《数据新闻实务》课程教学大纲

根据本校24级网络与新媒体专业培养方案制订。

编制人：

1.邵晓，负责课程知识和技能目标设计、课程内容安排；

2.牛美芹，负责课程思政目标设计。

一、课程说明

1.课程名称:数据新闻实务           

2.课程编号：24JC2554205

3.总学时数/总学分：44学时/2.5学分                        

4.学时分配：理论课时32

5.课程性质: 专业核心课

6.先修课程：新闻采访与写作、新媒体数据分析

7.适用专业：网络与新媒体

8.开课学期:第六学期

二、教学目标与要求

【课程简介】

本课程是网络与新媒体专业的核心课程，随着新媒体的迅速发展，新闻的呈现形态正在发生改变，以海量数据和成熟的数据处理分析技术为基础来整合各种媒介优点、满足信息时代需求的数据新闻由此诞生。近年来，新闻与传播类专业以理论化见长的教学方式和人才培养模式与新媒体领域的人才需求矛盾突出。本课程尝试打破原有的学科知识体系，以培养学生数据新闻可视化的设计与制作技能为目标，着力打造“新文科”背景下技术与新闻传播学科的交叉融合体系，满足新闻传播教育领域人才培养需求和实用性需求。

【课程目标】

课程目标1（思政目标）：
①培养学生讲好中国故事的社会责任感和媒体人的使命感；
②培养学生求真务实的新闻职业道德；
③培养学生树立坚定的马克思主义信仰，能以马克思主义理论指导新闻实践。

课程目标2（知识目标）：

①理解数据新闻的核心概念。使学生能够全面理解数据新闻的定义、特点和价值，认识到数据新闻在现代新闻业中的重要性。

②培养批判性思维与数据解读能力。通过案例分析和实践练习，学生将培养批判性思维，学会如何解读和析数据，避免数据误导和误导读者。

课程目标3（技能目标）：

①掌握数据收集与处理方法。学会如何收集、整理和分析数据，了解不同数据来源的优缺点，掌握数据清洗和预处理的技巧。

②学习数据可视化技术。将学习如何运用各种数据可视化工具和技术，将复杂的数据转化为直观、易懂的图表和图像，提升新闻报道的可读性和吸引力。

③提升新闻写作与编辑技能。将学习如何将数据分析和可视化结果融入新闻报道中，提升新闻写作和编辑的能力，使报道更加生动、准确和引人入胜。

三、课程目标对毕业要求指标点的支撑

课程目标	支撑毕业要求指标点	毕业要求
课程目标1	1.2 始终爱党爱国，坚持马克思主义新闻观，具备网络与新媒体工作者的专业素 养，能够在网络与新媒体实践中遵守职业道德和行为规范，认真履行网络与新媒 体工作者的职责和义务。	1.品德修养
课程目标2	2.2 熟练掌握新媒体内容生产、新媒体创意与设计、新媒体传播与推广、新媒体运营与管理相关的基本知识。	2.学科知识
课程目标3	4.3 能够发现有价值的热点信息，进行深度挖掘、报道，并能作出理性的评价。	4.应用能力

四、教学内容、学时分配及与课程目标的关系

序号	教学内容	教学要求及重难点	推荐学时	教学方式	支撑课程目标
1	第一章　认识数据新闻 第一节 数据新闻简介 第二节 数据新闻的发展 第三节 数据新闻的生产流程	教学要求：（1）初步了解数据新闻。（2）了解数据新闻的发展。（3）了解数据新闻的生成流程。（4）了解数据新闻典型案例。 教学重点：数据新闻的内涵、数据新闻的发展、数据新闻的生成流程。 教学难点：数据新闻的内涵。	6	课堂讲授案例教学	1
2	第二章 数据新闻的生产与运营 第一节 数据新闻实践的伦理 第二节 数据新闻生产的流程与工具 第三节 数据新闻的运营	教学要求：（1）了解数据新闻的生产伦理和规范。（2）掌握数据新闻的生产流程。（3）熟悉数据新闻的运营方式。 教学重点：数据新闻伦理、数据新闻生产流程、数据新闻运营模式。 教学难点：数据新闻生产流程。	6	课堂讲授实验教学	1
3	第三章 数据新闻的选题与策划 第一节 选题来源 第二节 数据新闻的叙事结构 第三节 常见选题误区与案例分析	教学要求：（1）熟悉数据新闻选题的常见 来源；（2）掌握从多元角度挖掘具有新闻价值的数据新闻选题的方法；（3）理解数据新闻的叙事结构；（4）能够识别常见的选题误区。 教学重点：数据新闻的选题方法、数据新闻的叙事结构、数据新闻的选题来源。 教学难点：数据新闻的选题策划。	6	课堂讲授案例教学参与式教学	2
4	第四章 数据收集 第一节 数据的基本类型 第二节 公开数据的常见来源 第三节 自采数据 第四节 购买数据 第五节 数据收集注意事项	教学要求：（1）了解数据的基本类型；（2）把握数据的新闻价值；（3）熟练掌握数据收集的主要方法；（4）明确数据收集过程中的注意事项，避免潜在的风险和问题。 教学重点：数据可用性鉴别、数据价值的发现、数据收集的方法。 教学难点：数据收集方法。	6	课堂讲授实验教学	2
5	第五章 数据新闻的数据分析 第一节 数据的质量鉴别 第二节 数据的新闻价值挖掘 第三节 数据的分析与应用	教学要求：（1）掌握数据质量鉴别的方法。（2）掌握从数据中挖掘新闻价值的方法（3）掌握数据分析的方法。 教学重点：数据质量鉴别、数据新闻价值挖掘、数据分析的方法。 教学难点：数据分析的方。	6	课堂讲授案例教学实验教学	2
6	第六章 数据新闻可视化 第一节 数据新闻可视化的作用 第二节 数据新闻可视化的常见类型 第三节 数据新闻可视化的设计原则 第四节  数据新闻可视化的工具应用	教学要求：（1）了解数据可视化的意义。（2）熟悉新媒体数据可视化的类型。（3）掌握新媒体数据可视化设计的要点。（4）掌握数据可视化的工具并掌握其应用。 教学重点：数据可视化的类型、数据可视化工具及应用。 教学难点：数据可视化工具及应用。	6	课堂讲授案例教学参与式教学	3
7	第七章 数据新闻的制作与发布 第一节 数据新闻的文本制作 第二节 传播平台的选择 第三节 发布与评估	教学要求：（1）学会在数据分析和可视化的基础上制作数据新闻的文本；（2）掌握选择传播平台的原则；（3）了解数据新闻的发布和评估程序。 教学重点：文本制作的方法、传播平台选择策略、作品发布策略与评估方案。 教学难点：文本制作方法。	4	课堂讲授案例教学参与式教学	3
8	第八章 数据新闻的未来 第一节 数据新闻面临的挑战 第二节 数据新闻的创新需求与价值 第三节 智能媒体时代的数据新闻创新	教学要求：（1）认识数据新闻领域的最新发展方向；（2）洞察数据新闻面临的主要挑战及创新需求；（3）理解智能媒体技术在数据新闻中的应用和价值 教学重点：数据新闻发展方向、数据新闻面临的挑战、智能技术在数据新闻中的应用。 教学难点：智能技术在数据新闻中的应用。	4	课堂讲授案例教学实验教学	3

课程教学方式说明：

（1）启发式教学法。在授课的过程中，采用提问和分析的方式，循序渐进地诱导、启发、鼓励学生对问题和现象进行思考、讨论，再由教师总结、答疑，做到深入浅出、留有余地，给学生深入思考和进一步学习的空间，同时也提高了学生的学习主动性。

（2）案例教学法。在讲解过程中结合案例，加深学生对基本理论的理解和认识。同时将案例分析作为对学生掌握理论知识和分析解决问题能力的检验，让学生以小组为单位，进行资料检索和问题分析，并提出小组意见，加强了学生的团队意识，同时也能起到相互启发的效果。

（3）实验教学法。改变传统的单纯依赖教师讲授的方法，让学生通过上机操作以训练数据新闻可视化作品关键环节的技术，让学生通过实操掌握技能。

五、课程考核

序号	课程目标（支撑毕业要求指标点）	考核内容	评价依据及成绩比例(%)			成绩比例(%)
			课堂展示	作业	考试
1	目标1.培养学生讲好中国故事的社会责任感和媒体人的使命感；培养学生求真务实的新闻职业道德；培养学生树立坚定的马克思主义信仰，能以马克思主义理论指导新闻实践。（支撑毕业要求指标点1.2）	数据新闻及设计应遵循的一般原则。	5	5	10	20
2	目标2.理解数据新闻的核心概念。使学生能够全面理解数据新闻的定义、特点和价值，认识到数据新闻在现代新闻业中的重要性。培养批判性思维与数据解读能力。通过案例分析和实践练习，学生将培养批判性思维，学会如何解读和析数据，避免数据误导和误导读者。（支撑毕业要求指标点2.2）	数据的获取与预处理，数据的可视化设计、制作与传播的一般原则	5	5	10	20
3	目标3.掌握数据收集与处理方法。学会如何收集、整理和分析数据，了解不同数据来源的优缺点，掌握数据清洗和预处理的技巧。学习数据可视化技术。将学习如何运用各种数据可视化工具和技术，将复杂的数据转化为直观、易懂的图表和图像，提升新闻报道的可读性和吸引力。提升新闻写作与编辑技能。将学习如何将数据分析和可视化结果融入新闻报道中，提升新闻写作和编辑的能力，使报道更加生动、准确和引人入胜。（支撑毕业要求指标点4.3）	从社会运行数据中生成数据新闻选题，并能够创作数据新闻作品以反映社会发展规律。	5	5	50	60
合计			30	30	40	100

考核方式说明：

1.课堂展示

结合教学内容，每学期布置一次，展示内容主要为数据新闻领域前沿动态，展现形式为ppt。通过课堂展示，使学生主动了解行业动态，巩固基础理论。

2.作业

结合每章教学内容，每一章布置一次作业并批阅。作业主要为教学大纲各章节的实训内容。

3.期末考核

学期末布置数据新闻可视化作品创作任务进行考核。通过考核，使师生及时了解教与学的情况，强调技能培养的重要性，更好地促进教学。其中课程目标1的分值占30%左右，课程目标2的分值占70%左右。

六、课程目标达成度计算方法

课程目标达成度评价包括课程分目标达成度评价和课程总目标达成度评价，具体计算方法如下：

达成度评价值计算具体说明及示例如下表。字母 A、B、C 分别表示总评成绩中对应课程目标1的课堂展示、作业和考试的目标分值，字母 D、E、F分别表示总评成绩中对应课程目标2的课堂展示、作业和考试的目标分值；字母 A₁、B₁、C₁分别表示总评成绩中对应课程目标1的课堂展示、作业和考试的学生实际平均得分，字母 D₁ 、E₁、F₁分别表示总评成绩中对应课程目标2的课堂展示、作业和考试的学生实际平均得分。

七、教材及主要参考书目

1.教材

黄丽娜,邵晓.数据新闻理论与实务[M].武汉：华中科技大学出版社，2024.

2.主要参考书目

吴小坤,赵甜芳.数据新闻理论与实践[M].北京：人民邮电出版社，2021.

方洁.数据新闻概论[M].北京：中国人民大学出版社，2019.

附录：各类考核评分标准表

作业评分标准
教学目标要求		评分标准							权重（%）
		90-100		80-89		60-79	0-59
目标1.培养学生讲好中国故事的社会责任感和媒体人的使命感；培养学生求真务实的新闻职业道德；培养学生树立坚定的马克思主义信仰，能以马克思主义理论指导新闻实践。（支撑毕业要求指标点1.2）		按时提交作业；基本理论要点正确，基本技能熟练掌握，基本知识框架体系熟悉。		按时提交作业；基本理论要点错误较少，基本技能熟练掌握，基本知识框架体系熟悉。		按时提交作业；基本理论要点错误较多，基本技能熟练掌握，基本知识框架体系熟悉。	不按时提交作业；基本理论要点错误较多，基本技能未掌握，基本知识框架体系不熟悉。		20
目标2.理解数据新闻的核心概念。使学生能够全面理解数据新闻的定义、特点和价值，认识到数据新闻在现代新闻业中的重要性。培养批判性思维与数据解读能力。通过案例分析和实践练习，学生将培养批判性思维，学会如何解读和析数据，避免数据误导和误导读者。（支撑毕业要求指标点2.2）		按时提交作业，能够熟练掌握数据新闻可视化的设计、制作和发布技能。		按时提交作业，能够较好掌握数据新闻可视化的设计、制作和发布技能。		按时提交作业，能够基本掌握数据新闻可视化的设计、制作和发布技能。	不按时提交作业，对数据新闻可视化的设计、制作和发布技能掌握不够。		20
目标3.掌握数据收集与处理方法。学会如何收集、整理和分析数据，了解不同数据来源的优缺点，掌握数据清洗和预处理的技巧。学习数据可视化技术。将学习如何运用各种数据可视化工具和技术，将复杂的数据转化为直观、易懂的图表和图像，提升新闻报道的可读性和吸引力。提升新闻写作与编辑技能。将学习如何将数据分析和可视化结果融入新闻报道中，提升新闻写作和编辑的能力，使报道更加生动、准确和引人入胜。（支撑毕业要求指标点4.3）		按时提交作业，能够完成高质量的选题，并进行优秀的数据新闻作品创作。		按时提交作业，能够完成良好质量的选题，并进行较好的数据新闻作品创作。		按时提交作业，能够完成选题，并进行数据新闻作品创作。	不按时提交作业，不能够完成选题，无法进行数据新闻作品创作。		60
考核评分标准
教学目标要求	评分标准							权重（%）
	90-100		80-89		60-79		0-59
目标1.培养学生讲好中国故事的社会责任感和媒体人的使命感；培养学生求真务实的新闻职业道德；培养学生树立坚定的马克思主义信仰，能以马克思主义理论指导新闻实践。（支撑毕业要求指标点1.2）	按时参加考试；试卷答题中基本理论要点正确、及基本知识框架体系熟悉掌握；答题字体工整字迹清晰语言组织有逻辑。		按时参加考试；试卷答题中基本理论要点正确、及基本知识框架体系基本掌握；答题字体工整字迹清晰语言组织有逻辑。		按时参加考试；试卷答题中基本理论要点正确、及基本知识框架体系基本掌握；答题字体潦草字迹不清晰语言。		不按时参加考试；未按试卷要求答题。	20
目标2.理解数据新闻的核心概念。使学生能够全面理解数据新闻的定义、特点和价值，认识到数据新闻在现代新闻业中的重要性。培养批判性思维与数据解读能力。通过案例分析和实践练习，学生将培养批判性思维，学会如何解读和析数据，避免数据误导和误导读者。（支撑毕业要求指标点2.2）	能够熟练掌握数据新闻可视化的设计、制作和发布技能。		能够较好掌握数据新闻可视化的设计、制作和发布技能。		能够基本掌握数据新闻可视化的设计、制作和发布技能。		对数据新闻可视化的设计、制作和发布技能掌握不够。	20
目标3.掌握数据收集与处理方法。学会如何收集、整理和分析数据，了解不同数据来源的优缺点，掌握数据清洗和预处理的技巧。学习数据可视化技术。将学习如何运用各种数据可视化工具和技术，将复杂的数据转化为直观、易懂的图表和图像，提升新闻报道的可读性和吸引力。提升新闻写作与编辑技能。将学习如何将数据分析和可视化结果融入新闻报道中，提升新闻写作和编辑的能力，使报道更加生动、准确和引人入胜。（支撑毕业要求指标点4.3）	能够完成高质量的选题，并进行优秀的数据新闻作品创作。		能够完成良好质量的选题，并进行较好的数据新闻作品创作。		能够完成选题，并进行数据新闻作品创作。		不能够完成选题，无法进行数据新闻作品创作。	60