学科平台课程是专业人才培养的核心支撑，对于构建学生系统的知识体系、培养关键能力意义重大。为推动学科平台课程的高质量建设，学院于 3 月 26 日下午开展了学科平台课立项评审工作。此次参与评审的《统计学》、《Python程序设计》、《数据可视化》、《多元统计分析》四门核心课程，由各课程负责人带领团队，历经三个月的深入调研与精心筹备。各团队从行业需求分析入手，优化课程体系设计，创新教学方法，最终形成科学严谨的申报方案和建设规划，为打造高水平学科平台课程奠定了坚实基础。此次评审标志着学院在课程体系改革与教学质量提升方面迈出关键一步，未来将持续深化课程建设，助力培养理论基础扎实、实践能力突出的数据科学人才。

在课程论证过程中，课程团队紧扣“以雇主为导向、以学生为中心”的教育理念，分析课程现状，明确建设目标，制定建设措施。这四门课程的改革亮点主要集中在以下两个方面：

1.课程体系创新

《统计学》将课程思政融入教学模式，借助真实案例串联各专业知识点，致力于提升学生的综合素质。课程内容不局限于理论传授，更注重培养学生的批判性思维与问题解决能力。教师引导学生深入剖析案例，鼓励学生从多个角度思考问题，让学生在实践中领悟统计学的深层内涵。

《Python 程序设计》构建了“递进式项目池”实践体系，引入企业真实开发场景，以此增强学生的实战能力。该课程设计模拟真实工作环境，让学生在项目实践中学习编程技能。

《多元统计分析》开发了“行业案例库”，涵盖金融、经济、电商等典型应用场景，拓宽学生的视野。课程通过分析不同行业的实际数据，让学生理解多元统计分析在解决实际问题中的应用价值。案例库中的每个案例都经过精心筛选，确保能覆盖多元统计分析的核心概念和方法。

《数据可视化》创新采用“作品导向”的考核方式，建立校企联合评价机制，激发学生的创新精神。该课程鼓励学生将数据可视化技术应用于实际问题的解决，通过创作具有实际意义的可视化作品展示学习成果。校企联合评价机制保证评价标准的客观性和实用性，同时激发学生的创新意识和实践能力。

2. 培养模式创新突破

双导师制度实施：在深化产教融合的背景下，各课程团队全面推进校企双导师协同育人机制。通过聘请行业专家与校内教师组成联合导师团队，实现理论教学与产业实践的有机融合，构建"产学研用"一体化的培养模式，显著提升学生的专业应用能力和职业素养。

项目式学习全覆盖：各课程团队秉持“以雇主为导向，以学生为中心”的理念，将传统课堂讲授与实际项目相结合，让学生在解决实际问题过程中学习和成长，提高学生主动性和参与度。

能力本位评价创新：课程团队着力构建以能力发展为核心的新型评价体系。打破传统单一考核方式，建立多元化的过程性评价机制，重点关注学生的实践创新能力、团队协作能力等职业核心素养的发展，形成持续改进的良性循环。

数字化教学资源库构建：课程建设规划高度重视数字化教学资源的开发与应用，通过系统性地建设电子图书库、在线开放课程、精品教学视频和虚拟仿真实验等多元化的数字资源，构建完善的数字化学习平台。这些优质数字资源将有效突破传统课堂教学的时空限制，为学生提供灵活自主的学习途径，同时通过多样化的呈现形式显著提升学习体验，全面拓展学生的知识视野和学习维度。

经过三个月的深入调研和方案论证，四门平台课程已完成：

行业需求分析报告

课程能力矩阵设计

建设规划具体方案

校企合作资源对接

在此过程中，课程团队与多家企业紧密合作，确保课程内容与行业需求同步。同时，通过深度合作，为学生提供丰富实习和就业机会。

课程委员会评审专家从前期调研、建设目标、特色创新、规划方案等多个维度，对各门课程进行全面评价。专家们一致认为，此次平台课改革在 “产教深度融合、跨专业能力培养、数字化教学创新” 等方面具有示范意义，将显著提升学生的：

√ 数据思维与技能

√ 跨领域解决问题能力

√ 行业适应性与发展潜力

学科平台课程建设是人才培养关键环节。学院将汇聚优质资源，打造高水平课程体系，以扎实学科基础赋能新时代数据科学人才——助力学生“懂数据、会分析、能决策”，在数字浪潮中勇立潮头！