教学模式中存在的教学内容陈旧、教学目标不精准、教学内容及评价手段单一等问题,需要应用教育大数据理念和方法构建个性化教学模式。为此,设计了具有四层结构的个性化自适应学习服务体系,分析了每一层的关键技术,并介绍了该体系在“C语言程序设计”课程中的应用情况,其中重点聚焦课程思政个性化教学方面的应用;实现了课程教学目标的科学设置、资源的精准推送和教学效果的全面评估,为同类课程的个性化教学改革提供了路径和方法指导。

大数据背景下园林植物识别与应用课程教学改革研究

随着互联网与大数据技术的飞速发展,教育理念由封闭走向开放。这一变革为高职院校的课程教学与人才培养提供了新的机遇和挑战。在大数据背景下,教育教学方式与人才培养模式都亟需顺应时代发展需求而进行改革和创新。本文以园林植物识别与应用课程为例,基于大数据应用,反思现有教学中存在的问题,并思考课程的教学改革与实践的新路径,通过分析大数据在教育教学中的应用,可以帮助教师提升教学效果,实现教学创新,进而在培养高质量的创新应用型人才方面发挥更积极的作用。

数学课程标准中的“大数据”:内容呈现、要点聚焦与实施建议

为了适应大数据时代,数学课程标准进行了相应的修订.通过整理《普通高中数学课程标准(2017年版2020年修订)》和《义务教育数学课程标准(2022年版)》中呈现出的“大数据”内容,发现相关内容主要聚焦在课程性质、发展要求、知识关联、教学资源、信息技术5个要点上.结合数学课程标准中的“大数据”聚焦点,对中国数学课程建设提出4点建议:加强师生对“大数据”的两类价值认知;重点关注中学阶段的两个“大数据”关联点教学;为“大数据”课程实施做好3类资源服务;利用大数据手段升级教学活动与教师培训.