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    《大數據技術概論》課程思政建設思考與實踐

    2022-05-30 15:43:24張暉張鵬楊學南
    電腦知識與技術 2022年10期
    關鍵詞:工程倫理科學精神工匠精神

    張暉 張鵬 楊學南

    摘要:《大數據技術概論》課程是數據科學與大數據技術專業(yè)的概論性課程,該課程介紹了大數據的發(fā)展歷史、基本概念和基本原理,對培養(yǎng)學生認識專業(yè)、發(fā)掘學生對專業(yè)的興趣起到重要的作用。在該課程中引入課程思政對學生在了解專業(yè)背景的同時提高思想道德素質具有重要意義。從科學精神、愛國主義、工程倫理、工匠精神幾個方面論述在該概論性課程中引入課程思政的方式,以及課程思政的實施途徑,為相關課程的課程思政建設提供參考。

    關鍵詞:數據科學與技術; 課程思政; 工程倫理; 科學精神; 工匠精神

    中圖分類號:G642? ? ? ? 文獻標識碼:A

    文章編號:1009-3044(2022)10-0173-02

    1 引言

    在2016年12月全國高校思想政治工作會議上,習近平總書記指出“高校思想政治工作關系高校培養(yǎng)什么樣的人、如何培養(yǎng)人以及為誰培養(yǎng)人這個根本問題。要堅持把立德樹人作為中心環(huán)節(jié),把思想政治工作貫穿教育教學全過程,實現全程育人、全方位育人,努力開創(chuàng)我國高等教育事業(yè)發(fā)展新局面”。隨著高校思想政治工作的深入開展,與思政課程同向同行,課程思政成為高校思想政治工作的重要一環(huán)[1]。課程思政改革從2014年開始,2014 年上海市委、市政府印發(fā)了《上海市教育改革方案2014-2020年》,將德育納入教育綜合改革重要項目,開始逐步探索從思政課程到課程思政的教育理念的轉變。隨后,課程思政在各類課程中開始實踐應用。教育部在2020年印發(fā)了《高等學校課程思政建設指導綱要》,分類提出了各類課程建設課程思政的思路,全面推進高校課程思政建設。在實施課程思政過程中,各高校都提出了自己的思路和路徑,如理工類大學建設課程思政的路徑[2];根據各類專業(yè)的特點,不同專業(yè)門類的教師提出了特定門類課程思政實施的方式[3-5],結合各自課程的特點,教師們也研究了自己課程與課程思政結合的途徑[6-9]。上述課程思政工作大都結合專業(yè)課考慮課程思政,鮮有在導論型課程中引入課程思政的報道。

    《大數據技術概論》是數據科學與大數據技術專業(yè)的一門通識性課程,通常在第一學期開設,介紹本專業(yè)的基本概念、思想和課程結構,旨在培養(yǎng)學生對專業(yè)的興趣,提高學生對專業(yè)的認識,為學習后續(xù)課程打下基礎。大數據技術始于20世紀80年代,主要用于搜集、存儲和整理各行業(yè)、單位、公司的海量數據,通過對處理后的數據建立數據模型,為用戶提供推薦、識別、分類和控制等數據服務。大數據技術通過從大量的、復雜的、不規(guī)則的數據中獲取有價值的信息和知識,而對這些信息和知識的不當使用,也會造成巨大的安全隱患,需要從業(yè)人員具有較高的道德素質。隨著大數據技術在各行各業(yè)的廣泛應用,我國從2016年開始設置數據科學與大數據技術專業(yè),授予工學、理學學位。這門課是本專業(yè)學生的專業(yè)入門課,在該課程中引入課程思政元素對學生培養(yǎng)專業(yè)認識的同時提高思想素質具有重要作用。

    2 課程思政與課程內容的結合點

    對工科課程來說,課程思政的關鍵是如何將思政元素與課程內容相結合。我們認為,思政元素可以從工程倫理、愛國情懷、科學精神和工匠精神幾個方面來切入《大數據技術概論》課程。

    2.1 工程倫理

    大數據技術的核心是數據,所搜集數據中往往除了無須授權使用的公有數據外,也包含了需要授權的私有數據,以及個人的身份證號、電話號碼等隱私數據,而目前個人隱私數據的買賣和濫用等數據安全問題已經造成了嚴重的社會問題。在進行數據處理時,工程倫理主要從兩方面考慮:一方面需要注重對個人隱私的保護,我國將制訂個人信息保護法對個人信息的泄露和買賣等行為進行界定和處理;另一方面需要注意數據安全,2020年7月,《中華人民共和國數據安全法(草案) 》在中國人大網公開征求意見,其中明確了什么行為是違法行為。課程講授時應明確講授相關的法律條款,在開展數據活動時,必須遵守相關法律、法規(guī)和倫理道德,在采集和處理數據時,必須采取正當、合法的方式,不得故意獲取個人和組織的隱私數據。課堂講授時,從數據安全的法律和倫理需求出發(fā),引入數據安全的概念和防護的主要措施,數據安全要考慮制度體系和技術兩個層面。從技術層面介紹數據從采集、傳輸存儲、使用、共享和銷毀時各個環(huán)節(jié)對安全的要求,在傳輸和存儲時使用加密存儲,數據共享時對數據進行脫敏處理。從個人隱私保護的法律要求和道德倫理需求引入隱私保護的數據挖掘的概念,在進行數據挖掘時從算法層面確保既可以準確地挖掘知識,又可以防止對個人隱私的侵犯。差分隱私通過在查詢結果中增加拉普拉斯分布的噪聲,使得對于差別只有一條記錄的兩個數據集,查詢它們獲得相同值的概率十分接近,從而保護個體的隱私不被發(fā)現。聯邦學習從分布式學習的角度考慮了隱私保護下的用戶隱私和數據安全問題,各用戶的服務器下載模型后對自己的數據進行訓練并加密上載梯度到中心服務器,中心服務器聚合各用戶梯度對模型進行更新,各用戶更新各自模型。通過以上課程思政內容,讓學生既具有數據安全意識和隱私保護意識,也了解可以用什么技術手段保護數據的安全和用戶的隱私。

    2.2 愛國情懷

    大數據是伴隨著計算機技術、通信和存儲技術的發(fā)展而發(fā)展出來的學科,在該領域由于歷史原因,其主要推動者是美國谷歌、亞馬遜等公司,主要的科學成就也是由西方科學家完成。但中國科學家在一些重要方面也取得了世界矚目的研究成果,如在數據加密領域,量子數據加密技術的主要推動者就是中國科技大學的潘建偉教授,他們在“量子號”科學實驗衛(wèi)星上,實現了千公里級量子密鑰分發(fā)。隨著國內科學技術的快速發(fā)展,全球前十大數據技術公司除了美國的公司就是中國的公司,中國的阿里、騰訊等公司都在大數據技術上取得了重要的成果。值得一提的是中國的華為公司在大數據通信上處于國際領先水平,也正因為華為公司在技術上的優(yōu)勢,使得美國感覺到威脅,進而對其進行制裁。通過這些案例說明中國的技術目前整體上雖然不是處于最領先地位,但目前正在急起直追,并已經逼近世界最高水平,以此激發(fā)學生的愛國熱情。

    2.3 科學精神

    作為大學新生,他們對大學充滿憧憬,渴望學習新知識,但由于高中應試教育的特點,習慣于做題和被動接受知識,缺乏探究意識和創(chuàng)新精神??茖W的研究形態(tài)主要有理論推演,實驗驗證和計算仿真,不同的科研形態(tài)對應于各自的科學精神。目前學術界對科學精神有不同的定義,根據課程的特點,在本課程中主要培養(yǎng)實證精神、批判精神、創(chuàng)新精神。數據科學作為一門新興的獨立科學門類,既遵守傳統實驗科學的規(guī)范,如統計檢驗、實驗可重復性,也具有理論科學的獨創(chuàng)性特點。以大數據分析中的神經網絡理論來說明科學發(fā)展的過程,該理論的初級版本—感知器在20世紀50年代就已提出,并在很多領域取得了不錯的成果。20世紀60年代,著名學者明斯基指出感知器無法處理非線性問題,連簡單的異或問題也不能解決,導致神經網絡的研究陷入低谷。20世紀80年代,由于反向傳播算法等一系列非線性算法的提出,解決了非線性空間中函數的任意逼近問題,使得神經網絡研究迎來了新的春天。人們在使用中又發(fā)現反向傳播神經網絡存在著泛化問題,對于小樣本數據效果不好。20世紀90年代統計機器學習理論的提出及根據統計學習理論設計的支持向量機取代了反向傳播網絡的地位。反向傳播網絡的提出者Hinton和他的學生們沒有放棄,提出了深度學習網絡,又一次掀起了神經網絡的研究熱潮。以上神經網絡的發(fā)展歷程說明科學研究是曲折的,螺旋式上升的過程,不是一蹴而就,一次就能夠提出一個完整的理論解決存在問題,而是隨著時代的需求,逐步發(fā)展,一步一步探究技術發(fā)展的邊界。在這個過程中,實驗驗證是驅動科學理論發(fā)展的最主要力量,人們發(fā)展了嚴格的統計方法來比較不同算法的優(yōu)缺點,從而了解不同算法的局限性,在實驗效果不夠理想時,又提出新的理論和算法提高性能。

    2.4 工匠精神

    李克強在2016年政府工作報告中提出“要鼓勵企業(yè)開展個性化定制、柔性化生產,培育精益求精的工匠精神”,此后工匠精神成為中國制造的核心精神內涵被廣為宣傳。工匠精神就是在工作過程中專注于所做的事情,對所做的事情追求極致,一步一步把事情做好。中國歷史上就有工匠精神的傳統,如春秋時期的魯班發(fā)明了鋸、曲尺、墨斗等建筑工具,并設計制造了云梯;《列子》中記載的偃師發(fā)明了歌舞機器人。但隨著儒家學說占據統治地位,按“士農工商”的社會等級,工匠處于較低的社會等級,阻礙了中國工藝的快速發(fā)展。數據科學與大數據技術既是科學,更是技術,涉及大量的工程內涵,要求學生在學習過程中培養(yǎng)一絲不茍,認真專注的精神。通過講述實驗對比來介紹工匠精神,數據科學在進行實驗對比時,首先要確定數據集,這些數據集一般要求能夠方便在互聯網獲取,以便于其他學者進行比較,再確定評測指標,對這些數據集通過與其他算法獲得有統計意義的指標進步才能說明所提出算法的有效性。

    3 課程思政實施方式與途徑

    3.1 通過案例討論提高學生認識

    如果在介紹課程思政內容時,只是介紹概念定義,學生不容易理解。我們設計了一些貼近生活的大數據思政案例,如在講授數據挖掘方法時,介紹經典的“啤酒與尿布”案例。人們提出了關聯規(guī)則分析算法發(fā)現在超市中啤酒和尿布這兩類看似完全無關的產品存在相關性,當人們把這兩種商品捆綁銷售時,銷售量得到了提升。通過這個案例的討論可以認識到看似不相關的事物可能存在相關性,只要在科學精神的指引下以工匠精神通過嚴格的步驟得到新的發(fā)現才能驗證新事物的正確與否。

    3.2 通過典型人物塑造學生人格

    數據科學中的很多做出突出貢獻的人物都具有很強的創(chuàng)新意識和頑強的毅力。深度神經網絡之父Hinton出生于英國一個中產家庭,在大學學習的實驗心理學,并在畢業(yè)后做了一年木匠。他于1988年提出反向傳播算法,掀起了神經網絡研究的一個高潮,但在20世紀90年代末期被支持向量機的熱潮完全掩蓋。但他沒有隨波逐流,而是繼續(xù)潛心研究,于2006年提出受限玻爾茲曼機,演奏了深度學習的序幕,并推動了整個神經網絡技術的發(fā)展。他的經歷告訴我們做研究不能只是追熱點,而應該獨立思考,堅持自己獨立的方向。華人數據挖掘第一人韓家煒教授由于受文革的影響只能從鄭州大學以工農兵學員的身份畢業(yè),1978年高考考入中科院讀研究生,一年后赴美留學,他和他的學生裴健做的頻繁模式關聯挖掘算法是數據挖掘中使用最多的算法之一,并培養(yǎng)出大量優(yōu)秀的華人青年學者。這些學者的成長經歷告訴我們,即使在青年時期遇到一些挫折甚至走了一些彎路,只要持續(xù)努力,都可以彌補前期經歷的不足。

    4 結論

    課程思政對提升高校學生的思想素質,錘煉學生思想品德具有重要作用。在實施課程思政過程中,重要的是根據課程特點設計課程思政的引入點和實施課程思政的方式。根據“大數據概論”課程的特點,本文設計了多種課程思政的引入方式和實施途徑,實施效果表明,課程思政的實施在講述課程內容的同時激發(fā)了學生的學習興趣,學生自然地接受了課程思政的引導。

    參考文獻:

    [1] 王秋怡.推進課程思政 落實立德樹人根本任務[J].中國高等教育,2021(2):37-38.

    [2] 董小龍,王若斯. 理工類大學課程思政建設的路徑研究[J]. 中國高等教育, 2021(7):25-27.

    [3] 那俊,李丹程.課程思政在計算機類課程中的探索與實踐[J].中國大學教學,2021(3):48-51.

    [4] 朱巧蓮.準確把握專業(yè)技能課課程思政的特點和規(guī)律[J].中國高等教育,2021(1):49-50.

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    [6] 孫秋野,黃雨佳,高嘉文.工科專業(yè)課課程思政建設方案:以《電力系統分析》課程為例[J].中國電機工程學報,2021,41(2):475-486.

    [7] 柳秋華.《新聞學概論》的課程思政實踐探索[J].采寫編,2021(4):153-154.

    [8] 劉艷霞.《食品工程原理》課程思政探索與應用[J].現代農業(yè)研究,2021,27(5):50-51.

    [9] 袁圓陽,聶紅.課程思政融入本科免疫學教學的思考和探索[J].中國免疫學雜志,2021,37(1):98-100.

    【通聯編輯:王力】

    收稿日期:2021-06-10

    基金項目:西南科技大學本科教育教學改革與研究項目資助(19xn0035)

    作者簡介:張暉(1972—) ,男,安徽宿松人,教授,博士,主要研究方向為大數據技術;張鵬,講師,博士;楊學南,教授,碩士。

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