为进一步深化课程教学改革，凝聚一流课程建设共识，提升课程育人质量，近日，大数据学院数据科学教研室围绕校级一流课程建设工作召开专题研讨会。教研室全体教师参会，各位老师结合自身主持的校级一流课程建设实践，分享经验、剖析问题、共商对策，为推动课程建设提质增效奠定坚实基础。

研讨会上，张兆虔老师首先围绕《Spark编程技术及应用》课程建设情况展开分享。作为聚焦大数据处理核心技术的实践类课程，张老师重点阐述了该课程在实践教学体系构建中的探索与思考。他谈到，课程建设过程中曾面临理论与实践衔接、学生实践能力分层培养等共性问题，团队围绕这些问题开展了针对性优化及探讨。

随后，周丽明老师就《数据采集与网络爬虫》课程建设情况交流了经验。她表示，该课程兼具技术性与应用性，建设中始终聚焦合规化数据采集能力培养这一核心。针对课程内容更新快、需适配相关法律法规等行业特性，团队重点探索了课程内容动态优化机制，并围绕实践教学实效提升开展了系列探索。

李文华老师分享了《机器学习与数据挖掘》课程的建设思路。她指出，作为数据科学专业核心课程，该课程理论性较强，建设的关键在于做好理论与实践的衔接，帮助学生降低理解门槛、提升应用能力。高红翎老师围绕《数据结构与算法》这门核心课程的建设进行了分享。她强调，该课程对夯实学生专业基础、培养编程思维至关重要，建设中重点推进了教学模式优化与实践环节强化。结合教学实践，高老师提出了不同基础学生分层教学实施、课程内容与后续专业课程衔接等实际问题，希望通过研讨凝聚解决方案，进一步强化课程的基础支撑作用。

此次研讨会为数据科学教研室校级一流课程建设搭建了高效的交流协作平台，进一步明晰了后续课程建设方向。下一步，数据科学教研室将系统梳理研讨成果，推动形成的共识与经验落地应用，持续深化课程教学改革，不断提升课程育人质量，为高素质数据科学人才培养提供有力保障。

供稿 | 大数据学院

撰稿 | 张兆虔

摄影 | 王雨