作者简介：赵雅雯(1996—)，性别：女，籍贯：辽宁锦州，民族：满族，学历:硕士研究生，职称：工程师，研究方向：电子商务、商务数据分析

新商科背景下《数据可视化》课程思政建设路径研究

赵雅雯

辽宁理工职业大学 辽宁 锦州 121007 

摘要：数字经济推动新商科教育转型，立德树人要求商科课程兼顾技能培养与价值引领。本文以OBE成果导向教育为核心，结合商务数据分析专业培养定位，构建《数据可视化》“知识-能力-素养”三维教学目标。针对课程思政建设存在的问题，从逆向重构教学目标、内容重构、创新教学方法、建立多元评价、搭建闭环改进机制五个层面设计实施路径，为高职院校新商科数据分析类课程思政落地提供可复制实践范式。

关键词：OBE理念；课程思政；数据可视化

一、引言

2020年教育部印发《高等学校课程思政建设指导纲要》，要求各类课程深挖德育内涵^[1]，融入家国情怀、法治意识、职业道德与科学精神，落实立德树人根本任务。数字经济推动新商科转型，商务数据分析专业核心课《数据可视化》共48学时，涵盖可视化理论、Power BI商业图表设计与综合项目实战。

当前大数据行业存在数据造假、用户隐私泄露、作品抄袭等乱象，反映出高校数据伦理、法规与职业素养教学缺位。新商科需要数字技术与人文素养兼备的复合型人才^[2]。OBE成果导向教育秉持学生中心、产出导向、持续改进的逆向设计思路。现有相关研究多侧重理论构建，缺少适配高职商科《数据可视化》对接毕业要求分层思政目标、分章节精准融合全过程考核的完整落地方案。因此本文以OBE逆向设计为核心，为高职新商科数据分析类课程思政改革提供理论依据与实践范本。 

二、课程思政现状与问题

（一）教学目标与人才培养素养要求割裂

传统课程目标仅聚焦知识记忆与工具操作，未对照人才培养方案中的毕业素质指标逆向拆解，思政教学缺乏清晰、可落地的实施指引，育人方向模糊。

（二）思政元素融入碎片化

思政内容多依靠教师课堂随机穿插，未与各章节专业知识点建立系统化对应关系,思政融入流于形式，难以实现润物无声的育人效果。

（三）考核存在“重技能、轻德育”导向

原有考核以期末可视化作品为核心评分依据，难以引导学生树立规范、正向的数据职业价值观。   

三、基于OBE理念的《数据可视化》课程思政设计

（一）教学目标重构

本文严格遵循OBE理念完成课程思政系统化重构。如表1所示。

表1 课程思政教学目标设计

毕业要求指标点	知识、能力目标（A）	思政素养目标（B）
素质要求2：掌握国家法律、行业规定，遵守职业道德准则	A1：掌握可视化基础原理、Power BI 与 Python 工具及标准化业务流程	B1：培养尊重数据、实事求是、科学严谨的精神和态度
知识要求4-5：掌握数据分析、可视化理论与报告撰写方法	A2：熟练掌握市场、商品、客户、营销、运营场景可视化处理技巧	B2：鼓励学生敢于提出见解，培养创新意识
能力要求5：具有商务数据分析与报告撰写能力	A3：能够收集商务数据并进行预处理，制订可视化方案	B3：树立敬业、守信、协作的职业道德
能力要求8：熟练使用企业级可视化工具展现项目数据	A4：能够对市场、商品、运营、客户数据进行可视化处理并撰写分析报告	B4：培养团队合作精神与工匠精神
素质要求5：弘扬劳动精神、劳模精神、工匠精神	—	B5：培养爱国情怀、社会责任感

（二）挖掘思政元素

1.认识数据可视化：结合企业滥用社交数据、刻意制作倾向性图表制造舆论焦虑案例，明确数据采集、使用的法律底线与社会责任；对应的课程思政元素为数据伦理、社会责任、法治意识；

2.数据可视化图表的设计与优化：讲解版式、配色原创规范，依托小组协作完善作品，强化版权保护与团队沟通意识；对应的课程思政元素为团队协作、知识产权。

3.市场数据可视化：对比国内外商业可视化产业发展现状，挖掘本土数字产业优势，激励学生以专业能力助力国货数字化发展；对应的课程思政元素为民族自信、科技强国。

4.商品数据可视化：依托环保产品销售数据可视化案例，传递绿色消费理念；对应的课程思政元素为可持续发展。

5.客户数据可视化：结合用户隐私泄露典型事故，讲解数据脱敏、加密、匿名化实操规范，明确从业者隐私保护法定责任；对应的课程思政元素为隐私保护、职业道德、诚实守信。

6.营销推广数据可视化：设置传统节庆消费可视化专题任务，以专业载体传播中华优秀传统文化；对应的课程思政元素为文化自信、传统文化。

7.运营数据可视化：模拟企业全周期运营分析场景，引导学生整合多维数据研判发展策略，建立全局化、客观化数据分析思维；对应的课程思政元素为战略思维、工匠精神。

• 融合教学模式

课前依托学习通推送思政微课、行业案例与预习任务，教师依据线上预习反馈优化课堂内容。课中采用项目化情境教学，强调引导学生在真实情境中展开学习^[3],结合案例讲解、小组协作与实战训练完成可视化方案，课堂答辩兼顾操作规范、数据真实性与价值导向。课后要求学生上交实训作品并撰写思政反思日志，梳理实操过程中的数据伦理感悟。

• 考核评价设计

过程性考核占30%，终结性考核占70%，具体如下：

1.过程性考核（30%）

线上平台学习（10%），评价维度：学习态度、法治意识、数据伦理认知；小组案例分析汇报（10%），评价维度：团队协作、表达能力、价值观体现；实训任务完成（10%），评价维度：工匠精神、规范操作、创新意识。

2.终结性考核（70%）

线上机考模块一（理论+思政）（25%），考核可视化原理、职业素养、思政理论；

线上机考模块二（实操技能）（25%），考核技术规范性、应变能力；

线上机考模块三（综合案例分析）（20%），考核数据真实性判断、伦理合规性、文化主题表达

（五）长效保障机制

依托OBE持续改进核心要求，建立课程思政闭环优化机制：定期汇总学生线上反思日志，梳理思政融入薄弱模块；开展同行教师教研研讨，交流各章节思政融合优化方案。

五、结论

新商科背景下商务数据分析人才既要具备过硬的数据可视化实操技能，更要坚守数据伦理底线、胸怀家国发展大局。本文基于OBE成果导向教育理念，构建一套完整、可落地的课程思政系统化实施路径，并建立动态迭代的持续改进长效保障机制，为高职院校新商科数据分析类课程思政落地提供可复制实践范式。

参考文献

[1]教育部.高等学校课程思政建设指导纲要[Z].2020.5.28.

[2]张阳慧.高质量就业导向的新商科人才培养路径研究[J].市场周刊,2026,39(19):167-170.

[3]胡照玲．基于OBE理念的初中信息技术项目教学模式的设计与应用研究[D].济南：山东师范大学，2022.

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