数据分析的课程设计范文
时间：2023-09-28 18:08:31
导语：如何才能写好一篇数据分析的课程设计，这就需要搜集整理更多的资料和文献，欢迎阅读由公务员之家整理的十篇范文，供你借鉴。
篇1
关键词：微课程；移动终端；自主学习；数据结构；系统框架
中图分类号：G642 文献标识码：A
1 引言（Introduction）
随着便携式移动终端的发展，“碎片化”时间的利用率越来越高，人们进入了“微时代”。“微课程”成了时代的产物。所谓“微课”是指按照新课程标准及教学实践要求，以教学视频为主要载体，反映教师在课堂教学过程中针对某个知识点或教学环节而开展教与学活动的各种教学资源的有机组合[1]。现如今各高校大力推动微课程，组织各种微课程比赛，调动教师的积极性，“微课”对于教师来说已不是一个陌生的名词。然而，目前的微课程只是针对一门课程当中的一个组成部分，仅是单独讲解某个知识点，没有形成一门完整的课，还没有完全发挥微课程的优势，并没有应用于真正的教学当中。
《数据结构》课程是计算机课程体系中的专业基础课程[2]，作为程序设计的基础，数据结构课程不仅成为高校硕士研究生入取的必考科目，还是各企业招聘员工入职笔试中青睐的学科。如何让学生在课堂教学中对课程有更深刻的理解，并在复习考研和准备找工作中进行更好的自主学习，成为数据结构课程教学的研究重点，本文在分析数据结构教学现状的基础上通过对数据结构知识点的分析，构建合理的数据结构微课程框架，并将其应用于教学中，使得学生能更好的应用“微课程”进行学习。
2 数据结构课程的现状分析（Current situation
analysis of data structure）
数据结构课程是一门比较抽象的课程，而且学生本身知识储备不足[2]，所以仅靠课堂上的讲解，不能使学生达到很好的消化吸收的效果。目前，很多高校也开发了网络教学平台，积极倡导教师和学生通过网络平台实现在线探讨交流，通过对网络教学平台的建设，如将大纲日历、教案、教学课件，教学视频上传到教学平台，使学生增加课下自主学习的意识，同时，老师在上课的时候也会给学生提供一些教学视频的网站，如清华教育在线等，然而，虽然教学平台的建设很完整，教师提供的教学视频也很不错，学生却很少好好利用网络教学平台或教师提供的网络视频进行自主学习。主要原因有三点：
（1）教师的课堂教学主要以集中讲授为主，并没有引导学生利用网络教学平台的资源进行自主学习，学生把网络教学平台当成了一个简单的提交作业、下载课件的平台。
（2）教学平台的内容过于繁多，视频基本上为课堂讲授的视频，即使有学生想课下自主学习，在看到45分钟甚至90分钟的教学视频也会打退堂鼓。
（3）教师提供的教学视频，如清华教育在线虽是名校老师讲解，但对于一般高校的学生来说讲解内容过深，没有针对性，很多学生觉得听不懂，打消了自主学习的积极性。
通过“微课程”的概念，专家学者认为“微课程”就是针对一个具体的知识点在短时间内（一般为10分钟左右）做简单明确的讲解，这种讲解不是泛泛的介绍，而是通过精心的设计，最终完成容量小，内容精的视频制作[3]。可以说，“微课程”的出现为我们解决数据结构自主学习难的状况提供了很好的解决方案。如何做到容量小，内容精成了“微课程”视频制作的关键，也是本文的研究重点。
3 基于微课程的数据结构模块化设计与实现
（Modular design and implementation of data
structure based on micro-lecture）
本文依据清华大学出版社出版的严蔚编的数据结构教材[4]进行知识点的划分，构建知识点的模块化，并将其应用在教学中。
3.1 数据结构相关知识点的分析与研究
数据结构课程研究的是数据和数据之间的关系，其基本分为四大类：集合、线性结构、树形结构和图形结构。在数据结构课程中，主要讲解的是后三种结构的逻辑结构、物理结构，以及相关算法的实现。在课程的最后讲解了利用已学过的数据结构解决基本的查找和排序的问题。
上述这些知识点中都具有一定的顺序性、关联性，但又相互独立。如果只是把课程讲解的内容分解成10分钟之内的小视频，除了时间上看着短了以外，没有改变课堂讲解的实质，没有做到真正意义上的微课程。在多年教学经验的指导下，本文要研究的是什么样的知识点适合做成微课程，让学生课下自主学习，课上共同讨论，培养学生自主学习的能力，并且在考试复习时通过温习微课程的视频可以更快的掌握主要题型的解决方法，节约复习时间。
微课程知识点的设定原则为5―20分钟可以被清晰地讲解，且尽量不涉及程序性的内容。栈和队列可以说是操作受限的线性表，其抽象数据类型和现实生活中的很多例子都有相似性，可以将其作为微课程的一个知识点，让学生自主学习。在树形结构中，如何在连续的存储空间中把非线性的东西表示出来可以在短时间内很经典的讲解出来，其链表的表示所以也非常适合做成微课程。二叉树的结构和树非常像，对二叉树的遍历，以及树和森林的转化都是比较独立的知识点，其方法不涉及难理解的程序，将这些放入微课程中。赫夫曼树是二叉树的重要应用，其构造方法可以放入微课程的知识点框架中。在图形结构中图的邻接矩阵表示法和邻接表表示法都可以作为微课程的一部分，深度优先遍历和广度优先遍历的算法虽然不易理解，但其求解方法的思想却可以通过微课程表达出来。最小生成树，关键路径，单源最短路径都是图里的应用，仅把问题的解决方法放入微课程中是比较好的选择。在查找中的折半查找和二叉排序树的构造都是独立的知识点，可以很好的用于微课程的制作。在排序中，会选择相对复杂一些的快速排序和堆排序，仅仅介绍排序的思想。微课程的知识点设定如图1所示。
3.2 翻转课堂辅助数据结构微课程的实现
学生在刚接触数据结构时会觉得特别的抽象，其基本概念和相关的术语并不适合让学生自主学习，线性表是学生接触的第一种线性结构，其逻辑结构，顺序存储和链式存储，以及插入删除等操作都非常的重要，但多数都是枯燥的程序，想让学生在短时间内掌握其精髓并不是一件容易的事，如果这个部分让学生自主学习很可能会打消学生的积极性，所以前几节课程并不适合做翻转课程。在学生已经对线性表有所掌握的情况下，可以将栈和队列的逻辑结构微课程要求学生自己学习，在课堂上进行讨论，在讨论的基础上讲解实现通过自主学习了解的各种操作的程序。树形结构是学生接触的第一种非线性结构，所以其逻辑结构需要在课堂上进行讲解，虽然树形结构的存储结构已经安排在微课程中，但由于是学生第一次接触，所以本微课程部分并不作为翻转课堂的一部分，学生在复习时可以通过微课程进行复习，以更好的掌握知识点。而二叉树的相关微课程可以要求学生自行学习，在课堂上根据学生学习的结果共同研究算法的实现。图形结构和树形结构都属于非线性结构，所以二者具有很多相似的地方，可以由学生自主学习课堂讨论，通过讨论的情况分析学生的掌握情况，因为微课程的内容简单，重要的算法实现还需要在课堂上详细讲解。经过前面的学习，插入和排序的内容无论是应用方面还是程序实现方面都由学生自主完成，通过讨论和测试考察学生的掌握情况。
经过和微课程相结合的翻转课程的设计，使学生习惯通过微课程进行学习，掌握自主学习的能力。
4 结论（Conclusion）
微课程的系统框架对微课程的制作起到了指挥棒的作用，在总体框架下进行各个微课程的制作，在制作过程中绝不仅仅是录制简单的视频，虽然仅仅是10分钟左右，但工作量绝不亚于一节课的准备，不仅要对微课程设计方案，制作电子课件，还要精心准备习题，并配合易理解的答案。只有一个完整系统的微课程，再加上与课堂的相辅相成，才能使得学生在课下自主学习时更有针对性，学生学的更明白，课上讨论也会更丰富，形成良性循环，真正实现了教师学生共同授课，共同讨论的多样化教学体系。
参考文献（References）
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学报：自然科学版，2012，30（2）：307-309.
[3] 刘名卓，祝智庭.微课程的设计分析与模型构建[J].中国电化
教育，2013，（12）：127-131.
[4] 严蔚敏，吴伟民.数据结构（C语言版）[M].北京：清华大学出版
社，2012.
作者简介：
董丽薇（1981-），女，博士生，讲师.研究领域：供应链管理.
篇2
关键词：大数据 信息与计算科学 课程体系
中图分类号：G642 文献标识码：A 文章编号：1674-098X（2016）08（c）-0131-03
自1998年教育部将原来的计算数学、运筹学、控制论、信息科学4个专业整合成一个新专业――“信息与计算科学”专业后，全国已有600多所高校开设了信息与计算科学专业，该专业是数学、计算机、信息工程等学科的交叉，目标是培养具有扎实数学基础和一定的计算机技能，能够在信息科学和计算科学领域从事科研、教育、软件开发及解决实际问题的能力的应用型人才[2-3]。
但是，随着招生规模逐步扩大，暴露出许多问题，如专业特色不明显、专业就业方向不明确、课程设置、实践环节等方面滞后于信息技术和计算机技术的发展，学校教育和社会实际需要脱节等问题[4-5]。
云时代、大数据时代的到来，为信息计算科学专业的发展带来了新的契机。
大数据，指的是所涉及的数据量规模巨大到无法通过人工，在合理时间内截取、管理、处理并整理成为人类所能解读的信息[1-5]。随着各行各业信息量的快速膨胀，今后对拥有大数据管理和分析能力的人才需求将快速增长[7-8]。
大数据时代需要分析数据及其与业务相结合的分析人才，这与信息与计算科学专业的培养目标相吻合，信息计算科学专业充分发挥其数学的优势，结合专业背景和社会实际需求，可以为未来的大数据市场培养熟练掌握大数据技能并擅长海量数据的采集、存储、管理、挖掘与分析等经验的人才。为适应社会需求，该校及时调整专业方向，徐州工程学院信息与计算科学专业于2016年秋季招收大数据方向学生。
培养优秀的大数人才，构建合理的课程体系是关键，该文根据该校实际情况，探讨信息与计算科学专业如何在保持数学类专业优势的情况下，融合大数据时代的技术和思想，构建合理的面向大数据的信息与计算科学专业课程体系。
1 人才培养目标制定
依据徐州工程学院应用型本科院校的要求，制定符合该校特色的面向大数据的信息与计算科学专业培养目标。
（1）综合素质目标。培养满足地方经济、社会发展需要，德、智、体全面发展，具备良好法律意识与职业道德规范，具备团队合作意识，具备较强的沟通表达能力、分析理解能力、专业文档撰写能力、创新能力、项目管理意识等各项综合素质的人才。
（2）专业技能目标。培养具有良好的数学素养，掌握信息科学和计算机科学的基本理论、方法和技能，熟悉主流大数据管理及分析平台、数据分析算法与工具，具备较全面的大数据平台的应用开发与管理运维能力，有一定的大数据平台架构能力，有一定数据分析与算法实现能力，有较强的创新意识和初步的大数据工程实践能力，适宜在IT企业从事大数据应用开发、大数据系统运维等工作、并具备一定行业经验认知的应用型大数据人才。
2 课程体系构建思想
为培养适应不同大数据岗位的专业人才，我们采用定制化课程体系、多元化教学模式，重点拓展和提升实践类课程建设，适当加入拓展课程。
2.1 定制化课程体系
针对大数据行业不同岗位技能要求，课程体系遵循“通用+特长”的设计思路，通过通用开发语言与特色大数据技能相结合的培养模式，利用项目驱动的实战技能训练，可实现学生的个性化培养。
重视基础课程，加强技术主干课程，构建核心课程群。在夯实基础课程之后，考虑学生实际就业方向，开设针对性强的专业课程，根据实际情况安排学生针对性选择实训方向，安排相应技术性课程学习，同时强化学生技术技能的运用能力。
2.2 多元化教学模式
为调动学生学习积极性，提高课程效果，采用多元化的教学方式。通过理论课、实验课、项目实战课和职业素质课程，培养学生理论结合实践的综合应用能力，提升学生的职业技能与综合素质；并通过线上教学环节为学生提供灵活高效的学习渠道、提升学习兴趣、拓展专业知识、培养主动学习的良好习惯。
为了将学生培养成为大数据开发、数据挖掘和数据分析类高端特色专业人才，课程体系以知识体系和能力体系为双主体进行规划，强调技术与职业素养的双重培养，将职业发展所需要的各种软能力培养融入到日常教学中，以实现学生的职业化能力培养。
2.3 重点拓展和提升实践类课程建设，适当加入拓展课程
在保持基础扎实的前提下，拓展和提升实践类课程。除强化校内实践课程外，还要运用校企合作实训基地，进行实训项目开发，强化理论教学与工程实践的结合。
不定期聘请名企在职IT专家或业界知名人事，开展各种主题活动，拓宽学生视野。
3 课程体系构建方案
遵循“通用+特长”的设计思路，课程体系的构建重视基础课程，并加强大数据技术相关课程，划分为通识课程、学科基础课程、专业课程以及集中实践课程四大课程模块。
3.1 通识课程
包括通识必修课程和选修课程两种类型，是对本专业学生进行公民基本素质教育的重要内容，以提升学生的政治思想水平、文化科学素养、信息技术能力和外语沟通能力等大学生必备的基本素质为目标，也对本专业学生进行职业生涯与职业发展指导。
3.2 学科基础课程
该类课程是对该专业学生进行学科专业知识教育的基础内容，目标是提升学生的学科专业认知水平。专业基础课程一是用以铺垫专业数学基础，培养学生的基本科学素质。二是强化计算机科学与大数据技术的共用核心技术，增强学生进入社会的适应能力。该类课程如数学分析、高等代数、C语言程序设计、Java程序设计等课程。
3.3 R悼纬
该类课程是对该专业学生进行专业技术和专业能力训练的重要内容，培养学生解决实际问题能力和应用创新能力，具备信息计算科学专业相关领域，尤其是大数据分析及应用开发领域技术工作所需的专业理论知识及相应的应用能力。该类课程包含数据结构、数据库原理及应用、Linux操作系统、数据分析、数据挖掘、大数据内存计算、大数据流式计算、大数据离线计算等。
3.4 集中实践课程
该类课程是对该专业学生进行专业创新教育和素质拓展训练的重要内容，重点是培养学生提出问题、分析问题和解决问题的意识、能力和方法，了解信息科学专业尤其是大数据分析及应用开发领域理论、技术与应用的新发展，能运用所学的理论、方法和技能解决信息技术与大数据分析及应用开发中的实际问题，具有较强的知识更新、技术跟踪及职业能力。该类课程主要包含课程设计、项目实训、综合实训、岗位实训和毕业设计。
面向大数据的信息与计算科学专业课程教学体系框架如图1所示。
课程开设先后次序注重学生大数据方向完整的知识链构建，严格按照大数据方向具备的知识结构设计。
实践课程体系包含两条线，一个是课内实验，一个是集中实践环节。课内实验是每门课的实践练习，学科基础课中《C语言程序设计》开设了课内实验，所有专业课均设置了课内实验，课内实验的安排又划分为基础类实验和提高类实验，是对学生进行的基本技能训练。集中实践是每学期后集中开设的实践课程，如课程设计、项目实训、综合实训、岗位实训、毕业设计。课程设计和项目实训目的是对学生进行综合技能训练，岗位实训和综合实训对学生进行实战技能的训练，毕业设计既是对学生的综合技能的训练，也是是对学生知识掌握、综合技能的一次检验。整个实践体系构建如图2。
4 结语
大数据专业方兴未艾，结合大数据专业，充分发挥数学优势，与计算机技术相结合，为我们的专业发展带来新的契机，为培养优秀的大数据人才，我们将根据实际需求及学生发展状况调整培养方案与课程体系，促进信息与计算科学专业的不断发展。
参考文献
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篇3
人才培养的成果最直观地体现在毕业生的就业上。笔者引用CIS2011课题组对清华大学、中国人民大学等13所大学2006-2010年的5届毕业生的就业行业、所从事的职业两方面的数据，来分析信管专业人才培养现状。
1．1按就业行业分
CIS2011课题组通过调查得出：在所有毕业生中，在信息传输、计算机服务和软件行业就业的人数最多，达到31．5％；其次是金融业，达到17．7％；其他，如制造业、公共管理、教育业、建筑业、批发和零售业、交通运输、仓储和邮政等各占一定的比例。
1．2按从事职业分
CIS2011课题组通过调查得出：在所有毕业生中，从事技术开发岗位的人数最多，达到25．7％；其次则是业务服务岗位，达到23．4％；再次是市场营销和经营管理岗位，分别达到15．3％和12．2％；其余，如应用研究、教育培训、后勤保障等，各占一定的比例。从上面分析可以看出，信管专业毕业生所从事行业来看，人数最多的还是信息传输、计算机服务和软件行业，即使从事其他行业也或多或少地会利用原来在学校学习的专业知识；从从事职业来看，技术开发、业务服务是两种主要的职业选择。
2大数据环境对信管专业人才培养的影响分析
大数据时代，数据的产生方式被极大地改变，用户从信息消费者变成了既是信息消费者又是信息生产者；数据的传播途径发生了很大变革，信息已从报刊、电视、广播等传统传播途径，延伸到互联网、移动互联网等；数据存储的习惯同样发生了变化，过去用户将数据存储于电脑、U盘或者移动硬盘上，但现在大多数用户会选择将数据进行“云”存储；可以利用的数据更多，甚至可以利用某个特别现象相关的所有数据，而不再依赖于随机取样。信息的产生、收集、保存、维护、处理、利用的整个生命周期的管理已经突破了传统信息技术和信息系统应用的领域、技术和科学范式。新的环境需要能确定上游数据模型，并有数据仓库构建以及数据建模方面的背景，完成高质量数据收集的数据专员；拥有某个领域的专长、能帮助开发数据产品且帮助开发推动业务发展的数据解决方案的数据分析员或数据科学家；在企业历史数据的基础上通过假设来测试阈值并预测未来用户行为或锁定目标用户的大数据开发人员。相关企业对上述人才的需求量正在激增。据2011年麦肯锡全球研究所预计，截至2018年，美国大数据领域中深度分析人才职位的需求会超过供给，缺口为14万~19万个职位。此外，麦肯锡预计截至2018年，美国需要增加150万能够提出正确的问题并有效利用大数据分析的管理者和分析师。由上分析可以看出：大数据突破了过去信息技术和信息系统应用的领域、技术和科学范式，必将对信管专业延续了20多年的教学计划、教学内容和教学方式产生巨大的冲击，必然重塑信管学科和专业。
3相关职业对毕业生的基本要求分析
由上面的就业分析和影响分析可以看出，目前信管专业毕业生目前所从事的职业依然集中在系统开发、ERP服务等，而将来信管专业毕业生从事的职业可能会集中在移动开发、商务智能（数据分析）等。笔者结合一些主流招聘网关于这几类职业所要求的基本技能以及要获得这些技能的必修课程进行了分析。
3．1系统／移动开发
这类职业一般要求毕业生应具备的基本技能有：能够使用一种以上的主流开发工具，如Java、C＃等或无线应用开发技术；熟悉至少一种数据库管理系统，尤其是大型数据库管理系统，如Oracle、DB2等；具有软件工程的思想等。而要获得这些技能，需要学习管理信息系统、数据库原理与应用、程序设计语言、数据结构、计算机网络、信息系统分析与设计等。
3．2ERP实施及二次开发
这类职业一般要求毕业生应具备的基本技能有：根据用户管理信息化的需求，为用户制定ERP软件项目的咨询方案；帮助用户优化业务流程，并成功实施ERP软件项目；根据用户的个性化的管理需求，如：财务集控开发、异构系统集成等，进行ERP软件的二次开发；总结项目实施经验，形成项目知识文档。而要获得这些技能，需要学习管理信息系统、数据库原理与应用、ERP原理与应用、ERP实施、ERP二次开发等。
3．3商务智能（数据分析）
这类职业一般要求毕业生应具备的基本技能有：根据业务需求，收集并存储所需的市场、营销等相关数据；根据数据分析的要求，负责抽取相关数据、并统计计算数据，以便为各类决策提供数据支持；对处理后的数据，按照用户的要求进行分析，并能用各类图表进行恰当地展示。而要获得这些技能，需要学习数据库原理及应用、统计学、BI前端应用开发、DW设计、ETL设计、数据分析等。
4信息管理与信息系统专业人才培养再思考
4．1重新定位专业方向
根据市场对信管专业人才的需求，以及本专业的实际情况，我们适时地调整了专业方向，即掌握数据库基本原理，熟练使用一门主流DBMS，如：SQLServer或Oracle；具备一定的编程思想，能熟练运用一门编程语言，如：C＃；熟悉企业生产运作环境，初步具备ERP实施与二次开发的能力；能根据实际需求准确收集所需数据，利用相应工具进行数据分析，并能利用BI前端工具进行可视化呈现。
4．2重组课程体系
为了配合专业培养方向，我们以CIS2011课程体系为基础，结合我校的实际情况和市场需求，剔除了一些不适应市场需求的课程，新增了一些新的课程，构建了新的专业课程体系，即管理基础＋计算机基础＋专业基础＋应用能力。这一课程体系是原课程体系的扬弃，在保留重要基础课程的基础上，充分体现了新环境对专业人才培养的要求。
4．3重新整合实践教学
将以前分散的多门课程设计、毕业实习等进行整合，设计了几个综合性较强的实践环节。尽量避免学生“一叶障目，不见泰山”，并在实践环节使用同一个项目贯穿始终。通过这几个实践教学，让学生真正消化课堂上的理论知识，提高了学生的动手能力。
5效果评价
篇4
关键词：大数据；中小企业；电子商务；课程体系；实践教学
引言
随着大数据时代的来临，越来越多的企业开始意识到在电子商务中应用大数据的重要性[1]。我国国务院于2015年8月31日印发了《促进大数据发展行动纲要》，将加强大数据专业人才培养确立为国家大数据战略政策保障机制之一，提出了“开展跨学科大数据综合型人才培养，大力培养具有统计分析、计算机技术、经济管理等多学科知识的跨界复合型人才”[2]。中小企业是企业中的主体，占企业总数的99%以上。但对于中小企业而言，大数据人才的缺乏已成为制约其电子商务大数据应用的重要因素之一。面向中小企业培养电子商务大数据人才具有重要的意义，本文将在开展人才需求分析的基础上，探讨如何面向中小企业培养电子商务大数据人才。
1、面向中小企业的电子商务大数据人才
需求与培养目标自电子商务专业开设以来，人们针对电子商务人才需求[3-4]和培养[5-6]开展了大量研究。虽然电子商务技术发展迅速，但到目前为止一般还是将电子商务人才需求分为四类：运营类、技术类、销售类和综合管理类[4]。电子商务大数据人才总的来说是属于第二类，即技术类人才。通过其所开展的大数据分析，为其他三类人才的工作，包括运营、营销和管理应用提供支撑。调研表明，电子商务大数据人才本身因其侧重点不同又可以分为两类：一类是偏重于大数据分析平台建设和分析工具开发的研发人才；另一类是偏重于大数据应用，如提供决策支持、客户分析、营销服务等的应用人才。由于大多数中小企业通常不具备独立开展大数据应用开发的条件，而主要是应用第三方的大数据分析平台和工具，因此，面向中小企业的电子商务大数据人才以商业分析与应用人才为主，并需要少量从事第三方平台或工具开发的研发人才。基于以上需求分析，我们将中小企业电子商务大数据人才培养目标确定为：培养具有大数据意识和思维，熟悉大数据和电子商务的相关技术，能够熟练应用大数据分析工具开展电子商务相关的数据分析和应用，并具有一定的大数据分析软件开发能力的技术应用型人才。
2、面向中小企业的电子商务大数据课程体系构建与实施
2.1课程体系构建
从培养目标来看，中小企业电子商务大数据人才的知识能力体系可分为三个层次：第一层次，大数据和电子商务的前导知识和技术，即计算机、经济管理和数理统计基础知识和技术；第二层次，大数据和电子商务相关知识和技术；第三层次，电子商务大数据分析软件的开发和应用。由于电子商务和大数据技术的发展速度迅猛，且可能的实现技术比较多，为使得课程体系具有较强的通用性，我们在图中并未指定各方面技术具体使用什么软件。但每一方面技术目前都有一些主流的产品，我们在软件选择时一般应尽量选择当前的主流产品。如程序设计一般选择Java语言，数据库则建议选择Oracle，大数据存储和处理建议选择Hadoop，统计软件和大数据挖掘工具建议选择SAS，大数据软件开发建议选择R语言。
2.2师资队伍建设
电子商务大数据应用是一个全新的领域，综合运用了电子商务和大数据技术。根据电子商务大数据课程体系，电子商务大数据应用相关师资应当由两个方面组成：一方面是从事相关基础知识和技术的学科基础课程师资，如数学、计算机、经济管理等，这一部分师资由相关学科提供；另一方面是熟悉电子商务、精通大数据技术并能将二者结合起来的专业方向师资，这一部分的师资应当是由现在的电子商务专业教师承担，电子商务大数据师资建设的重点就是如何提升电子商务专业教师的大数据分析和应用能力。目前国内高校电子商务专业教师主要来自于计算机和经济管理两个方面。电子商务大数据应用重在大数据的商业应用，因此，对于计算机专业出身的教师而言，在深入学习掌握大数据技术的基础上，应加强商业运营与分析领域的学习；对于经济管理专业出身的教师而言，则需要在加强数据库、算法等计算机基础知识和技术的基础上深化大数据技术的学习。而对于所有电子商务专业教师而言，在深入掌握大数据技术后，需要结合大量企业案例开展大数据实践以提高实际应用能力，但单一中小企业显然难以提供大量数据和案例，因此，高校应积极与行业协会，通过地方的行业协会获取本地区众多企业的电子商务运营数据后进行大数据分析实践，这一方面可以提高师资实践水平，另一方面可以帮助广大中小企业利用电子商务大数据技术来优化生产经营。
2.3实践教学开展
电子商务大数据人才作为技术应用型人才，其实践应用能力的培养是最为重要和关键的。我们主要从实践教学体系构建、实验实训室建设、实习基地建设、实践教学组织几个方面探讨实践教学的开展。
（1）实践教学体系构建
电子商务大数据人才培养的实践教学体系由三个层次组成：第一层次是课程所对应的实验实训；第二层次是创新实践训练，其中包括课程设计、毕业设计和各类创新实践训练项目；第三层次是企业岗位训练，包括短期见习和毕业实习。
（2）实验实训室建设
为满足电子商务大数据实验实训教学需要，该专业的实验实训室应由三方面组成：其一，基础性的计算机和运筹统计实验实训室；其二，专业课程实验实训室，主要包括电子商务实验室和大数据分析实验室；其三，创新训练实验实训室，主要用于创新实践训练。其中计算机、运筹统计、电子商务的实验室建设都比较成熟。而大数据分析实验室的建设案例不多，创新训练实验室因其面向专业不同差异很大，在此我们主要讨论一下这两个实验室的建设。大数据分析实验室主要应包括多台用于数据存储与处理的服务器、电脑、移动终端等硬件设备及Hadoop、SAS、R语言等大数据存储、分析和开发的软件。创新训练实验室在服务器方面应尽可能与大数据分析实验室共享，并采用分组结构以方便小组交流合作，并配以必要的电脑、移动终端等硬件设备和大数据分析工具软件。
（3）实习基地建设
虽然需要电子商务大数据分析人才的中小企业数量众多，但每家企业的相关岗位都很少，这就给本专业的集中实习带来了一些困难。为解决这一问题，我们可以从三个方面着手建设实习基地：第一，与行业协会合作，以其为载体面向区域性的行业企业群开展实习基地建设；第二，与专业从事大数据分析的开发和应用的IT企业合作建设实习基地；第三，在对真实企业案例数据进行收集整理的基础上，建设仿真性的校内实习基地。
（4）实践教学组织
在实践教学管理方面，应邀请企业电子商务领域的高级管理和技术人才参与，建立由院系教学院长（主任）、企业高管、专业负责人共同组成的实践教学指导小组和由专业带头人、骨干教师、企业专家共同组成的实践课程建设小组。在实践教学师资方面，由于电子商务大数据分析的教学必须是理论与实践相结合，因而本专业的实验实训教学最好由理论课程教学老师来承担；同时，所有老师应全面参与到学生创新训练指导，通过这一指导过程，在培养学生创新应用能力的同时也提升了教师的实践能力和教学水平；此外，本专业所有老师应轮流参与实习指导，通过实习指导可以掌握企业对电子商务大数据应用的真实需求，从而推动教师在课程建设和校内实践教学更贴近实际应用。
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篇5
1教学方案缺乏系统性
原有课程设计任务方案以各类技术方法为索引依次提出计算要求，在内容编排上类似于综合论述问卷，学生在规划设计的过程中，既不需要深思具体方法的知识背景，也不需要理解计算结果对于生产实际所产生的效用。具体来看，首先，任务列表中欠缺对使用统计分析和运筹模型等先修课程知识的明确要求；其次，任务方案缺乏生产和服务场所背景，切断了POM课程设计和已有认识实习、社会实习经验之间的联系；再次，任务方案对计算机软件和计算机仿真工具的使用未做明确规定，从而没能充分利用物流管理专业特色实践课程“物流仿真软件实训”的优势，忽视了仿真模型可以弥补实践资料匮乏、提升学生积极性的作用。综上所述，原有课程设计任务方案割裂了POM方法技术与物流管理专业一系列先修课程、实践课程以及实习环节之间的联系，缺乏系统性，不利于培养学生解决实际问题的能力。
2课程设计教学改革方案探索
针对POM课程设计原有任务方案所存在的选题陈旧、缺乏系统性、成绩评定标准单一问题，课题组对提升本门课程实践环节系统性的教学改革方案进行了探索，从增强课程设计与先修课程、仿真软件实训课程以及社会调查之间的联系等方面，提出了以下改进对策：
2.1鼓励结合社会实际调查选题在2011~2012年的课程设计环节，新的任务主题：“服务业设施选址、布置与效率分析”以及“生产设施布置与装配线平衡”。在任务书中要求学生按照①调查收集生产（或服务）场所实际数据②数据分析③建模与分析的过程，切实开展对实际生产和服务场所的抽样调查。
2.2明确对先修课程知识以及仿真软件的使用要求任务书对描述性统计分析、随机变量分布拟合、计算机仿真建模以及仿真结果分析环节制订了明确要求。根据对最近两年物流管理专业学生课程设计过程的调查，这样的设计任务书督促同学们将统计分析知识应用于社会调查数据的整理和分析环节，也明确了仿真模型中各项参数与抽样调查、运筹学模型以及POM方法技术之间的关系。与此同时，仿真模型的运行效果逼真，所做的设计改进通过仿真模型进行展示，具备3D效果，从而不仅激发了学生的课程设计积极性，也使得学生对POM方法技术在生产和服务实际中的使用效果有了直观的感性认识。改进后的课程设计流程。
2.3成绩评定标准综合化改进后的成绩评定标准由以下四部分构成：社会调查数据质量、仿真建模过程出勤率、最终设计报告质量以及课程设计答辩质量，四者之间的比例为2:1:5:2，其中，课程设计答辩环节要求学生反思和陈述课程设计过程中遇到的困难、克服的方法，以及设计结果对实际生产和服务过程所起到的作用。这种综合成绩评定体系不仅有效杜绝了报告抄袭现象的发生，也能够督促同学们系统地使用所学各类专业知识。
3结语
篇6
【关键词】统计与概率 数据分析观念
随着《义务教育数学课程标准（2011年版）》的实施与使用，我们发现它继续把“统计与概率”这一内容作为一个重要领域来研究。这是因为随着信息技术的发展，数字化时代的到来，人们越来越需要与数据打交道，用数据描述客观世界中的某些现象。因此，对数据的收集、整理和分析能力已经成为每一位公民的基本素养之一。而“统计与概率”的学习正是研究生活中的数据和随机现象，通过对数据的收集、整理、描述和分析以及对事件发生可能性的描述，帮助人们进行合理的判断和科学决策。这些都足以说明“统计与概率”的学习在数学学习中具有非常重要的作用。
一、“统计与概率”内容的调整
《义务教育数学课程标准（2011年版）》对“统计与概率”内容作了较大的调整，在难度上有所降低，容量上有所减少，使三个学段内容学习的层次性更加明确。
（一）删减的内容
在第一学段中，删除了“不确定现象”的相关内容，降低了学习难度。
在第二学段中，删除了“初步体会数据可能产生误导”“能设计统计活动，检验某些预测”等内容。
（二）调整的内容
将第一学段的统计图、平均数的学习调整到第二学段；将中位数、众数的认识从第二学段调整到第三学段；在第二学段安排了概率的学习，称为“随机现象发生的可能性”。
（三）增加的内容
在第一学段，提出鼓励学生“能用自己的方式（文字、图画、表格等）呈现整理数据的结果”。虽然从知识上看减少了，但从要求和标准上提供的案例来看，对于数据分析观念的体会并未减少。这样做的目的，一是避免学生过早把注意力集中在统计图表的制作等技能上，二是引导学生在感兴趣的实际背景中，从数据的角度发现问题、分析问题、讨论问题，体会数据蕴含着信息。
透过这些变化，总的感觉是学习内容整体后移，我们可以看出，“统计与概率”这部分内容学习的层次性更加明确了，在难度上也表现出一定的梯度。
二、数据分析观念的内涵
《义务教育数学课程标准（2011年版）》指出，数据分析观念包括：了解现实生活中有许多问题应当先做调查研究，收集数据，通过分析作出判断，体会数据中蕴含着信息；了解同样的数据可以有多种分析的方法，需要根据问题的背景选择合适的方法；通过数据分析体验随机性，一方面对于同样的事情每次收集到的数据可能不同，另一方面只要有足够的数据就可能从中发现规律。
这段分析点明了两层意思。第一，点明了统计的核心是数据分析。第二，点明了数据分析观念的三个重要方面的要求：体会数据中蕴含的信息；根据问题的背景选择合适的方法；通过数据分析体验随机性。这三方面也正体现了统计独特的思维方法。
三、发展儿童的数据分析观念的案例
（一）掌握分类方法，为儿童学习统计打好基础
1.读懂教材，把握教学要求。
日常教学中教师会有这样的疑问：为什么将“分类”放入“统计与概率”领域？
分类思想是一种基本的数学思想。它是根据一定的标准，对事物进行有序划分和组织的过程。心理学和教育学的研究成果认为，儿童数概念的形成起始于对物体集合的感知，他们对物体数目的理解是建立在对物体的分类、排序和比较多少的基础上的。以人教版教材为例，原来，在一年级上册是将分类作为准备性知识分在单独一个单元。修订教材为体现分类与统计的关系，突出分类是整理和描述数据的基础，就将分类与原来在一年级下册的统计合编在一起，形成“分类与整理”这一单元。教材共安排了两个例题（图1），例1：按给定标准进行分类计数；例2：自选标准分类计数，会用简单统计表呈现结果。
可以看出，通过这样的编排，教材将分类与统计紧密地结合在一起，强调在分类的基础上收集、整理并呈现分类的结果（收集到的数据），突出分类是收集、整理、描述数据的基础，同时也将统计工作中最基础、最重要的一环――收集、整理数据，简单地渗透给学生。
本单元要求学生在分类的基础上用自己的方式呈现整理的结果，但又不是正式学习统计图和统计表。教学中要把握好这一要求，北京西城区皇城根小学的梁凝老师执教了“分类与整理”一课，作了有意义的探索，下面我们一起来看看。
2.学生在活动中感悟分类。
课伊始，梁老师出示礼物盒（图2），抛出问题：一共有几件礼物？你是怎么知道的？学生通过多角度观察，想到按颜色、大小来计数。继而来到超市，体会分类的价值。从解决问题的角度出发，设计了学生熟悉而又真实的学习活动，让学生体会统计的完整过程。
在新授课“分类与整理”这个环节，梁老师主要安排了三个层次的活动：描述感知分类的标准；操作体会分类过程，尝试记录分类结果；初步感受“一类”和“一个”的区别。
首先，出示三组气球（图3），数量不一，颜色不一，形状不一。抛出一个问题：要想知道一共有多少个气球可以怎么做？学生想到数一数的方法，教师追问：怎样数？学生说可以按颜色数，还可以按形状数。
接着，教师给每个同学都准备了跟气球一样的图片，请同学们按照形状分一分，看看每种气球各有几个，并且把分的结果记录在纸上。我们来看看孩子们是如何记录分类的过程的（图4、图5）。
在组织学生交流时，梁老师鼓励学生说出自己是怎么想的、怎么做的，同时恰到好处地加以引导。比如当孩子出现一堆一堆分的情况，教师马上画了一个圈，凸显了这种方法能够和以后的集合很紧密地联系起来。当学生把气球竖着或横着排成排的时候，教师马上就追问了一个问题：你能不能一眼就看出谁最多、谁最少？孩子在回答问题中就自然谈到了一一对应。一一对应实际上是一个非常重要的数学思想，而在前面一年级比多少的时候孩子接触过这个概念。教师又进一步地进行了描述：当糖葫芦形的气球比较长的时候，不能从高矮去看一一对应。要逐个去看他们真正的一一对应是怎么体现的。这样又强化了一一对应的数学思想。在这个过程中，孩子们不仅仅学到了一些表示方法，更多的是收获了活动经验的积累和数学思想的积累。
当孩子们沉浸在解决了“一共有多少个气球”这一问题的喜悦中时，梁老师先让孩子将一个糖葫芦形状的绿色气球加入图中，再加入到表中。之后再引入一个小兔子形状的气球，在加入这个气球以后让学生思考：同样是一个气球，为什么在加入糖葫芦形状的气球后你改变了一个数据，而在小兔子气球加入的时候你却要增加一列呢？孩子们发现：当我在分类过程中已经有这么一类，我只需要在一类中加上一个，而如果没有这一类，我就要再增加上一类。通过图表整理以后呈现的结果，让学生进一步明确分类标准的重要。
3.自然生成统计图表的雏形。
当发现学生这种记录方式（图6）时，梁老师顺势而导，组织学生观察：谁看明白这位同学的记录方式了？糖葫芦形状的气球有几个？他用一个数据来表示这一列的数量。3表示什么？你怎么知道的？为了更加清楚整齐，梁老师把学生记录的画上线（图7）。上面一行都是形状，下面一行都是个数，每一列又都表示这个形状的气球有几个，这样记录真清楚（图8）。
这样一个象形统计表就生成了，为后面的统计学习奠定了基础。
4.根据需要选择标准，感受分类的价值。
在解决“春天是出游的好季节，看很多小朋友和家长都来到了公园门口，你能把他们分分类吗？”这个问题时（图9），学生想出了很多分类的标准，当梁老师呈现出我们进公园要买门票（图10），应该按照什么来分类呢？显然这个时候按照大人小孩分类是有价值的，按照别的分类是没有价值的。那么到里面水上乐园游玩，我们要去更衣室的时候（图11），该按什么来进行分类呢？这时候显然应该按男女进行分类，如果再按大小分类就是没有价值的。通过创设情境，让学生深刻感受到分类是为了解决实际生活和实际问题的需要。
（二）用好标准例子，体会数据的随机性
数据的随机性主要有两层含义：一方面对于同样的事情每次收集到的数据可能会是不同的；另一方面只要有足够的数据就可能从中发现规律。
例如，《义务教育数学课程标准（2011年版）》中有这样一个例子：学生记录自己在一个星期内每天上学途中所需要的时间，如果把记录时间精确到分，可能学生每天上学途中需要的时间是不一样的，可以让学生感悟数据的随机性；更进一步，让学生感悟虽然数据是随机的，但数据较多时具有某种稳定性，可以从中发现一些隐含的规律，比如，通过一个星期的调查可以知道每天上学“大概”需要多长时间。
教学时可以先出示活动任务：记录小明一周内每天上学路上用的时间。引发学生思考：怎样才能完成这个任务？通过独立思考、交流分享，学生达成共识，绘制出上学时间记录表（如下表）。
然后，学生进行了为期一周的个人实地记录。最后，再次返回课堂，展示汇报自己的“上学时间记录表”，并观察探寻规律。在此基础上推测：下周一学校去春游，要求8：30到校，你什么时候出发比较合适？说说你是怎么想到的。
学生在课内外结合的实践活动中感受了数据的随机性，积累了活动经验。
总之，在教学中要始终抓住数据分析观念这个核心词，培养学生的数据意识，引导学生通过数据分析来提取信息。数据的收集“量”要大，“面”要广，保证每个学生参与其中，保证数据的真实性和普遍性；提高“数据分析”在课堂教学中的比重，实现从“重结果、轻过程”到“重结果、更重过程”的转变；注重对数据的观察和分析过程，引导学生从数据中发现规律，从而更好地进行判断和决策。
参考文献：
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2011年2月，国务院学位委员会进行了学科调整，统计学完全从数学和经济学中独立出来，上升为一级学科，设在理学门类中，编号为0714。统计学上升为一级学科后，下设的二级学科包括数理统计学、社会经济统计学、生物卫生统计学、金融统计、风险管理和精算学、应用统计学。统计学上升为一级学科对统计学专业的教学带来巨大影响。
同时，随着大数据时代的到来，使得传统的统计数据收集、处理与分析方法面临新的挑战，从而推动统计学的发展进入了一个全新的阶段。在统计学上升为一级学科以及大数据时代已经到来的大背景下，统计学专业的课程教学也面临着新的挑战，需要进一步改革与调整。
一、大数据时代的到来
(一)大数据的生成
伴随着人类对客观世界各领域数字化程度的不断提高，每天都有大量的数据产生，并且其产生的速度也越来越快。这些数据来源广泛，其中最主要的来源有：科学研究(如天文学、生物学、高能物理等实验数据)、社交网络、电子商务、物联网、移动通信等。
(二)大数据的定义
为了应对数据大规模增长带来的机遇和挑战，美国《Nature》杂志在2008年9月4日率先提出了“大数据”的概念。国际数据中心IDC 是研究大数据及其影响的先驱，在2011年的报告中定义了大数据：“大数据技术描述了一个技术和体系的新时代， 被设计于从大规模多样化的数据中通过高速捕获、发现和分析技术提取数据的价值”。但是大数据是一个新兴而且内涵不断发展的概念，尚没有统一公认的定义，只能从其特点上加以认识。
(三)大数据的特点
与传统数据相比，大数据的特征可以用五个“V”来表示，即Volume(容量大)、Variety(种类多)、Velocity(时效性强)、Value(价值高)、Visualization(可视化呈现)。大数据容量大是个相对的概念，受时间、行业和数据类型等因素的影响;种类多是指数据集的结构异质性，科技进步导致了结构化、半结构、非结构化数据的日益增多;时效性强是指大数据被生成、处理、移动的速度相当快，是区别于传统数据最显著的特征，这也增加了对即时分析、加工数据的需求;价值高是指大数据潜在的高价值能为评价和决策提供依据。可视化是大数据分析的关键步骤，是对有价值信息加以提炼并显示的过程。
(四)大数据的应用
大数据具有5Vs(Volume、Velocity、Variety、Value、Veracity)特点，蕴含着巨大的社会价值、经济价值和科研价值，已引起了产业界、学术界、政府部门和其他组织的高度关注和重视。
近年来，世界发达国家相继布局大数据战略，诸如联合国“数据脉动”计划、美国大数据战略、英国“数据权”运动，大力推动大数据发展和应用。大数据已纳入我国国家发展战略，国务院2015年8月31日印发了《促进大数据发展行动纲要》的通知(国发[2015]50号)，指出：“大数据成为推动经济转型发展的新动力，大数据成为重塑国家竞争优势的新机遇，大数据成为提升政府治理能力的新途径。以数据流引领技术流、物质流、资金流、人才流，将深刻影响社会分工协作的组织模式，促进生产组织方式的集约和创新。探索发挥大数据对变革教育方式、促进教育公平、提升教育质量的支撑作用”
二、大数据给传统统计学带来的冲击
(一)数据收集方法上
不同于传统的调查抽样方法获取数据，大数据的收集来源渠道通常为现代网络渠道，如互联网、物联网等。不同的数据源的数据采集需要专用数据采集技术， 如包含格式文本、图像和视频的网站数据，通常需要web爬虫技术。
(二)数据存储上
大数据的存储不同于传统的数据存储方式，有固定的格式和结构，对于大数据的数据库来说，可以直接将所探测到的信号自动容纳到其中;大数据需要有先进的存储设备，传统的存储设备已经不能容纳如此大量的数据。
(三)数据分析上
传统的统计分析方法，难以胜任对非结构化的大数据的分析。当前大数据分析技术的研究可以分为6个重要方向：结构化数据分析、文本数据分析、多媒体数据分析、web数据分析、网络数据分析和移动数据分析。
(四)数据展示上
数据可视化的目标是以图形方式清晰有效地展示数据的信息。一般来说，图表和地图可以帮助人们快速理解信息。但是，当数据量增大到大数据的级别，传统的电子表格等技术已无法处理海量数据。大数据的可视化展示需要专业的软件来完成。
三、大数据时代统计学专业教学改革
大数据时代的到来对统计学也带来了新的机遇和挑战，特别是大数据对于数据分析人才产生了巨大需求，同时也要求统计专业学生掌握更为复杂统计软件的编程和操作。大数据背景下，统计学要适应新的形势，需要对课程教学进行有针对性的改革。
(一)大数据时代统计学专业毕业生就业方向定位
大数据时代的到来，使各行各业，包括政府、企业、个人都希望能从大数据这座金矿中挖掘出对自己有价值的金子，从而增加了对统计专业毕业生的需求。一直以来，我国统计工作领域主要是政府统计、部门统计、民间统计。传统意义上，政府及各个部门是统计学学生就业的首选。然而，随着大数据时代的来临，越来越多的毕业生选择发展空间更为广阔的民间统计。民间统计相对于政府统计来说，涉及范围十分广泛，包括各类统计咨询公司、统计调查公司、统计研究院等，介于市场和企业、行业之间。民间统计的发展前景十分广阔，可以预见，随着大数据时代的来临，统计学作用的提高，民间统计必会成为统计专业毕业生选择就业的主要渠道之一。
(二)大数据时代统计学专业课程设置改革
大数据时代，在对统计数据分析人才需求增加的同时，也对统计专业毕业生的大数据处理能力提出了更高的要求，这就需要统计学专业在课程设置上，增加大数据处理与分析方法课程，如《大数据分析方法》、《数据挖掘》等，培养学生能够使用专业统计软件(R/SAS/Python)进行大数据的挖掘、清洗、分析等。
(三)大数据时代统计学专业学生实践能力培养改革
在课堂教学之外，通过广泛举办大数据技术创新大赛、大数据技术创新与创业大赛、数据挖掘挑战赛，支持学生成立大数据研究协会，举办大数据相关讲座论坛等方式，增强学生分析和处理大数据的能力。另外，还要加强校外大数据实践教学基地建设，通过与通信、互联网、电子商务等企业大数据开发中心以及大数据研究咨询机构合作，为学生提供给更多的实习、实践机会。
四、总结
总之，面对大数据时代的到来，统计学专业需要积极改革与调整课程的设置，注重学生实践能力的培养，以适应各行各业对大数据分析与挖掘人才的需求。
作者简介：
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关键词：交通工程；创新；教学方法
中图分类号：G642.0 文献标志码：A 文章编号：1674-9324（2012）12-0044-03
交通工程专业是我国近年来发展较快的新专业。随着国家宏观经济的快速发展和人们对交通问题的日益重视，社会对交通工程专业人才需求也不断增加，高校的交通工程专业进入了跨越式发展阶段。但是由于学科基础和人才基础的差异及发展时机的不同，造成了交通工程专业发展的不平衡，一些实力雄厚的高校，交通工程专业布局已经完成，更加注重内涵发展，建立起了自己的学科特色，毕业生的综合素质较高，无论是在基础理论方面还是在学术发展前沿方面都有较强的竞争力。而一些后起之秀，由于基础薄弱，对学科发展了解的不够透彻，导致专业建设上存在跟风现象，如何能在交通工程这个专业上有所突破，是值得每一名专业教师思考的问题。本文结合广州大学交通工程专业的建设，研究如何在教学方法上有所创新，从而提高专业建设水平。
一、突出专业发展背景，激发学习兴趣
交通工程专业是一个综合性学科，它存在的意义在于解决日益严重的交通问题。因此在教学过程中，尤其是在新生刚入校的时候，及时进行专业教育，讲解专业的发展历史，利用视频或动画等材料，讲述交通问题的主要表象、发展过程、解决的办法及未来的发展方向等，激发学生的学习兴趣，树立以解决交通问题为己任的责任感，从而能提高学生的学习积极性。之后，及时讲解专业课程的设置和专业知识体系，使学生在学习中有一个明确的方向。根据笔者多年的教学经验，交通工程专业的学生入校后最常问的几个问题是：我的专业到底是干什么的？都学什么课程？我该怎样学才能学好？这些问题中隐含着学生的疑惑和不安，因此，对专业体系的讲解非常必要。广州大学的专业知识体系如图1所示。从图1中，学生可以比较深入的了解本专业的知识体系，从而对核心课程有清楚的了解，使学生心中有一个清晰的脉络。
二、理论教学与案例分析相结合
理论教学是培养学生理性思维的关键途径，如何使学生真正理解基本理论并加以灵活运用是提高学生综合素质的关键。为了加深学生对知识的理解，通常情况是课后给学生留作业，但学生对做作业的积极性并不高，抄袭现象时有发生。为此，通过对学生的调查了解，发现学生非常喜欢参与实习，对实践性的东西非常感兴趣，那么在教学中，就有意识地引入一些实际的案例，对有些案例采用单独分析，对有些案例采用分组讨论的方法，并鼓励学生应用理论知识，解决案例中的问题。这样既能提高学习效率，灵活运用理论知识，也能提高学生的综合能力。
三、加强仿真实验的教学，提高实践能力
交通仿真，是运用交通相关理论和计算机技术对交通运行状态进行模拟，由于仿真实验的可重复性和能够模拟不同的交通环境而被广泛应用，让本科生掌握一些必要的仿真知识和学会一些流行的仿真软件，对提高学生的实践能力很有必要。但也要使学生明白，交通仿真技术只是交通工程实验和研究的辅助手段，应学会对现实问题的合理分析和把握。我们在课程设置中开设了交通仿真分析课程，讲述仿真分析的基本原理，并讲解VISSSIM仿真平台的使用方法，详细讲述了仿真模型的标定、验证方法和数据分析方法，并到实地采集数据，进行仿真模型的标定和数据分析。自开设交通仿真分析课程后，学生的学习劲头明显提高，并将仿真方法应用于毕业设计和学科竞赛中，2012年毕业生的毕业论文中，有5名同学应用仿真分析的方法进行数据分析，完成毕业论文。其中有一名同学的毕业论文题目是《苜蓿叶立交交织区设置分隔设施的利弊研究》，该题目需要进行大量的数据采集，数据采集地点要求比较苛刻，要求两个交织区除分隔设施外，其它几何特性必须相似，这在实际情况下是很难找到的，最后该同学应用仿真的方法，通过分别采集设置分隔设施交织区的交通流参数和无分隔设施交织区的交通流参数，标定和验证仿真模型，确定仿真参数，再将该仿真模型应用于模拟的除分隔设施其它几何条件都相同的交织区，获得仿真数据，然后从交织速度、交织密度、通行能力等几个方面进行对比，得到了合理的结论。另外，2012年交通工程的本科生获得了第十三届全国“挑战杯”校级作品立项，并得到重点资助，其题目是《黄埔大道（西往东方向，猎德大道至天府路段）交通优化方案》，该项目计划应用实测数据结合仿真分析的方法进行研究。
四、培养自学能力，提高工程素质
培养大学生的自学能力，对于提高大学生在校时间的利用率，提高知识水平和自身能力以及为将来继续学习都至关重要。我国的高考选拔制度造成大学生的自学能力非常差，学生最喜欢的学习方式是课堂讲解，但是这种教学方式不利于培养学生的独立思考能力，因此要在培养学生自学能力方面下大功夫。我们学校交通工程专业的学生，刚一入校就执行辅导员制度和班主任制度，班主任主要由专业教师担任，从专业发展方面指导学生学习，这时，我们首先安排学生学习EXCEL应用，主要侧重于数据统计和分析部分的内容，使学生初步掌握数据处理的知识，这一阶段学生的基础课程正在开设VB程序设计和C语言程序设计，两者互补，对于提高学生的数据分析处理能力帮助很大。到大二的时候，安排学生自学SPSS和MATLAB，主要侧重于数据的高级处理和初级编程，提高学生处理工程问题的能力。到了大三，学生开始接触专业知识，这时指导学生自学规划软件如TRANSCAD和CARD1设计软件等，使学生的工程素质逐步形成，能够解决一般的规划设计和工程问题，大四的时候引导学生应用这些软件完成课程设计和毕业设计，2012年有两位同学应用TRANSCAD完成毕业论文，完成的效果优秀，充分体现了自学带来的效果。有多名同学在校期间非常热衷于设计软件，在就业期间，因为其出色的表现而被设计院录用，目前发展良好。
五、严格考核制度，把好最后关口
影响教学质量的主要因素，与考核制度有非常重要的关系，大学生在高中阶段经过近乎残酷的学习训练，到了大学，就认为可以放松一下，学习态度散漫，这时，如果教师不从考核制度上严格把关，对高等教育将是一种严重的危机。在考核过程中，因为考试制度比较严，与高中的考试制度接轨，学生普遍能够适应，关键是作业和实践教学环节，对于布置的作业，采用随机复查的方法，从而杜绝了抄袭现象。对于课程设计，采取答辩的形式，比如道路勘测设计课程设计，我们将每一名学生约到办公室，针对于设计的关键环节，对学生提问，根据学生的回答情况确定其成绩，这样可以有效地杜绝抄袭现象，提高教学效果。
交通工程专业在中国是一个新兴专业，许多学者都在探讨其发展规律和发展趋势，本文结合实际工作，从教学方法的角度研究了提高学生专业素质的方法和手段。其中使学生熟悉专业背景是提高教学质量的前提，其次，采取将案例分析与理论教学相结合、加强仿真实验能力的培养等手段，并严把考核关，提高大学生的自学能力，这样一套创新的教学方法，能够保证学生高效率的利用大学时光，养成良好的学习习惯，培养优良的专业素质，从而提高自身的再学习能力和工程素质，为学生的发展打下良好的基础。
参考文献：
[1]陆建.交通工程专业实践教学体系研究[J].中中国科教创新导刊，2008，（32）：160-161.
篇9
摘要：我校作为江苏省示范高职院校，适应社会经济发展的现实需求，在电子商务专业通过探索基于“人才培养模式-课程体系-校企合作平台”这一主线进行改革实践，提出了高职电子商务专业学生创新创业能力为核心的人才培养模式。
关键词 ：高职；创新；创业；人才培养模式；课程体系
基金项目：江苏开放大学“十二五”规划课题“移动学习环境下开放大学教师教学能力提升策略的研究”的阶段性成果。
引言
随着知识经济的发展、经济结构的转型与升级，电子商务已经成为21世纪的主流商务模式，中国电子商务市场规模将于2015年超越美国。电子商务已经渗透到传统产业，正实现对传统产业的创新整合，当前电子商务专业的综合改革面临着前所未有的发展机遇，对电子商务人才提出了新的需求。因此，高职电子商务专业改革必须瞄准电子商务产业发展新需求，依托创新创业平台，培养的学生必须具备“电子”与“商务”两方面的综合知识和能力，大力推进学生网络创新、网上创业训练实践活动。
1、电子商务专业创新创业人才的培养方案
电子商务知识日新月异，属于电子信息、商务营销、财务管理等多学科交叉，对传统的人才培养模式提出了挑战，其人才培养模式正日益多样化。我院是江苏省示范高职院校，经过市场调研，电子商务专业的人才培养目标定位是：培养掌握电子商务专业必备知识，具有现代商务管理操作技能，以及网络营销项目的策划、实施和管理能力，具有较强的创新创业能力和可持续发展能力，培养服务于企事业单位的电子商务、网络营销、网站建设及维护等生产和管理第一线的高素质高技能应用型人才。
创新创业教育是指培养学生创新创业意识、创新创业精神、创新创业能力为目的的教育思想和实践活动。电子商务专业以培养基于网络环境的综合基本能力，在实践课程和毕业设计、定岗实习环节围绕电子商务项目实训展开，初步形成以创新创业实践能力为核心的“三阶段递进式”发展的专业人才培养模式，如图1所示。
2、依托校企合作平台的高职电子商务专业创新创业人才培养途径
2.1 培育创业集群，培养学生创新创业意识
所谓创业集群，是指以某一机构作为核心，吸引其他人或机构围绕这一核心抱团发展。创业者的行为具有群体效应，创业集群是促成大学生创业者整体竞争力提升的主要因素之一，激发电子商务专业学生的创业意识和激情，并辐射影响到周围的学生。
2.2 校企导师引领，提升学生创新创业思维
创新思维具有新颖性、独特性、多向性特征，求新、求异是它的最大特点。主要从实践过程培养学生创新思维：（1）当学生创业初步成功时，会出现创业瓶颈。此时学院会通过学校和企业导师从认知方面开拓学生创业思路，提供一对一的创业指导和帮助。（2）我院校园生活实现电子商务化，学校和企业导师在实践上进行引导，借助校外电子商务企业合作平台上丰富的资源，即学习、生活与经商实践三者融为一体，帮助学生提升创新创业思维。
2.3 建设创业团队，推进学生创新创业能力
学院给学生提供电子商务创业的基础要素，诸如互联网移动网络环境、创业实践场地、对外联络支持，鼓励和指导学生去尝试针对服装、书籍、学习用品等日常生活需求的“经商”过程。通过借助大型网购平台开设个人网店，提升学生的市场分析、网店定位与运营、合作企业沟通等一系列商务策划和实施的专业技能。那如何形成学生创业团队呢？电子商务专业学生是网络创新创业的主力军，浙江义乌工商职业技术学院创业学院的成功创新实践已经得到了充分验证。尊重并提倡学生的创业实践和创业行为，通过一批学生在淘宝、当当网、阿里巴巴等校企合作平台上开店创业，形成集团群体。通过新老学生之间传、帮、带来营造“生活化和商业化”的创业氛围，宣传学生创业先进事迹，追求以点带面的创业效应。
3、电子商务创新创业课程体系的改革措施
3.1 电子商务专业创新创业课程的开发设计
电子商务课程结合创新创业过程，进行课程设计开发，目前我院电子商务专业课程开设了《电子商务基础》、《网店运营管理》、《电子商务网站建设》、《电子商务数据分析》、《电子商务安全》五门专业核心技术类课程，做到电子商务知识技能的递进和提高，创新创业技能培养目的。电子商务专业课程体系，具体如表1所示。
课程体系规定了将创新创业内容、考证内容和竞赛内容融入日常教学内容，目前还在不断完善中。
3.2 改革教学方法，保障学生持续的创新创业激情
首先，教学方法提倡创新创业实践教学。主要采用项目导向的教学方式，通过电子商务模拟系统，开展典型案例分析演示，以及课程设计，使学生在学习过程中直接体验创新创业的实践。其次，在课堂活动中，把自主权和选择权还给学生，调动学生创新实践活动积极性，让学生在课堂活动中产生成就感。同时改革考核评价体系。第三，完善改革实践教学的评价机制，将大学生创业创新情况也纳入到考核评价体系，将学习笔记、学习心得体会、作品互相评价、总结报告等过程性学习资料折算成对应课程的学分，激励学生的学习兴趣和热情。
我院目前正在建设的校园电子商务平台是将大学生现实的学习工作生活紧密集合起来，充分发挥电子商务的优越性，成为大学生学习、生活、娱乐的专业服务商，功能上整合了校园网上购物、二手货交易市场、校园信息服务、校园网上教育、校园网络社区、校园网上娱乐等，平台结构如图2所示。
4、结束语
随着互联网新媒体和大数据时代的来临，电子商务专业技能培养目标也在不断更新中。在电子商务专业建设中，主要依托校企合作平台，从创新意识、创新思维、创新能力层层推进，开展形式多样的创新创业实践活动。今后在专业人才培养方案中，需要在大数据分析方面，培养学生的数据分析和处理的创新创业实践应用能力，做到把传统信息化与电子商务对接，这将成为我院电子商务专业教学改革中的重要环节。
参考文献：
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篇10
关键词：信息管理课程能力就业
1 从主修课程上比较
两所学校计算机信息管理专业的课程设置有所不同，有些课程两所学校的叫法不同但是课程内容是大体相同的。
山东某职业学院的信息管理专业更注重语言类课程的学习，由于是外贸学院，还增设了多门外语能力的课程；陕西某职业学院的计算机信息管理专业的侧重点是财务信息管理方向，深圳某职业学院开设的课程更偏重于在数据库上的学习，而北京某职业学院的信息管理专业课程除了讲解语言类课程和一些数据库课程还增加了信息类的课程的讲解，如信息采集、信息组织、数据分析、竞争对手分析、管理信息系统等课程，这几年的教学实践和学生的就业都应证了我们当初增加这些课程是明智的。
2 从专业能力培养上比较
山东某职业学院是培养掌握计算机网络和管理信息系统基础知识和技能，能从事计算机信息处理、信息系统分析、应用和维护管理的中级技术人才，而且外语能力要比较强。陕西某职业学院培养的是财务、管理、数据库开发于一身的综合能力强的复合型信息管理人才。深圳某职业学院是培养掌握计算机网络和管理信息系统基础知识和技能，能从事计算机信息处理、信息系统分析、应用和维护管理的中级技术人才，而且外语能力要比较强。
北京某职业学院是培养具有信息采集、组织与数据分析的能力、程序设计技能、一般数据库的设计维护能力、ERP实战能力、EXCEL在企业中的应用、网页设计与制作、信息管理系统软件和商业网站的规划、建设、管理与维护能力的人才，在现代信息服务业第一线从事信息化管理、信息系统开发、信息网络构建、信息系统维护、信息系统运作和信息资源开发利用的，有良好的职业道德和创新精神的高素质高技能人才。
3 从教学方法和考核方法上比较
几所学校的主要教学方法大体相同：山东某职业学院、陕西某职业学院、深圳某职业学院多是采用多媒体教学为主，辅之开篇以问题引导启发式教学，案例分析教学和任务完成式教学的全过程。北京某职业学院教学过程中主要采用讲授法和演示法通过项目教学结合案例教学法，使学生能够把所学知识应用于实践中。
考核方法也大体相同，但是根据不同的课程会有相应的变动，如开卷与闭卷，上机与笔试。但是两所学校的考核内容基本一致。
山东某职业学院、深圳某职业学院考核内容以基本原理基本概念基本知识为主；考核学生的理解掌握和运用知识的水平和能力。辅助以课程设计、前沿论点分析论文或案例分析进行考核。
北京某职业学院考核内容以基本原理基本概念基本知识为主；考核学生的理解掌握和运用知识的水平和能力。
4 从就业方向上分析
山东某职业学院：从事计算机信息处理、信息系统分析、应用和维护管理的中级技术人才。由于是外贸学校，就业方向一般为贸易公司，所以要求学生除了要掌握专业知识外，外语水平相对其他院校要高。
陕西某职业学院：从事财务信息管理、数据库项目开发、管理信息系统的设计、计算机信息处理和信息管理等方面的工作，学生学习了信息管理专业的知识又侧重财务方向，所以在找工作上，对口率比较高，而且对于会计的工作信息管理的知识也是必不可少的。所以他们学校找到了一个比较好的方向，对学生学习和就业都有益处。
