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“大数据分析与建模”是数据科学与大数据技术专业的专业组选课程,为往数据分析、数据挖掘方向发展的学生而开设。在传统教学中,“大数据分析与建模”课程教学存在教学目标定位存在偏差、教学方法陈旧和教学评价标准单一等问题,应在OBE理念的指导下进行教学改革。文章以需求为导向确定教学目标、教学内容,采用项目教学法、混合式教学模式,构建可持续改进的考核评价体系,为提高“大数据分析与建模”课程的教学质量提供参考。 相似文献
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随着大数据时代的到来,国内高校陆续开设了数据挖掘课程。因此,针对数据挖掘课程交叉性、实用性的特点,探讨新型教学模式有较强实践意义。在分析当前高校数据挖掘课程教学现状的基础上,进行以学生需求驱动的数据挖掘课程教学实践改革研究,提出行之有效的教学改革措施。将以学生需求导向为核心的思想引入数据挖掘课程教学中,可丰富课程内涵,保证课程实用性,提高学生主观能动性和自主探索能力,为我国高校研究生创新人才培养提供了新思路。 相似文献
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《海南广播电视大学学报》2015,(4):117-119
大数据给统计学带来机遇和挑战。通过描述大数据特点,分析并探究了现行统计学课程体系应对数据爆发性增长、内容体系和课程设置上的不足之处。并针对性地提出了大数据背景下未来统计学课程教学改革策略:重视培养学生的数据挖掘能力、现代计算技术能力、不同类型数据分析能力、数据复杂性和不确定性系统建模能力。 相似文献
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精细化和理性化设计已成为城乡规划设计的趋势,大数据分析技术是城乡规划专业学生量化分析能力的重要构成和体现。城市大数据主要包括环境大数据和行为大数据。按照研究尺度,城市大数据的应用分为区域、总规、控规和街道设计4个层面。依据各类城市大数据特征和应用场景,城市大数据课程划分为理论教学、数据处理和综合实践训练3个模块,分别对应原理背景、软件技术、实践操作的能力提升。理论教学模块主要介绍最新前沿理念以及大数据原理、模式、类型等;数据处理模块主要培养学生的数据挖掘技术、数据处理和清洗校验技术、数据分析能力、数据可视化能力;综合实践训练模块指选取不同的研究课题和应用场景,进行大数据技术的应用实践。 相似文献
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进入大数据时代,信息技术的高速发展提高了数据分析利用的要求,高校计算机人才培养需结合数据分析需求来不断深化专业建设。"新工科"背景下,多学科内容与应用交叉融合,针对海量数据分析处理的数据科学与大数据技术专业应运而生,作为一门涉及多学科高度交叉的新兴学科的导论课程,"数据科学导论"课程的教学内容十分值得探讨,从课程大纲设置、课程设计两方面,结合实际教学反馈,讨论"数据科学导论"课程的教学,为高校数据科学与大数据技术专业建设提供了探索性建议。 相似文献
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农业大数据技术为智慧农业学科发展和人才培养带来了机遇与挑战。“智慧农作技术”课程教学是智慧农业人才培养的重要环节,但现有的课程教学模式存在局限性,难以适应大数据时代的人才培养目标和需求。通过提出了农业大数据在“智慧农作技术”课程教学中的应用方案,包括数据驱动教学、融合大数据思维提高课程教学信息化水平、通过创新创业竞赛项目实现融合创新、农业大数据前沿科研反哺课程教学内容和模式等措施。基于以上措施的实践,利用大数据时代带来的新机遇,将促进智慧农业教育教学资源建设更加全面和高效,培养更多具备大数据分析能力和智慧农业素养的综合创新型人才。 相似文献
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目前,“大数据”专业数据分析类课程之间往往“各自为政”“贪多求全”,不同课程的内容在一定程度上存在重复与交叉。文章从目的意义、建设思路和实践探索等几个方面,介绍了以能力需求为导向、围绕数据挖掘与数据分析全过程的各个任务模块开展“大数据”专业的数据分析课程群建设。特别地,为适应“新工科”建设要求,契合宜春市中医药行业的地方特色和我院生物、药学方面的优势学科,课程群融入了生物医药特色,结合教学实践介绍了两个源自生物学领域的教学案例,以期为相关课程的教育教学提供参考。 相似文献
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随着社会发展,数据分析、数据挖掘类课程建设成为复合人才培养和新学科建设的重要部分。由此,设计面向非信息专业的数据挖掘课程,开展相关的教学实践研究很有必要。在厘清非信息专业数据挖掘课程的教学目标、内容和考核差异基础上,提出了“横纵交叉结构化教学法”。该教学法以经典算法为单元,对单元算法进行“哲学原理—应用实例—重点知识—作业考察”四步横向推进的方式讲解和考察;同时将算法中的重点技术作为单元间纵向线索,串联成一个完整的数据挖掘标准流程。教学实践中采用鲜活的实际案例,并强调数据结果分析和应用等方面。最后对实践教学经验和发现进行了总结。 相似文献
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数据挖掘是一门以数据分析和处理为目的的信息类本科生课程,从数据挖掘课程的教学和实验等情况入手,分析数据挖掘课程的教学思路和方法,给出了一些该课程教学的参考意见。 相似文献
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越来越多的应用涉及到大数据。互联网大发展,特别是社交网络的出现,推动了大数据时代的到来。大数据作为时下最热门的 IT 行业词汇之一,随之而来的数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。本文介绍了大数据、大数据分析与处理,并展望了大数据的发展前景。 相似文献
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数据挖掘技术有较强的信息处置能力,即便面对海量数据,仍可在较短时间内完成数据整理分析,数据采集迅捷,在数据分析方面精准度较高,可判断数据信息发生轨迹,成为数据信息内容把控的重要手段。在教育深化改革的背景下,高校重视教学信息化管理工作,引入教学信息化管理系统后,选择分类式方法进行教学管理。基于高校对教学工作的定位,利用教学信息化管理系统整理活动数据,配合数据挖掘技术进行课程设置、学生成绩分析、特征判断和高校领导决策信息提供等工作,为高校教学管理工作赋能,可使教学管理高质量运行。 相似文献
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邢丽梅 《常州师范专科学校学报》2014,(6):110-114
大数据时代我国高等本科院校广播电视编导专业原有的人才培养模式,已经很难适应业界快速发展变化的要求,输出的人才难以与用人单位理想对接。教育界的改革势在必行。应在原有广播电视编导专业培养模式中加强学生数据素养教育,加强学生数据分析能力和数据可视化操作能力培养。在课程设置和实践教学中既要汲取国外新闻教育的先进经验,又要寻找适应我国广播电视编导多元化应用型人才培养的特色模式,以适应业界对人才的迫切需求。 相似文献
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“环境工程微生物学”是高等院校环境工程专业的重要基础课程,对环境工程人才培养起着重要作用。近年来,随着微生物组学和物联网技术的发展,大数据分析在环境工程微生物领域的应用越来越广泛。传统的环境工程微生物学教学方式已经不能满足创新型科研和工程技术人才培养的需求。本文分析了环境工程微生物领域大数据的特征以及在环境工程微生物学教学过程融入大数据分析面临的挑战,探讨了将大数据分析融入环境工程微生物学教学的方式和方法。实践表明,将大数据分析融入环境工程微生物学教学有利于激发学生对科研的兴趣,可显著提高学生的专业素养和综合素质。 相似文献
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《大连教育学院学报》2016,(2):31-35
数据能力是从具体问题中获取数据,对数据赋予背景得到信息,进而对信息进行研究从中提炼出知识并运用这样得来的知识解决问题的能力;数据能力是数据素养的组成部分。数据能力的结构包括数据认识能力、数据获取能力、数据解释能力、数据分析能力、数据表达能力和数据挖掘能力。在大数据时代,信息技术进入教学过程的一个必然结果是数据能力成为教师专业发展的一个方向。 相似文献