为纵深推进数据科学与大数据技术专业课程群一体化教学改革，全面检验学生数据挖掘、分布式平台开发、数据可视化等综合实操能力，6月26日，我院2023级数据科学与大数据技术专业《大数据课程群》期末综合项目实战答辩于智慧教室顺利开展。本专业全体任课教师组成评审专家组，各班学生以小组为单位依次完成项目汇报、成果演示与现场深度问答。

本次答辩打通《数据挖掘与分析》《大数据平台生态系统》《数据可视化》三门核心课程知识壁垒，采用小组综合考核+个人分项打分双向并行的标准化评价体系，立体、客观衡量学生团队协作能力与独立专业素养。考核细则划分小组整体成果、个人专项表现两大板块，既考察项目完整度、技术创新度、报告文档规范度，也通过现场追问区分每位学生实际工作贡献，有效规避团队项目“搭便车”问题，实现全过程、精细化学业评价。

答辩现场氛围浓厚，各小组立足行业真实场景、瞄准现实业务痛点自主选题，自主串联多门课程专业知识，独立完成全流程可落地大数据项目。现场涌现出一批高质量实践作品：基于大数据的共享单车调度平台、DataInsight数据分析师薪资洞察系统、知旅—大数据驱动型旅游智能服务平台、基于Django的景点数据分析系统、华东地区气象预测与气候分析平台、大数据招聘岗位分析及薪资预测平台等。汇报同学借助大屏完整演示项目数据采集、清洗处理、特征建模、可视化交互全链路成果，面对评审老师针对代码逻辑、算法原理、分布式运算、AI辅助开发等问题的深度追问，条理清晰阐述技术方案、攻坚难点与个人负责模块，充分展现扎实的理论功底与工程实践能力。台下学生认真观摩记录，在交流互鉴中拓宽数据分析思路。

答辩结束后，现场举办优秀项目颁奖仪式，获奖小组代表与评审教师合影留念，以表彰一学期以来同学们深耕项目实践、勤学善思的丰硕成果。

本次课程群联合答辩，打破传统单门课程割裂考核的固有模式，真正实现多学科知识融会贯通、理论学习与工程实践深度耦合，搭建起“团队协作考评+个人能力量化”双维度新型考核机制。一方面引导学生完整走完大数据项目从数据爬取、预处理、特征工程、模型构建到可视化呈现的全业务流程，扎实锤炼Python爬虫、Spark分布式计算、机器学习建模等核心岗位技能；另一方面依托现场答辩、分层打分精准定位学生知识薄弱点，为专业后续教学优化、实践课程迭代升级提供真实、具象的学情参考。

郭景娟供稿

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