基于数据画像的工程类本科生思维与表达能力培养研究

摘要

基于聚类分析与文本挖掘技术，面向跨学科融合背景下工程类本科生思维与表达能力的培养需求，构建了基于多维数据的“人物画像”模型。通过文献分析与案例研究，精准识别学生在逻辑推理与表达方面的典型短板，分类呈现其通识素养能力特征，并揭示课程设置、校园文化及实践平台等因素的影响机制。融合教育学、社会学及数据科学方法，提出“情境—能力—行为”分析框架，为分层教学、模块选择等课程优化提供理论依据，同时为学生个性化、可持续的职业发展提供支撑。实验表明，该模型能够智能识别核心能力节点与薄弱环节，推动因材施教的个性化培养方案设计，实现人才培养模式的动态评估与持续改进。研究成果有助于促进工程教育从“工具理性”向“价值理性”转型，提升工程人才的综合素质与社会适应能力。