作者简介：王冰晶(1987–)，性别：女，籍贯：辽宁 沈阳，民族：汉族，学历：研究生，职称：讲师，研究方向：大数据工程技术。

本文系2025年度辽宁理工职业大学教学改革项目，项目名称：“爬虫+可视化”项目驱动下的《信息采集技术》课程改革与实践，项目编号：JG202559。

信息采集技术课程中数据可视化教学项目设计与实施

王冰晶

 辽宁理工职业大学，辽宁 锦州 121000

摘要

职业本科《信息采集技术》课程普遍存在知识点碎片化，学生难以建立“爬虫‑数据清洗‑存储‑可视化”完整工作链路的问题。本文结合“爬虫+可视化”项目驱动教学改革实践，围绕岗位真实业务场景设计综合性教学项目，重构课程教学内容，搭建线上线下混合教学模式，建立过程性多元考核体系。通过将Requests、Scrapy、Pyecharts等技术融入完整项目任务，引导学生在项目实践中串联数据采集、处理与可视化技能，提升工程实践能力与数据思维。实践表明，项目化教学设计能够破解理论与实践脱节难题，可为同类应用型课程改革提供可复制参考范式。

关键词：信息采集技术；爬虫；数据可视化；项目驱动教学；职业本科

引言

数字经济之下，数据采集、处理以及可视化就成了大数据、计算机应用技术专业学生的必需的核心能力。目前部分职业本科院校的《信息采集技术》课程教学中，把爬虫、数据处理、可视化等零散的知识点孤立地讲解，缺少完整的业务项目载体，学生虽然能够掌握一些单个工具的使用方法，但是面对企业真实的业务数据任务时综合解决问题的能力较差。为了对接岗位人才需求，落实能力产出导向，本文以辽宁理工职业大学课程改革实践为基础，从项目设计、项目实施、教学优化三个方面提出面向全数据流程的数据可视化教学项目设计思路，目的在于打通数据采集到可视化成果输出的全过程，提高学生岗位适配能力。

一、信息采集技术课程数据可视化教学现存问题

在传统的《信息采集技术》课堂教学中，数据可视化的内容一般被安排在课程的最后部分单独作为一个章节进行教学，与网络爬虫、数据清洗、数据库存储等前面的章节相互脱离，教学案例也大多是简短的演示性小案例，并没有形成一个连续的、贯穿于整个课程周期的综合性实战项目。教师按照工具库知识点的顺序依次讲解Matplotlib、Pyecharts可视化语法，学生可以复现教材示例代码，但是不能独立完成从原始网络数据抓取、脏数据清洗处理、数据库存储、定制化可视化成果输出完整的流程。同时课程考核方式过于看重期末笔试，对于项目实践、团队协作、问题调试、数据伦理素养等考核权重很低，不能很好地评价学生的实际操作水平。学生只把学习目标停留在应付课程考试，缺少工程思维的训练，对于反爬虫约束、robots协议、数据隐私保护这些职业规范的理解浅薄，使得课堂上学到的知识同企业实际岗位需求之间的差距不断拉大，毕业生的岗位适应期越来越长。

二、信息采集技术课程数据可视化教学项目实施策略

（一）面向岗位需求，设计全流程活页式综合教学项目

项目设计要冲破传统依照技术工具拆解章节的教学逻辑，用企业真实的业务需求当作蓝本，创建起包含数据采集，清洗，存储，分析，可视化输出整个链条的活页式综合教学项目，如招聘岗位数据分析可视化，电商商品数据监测项目等，把可视化任务当作项目最终产出目标来反向倒推课程教学任务的安排。项目分层设置基础任务，全部学生完成网页数据爬取、数据清洗入库、基础图表绘制，拓展任务让有余力的学生做动态交互可视化、多维数据分析报告的撰写^[1]。

项目实施过程中把大项目拆分成一系列的递进子任务，分别放在课程各个教学单元中。在爬虫模块教学阶段就引入项目业务背景，使学生明白后面采集的数据最终要用于可视化分析，形成全局认识。教师借助雨课堂线上平台发布微课、代码资料，完成理论知识的传达，线下课堂聚焦于项目子任务的讨论，就动态网页爬取、缺失值处理、可视化维度选取等难题展开小组研讨，促使学生主动去思考业务逻辑，而不能只是机械地模仿示例代码，把数据隐私、爬虫法律伦理的要求融入到项目任务的要求之中，从而达成技能训练和职业素养培养并行推进的目的。

（二）构建项目驱动下线上线下混合式课堂教学模式

确立以项目为驱动、学生为主体、教师为主导的课堂定位，改变教师单纯讲授知识点的传统角色，教师转型为项目引导者和个性化指导者，创建起线上理论自学加线下项目攻坚的混合教学模式，适应综合性项目教学实施的需求。课前阶段教师通过雨课堂平台发布项目背景资料、技术微课视频、预习习题，学生自主学习库函数语法、可视化基础原理，留出课堂时间做项目实践。课中环节由原来的单纯的知识点灌输变为以项目小组为单位，以小组为单位进行项目的任务推进，完成项目需求分析、技术方案设计、代码调试优化、可视化成果迭代的全过程。

课后阶段延伸项目学习链条，布置阶段性项目作业，要求提交思维导图、调试日志、阶段性代码版本。通过线上交流渠道不断解答项目中出现的技术问题，引导学生自己去查阅官方文档、技术社区资源来解决技术问题。教学实施采用敏捷迭代的方式，先选择部分班级进行试点教学，收集学生反馈，对项目难度、任务节点、教学资源进行不断优化调整，成熟后在全部授课班级中全面推行，降低改革试错的风险，保证项目教学落地的质量，充分调动学生的主观能动性，培养学生的工程协作意识。

（三）建立重过程重产出的多元化课程考核评价体系

针对传统课程期末一卷定成绩的不足之处，构建起过程性评价与终结性评价相结合的多元考核体系，提升项目实践成果所占的总成绩比例，把可视化项目的全过程表现纳入到评价的范畴之内，从而达到综合考察技术能力、团队合作、创新能力以及职业素养的目的。过程性考核包括课堂出勤、线上平台学习情况、小组阶段性项目答辩、思维导图、实训作业、项目调试文档等，主要考查学生项目推进全过程的参与情况；终结性评价不再把笔试作为唯一的考核方式，设置期末综合项目答辩，学生以小组的形式完整地展示从爬虫采集到可视化分析整个过程的作品，讲解项目思路、遇到的问题以及解决的办法，教师和学生代表一起进行评分^[2]。

细化项目作品评价指标，除了代码功能实现效果外，还要加入可视化图表合理性、数据清洗完备度、代码规范程度、数据伦理合规性、报告完整性等评分点，防止只看最终运行结果的片面评价方式。评价结果及时反馈给学生，指出项目作品的不足，提出改进意见，发挥评价对学习的导向作用，使学生不再仅仅为了应付考试而进行项目实践。同时收集学生问卷、访谈数据，对改革前后学生实践能力的变化进行对比，不断反向优化项目内容和教学安排，形成教学、评价、改进的闭环，使考核真正服务于人才能力培养的目标，为课程持续迭代提供数据支持。

结语

面向职业本科人才培养定位，在《信息采集技术》课程开展“爬虫+可视化”项目驱动教学改革，通过设计完整业务链条综合教学项目，重构教学内容体系，落地线上线下混合教学模式，配套多元过程性考核，能够有效解决教学中知识碎片化、理论实践脱节、评价方式单一等现实教学问题。后续教学中还需要持续跟踪行业技术发展，动态更新项目业务场景，深化项目教学与岗位需求对接程度，进一步提升信息采集类课程人才培养质量。

参考文献

[1]任利,谭敏杰,田媛媛.数据可视化在新媒体新闻编辑中的应用[J].记者摇篮,2025,(5):3-5.

[2]陆赟.基于Scrapy和Flask的招聘信息自动化采集与数据可视化系统的设计与实现[J].现代计算机,2024,30(19):74-79+90.

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