摘要：随着大数据技术的快速发展，数据分析能力已成为数据科学与大数据技术专业学生的核心技能之一。然而，传统的《数据分析基础》课程教学模式存在诸多问题，如过分强调理论知识、缺乏实际应用导向、学生兴趣不高等。针对这些问题，本文提出了一种基于问题导向与渐进式教学的新型教学模式。通过在理论课堂中引入问题导向教学，激发学生的学习兴趣；在实验案例教学中采用渐进式教学，逐步提升学生的实践能力。经过多个学期的教学实践，学生的数据分析理论能力和实践动手能力得到了显著提升，教学效果显著。本文详细阐述了该教学模式的设计与实施过程，并提供了实证支持。

关键词：问题导向；渐进式教学；数据分析基础；教学模式探讨

中图分类号：G434 文献标识码：A

1. 引言

随着大数据时代的到来，数据分析已成为各行各业的核心技能之一。数据科学与大数据技术专业的学生不仅需要掌握扎实的理论知识，还需具备较强的实践能力，能够运用数据分析工具解决实际问题。然而，传统的《数据分析基础》课程教学模式存在诸多问题，如教学内容与实际应用脱节、学生兴趣不高、实践能力培养不足等。这些问题严重影响了学生的学习效果和未来的职业发展。

1974年，麦克马斯特大学医学院的Howard Barrows提出了“基于问题的学习”（Problem-Based Learning， PBL），这一教学模式通过让学生解决实际问题来学习知识，极大地提升了学生的学习兴趣和实践能力。近年来，问题导向教学模式逐渐被引入到计算机科学和数据科学的教学中，并取得了显著成效。与此同时，渐进式教学模式也在实验教学中得到了广泛应用，通过从简单到复杂、从基础到综合的学习过程，帮助学生逐步掌握知识和技能。

本文结合问题导向与渐进式教学的优势，提出了一种新型的《数据分析基础》课程教学模式，旨在通过实际问题情境激发学生的学习兴趣，提升其数据分析能力和解决实际问题的能力。

2. 传统教学模式的痛点分析

2.1 缺乏实际应用导向

传统的《数据分析基础》课程教学往往过分强调理论知识，忽视了数据分析在实际问题中的应用。学生在课堂上学习到的理论知识难以与实际工作场景相结合，导致他们在面对实际问题时往往无从下手。

2.2 工具和技术滞后

随着科技的不断发展，新兴的数据分析工具和技术层出不穷。然而，传统课程往往未能及时引入这些最新的工具和技术，导致学生在课程学习过程中无法掌握行业前沿技能，难以适应未来的职业需求。

2.3 学生兴趣不高

由于课程内容枯燥乏味，缺乏实际应用和先进工具的引导，学生对传统《数据分析基础》课程的学习兴趣普遍不高。许多学生认为课程内容与他们的职业发展无关，导致学习动力不足。

2.4 评价体系单一

传统课程往往只注重理论知识的考核，忽视了学生在实际应用中的能力和表现。这种单一的评价体系无法全面反映学生的学习效果，也难以激励学生提升实践能力。

3. 基于问题导向的理论课堂教学模式设计

3.1 问题导向教学模式的核心思想

问题导向教学模式的核心思想是通过引入实际问题情境，激发学生的学习兴趣，培养其分析和解决问题的能力。在《数据分析基础》课程中，问题导向教学模式可以帮助学生将理论知识与实际应用相结合，提升其数据分析能力。

3.2 问题导向教学模式的设计与实施

以聚类算法的90分钟理论教学为例，问题导向教学模式的设计与实施过程如下：

问题提出：通过引入真实场景或问题，激发学生的兴趣。例如，如何对18种花卉进行聚类？如何评估分类结果的可信度？

聚类应用：介绍聚类算法在实际中的应用，如网页搜索结果聚类、客户细分等。

教学过程：通过教学内容、能力培养和课程思政三个方面展开。教学内容上，深入讲解聚类算法的原理和应用；能力培养上，强调学生的分析和解决问题的能力；课程思政上，引导学生关注数据隐私和伦理问题。

教学方法：采用线下问题驱动和线上辅助教学相结合的方式，通过小组讨论、案例分析等形式，让学生积极参与到问题解决过程中。

教学反思：对教学过程进行总结和反思，回顾学习目标是否达成，讨论实际案例是否帮助学生理解和应用聚类算法。

通过这种问题导向的教学模式，学生能够在解决实际问题的过程中掌握数据分析的理论知识和应用技能。

4. 基于渐进式的实验案例教学模式设计

4.1 渐进式教学模式的核心思想

渐进式教学模式强调从简单到复杂、从基础到综合的学习过程，能够有效激发学生的学习兴趣，培养其独立思考和问题解决能力。在实验案例教学中，渐进式教学模式能够帮助学生逐步掌握数据分析的技能。

4.2 渐进式教学模式的设计与实施

以“实验 XXX数据探索性分析”为例，渐进式教学模式的设计与实施过程如下：

实验发布：在实验课上发布实验目的、内容和流程。实验目的是帮助学生理解和应用数据探索性分析，实验内容包括数据特征分析、聚类建模等。

学生独立探索：学生根据实验流程自行撰写代码，完成实验任务。这一阶段是学生独立思考和探索的过程，通过解决实际问题，学生能够深入理解所学内容。

代码对比与讨论：老师发布准备好的代码，学生将自己的代码与老师的代码进行对比，发现问题并进行讨论。通过与他人的交流，学生能够提升编程能力和数据分析能力。

教师讲解与反馈：老师对实验中的关键代码进行讲解，并对学生的代码进行评价和反馈，指导学生如何改进和优化代码。

通过这种渐进式的教学模式，学生能够在实践中逐步掌握数据分析的技能，并提升独立解决问题的能力。

5. 教学效果评价与反馈

通过多学期的教学实践，学生对这种基于问题导向与渐进式教学的模式给予了高度评价。学生普遍认为课程内容有趣且实用，能够帮助他们掌握数据分析的基础知识和实际应用技能。通过学生对课程的评价，学生认为课程形式生动有趣，内容充实且易于理解。

6. 结论

本文提出的基于问题导向与渐进式教学的《数据分析基础》课程教学模式，通过引入实际问题情境和渐进式的实验案例教学，有效提升了学生的学习兴趣和数据分析能力。教学实践表明，该模式能够显著提高学生的理论水平和实践动手能力，为《数据分析基础》课程的教学改革提供了有益的参考。

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基金项目：重庆市高等教育教学改革研究项目（NO： 243195）。

作者简介

姓名：刘瑞华  性别：男  籍贯：湖南永州

民族：汉   出生年月：1975年12月

学位：博士  职称：副教授

研究方向：智能交叉

单位：重庆理工大学