作者简介：张艳超(1990—)，女，籍贯：辽宁省锦州市，民族：汉族，学历：研究生，职称：副教授，研究方向：大数据。

本文系辽宁理工职业大学2024年度教学改革项目，项目名称：基于分级项目导向的数据可视化技术课程设计教学改革实践，项目编号：JG202412。

一、引言

数据可视化作为大数据价值链的“最后一公里”，是释放数据价值、传达数据洞察的关键环节。传统的数据可视化课程多聚焦于特定工具的操作教学，虽能使学生快速上手，但极易导致其知识体系碎片化，缺乏解决复杂真实业务问题的“可视化工程能力”。这种培养模式与企业对“懂业务、精工具、会设计”的复合型人才需求之间存在显著差距。本研究立足于职业能力本位，对大数据专业的《数据可视化技术》课程进行了系统性教学改革设计。改革以构建学生的可持续竞争力为目标，创造性地将“分级项目驱动”、“能力图谱导航”、“企业深度参与”与“AI技术赋能”四大要素融为一体，探索了一条行之有效的人才培养新路径。

二、传统数据可视化课程教学模式的困境剖析

要实施有效的改革，必须首先对传统教学模式的痛点进行精准诊断。其困境主要体现在以下四个维度：

1. 能力目标模糊化，与岗位胜任力模型脱节：课程大纲通常罗列的是软件功能和图表类型，而非可视化工程师岗位所必需的系统化能力。

2. 项目设计扁平化，缺乏能力递进的阶梯性：课程项目多为彼此独立的“玩具项目”，复杂度相近，无法支撑学生能力的螺旋式上升。

3. 教学评价单一化，重视觉结果而轻工程过程：考核方式往往过分关注可视化作品的最终“美观度”，而忽视了数据清洗的严谨性、数据处理流程的科学性、代码的可维护性、架构设计的合理性以及团队协作的有效性。

4. 技术内容滞后化，与智能时代发展失联：教学内容未能及时吸纳人工智能、大模型等前沿技术，导致学生所学技能与行业技术代差拉大，难以在未来的职场中保持竞争力。

三、“分级项目-能力图谱-AI赋能”新型教学模式的系统化构建

（一）核心驱动机制：“三层六级”分级项目体系

项目是能力培养的载体。本研究设计了“基础-专项-综合”三层，每层细分为两个难度梯度的“六级”项目体系，确保能力训练的连续性与挑战性。

· A1基础认知层：

o 项目示例：使用Excel或Tableau对某零售企业的销售数据进行探索性分析，并制作一份静态的多页仪表板报告。

o 能力聚焦：掌握基本图表类型的选择与应用、数据过滤、排序、分组等操作，培养初步的业务数据感知能力。

· A2基础强化层：

o 项目示例：使用Python的Pandas库对混乱的原始数据进行清洗、转换与整合，并利用Matplotlib/Seaborn库进行规范化图表输出，撰写数据清洗报告。

o 能力聚焦：强化数据预处理能力，理解数据质量的重要性，建立可视化设计的基本规范意识。

· B1专项技能层：

o 项目示例：利用ECharts或Plotly等库，开发一个具有多维度筛选、下钻、悬停提示等交互功能的“某城市房价可视化分析”网页应用。

o 能力聚焦：掌握交互设计原则、前端可视化库的API使用，以及前后端数据交互的基本原理。

· B2专项深化层：

o 项目示例：使用D3.js实现自定义的地理信息图、关系网络图等复杂图表，并对大规模数据集进行分页或懒加载渲染优化。

o 能力聚焦：深入理解SVG/Canvas渲染原理，具备实现高度定制化视觉效果和初步性能优化的能力。

· C1综合实战层：

o 项目示例：基于Flask或Django框架，整合Spark进行数据处理，开发一个“实时电商流量监控大屏”系统，要求支持实时数据流接入、多视图联动与权限管理。

o 能力聚焦：培养全栈开发能力、系统架构思维、大数据组件集成能力与项目管理能力。

· C2创新挑战层：

o 项目示例：“AIGC驱动的智能商业报告系统”。项目要求集成大语言模型（如GPT API）实现自然语言查询与自动洞察生成，并利用生成式对抗网络（GAN）或风格迁移技术对可视化作品的风格进行智能美化与适配。

o 能力聚焦：重点培养利用AI技术突破可视化传统边界、进行技术创新的能力，塑造前沿技术视野。

（二）战略导航系统：课程能力图谱的构建与应用机理

本研究构建一个包含三大模块、七大维度的动态模型：

1. 核心知识模块：涵盖可视化基础理论、技术原理及跨学科知识。

2. 核心能力模块：细分为认知技能、工具技能、工程能力和软技能

3. 职业素养模块：强调设计伦理、审美素养和前沿意识

该图谱的应用机理体现在：

· 目标可视化：将抽象的培养目标具象为数十个可观测、可测量的能力节点。

· 路径个性化：图谱公开给学生，使其清晰了解自身所处阶段及下一步努力方向，实现“一人一图谱”的个性化成长路径规划。

· 评价精准化：每个项目均对应图谱中特定的能力节点集合，考核评分细则依此制定，实现对每一项核心能力的形成性评价，使教学反馈更具指导意义。

（三）能力倍增器：AI技术在教学全流程中的赋能路径

· 在教学环节：引入AI编程助手辅助学生快速生成代码框架；利用AI工具进行数据清洗脚本的编写与调试，降低重复劳动负担。

· 在项目实践环节：

o 初级赋能：使用AI工具自动识别数据集中的潜在规律并推荐合适的图表类型。

o 中级赋能：开发集成LLM的应用，实现“用口语提问，直接生成可视化图表”的交互体验，深化对自然语言与可视化映射关系的理解。

o 高级赋能：在C2级项目中，探索AIGC在自动生成数据故事文本、智能优化可视化布局、实时异常检测与警报等方面的深度应用，培养学生引领技术变革的创新能力。

· 在评价与反馈环节：探索使用AI对学生的代码质量、文档规范进行自动化检查与初步评审，释放教师精力，使其更专注于高阶思维和创新能力的引导。

（四）质量保障基石：“标准-资源-过程”三位一体的产教融合

本研究实施深度的产教融合：

· 标准共建：与企业联合制定《可视化工程师岗位能力标准》、《大屏设计响应式适配标准》等，将行业最新规范直接转化为教学与评价标准。

· 资源投入：企业开放其真实的业务场景数据和在线实训平台，为学生提供“高仿真的”实战环境。

· 过程介入：企业工程师参与课程大纲修订，更以“产业导师”身份驻校。课程考核环节引入企业方，使用企业真实文档作为评价工具，使学生提前熟悉职场规则。

四、结论

本研究针对大数据专业数据可视化课程的传统弊病，系统性地设计并实践了以“分级项目驱动、能力分层递进”为骨架，以“课程能力图谱”为神经，以“AI技术赋能”为血脉，以“深度产教融合”为根基的新型教学模式。实践证明，该模式有效破解了教学与产业脱节的难题，成功地将学生的角色从被动的“工具操作者”转变为主动的“智能可视化解决方案的设计者与构建者”。它不仅显著提升了人才的培养质量与职业适应性，也为我国高等院校在数智时代背景下推进新工科建设、革新实践类课程教学提供了具有重要参考价值的范式与实施路径。

参考文献

[1]《分组任务驱动的混合教学模式探索——以数据爬取与可视化课程教学改革为例》，作者：曹好顺，云南警官学院学报，2025年

[2]《PBL教学模式下的高职院校数据可视化技术课程教学改革探索》，滕振宇，创新创业理论研究与实践，2025年

[3]《基于OBE理念的数据可视化技术课程教学改革探讨》，刘璐，电脑知识与技术，2025年