作者简介：尹雯慧（1987—），性别：女，民族：满族，籍贯;辽宁锦州,职称：助教，学历：硕士研究生，研究方向：商务数据分析与智能媒体技术应用

课题项目：辽宁理工职业大学2025年度教学改革项目“课程思政元素挖掘与教学融入实操方案研究——以《销售数据分析》课程为例”（项目编号：JG202564）

数字经济背景下销售数据分析课程思政元素挖掘与价值引领机制研究

尹雯慧

辽宁理工职业大学 辽宁 锦州 121007 

摘  要：针对销售数据分析课程思政元素与专业知识衔接不紧、价值认知难以转化为职业行动等问题，本文构建“三链耦合—四环递进—双向校准”机制：从知识链、工作链和价值链的交叉点识别元素，经情境触发、冲突辨析、行动选择和反思内化推动价值要求进入数据操作，并依据成果证据校准教学。课程实践形成20个案例、10套数据、12个微课、18项课堂活动和10个综合任务。描述性比较显示，学生成绩、课堂参与和职业素养等指标呈上升趋势；120份有效问卷中，90%的学生认可融入方式。相关效果仍需同期对照和岗位追踪验证。

关键词：数字经济；销售数据分析；课程思政；价值引领；职业伦理

1.引言

数字经济使销售数据深度参与用户画像、价格策略和资源配置。采集、处理、分析或呈现失当，可能引发隐私泄露、群体偏见和经营误导。因此，人才培养既要训练技术能力，也要强化规则、利益与责任判断。既有研究强调诚信合规、数据安全、案例驱动和全过程评价^[1-4]，但对元素生成依据及其向职业行为转化的机制阐释不足。

本文采用文献研究、工作过程分析、行动研究和描述性比较。证据来自同一课程先后两个教学阶段、120份有效问卷及学习成果档案。因非同期随机分组，结果仅作描述性比较。

2.思政元素挖掘与价值引领机制

2.1“三链耦合”的元素生成机制

知识链连接数据来源、质量、指标、模型和决策解释，识别知识点内含的伦理风险；工作链按采集、整理、分析、可视化、预测决策和综合实训识别来源不明、口径操纵、图表误导等岗位风险；价值链联系企业、消费者、平台与公共利益，确认诚信、合规、公平、创新和责任等方向。

元素须同时关联知识难点、可由任务触发、要求专业选择并能留下成果证据，据此形成“知识点—风险情境—价值标准—行动表现—评价证据”的课程清单。

图1 销售数据分析课程思政元素挖掘与价值引领机制

2.2“四环递进”的行动转化机制

情境触发以销量异常、会员画像扩展等业务矛盾同步呈现技术任务与价值冲突；冲突辨析要求学生依据数据、规范和行业标准比较方案，审查来源、授权、口径与证据边界。

行动选择要求清洗日志可追溯、指标口径和不确定性如实披露、用户策略设置隐私边界，使价值标准进入专业成果；反思内化通过日志、同伴质询和复盘提炼可迁移规则。使用生成式AI时，学生须核验来源并对结论负责^[5]。

2.3“双向校准”的持续改进机制

评价设置专业能力与价值行动双核心，综合课堂观察、操作日志、数据文件、报告和答辩等证据，由学生、同伴、教师和企业导师共同参与。

教学证据反向校准元素清单，成果达成度反向校准活动设计：价值表述未改变操作时强化其与技术步骤的连接，技术准确但边界不足时增加反例辨析，实现持续改进。

3.教学实施与实践结果

3.1课程实施

课程资源按知识点、岗位任务、风险、价值元素和评价证据组织。辽宁特色农产品案例要求学生完成脱敏数据清洗、结构与区域分析、趋势可视化和经营建议，并综合退货率、客单价与农户收益，提出兼顾用户权益和产业可持续性的方案。

3.2实践结果与讨论

两个教学阶段比较显示：数据分析、数据处理、问题解决、团队协作、职业素养和思政认同均值分别由72.3、70.8、71.5、68.9、69.4、65.2升至86.5、88.1、87.6、89.2、90.5、91.8；课程平均成绩由72.1升至86.9，综合任务完成率为95%，课堂有效参与率由68%升至92%。

有效问卷120份，回收率96%；“非常认可”和“比较认可”分别占52%和38%。知识、能力、素质、思政目标达成度分别为88.6%、90.2%、91.5%和92.3%，综合达成度为90.7%。

指标同向变化表明，将价值冲突嵌入真实任务可能有助于提升学习投入和作品质量^[2-4][6]。但认可度不能替代行为测量，前后差异亦不能证明因果效应；后续应采用同期对照、作品盲评、量表检验和岗位追踪。

表1 教学实践主要指标的描述性比较

指标	传统教学阶段	思政融合阶段	变化值
数据分析能力	72.3	86.5	+14.2
数据处理能力	70.8	88.1	+17.3
问题解决能力	71.5	87.6	+16.1
团队协作能力	68.9	89.2	+20.3
职业素养	69.4	90.5	+21.1
思政认同度	65.2	91.8	+26.6
课堂有效参与率	68%	92%	+24个百分点

注：两个阶段并非同期随机对照，表中数据仅用于描述变化趋势。

4.结论与展望

销售数据分析课程思政的关键，是揭示专业活动内含的规则、利益和责任。“三链耦合”筛选专业关联元素，“四环递进”推动价值认知进入数据操作，“双向校准”依据成果证据持续修正教学。

该机制可迁移至其他技术型商科课程，但须依据其知识结构、岗位风险和利益相关者重新生成元素。未来应扩大样本，并检验价值规范能否由课堂经验迁移为稳定职业品格。

参考文献

[1] 朱志胜.“新商科”与“大思政”协同引领的《统计学原理》课程建设研究[J].人文社会发展,2025,2(7):12-14.DOI:10.54254/3049-7825/2025.27140.

[2] 张华,田春霖,王钰铮,等.“电子商务数据分析”课程思政教学改革与实践创新[J].江苏经贸职业技术学院学报,2024(4):84-88.DOI:10.16335/j.cnki.issn1672-2604.2024.04.022.

[3] 于非非,孟迪云,刘丹娜.《商务数据分析与应用》课程思政教学设计与实践[J].营销界,2022:62-64.

[4] 廖志芳,赵明,姚鑫,等.“机器学习与数据挖掘”课程思政教育探索研究[J].工业和信息化教育,2025(7):80-84.

[5] 吴苏寒,罗敏.基于生成式AI的教学实践路径研究——以“商务数据分析应用”课程为例[J].深圳信息职业技术学院学报,2024,22(5).

[6] 王兵书,孙硕,叶雯,等.“总师育人文化”融入数据结构课程的思政教学设计[J].计算机教育,2025(6):55-60.

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