9月15日下午2:10，大数据专业教师在6313教室召开教研活动——2027届学生论文选题分析讨论大会。本次会议由大数据专业教研室组织，全体11位指导教师参加，对2027届88名学生的毕业论文选题进行集中审议。学生选题方向涵盖大数据实践、分析与可视化、分析与预测、深度学习图像处理等。

会议开始，主持人黄亭老师就本次教研活动的目的、流程和选题审核标准作了简要说明。会议指出，毕业论文选题是人才培养的重要环节，既要体现大数据专业特色，又要具备可行性、规范性和实际应用价值。随后，各位导师依次介绍所指导学生选题，围绕研究背景、研究目标、数据来源、技术路线、预期成果和可能存在的问题进行说明。全体教师认真听取汇报，并对每一项选题展开讨论。

主持人黄亭老师解说审核标准

在讨论环节，参会教师重点围绕“选题是否可以执行”进行研判，从数据可得性、方法合理性、工作量大小、技术难度、专业契合度、创新性和实际价值等方面提出意见。对于部分题目偏大、研究边界不清、数据获取困难、技术路线不够明确或应用价值不足的选题，教师们给出了具体改进建议。改进方式主要包括：优化题目表述、缩小研究范围、更换数据集、调整技术路线、补充实验方案，必要时更换题目。会议还对需要修改的题目进行现场标注，形成修改意见清单，便于学生后续完善。

在逐题审议和现场标注的基础上，与会教师结合四类选题方向进一步明确了审核重点：大数据实践类选题应突出真实场景和工程实现能力；分析与可视化类选题应保证数据质量和可视化表达效果；分析与预测类选题应明确模型选择与评价指标；深度学习图像处理类选题应关注数据集规模、算力条件和模型可复现性。全体教师一致强调，选题既要避免过大过空，也要防止脱离专业方向，应兼顾学术规范与应用价值，确保学生能够在规定时间内完成高质量毕业论文。上述意见既为需要修改的选题提供了具体依据，也为后续指导教师审核和学生完善指明了方向。

最后，会议明确后续工作安排：学生根据本次教研活动反馈继续修改选题，指导老师进行一对一审核把关，教研室持续跟踪选题整改情况。通过本次选题分析讨论大会，大数据专业进一步统一了毕业论文选题标准，明确了指导方向，为2027届学生毕业论文开题和后续撰写工作奠定了良好基础。