在高校课程建设的舞台上，始终活跃着一批以教学为使命、以育人为初心的优秀教师。他们勇于教学创新，善于融合多元理念，敢于破解跨界难题，乐于点亮学生思维。

面对当前经管类专业教学中面临的学生数理与编程基础相对薄弱，课程技术性强但应用性不够突出，教学方法缺乏专业情境融入，师资跨界融合能力不足，课程评价体系难以全面反映学生数据素养水平等难题挑战，本期推出的教学督导表扬优秀课堂的授课教师紧扣“新文科”发展方向，聚焦“新经管”学生数据素养的系统提升，围绕学生在课堂中常见的“做不了、做不到、做不准、做不好”等痛点问题，设计出极具针对性的教学方案。课程通过“案例导入 + 文工实练 + AI共创”三段式教学结构，构建起“思维链、知识链、能力链、价值链”多维一体的学习路径，体现了“教—学—评一体化”的教学理念，展现出理念创新、技术融合与学生成长的高度协同，具有良好的推广示范价值。

课程名称：大数据分析

授课教师姓名：吴海东老师（经济与管理学院）

授课时间：2025年春季学期

推荐督导员：王平

推荐理由：

吴海东老师的课程依托数智经管“经济金融科技综合实践平台”，打破传统教学模式，探索“AI大模型 + 教师”双师协同、“四链融合 + AI赋能”驱动的教学数智化转型路径。课堂上，学生不仅掌握获取和处理定量数据的方法，还在“双师制”的引导下，完成更具挑战性的高阶任务，实现从“用数据做题”到“用数据思考”的能力跃迁。

课程中“非结构对象照片数据和信息的提取”章节具有以下亮点：

1. 聚焦真实问题，创新教学设计。围绕“客户上传照片如何为企业决策赋能”这一真实商业问题展开教学，引入AI大模型，构建“数据识别—信息提取—价值洞察”三层次任务链，打造出以场景驱动为核心的大数据实践教学新范式。课程融合照片Exif元数据提取与图像语义识别，兼顾技术操作与思维训练，实现教学的真实性、挑战性与专业性的统一。

2. 教学目标清晰，达成度高。课程采用逆向教学设计，目标明确、任务清晰，达成情况以数据支撑构建“目标—过程—评估”闭环。

（1）情境导入（3分钟）：展示客户照片样例，结合“没有调查，没有发言权”引导学生思考照片所隐含的数据，激发兴趣，明确学习目标。

（2）概念回顾（7分钟）：通过AI大模型问答回顾“结构化—半结构化—非结构化”概念，夯实认知基础，促进知识整合与迁移。

（3）定量数据提取（20分钟）：通过Python与AI模型完成照片中的时间、地点、设备等信息提取，构建“数据资产—信息图谱”的思维通路，提升数据处理与逻辑分析能力。

（4）业务建模（10分钟）：结合专业背景，引导学生构建客户画像与精准营销推理模型，实现“看见数据”到“看清客户”的认知跃迁。

（5）多学科融合（3分钟）：融合图像识别、统计分析、消费者行为等知识，促进大数据与营销、电商、管理等领域的交叉整合，强化学生跨界能力。

（6）总结与评价（2分钟）：通过AI模型引发对更深层次信息提取的探讨，引入行业案例展示技术的真实价值，实现技术理解与价值导向双重育人。

3. AI大模型深度融合，赋能“新文科”课堂。本节课深度引入AI大模型作为智能助手，辅助学生进行定量与定性数据提取，显著提升教学效率与深度。课程强调“人机共学、以AI助人”的理念，不仅提升学生技术掌控能力与人机协同意识，也助推技术素养与人文精神的融合发展，展现“新文科”背景下数据课程改革的新图景。

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