《数据挖掘与分析》课程：以“数字新农人”为核，打造可复制的课程思政新范式

如何让冷冰冰的数据算法“扎根乡土”？如何让技术课堂成为乡村振兴的“人才摇篮”？浙江农林大学经济管理学院《数据挖掘与分析》课程以“数字新农人”为育人目标，创新构建“技术底色+思政亮色”融合教学模式，不仅培养了一批“懂技术、善管理、有情怀”的复合型人才，更形成了可复制、可推广的数据决策类课程思政实践路径，为涉农高校教育改革提供了鲜活样本。

从“技术工具”到“价值担当”的育人蜕变

传统数据课程常陷入“重算法、轻价值”的窠臼，而该课程以“数据有温度，算法见担当”为核心理念，将思政教育深度融入技术教学，将技术逻辑与价值逻辑同频。虚拟实验与真实场景共振：通过“首席信息官（CIO）进课堂”“首席运营官（COD）进乡村”等实践，让学生直面乡村数据痛点。考核评价与价值成长并轨：依托AI技术构建“知识—能力—价值”三维评价体系，动态追踪学生从“会建模”到“能担当”的成长轨迹。

课程独创的“3D+3E”教学模式（Data Value-Enable知识使能、Digital Youth-Engagement角色沉浸、Digital Development-Empower价值赋能），为同类课程提供了可借鉴的思政融合框架：1.知识使能：以模块化专题重构教学内容，如“分类预测—乡村振兴销量模型”“关联分析—茶产业链透明度优化”，让技术学习紧扣农业场景；2.角色沉浸：通过“数字新农人”角色扮演，学生以“乡村数据专员”身份参与真实项目。3.价值赋能：结课项目“COD进乡村”要求学生将技术方案落地为助农成果。

推广价值：打造涉农高校课程思政的“标准范式”  

该课程的成功实践，为数据决策类课程思政建设提供了可复制的经验：教学设计标准化：以“阶梯式思政元素”（科学精神—社会价值—时代使命）为主线，适配不同专业场景；资源建设模块化：开放共享“乡村振兴案例库”“AI虚拟助教系统”等资源，降低其他院校落地门槛；评价体系智能化：AI驱动的动态评价模型可快速移植，实现思政成效的量化跟踪。

目前，该模式已辐射至校内“数字乡村治理”“商务大数据分析”等衍生课程，并与多个乡村振兴示范村共建实践基地。课程负责人表示：“我们希望‘数字新农人’不仅是农林高校的品牌，更能成为全国涉农人才培养的通用范式。”

当数据技术遇见乡村振兴使命，课堂便有了更辽阔的边界。《数据挖掘与分析》课程用实践证明，思政教育不是技术的“附加题”，而是人才培养的“必答题”。在这里，学生用算法解码乡村难题，用数据书写青年担当——这或许正是新时代“课程思政”最美的模样。