“通过描述性统计我们可以看到，学生们对第二食堂的倾慕之心真是苍天可鉴！”

“综合上述分析，贫困人口有较大概率集中在性别为女，专业为理工科，日常消费次数、消费金额以及卡内盈余都较低的学生之中。”

“有些学生长期不在学校吃饭，因此要结合门禁次数、进出门禁的时间来判断他们是否是在外就餐，否则结论会不准确。”

……

四川大学的《数据思维：数字化生存的未来》通识课上，学生们分组合作，通过分析学生校园消费行为数据，产出数据分析报告，为改进学校服务、为相关部门的决策提供信息支持。

图：获奖小组代表们的课后合影

这门课由四川大学的副教授蔡老师，面向本科大一的学生所开设。数据时代，无论从事什么行业，在人工智能浪潮中都很有可能被颠覆，大数据理念和思维已成为现代人数字化生存的基本素养。本课程作为数据科学先导课，具有交叉综合性，旨在培养各专业学生的数据思维，开展跨专业应用，成为数据驱动的创新型人才。

对于前期的课程设计，蔡老师煞费苦心。“如何掌握数据思维”是一个太宽泛的命题，讲太多理念势必会让课变得枯燥，而想要穿插各种案例、实践又需要大量不同类型的资源和素材；另外，大一的学生莫说是编程基础，可能有些连 Excel 也用得磕磕绊绊，进一步加大了课程实践环节设置的难度。这样的情况并不是个例，许多理工科的老师，以及新文科的老师都会在备课过程中面临类似问题。

为了拓展教学形式，让学生提前接触到数据产业前沿，蔡老师特地抽出了两节课的时间，邀请和鲸科技担任导师开展课内 workshop，让学生在趣味的实践教学过程中熟悉问题解决模型、了解数据分析流程、掌握特定分析工具，从而达到能用数据思维解决问题的教学目的。Workshop 是和鲸社区内的常规活动形式，和鲸在多年协助高校教改、课改的过程中已经积累了培养应用型数据科学人才的丰富经验。

图：和鲸社区内丰富的实战活动

从数据可视化到数据洞察，用数据讲故事

Workshop 由和鲸科技客户成功部副总监郑凯少担任主讲，高级经理曹晨巍担任助教，从理论到实践到应用，持续了两周两节课。

第一节课以简短的理论为引入，和鲸团队从企业视角介绍了什么是数据思维、数据思维能解决什么问题，以及在当前 AI 时代下学生应该如何利用数据思维提高自身竞争力。紧接着便通过“学生校园消费行为分析”和“食堂运营情况分析”两个案例，带领学生在解决“学校应该给哪些学生发补助”、“食堂最受最欢迎的商品是什么”等问题的实践过程中，以问题为导向掌握数据分析的流程与思路。

图：郑凯少正在讲解案例

值得一提的是，实践过程采用了和鲸 ModelWhale 平台的 Canvas 低代码拖拉拽开发工具，可以让学生跳过代码和编程，直接通过“拖拉拽”操作将封装好的算法组件连接起来，完成数据分析与模型搭建。组件的连接便是学生思路的递进，学生也能直观地看到每个组件执行后的数据结果。

图：Canvas 案例展示

第二节课为学生分组现场汇报，针对第一节课后所留的数据分析报告开放式作业，每组派出一个代表来讲述小组的作业情况。学生们发现，即使有不同小组选择了相同的命题，但分析方法的不同、分析工具的不同，也会使得其所提出的假设与建议方案、预测与改进方向不尽相同，这也让大家认识到，数据分析的目的其实并不在于分析，而在于辅助决策。

图：学生提交的数据分析报告

创新的教学模式，师生皆受益

课后，和鲸团队与蔡老师就 workshop 的效果进行了深入沟通。

老师表示，不仅课程内容的实用性很强，并且创新的教学模式也让学生有更强的体验感和更高的参与度；还有一个“意外之喜”是，和鲸 ModelWhale 平台上能清楚地反应各个学生的学习情况，除了最基本的签到、作业提交外，还能看到一些自学能力、自驱能力比较强的同学在课后自主探索组件、运行项目。

此外，学生们也通过调查问卷给予了积极反馈，特别是课堂的趣味性、课程内容的价值和助教老师的耐心解答，受到了学生们一致的好评。

图：学生的评价（部分）

作为国内领先的数据科学实践社区，和鲸社区具备丰富且实时更新的数据、项目案例、比赛及活动资源，而和鲸平台更是聚焦高校学生的数据思维培养，并以此为宗旨进行产品功能设计。基于 OBE 成果导向的教育模式，和鲸以完备的资源 + 产品，辅以周全的服务团队，持续赋能更契合社会需求的应用型数据科学人才培养。

和鲸期待能为更多高校带来实质性的帮助，任何相关需求，都欢迎您关注“和鲸”微信公众号，选择联系我们-媒介合作，与我们展开交流（好友申请可备注“课内 workshop”），或点击链接免费体验 ModelWhale 教学版。