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以课程思政重塑大数据与智能时代的数据科学思维体系

作者:于亚新 丁义浩 发布时间:2020.06.12
中国教育新闻网-中国高等教育杂志

[摘  要]课程思政要在专业课程中融入思想政治教育内容,找准关键、突出重点。本文探讨在大数据与智能时代如何引导学生构建数据科学思维体系,以重塑数据科学思维体系的“心”“脑”“体”为着力点,实现专业课教学向理想信念教育、学术能力培养、社会责任培育等多向度的延伸。

[关键词]思想政治教育;课程思政;数据科学思维体系

习近平总书记在全国高校思想政治工作会议上强调指出:“要用好课堂教学这个主渠道,思想政治理论课要坚持在改进中加强,提升思想政治教育亲和力和针对性,满足学生成长发展需求和期待,其他各门课都要守好一段渠、种好责任田,使各类课程与思想政治理论课同向同行,形成协同效应。”推进课程思政建设,是守好一段渠、种好责任田,使各类课程与思政课同向同行,形成协同效应的重要举措,要求我们在专业课程中融入思想政治教育内容,找准关键、突出重点。本文以东北大学计算机技术专业硕士研究生必修课“数据科学思维与大数据智能分析技术”的课程思政建设为例,探讨了在大数据与智能时代如何引导学生构建数据科学思维体系,如何实现专业课教学向理想信念教育、学术能力培养、社会责任培育等多向度的延伸,回应了高等教育“培养什么人、怎样培养人、为谁培养人”这一根本问题。

将知识内含的精神和价值外化为教学实践,内化为学生的精神涵养和价值追求

在科学技术发展史中,数据一直起着关键作用,探其本质,是科学思维赋予了数据智能,无论是在以牛顿、麦克斯韦为代表的“机械思维”时代,还是在以AlphaGo、自动驾驶等人工智能应用为代表的“大数据思维”时代,思维方式都胜于数据本身。思维方式是看待事物的角度、方式和方法,对人的言行起决定性作用,即拥有不同世界观、人生观、价值观的人,其行为呈现出明显的差别。以数据科学思维为例,数据科学思维的分析过程包含三个由低到高阶段:描述性分析、预测性分析、执行性分析。描述性分析对数据进行统计,是客观结果的数据呈现,一般比较容易实现。预测性分析则是较高级分析,要基于“洞见”对统计结果进行分析,而“洞见”又与个人知识水平密切相关。执行性分析是最高级分析,是根据预测结果给出有价值的可行性决策,在该阶段,作为决策主体的“人”的主观作用被发挥到极致,即人的世界观、人生观、价值观对决策起决定作用。

由此可见,思想政治意识对人和社会的发展影响巨大,也从侧面证明了高校开展课程思政建设的必要性。东北大学在计算机技术专业硕士研究生必修课“数据科学思维与大数据智能分析技术”教学中,大胆推进教育改革,大力加强课程思政建设。课程充分挖掘了数据科学知识背后所蕴含的思政元素,并据此从“心”“脑”“体”三方面重塑了数据科学思维体系,在努力使学生成为卓越数据科学家的同时,还注重培养学生的对信仰坚守精神、对社会责任担当意识、辩证思考问题能力、“洞见”式分析推理能力、批判性思考能力等。

在课程思政建设过程中,教师要立足课程自身的特点,把深藏于知识表层符号、结构之下的人文精神与价值意义发掘出来,在对知识的解释中、对世界的描述中,将内含的精神和价值外化为教学实践,内化为学生的精神涵养和价值追求,实现价值引领、知识教育、能力培养的有机统一。

挖掘思政元素:教师只有真正领悟思政元素所含价值精髓,才能成功建设课程思政

在推进课程思政建设的过程中,要着力促进思想政治教育内容和专业知识密切结合,避免两者形成“两张皮”。一方面,各门课程的教师要在对课程思政建设高度认可、形成共识,积极自觉地投入课程思政中;另一方面,教师要对课程中的思想政治教育内容加深理解,避免生搬硬套、生硬灌输。因此,要让思政元素与课程内容有机融合,就需要教师深入挖掘和领悟思政元素背后所蕴含的价值精髓。

在“数据科学思维与大数据智能分析技术”课程中,数据科学研究的“非独立同分布”关系是很好的思政元素。现有理论和商业系统大都假设数据是独立同分布的(IID),而大数据/复杂数据本质上却是非独立同分布的(non-IID),即一个对象的属性和行为,或多或少地会影响另一个对象,比如推荐系统中用户之间存在的夫妻关系、父子关系等都会对推荐商品产生一定程度的影响,因此需要纳入评分公式以提升推荐质量。非独立同分布中存在耦合关系,即共现关系、近邻关系、依赖关系、链接关系、相关关系或因果关系等,也正是世界各国关系的真实反映,与习近平总书记提出的“人类命运共同体”理念也有着很多内在的契合性和外在的协同性。一个国家是不能独立于世界之外的,各国彼此之间应该相互理解、互相尊重,才能合作共赢。

以新冠肺炎疫情防控为例,我国政府采取了一系列措施阻止疫情向国外扩散,甚至以不惜封城为代价,其目的就是要杜绝病毒的“输入和输出”,力争实现“武汉胜则湖北胜,湖北胜则中国胜”,通过一系列科学有效的措施,终于控制住了病毒的蔓延。目前,这场无硝烟的疫情之战已经取得了阶段性胜利,我国为保护全世界人民生命健康安全贡献了中国力量和中国智慧,其背后遵循的正是“人类命运共同体”思想。因此,教师只有真正领悟思政元素所含价值精髓,才能成功建设课程思政。

重塑数据科学思维体系:从“心”“脑”“体”三方面科学构建,实现知识传授与价值引领的有机结合

思维是一个过程,也是一个体系。本课程将思政元素“心”“脑”“体”三个方面进行科学建构,以重塑数据科学思维。

第一,重塑思维体系之“心”。数据科学思维之“心”引导思维的方向,反映家国情怀、社会责任、伦理道德等,表现出持之以恒的坚守精神和永无止境的奋斗精神。例如,深度学习是大数据智能分析技术的核心,作为深度学习之父的杰夫·辛顿由于疾病困扰已经很长时间不能坐下了,每天只能站着工作和学习,但这恰是辛顿经历和决心的写照。几十年来,从“感知机”诞生,到明斯基提出单层神经网络无法求解“异或”问题,到辛顿提出可解“异或”问题的多层神经网络,再到辛顿将深度网络成功应用于图像和语音识别,深度学习的发展可谓是历尽坎坷。在人工神经网络几十年发展历程中,辛顿历尽艰辛和困难依然坚持,体现出他对信仰的坚守精神。“数据科学思维与大数据智能分析技术”课程把这种持之以恒的坚守精神延展到课堂教学和现实生活中,强调青年学生应对真理保持执着追求,不要让信念的坚守被噪音淹没。比如,新冠肺炎疫情发生以来,在以习近平同志为核心的党中央统一领导、统一指挥下,各地各部门各司其职、协调联动,紧急行动、全力奋战,彰显出中国特色社会主义制度集中力量办大事的巨大优势。在课程思政建设中,要引领青年学生深刻认识我国的制度优势,并把科学精神、社会责任、伦理道德等有机融入课程内容,引导学生明白要为谁学习、为谁建设、为谁贡献力量。

第二,重塑思维体系之“脑”。数据科学思维之“脑”是对思维本质的认知,体现价值观和理想信念。思维类型包括辩证思维、创新思维、批判性思维、关联思维等。“数据科学思维与大数据智能分析技术”课程在引导学生认知数据科学思维本质时,将育人理念贯穿始终,力求从思政元素的角度延展思维的内涵。以辩证思维为例,在数据科学中,数据本身是客观的,但研究数据科学的人具有主观性,因此,通过数据产品展现出的数据力量就凸显出了正、负两种特征。大数据蕴含规律,对其挖掘可以获取价值,这是其正面力量;但是,大数据也存在“偏见”,在研发数据产品时,研究者的主观性会自然融入到产品中,从而使得产品具有了“偏见”,这是其负面力量,因此,对数据进行辩证思考就显得尤为重要。通过延展数据科学的辩证思维方法,让学生懂得知识和技术本身具有两面性,所谓绝对的“客观、中立与价值无涉”在现实中是不存在的。实际上,每一门学科的发展都反映着勇于追求真理的探索精神,每一个科学发现都反映着敢于质疑权威的创新精神,每一项技术发明都反映着推动社会发展进步的责任意识。为实现中华民族伟大复兴,课程思政要坚持把社会主义核心价值观与课程知识相统一,引导学生们历史、辩证、唯物地研究问题。

第三,重塑思维体系之“体”。数据科学思维之“体”指的是思维所采取的行动,主要通过“分析的洞见”进行原理捕捉,以“可交付的洞见”的数据产品形式来呈现。数据科学中的洞见(即数据洞见),以两种形式呈现:分析的洞见和可交付的洞见。“分析的洞见”提供了适当的观点来有效地捕捉反映于数据世界中的根本机制、动态、原理与驱动因素,形成“分析的洞见”,必须结合和利用社会复杂性、环境复杂性、行为复杂性等。“可交付的洞见”是指对业务问题中的内在的、根本的、真实的和完整的机制、动态、原理和驱动力的深刻理解和适当表达,并被反映在所获得的数据交付物中。在数据科学中最有价值和最困难的事情是从数据中形成洞见,并在数据科学交付物中反映出这些洞见,即形成可交付的洞见。比如,阿里达摩院2020年研发的新冠肺炎全基因组检测分析技术,可将原本数小时的疑似病例基因分析缩短至半小时,其效率提升主要受益于将确定的核酸检测转变为对不确定的变异病毒进行全基因组序列分析比对的方法,诠释了通过“洞见”将具有行为复杂性的病毒数据转化为治病救人知识和智慧的科学实践过程。因此,“数据科学思维与大数据智能分析技术”课程围绕培养什么人、怎样培养人、为谁培养人这一根本问题,力求将数据科学思维的实践方法拓展到宏观层面,让学生深刻领悟,在实现两个一百年奋斗目标、实现中华民族伟大复兴的中国梦的进程中,习近平新时代中国特色社会主义思想正是彰显中国智慧最深刻的洞见所在。

实施“润物无声”教学方法:在化育无形的过程中增强思想政治教育实效

2019年8月,中共中央办公厅、国务院办公厅印发《关于深化新时代学校思想政治理论课改革创新的若干意见》,要求“深度挖掘高校各学科门类专业课程和中小学语文、历史、地理、体育、艺术等所有课程蕴含的思想政治教育资源,解决好各类课程与思政课相互配合的问题,发挥所有课程育人功能,构建全面覆盖、类型丰富、层次递进、相互支撑的课程体系,使各类课程与思政课同向同行,形成协同效应。建成一批课程思政示范高校,推出一批课程思政示范课程,选树一批课程思政教学名师和团队,建设一批高校课程思政教学研究示范中心”。

课程思政要努力实现知识传授与价值引领的有机结合。因此,融入思政元素的专业课,在授课方法上要采用一种精细的、浸润式的隐性教育,而不是粗放的、漫灌式的显性教育。在这一过程中,要坚守“一棵树摇动另一棵树,一朵云推动另一朵云,一个灵魂唤醒另一个灵魂”的教育情怀,以情动人、以理服人,以对教育的热爱和对学生的关爱拉近与学生之间的情感距离,在润物无声、化育无形的过程中增强思想政治教育实效。

为让学生在形成数据科学思维精神和研究态度的同时,成为“价值理性视野下人格健全、品行端正的‘自由人’”,“数据科学思维与大数据智能分析技术”课程创新性地设置了“批判性思考”翻转课堂小组讨论环节,鼓励学生以“批判性思考”的方式阐述自己的观点。所谓批判性思考,是指通过信息和批判来进行合理判断的能力。批判应该是有根据的、有充分理由的、有充分判断的,是建立在对信息的详细分析、评估和评价的基础之上的。比如,在大数据和人工智能时代,“相关关系”和“因果关系”二者孰轻孰重,能否彼此兼顾,这是一个颇具争议性的话题,尤其是如果让机器具有人类思维能力的话,因果关系推断就更是必不可少,但数据科学和统计学不强调对因果关系的研究,在一定程度上限制了“思维机器”顺利发展。为此,在翻转课堂上以“大数据的相关与因果”作为辩论主题,让学生进行批判性分组讨论,有效培养了他们的反思能力,从而在润物无声、化育无形的过程中增强课程思政的实效。

【作者于亚新 丁义浩,单位:东北大学】

原载2020年第8期《中国高等教育》杂志

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