1月11日晚上九点刚过，数据科学荣誉课程群的学员们走出逸夫楼C座计算机教室——《Python实战》课程结课。

当他们完成课上布置的最后一个实战大作业并交给老师检验时，就标志着为期一年的辅修学习画上了句号。第三期数据科学荣誉课程群进入尾声之际，也标志着第四期课程群的招生工作即将开始。

课程挑战、周而复始，卓越的教育教学观、高远的学习观，很多故事总是意犹未尽……

兴趣导向：“与个人志趣‘微妙’契合”

谈及与荣誉辅修课程群的初次邂逅，食品科学与工程专业2019级本科生郑浩翔都会将思绪拉回2021年1月29日。那天，他看到主讲线性代数的童言老师转发了一条招生通知。当郑浩翔点开链接的那一刻，就注定了他将走进数据科学的知识世界——成为荣誉辅修课程群第一期的学员。

2020年11月，本科生院发布《关于开展2020年荣誉辅修课程群建设的通知》，在当时高教界已有的“辅修课程”“荣誉辅修项目”等理念基础上提出“荣誉辅修课程群”，拉开了我校建设荣誉辅修课程群的序幕；次年1月，包括《数据科学》等6个课程群经教师申报立项通过开始招生；3月春季学期伊始，经过报名筛选的首批64名同学从《SAS基础知识》开始了数据科学课程群的学习。

荣誉辅修课程群从招收首批学员至今已走过四年。作为首期学员，对于“张之洞班”2018届本科生许鑫彤来说，选择参加课程群完全是兴趣使然。“最初是想多学一些编程语言，并提升数据分析的技能。”他坦言，这些技能在本科阶段并未发挥明显作用，但是当他推免至北京大学攻读生物技术专业研究生后，课程群中学到的知识让自己在生物信息研究方向中大显身手。

同学们在《SAS基础知识》课程中学习（信息学院 供图)

资料图：华中农大信息学院学子参加超算竞赛（信息学院 供图）

荣誉辅修课程群的价值也不仅在于兴趣导向，也在于志趣引领。郑浩翔最初关注到数据科学课程群的实用性和工具性。由于本科就开始接受科研训练，他希望系统学习分析实验数据的技术方法。随着学习深入，他发现课程群的学习与个人志趣产生了“微妙”的契合，可以将统计学理论和数据处理技术应用于食品科学问题。同时，核心课程《Python实战》中“机器学习”部分也为郑浩翔打开了人工智能技术的大门。在课程学习结束后，他深感自己“体会到了数学逻辑的美，明白了计算机思维。”

与首次开课时只招收大二、大三年级学生不同，许多硕博研究生也加入第三期的课程群学习之中。生物信息专业2021级研究生郑孟卓正是其中之一。在本科就读园艺专业时，他就因对生物信息技术的兴趣选择修读生物信息专业双学位，进而在该领域深造读研。他认为对未知兴趣正驱使自己学习新知识、潜心搞科研，选择修读数据科学荣誉辅修课程群亦是如此。

“数据思维是研究生不可或缺的。”郑孟卓谈到，当对生信领域的研究愈发深入时，他不想仅满足于使用现有的程序软件，更想通过系统学习掌握数据科学的原理基础。他还介绍到，班级中对数据统计技术感兴趣的同学有很多，比如一名植科院本科同学对科研有着很强的志趣，在课程群的学习过程中十分刻苦，课堂互动很活跃，课下也会认真钻研，他认为“一切都是兴趣这个内驱力让我们坚持学习”。

学科交叉：“各个专业的‘左膀右臂’”

“经济统计学是一门应用型学科，数据技术中的统计则有更多实证性，数理证明、逻辑推导更加缜密。”已经毕业的经济统计学2019级本科生梅锦华在大二选择辅修时，如此分析所学专业与课程群之间的异同联系，他希望充盈自己在经济统计领域的知识结构。

选课学生来自不同学院，覆盖了农林、生物和人文社科等31个专业。课程群牵头人、信息学院郭明月老师和同事们在建设数据科学荣誉辅修课程群之初，就将其定位成“各个专业基础的左膀右臂”，助力同学们掌握“数据时代中的重要工具”，在各自学科领域成为复合型领军人才。

对此，教师在课堂实践中设计了多元案例。童言老师参与主讲《Python实战》课程，他更注重与农业相关学科进行交叉，运用真实数据在具体场景中应用练习，培养学生使用所学技术解决不同学科实际问题的能力。“数学本身具有高度的抽象性，高度的抽象才能广泛应用。”郭明月总结到，同学们在教学中高度增强抽象思维能力，最终一定能实现将所学知识结合计算机技术，融合应用到其他学科中。

除了在课堂中同学们利用统计分析技术完成学习任务，掌握这项技能更贯穿于个人学术发展的过程。“学会使用编程语言进行复杂的数据处理和分析，在解决实际问题时更加得心应手。”郑浩翔兴奋于自己学有所用，在科研项目中，他经常使用组间差异检验、回归分析等统计方法，探究不同试剂组合、原料配比和催化剂应用对实验结果的影响是否具有统计学上的显著性。

同学在编程训练中巩固编程基础并认真记录（信息学院 供图)

资料图：华中农大信息学院学子参加智能机器人格斗赛（信息学院 供图）

食工专业2019级本科生王子纯是课程群第二期学员，她凭借课程群学习所掌握的知识，成功跨专业申请到日本早稻田大学信息生产系统研究科留学深造，在许多研究生基础课上，老师会默认大多同学毕业于计算机相关专业，所以对一些知识讲得很笼统。而在两年前荣誉辅修课程群学习中，老师则对知识点细致易懂进行讲，让她可以轻松面对现阶段研究生的学习。同时，王子纯目前所在研究室的课题方向是机器学习，此前在课程群积累的知识储备让她更加自信地攻读研究生。

老师们十分鼓励同学们参与学科交叉实践项目，也会根据学生的研究志趣提供相关的学习机会。王子纯在本科阶段时就在童言老师的指导下参与了信息学院智慧农业项目，通过大数据和人工智能实现农业供应链溯源。郭明月老师还提到，有同学在自己和陈洪、李伟夫老师指导下，与工学院研究团队合作进行智慧果园设计建设；也有同学在李欣然老师的指导下参与校外医院科研项目，进行癌细胞筛选识别的相关研究。

挑战自我：“不断进阶的‘海阔天空计划’”

由浅入深、循序渐进，是同学们在课程群一年学习中最直观的经历过程，郑浩翔如此认为。要帮助不同学科背景和计算机基础的同学，初步掌握计算机技术进行数据分析的能力，从教材选择、教案选用、课程设计都考验着教师团队。老师们在陈洪老师的指导下，探索设计出了一套“1+5+1”的课程群构架，整体经历“语言基础”“统计理论”“实战应用”三个阶段，实现入门、进阶、高阶。

郑孟卓在学习时发现，许多知识点的深度和挑战度都与研究生的学习内容相媲美。在早稻田大学深造过程中王子纯也发现，导师推荐使用的英文教材与荣誉辅修课程学习时老师力荐的教材几乎相同。以教材选择、教案设计为抓手，教师团队始终注重课程群“两性一度”建设不减质、不减量，努力将辅修课程打造成高水平“金课”。老师们对课程进行删繁就简，标新立异保留教材中的精华部分，同时将知识结构碎片化重组，增加知识体系之间关联性，帮助同学们“STUDY LESS & LEARN MORE”。

《Python语言程序设计》是许多本科专业人才培养方案中的必修课程，如何把荣誉辅修课程群中的《Python实战》课程设计好，是老师们的讨论重点。童言、宋必芹、邓昊、李伟夫等老师考虑到同学们在编程语言和统计理论课程中取得了一定基础，便将《Python实战》设计得比本科教学中的python课程更深入、更具挑战性。

师生课后交流讨论（信息学院 供图）

资料图：信息学院开展教育思想大讨论（通讯员 辛西 摄）

“过程虽然艰苦，但每一步都是学有所获的。”郭明月和其他老师们对过去三年的课程群的教学付出都很欣慰，她认为师生参与荣誉辅修课程群，实际上是进行了一场“荣誉之战”，课程群的学习具有高阶性、挑战性，对学生的学习能力提出了较高要求。梅锦华和郑浩翔都回忆到，在老师的课程设计和教学支持下克服“零基础”的挑战，与其他抱有热忱的同学坚持达成课程目标。由于许鑫彤在本科没有修读《线性代数》，他便在课余时间观看网课视频和资料，利用两周时间自学完相关知识，以便更好理解《多元统计与SAS》的课程内容。

“课程学习就是老师引领同学由‘0’到‘1’的过程，自己在课余之时会主动探索从‘1’到‘正无穷’的奥秘。”郑孟卓表示，老师十分支持和鼓励同学们通过参加学科竞赛提升技能。梅锦华利用编程知识和数据统计技术，与同学经过多日的头脑风暴和编程建模，取得了美国大学生数学建模竞赛H奖的成绩。王子纯参加了两次学科竞赛，在第二期课程群的暑假学习之时，就以主要参与人身份报名参加了钉钉杯大数据挑战赛，将数据科学思维融入进项目的设计思路。郭明月带领课程群老师实施“海阔天空计划”，为这些同学整合课程资源，提供更多学习资料和学习机会。

“课程群源自本科教学，也高于本科教学。”郭明月老师说，许多内心真正热爱的同学学习动力强、学习质效高，老师们在强烈使命感的驱动下会努力把他们培养成为各个学科的领军人才。谈到这些同学，童言老师欣慰地给予了极大肯定，能顺利完成收官之课《Python实战》的同学都是能力过硬的，不仅都能跟上课程节奏，甚至可以做到更深入地实践运用。

“希望荣誉辅修课程群可以一直办下去！”采访最后，王子纯总结这段“荣誉之战”时，毫不吝啬地向老师表达了感谢。郑浩翔也直言，课程群的学习让他在学术和职业道路上迈出了坚实的一步。

郭明月老师对未来发展也充满希望：“我们坚信，‘荣誉之战’一定会变成同属于师生的‘荣耀之战’！”

（通讯员 孔繁霄 高敬杰 记者 川竹 审核人 刘震）