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 为深化特色应用型课程建设，提升软件工程、数据科学相关专业人才培养质量，我院软件工程系围绕《数据采集与预处理》课程开展专题教研活动。该课程作为软件工程、数据科学与大数据技术等专业的专业课程，以“以学生为中心、能力为本位”的育人理念，构建了三维融合与多元评价闭环的“做中学，学中创”教学体系，为培养高素质应用型数据人才筑牢根基。

 本次教研活动聚焦课程建设痛点、改进措施与教学成效展开深入研讨。课程组指出，传统教学中存在实验环境工具繁杂、知识与应用分离、采集技术门槛高、学生实战能力弱等核心痛点。针对这些问题，课程组以“学生为中心、能力培养为本位”为核心思路，从内容、模式、协同、评价四个维度推进教学改革。

 在课程内容重构上，课程组创新引入企业真实案例贯穿教学全过程。以贝壳网房源爬取、豆瓣电影数据采集等8个典型案例为主线，采用“层层递进、版本迭代”的设计思路，将静态网页爬取、动态网页爬取、多进程多线程爬虫、Flume采集系统日志数据等知识点融入案例实践。同时，深挖课程思政元素，将数据安全、合规意识、工匠精神等内容有机融入教学，培养学生的社会责任与职业素养。

 在教学模式改革上，课程打造“线上闯关+线下深化”的混合式教学模式。依托头歌云服务平台搭建“学-练-评-测”一体化实践平台，设计9大模块的闯关实训内容，覆盖HTML基础、爬虫实战、数据可视化等核心技能。同时结合学习通平台开展课前线上预习、课中PBL项目式教学、课后综合实践，实现理论知识与工程实践的深度绑定。此外，课程组提供一键式实验环境搭建脚本，有效解决工具繁杂、实践受限的难题。

 在产教融合协同育人方面，课程组与企业深度合作，共同编写教材、开发案例库，将行业前沿技术与企业真实需求引入课堂。通过分层分梯度设计验证性、设计性、创新性实验，开展差异化选题指导，提升学生的综合实战能力。同时，将学科竞赛与课程教学有机融合，鼓励学生参与中国大学生计算机设计大赛等高水平赛事，以赛促学、以赛促练。

 在评价体系完善上，课程构建“过程+结果+增值”的多元化评价机制。课程成绩由平时成绩（20%）、上机成绩（30%）和期末考试成绩（50%）构成，新增头歌在线闯关、课程大作业与答辩环节，重点考核学生的实战能力、综合应用能力与项目阐述能力。通过过程性评价引导学生注重实践积累，实现从“知识考核”向“能力考核”的转变。

 一系列教学改进措施取得了显著成效。头歌平台数据显示，学生实践完成率与作业质量大幅提升，超75%的学生对案例驱动的教学模式表示高度认可。学生在学科竞赛中屡创佳绩，近三年相关专业学生在中国大学生计算机设计大赛、湖北省大学生信创大赛等赛事以数据采集与处理类作品荣获省级一等奖、二等奖、三等奖多项，毕业设计与创新创业项目中相关课题数量逐年递增。课程组还自主开发教材及数字化资源，发表多篇相关教研论文，形成了“教学-科研-实践”良性互动的良好局面。

 本次教研活动的成功举办，为《数据采集与预处理》课程的持续优化指明了方向。未来，课程组将进一步完善课程知识图谱与能力图谱，推进个性化学习资源建设，不断提升课程建设水平，为培养更多适应数字经济发展需求的应用型人才贡献力量。

通讯员：陈苏红