改革视点

　　国家青年人才入选者、计算机科学与工程学院教授邵俊明带领研究生挖掘学习新天地，将《大数据分析与挖掘》课程中大数据与算法的魅力展现得淋漓尽致。在课程建设与改革中，邵俊明保持紧跟前沿、接轨国际，坚持创新教学、不懈探索，重视思政教育、启智润心。“在这门课上，学生们不仅能够训练英文听说读写的能力，更重要的是锻炼科研素养，从而增强提出问题、分析问题、到最后解决问题的科研思维与能力。”

接轨世界：全英文教学，提升学术交流能力

　　选课学生覆盖全校不同学院的硕士、博士研究生以及来华留学生……这是计算机科学与工程学院开设的研究生学位课程《大数据分析与挖掘》的显著特征，吸引着不同学院、不同年级、不同国家的学生踊跃报名选课。课程主讲老师邵俊明认为，在本课程中营造全英文教学氛围，将有助于培养研究生的科研素养、敏锐思维和国际化能力。

　　全英文教学的一大特点是驱动学生主动适应英文听说读写的学术环境，从而提升学生的科技英语的写作与表达水平。邵俊明强调，良好的英文水平对于学生来说，是一项不可或缺的素养。“现在的学生要多读英文文献，也要用英文写论文，积极参加国际会议和学术交流。”

　　同学们从一开始的畏难情绪，到课程后期的掌握自如，其中的努力与进步都被邵俊明看在眼里，记在心里。“他们刚开始听这门课的时候，英文的听说读写在他们看来还是有点困难的。但是随着课程的向前推进，同学们慢慢适应之后也就觉得没有多难了。”邵俊明由衷为同学们英文水平的飞跃感到欣慰。

　　邵俊明以其独特的课程结构和深入浅出的教学方式赢得了学生们的广泛好评。“我觉得这门课程是我在电子科技大学上过的最好的课程之一，原因是它与大数据和人工智能相关，这是当今热门话题，而且课程内容非常丰富，充满了最新的业界标准和案例。当然，还离不开邵俊明教授出色的讲解方式和引导。”计算机科学与工程学院2023级留学硕士生Haider Muhammad Hamza对邵俊明的讲授方式表示赞同。

创新教学：前沿性内容，锻炼学生科研思维

　　《大数据分析与挖掘》课程作为技术前沿课程，具有“与时俱进”的特性。每隔一两年，课程组就会花大量时间收集资料，结合实际情况对课程内容进行调整和改进，增加前沿性、创新性内容，比如近年来备受关注的ChatGPT等。课程组将新类检测学习、自动驾驶等项目中的大数据相关内容加入课程，使课程更具有生动性、实用性。邵俊明提到：“教学内容本身具有创新性，这是毋庸置疑的。”

　　同时，课程内容丰富，涵盖了数据挖掘、机器学习的一些基础知识和大数据前沿的理论和方法，比如哈希技术、采样技术、数据流技术、图挖掘技术等，并引入了大量最新的方式方法。“从教学内容来说，我认为这对于大部分硕士生、博士生是非常有用的，能够对他们的工作或者科研有一定帮助。”邵俊明笃定说道。

　　纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行。课程要为学生打下理论根基，但最终的目标一定是科研实践。《大数据分析与挖掘》课程非常注重培养学生的科研素养，对此，邵俊明不失风趣地以四川名菜“麻婆豆腐”举例类比。“科研创新就好比想研究一道麻婆豆腐配方。首先我们需要文献调研、收集资料，就好比做大量走访，了解各种麻婆豆腐的特点。最核心的步骤是总结现有方法的优缺点，也就是找出科学问题。提炼科学问题是培养科研思维的核心能力，这也是我们希望学生们能学会的。”

　　“按不同口味做麻婆豆腐好比根据需求去制定目标，请裁判评判哪种好吃好比评估科研成果，推销麻婆豆腐好比写论文向别人推介自己的科研成果。”邵俊明用着幽默的比喻道出科研的过程。《大数据分析与挖掘》课程便以提升学生的科研实践能力为目标，带领学生提升科学素养，做出“真东西”。

　　为了实现创新教学，邵俊明在课程的讲解上独具特色。他对于方法的理解并不是单纯的照本宣科，而是通过方法得出的解决角度，并采取更易于理解的讲解方式。即使是号称最难的数据采样章节，邵俊明的讲解都可以让学生能够循序渐进的理解采样方法和其中蕴含的思考逻辑。

　　“通过老师的讲解，我们很直观地理解了采样方式从反变换采样到较为复杂的马尔可夫采样等一系列方法的发展历程，认识到采样作为机器学习和深度学习中的基石所具有的重要性，在科研实践中，需要根据不同的情况来选择合适的采样方法，这有助于我们形成正确的科研观念。”2023级博士研究生张同泽认为。

尽心育人：交互式教学，点燃学生上课热情

　　“火花奖”是华为公司表彰和感谢对产业界和科学界作出重大贡献的高校教师，评选最具有解决产业难题潜力和科学理论突破价值的“IDEA”。作为该奖项两度得主，邵俊明将自己的项目经验转化为教学案例，将理论原理与实践经验相结合，帮助学生深入理解。比如，在讲k邻近算法时，他以自身参与的华为项目举例，为同学们讲解算法应该如何进行现实场景应用。“以前学习的一些知识还比较浅，我想为他们讲清楚深层次的原理。”

　　由于该课程面向全校开放，每个学生的知识结构和学科背景不尽相同。因此，邵俊明会先讲透基础原理，再阐释细节，确保同学们都能跟上教学进度。课程采用了“交互式教学”方式，授课过程中注重实时反馈。“通过动态进行交互式教学，我能从学生的眼睛感受到他是否能听懂。如果发现学生们听不懂了，那我就会进一步的深入讲解。”这种教学方式帮助学生掌握课程内容中的难点，也让他们保持对学习内容热情高涨。

　　邵俊明认为，基础性的建设内容至关重要。任何重要的建设性目标归根结底都是要解决基础问题。比如大模型建设，要构建自己的大模型，就要研究大模型本质的基础问题是什么。“作为科研工作者，我们的发力点应该是怎么做、投入什么，借此介入这个问题的研究。要让同学们认识到这个事实，引导他们在底层上或者关键技术上去创新，去突破前人的常规，然后开发自己的产品。”

　　为了保障教学效果，邵俊明对于课件也有严格的要求。PPT中减少了对于方法的文字描述，采取图片为主的方式来辅助讲解，使得本来较为艰深的概念通过直观上较易理解的方式呈现出来。“周一晚上连上三节课，虽然会很疲惫，但是老师的讲解结合直观的展示方式还是能让我迅速进入状态，经常觉得没过多久就下课了。”计算机科学与工程学院研究生黄烁今在评教中反馈道。

　　课程并非是单纯的介绍理论，而是引导学生思考方法产生的逻辑合理性的讲解，让同学们形成一种科学的思考方式。幽默风趣的讲授方式、及时调整的教学进度、专业有效的科研技巧……同学们普遍认为，这门课为他们提供了独特的学习体验和思考方式。“邵老师的讲课总是饱含激情，能充分调动学生们的情绪，燃起我们对于学习和科研的热情。”2023级硕士研究生王振强说道。计算机技术专业的硕士生张德帅也因此感到受益匪浅：“现在我对于文献内容的思考更多的并不是简单的接受其方法，而是从更深入的角度思考得出方法的思维过程。”

思政教育：讲内外形势，培育学生爱国情怀

　　在科技发展日新月异的当下，为国家培养未来的栋梁人才是当务之重。因此，邵俊明认为，培养当代大学生的爱国情怀非常重要。在课堂上，他将各类思政案例与课程内容相结合，从而达到课程启智润心的效果。“相较世界一些发达国家，我们在某些方面还有一定差距，但是我们一直在努力追赶，我会经常提醒和鼓励同学们不懈奋斗，踏踏实实做好科研，为实现科技自立自强做贡献。”邵俊明教授谈道。

　　邵俊明在介绍OpenAI技术时，提到了学界仍在广泛探讨的主权人工智能概念，即各国家用符合本国文化和思维方式等数据训练大模型，支持人工智能基础设施建设。“虽然说科学无国界，但是大数据的资料、要素设备是有国界的。我们国家有着悠久的历史和特有的文化传统，我们在研究相关内容时就要注重保护这些文化。我会提醒学生们要注意相关安全性、伦理性、法律性问题。”

　　通过课程学习，学生们对大数据有了更深的理解，尤为重要的是，课程激发了学生们对数据的敏感度，使他们对未来投身于科研充满了无限期待。“这门课程使我更加注重逻辑思维的训练，也让我明白了数据的力量。”硕士研究生刘禹霄分享道。“由邵老师授课的大数据课程是我在大学遇到的最令人印象深刻和前瞻性的课程之一。尽管其内容具有挑战性和数学密集性，但他的教学方法使其易于理解且引人入胜。我参加过许多不同教授的讲座，但我认为邵老师是其中最出色的之一。”航空航天学院2023级来华留学博士生Khan Khalid 感叹道。

　　大数据分析与挖掘与人工智能密切相关。邵俊明提到，计算机学院的老师们一直在思考，在新时代背景下，面对第四次科技革命，要如何凝聚几个实验室的力量共同解决亟待解决的重大科学问题。每位老师都在思考怎么确定好研究方向，更好地和时代接轨，跟四川省战略、国家战略相结合。“科研，最终都应该服务于祖国大地，服务于社会生产，服务于造福人类。”这是他对学生们的教诲和期许。