《数据科学与大数据技术专业外语》课程教学大纲

《数据科学与大数据技术专业外语》教学大纲课程名称：专业外语课程编号：1281英文名称：BigDataEnglish学时：32学时 学分：2学分开课学期：第7学期适用专业：数据科学与大数据技术专业课程类别：理论课课程性质：专业方向与拓展课先修课程：数据挖掘与机器学习、数据可视化、自然语言处理、数据采集、神经网络与深度学习、数字图像处理、人工智能基础、数据科学与大数据技术导论、大学英语一、课程的性质及任务大数据《专业外语》课程是数据科学与大数据技术专业学生的专业方向与拓展课，通过本课程的学习，使学生能够掌握大数据相关的英语词汇，具有阅读大数据专业资料的能力，具有一定的专业翻译能力，能够用英语表达专业意义并实现业务交流。依据河北工程大学数据科学与大数据技术专业培养计划，本课程需要培养学生的能力是：具备一定的专业英语听、说、读、写能力（毕业要求指标10.3）能够对英文文献进行翻译，并做报告（毕业要求指标10.4）掌握自主学习的方法，能够通过阅读英文资料获取所学知识（毕业要求指标12.2）二、课程目标与要求2.1课程目标能够了解大数据专业常用的专业词汇，掌握经常出现的高频词汇。能够对课文和对话进行翻译。能够进行基本的专业课程介绍。能够对英文文献进行理解和总结。能够进行基本的专业英语写作。

专业外语课程教学大纲PAGE6PAGE3102.2课程目标与毕业要求对应关系课程目标毕业要求二级指标毕业要求12345●●10.3具有良好的表达能力和专业的描述方式，能够与业界同行及社会公众进行准确、高效的沟通和交流10.具有沟通的能力、方法和技巧，能够就大数据应用领域的复杂工程问题与业界同行及社会公众进行有效沟通和交流，包括撰写报告及设计文稿，清晰表达和答辩；并具备一定的国际视野，能够在跨文化背景下进行沟通和交流。●●10.4具有一定的国际视野和专业英语听、说、读、写能力，能够进行跨文化沟通和交流●12.2具备终身学习的知识基础，掌握自主学习的方法，了解拓展知识和能力的途径12.在数据科学与大数据技术相关理论和技术不断更新的背景下具有自主学习和终身学习的意识，具有不断学习和适应发展的能力。2.3课程目标与培养环节对应矩阵序号课程目标理论教学课后作业1能够了解大数据专业常用的专业词汇，掌握经常出现的高频词汇。H2能够对课文和对话进行翻译。H3能够进行基本的专业课程介绍。ML4能够对英文文献进行理解和总结。HL5能够进行基本的专业英语写作。H注：H表示该能力的在此环节重点培养；M表示该能力在此环节有应用要求；L表示该能力在此环节有所涉及。神经网络与深度学习教学大纲PAGE2PAGE3152.4目标达成度的评价课程目标1、2、3主要通过理论教学环节进行培养，在课后作业中有所涉及。主要通过课堂提问、课后作业和期末考试中进行考核。目标达成综合以上内容进行评价。课程目标4主要通过理论教学环节、课后作业进行培养。主要通过学生分组完成外文文献的翻译，并进行课题PPT讲解。目标达成综合以上内容进行评价。课程目标5主要通过理论教学环节进行培养，在期末考试中有应用要求。主要通过期末考试专业课介绍类题目进行考核。目标达成综合以上内容进行评价。三、教学方法及手段理论教学以课堂讲授为主，面向基础知识的准确、扎实掌握，突出对大数据专业高频词汇的讲解、对大数据相关翻译知识和技巧的讲授；理论教学与课内学生分组报告相结合，进行外文翻译和表达能力的应用与训练。课程强调学生的自主学习，强调通过自学的方式消化、吸收课程的庞大知识量。四、课程的基本内容与教学要求第1部分BigDataIntroduction[教学目的与要求]：本部分包括newwords,Phrases,dialogue和text,通过讲解相关单词、短语、对话和课文A部分，使学生了解与bigdata相关的一些单词和短语，通过对译文的讲解，让学生掌握阅读理解的方法，培养翻译技能。[本部分主要内容]：1.1BigDataIntroduction：LearningGoals（支撑课程目标1）1.2BigDataIntroduction：Dialogue（支撑课程目标2）1.3BigDataIntroduction：Reading（支撑课程目标1、2）[本部分重点]：了解本节中bigdata相关的一些单词和短语。了解日常商务中bigdata相关的口语句子。对课文进行中文翻译。[本部分难点]：对长句子的翻译。第2部分BigDataMarket[教学目的与要求]：本部分包括newwords,Phrases,dialogue和text,通过讲解相关单词、短语、对话和课文A部分，使学生了解与bigdatamarket相关的一些单词和短语，通过对译文的讲解，让学生掌握阅读理解的方法，培养翻译技能。[本部分主要内容]：2.1BigDataMarket：LearningGoals（支撑课程目标1）2.2BigDataMarket：Dialogue（支撑课程目标2）2.3BigDataMarket：Reading（支撑课程目标1、2）[本部分重点]：了解本节中bigdatamarket相关的一些单词和短语。了解日常商务中bigdatamarket相关的口语句子。对课文进行中文翻译。[本部分难点]：对长句子的翻译。第3部分Listening[教学目的与要求]：通过听、读进行listening部分的训练和讲解，培养学生对大数据专业英文的听力能力。[本部分主要内容]：3.1WhatisBigData听力训练3.2WhatisBigData逐句翻译讲解3.3WhatisBigData听写训练（支撑课程目标2、3）[本部分重点]：5Vs部分。听懂bigdata的基本介绍。培养学生直接听译的能力。[本部分难点]：部分连读词语。长句子的听懂和翻译。第4部分Presentation[教学目的与要求]：本部分通过学生分组，选择大数据相关文献，分工合作，进行翻译并完成PPT，在课堂上进行十到十五分钟的介绍，训练学生的自主学习和表达能力。[本部分主要内容]：4.1学生分组报告环节（支撑课程目标3、4、5）4.2提问环节（支撑课程目标4）[本部分重点]：文献相关专业术语。通过文献提取有用信息。通过学生提问增加学生的互动和积极性。[本部分难点]：对学生英语发音的训练。需要增加其他学生的参与感。五、课程学时分配教学课次教学内容教学环节与计划时数教学环节计划时数1BigDataIntroduction理论课62BigDataMarket理论课63Listening理论课6４Presentation理论课14六、课程考核与成绩评定6.1考核方式考核环节包括课程学习过程考核和期末考试，其中课程过程考核占总成绩的30%，分别由课堂表现、课后作业进行评定；期末考试成绩占总成绩的70%。各环节的比重如下。考核环节比重合计过程考核（平时成绩）课堂表现10%30%作业6%Presentation14%期末成绩期末测试70%70%总计100%100%6.2考核内容及要求本课程为考查课。考核内容主要由文献翻译和英文写作两部分构成，两部分各占50%，总分值为100分。6.3成绩评定1.课堂表现课堂表现总分10分，由课堂提问与课堂出勤情况评定。2.课后作业课后作业总分6分，由作业完成情况评定。每学期布置作业2次，每次作业占3分，评分标准如下；评分标准分值标准描述课后作业3能够按时认真完成作业、作业态度认真、书写清楚、翻译或写作扣题2能够按时完成作业、作业态度较好、书写较清楚、翻译或写作基本扣题1能够按时完成作业、作业态度一般、书写不清楚、翻译或写作错误较多0不交作业或作业态度不认真、抄袭他人作业4.期末考试采用提交结课报告形式进行，期末成绩为百分制，计入总成绩时乘以70%，考试内容须与毕业要求指标紧密结合，考试完成后在综合教务系统中按照设定的占比系数录入成绩。七、课程评价与持续改进7.1课程评价课程评价周期定为每1年评价一次。设置达成情况目标值，采用成绩分析法进行评价。课程达成评价根据数据科学与大数据技术专业课程达成评价方法进行计算，评价结果用于持续改进。大数据科学系负责人组织教师实施课程评价，制定持续改进措施，监督持续改进过程。课程负责人负责撰写课程考核总结报告，实施课程评价持续改进。7.2持续改进1）日常教学：根据学生学习情况，教师采取座谈会、与学生单独交流，及时调整教学方法、进度，做出教学改进。2）课堂质疑或短时间交流讨论：对课堂质疑或讨论的效果进行分析，提出课程持续改进意见，用