《大数据调查与分析》教学大纲

《大数据调查与分析》教学大纲课程编号：17220410英文名称：BigDataResearchandAnalysis学分：2学时：总学时32学时，其中理论32学时，实践0学时先修课程：Python程序设计、人工智能与大数据、普通心理学I、普通心理学II、实验心理学I、实验心理学Ⅱ、心理统计学、心理测量学、心理学文献检索与写作课程类别：专业拓展课程授课对象：应用心理学专业学生教学单位：教师教育学院修读学期：第5学期一、课程描述和目标大数据时代的新技术、新媒介为心理学研究提供了新思路和新方向，也为心理学提供了更广阔的应用前景。因此，培养能够紧随时代浪潮的应用型心理学人才，有必要使其了解大数据背景下心理学面临的变革、机遇和挑战，为其从事相关工作、应对相关挑战打基础。本课程主要内容有：大数据心理学研究示例、大数据心理学研究的伦理原则、大数据获取、大数据分析、大数据可视化。本课程为专业基础课、专业主干课的延伸和拓展。在专业基础课和专业主干课中，学生学习了心理学基础知识，了解了经典心理学实验范式和常见心理学研究方法。本课程使学生能够了解心理学知识和方法如何运用在大数据背景下。学习本课程后，学生能够了解大数据心理学研究的思路和常用技术，能够独立设计大数据心理学研究，并完成从数据收集到数据分析再到结果展示的全过程。本课程的教学目标如下：课程目标1：使学生深刻理解并掌握大数据环境下的心理学实证研究方法，包括数据的采集、整理和预处理技术。学生将学习如何运用统计学原理和测量技术对大规模心理数据进行分析，以及如何运用描述性统计和推断性统计方法来揭示数据背后的心理学现象和趋势。课程目标2：着重培养学生的数据处理与分析能力，使学生能够熟练运用各种数据分析工具和软件，如SPSS、R或Python等，进行大数据的探索性分析、假设检验和模型构建。学生将学会如何从复杂的数据集中提取有价值的信息，并将这些信息转化为对心理学研究和实践具有指导意义的结论。课程目标3：鼓励学生发展终身学习的态度，培养他们适应大数据时代不断变化的技术和方法。学生将学习如何自主获取最新的数据分析知识，更新他们的技能集，以应对日益增长的数据复杂性和分析需求。通过案例研究和项目实践，学生将增强解决实际问题的能力，并为未来的职业发展和学术研究奠定坚实的基础。二、课程目标对毕业要求的支撑关系毕业要求指标点课程目标权重指标点3-2.掌握心理学的实证以及相关的统计、测量技术。课程目标1H指标点4-2.具备数据处理与分析能力。课程目标2M指标点5-2.具备不断学习和适应发展的能力。课程目标3L三、教学内容、基本要求与学时分配序号教学内容基本要求及重、难点（含德育要求）学时教学方式对应课程目标1大数据时代的心理学概括大数据时代的基本特征；界定心理学在大数据背景下的独特价值；说明心理学在大数据时代面临的挑战。重点：大数据时代的基本特征。难点：心理学在大数据背景下的独特价值。2教师讲授课程目标12社会心理学与大数据教师评述社会心理学领域采用大数据方法的成功研究；学生报告相关研究；讨论并提出相关研究思路。重点：学生提出相关研究思路。难点：教师评述采用大数据方法的成功研究。2教师讲授、学生报告、小组讨论课程目标1课程目标33认知心理学与大数据教师评述认知心理学领域采用大数据方法的成功研究；学生报告相关研究；讨论并提出相关研究思路。重点：学生提出相关研究思路。难点：教师评述采用大数据方法的成功研究。2教师讲授、学生报告、小组讨论课程目标1课程目标34心理健康与大数据教师评述心理健康领域采用大数据方法的成功研究；学生报告相关研究；讨论并提出相关研究思路。重点：学生提出相关研究思路。难点：教师评述采用大数据方法的成功研究。2教师讲授、学生报告、小组讨论课程目标1课程目标35大数据背景下心理学与其它学科的交叉融合教师评述采用大数据方法的、涉及心理学和其它学科交叉融合的成功研究；学生报告相关研究；讨论并提出相关研究思路。重点：学生提出相关研究思路。难点：教师评述采用大数据方法的成功研究。2教师讲授、学生报告、小组讨论课程目标1课程目标36研究课题展示要求学生进行小组展示（如果人数少则进行个人展示）。每组（人）展示一个大数据心理学研究课题。要求学生结合本课程的后续内容，在课程结束前按时完成所选课题。重点：小组展示。难点：教师界定课题可行性。2学生展示；教师点评课程目标1课程目标2课程目标37大数据心理学的伦理原则讲述大数据时代在数据获取许可、用户隐私等方面的伦理问题；让学生铭记大数据研究的伦理原则。重点：伦理原则。难点：让学生切身体会伦理原则的重要性。2教师讲授课程目标18大数据的获取方法教授常见的大数据获取方法，包括且不限于：开源数据库介绍；问卷编制与网络投放；在线实验平台介绍；智能设备数据的记录和获取；网络数据的抓取；针对性采集某些数据的程序的开发与网络投放。重点：大数据获取方法。难点：教授要掌握多种方法。10教师讲授课程目标1课程目标2课程目标39大数据的分析方法教授分析大数据的常见方法：数据清洗、统计检验、数学模型等。重点：大数据分析方法。难点：教授要掌握多种方法。4教师讲授课程目标1课程目标2课程目标310大数据可视化教授大数据的常见展示方式，包括经典图型，以及实现绘图的软件、计算机语言。重点：数据可视化方法。难点：概括数据展示主要原则。2教师讲授课程目标1课程目标2课程目标311研究成果展示每组（人）展示所选大数据心理学研究课题（即本表格序号6中要求学生展示的课题）的结果、结论。重点：小组展示。难点：教师界定课题完成情况。2学生展示；教师点评课程目标1课程目标2课程目标3合计32四、课程教学方法本课程综合采用如下教学方法：课堂讲授、提问、课内课外实践（包括视频学习、案例教学、文献查阅、研究报告）等。五、学业评价和课程考核（一）考核方式及具体要求1.课程成绩构成与要求课程考核注重形成性和终结性评价相结合，考核内容主要由平时作业、成果展示、期末作业组成，均按百分制计分，其中平时表现成绩占10%、课堂展示成绩占40%、期末作业成绩占50%。2.课程目标达成考核与评价序号教学环节课程目标1（分值）课程目标2（分值）课程目标3（分值）合计1平时表现505102课堂展示20200403期末作业3510550课程目标对应分值603010100（二）考核与评价标准1.平时表现与评价标准观测点分值90-100分70-89分60-69分0-59分平时表现按时完成，90%以上的作业内容齐全，基本知识点理解、掌握到位。能够利用理论知识识别、分析人类认知相关的专业问题。按时完成，70%以上的作业内容齐全，基本知识点理解、掌握较到位。能够较好利用理论知识识别、分析人类认知相关的专业问题。延时完成，60%以上的作业内容齐全，基本知识点理解、掌握基本到位。利用理论知识对人类认知相关的专业问题有一定的识别与分析。不交和补交，50%以下的作业内容齐全，基本知识点理解、掌握有偏差。不能利用理论知识对认知心理学专业问题进行识别、分析。2.课堂展示考核与评价标准观测点分值90-100分70-89分60-69分0-59分课题展示选题具有可行性；PPT质量高；语言表达流畅；充分介绍研究背景；阐述选题价值有说服力。选题具有可行性；此外满足“90-100分”的余下4条标准中的2~3条。选题具有可行性；此外满足“90-100分”的余下4条标准中的1条。选题不具有可行性，或未满足“90-100分”的余下4条标准中的任何一条。成果展示充分完成了所选题目；PPT质量高；语言表达流畅；结果可信；结论有说服力；结果展示清晰美观。充分或基本完成了所选题目；此外满足“90-100分”的余下5条标准中的3~4条。充分或基本完成了所选题目；此外满足“90-100分”的余下5条标准中的1~2条。未能完成所选题目，或未满足“90-100分”的余下5条标准中的任何一条。3.期末作业考核与评价标准观测点分值90-100分70-89分60-69分0-59分期末作业要求将所选课题写成论文，要求做到：格式规范；研究背景充分；研究意义明确；研究方法清晰可靠；结果真实可信；结论明确。满足“90-100分”的6条标准中的3~5条，并能基本满足余下标准所考核的内容。满足“90-100分”的6条标准中的1~2条，并能基本满足余下标准所考核的内容。未满足“90-100分”的6条标准中的任何一条。六、教材与参考书（一）推荐教材1．《大数据时代的心理学研究及应用》，朱廷劭著，科学出版社，2016年3月版。（二）参考资料1．Harlow,L.L.,&Oswald,F.L.(2016).Bigdatainpsychology:Introductiontoth