數據分析的課程設計范文
時間：2023-09-28 18:08:31
導語：如何才能寫好一篇數據分析的課程設計，這就需要搜集整理更多的資料和文獻，歡迎閱讀由公文云整理的十篇范文，供你借鑒。
篇1
關鍵詞：微課程；移動終端；自主學習；數據結構；系統框架
中圖分類號：G642 文獻標識碼：A
1 引言（Introduction）
隨著便攜式移動終端的發展，“碎片化”時間的利用率越來越高，人們進入了“微時代”。“微課程”成了時代的產物。所謂“微課”是指按照新課程標準及教學實踐要求，以教學視頻為主要載體，反映教師在課堂教學過程中針對某個知識點或教學環節而開展教與學活動的各種教學資源的有機組合[1]。現如今各高校大力推動微課程，組織各種微課程比賽，調動教師的積極性，“微課”對于教師來說已不是一個陌生的名詞。然而，目前的微課程只是針對一門課程當中的一個組成部分，僅是單獨講解某個知識點，沒有形成一門完整的課，還沒有完全發揮微課程的優勢，并沒有應用于真正的教學當中。
《數據結構》課程是計算機課程體系中的專業基礎課程[2]，作為程序設計的基礎，數據結構課程不僅成為高校碩士研究生入取的必考科目，還是各企業招聘員工入職筆試中青睞的學科。如何讓學生在課堂教學中對課程有更深刻的理解，并在復習考研和準備找工作中進行更好的自主學習，成為數據結構課程教學的研究重點，本文在分析數據結構教學現狀的基礎上通過對數據結構知識點的分析，構建合理的數據結構微課程框架，并將其應用于教學中，使得學生能更好的應用“微課程”進行學習。
2 數據結構課程的現狀分析（Current situation
analysis of data structure）
數據結構課程是一門比較抽象的課程，而且學生本身知識儲備不足[2]，所以僅靠課堂上的講解，不能使學生達到很好的消化吸收的效果。目前，很多高校也開發了網絡教學平臺，積極倡導教師和學生通過網絡平臺實現在線探討交流，通過對網絡教學平臺的建設，如將大綱日歷、教案、教學課件，教學視頻上傳到教學平臺，使學生增加課下自主學習的意識，同時，老師在上課的時候也會給學生提供一些教學視頻的網站，如清華教育在線等，然而，雖然教學平臺的建設很完整，教師提供的教學視頻也很不錯，學生卻很少好好利用網絡教學平臺或教師提供的網絡視頻進行自主學習。主要原因有三點：
（1）教師的課堂教學主要以集中講授為主，并沒有引導學生利用網絡教學平臺的資源進行自主學習，學生把網絡教學平臺當成了一個簡單的提交作業、下載課件的平臺。
（2）教學平臺的內容過于繁多，視頻基本上為課堂講授的視頻，即使有學生想課下自主學習，在看到45分鐘甚至90分鐘的教學視頻也會打退堂鼓。
（3）教師提供的教學視頻，如清華教育在線雖是名校老師講解，但對于一般高校的學生來說講解內容過深，沒有針對性，很多學生覺得聽不懂，打消了自主學習的積極性。
通過“微課程”的概念，專家學者認為“微課程”就是針對一個具體的知識點在短時間內（一般為10分鐘左右）做簡單明確的講解，這種講解不是泛泛的介紹，而是通過精心的設計，最終完成容量小，內容精的視頻制作[3]。可以說，“微課程”的出現為我們解決數據結構自主學習難的狀況提供了很好的解決方案。如何做到容量小，內容精成了“微課程”視頻制作的關鍵，也是本文的研究重點。
3 基于微課程的數據結構模塊化設計與實現
（Modular design and implementation of data
structure based on micro-lecture）
本文依據清華大學出版社出版的嚴蔚編的數據結構教材[4]進行知識點的劃分，構建知識點的模塊化，并將其應用在教學中。
3.1 數據結構相關知識點的分析與研究
數據結構課程研究的是數據和數據之間的關系，其基本分為四大類：集合、線性結構、樹形結構和圖形結構。在數據結構課程中，主要講解的是后三種結構的邏輯結構、物理結構，以及相關算法的實現。在課程的最后講解了利用已學過的數據結構解決基本的查找和排序的問題。
上述這些知識點中都具有一定的順序性、關聯性，但又相互獨立。如果只是把課程講解的內容分解成10分鐘之內的小視頻，除了時間上看著短了以外，沒有改變課堂講解的實質，沒有做到真正意義上的微課程。在多年教學經驗的指導下，本文要研究的是什么樣的知識點適合做成微課程，讓學生課下自主學習，課上共同討論，培養學生自主學習的能力，并且在考試復習時通過溫習微課程的視頻可以更快的掌握主要題型的解決方法，節約復習時間。
微課程知識點的設定原則為5―20分鐘可以被清晰地講解，且盡量不涉及程序性的內容。棧和隊列可以說是操作受限的線性表，其抽象數據類型和現實生活中的很多例子都有相似性，可以將其作為微課程的一個知識點，讓學生自主學習。在樹形結構中，如何在連續的存儲空間中把非線性的東西表示出來可以在短時間內很經典的講解出來，其鏈表的表示所以也非常適合做成微課程。二叉樹的結構和樹非常像，對二叉樹的遍歷，以及樹和森林的轉化都是比較獨立的知識點，其方法不涉及難理解的程序，將這些放入微課程中。赫夫曼樹是二叉樹的重要應用，其構造方法可以放入微課程的知識點框架中。在圖形結構中圖的鄰接矩陣表示法和鄰接表表示法都可以作為微課程的一部分，深度優先遍歷和廣度優先遍歷的算法雖然不易理解，但其求解方法的思想卻可以通過微課程表達出來。最小生成樹，關鍵路徑，單源最短路徑都是圖里的應用，僅把問題的解決方法放入微課程中是比較好的選擇。在查找中的折半查找和二叉排序樹的構造都是獨立的知識點，可以很好的用于微課程的制作。在排序中，會選擇相對復雜一些的快速排序和堆排序，僅僅介紹排序的思想。微課程的知識點設定如圖1所示。
3.2 翻轉課堂輔助數據結構微課程的實現
學生在剛接觸數據結構時會覺得特別的抽象，其基本概念和相關的術語并不適合讓學生自主學習，線性表是學生接觸的第一種線性結構，其邏輯結構，順序存儲和鏈式存儲，以及插入刪除等操作都非常的重要，但多數都是枯燥的程序，想讓學生在短時間內掌握其精髓并不是一件容易的事，如果這個部分讓學生自主學習很可能會打消學生的積極性，所以前幾節課程并不適合做翻轉課程。在學生已經對線性表有所掌握的情況下，可以將棧和隊列的邏輯結構微課程要求學生自己學習，在課堂上進行討論，在討論的基礎上講解實現通過自主學習了解的各種操作的程序。樹形結構是學生接觸的第一種非線性結構，所以其邏輯結構需要在課堂上進行講解，雖然樹形結構的存儲結構已經安排在微課程中，但由于是學生第一次接觸，所以本微課程部分并不作為翻轉課堂的一部分，學生在復習時可以通過微課程進行復習，以更好的掌握知識點。而二叉樹的相關微課程可以要求學生自行學習，在課堂上根據學生學習的結果共同研究算法的實現。圖形結構和樹形結構都屬于非線性結構，所以二者具有很多相似的地方，可以由學生自主學習課堂討論，通過討論的情況分析學生的掌握情況，因為微課程的內容簡單，重要的算法實現還需要在課堂上詳細講解。經過前面的學習，插入和排序的內容無論是應用方面還是程序實現方面都由學生自主完成，通過討論和測試考察學生的掌握情況。
經過和微課程相結合的翻轉課程的設計，使學生習慣通過微課程進行學習，掌握自主學習的能力。
4 結論（Conclusion）
微課程的系統框架對微課程的制作起到了指揮棒的作用，在總體框架下進行各個微課程的制作，在制作過程中絕不僅僅是錄制簡單的視頻，雖然僅僅是10分鐘左右，但工作量絕不亞于一節課的準備，不僅要對微課程設計方案，制作電子課件，還要精心準備習題，并配合易理解的答案。只有一個完整系統的微課程，再加上與課堂的相輔相成，才能使得學生在課下自主學習時更有針對性，學生學的更明白，課上討論也會更豐富，形成良性循環，真正實現了教師學生共同授課，共同討論的多樣化教學體系。
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[4] 嚴蔚敏，吳偉民.數據結構（C語言版）[M].北京：清華大學出版
社，2012.
作者簡介：
董麗薇（1981-），女，博士生，講師.研究領域：供應鏈管理.
篇2
關鍵詞：大數據 信息與計算科學 課程體系
中圖分類號：G642 文獻標識碼：A 文章編號：1674-098X（2016）08（c）-0131-03
自1998年教育部將原來的計算數學、運籌學、控制論、信息科學4個專業整合成一個新專業――“信息與計算科學”專業后，全國已有600多所高校開設了信息與計算科學專業，該專業是數學、計算機、信息工程等學科的交叉，目標是培養具有扎實數學基礎和一定的計算機技能，能夠在信息科學和計算科學領域從事科研、教育、軟件開發及解決實際問題的能力的應用型人才[2-3]。
但是，隨著招生規模逐步擴大，暴露出許多問題，如專業特色不明顯、專業就業方向不明確、課程設置、實踐環節等方面滯后于信息技術和計算機技術的發展，學校教育和社會實際需要脫節等問題[4-5]。
云時代、大數據時代的到來，為信息計算科學專業的發展帶來了新的契機。
大數據，指的是所涉及的數據量規模巨大到無法通過人工，在合理時間內截取、管理、處理并整理成為人類所能解讀的信息[1-5]。隨著各行各業信息量的快速膨脹，今后對擁有大數據管理和分析能力的人才需求將快速增長[7-8]。
大數據時代需要分析數據及其與業務相結合的分析人才，這與信息與計算科學專業的培養目標相吻合，信息計算科學專業充分發揮其數學的優勢，結合專業背景和社會實際需求，可以為未來的大數據市場培養熟練掌握大數據技能并擅長海量數據的采集、存儲、管理、挖掘與分析等經驗的人才。為適應社會需求，該校及時調整專業方向，徐州工程學院信息與計算科學專業于2016年秋季招收大數據方向學生。
培養優秀的大數人才，構建合理的課程體系是關鍵，該文根據該校實際情況，探討信息與計算科學專業如何在保持數學類專業優勢的情況下，融合大數據時代的技術和思想，構建合理的面向大數據的信息與計算科學專業課程體系。
1 人才培養目標制定
依據徐州工程學院應用型本科院校的要求，制定符合該校特色的面向大數據的信息與計算科學專業培養目標。
（1）綜合素質目標。培養滿足地方經濟、社會發展需要，德、智、體全面發展，具備良好法律意識與職業道德規范，具備團隊合作意識，具備較強的溝通表達能力、分析理解能力、專業文檔撰寫能力、創新能力、項目管理意識等各項綜合素質的人才。
（2）專業技能目標。培養具有良好的數學素養，掌握信息科學和計算機科學的基本理論、方法和技能，熟悉主流大數據管理及分析平臺、數據分析算法與工具，具備較全面的大數據平臺的應用開發與管理運維能力，有一定的大數據平臺架構能力，有一定數據分析與算法實現能力，有較強的創新意識和初步的大數據工程實踐能力，適宜在IT企業從事大數據應用開發、大數據系統運維等工作、并具備一定行業經驗認知的應用型大數據人才。
2 課程體系構建思想
為培養適應不同大數據崗位的專業人才，我們采用定制化課程體系、多元化教學模式，重點拓展和提升實踐類課程建設，適當加入拓展課程。
2.1 定制化課程體系
針對大數據行業不同崗位技能要求，課程體系遵循“通用+特長”的設計思路，通過通用開發語言與特色大數據技能相結合的培養模式，利用項目驅動的實戰技能訓練，可實現學生的個性化培養。
重視基礎課程，加強技術主干課程，構建核心課程群。在夯實基礎課程之后，考慮學生實際就業方向，開設針對性強的專業課程，根據實際情況安排學生針對性選擇實訓方向，安排相應技術性課程學習，同時強化學生技術技能的運用能力。
2.2 多元化教學模式
為調動學生學習積極性，提高課程效果，采用多元化的教學方式。通過理論課、實驗課、項目實戰課和職業素質課程，培養學生理論結合實踐的綜合應用能力，提升學生的職業技能與綜合素質；并通過線上教學環節為學生提供靈活高效的學習渠道、提升學習興趣、拓展專業知識、培養主動學習的良好習慣。
為了將學生培養成為大數據開發、數據挖掘和數據分析類高端特色專業人才，課程體系以知識體系和能力體系為雙主體進行規劃，強調技術與職業素養的雙重培養，將職業發展所需要的各種軟能力培養融入到日常教學中，以實現學生的職業化能力培養。
2.3 重點拓展和提升實踐類課程建設，適當加入拓展課程
在保持基礎扎實的前提下，拓展和提升實踐類課程。除強化校內實踐課程外，還要運用校企合作實訓基地，進行實訓項目開發，強化理論教學與工程實踐的結合。
不定期聘請名企在職IT專家或業界知名人事，開展各種主題活動，拓寬學生視野。
3 課程體系構建方案
遵循“通用+特長”的設計思路，課程體系的構建重視基礎課程，并加強大數據技術相關課程，劃分為通識課程、學科基礎課程、專業課程以及集中實踐課程四大課程模塊。
3.1 通識課程
包括通識必修課程和選修課程兩種類型，是對本專業學生進行公民基本素質教育的重要內容，以提升學生的政治思想水平、文化科學素養、信息技術能力和外語溝通能力等大學生必備的基本素質為目標，也對本專業學生進行職業生涯與職業發展指導。
3.2 學科基礎課程
該類課程是對該專業學生進行學科專業知識教育的基礎內容，目標是提升學生的學科專業認知水平。專業基礎課程一是用以鋪墊專業數學基礎，培養學生的基本科學素質。二是強化計算機科學與大數據技術的共用核心技術，增強學生進入社會的適應能力。該類課程如數學分析、高等代數、C語言程序設計、Java程序設計等課程。
3.3 R悼緯
該類課程是對該專業學生進行專業技術和專業能力訓練的重要內容，培養學生解決實際問題能力和應用創新能力，具備信息計算科學專業相關領域，尤其是大數據分析及應用開發領域技術工作所需的專業理論知識及相應的應用能力。該類課程包含數據結構、數據庫原理及應用、Linux操作系統、數據分析、數據挖掘、大數據內存計算、大數據流式計算、大數據離線計算等。
3.4 集中實踐課程
該類課程是對該專業學生進行專業創新教育和素質拓展訓練的重要內容，重點是培養學生提出問題、分析問題和解決問題的意識、能力和方法，了解信息科學專業尤其是大數據分析及應用開發領域理論、技術與應用的新發展，能運用所學的理論、方法和技能解決信息技術與大數據分析及應用開發中的實際問題，具有較強的知識更新、技術跟蹤及職業能力。該類課程主要包含課程設計、項目實訓、綜合實訓、崗位實訓和畢業設計。
面向大數據的信息與計算科學專業課程教學體系框架如圖1所示。
課程開設先后次序注重學生大數據方向完整的知識鏈構建，嚴格按照大數據方向具備的知識結構設計。
實踐課程體系包含兩條線，一個是課內實驗，一個是集中實踐環節。課內實驗是每門課的實踐練習，學科基礎課中《C語言程序設計》開設了課內實驗，所有專業課均設置了課內實驗，課內實驗的安排又劃分為基礎類實驗和提高類實驗，是對學生進行的基本技能訓練。集中實踐是每學期后集中開設的實踐課程，如課程設計、項目實訓、綜合實訓、崗位實訓、畢業設計。課程設計和項目實訓目的是對學生進行綜合技能訓練，崗位實訓和綜合實訓對學生進行實戰技能的訓練，畢業設計既是對學生的綜合技能的訓練，也是是對學生知識掌握、綜合技能的一次檢驗。整個實踐體系構建如圖2。
4 結語
大數據專業方興未艾，結合大數據專業，充分發揮數學優勢，與計算機技術相結合，為我們的專業發展帶來新的契機，為培養優秀的大數據人才，我們將根據實際需求及學生發展狀況調整培養方案與課程體系，促進信息與計算科學專業的不斷發展。
參考文獻
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篇3
人才培養的成果最直觀地體現在畢業生的就業上。筆者引用CIS2011課題組對清華大學、中國人民大學等13所大學2006-2010年的5屆畢業生的就業行業、所從事的職業兩方面的數據，來分析信管專業人才培養現狀。
1．1按就業行業分
CIS2011課題組通過調查得出：在所有畢業生中，在信息傳輸、計算機服務和軟件行業就業的人數最多，達到31．5％；其次是金融業，達到17．7％；其他，如制造業、公共管理、教育業、建筑業、批發和零售業、交通運輸、倉儲和郵政等各占一定的比例。
1．2按從事職業分
CIS2011課題組通過調查得出：在所有畢業生中，從事技術開發崗位的人數最多，達到25．7％；其次則是業務服務崗位，達到23．4％；再次是市場營銷和經營管理崗位，分別達到15．3％和12．2％；其余，如應用研究、教育培訓、后勤保障等，各占一定的比例。從上面分析可以看出，信管專業畢業生所從事行業來看，人數最多的還是信息傳輸、計算機服務和軟件行業，即使從事其他行業也或多或少地會利用原來在學校學習的專業知識；從從事職業來看，技術開發、業務服務是兩種主要的職業選擇。
2大數據環境對信管專業人才培養的影響分析
大數據時代，數據的產生方式被極大地改變，用戶從信息消費者變成了既是信息消費者又是信息生產者；數據的傳播途徑發生了很大變革，信息已從報刊、電視、廣播等傳統傳播途徑，延伸到互聯網、移動互聯網等；數據存儲的習慣同樣發生了變化，過去用戶將數據存儲于電腦、U盤或者移動硬盤上，但現在大多數用戶會選擇將數據進行“云”存儲；可以利用的數據更多，甚至可以利用某個特別現象相關的所有數據，而不再依賴于隨機取樣。信息的產生、收集、保存、維護、處理、利用的整個生命周期的管理已經突破了傳統信息技術和信息系統應用的領域、技術和科學范式。新的環境需要能確定上游數據模型，并有數據倉庫構建以及數據建模方面的背景，完成高質量數據收集的數據專員；擁有某個領域的專長、能幫助開發數據產品且幫助開發推動業務發展的數據解決方案的數據分析員或數據科學家；在企業歷史數據的基礎上通過假設來測試閾值并預測未來用戶行為或鎖定目標用戶的大數據開發人員。相關企業對上述人才的需求量正在激增。據2011年麥肯錫全球研究所預計，截至2018年，美國大數據領域中深度分析人才職位的需求會超過供給，缺口為14萬~19萬個職位。此外，麥肯錫預計截至2018年，美國需要增加150萬能夠提出正確的問題并有效利用大數據分析的管理者和分析師。由上分析可以看出：大數據突破了過去信息技術和信息系統應用的領域、技術和科學范式，必將對信管專業延續了20多年的教學計劃、教學內容和教學方式產生巨大的沖擊，必然重塑信管學科和專業。
3相關職業對畢業生的基本要求分析
由上面的就業分析和影響分析可以看出，目前信管專業畢業生目前所從事的職業依然集中在系統開發、ERP服務等，而將來信管專業畢業生從事的職業可能會集中在移動開發、商務智能（數據分析）等。筆者結合一些主流招聘網關于這幾類職業所要求的基本技能以及要獲得這些技能的必修課程進行了分析。
3．1系統／移動開發
這類職業一般要求畢業生應具備的基本技能有：能夠使用一種以上的主流開發工具，如Java、C＃等或無線應用開發技術；熟悉至少一種數據庫管理系統，尤其是大型數據庫管理系統，如Oracle、DB2等；具有軟件工程的思想等。而要獲得這些技能，需要學習管理信息系統、數據庫原理與應用、程序設計語言、數據結構、計算機網絡、信息系統分析與設計等。
3．2ERP實施及二次開發
這類職業一般要求畢業生應具備的基本技能有：根據用戶管理信息化的需求，為用戶制定ERP軟件項目的咨詢方案；幫助用戶優化業務流程，并成功實施ERP軟件項目；根據用戶的個性化的管理需求，如：財務集控開發、異構系統集成等，進行ERP軟件的二次開發；總結項目實施經驗，形成項目知識文檔。而要獲得這些技能，需要學習管理信息系統、數據庫原理與應用、ERP原理與應用、ERP實施、ERP二次開發等。
3．3商務智能（數據分析）
這類職業一般要求畢業生應具備的基本技能有：根據業務需求，收集并存儲所需的市場、營銷等相關數據；根據數據分析的要求，負責抽取相關數據、并統計計算數據，以便為各類決策提供數據支持；對處理后的數據，按照用戶的要求進行分析，并能用各類圖表進行恰當地展示。而要獲得這些技能，需要學習數據庫原理及應用、統計學、BI前端應用開發、DW設計、ETL設計、數據分析等。
4信息管理與信息系統專業人才培養再思考
4．1重新定位專業方向
根據市場對信管專業人才的需求，以及本專業的實際情況，我們適時地調整了專業方向，即掌握數據庫基本原理，熟練使用一門主流DBMS，如：SQLServer或Oracle；具備一定的編程思想，能熟練運用一門編程語言，如：C＃；熟悉企業生產運作環境，初步具備ERP實施與二次開發的能力；能根據實際需求準確收集所需數據，利用相應工具進行數據分析，并能利用BI前端工具進行可視化呈現。
4．2重組課程體系
為了配合專業培養方向，我們以CIS2011課程體系為基礎，結合我校的實際情況和市場需求，剔除了一些不適應市場需求的課程，新增了一些新的課程，構建了新的專業課程體系，即管理基礎＋計算機基礎＋專業基礎＋應用能力。這一課程體系是原課程體系的揚棄，在保留重要基礎課程的基礎上，充分體現了新環境對專業人才培養的要求。
4．3重新整合實踐教學
將以前分散的多門課程設計、畢業實習等進行整合，設計了幾個綜合性較強的實踐環節。盡量避免學生“一葉障目，不見泰山”，并在實踐環節使用同一個項目貫穿始終。通過這幾個實踐教學，讓學生真正消化課堂上的理論知識，提高了學生的動手能力。
5效果評價
篇4
關鍵詞：大數據；中小企業；電子商務；課程體系；實踐教學
引言
隨著大數據時代的來臨，越來越多的企業開始意識到在電子商務中應用大數據的重要性[1]。我國國務院于2015年8月31日印發了《促進大數據發展行動綱要》，將加強大數據專業人才培養確立為國家大數據戰略政策保障機制之一，提出了“開展跨學科大數據綜合型人才培養，大力培養具有統計分析、計算機技術、經濟管理等多學科知識的跨界復合型人才”[2]。中小企業是企業中的主體，占企業總數的99%以上。但對于中小企業而言，大數據人才的缺乏已成為制約其電子商務大數據應用的重要因素之一。面向中小企業培養電子商務大數據人才具有重要的意義，本文將在開展人才需求分析的基礎上，探討如何面向中小企業培養電子商務大數據人才。
1、面向中小企業的電子商務大數據人才
需求與培養目標自電子商務專業開設以來，人們針對電子商務人才需求[3-4]和培養[5-6]開展了大量研究。雖然電子商務技術發展迅速，但到目前為止一般還是將電子商務人才需求分為四類：運營類、技術類、銷售類和綜合管理類[4]。電子商務大數據人才總的來說是屬于第二類，即技術類人才。通過其所開展的大數據分析，為其他三類人才的工作，包括運營、營銷和管理應用提供支撐。調研表明，電子商務大數據人才本身因其側重點不同又可以分為兩類：一類是偏重于大數據分析平臺建設和分析工具開發的研發人才；另一類是偏重于大數據應用，如提供決策支持、客戶分析、營銷服務等的應用人才。由于大多數中小企業通常不具備獨立開展大數據應用開發的條件，而主要是應用第三方的大數據分析平臺和工具，因此，面向中小企業的電子商務大數據人才以商業分析與應用人才為主，并需要少量從事第三方平臺或工具開發的研發人才。基于以上需求分析，我們將中小企業電子商務大數據人才培養目標確定為：培養具有大數據意識和思維，熟悉大數據和電子商務的相關技術，能夠熟練應用大數據分析工具開展電子商務相關的數據分析和應用，并具有一定的大數據分析軟件開發能力的技術應用型人才。
2、面向中小企業的電子商務大數據課程體系構建與實施
2.1課程體系構建
從培養目標來看，中小企業電子商務大數據人才的知識能力體系可分為三個層次：第一層次，大數據和電子商務的前導知識和技術，即計算機、經濟管理和數理統計基礎知識和技術；第二層次，大數據和電子商務相關知識和技術；第三層次，電子商務大數據分析軟件的開發和應用。由于電子商務和大數據技術的發展速度迅猛，且可能的實現技術比較多，為使得課程體系具有較強的通用性，我們在圖中并未指定各方面技術具體使用什么軟件。但每一方面技術目前都有一些主流的產品，我們在軟件選擇時一般應盡量選擇當前的主流產品。如程序設計一般選擇Java語言，數據庫則建議選擇Oracle，大數據存儲和處理建議選擇Hadoop，統計軟件和大數據挖掘工具建議選擇SAS，大數據軟件開發建議選擇R語言。
2.2師資隊伍建設
電子商務大數據應用是一個全新的領域，綜合運用了電子商務和大數據技術。根據電子商務大數據課程體系，電子商務大數據應用相關師資應當由兩個方面組成：一方面是從事相關基礎知識和技術的學科基礎課程師資，如數學、計算機、經濟管理等，這一部分師資由相關學科提供；另一方面是熟悉電子商務、精通大數據技術并能將二者結合起來的專業方向師資，這一部分的師資應當是由現在的電子商務專業教師承擔，電子商務大數據師資建設的重點就是如何提升電子商務專業教師的大數據分析和應用能力。目前國內高校電子商務專業教師主要來自于計算機和經濟管理兩個方面。電子商務大數據應用重在大數據的商業應用，因此，對于計算機專業出身的教師而言，在深入學習掌握大數據技術的基礎上，應加強商業運營與分析領域的學習；對于經濟管理專業出身的教師而言，則需要在加強數據庫、算法等計算機基礎知識和技術的基礎上深化大數據技術的學習。而對于所有電子商務專業教師而言，在深入掌握大數據技術后，需要結合大量企業案例開展大數據實踐以提高實際應用能力，但單一中小企業顯然難以提供大量數據和案例，因此，高校應積極與行業協會，通過地方的行業協會獲取本地區眾多企業的電子商務運營數據后進行大數據分析實踐，這一方面可以提高師資實踐水平，另一方面可以幫助廣大中小企業利用電子商務大數據技術來優化生產經營。
2.3實踐教學開展
電子商務大數據人才作為技術應用型人才，其實踐應用能力的培養是最為重要和關鍵的。我們主要從實踐教學體系構建、實驗實訓室建設、實習基地建設、實踐教學組織幾個方面探討實踐教學的開展。
（1）實踐教學體系構建
電子商務大數據人才培養的實踐教學體系由三個層次組成：第一層次是課程所對應的實驗實訓；第二層次是創新實踐訓練，其中包括課程設計、畢業設計和各類創新實踐訓練項目；第三層次是企業崗位訓練，包括短期見習和畢業實習。
（2）實驗實訓室建設
為滿足電子商務大數據實驗實訓教學需要，該專業的實驗實訓室應由三方面組成：其一，基礎性的計算機和運籌統計實驗實訓室；其二，專業課程實驗實訓室，主要包括電子商務實驗室和大數據分析實驗室；其三，創新訓練實驗實訓室，主要用于創新實踐訓練。其中計算機、運籌統計、電子商務的實驗室建設都比較成熟。而大數據分析實驗室的建設案例不多，創新訓練實驗室因其面向專業不同差異很大，在此我們主要討論一下這兩個實驗室的建設。大數據分析實驗室主要應包括多臺用于數據存儲與處理的服務器、電腦、移動終端等硬件設備及Hadoop、SAS、R語言等大數據存儲、分析和開發的軟件。創新訓練實驗室在服務器方面應盡可能與大數據分析實驗室共享，并采用分組結構以方便小組交流合作，并配以必要的電腦、移動終端等硬件設備和大數據分析工具軟件。
（3）實習基地建設
雖然需要電子商務大數據分析人才的中小企業數量眾多，但每家企業的相關崗位都很少，這就給本專業的集中實習帶來了一些困難。為解決這一問題，我們可以從三個方面著手建設實習基地：第一，與行業協會合作，以其為載體面向區域性的行業企業群開展實習基地建設；第二，與專業從事大數據分析的開發和應用的IT企業合作建設實習基地；第三，在對真實企業案例數據進行收集整理的基礎上，建設仿真性的校內實習基地。
（4）實踐教學組織
在實踐教學管理方面，應邀請企業電子商務領域的高級管理和技術人才參與，建立由院系教學院長（主任）、企業高管、專業負責人共同組成的實踐教學指導小組和由專業帶頭人、骨干教師、企業專家共同組成的實踐課程建設小組。在實踐教學師資方面，由于電子商務大數據分析的教學必須是理論與實踐相結合，因而本專業的實驗實訓教學最好由理論課程教學老師來承擔；同時，所有老師應全面參與到學生創新訓練指導，通過這一指導過程，在培養學生創新應用能力的同時也提升了教師的實踐能力和教學水平；此外，本專業所有老師應輪流參與實習指導，通過實習指導可以掌握企業對電子商務大數據應用的真實需求，從而推動教師在課程建設和校內實踐教學更貼近實際應用。
參考文獻：
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篇5
1教學方案缺乏系統性
原有課程設計任務方案以各類技術方法為索引依次提出計算要求，在內容編排上類似于綜合論述問卷，學生在規劃設計的過程中，既不需要深思具體方法的知識背景，也不需要理解計算結果對于生產實際所產生的效用。具體來看，首先，任務列表中欠缺對使用統計分析和運籌模型等先修課程知識的明確要求；其次，任務方案缺乏生產和服務場所背景，切斷了POM課程設計和已有認識實習、社會實習經驗之間的聯系；再次，任務方案對計算機軟件和計算機仿真工具的使用未做明確規定，從而沒能充分利用物流管理專業特色實踐課程“物流仿真軟件實訓”的優勢，忽視了仿真模型可以彌補實踐資料匱乏、提升學生積極性的作用。綜上所述，原有課程設計任務方案割裂了POM方法技術與物流管理專業一系列先修課程、實踐課程以及實習環節之間的聯系，缺乏系統性，不利于培養學生解決實際問題的能力。
2課程設計教學改革方案探索
針對POM課程設計原有任務方案所存在的選題陳舊、缺乏系統性、成績評定標準單一問題，課題組對提升本門課程實踐環節系統性的教學改革方案進行了探索，從增強課程設計與先修課程、仿真軟件實訓課程以及社會調查之間的聯系等方面，提出了以下改進對策：
2.1鼓勵結合社會實際調查選題在2011~2012年的課程設計環節，新的任務主題：“服務業設施選址、布置與效率分析”以及“生產設施布置與裝配線平衡”。在任務書中要求學生按照①調查收集生產（或服務）場所實際數據②數據分析③建模與分析的過程，切實開展對實際生產和服務場所的抽樣調查。
2.2明確對先修課程知識以及仿真軟件的使用要求任務書對描述性統計分析、隨機變量分布擬合、計算機仿真建模以及仿真結果分析環節制訂了明確要求。根據對最近兩年物流管理專業學生課程設計過程的調查，這樣的設計任務書督促同學們將統計分析知識應用于社會調查數據的整理和分析環節，也明確了仿真模型中各項參數與抽樣調查、運籌學模型以及POM方法技術之間的關系。與此同時，仿真模型的運行效果逼真，所做的設計改進通過仿真模型進行展示，具備3D效果，從而不僅激發了學生的課程設計積極性，也使得學生對POM方法技術在生產和服務實際中的使用效果有了直觀的感性認識。改進后的課程設計流程。
2.3成績評定標準綜合化改進后的成績評定標準由以下四部分構成：社會調查數據質量、仿真建模過程出勤率、最終設計報告質量以及課程設計答辯質量，四者之間的比例為2:1:5:2，其中，課程設計答辯環節要求學生反思和陳述課程設計過程中遇到的困難、克服的方法，以及設計結果對實際生產和服務過程所起到的作用。這種綜合成績評定體系不僅有效杜絕了報告抄襲現象的發生，也能夠督促同學們系統地使用所學各類專業知識。
3結語
篇6
【關鍵詞】統計與概率 數據分析觀念
隨著《義務教育數學課程標準（2011年版）》的實施與使用，我們發現它繼續把“統計與概率”這一內容作為一個重要領域來研究。這是因為隨著信息技術的發展，數字化時代的到來，人們越來越需要與數據打交道，用數據描述客觀世界中的某些現象。因此，對數據的收集、整理和分析能力已經成為每一位公民的基本素養之一。而“統計與概率”的學習正是研究生活中的數據和隨機現象，通過對數據的收集、整理、描述和分析以及對事件發生可能性的描述，幫助人們進行合理的判斷和科學決策。這些都足以說明“統計與概率”的學習在數學學習中具有非常重要的作用。
一、“統計與概率”內容的調整
《義務教育數學課程標準（2011年版）》對“統計與概率”內容作了較大的調整，在難度上有所降低，容量上有所減少，使三個學段內容學習的層次性更加明確。
（一）刪減的內容
在第一學段中，刪除了“不確定現象”的相關內容，降低了學習難度。
在第二學段中，刪除了“初步體會數據可能產生誤導”“能設計統計活動，檢驗某些預測”等內容。
（二）調整的內容
將第一學段的統計圖、平均數的學習調整到第二學段；將中位數、眾數的認識從第二學段調整到第三學段；在第二學段安排了概率的學習，稱為“隨機現象發生的可能性”。
（三）增加的內容
在第一學段，提出鼓勵學生“能用自己的方式（文字、圖畫、表格等）呈現整理數據的結果”。雖然從知識上看減少了，但從要求和標準上提供的案例來看，對于數據分析觀念的體會并未減少。這樣做的目的，一是避免學生過早把注意力集中在統計圖表的制作等技能上，二是引導學生在感興趣的實際背景中，從數據的角度發現問題、分析問題、討論問題，體會數據蘊含著信息。
透過這些變化，總的感覺是學習內容整體后移，我們可以看出，“統計與概率”這部分內容學習的層次性更加明確了，在難度上也表現出一定的梯度。
二、數據分析觀念的內涵
《義務教育數學課程標準（2011年版）》指出，數據分析觀念包括：了解現實生活中有許多問題應當先做調查研究，收集數據，通過分析作出判斷，體會數據中蘊含著信息；了解同樣的數據可以有多種分析的方法，需要根據問題的背景選擇合適的方法；通過數據分析體驗隨機性，一方面對于同樣的事情每次收集到的數據可能不同，另一方面只要有足夠的數據就可能從中發現規律。
這段分析點明了兩層意思。第一，點明了統計的核心是數據分析。第二，點明了數據分析觀念的三個重要方面的要求：體會數據中蘊含的信息；根據問題的背景選擇合適的方法；通過數據分析體驗隨機性。這三方面也正體現了統計獨特的思維方法。
三、發展兒童的數據分析觀念的案例
（一）掌握分類方法，為兒童學習統計打好基礎
1.讀懂教材，把握教學要求。
日常教學中教師會有這樣的疑問：為什么將“分類”放入“統計與概率”領域？
分類思想是一種基本的數學思想。它是根據一定的標準，對事物進行有序劃分和組織的過程。心理學和教育學的研究成果認為，兒童數概念的形成起始于對物體集合的感知，他們對物體數目的理解是建立在對物體的分類、排序和比較多少的基礎上的。以人教版教材為例，原來，在一年級上冊是將分類作為準備性知識分在單獨一個單元。修訂教材為體現分類與統計的關系，突出分類是整理和描述數據的基礎，就將分類與原來在一年級下冊的統計合編在一起，形成“分類與整理”這一單元。教材共安排了兩個例題（圖1），例1：按給定標準進行分類計數；例2：自選標準分類計數，會用簡單統計表呈現結果。
可以看出，通過這樣的編排，教材將分類與統計緊密地結合在一起，強調在分類的基礎上收集、整理并呈現分類的結果（收集到的數據），突出分類是收集、整理、描述數據的基礎，同時也將統計工作中最基礎、最重要的一環――收集、整理數據，簡單地滲透給學生。
本單元要求學生在分類的基礎上用自己的方式呈現整理的結果，但又不是正式學習統計圖和統計表。教學中要把握好這一要求，北京西城區皇城根小學的梁凝老師執教了“分類與整理”一課，作了有意義的探索，下面我們一起來看看。
2.學生在活動中感悟分類。
課伊始，梁老師出示禮物盒（圖2），拋出問題：一共有幾件禮物？你是怎么知道的？學生通過多角度觀察，想到按顏色、大小來計數。繼而來到超市，體會分類的價值。從解決問題的角度出發，設計了學生熟悉而又真實的學習活動，讓學生體會統計的完整過程。
在新授課“分類與整理”這個環節，梁老師主要安排了三個層次的活動：描述感知分類的標準；操作體會分類過程，嘗試記錄分類結果；初步感受“一類”和“一個”的區別。
首先，出示三組氣球（圖3），數量不一，顏色不一，形狀不一。拋出一個問題：要想知道一共有多少個氣球可以怎么做？學生想到數一數的方法，教師追問：怎樣數？學生說可以按顏色數，還可以按形狀數。
接著，教師給每個同學都準備了跟氣球一樣的圖片，請同學們按照形狀分一分，看看每種氣球各有幾個，并且把分的結果記錄在紙上。我們來看看孩子們是如何記錄分類的過程的（圖4、圖5）。
在組織學生交流時，梁老師鼓勵學生說出自己是怎么想的、怎么做的，同時恰到好處地加以引導。比如當孩子出現一堆一堆分的情況，教師馬上畫了一個圈，凸顯了這種方法能夠和以后的集合很緊密地聯系起來。當學生把氣球豎著或橫著排成排的時候，教師馬上就追問了一個問題：你能不能一眼就看出誰最多、誰最少？孩子在回答問題中就自然談到了一一對應。一一對應實際上是一個非常重要的數學思想，而在前面一年級比多少的時候孩子接觸過這個概念。教師又進一步地進行了描述：當糖葫蘆形的氣球比較長的時候，不能從高矮去看一一對應。要逐個去看他們真正的一一對應是怎么體現的。這樣又強化了一一對應的數學思想。在這個過程中，孩子們不僅僅學到了一些表示方法，更多的是收獲了活動經驗的積累和數學思想的積累。
當孩子們沉浸在解決了“一共有多少個氣球”這一問題的喜悅中時，梁老師先讓孩子將一個糖葫蘆形狀的綠色氣球加入圖中，再加入到表中。之后再引入一個小兔子形狀的氣球，在加入這個氣球以后讓學生思考：同樣是一個氣球，為什么在加入糖葫蘆形狀的氣球后你改變了一個數據，而在小兔子氣球加入的時候你卻要增加一列呢？孩子們發現：當我在分類過程中已經有這么一類，我只需要在一類中加上一個，而如果沒有這一類，我就要再增加上一類。通過圖表整理以后呈現的結果，讓學生進一步明確分類標準的重要。
3.自然生成統計圖表的雛形。
當發現學生這種記錄方式（圖6）時，梁老師順勢而導，組織學生觀察：誰看明白這位同學的記錄方式了？糖葫蘆形狀的氣球有幾個？他用一個數據來表示這一列的數量。3表示什么？你怎么知道的？為了更加清楚整齊，梁老師把學生記錄的畫上線（圖7）。上面一行都是形狀，下面一行都是個數，每一列又都表示這個形狀的氣球有幾個，這樣記錄真清楚（圖8）。
這樣一個象形統計表就生成了，為后面的統計學習奠定了基礎。
4.根據需要選擇標準，感受分類的價值。
在解決“春天是出游的好季節，看很多小朋友和家長都來到了公園門口，你能把他們分分類嗎？”這個問題時（圖9），學生想出了很多分類的標準，當梁老師呈現出我們進公園要買門票（圖10），應該按照什么來分類呢？顯然這個時候按照大人小孩分類是有價值的，按照別的分類是沒有價值的。那么到里面水上樂園游玩，我們要去更衣室的時候（圖11），該按什么來進行分類呢？這時候顯然應該按男女進行分類，如果再按大小分類就是沒有價值的。通過創設情境，讓學生深刻感受到分類是為了解決實際生活和實際問題的需要。
（二）用好標準例子，體會數據的隨機性
數據的隨機性主要有兩層含義：一方面對于同樣的事情每次收集到的數據可能會是不同的；另一方面只要有足夠的數據就可能從中發現規律。
例如，《義務教育數學課程標準（2011年版）》中有這樣一個例子：學生記錄自己在一個星期內每天上學途中所需要的時間，如果把記錄時間精確到分，可能學生每天上學途中需要的時間是不一樣的，可以讓學生感悟數據的隨機性；更進一步，讓學生感悟雖然數據是隨機的，但數據較多時具有某種穩定性，可以從中發現一些隱含的規律，比如，通過一個星期的調查可以知道每天上學“大概”需要多長時間。
教學時可以先出示活動任務：記錄小明一周內每天上學路上用的時間。引發學生思考：怎樣才能完成這個任務？通過獨立思考、交流分享，學生達成共識，繪制出上學時間記錄表（如下表）。
然后，學生進行了為期一周的個人實地記錄。最后，再次返回課堂，展示匯報自己的“上學時間記錄表”，并觀察探尋規律。在此基礎上推測：下周一學校去春游，要求8：30到校，你什么時候出發比較合適？說說你是怎么想到的。
學生在課內外結合的實踐活動中感受了數據的隨機性，積累了活動經驗。
總之，在教學中要始終抓住數據分析觀念這個核心詞，培養學生的數據意識，引導學生通過數據分析來提取信息。數據的收集“量”要大，“面”要廣，保證每個學生參與其中，保證數據的真實性和普遍性；提高“數據分析”在課堂教學中的比重，實現從“重結果、輕過程”到“重結果、更重過程”的轉變；注重對數據的觀察和分析過程，引導學生從數據中發現規律，從而更好地進行判斷和決策。
參考文獻：
篇7
2011年2月，國務院學位委員會進行了學科調整，統計學完全從數學和經濟學中獨立出來，上升為一級學科，設在理學門類中，編號為0714。統計學上升為一級學科后，下設的二級學科包括數理統計學、社會經濟統計學、生物衛生統計學、金融統計、風險管理和精算學、應用統計學。統計學上升為一級學科對統計學專業的教學帶來巨大影響。
同時，隨著大數據時代的到來，使得傳統的統計數據收集、處理與分析方法面臨新的挑戰，從而推動統計學的發展進入了一個全新的階段。在統計學上升為一級學科以及大數據時代已經到來的大背景下，統計學專業的課程教學也面臨著新的挑戰，需要進一步改革與調整。
一、大數據時代的到來
(一)大數據的生成
伴隨著人類對客觀世界各領域數字化程度的不斷提高，每天都有大量的數據產生，并且其產生的速度也越來越快。這些數據來源廣泛，其中最主要的來源有：科學研究(如天文學、生物學、高能物理等實驗數據)、社交網絡、電子商務、物聯網、移動通信等。
(二)大數據的定義
為了應對數據大規模增長帶來的機遇和挑戰，美國《Nature》雜志在2008年9月4日率先提出了“大數據”的概念。國際數據中心IDC 是研究大數據及其影響的先驅，在2011年的報告中定義了大數據：“大數據技術描述了一個技術和體系的新時代， 被設計于從大規模多樣化的數據中通過高速捕獲、發現和分析技術提取數據的價值”。但是大數據是一個新興而且內涵不斷發展的概念，尚沒有統一公認的定義，只能從其特點上加以認識。
(三)大數據的特點
與傳統數據相比，大數據的特征可以用五個“V”來表示，即Volume(容量大)、Variety(種類多)、Velocity(時效性強)、Value(價值高)、Visualization(可視化呈現)。大數據容量大是個相對的概念，受時間、行業和數據類型等因素的影響;種類多是指數據集的結構異質性，科技進步導致了結構化、半結構、非結構化數據的日益增多;時效性強是指大數據被生成、處理、移動的速度相當快，是區別于傳統數據最顯著的特征，這也增加了對即時分析、加工數據的需求;價值高是指大數據潛在的高價值能為評價和決策提供依據。可視化是大數據分析的關鍵步驟，是對有價值信息加以提煉并顯示的過程。
(四)大數據的應用
大數據具有5Vs(Volume、Velocity、Variety、Value、Veracity)特點，蘊含著巨大的社會價值、經濟價值和科研價值，已引起了產業界、學術界、政府部門和其他組織的高度關注和重視。
近年來，世界發達國家相繼布局大數據戰略，諸如聯合國“數據脈動”計劃、美國大數據戰略、英國“數據權”運動，大力推動大數據發展和應用。大數據已納入我國國家發展戰略，國務院2015年8月31日印發了《促進大數據發展行動綱要》的通知(國發[2015]50號)，指出：“大數據成為推動經濟轉型發展的新動力，大數據成為重塑國家競爭優勢的新機遇，大數據成為提升政府治理能力的新途徑。以數據流引領技術流、物質流、資金流、人才流，將深刻影響社會分工協作的組織模式，促進生產組織方式的集約和創新。探索發揮大數據對變革教育方式、促進教育公平、提升教育質量的支撐作用”
二、大數據給傳統統計學帶來的沖擊
(一)數據收集方法上
不同于傳統的調查抽樣方法獲取數據，大數據的收集來源渠道通常為現代網絡渠道，如互聯網、物聯網等。不同的數據源的數據采集需要專用數據采集技術， 如包含格式文本、圖像和視頻的網站數據，通常需要web爬蟲技術。
(二)數據存儲上
大數據的存儲不同于傳統的數據存儲方式，有固定的格式和結構，對于大數據的數據庫來說，可以直接將所探測到的信號自動容納到其中;大數據需要有先進的存儲設備，傳統的存儲設備已經不能容納如此大量的數據。
(三)數據分析上
傳統的統計分析方法，難以勝任對非結構化的大數據的分析。當前大數據分析技術的研究可以分為6個重要方向：結構化數據分析、文本數據分析、多媒體數據分析、web數據分析、網絡數據分析和移動數據分析。
(四)數據展示上
數據可視化的目標是以圖形方式清晰有效地展示數據的信息。一般來說，圖表和地圖可以幫助人們快速理解信息。但是，當數據量增大到大數據的級別，傳統的電子表格等技術已無法處理海量數據。大數據的可視化展示需要專業的軟件來完成。
三、大數據時代統計學專業教學改革
大數據時代的到來對統計學也帶來了新的機遇和挑戰，特別是大數據對于數據分析人才產生了巨大需求，同時也要求統計專業學生掌握更為復雜統計軟件的編程和操作。大數據背景下，統計學要適應新的形勢，需要對課程教學進行有針對性的改革。
(一)大數據時代統計學專業畢業生就業方向定位
大數據時代的到來，使各行各業，包括政府、企業、個人都希望能從大數據這座金礦中挖掘出對自己有價值的金子，從而增加了對統計專業畢業生的需求。一直以來，我國統計工作領域主要是政府統計、部門統計、民間統計。傳統意義上，政府及各個部門是統計學學生就業的首選。然而，隨著大數據時代的來臨，越來越多的畢業生選擇發展空間更為廣闊的民間統計。民間統計相對于政府統計來說，涉及范圍十分廣泛，包括各類統計咨詢公司、統計調查公司、統計研究院等，介于市場和企業、行業之間。民間統計的發展前景十分廣闊，可以預見，隨著大數據時代的來臨，統計學作用的提高，民間統計必會成為統計專業畢業生選擇就業的主要渠道之一。
(二)大數據時代統計學專業課程設置改革
大數據時代，在對統計數據分析人才需求增加的同時，也對統計專業畢業生的大數據處理能力提出了更高的要求，這就需要統計學專業在課程設置上，增加大數據處理與分析方法課程，如《大數據分析方法》、《數據挖掘》等，培養學生能夠使用專業統計軟件(R/SAS/Python)進行大數據的挖掘、清洗、分析等。
(三)大數據時代統計學專業學生實踐能力培養改革
在課堂教學之外，通過廣泛舉辦大數據技術創新大賽、大數據技術創新與創業大賽、數據挖掘挑戰賽，支持學生成立大數據研究協會，舉辦大數據相關講座論壇等方式，增強學生分析和處理大數據的能力。另外，還要加強校外大數據實踐教學基地建設，通過與通信、互聯網、電子商務等企業大數據開發中心以及大數據研究咨詢機構合作，為學生提供給更多的實習、實踐機會。
四、總結
總之，面對大數據時代的到來，統計學專業需要積極改革與調整課程的設置，注重學生實踐能力的培養，以適應各行各業對大數據分析與挖掘人才的需求。
作者簡介：
篇8
關鍵詞：交通工程；創新；教學方法
中圖分類號：G642.0 文獻標志碼：A 文章編號：1674-9324（2012）12-0044-03
交通工程專業是我國近年來發展較快的新專業。隨著國家宏觀經濟的快速發展和人們對交通問題的日益重視，社會對交通工程專業人才需求也不斷增加，高校的交通工程專業進入了跨越式發展階段。但是由于學科基礎和人才基礎的差異及發展時機的不同，造成了交通工程專業發展的不平衡，一些實力雄厚的高校，交通工程專業布局已經完成，更加注重內涵發展，建立起了自己的學科特色，畢業生的綜合素質較高，無論是在基礎理論方面還是在學術發展前沿方面都有較強的競爭力。而一些后起之秀，由于基礎薄弱，對學科發展了解的不夠透徹，導致專業建設上存在跟風現象，如何能在交通工程這個專業上有所突破，是值得每一名專業教師思考的問題。本文結合廣州大學交通工程專業的建設，研究如何在教學方法上有所創新，從而提高專業建設水平。
一、突出專業發展背景，激發學習興趣
交通工程專業是一個綜合性學科，它存在的意義在于解決日益嚴重的交通問題。因此在教學過程中，尤其是在新生剛入校的時候，及時進行專業教育，講解專業的發展歷史，利用視頻或動畫等材料，講述交通問題的主要表象、發展過程、解決的辦法及未來的發展方向等，激發學生的學習興趣，樹立以解決交通問題為己任的責任感，從而能提高學生的學習積極性。之后，及時講解專業課程的設置和專業知識體系，使學生在學習中有一個明確的方向。根據筆者多年的教學經驗，交通工程專業的學生入校后最常問的幾個問題是：我的專業到底是干什么的？都學什么課程？我該怎樣學才能學好？這些問題中隱含著學生的疑惑和不安，因此，對專業體系的講解非常必要。廣州大學的專業知識體系如圖1所示。從圖1中，學生可以比較深入的了解本專業的知識體系，從而對核心課程有清楚的了解，使學生心中有一個清晰的脈絡。
二、理論教學與案例分析相結合
理論教學是培養學生理性思維的關鍵途徑，如何使學生真正理解基本理論并加以靈活運用是提高學生綜合素質的關鍵。為了加深學生對知識的理解，通常情況是課后給學生留作業，但學生對做作業的積極性并不高，抄襲現象時有發生。為此，通過對學生的調查了解，發現學生非常喜歡參與實習，對實踐性的東西非常感興趣，那么在教學中，就有意識地引入一些實際的案例，對有些案例采用單獨分析，對有些案例采用分組討論的方法，并鼓勵學生應用理論知識，解決案例中的問題。這樣既能提高學習效率，靈活運用理論知識，也能提高學生的綜合能力。
三、加強仿真實驗的教學，提高實踐能力
交通仿真，是運用交通相關理論和計算機技術對交通運行狀態進行模擬，由于仿真實驗的可重復性和能夠模擬不同的交通環境而被廣泛應用，讓本科生掌握一些必要的仿真知識和學會一些流行的仿真軟件，對提高學生的實踐能力很有必要。但也要使學生明白，交通仿真技術只是交通工程實驗和研究的輔助手段，應學會對現實問題的合理分析和把握。我們在課程設置中開設了交通仿真分析課程，講述仿真分析的基本原理，并講解VISSSIM仿真平臺的使用方法，詳細講述了仿真模型的標定、驗證方法和數據分析方法，并到實地采集數據，進行仿真模型的標定和數據分析。自開設交通仿真分析課程后，學生的學習勁頭明顯提高，并將仿真方法應用于畢業設計和學科競賽中，2012年畢業生的畢業論文中，有5名同學應用仿真分析的方法進行數據分析，完成畢業論文。其中有一名同學的畢業論文題目是《苜蓿葉立交交織區設置分隔設施的利弊研究》，該題目需要進行大量的數據采集，數據采集地點要求比較苛刻，要求兩個交織區除分隔設施外，其它幾何特性必須相似，這在實際情況下是很難找到的，最后該同學應用仿真的方法，通過分別采集設置分隔設施交織區的交通流參數和無分隔設施交織區的交通流參數，標定和驗證仿真模型，確定仿真參數，再將該仿真模型應用于模擬的除分隔設施其它幾何條件都相同的交織區，獲得仿真數據，然后從交織速度、交織密度、通行能力等幾個方面進行對比，得到了合理的結論。另外，2012年交通工程的本科生獲得了第十三屆全國“挑戰杯”校級作品立項，并得到重點資助，其題目是《黃埔大道（西往東方向，獵德大道至天府路段）交通優化方案》，該項目計劃應用實測數據結合仿真分析的方法進行研究。
四、培養自學能力，提高工程素質
培養大學生的自學能力，對于提高大學生在校時間的利用率，提高知識水平和自身能力以及為將來繼續學習都至關重要。我國的高考選拔制度造成大學生的自學能力非常差，學生最喜歡的學習方式是課堂講解，但是這種教學方式不利于培養學生的獨立思考能力，因此要在培養學生自學能力方面下大功夫。我們學校交通工程專業的學生，剛一入校就執行輔導員制度和班主任制度，班主任主要由專業教師擔任，從專業發展方面指導學生學習，這時，我們首先安排學生學習EXCEL應用，主要側重于數據統計和分析部分的內容，使學生初步掌握數據處理的知識，這一階段學生的基礎課程正在開設VB程序設計和C語言程序設計，兩者互補，對于提高學生的數據分析處理能力幫助很大。到大二的時候，安排學生自學SPSS和MATLAB，主要側重于數據的高級處理和初級編程，提高學生處理工程問題的能力。到了大三，學生開始接觸專業知識，這時指導學生自學規劃軟件如TRANSCAD和CARD1設計軟件等，使學生的工程素質逐步形成，能夠解決一般的規劃設計和工程問題，大四的時候引導學生應用這些軟件完成課程設計和畢業設計，2012年有兩位同學應用TRANSCAD完成畢業論文，完成的效果優秀，充分體現了自學帶來的效果。有多名同學在校期間非常熱衷于設計軟件，在就業期間，因為其出色的表現而被設計院錄用，目前發展良好。
五、嚴格考核制度，把好最后關口
影響教學質量的主要因素，與考核制度有非常重要的關系，大學生在高中階段經過近乎殘酷的學習訓練，到了大學，就認為可以放松一下，學習態度散漫，這時，如果教師不從考核制度上嚴格把關，對高等教育將是一種嚴重的危機。在考核過程中，因為考試制度比較嚴，與高中的考試制度接軌，學生普遍能夠適應，關鍵是作業和實踐教學環節，對于布置的作業，采用隨機復查的方法，從而杜絕了抄襲現象。對于課程設計，采取答辯的形式，比如道路勘測設計課程設計，我們將每一名學生約到辦公室，針對于設計的關鍵環節，對學生提問，根據學生的回答情況確定其成績，這樣可以有效地杜絕抄襲現象，提高教學效果。
交通工程專業在中國是一個新興專業，許多學者都在探討其發展規律和發展趨勢，本文結合實際工作，從教學方法的角度研究了提高學生專業素質的方法和手段。其中使學生熟悉專業背景是提高教學質量的前提，其次，采取將案例分析與理論教學相結合、加強仿真實驗能力的培養等手段，并嚴把考核關，提高大學生的自學能力，這樣一套創新的教學方法，能夠保證學生高效率的利用大學時光，養成良好的學習習慣，培養優良的專業素質，從而提高自身的再學習能力和工程素質，為學生的發展打下良好的基礎。
參考文獻：
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摘要：我校作為江蘇省示范高職院校，適應社會經濟發展的現實需求，在電子商務專業通過探索基于“人才培養模式-課程體系-校企合作平臺”這一主線進行改革實踐，提出了高職電子商務專業學生創新創業能力為核心的人才培養模式。
關鍵詞 ：高職；創新；創業；人才培養模式；課程體系
基金項目：江蘇開放大學“十二五”規劃課題“移動學習環境下開放大學教師教學能力提升策略的研究”的階段性成果。
引言
隨著知識經濟的發展、經濟結構的轉型與升級，電子商務已經成為21世紀的主流商務模式，中國電子商務市場規模將于2015年超越美國。電子商務已經滲透到傳統產業，正實現對傳統產業的創新整合，當前電子商務專業的綜合改革面臨著前所未有的發展機遇，對電子商務人才提出了新的需求。因此，高職電子商務專業改革必須瞄準電子商務產業發展新需求，依托創新創業平臺，培養的學生必須具備“電子”與“商務”兩方面的綜合知識和能力，大力推進學生網絡創新、網上創業訓練實踐活動。
1、電子商務專業創新創業人才的培養方案
電子商務知識日新月異，屬于電子信息、商務營銷、財務管理等多學科交叉，對傳統的人才培養模式提出了挑戰，其人才培養模式正日益多樣化。我院是江蘇省示范高職院校，經過市場調研，電子商務專業的人才培養目標定位是：培養掌握電子商務專業必備知識，具有現代商務管理操作技能，以及網絡營銷項目的策劃、實施和管理能力，具有較強的創新創業能力和可持續發展能力，培養服務于企事業單位的電子商務、網絡營銷、網站建設及維護等生產和管理第一線的高素質高技能應用型人才。
創新創業教育是指培養學生創新創業意識、創新創業精神、創新創業能力為目的的教育思想和實踐活動。電子商務專業以培養基于網絡環境的綜合基本能力，在實踐課程和畢業設計、定崗實習環節圍繞電子商務項目實訓展開，初步形成以創新創業實踐能力為核心的“三階段遞進式”發展的專業人才培養模式，如圖1所示。
2、依托校企合作平臺的高職電子商務專業創新創業人才培養途徑
2.1 培育創業集群，培養學生創新創業意識
所謂創業集群，是指以某一機構作為核心，吸引其他人或機構圍繞這一核心抱團發展。創業者的行為具有群體效應，創業集群是促成大學生創業者整體競爭力提升的主要因素之一，激發電子商務專業學生的創業意識和激情，并輻射影響到周圍的學生。
2.2 校企導師引領，提升學生創新創業思維
創新思維具有新穎性、獨特性、多向性特征，求新、求異是它的最大特點。主要從實踐過程培養學生創新思維：（1）當學生創業初步成功時，會出現創業瓶頸。此時學院會通過學校和企業導師從認知方面開拓學生創業思路，提供一對一的創業指導和幫助。（2）我院校園生活實現電子商務化，學校和企業導師在實踐上進行引導，借助校外電子商務企業合作平臺上豐富的資源，即學習、生活與經商實踐三者融為一體，幫助學生提升創新創業思維。
2.3 建設創業團隊，推進學生創新創業能力
學院給學生提供電子商務創業的基礎要素，諸如互聯網移動網絡環境、創業實踐場地、對外聯絡支持，鼓勵和指導學生去嘗試針對服裝、書籍、學習用品等日常生活需求的“經商”過程。通過借助大型網購平臺開設個人網店，提升學生的市場分析、網店定位與運營、合作企業溝通等一系列商務策劃和實施的專業技能。那如何形成學生創業團隊呢？電子商務專業學生是網絡創新創業的主力軍，浙江義烏工商職業技術學院創業學院的成功創新實踐已經得到了充分驗證。尊重并提倡學生的創業實踐和創業行為，通過一批學生在淘寶、當當網、阿里巴巴等校企合作平臺上開店創業，形成集團群體。通過新老學生之間傳、幫、帶來營造“生活化和商業化”的創業氛圍，宣傳學生創業先進事跡，追求以點帶面的創業效應。
3、電子商務創新創業課程體系的改革措施
3.1 電子商務專業創新創業課程的開發設計
電子商務課程結合創新創業過程，進行課程設計開發，目前我院電子商務專業課程開設了《電子商務基礎》、《網店運營管理》、《電子商務網站建設》、《電子商務數據分析》、《電子商務安全》五門專業核心技術類課程，做到電子商務知識技能的遞進和提高，創新創業技能培養目的。電子商務專業課程體系，具體如表1所示。
課程體系規定了將創新創業內容、考證內容和競賽內容融入日常教學內容，目前還在不斷完善中。
3.2 改革教學方法，保障學生持續的創新創業激情
首先，教學方法提倡創新創業實踐教學。主要采用項目導向的教學方式，通過電子商務模擬系統，開展典型案例分析演示，以及課程設計，使學生在學習過程中直接體驗創新創業的實踐。其次，在課堂活動中，把自主權和選擇權還給學生，調動學生創新實踐活動積極性，讓學生在課堂活動中產生成就感。同時改革考核評價體系。第三，完善改革實踐教學的評價機制，將大學生創業創新情況也納入到考核評價體系，將學習筆記、學習心得體會、作品互相評價、總結報告等過程性學習資料折算成對應課程的學分，激勵學生的學習興趣和熱情。
我院目前正在建設的校園電子商務平臺是將大學生現實的學習工作生活緊密集合起來，充分發揮電子商務的優越性，成為大學生學習、生活、娛樂的專業服務商，功能上整合了校園網上購物、二手貨交易市場、校園信息服務、校園網上教育、校園網絡社區、校園網上娛樂等，平臺結構如圖2所示。
4、結束語
隨著互聯網新媒體和大數據時代的來臨，電子商務專業技能培養目標也在不斷更新中。在電子商務專業建設中，主要依托校企合作平臺，從創新意識、創新思維、創新能力層層推進，開展形式多樣的創新創業實踐活動。今后在專業人才培養方案中，需要在大數據分析方面，培養學生的數據分析和處理的創新創業實踐應用能力，做到把傳統信息化與電子商務對接，這將成為我院電子商務專業教學改革中的重要環節。
參考文獻：
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關鍵詞：信息管理課程能力就業
1 從主修課程上比較
兩所學校計算機信息管理專業的課程設置有所不同，有些課程兩所學校的叫法不同但是課程內容是大體相同的。
山東某職業學院的信息管理專業更注重語言類課程的學習，由于是外貿學院，還增設了多門外語能力的課程；陜西某職業學院的計算機信息管理專業的側重點是財務信息管理方向，深圳某職業學院開設的課程更偏重于在數據庫上的學習，而北京某職業學院的信息管理專業課程除了講解語言類課程和一些數據庫課程還增加了信息類的課程的講解，如信息采集、信息組織、數據分析、競爭對手分析、管理信息系統等課程，這幾年的教學實踐和學生的就業都應證了我們當初增加這些課程是明智的。
2 從專業能力培養上比較
山東某職業學院是培養掌握計算機網絡和管理信息系統基礎知識和技能，能從事計算機信息處理、信息系統分析、應用和維護管理的中級技術人才，而且外語能力要比較強。陜西某職業學院培養的是財務、管理、數據庫開發于一身的綜合能力強的復合型信息管理人才。深圳某職業學院是培養掌握計算機網絡和管理信息系統基礎知識和技能，能從事計算機信息處理、信息系統分析、應用和維護管理的中級技術人才，而且外語能力要比較強。
北京某職業學院是培養具有信息采集、組織與數據分析的能力、程序設計技能、一般數據庫的設計維護能力、ERP實戰能力、EXCEL在企業中的應用、網頁設計與制作、信息管理系統軟件和商業網站的規劃、建設、管理與維護能力的人才，在現代信息服務業第一線從事信息化管理、信息系統開發、信息網絡構建、信息系統維護、信息系統運作和信息資源開發利用的，有良好的職業道德和創新精神的高素質高技能人才。
3 從教學方法和考核方法上比較
幾所學校的主要教學方法大體相同：山東某職業學院、陜西某職業學院、深圳某職業學院多是采用多媒體教學為主，輔之開篇以問題引導啟發式教學，案例分析教學和任務完成式教學的全過程。北京某職業學院教學過程中主要采用講授法和演示法通過項目教學結合案例教學法，使學生能夠把所學知識應用于實踐中。
考核方法也大體相同，但是根據不同的課程會有相應的變動，如開卷與閉卷，上機與筆試。但是兩所學校的考核內容基本一致。
山東某職業學院、深圳某職業學院考核內容以基本原理基本概念基本知識為主；考核學生的理解掌握和運用知識的水平和能力。輔助以課程設計、前沿論點分析論文或案例分析進行考核。
北京某職業學院考核內容以基本原理基本概念基本知識為主；考核學生的理解掌握和運用知識的水平和能力。
4 從就業方向上分析
山東某職業學院：從事計算機信息處理、信息系統分析、應用和維護管理的中級技術人才。由于是外貿學校，就業方向一般為貿易公司，所以要求學生除了要掌握專業知識外，外語水平相對其他院校要高。
陜西某職業學院：從事財務信息管理、數據庫項目開發、管理信息系統的設計、計算機信息處理和信息管理等方面的工作，學生學習了信息管理專業的知識又側重財務方向，所以在找工作上，對口率比較高，而且對于會計的工作信息管理的知識也是必不可少的。所以他們學校找到了一個比較好的方向，對學生學習和就業都有益處。
