数据科学与大数据技术专业建设研究

数据科学与大数据技术专业作为国内最热门的新增专业被广泛关注,但是如何进行专业建设成为各高校的难点问题。论文对国内首批和二批开设数据科学与大数据技术专业的学校进行系统调研,重点从开设学院、人才培养、特色课程等方面进行总结分析,最后给出大数据专业在课程体系、师资队伍、实践平台等方面的问题及建议,为应用型本科高校专业建设提供参考。     

数据科学科研一体化平台构建与师资培养培训方案

当今世界已进入大数据时代,国内众多高校数据科学与大数据技术专业也应运而生。当前形势下,构建数据科学产研学用一体化平台及数据科学与技术师资培养培训显得尤为迫切,该文的论述对地方性应用型高校大数据专业平台构建及师资培训培养有借鉴作用。如何构建数据科学"产研学用"一体化平台及如何加快数据科学师资力量的培养,成了众多高校亟待解决的问题。     

新工科背景下大数据专业建设探究

数据科学与大数据技术专业作为国家新兴战略专业,目前面临着人才培养与市场脱轨、师资队伍建设薄弱、课程体系不完善以及培养方案不合理等诸多挑战。本文针对上述现实存在的问题,并结合新工科背景下的人才培养需求以及应用型本科院校的人才培养模式,从大数据专业建设方案、课程设置、人才培养目标以及专业教师队伍建设等方面进行探索性地研究。本文提出的大数据专业建设方案及模式在实际课题申报与教学中都得到了良好的应用。     

大数据时代经管类专业统计学课程教学改革思考

大数据时代,统计学课程教学内容体系、教学模式等亟需变革和创新,针对应用型专业人才培养目标,经管类专业统计学课程教学应树立统计新思维,主动适应大数据的发展,加强统计学课程内容与数学、计算机技术的交叉融合,在实验环节以专业技能比赛为抓手加强学生大数据实践创新能力训练,同时,完善统计学授课教师队伍的建设,从而提升经管类专业人才的数据分析能力。     

新工科背景下数据科学与大数据技术专业人才培养模式研究

结合河南财政金融学院数据科学与大数据技术专业建设实践,从人才培养目标、课程体系设置、实践教学设计等方面,分析新工科专业面临的问题,提出信息技术新发展下的工科专业建设策略,为地方应用型本科院校新工科专业建设提供参考。     

新工科背景下工业设计专业课程群建设研究

在新工科建设的不断深入下,主动调和工科相关专业的学科进行重新布局,重构和优化课程教学体系,已成为传统工业设计专业亟待解决的问题.根据新技术和新产业发展趋势及院校自身优势,科学规划专业的目标转向,以课程群重构及跨界联动教学模式树立工程教育的新范式,促进了教育教学的交叉融合与内容迭代,实现了地方应用型本科高校工业设计专业建...     

应用型院校“程序设计语言”课程模块化教学改革

应用型本科教育是要培养育创新意识、具有实践能力的高级应用型人才,也是目前国内外多所高校人才培养馍式研究的重要课题．合肥学院计算机科学与技术系借鉴德国的人才培养模式,对计算机专业“程序设计语言基础”课程进行模块化教学改革,努力达到应用型人才的培养目标．     

大数据时代对经管专业统计学课程教学的影响

大数据时代,社会对数据分析人才提出了更新、更高的要求,这给高校应用型人才培养带来了挑战.本文阐述了大数据对经管专业统计学课程教学带来的影响,并且从树立大数据思维、更新教学内容、增加实践教学、完善教师知识体系四个方面出发,探索了统计学课程教学改革.     

对于应用型高校环境设计专业景观设计课程教学改革的几点思考

该文以应用型高校人才培养特征为研究方向,结合现阶段环境设计专业下景观设计课程的新设性特点,发现现阶段景观设计专业存在的问题和发展现状,在研究如何改变和解决这些问题方面提出应用型高校环境设计专业景观设计课程建设思路以及进行课程教学改革的相关措施,为应用型高校培养高素质、高技能应用型景观设计人才提供一些建议。     

自动化专业构建学科交叉的课程体系的研究

自动化专业是电气工程与自动控制、计算机与信息技术等新技术相结合的宽口径专业,其鲜明的特点就是学科交叉,因而对自动化专业构建学科交叉的课程体系的研究非常必要。学科交叉的理念可以推广到学校内不同学科的交叉,学科内不同专业的交叉,专业内不同方向的交叉。学校应打破学科界限,制定有利于培养应用型人才的核心课程和选修课程科学结合的课程体系。打破专业界限,充分发挥选修课的作用,给学生自主组合专业方向创造条件。打破同专业的不同方向的界限,培养宽口径、有实践能力、有创新意识和创业魄力的人才。     

应用型的信息与计算科学专业实践课程体系改革探究

"信息与计算科学"专业当前实践课程比较分散,缺乏层次性和系统性,导致实践课程未能形成良好体系,影响了应用型人才的培养。针对不足,给出信息与计算科学专业实践课程体系框架、具体设计、实施、初步成效。     

SPSS统计软件在线性代数成绩分析中的应用

线性代数是高等数学系列课程的重要组成部分,也是高校各理工科及经济管理专业的一门重要基础课程。而SPSS统计软件是数据分析的有效工具,利用SPSS统计软件对大庆市师范学院2014级应用化学专业一班与二班学生线性代数成绩进行分析,可准确得到分析结果,从而科学地指导教学。     

大数据下信息管理与信息系统专业就业能力评价及培养研究

大学生就业能力是衡量高校人才培养的重要标准,为培养出符合大数据时代需求的复合型人才,对信息管理与信息系统专业就业能力进行评价,并提出相应培养方法。从专业知识能力、个人素质和发展能力出发,采用熵权法对信息管理与信息系统专业就业能力进行评价。结果表明:大数据下各单位对信息管理与信息系统专业人才的实践应用能力、创新能力和计算机应用能力尤其看重。根据评价结果,提出了开展应用型实践、设计型实训、培养学生实践应用能力;融合工程教育理念、创新课程体系,激发学生创新能力;实行教育主体向学生转移,实现学生为中心,培养学生计算机应用能力,为培养大数据下信息管理与信息系统专业人才就业能力提供新思路。     

应用型人才培养模式下基于案例驱动的MySQL数据库教学研究

目前,MySQL数据库课程已经成为高校大数据、计算机专业的重要专业课程之一。然而,作为一门新兴课程,其教学体系尚不够完善,授课过程中偏重理论教学,导致课程过于乏味。基于此,结合应用型人才培养目标,探讨了案例驱动下的多表连接教学方法;设计以专业应用为导向的教学案例,形成趋于完善的案例教学法;进一步结合MySQL在大数据技术中的应用研究,激发学生学习兴趣,提高其实践操作能力。     

非数学专业线性代数教学改革探讨

很多非数学专业的基础课都设置有《线性代数》课程．线性代数知识潜移默化地影响着学生的专业知识的深化和发展后劲．本文探讨线性代数教学与专业课教学的衔接,研究非数学专业的线性代数教学内容改革、教学方法及教学手段的更新,从而有的放矢地上好《线性代数》课程,使非数学专业学生提高对专业问题的分析能力．     

大数据工程教育之统计学与计算机科学融合研究

近年来我国数据科学与大数据技术专业兴起很快,但是缺乏人才培养目标及课程设置的研究。文章首先提出大数据的特征决定了数据科学与大数据技术专业是跨学科的,主体是统计学和计算机科学的元素。界定了大数据工程教育的三个培养层次:数据分析员、大数据工程师、大数据科学家,研究了它们的角色与技能要求。其次对培养大数据科学家,详细讨论了计算机科学与统计学融合的课程设置及内容,最后提出了突出前沿的数据建模和多种先进的商业软件分析技术,提供一个独特的数据科学、商业和信息系统混合的学习情境的教学原则。提出大数据工程教育中把统计学与计算机科学融合,要专注于四项关键技能,要重点培养具有深度定量技能的统计学教师,要建设高度协作的、跨职能的教学团队。     

大数据技术类通识实验课的探索与实践

海量数据时代让统计学习已成为许多科学领域及市场研究、金融学等商科领域热门的工具,大学生拥有大数据统计学习技能是非常必要的。通过通识实验课"大数据统计分析与机器学习"让不同专业的学生掌握基本的数据建模,分析及预测能力,识别获取有价值的信息,解决各个专业的难题,有利于培养学生科学思维与创新能力。采用不同的实验模块来满足多专业多需求的学生,让学生可以进行根据自己的专业或兴趣进行选择实验模块,增加开放式实验模块,更加适合不同专业的学生。     

应用型人才培养中基于PAD的课程教学改革实践——以《区域分析与规划》课程为例

应用型人才的培养更注重学生对于知识的实践应用能力,是地方高校转型发展过程中的必然选择。对分课堂发挥学生学习主动性,对学生自主学习以及知识应用能力的培养与应用型人才的培养目标非常吻合。笔者在应用型人才培养的要求下,结合专业特色引入对分课堂,进行专业核心课程《区域分析与规划》的教学改革实践。从教学内容、教学安排、教学过程设计等方面开展研究,提出教学改革思路,进行教学改革实践,为教学改革拓展新的方向,也为其他课程的教学改革提供参考与借鉴。     

信息类专业《C语言程序设计》课程教学探析

《C语言程序设计》是高校信息类专业学生不可或缺的一门专业必修课,针对当前非计算机专业C语言程序设计课程教学现状,结合信息与计算科学专业的特点,分析了“C语言程序设计”课堂教学与实验教学中存在的问题,并进一步研究探讨了C语言课程教学方法改革和实践手段。     

中美地理信息科学专业本科课程设置比较分析

课程设置作为地理信息科学人才培养的核心,在大数据及人工智能发展时代,亟需加快完善,以契合社会发展新要求。采用文献收集、网络调研和比较分析的研究方法,选择中国及美国的22所高校为研究样本,从课程总学分、课程结构及实践教学对比,分析两国地理信息科学本科专业课程设置的异同。结果表明:中国地理信息科学专业学分普遍偏高,美国地理信息科学专业学分相对较低;中国通识课程形式仍较单一,课程质量参差不齐,美国通识课程形较丰富,课程内容注重批判性思维及人文素养培养,数理课程学分普遍较高;两国地理信息科学专业本科主干课程设置基本一致,但美国高校专业课程设置更细致,课程形态较丰富;美国高校实践课程学习资源较丰富,学生动手能力强,中国高校实践教学在内容、形式、评价及学生动手创新能力方面均需加强。建议根据各高校师资实况,适当借鉴美国高校在课程内容设置、课堂教学方式、批判思维及实践能力培养中的经验,培养大数据时代下适应现代化建设的高素质复合型地理信息科学人才。