《数据科学与大数据技术新生研讨课》课程教学大纲

《数据科学与大数据技术新生研讨课》教学大纲

一、课程基本信息

新生研讨课

课程名称

FreshmanSeminar

课程编码SCC322611010开课院部理学院课程团队新生研讨课教学团队

学分1.0课内学时16讲授16实验0上机0实践0课外学时16

适用专业数据科学与大数据技术授课语言中文

先修课程

新生研讨课是由数学学科知名教授和骨干教师为本科新生开设的一门专题设计讨论课程。立足于以问题为导向，以学生为中心的研究

性教学模式。目的在于引导新生在较短时间内了解本专业的培养方案、培养模式、发展历史和学习要求，掌握大学学习方法，养成研究性

学习的习惯；为新生创造一个在合作环境下进行探究式学习的机会，实现名师与新生的对话，吸引学生参与到课堂教学中，形成良性的学

习氛围。通过本课程的学习，要求学生养成研究性学习的习惯，勤于动脑，敢于质疑，积极参与到课堂教学中；尽快了解本专业的培养方

案和本学院的教学科研现状，把个人发展和专业与学院现状相结合，做好自己的初步学习规划。包括五个主要的专题：数学文化、培养方

案解读与研讨、生物数学建模、计算机中的数学、统计学概论。

FreshmanSeminarisaspecialdesigndiscussioncourseofferedbywell-knownprofessorsandkeyteachersof

mathematicsforundergraduatefreshmen.Basedontheprob1em-orientedandstudent-centeredresearchteachingmode.The

课程简介purposeistoguidefreshmentounderstandthetrainingprogram,trainingmode,developmenthistoryandlearning

（必修）requirementsofthismajorinashortperiodoftime,masterUniversitylearningmethodsandformthehabitofresearch

learning;createanopportunityforfreshmentocarryoutinquirylearninginacooperativeenvironment,realizethe

dialoguebetweenfamousteachersandfreshmen,attractstudentstoparticipateinclassroomteaching,andformabenign

learningatmosphere.Throughthestudyofthiscourse,studentsarerequiredtodevelopthehabitofresearchstudy,be

diligentinthinking,daretoquestionandactivelyparticipateinclassroomteaching;assoonaspossible,understand

thetrainingplanofthismajorandthecurrentsituationofteachingandscientificresearchinthiscollege,combine

personaldevelopmentwiththecurrentsituationofthecollege,andmakeyourownpreliminarystudyplan.Itincludes

fivemaintopics:MathematicalCulture,interpretationanddiscussionoftrainingprograms,biologicalmathematical

modeling,Mathematicsincomputers,andintroductiontostatistics.

负责人大纲执笔人审核人

二、课程目标

毕业要求指标点

序号代号课程目标OBE

任务自选

目标1:具有较好的专业认知，了解数学、统计学、大数据发展的历史概况以及学科发展前沿，培养

1Ml是3.3

学生数学素养。

2M2目标2:培养团队协作意识和合作共事的能力。是7.1

3M3目标3：培养学生撰写大论文，结课报告的能力。是6.1

4M4目标7：能保障课程正常秩序（政治层面、课堂保障层面，非学生能力层面）否

三、课程内容

支撑课课内课外

序号章节号标题课程内容/重难点教学方式课外环节

程目标学时学时

第一章数学文化

1第1章本章重点难点：数学之智，数学之史，数学之美，数学之用。Ml////

专题

上帝是数学家吗？三次数学危机，诗意的数学，研究结构的数

21.11.1数学之智Ml0.5讲授0.5自学资料

学，分形几何

独树一帜的中国古代数学，古希腊数学，世界数学家大会与数

31.21.2数学之史Ml1讲授1自学资料

学奖励

数字之美，统一美，奇异美，图形美，和谐美，方法美，公式

41.31.3数学之美Ml1讲授1自学资料

美，简单而有力之美，深刻美

51.41.4数学之用数学在生活，物理，天文，文学，经济，医学等方面的应用Ml1讲授1自学资料

分组讨论，数学思讲授/讨

6讨论1几个数学趣题M20.50.5作业

维论

第2章培养方案

7第2章本章重点难点：培养模块和选修课程。////

解读与研讨专题

2.1本科培养方案

讲授/讨

82.1的重要意义和作培养目标，毕业要求即实现矩阵，主干学科，专业核心课程Ml0.50.5自学资料

论

用。

2.2本专业的基础

课程及其相互关简单介绍本专业的基础课程及其相互关系，培养方向和选修课讲授/讨

92.2Ml0.50.5自学资料

系，培养方向和选程。论

修课程。

2.3本专业的就业介绍本专业的就业去向，为新生制定自己的发展规划提供参讲授/讨

102.3Ml0.50.5自学资料

去向考。论

讨论2:培养方案讲授/讨

11讨论2学生讨论，学生问题总结，学生问题解答。Ml0.50.5自学资料

讨论论

第3章大数据概本章重点难点：计算机相关课程关系和云计算、人工智能与大

12第3章/////

论数据的概念。

3.1计算机相关课讲授/讨

133.1数据科学与大数据技术所开设的计算机相关课程关系Ml,M20.61自学资料

程关系论

3.2云计算及计算讲授/讨

143.2云计算及计算机的未来发展Ml,M20.61自学资料

机的未来发展论

讲授/讨

153.33.3人工智能介绍人工智能的历史，现状及发展Ml,M211自学资料

论

3.4数据科学与大讲授/讨

163.4介绍数学科学与大数据技术的的历史，现状及发展Ml,M211自学资料

数据技术论

讨论3计算机与

17讨论3云计算，人工智能计算机与云计算，人工智能与大数据关系/0.8讲授0.8作业

与大数据关系

第4章生物数学本章重点难点：数学建模和生物数学种群人口模型和恒化器模

18第4章/////

建模专题型。

讲授/讨

194.14.1Mathas模型Mathas人口模型建模Ml0.50.5自学资料

论

4.2Logistic模讲授/讨

204.2Logistic人口模型建模Ml0.50.5自学资料

型论

讲授/讨

214.34.3传染病模型SIS、SIRS,SEIR传染病模型Ml0.50.5自学资料

论

讲授/讨

224.44.4恒化器模型恒化器化学反应模型Ml0.50.5自学资料

论

23讨论4讨论4数学建模数学建模解决实际问题的思想Ml,M20.5讨论0.5作业

第5章统计学概

24第5章本章重点难点：统计学与统计软件。/////

论专题

255.1统计学简介统计学课程及相关关系介绍Ml1.5讲授2自学资料

265.2统计学软件SAS软件，R软件Ml1.5讲授1.5自学资料

讨论5:结课报讲授/讨撰写节课

27讨论5如何查阅文献，撰写结课报告M30.50.5

告，大论文的写法论报告

四、考核方式

序号考核环节操作细节总评占比

1.每周布置2-3道题目，平均每次课1道题以上。

1课内研讨30%

2.成绩采用百分制，根据作业完成准确性、是否按时上交、是否独立完成评分。

2平时考勤随机点名、刷卡点名等10%

3课程论文课程论文的内容正确性，完整性，创新性，字数等评分。60%

五、评分细则

序号课程目标考核环节大致占比评分等级

A-参与课内研讨大于等于3次，研讨内容正确无误；

B-参与课内研讨2-3次，研讨内容较为正确；

1Ml课内研讨25%

C-参与课内研讨1-2次，研讨内容基本正确；

D-不参与课内研讨。