四川大学计算机学院计算机应用专业博士研究生课程
数据挖掘理论,系统与技术
教学大纲
课程名称数据挖掘理论、系统与技术
英文名称Data mining ：Theory ，System and Techniques
学分 3学时数 4 X 18 =72
任课教师及职称：唐常杰，教授，博士生导师
实用对象：计算机应用专业数据库方向博士生或其它相关方向的博士。
教学目的和要求
通过本课程学习，学生应该：
(1)深入了解数据库挖掘基础理论、基本技术及相关数学工具（如概率分析，贝叶斯分
类方法，线性回归、小波分析等），了解数据挖掘领域发展趋势，了解数据挖掘技术最新进展和前沿成果，并能作出评价。
(2)深入地掌握1-2热点的理论和技术；了解主流数据挖掘系统的特点、以及安装、使
用和开发技术，能够使用典型的挖掘工具。
(3)数据库方向的博士可以在其中一个方向上选定博士论文题目，作出博士论文的开题
报告，通过本课程的学习，撰写一篇论文。
学习本课程的学生须：
1．完成指定参考文献的阅读。
2．选定一个题目作理论联系实际的研究，完成相关系统原型开发或试验程序设计，作完有关试验。
3．就某一内容（相关章节加上相关文献）做一次30—60分钟的pr esentation, 占总成绩的20%。
4．选定一个题目作理论联系实际的研究，完成相关程序开发，作完有关试验。数据库方向的博士生可以在其中一个方向上选定博士论文题目，作出一篇论文并投稿到有关杂志，既作为本课程的学期论文，又可作为博士论文的开题报告。
5．期末考试。以论文为答卷，根据论文质量（如发表情况或专家评审结论）占总成绩的80%。
课程主要内容：
1
(1)每年VLDB,WAIM,DASFAA等国际数据库会议论文集的论文选集。选择其中几
个新颖的方向和课题。如基因表达式编程、信息生物学相关的知识发现技
术等等。
(2)数据仓库、OLAP与数据挖掘
(3)数据预处理
(4)数据挖掘要素和语言，
(5)关联规则挖掘，分类和预测
(6)聚类分析
(7)复杂对象挖掘
(8)数据挖金应用，发展方向
本课程将结合研究生参加的科研项目、知识需求，在上述书籍和论文集中选择1-2本参考书。以讨论班的形式进行
主要参考文献：
1 VLDB（超大规模数据库国际会议），WAIM, DASFAA等国际会议最新论文集论文选集
2 Han Jiawei, Data Mining: Concept and Techniques.
3.王珊等，数据仓库技术与联机分析处理，科学出版社，1998.6
4 关于数据挖掘的最新专著（每年都有新的专著出版）
教育学教学大纲
绪论 教学目的：让学生了解教育学的学科性质、研究对象以及教育学产生与发展的历史；让学生认识学习和研究教育学的意义，并掌握学习和研究教育学的基本方法。 教学重点：教育学概念、教育学发展历史、学习与研究教育学的意义和方法。 教学时数：2学时 教学内容： 第一节教育学的研究对象及学科性质 一、教育学的研究对象 （一）教育学的概念 （二）教育学的研究对象 二、教育学的学科性质 （一）教育学的理论基础 （二）教育学的学科性质 1、它是一门要运用到自然科学知识的社会学科。 2、它是一门实践性很强的理论学科。 第二节教育学的产生与发展
一、萌芽阶段（古代社会） （一）主要教育思想简介： 1、古代中国 代表人物：孔子、孟子、荀子、董仲舒、朱熹、王守仁 2、古代西方 代表人物：苏格拉底、柏拉图、亚里斯多德、昆体良、奥古斯丁、托马斯·阿奎那 （二）主要特点 二、独立和成熟阶段（近代社会） （一）主要教育理论简介 1、近代西方 代表人物：夸美纽斯、洛克、卢梭、赫尔巴特、第斯多惠 2、近代中国 代表人物：张之洞、康有为、蔡元培 （二）主要特点 三、发展与繁荣阶段（现代社会） （一）主要教育理论简介 1、现代西方 代表人物：杜威、布鲁纳、根·舍因
2、前苏联 代表人物：马卡连柯、凯洛夫、赞科夫、苏霍姆林斯基、巴班斯基 3、现代中国 代表人物：杨贤江、陶行知、黄炎培（二）主要特点 四、建设有中国特色的社会主义教育理论 （一）毛泽东的教育思想 （二）邓小平的教育思想 （三）素质教育的理论与实践 第三节学习教育学的意义及方法 一、学习教育学的意义 （一）有助于充分认识教育的重要性，提高从事教育工作的积极性 （二）有助于正确掌握教育的思想和技能，提高教育工作效率 （三）有助于培养教育科研的兴趣与能力，促进教育科学理论的发展 二、学习教育学的主要原则和方法 （一）要以马列主义思想为指导 （二）要坚持“理论与实际相结合”的原则
《教育学原理》课程教学大纲 课程编号：12001001 课程类型：公共必修课 课程学时：36 理论课学时：36 学分：2.5 适用对象：洛阳师范学院师范类本、专科学生 一、课程简介 教育学是研究如何教育人、培养人的学科，以人类特有的教育现象、教育问题和教育个案为研究对象，揭示教育规律的一门科学。本课程突出教育学的学科特点，注重宏观内容和微观内容的内在联系，在对教育基本理论探讨的基础上加强了对教育实践层面的探究；充分肯定受教育者在教育活动中的主体地位，注重受教育者独立个性的发展和现代人才素质的培养；课程具有鲜明的针对性、实用性和可读性。 二、课程性质、目的和任务 本课程是我校所有师范类学生必修的公共基础课。 本课程从培养中等学校教师出发，充分体现师范教育的特点，引导学生掌握教育学的基本知识、基本理论和技能，加强为人之师的师德培养，使他们树立正确的教育观念，提高教育理论水平和业务素质，增强事业心、责任感以及从事教育实践的能力，为他们进一步的学习、研究、工作打下基础。 通过本课程的学习，使师范生能够比较系统地理解和掌握教育学的基本概念、观点和原理，学会从教育学科的视角分析、研究教育现象，解决教育教学中的实际问题。 三、教学内容及要求 第一章教育与教育学（6学时） 教学目的和要求：识记教育广义、狭义的概念；理解教育的本质；了解教育在不同历史发展时期的特点；掌握教育学的概念；了解教育学在各个发展阶段的主要代表人物及代表著作；联系实际分析学习教育学的意义。 教学重点和难点：教育的本质；教育的基本形态；教育学的概念；教育学的历史发展与科学价值。 第一节教育活动的产生与发展 1.教育的产生 2.教育的发展 第二节教育的本质 1.教育的概念
数据挖掘技术教学大 纲
《数据挖掘技术》课程教学大纲 一、课程基本信息 二、课程教育目标 （一）总体目标 数据挖掘是高级数据处理和分析技术。通过本课程学习，使学生了解数据挖掘这种现代数据分析和知识挖掘方法的思想与技术，了解数据挖掘的基本理论，掌握重要的数据挖掘方法，掌握如何利用Clementine实现数据分析和挖掘，并使学生具有进一步学习的基本与能力。
（二）具体目标 1. 能够导入、输出各种类型的数据，并对数据进行简单描述统计 2. 能够编写建立线性回归模型、非纯性回归模型、编写回归模型的程序，并能够通过程序检验模型 3. 能够对数据进行聚类分析、分类分析、关联分析、能够对文本数据进行数据挖掘 三、课程学时分配 四、课程内容 第一章数据挖掘和Clementine使用概述 【教学内容】 1.1 数据挖掘的产生背景 1．数据挖掘产生的背景 2．数据挖掘的发展 3. 数据挖掘概述 1.2 什么是数据挖掘 1. 数据挖掘概念 2. 数据挖掘分类
3. 数据挖掘体系结构 1.3 Clementine软件概述 1. Clementine的配置 2. Clementine操作基础 【学习目标】 本章作为绪论，其目的是让学生对数据挖掘技术有一个总体的认识。因此，主要内容是对数据挖掘技术的概念、产生背景、发展趋势以及应用等进行提炼和概括，并熟悉Clementine软件的使用环境。要求学生掌握以下内容：1．数据挖掘的发展 2．数据挖掘基本知识 3．数据挖掘功能 4. 数据挖掘应用 5. 数据挖掘的热点问题 6. 熟悉Clementine软件 【重点、难点】 1．重点： （1）数据挖掘概念 （2）数据挖掘分类 2．难点：Clementine操作基础 【教学方法】 1.通过多媒体课件和传统教学相结合，阐明课程与教学基本原理，丰富学生课程与教学的基本知识结构，培养学生的职业规范； 2.通过案例分析，强调理论与实践相结合，促进学生知识整合，培养学生的反思能力。
《中外电影史》课程理论教学大纲 一、课程编码及课程名称（五号黑体） 课程编码： 课程名称：中外电影史The history of World and China movie 二、学时、学分及适用专业 总学时数：36 学分：2适用专业：广播电视新闻学（（本科） 三、课程教学目标： 电影是一种复杂的历史现象（它既是一种艺术形式，也是一种经济结构、技术体系和文化产品）。换言之，电影是一个开放的系统，它不仅是构成一个整体的一组成分，而且也是相互关联、互为条件的一组成分。任何一种电影史的定义都应承认，电影的发展包含了电影作为特殊技术体系的变革、电影作为视听再现系统的变革以及电影作为社会机构的变革。本课程是向同学介绍评析中国和外国电影各个历史阶段的主要艺术运动和艺术思潮、重要的电影艺术家和代表性作品，梳理出中外电影历史的发展线索和优秀的艺术传统。本课程在教学过程中要求从发展比较的观点分析中外电影现象之间的联系、影响，重点透视外国电影对中国电影现状和发展的借鉴价值。 四、课程的性质和任务 本课程要求同学了解中外电影发展的历史脉络，对各个历史阶段电影的发展状况，生长的时代背景、具备的艺术特征以及重要人物和经典作品有初步理解和评析。观摩任课教师指定的具有历史价值和艺术内涵的电影文本，并结合历史语境进行鉴赏分析，把握中外电影艺术发展的历史特点和文化传统。本课程学时安排为140学时，考试时间不计入内。教学方法以课堂讲授为主，结合经典片段评析观摩。同时，由教师指定，要求学生在课余自行看完50部左右的中外电影史上的代表作品，并做好观片笔记。 五、课程教学的基本要求： 本课程在教学上要求对电影发展中所涉及到的问题精讲细评，深入讨论、准确掌握。首先厘清中外电影发展中的诸多观点与争议的主要脉络，在此基础上深入讲解具体的影片创作和理论思潮，并引导学生进行课堂专题讨论和课外小论文写作，促使学生准确、明晰地掌握、分析中外电影发展的主要现象与问题，建立正确宏观的电影史识。 六、课程教学内容 第一章导论（共2学时） （一）本章教学基本要求 了解本课程特性、研究对象、学习方法和电影史的分期。 1.1 教学内容：视觉文化时代
《学前教育学》课程教学大纲二、课程基本信息 课程名称（中文）：学前教育学 课程名称（英文）：Preschool Pedagogy 课程性质：□公共必修课■专业必修课□限选课□任选课□实践性环节 课程类别*：■学术知识类□方法技能类□研究探索类□实践体验类 培养的核心能力和素养（多选）： ■自主学习能力□自主发展能力□批判性思维能力 ■解决问题能力■沟通交流能力■团队合作能力 □国际素养□信息素养□领导力素养 课程代码： 周学时：4 总学时：72 学分: 4 先修课程：学前教育史、学前心理学 开设专业：学前教育 三、课程简介 本课程属于学前教育专业师范生的专业必修基础课程，该课程旨在系统学习和掌握学前教育的发展历史与功能、目标与内容、课程与教学、幼儿与教师以及游戏、环境创设、幼儿园管理、家园合作等问题，基本涵盖了幼儿园保教工作的全部内容。同时，该课程将着重阐释幼儿教育的宏观指导理论及其一般教育教学活动的规律、方法、原则等，力图体现幼儿教育工作的科学性和规律性。 四、课程目标 本课程旨在通过引导学生学习掌握学前教育基本原理的基础上，使学生能够了解幼儿教育的实质，学会审视、分析当前幼儿教育实践中存在的问题。同时，注重培养学生的自主学习能力和团队合作学习能力，以此奠定良好的学习习惯和扎实的专业知识功底，为今后进入托幼机构从事教育和研究工作打下良好的基础。 课程具体目标如下： 1.专业知识方面： ?掌握学前教育学的基本概念、基本理论和基本观念；
?熟悉国家的幼教方针、政策、法规和幼儿园保教工作主要内容； ?了解学前教育学的发展历史和未来发展趋势。 2.专业能力方面： ?掌握设计幼儿园教学、游戏、环境创设、区域活动的基本技能； ?具备与幼儿以及幼儿家长沟通的基本技能。 3.专业情感方面： ?具有科学的儿童观、教育观和教师观； ?具有较强的专业认同感。 4.综合素养方面： ?能正确认识和分析各种教育现象和教育问题； ?能运用科学的评价指标对幼儿园课程、教学方案、幼儿的发展水平、幼儿教师自身的各项工作做出恰当评价。 ?能合理分工，通过小组合作的学习方式完成学习任务； ?具备搜集、查阅、整理信息的基本能力。 五、课程内容与进度安排
《大数据分析与挖掘》课程教学大纲 一、课程基本信息 课程代码：16054103 课程名称：大数据分析与挖掘 英文名称：Big data analysis and mining 课程类别：专业选修课 学时：48(理论课：32, 实验课：16) 学 分：3 适用对象: 软件工程专业、计算机科学与技术 考核方式：考查 先修课程：多媒体技术、程序设计、软件工程 二、课程简介 本课程从大数据挖掘分析技术实战的角度，结合理论和实践，全方位地介绍基于Python语言的大数据挖掘算法的原理与使用。本课程涉及的主题包括基础篇和实战篇两部分， 其中基础篇包括：数据挖掘基础，Python数据分析简介，数据探索，数据预处理和挖掘建模；实战篇包括：电力窃漏电用户自动识别，航空公司客户价值分析，中医证型关联规则挖掘，基于水色图像的水质评价，家用电器用户行为分析与事件识别，应用系统负载分析与磁盘容量预测和电子商务网站用户行为分析及服务推荐。 本课程不是一个泛泛的理论性、概念性的介绍课程，而是针对问题讨论基于Python语言机器学习模型解决方案的深入课程。教师对于上述领域有深入的理论研究与实践经验，在课程中将会针对这些问题与学员一起进行研究，在关键点上还会搭建实验环境进行实践研究，以加深对于这些解决方案的理解。通过本课程学习，目的是让学生能够扎实地掌握大数据分析挖掘的理论与应用。 This course introduces the principle and application of big data mining algorithm based on Python language comprehensively from the perspective of big data mining analysis technology practice, combining theory and practice. This course covers two parts, the basic part and the practical part. The basic part includes: basic data mining, introduction to Python data analysis, data exploration, data preprocessing and mining modeling. Practical article included: electric power leakage automatic identification of the user, airlines customer value analysis, TCM syndrome association rule mining, based on water quality evaluation of color image, household electrical appliances
理论课程及实验课程教学大纲填写说明 （公共基础课、素质必修课、素质选修课适用） A.总说明： 一、适用课程范围：该版教学大纲的填写范围仅为“公共基础课”“素质必修课”和“素质选修课”。课程类别可于《武汉工程大学本科培养方案》中查询。 二、文本格式：请勿改变大纲中标题及文本样式。标题中的课程名称为黑体小二号字体（加 粗）。除标题外，其余需填写内容中的中文及数字的样式为宋体五号字体（勿加粗），英文样式为Times New Roman五号字体（勿加粗）；段落行间距设为单倍行距，段首缩进设为2。 三、表格：请勿改变页边距、表格列宽及单元格的对齐方式。因为软件类型及版本问题， 打开大纲模板文件后表格有可能出现少量错位情况，请帮忙调整至对齐，建议使用WPS打开。 四、名称：单位和课程等名称请务必填写标准化全称，如“计算机科学与工程学院”“毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系概论”等。 五、联系人：XXX；电话：********；地址：教务处教学评价与发展中心（白宫208） B.分项说明 一、课程信息 ?“课程类别”：公用基础课、素质必修课或素质选修课 ?“课程性质”：必修或选修 ?“计划学时”：请在括号前填写总学时，并在括号内分别填写课内学时和课外学时，如果 没有课外学时，则填写“0”。 ?“选用教材”:《》，ⅹⅹ编著，ⅹⅹ出版社，年；是否自编；是否教育部规划教材 ?“课程网站”：有则填写，没有则填写“无”。 二、课程简介（中英文) ?中文在前、英文在后，中文要求200字以上、500字以下。课程简介必须包括课程定 义、课程总体内容、课程目的及意义等基本内容。此外，可以填写与相关课程的关系、课程改革情况、教学方法、课程特色等其它内容。 ?任何课程都必须有英文课程简介。 三、课程教学要求 ?从知识、能力、素质三个方面分条目进行阐述。其中的一条或者若干条应能对应《工程 教育认证标准》（2015版）12项毕业要求中的相关条目。 ?问题1：为什么要将“课程教学要求”中的一条或者若干条对应《工程教育认证标准》 （2015版）12项毕业要求中的相关条目？ 答：根据学校“以工程实践为主，满足复合型、创新性、国际化、工程化人才成长需要”的人才培养目标定位，作为面向全校学生开设的课程，各公共基础课、素质必修课、素质选修课的课程教学要求应该在达成“业务培养要求”中的知识、能力、素质三类要求的基础上，保证其中有一条或若干条能与《工程教育认证标准》（2015版）中工科专业学生的12项毕业要求中的一条或若干条相关联。 ?问题2：什么是“《工程教育认证标准》（2015版）中的12项毕业要求”
《现代教育论》课程教学大纲 课程编号：12001001 课程类型：公共必修课 课程学时：54 理论课学时：54 学 分：2.5 适用对象：2012级洛阳师范学院师范类本、专科学生 一、课程简介 教育学是研究如何教育人、培养人的学科，以人类特有的教育现象、教育问题和教育个案为研究对象，揭示教育规律的一门科学。本课程突出教育学的学科特点，注重宏观内容和微观内容的内在联系，在对教育基本理论探讨的基础上加强了对教育实践层面的探究；充分肯定受教育者在教育活动中的主体地位，注重受教育者独立个性的发展和现代人才素质的培养；课程具有鲜明的针对性、实用性和可读性。 二、课程性质、目的和任务 本课程是我校所有师范类学生必修的公共基础课。 本课程从培养中等学校教师出发，充分体现师范教育的特点，引导学生掌握教育学的基本知识、基本理论和技能，加强为人之师的师德培养，使他们树立正确的教育观念，提高教育理论水平和业务素质，增强事业心、责任感以及从事教育实践的能力，为他们进一步的学习、研究、工作打下基础。 通过本课程的学习，使师范生能够比较系统地理解和掌握教育学的基本概念、观点和原理，学会从教育学科的视角分析、研究教育现象，解决教育教学中的实际问题。 三、教学内容及要求 绪 论（3学时） 教学目的和要求：掌握教育学的概念；了解教育学在各个发展阶段的主要代表人物及代表著作；联系实际分析学习教育学的意义教学重点和难点：教育学的概念；教育学的历史发展；教育学的学科价值 1.什么是教育学 2.教育学的产生与发展 3.教育学的学科意义
4.学习教育学的方法 第一章 教育的概念（3学时） 教学目的和要求：识记教育广义、狭义的概念；理解教育活动的特点；了解教育在不同历史发展时期的特点 教学重点和难点：教育的概念；教育的历史形态特点 第一节 教育的质的规定性 1.教育的概念 2.教育的本质属性 第2节 教育的基本要素 1.教育者 2.受教育者 3.教育措施 第三节 教育的历史形态 1.原始的教育形态 2.古代的学校教育形态 3.现代的学校教育形态 第二章 教育与人的发展（5学时） 教学目的和要求：识记人的发展、遗传素质、环境等概念；理解影响人的发展的主要因素；掌握教育在人的发展中起主导作用的原因及条件；分析教育如何适应人的身心发展的规律 教学重点和难点：影响人发展的主要因素及其各自作用；教育的主导作用 第一节 影响人的发展诸因素及其作用 1.遗传在人的发展中的作用 2.环境在人的发展中的作用 3.教育在人的发展中的作用 4.个体的主观能动性在人的发展中的作用 第二节 教育要适应年轻一代身心发展的规律 1.教育要适应年轻一代身心发展的顺序性 2.教育要适应年轻一代身心发展的阶段性 3.教育要适应年代一代身心发展的个别差异性 第三章 教育与社会发展（4学时） 教学目的和要求：理解教育与社会生产力的相互关系；理解教育与社会政治经济制度的相互关系；理解教育的相对独立性；结合实际分析教育在我国现代化建设中的作用
西北师范大学计算机科学与技术专业课程教学大纲 数据挖掘 一、说明 （一）课程性质 数据挖掘是计算机科学与技术专业的选修课程，本课程以数据挖掘为主要内容，讲述实现数据挖掘的各主要功能、挖掘算法和应用，并通过对实际数据的分析更加深入地理解常用的数据挖掘模型。先修课程：《数据库原理》、《概率论与数理统计》、《高级程序设计语言》、《数据结构》等。 （二）教学目的 数据挖掘是20世纪末刚刚兴起的数据智能分析技术，由于有广阔的应用前景而备受重视。数据挖掘作为一门新兴的学科，在它的形成和发展过程中表现出了强大的生命力，广大从事数据库应用与决策支持，以及数据分析等学科的科研工作者和工程技术人员迫切需要了解和掌握它。数据挖掘涉及的内容较为广泛，已成为迅速发展并在信息社会中广泛应用的一门综合性学科。数据挖掘已成为统计学专业的一门重要课程。通过数据挖掘课程的教学，使学生理解数据挖掘的基本概念和方法，为进入更深入的智能数据分析研究打好基础。 （三）教学内容 本课程主要学习的内容包括数据预处理、分类与预测、聚类分析等内容 （四）教学时数 本课程的教学时数为课堂36学时，上机18学时，2.5学分。 （五）教学方式 本课程将采用课堂讲授、上机实验相结合的方法。 二、本文 第一章数据挖掘概述 教学要点： 1.理解和掌握数据挖掘的基本概念、数据挖掘过程以及数据挖掘功能。 2.了解数据挖掘的应用和面临的问题。 3.对数据挖掘能够解决的问题和解决问题思路有清晰的认识。 教学时数： 3学时。 教学内容： 第一节什么是数据挖掘（0.5学时） 数据挖掘（Data Mining）就是从大量的、不完全的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、事先不知道的但又是潜在有用的信息和知识的过程。 第二节数据挖掘——在何种数据上进行？（0.5学时） 关系数据库、数据仓库、事务数据库 第三节数据挖掘功能——可以挖掘什么类型的模式（1学时） 关联分析、分类和预测、聚类分析 第四节数据挖掘系统的分类（1学时） 数据挖掘系统可以根据所挖掘的知识类型分类。即，根据数据挖掘的功能，如特征、区分、
《公共事业管理概论》课程教学大纲 一、课程基本信息 1、课程名称（中/英文）：公共事业管理概论/ Public Affairs of Administration 2、课程性质：专业必修 3、周学时/学分：3/3 4、授课对象：公共事业管理专业 5、使用教材：崔运武.公共事业管理概论[M].北京：高等教育出版社，2002年8月（国家级规划教材） 二、课程简介 公共事业管理属于现代管理学的范畴，是公共管理学的一个重要组成部分和分支学科、应用性学科。从学科的角度看，公共事业管理又是行政管理学与经济学的一个交叉学科。如同正在形成和发展中的中国特色社会主义公共管理学一样，中国特色的公共事业管理无论是在理论上还是在实践中都处于建构发展中。 《公共事业管理概论》作为公共事业管理专业基本课程且是其中最为基础和核心的课程，其内容和任务主要是从理论上阐述公共事业和公共事业管理的基本范畴、公共事业管理的体制和方法等，同时，根据公共事业管理的基本理念，对公共事业管理的各个门类进行概述。 三、教学目的与基本要求
(注：必须明确要达到的知识、能力要求) 通过教学，让学生牢固地掌握公共事业和公共事业管理的基本概念，把握公共事业管理的基本特点、基本规律和原则，了解公共事业管理的体制、过程及发展趋势，能较好地较熟练地认识和掌握公共事业管理的一般方法和技术，并对公共事业管理各个部门有初步的认识和了解。在此基础上，充分认识当前我国进行事业单位体制改革和建立发展中国特色公共事业管理体制的重要性，加强专业思想的教育，同时，促进学生理论素质和认识问题解决问题能力的提高。 四、教学进度表 （以章为单位对教学内容做出学时要求安排。） 五、考核方式和成绩评定办法 1、考核方式：闭卷考 2、成绩评定办法：平时、期中、期末成绩分别为10%、20%、70%（平时成绩由作业成绩、课堂讨论成绩、小测验成绩等构成）
《幼儿教育学》 教学大纲 一、课程的性质、目的与任务 1、课程性质 《幼儿教育学》是幼儿教育学的一门专业课，是一门理论性较强的课程。 2、课程目的 使学生理解和掌握幼儿教育学的基础知识和理论，主要是理解和掌握什么是幼儿教育学；为什么学 习幼儿教育学；幼儿教育的产生和发展；我国幼儿园教育的目标、任务和原则；教师和幼儿；幼儿园全 面发展教育；幼儿园环境，课程；幼儿的教学原则和教学方法；幼儿教学活动设计；幼儿的游戏活动、 一日活动；幼儿园与小学的衔接；幼儿园与家庭、社区的合作，让学生构成一个综合的知识体系；理论 联系实际，培养学生运用理论知识分析实际问题的习惯和能力，学以致用；培养初步的教育、教学能力； 为将来的教育教学工作奠定基础；培养学生热爱儿童、热爱教育事业的专业思想，提高思想品德修养的 自觉性；对学生进行科学世界观的教育；树立科学合理的教育观念。 3、课程任务 1、提高学生对幼儿教育工作重要意义的认识，培养她们热爱幼儿教师职业的思想感情，具备幼儿教师应具 备的职业素养； 2、使学生初步树立辩证唯物主义和历史唯物主义的教育观，掌握当代教育科学的最新成果，使学生掌握从 事教育工作，尤其是幼儿教育工作必备的教育基础理论和基本技能； 3、培养学生理论联系实际的优良学风，注意补充反映教育规律的典型案例进行教学，注意课堂教学 实操演练相结合，培养学生运用教学理论组织教学的能力； 二、课程的总体要求 使学生热爱幼儿教育事业，乐于从事教育教学活动，基本了解幼儿园全面发展教育的内容和幼儿园组织管理，理解全面发展教育的内容和幼儿教育的一般理论，掌握幼儿教育的途径和方法，并能运用在教学活动实践中。 三、课程主要的教学方法 1、教学中讲授和练习结合，加强教师与学生的互动作用，培养学生的思维能力。 2、在课程是结合教学方法上，注重实用性，教学案例的设计、习题的操练，都尽可能地真实化，加强学生 的实际教学能力。 3、注意启发式、引导式教学。 4、对学生的习题和作业及时批改与反馈，使学生能纠正错误，不断进步。 四、教学内容 第一章幼儿教育学概说 【教学目的和要求】 1.了解幼儿教育学的基本概念及幼儿教育的意义； 2.掌握幼儿教育学的研究对象和学习幼儿教育学的方法 第1页共4页
《大数据》课程教学大纲 适合专业：数据科学与大数据技术专业课程编号： 先修课程：高等数据、线性代数、JAVA 学分: 4 总学时： 64 一、课程性质、目的与要求 课程性质：专业必修课。 课程目的：通过对大数据的相关知识介绍，使学生掌握大数据的概念和原理，熟悉大数据的理论与算法，了解大数据未来发展趋势，能够利用所学知识，进行大数据应用实现和算法设计，培养学生运用大数据技术解决大数据行业应用问题。课程要求：本课程系统介绍了大数据的理论知识和实战应用，包括大数据概念与应用、数据采集与预处理、数据挖掘算法与工具、R语言、深度学习以及大数据可视化等，并深度剖析了大数据在互联网、商业和典型行业的应用。期望学生对大数据处理技术有比较深入的理解，能够从具体问题或实例入手，利用所学的大数据知识在应用中实现数据分析和数据挖掘。 二、教学内容 理论总学时：36学时 第1章大数据概念与应用 2学时基本要求：熟悉大数据的概念与意义、大数据的来源、大数据应用场景及大数据处理方法等内容。 重点：大数据的定义、研究内容与应用。 难点：无。 第2章数据采集与预处理 4学时基本要求：熟悉常用的大数据采集工具，特别是Apache Kafka数据采集使用方法；熟悉数据预处理原理和方法，包括数据清洗、数据集合、数据转换；掌握数
据仓库概念与ETL工具Kettle的实际应用。 重点：Apache Kafka数据采集、数据清洗、数据仓库与ETL工具。 难点：ETL工具Kettle的实际应用。 第3章数据挖掘算法 6学时基本要求：熟悉常用的数据挖掘算法，内容上从分类、聚类、关联规则和预测模型等数据挖掘常用分析方法出发掌握相对应的算法，并能熟练进行数据挖掘算法的综合应用。 重点：分类算法、聚类算法、关联规则、时间序列预测。 难点：数据挖掘算法的综合应用。 第4章大数据挖掘工具 4学时基本要求：熟练掌握机器学习系统Mahout和大数据挖掘工具Spark Mllib下的分类算法、聚类算法、协同过滤算法的使用，并对其他数据挖掘工具有所了解。重点：Mahout安装与使用、Spark Mllib工具的使用。 难点：Mahout和Spark Mllib工具的使用。 第5章 R语言 4学时基本要求：了解R语言的发展历程、功能和应用领域；熟悉R语言在数据挖掘中的应用；掌握R语言在分布式并行实时计算环境Spark中的应用SparkR。 重点：R语言基本功能、R语言在数据挖掘中的应用、SparkR主要机器学习算法。难点：R语言与数据挖掘。 第6章深度学习 4学时基本要求：了解深度学习的发展过程和实际应用场景，并结合人脑的工作原理，理解深度学习的相关概念和工作机制，做到能够熟练使用常用的深度学习软件。重点：人脑神经系统与深度学习、卷积神经网络、深度置信网络、循环（递归）神经网络、TensorFlow和Caffe。 难点：人工神经网络。 第7章大数据可视化 4学时基本要求：熟悉大数据可视化的基础知识；掌握文本可视化、网络可视化、时空数据可视化、多维数据可视化等常用的大数据可视化方法，可通过Excel、Processing、NodeXL和ECharts软件实现数据的可视化。
《统计学》课程教学大纲 英文名：Statistics 课程类别：专业基础课 课程性质：专业课 学分：3学分 课时：54课时 前置课：政治经济学、线性代数、微积分、概率论 主讲教师：徐健腾 选定教材：徐国祥，统计学，上海人民出版社，2007 课程概述： 本课程是运用统计数量分析的基本理论和方法，紧密结合社会经济实践，分析社会经济现象的数量表现、数量关系和数量变化规律的一门方法论科学。该课程首先对统计学的基本问题作了描述，包括统计学的概念、统计学的发展简史、统计工作的程序、统计分析软件、统计学的应用领域；其次介绍了统计学的核心概念，包括统计学的常用术语、统计指标与统计指标体系、统计方法和模型构建；再次介绍了描述统计学的基本内容，包括数据的计量与种类、统计数据的搜集与整理、统计表与统计图、集中趋势的测度、离散程度的测度、分布偏态与峰度的测度、指数体系与因素分析、几种常用的经济指数以及综合评价指数等；最后介绍了推断统计学的基本内容，包括抽样推断、假设检验、方差分析、相关与回归分析、时间序列分析等。 教学目的： 通过本课程的学习，要求学生能够全面掌握统计学的基本理论和基本方法，了解统计学发展的简单历史过程，熟悉统计工作的基本程序和统计学的应用领域；同时要求学生能根据统计研究的目的、统计数据的来源渠道和数据类型的不同，选择恰当的数学模型来对社会经济现象进行拟合。为了结合非统计学专业学生的学习要求和教学内容的完整性，要求学生能够掌握必需的统计分析方法和基本的统计指标知识，为深入进行经济分析和理论研究提供依据。 教学方法： 使用本教材要注意理论与实践相结合，着重培养学生综合的分析问题和解决问题的能力、培养他们的实际动手能力。教学过程中应尽量避开繁琐的数学公式推导，以案例为依托，结合实际例子讲清楚统计公式的应用方法。在内容上，立足于“大统计”的角度，从统计数据出发，以统计数据的处理和分析为核心，并根据统计教学的实际需要构建本课程的内容体系。在方法上，力求简明易
《风险理论》教学大纲 英文名称：Risk Theory 课程编号：91134059 学分/总学时：3/54（其中课堂：36学时；课内实验：18学时） 先修课程：高等数学、线性代数、概率统计等 授课对象：应用统计学专业学生 一、教学性质与目的： 本课程是统计学专业（保险与精算方向）的专业课，是数学方法应用于金融保险所形成的一套理论体系，在金融保险领域发挥着越来越重要的作用。通过本课程的学习，使学生掌握风险理论的基本概念、经典风险度量模型模，掌握构建模型常用的经验法和参数估计法，能够利用模拟技术方法来模拟模型，从而使学生初步掌握处理随机风险的基本思想方法，培养学生运用基本理论分析和解决问题的能力。 二、教学内容与要求： 第一章风险理论基础（2学时） 【基本内容】 第一节风险与风险理论概述 第二节随机变量 1.2.1随机变量的概率分布 1.2.2随机变量的数字特征 第三节条件期望 1.3.1条件分布与条件期望 1.3.2条件期望的性质 1.3.3条件方差 第四节矩母函数 1.4.1矩母函数的概念 1.4.2矩母函数的性质 1.4.3多元矩母函数及其性质 【基本要求】 1.了解风险和风险理论的含义， 2. 熟悉随机变量的概率分布、随机变量的数字特征；条件分布与条件期望、条件期望
的性质和条件方差；熟悉矩母函数的概念、矩母函数的性质、多元矩母函数及其性质。 【重点及难点】 重点：条件期望和方差、常见分布的矩母函数 难点：矩母函数 【教学活动与教学方式】 要求学生回顾概率论中关于条件分布的性质和常见的分布函数；本章主要以讲授和自学为主。 第二章个体保单的理赔额与理赔次数模型（6学时） 【基本内容】 第一节理赔额的分布 2.1.1 保单限额 2.1.2 免赔额 2.1.3 保单限额+免赔额 2.1.4 相对免赔额 2.1.5 比例分担免赔 第二节理赔次数的分布 2.2.1（a，b，0）分布族 2.2.2（a，b，1）分布族 2.2.3 理赔次数分布的混合模型 2.2.4 免赔额对理赔次数的影响 【基本要求】 1.理解损失与理赔额、免赔额、保单限额的概念； 2.掌握常见的损失额分布以及不同赔偿方式下理赔额的分布； 3.掌握单个保单理赔次数的分布以及(a，b，0)分布类和(a，b，1)分布类。 【重点及难点】 重点：常见理赔分布形式以及分布函数和数字特征、(a，b，0)分布类中各分部的特征。 难点：(a，b，1)分布类 【教学活动与教学方式】 根据本章内容的特点可采用提问式和计算机模拟的教学方法，让学生加深对不同保单形式的理解，利用R编程模拟出不同形式下理赔额分布的特征。
学前教育学教学大纲 一、课程性质与作用 1.《学前教育学》课程性质： 《学前教育学》是学前教育专业学生的必修专业基础课之一，它涵盖了幼儿园保教工作的全部内容，偏重于研究幼儿教育的宏观指导理论及其一般教育活动规律等问题，在完成学前教育专业培养目标中起着核心作用。 2.《学前教育学》课程作用： 本课程的学习在帮助学生掌握学前教育基本原理的基础上，让学生了解幼儿教育实际，学会审视、分析当前幼儿教育实践中的问题。同时，注重促进学生自身学习能力的提高，为今后进入托幼机构从事教育和研究工作以及学前教育学专业的学习打下良好的基础。 二、课程学习目标 （1）思想教育目标：培养学生具有热爱幼儿、热爱幼教事业的精神；具有科学的儿童观、教育观和教师观，有较强的奉献精神和较高的个性修养。 （2）知识获得目标：掌握学前教育学基本概念、基本理论和基本观念；熟悉国家和地方幼教方针、政策和法规；了解学前教育学发展历史和未来发展趋势。 （3）教育技能培养目标：具备观察了解幼儿的技能；与幼儿家长沟通的技能；利用各种教育资源的技能；创设与课程目标相适应的环境的技能；设计与组织幼儿园教学、游戏、活动、娱乐等活动的技能。 （4）综合应用能力培养目标：能根据幼儿园教育目标和幼儿发展特点制订班级各类教育计划；能科学合理编制幼儿园课程，选择和运用适合的教学组织形式、指导方式和教学方法；能正确认识和分析各种教育现象和教育问题；能运用科学的评价指标对幼儿园课程方案、幼儿的发展水平、幼儿教师自身的各项工作做出恰当评价。 三、教学内容 第一章学前教育理论的建立及主要流派 学前教育的年龄对象；学前教育的实施形式；学前教育理论的建立；现代学前教育的主要理论流派 第二章、学前教育的社会因素分析 环境与学前教育；与学前教育；政治与学前教育；文化与学前教育；人口与学前教育；社会基本群体与学前教育 第三章、现代社会与学前教育 现代社会特点；教育在现代社会中的地位；我国社会主义现代化建设与学前教；现代教育与传统教育比较 第四章、学前教育与儿童发展
第七章课程练习题 一、单项选择题： 1．下列选项中，关于课程的说法不正确的一项是（）。 A．“课程”一词含有学习的范围和进程的意思 B．课程与教材、学科的涵义相同 C．课程随社会的发展而演变，反映一定社会的政治、经济要求 D．狭义的课程概念是指某一门学科，如数学课程，历史课程 2．课程论研究的是（）的问题。 A．为谁教 B．怎样教 C．教什么 D．教给谁 3．真正全面而系统地从理论上论证活动课程的特点和价值的是（）。 A．克伯屈 B．杜威 C．卢梭 D．福禄培尔 4．课程论与心理学的联系，最早可以追溯到（）。 A．柏拉图 B．毕达哥拉斯 C．苏格拉底 D．亚里士多德 5．有目的、有计划、有结构地产生教学计划、教学大纲(课程标准)及教科书等系统化活动的过程是（）。 A．课程分类 B．课程评价 C．课程实施 D．课程设计 6．最早提出“隐性课程”的学者是（）。 A．杜威 B．叶圣陶 C．贾克森 D．苏格拉底 7．教育史上，课程类型的两大主要对立流派是（）。 A．学科中心课程与活动中心课程 B．必修课程和选修课程 C．核心课程和广域课程 D．接受课程和发现课程 8．综合课程理论的代表人物是（）。 A．怀特海 B．杜威 C．布鲁纳
D．克伯屈 9．下列选项中，与现代课程改革的总趋势不一致的一项是（）。 A．重视课程内容的功能化、分科化 B．强调知识的系统化、结构化 C．重视智力开发与学习能力的培养 D．重视个别差异 10．基础型课程注重学生基础学力的培养，即培养学生作为一个公民所必需具备的以“三基”为中心的基础教养。“三基”指的是（）。 A．读、写、画 B．读、画、算 C．画、写、算 D．读、写、算 11．以下关于活动课程主要属性的描述中不正确是（）。 A．以儿童为中心，依据儿童当前的兴趣和需要来设置课程 B．打破学科界限，按活动主题来组织学习经验 C．课程组织心理学化，要求按儿童心理发展的顺序和特点来组织课程 D．活动课程即是通常所讲的课外活动 12．根据课程制定者的不同，可将课程分为国家课程、地方课程和（）。 A．分科课程 B．活动课程 C．学校课程 D．综合课程 13．从课程的任务来看，可把课程分为基础型课程、研究型课程和（）。 A．社会中心课程 B．技能性课程 C．拓展型课程 D．地方课程 14．下列属于一级课程的是（）。 A．国家课程 B．地方课程 C．学校课程 D．基础型课程 15．注重培养学生基础学力的课程是（）。 A．基础型课程 B．拓展型课程 C．研究型课程 D．发展型课程 16．在我国，课程具体表现为（）。 A．课程计划、教学大纲、教科书 B．课程计划、课程标准、教学大纲 C．课程标准、教学大纲、教科书 D．课程计划、教学计划、教学大纲 17．衡量各科教学质量的重要标准是（）。 A．教学计划(课程计划)
《python金融数据挖掘及其应用》课程教学大纲 课程代码： 学分：5 学时：80（其中：讲课学时：60 实践或实验学时：20 ） 先修课程：数学分析、高等代数、概率统计、金融基础知识、Python程序设计基础 适用专业：信息与计算科学 建议教材：黄恒秋主编.Python金融数据分析与挖掘实战[M]. 北京：人民邮电出版社.2019. 开课系部：数学与计算机科学学院 一、课程的性质与任务 课程性质：专业方向选修课。 课程任务：大数据时代，数据成为决策最为重要的参考之一，数据分析行业迈入了一个全新的阶段。通过学习本课程，使得学生在掌握Python科学计算、数据处理、数据可视化、挖掘建模等基本技能基础上，进一步地扩展应用到较为复杂金融数据处理及挖掘分析任务上，最后进行量化投资实战检验。本课程为Python在金融量化投资领域的具体应用，也是Python 在金融行业应用最为广泛的领域之一，从而使得学生具备一定的行业应用背景及就业技能。 二、课程的基本内容及要求 本课程教学时数为80学时，5学分；实验20学时,1.25学分。 第七章基础案例 1.课程教学内容： （1）股票价格指数周收益率和月收益率的计算； （2）上市公司净利润增长率的计算； （3）股票价、量走势图绘制； （4）股票价格移动平均线的绘制； （5）沪深300指数走势预测； （6）基于主成分聚类的上市公司盈利能力分析。 2.课程的重点、难点： （1）重点：案例的实现思路、算法及程序具体实现； （2）难点：案例的实现算法、程序实现过程中各类数据结构的相互转换。 3.课程教学要求： （1）了解案例实现的基本思路； （2）理解案例实现的具体算法及程序实现，各种数据结构的相互转换并实现程序计算； （3）掌握案例实现的具体过程，包括思路、算法、数据处理、程序计算及结果展现。 第八章综合案例一：上市公司综合评价
《教育学》课程教学大 纲 -CAL-FENGHAI-(2020YEAR-YICAI)_JINGBIAN
《教育学》课程教学大纲 课程中文名称：《教育学》 课程英文名称：Education 课程编号：适用专业： 学时数：学分数： 执笔者：审核人： 编写日期： 一、课程的性质和目的 《教育学》是为社会体育教育专业开设的一门专业理论课。通过学习本课程，使学生对教育学的基本内容有初步的了解和掌握，从而提高对体育教育发展规律的认识，为学生自觉掌握体育教育规律，改善自己的学习质量提供基础，也为有效地学习其他课程提供理论指导。 二、课程教学内容 了解中外教育发展的历史和教育学理论；掌握历史上著名教育家的教育思想；掌握教育的组成要素和教育的基本过程；掌握最新的教育教学理论和思想；了解教育发展与家庭、学校和社会的关系；熟悉教育各个环节的基本规律，逐步在自己的学习过程中加以实践。 绪论（4学时） 主要内容: 教育学的研究对象、历史形态、发展阶段和研究方法； 重点、难点：历史形态和发展阶段； 目的与要求：重点掌握教育学的概念和规律。了解教育学与教育政策、教学经验总结的区别和联系。了解教育学发展的四个阶段。了解教育学的传统研究方法和现代研究方法。 第一章教育的概念（4学时） 主要内容: 教育质的规定性和基本要素、教育发展的历史； 重点、难点：质的规定性和基本要素； 目的与要求：重点掌握教育质的规定性和定义。掌握教育学基本组成要素的定义和相互关系。了解教育发展的历史。 第二章教育与人的发展（2学时） 主要内容: 影响人的发展要素及其作用； 重点、难点：影响人的发展要素和作用、受教育者的身心发展规律； 目的与要求：重点掌握遗传因素、环境因素、教育和人的主观能动性在人发展中的地位和作用。
《商务智能与数据挖掘》教学大纲 课程编号：070663B 课程类型：□通识教育必修课□通识教育选修课 专业必修课□专业选修课 □学科基础课 总学时：48 讲课学时：32 实验（上机）学时： 16 学分：3 适用对象：信息管理与信息系统专业（卓越班） 先修课程：程序设计基础与应用、计算机网络技术与应用 一、教学目标 本课程主要学习商务智能与数据挖掘的方法和技术。商务智能是近几年的研究热点，数据挖掘是实现商务智能的重要手段。教学的主要目标是使学生掌握当前商务智能中使用的核心技术，培养学生运用数据挖掘算法进行数据处理和分析的能力，让学习理解不同算法的应用场景，从而使学生学会利用数据挖掘算法完成数据分析。因此该课程是先修课程“程序设计基础与应用”、“计算机网络技术与应用”的延续，并可为后续的专业课程打下良好的基础。 二、教学内容及其与毕业要求的对应关系 （一）教学内容 本课程主要教学内容是在学生掌握程序设计基础与应用、计算机网络技术与应用等基本原理后，学习如何分析数据、如何利用数据挖掘算法解决问题。具体包括：商务智能概论、商务智能中的核心技术、商务智能与知识管理、数据挖掘基础、数据挖掘的目的任务、数据挖掘的技术方法等。 （二）教学方法和手段
根据教学目标，拟采用的教学方法有：课堂讲解基本概念和核心知识，讲授和讨论相结合领会知识要点，案例教学训练解决问题的能力，借助数据挖掘软件让学生进行上机操作和具体实践。 （三）实践教学环节要求 根据教学进度和要求布置相应的小作业，通过上机实践。每一章都有对应的上机内容。建议安装和配置软件进行自学，完成案例的内容。通过上机学习本课程的理论，掌握常用数据挖掘算法，能够基于数据挖掘算法进行数据分析工作。 （四）学习要求 为有效学习本课程，要求学生首先学习程序设计基础与应用、计算机网络技术与应用等基本原理。按照大纲熟读教材，并通过课后思考和上机实践进行多角度和多层次的反复学习。 （五）与毕业要求的关系 商务智能和数据挖掘是信息管理与信息系统专业的学生必须掌握的一门基础课程，是信息时代发展的必要产物。在学生的毕业设计中，学生可以使用商务智能和数据挖掘中的算法、技术完成毕业设计中核心智能模块的设计和实现。 （六）教学中应注意的问题 由于程序设计基础与应用、计算机网络技术与应用等是该课程的先修基础，如果学生先修基础课没有学好，本课程的实验环节将无法正常进行。因此，教学中需要根据学生掌握先修课程基础情况，由易到难循序渐进学习编程及数据分析相关工具和技术。 三、各教学环节学时分配 教学课时分配