求知欲好奇心，这是人的永恒的，不可改变的特性。

——苏霍姆林斯基

一、课程背景介绍

 如今我们生活在一个信息层峦叠嶂的时代。信息如同树林、铁矿、石油一样是不可或缺的经济资源。我们要不断地去挖掘、维护和珍视这些资源，并创造出它的经济价值、造福社会，这就是数据科学的使命。《数据科学导论》是为数据科学与大数据技术专业学生开设的一门学科平台课程，也是同学们进入本专业开启的第一门专业课程。《数据科学导论》从理解数据和社会的关系作为起点，带领学生便览数据在各个行业的技术创新和产业升级。洞悉数据给民生工程和社会安定、和谐、积极发展带来的价值。此外，本门课程将带领学生便览数据科学的业务流程，将过往学习到的思维方法融入到数据中，培养懂数据、知数据、用数据的思维意识。最后，本门课程开展了一系列的技术操作实验，带领学生观察数据科学的业务流程，包括数据库、编程、云计算、可视化、数据模型、报告撰写等，为未来每个学期深入学习数据科学各项业务做好准备。

二、痛点分析

  2010年，西安欧亚学院在第三次教学工作会议，围绕质量内涵主题中强调长期坚持国际化、应用型和新体验的质量战略。将在地国际化教育作为核心思想。在地国际化是将国内的教育框架融通国际教育理念的一种形式。《数据科学导论》积极试探将国际教育融通本土教育模式，将正式和非正式课堂学习融通跨文化交流的元素，这是本门课程试图解决的第一个痛点问题。《数据科学导论》作为开启大一学生视野的课程，知识学习的多样性和互动性是引导学生建立学习兴趣、构建数据意识和开拓行业视野的核心。在知识传递的课堂教学模式中，引入游戏化场景教学，让学生学习知识的同时可以与数据技术进行互动是本门课程试图解决的第二个痛点问题。数据的世界缤纷多彩，技术迭代和升级给人们的生活带来了便捷。但是技术也会带来伦理道德问题。例如数据可视化直观地传递信息，但是错误的视觉引导会改变公众对某些事情的看法，左右舆论的同时，虚假的数据信息也会带来错误的引导。《数据科学导论》在传授知识的同时，也要帮助学生构建正确的职业价值观。这是本门课程试图解决的第三个痛点问题。

三、教学案例实践

3.1 CLIL教育模型实践

融通是《数据科学导论》践行在地国际化教育的核心。授课团队采用CLIL（内容和语言整合）教育模型，将英语学习和专业学习融合在一起。CLIL 引导学生深入地理解学科知识的英语表达的同时，掌握学科知识，了解更多国内外的前沿内容，同时还可以提高社交和批判性思维能力。本门课程的做法是将《数据科学导论》和《大学英语》进行联动。前者注重知识学习和开阔视野，后者更注重语言学习和应用。以数据可视化课程为例。在《数据科学导论》的课程中，老师将数据可视化的前沿知识内容和案例资料引入到课程中，并带领学生学习知识，总结专业知识中的核心词汇和表达方式。面对一些较复杂英文表达，学生可以全文翻译。学生将重点放在学习知识上而非英语学习。在《大学英语》的课程中，授课老师将引导学生展开英语学习，将导论课中的一些英语词组、短文应用到英语教学中。并且老师还开展了一系列的活动，比如用英语向外教解释数据科学的概念、数据可视化的分析方法等等，强化学生的语言思维能力。总的来说，本门课程将融通作为关键词，将国际教育和本土教育进行融合，学习知识、拓展视野的同时，加强语言应用能力和参与度。让英语学习和专业学习有机结合在一起。

3.2 游戏化教学实践

游戏化教学是一种将游戏元素和设计原则应用于教育过程中的方法。本门课程的一个痛点是如何让学生接触到真实的技术，体验数据科学的操作流程。如果使用正式的大数据软件，学生的学习成本太高；如果只使用演示法和案例教学，课堂又很枯燥。本门课程使用Brilliant学习平台作为课堂互动的载体。这款应用采用游戏化的方式让学生可以真实的操作数据。例如在学习数据可视化的时候，学生可以在线互动绘图，查看图表的变化过程。在思政教育方面，也会通过游戏化的场景，让学生辨识虚假的数据和错误的视觉引导。同时Brilliant学习平台作为翻转课堂的学习工具，学生随时随地都可以开启学习，并且进行互动，让课程学习变得更有趣。

3.3 课程思政育人思考和实践

 《数据科学导论》通过案例分析和讨论，引导学生了解数据科学的伦理道德、社会责任等方面的内容，培养学生的社会责任感和创新意识。作为大一的学生，他们的认知可塑性强。本门课程结合学科前沿和热点问题，激发学生对数据科学伦理道德问题的反思。另外，本门课程在课后开展数据道德宣言，让学生撰写学习心得，并且写一段感想和宣言，并牢记自己的职业使命。

四、总结

 总的来讲，本门课程在国际教育进行了积极试探，将游戏化教学融入到课程互动中。在思政教育方面，通过行业案例和课后活动，引导学生建立数据思维的认知和责任意识。《数据科学导论》将在国际化教育、创新教学方法和思政教育的融通道路上持续精进。