大数据处理与分析实验课程大纲

2019年1期教海探新高教学刊JournalofHigherEducation大数据分析在固体废物处理与处置课程教学中的应用*刘红盼，丁戈，杨和山，朱江，李忠彬*（重庆文理学院材料与化工学院，重庆402160）数据是信息的载体，但信息不是目的，判断与决策才是信息的意义，如何将具象或抽象的事物数据化处理已成大势所趋[1]。时下“大数据”一词已成为人们的流行语，经过近几年的发展，对于大数据的研究及在各领域中的应用给社会的发展产生了巨大的影响。对于大数据的应用目前更多的集中在对商业数据的分析，如阿里巴巴、京东、新浪等背后的云计算分析平台，通过个人的行为来进行预测和判断进而进行精准化服务。在环境专业的教学过程中也要适应时代的发展，进行相应的教学改革。“固体废物处理与处置”是环境科学与工程专业的主干课程之一。环境科学与工程专业是研究人类活动与环境关系的交叉学科群，涉及到化学、物理学、生物学、医学、地学、工程学、经济学、法学等各个领域的科学知识和技术，形成了一个多学科到跨学科的庞大科学体系。而关于固体废物资源化研究理论与方法已大大超越了传统环境科学与工程、地质与矿业科学等专业的范畴，而是基于矿物加工、地质学、材料科学、环境科学等学科相互交叉与渗透[2]。该门课程的教学效果直接关系到环境科学与工程专业学生能否掌握国内外处理和处置固体废物的基本理论及处理处置的方法和固体废物资源化利用的途径和方法。为适应新形势的发展，以解决固体废物污染的问题，需要大量了解关于固体废物处理的新技术、新方法以对具体问题提出最优的解决方案，此时大数据分析在该分析过程中显得尤为重要。本文以提升“固体废物处理与处置”课程教学内容的前瞻性和本科生综合素质为目标，对教学内容进行改革探索研究，以期发现提高人才培养质量的新模式。一尧大数据时代下固体废物处理与处置教学的机遇随着信息技术的飞速发展，云计算、千万亿次数据存储的广泛应用，“大数据”的时代浪潮正对整个社会的发展和人们的生活质量产生着革命性的影响。大数据拥有数据量大、数据类型多、数据处理速度快、数据价值密度低等四个基本属性[3]。由于大数据相对传统数据具有明显的特性，其应用和发展已引起了政府部门、科技界和产业界的高度关注。大数据被认为是“未来的新石油”，对大数据的研究亦上升为国家意志，这对未来的科技与经济发展必将带来深远影响。进入21世纪后，环境信息化进入新的高速发展期，2016年年初环保部审议通过的《生态环境大数据建设总体方案》则是一个明证，该方案通过积极建设环境数据服务和环保云平台，以借助大数据分析来推进空气质量监测预报、生态监测监察等工作。“智库”一词也同样伴随着“大数据”一词的出现而日渐火爆，智库又称思想库、智囊团等。国务院在2016年12月27日公布的《“十三五”国家信息化规划》作出“重点建设战略性、综合性的高端智库”的重要指示。王宁江等[4]提出未来的智库将以大数据为支撑，以大数据产品为主营。杨瑞仙等[5]对大数据环境下的智库情报分析进行了相关研究，并提出将大数据应用于课题研究以支持大数据在课题开展过程中的应用。固体废物既是污染物质的源头也是其归宿，其本身的处摘要：随着信息技术的飞速发展，大数据正以前所未有的方式改变人们的认知。作为环境专业中主干课程之一的“固体废物处理与处置”同样面临巨大的机遇与挑战。文章通过对“固体废物处理与处置”课程教学内容和教学模式进行了探索和改革，探讨了大数据分析在“固体废物处理与处置”课程教学中的渗透作用，提升课程教学内容的前瞻性以提高人才培养的新模式，以期达到培养理论知识深厚，实践能力强的人才目标。关键词：大数据；固体废物处理与处置；教学新模式中图分类号：G642文献标识码：A文章编号：2096-000X（2019）01-0099-03Abstract:Withtherapiddevelopmentofinformationtechnology,bigdataischangingpeople'sperceptionsinanunprecedentedway.Asoneofthemaincoursesintheenvironmentalprofession,"SolidWasteTreatmentandDisposal"alsofacesenormousopportu原nitiesandchallenges.Thispaperexploresandreformstheteachingcontentandteachingmodeofthe"SolidWasteTreatmentandDisposal"course,discussesthepenetrationofbigdataanalysisintheteachingof"solidwastetreatmentanddisposal",andenhancestheforward-lookingnatureofthecourseteachingcontent.Improvethenewmodeloftalentcultivation,inordertoachievethegoalofcultivatingtalentswithprofoundtheoreticalknowledgeandstrongpracticalability.Keywords:bigdata;solidwastetreatmentanddisposal;newteachingmodel*基金项目院重庆文理学院人才引进科研项目野炉渣微晶化过程中元素迁移及固相反应机理研究冶渊编号院2017RCH07冤尧野有机纳米聚集导致的荧光增强及变色在细胞成像和荧光探针方面的应用冶渊编号院2017RCH03冤曰重庆文理学院一般项目野从武侯祠园林化过程管窥巴蜀纪念园林空间特征冶渊编号院2017YLX44冤尧野浸渍树脂对氨性体系中铜镍钴的分离研究冶渊编号院2017YCH37冤曰重庆文理学院教学改革研究项目野大数据时代下环境数据挖掘在教学与科研中的应用研究及实践冶渊编号院180203冤作者简介：刘红盼（1988-），男，汉族，四川广安人，博士，讲师，研究方向：固体废弃物资源化专业教学与研究。*通讯作者：李忠彬（1964-），男，汉族，重庆人，硕士，教授，研究方向：废弃物资源化方面的教学和研究。99--2019年1期教海探新高教学刊JournalofHigherEducation理处置涉及到水、气及土壤污染的相关治理技术。固体废物处理的技术难度在于其组分的复杂性，如何根据原料的组成成分选择合适的处理技术是需要一直思考解决的难题？在经过近几十年的原始实验数据的积累，对自然界中大部分的固体废物的组成成分变的日渐清晰，再加上信息技术的飞速发展，对固体废物处理技术的精准化已日益成为热点。二尧大数据时代下固体废物处理与处置教学的挑战目前，固体废物处理与处置课程教学的具有内容繁多、理论性强、学时短；教学模式单一等特点。“固体废物处理与处置”是环境专业的专业技术必修课程之一，主要特征是以理论为前提，以应用为目的课程。本门课程是使学生们能了解固体废弃物的产生及其对环境的危害，掌握目前国内外处理和处置固体废弃物的基本理论及处理处置的方法，明确固体废弃物管理的必要性和重要性，掌握固体废弃物资源化利用的途径和方法等。我校结合本科教育实际情况，借鉴同类高校教学经验，选用大多数高等院校环境专业所用的教材为宁平教授主编的“十二五”普通高等教育本科国家级规划教材“固体废物处理与处置”，在我校的本科生培养方案中，该门课程理论教学为48学时，其中实验课时为16学时，理论学时为32学时。根据环境科学专业教学大纲要求，我校固体废物处理与处置课程教学内容主要包括绪论；固体废物的收集、贮存及清运；固体废物的预处理；固体废物的物化处理；固体废物的生物处理；固体废物的热处理；固体废物的资源化与综合利用；固体废物的填埋处置；危险废物及放射性固体废物等。通过调研，学生普遍反映课程学时不够，课程内容多，理论性强，知识点不易掌握。对于“固体废物处理与处置”这门课程普遍采用传统的授课模式，即老师讲课、学生听课。这种模式很容易造成学生不能集中精力认真听讲、感觉教学内容枯燥、容易造成厌学情绪，从而影响该门课程的教学效果。目前该门课程的实验项目仅以传统的验证性实验为主，缺乏训练学生独立思考能力和创新方面的综合性实验及研究性实验。三尧大数据时代下固体废物处理与处置教学的策略在时代飞速发展的今天，目前的本科教育已不仅仅是参考书上面的知识点，更应该是多接触时代的前沿知识。在此大数据展现出其巨大的优势，可在纷繁复杂、规模巨大的信息中，根据特定的应用需求，从数据源中“汲取”精确的数据并归纳出前瞻性的内容。（一）教学内容改革在“固体废物处理与处置”教学过程中，以打好学生理论基础的前提下，利用大数据技术将中文环境类数据库和英文环境类数据库的前沿信息和知识资源以新知识归纳出来进行课程优化。“固体废物处理与处置”课程课堂教学内容结构可分为原理性内容（基础知识）、应用性内容（固体废物处理与处置技术）、工程性内容（仪器设备及处理工艺流程）、学科前沿内容（热点、关注点、新技术、新方法、新设备等）四大部分。对“固体废物处理与处置”中“预处理”阶段的“压实”、“破碎”、“分选”及“固化”应重点运用矿物加工及冶金学科中的相关方法。在“焚烧”、“热解”、“堆肥”、“填埋”及“生物处理”中的不同处理技术方法应多借鉴案例，从案例中让学生对知识点加深理解。对固体废物的综合利用应分类进行总结分析探讨，如生活垃圾、工业固体废物、危险废物、城市矿产、农业固体废物及土壤修复等。对于固废实验的开展，应多开展综合性和探究性实验，如“城市污泥中Cu、Zn和Ni的测定”、“城市垃圾固体废物组成的测定”、“城市污泥的处理与综合利用实验”、“电镀污泥的电解法回收金属实验”和“固体废物热解法制备活性炭实验”等培养学生独立思考和创新能力。（二）教学模式改革在“固体废物处理与处置”课程中应首先向学生介绍固体废物处理的基本原理及技术方法；其次对不同类型的固体废物应重点分析不同种类污染物的主要特征属性、形成原因，以及国家、地方及行业的相关标准；再次对处理该种类型固体废物所涉及的技术方法、工艺流程、技术设计过程中的装置设备等运用大数据统计分析的结果对其进行解读；最后让学生了解当前国内外在不同类型固体废物处理处置及资源化的主要研究热点，并结合这些热点介绍固体废物的发展趋势。通过此种方式来梳理“固体废物处理与处置”课程的内容结构体系，让学生更容易理解和把握知识脉络。还可以通过项目的形式运用专题小组讨论教学模式、案例教学模式、虚拟仿真模拟教学模式来提高学生对污染事件过程产生直观认识，促进其对基本概念的理解和基本原理的掌握，培养学生分析和解决环境污染问题的能力。还可通过建立“固体废物处理与处置”课程交互式平台课堂，在平台课堂上分享国内外最新的固废处理技术方法，充分利用学生的课下碎片化时间，让学生根据自己的时间进行自主学习、随时巩固和温习教学内容。通过平台可让学生们建立沟通交流的桥梁，教师可设定某一主题让同学们开展辩论式的讨论，同学们在参与讨论的过程中通过查阅大量的资料对该主题就有了更加清晰、深入的了解。（三）教学团队建设与改革“固体废物处理与处置”课程教学团队的建设与改革可分为硬件设施建设与改革和软件建设与改革。硬件设施主要是指能够开展固体废物大数据建设所需的技术能力、信息资源等，如相关固体废物数据库、SPSS/SAS/EXCEL等数据分析软件的购买等。软件的建设主要是指教学团队人员及相关制度的配置与制定上，对于“固体废物处理与处置”课程教学团队应以固体废物大数据为基础，固体废物处理技术为核心，充分发挥和挖掘固体废物数据的实际应用价值，以教学团队带动科研团队，打造成一支理论基础扎实、交叉学科紧密融合、应用成果丰富的专家队伍。“固体废物处理与处置”课程教学团队应分为团队带头人、骨干成员和普通成员三级，团队带头人主要负责“固体废物处理与处置”课程的全面管理，骨干成员主要负责“固体废物处理与处置”课程中数据的分析及运用，普通成员主要负责“固体废物处理与处置”课程中数据的收集及整理。还可根据不同教师的研究方向总结其研究成果，通过学术报告的形式向学生开展某一主题或行业的讲授。通过校企合作的方式选派教师去企业生产一线熟悉了解工艺流程、设备选型等，尽快成长为“双师型”教师。也可聘请有经验的工程师来参与到“固体废物处理与处置”课程团队的建设上来。（四）教学评价改革100--

1 《数据分析与处理》课程教学大纲

一、 课程基本信息

1．课程代码：

2．课程名称：数据分析与处理

3．课程英文名称：

4．课程类型：CC

5．授课对象：电子商务本科

6．开课单位：信息技术与商务管理系

7．教学时间安排：第2学期

8．先修课程：信息技术基础

9．并行课程：

10．后修课程：数据库原理与应用 ，动态网站设计基础，电子商务网站建设与管理，电子商务综合实训

11．学时安排：

总学时 理论教学 实践教学 周学时 学分 备注

48 32 16 3 3

二、 课程教学目标及教学任务

（一）教学目标

1．教学目标的总体概括

既要能够掌握EXCEL的整体概念和基本操作步骤，又要掌握EXCEL在数据分析与处理方面的具体应用。

2．教学目标列表

目标内容 具体目标

理论知识 1.掌握EXCEL的基本概念

2.掌握常用操作技能以及在数据分析中的具体应用

3.了解 Excel在数据的组织、管理、计算和分析等方面的强大功能

专业技能 1. 掌握电子表格的基本制作

2. 利用公式和常用函数进行日常数据处理

3. 利用图表等对数据进行分析

4. 能对数据进行分析汇总统计

2 职业道德 1.有良好的团队协作精神

2.对本职工作尽职尽责

3.实事求是的钻研课程的严谨态度

（二）课程培养能力体系

TOPCARES（1级能力指标） TOPCARES（2级能力指标） TOPCARES（3级能力指标） 课程培养能力指标

1 Technical

knowledge and

reasoning

技术知识与推理能力 1.1 相关科学知识 1.1.2 计算机基础知识 了解并运用大学计算机基础知识

1.1.4外语知识 使用常用函数

1.2 核心工程基础知识 1.2.2掌握电子商务基础技术知识 掌握电子表格的基本制作

3 Personal and

professional

skills

个人职业能力 3.1 工程推理和解决问题的能力 3.1.1发现问题和表述问题 阐述问题表象

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基于移动群智感知的大数据分析课程实验体系研究与探讨

作者：刘媛妮 李慧聪 段洁

来源：《新校园·上旬刊》2017年第07期

摘要：针对大数据课程的教学现状和问题，结合多年的教学实践，本文提出了切实可行的教学改革方案，旨在激发学生的学习兴趣，提高使用技能，培养严谨的逻辑思维能力和创新能力，从而为实现应用型人才培养目标奠定基础。

关键词：大数据分析；移动群智感知；课程改革；实验平台

随着大数据时代的到来，企业信息化建设从信息系统的开发和应用转移到建立大数据处理平台的数据中心方面，企业对数据工程师的需求也逐渐增多。国外许多知名大学如卡耐基梅隆大学、麻省理工学院都开设了数据学专业，国内的一些著名大学也相继开设了大数据分析课程。因此，在高校推广、建立大数据分析系列课程，培养大数据分析人才已迫在眉睫。

一、大数据分析课程教学现状及存在的问题

当前大数据分析课程教学存在的问题主要有以下几点：

第一，数据源缺乏，数据不具有背景意义。现有用于分析的数据大都基于已有的数据源，数据的真实性、数据质量无法考证，且缺乏相关的背景意义，对数据分析过程中的场景推断缺少辅助作用。

第二，数据分析的方法与目的本末倒置。目前大数据分析实验课程的建设思路大都是对现有数据分析方法的验证而不是利用这些方法实现对数据价值的挖掘。

第三，静态数据不具有可持续性。目前用于数据分析的数据大都是静态的、一成不变的，无法跟上日益发展的数据分析技术的步伐。

第四，学生课堂参与度较低。学生对课程实验内容了解不够深入，最终导致其对课程学习的参与兴趣大打折扣。

二、教学改革的具体思路及目标

1.教学改革具体思路

基于以上问题，本课题以开发某些典型的实际应用（如人群密度监测、用户社交行为、交通状况、环境监测等）为驱动，基于移动群智感知技术进行数据收集，并构建数据分析平台，龙源期刊网

《大数据》课程教学大纲

课程编号：04224

课程名称：大数据

英文名称：Big Data

课程类型：学科选修课

课程要求：选修

学时/学分：32/2 （讲课学时：28上机学时：4）

适用专业：智能科学与技术

一、 课程性质与任务

大数据分析是智能科学与技术、计算机科学技术等专业的一门学科选修课，该课程涉及各

类常用的挖掘与分析方法，提供了从数据准备到统计分析、关联规则建立及集成学习等整个数

据分析过程的内容。本课程全面地介绍了大数据处理相关的基本概念和原理，着重讲述了介绍

数据挖掘、分析相关的理论、方法及实现工具。

本课程在教学内容方面着重基本知识、基本理论和基本设计方法的讲解；在培养实践能力

方面着重数据分析的基本训练，为学生今后从事大数据的研究与预测打下坚实的基础。（本课程

可支撑毕业要求中的3.3, 7.2, 10.1, 12.2）

二、 课程与其他课程的联系

本课程的先修课程为人工智能基础、机器学习等专业基础课程。通过对人工智能基础的

学习能够掌握智能的算法和搜索技术，通过对机器学习能够了解数据的分类、过滤等方法。这些

先修课程为本课程的讲授打下了基础。

本课程的后续课程包括智能机器人、模式识别等。通过本课程可为后续课程提供理论与方

法实践基础。

三、 课程教学目标

1. 考虑社会、健康、安全、法律、文化以及环境等因素，设计一个能实现预期功能的

硬件或软件系统，进行仿真研究或开发出系统原型或实物（支撑毕业要求中的3.3）；

2. 能够评价智能系统工程实践对环境、社会可持续发展的影响（支撑毕业要求中的7.2）；

3. 将大数据技术作为重点，以应用为目的，全面介绍大数据的数据挖掘与预测方法。

使学生既能对大数据处理技术有一个全景的把握，又能深入理解和使用大数据进行决策。

4. 有不断学习和适应智能科学与技术发展的能力（支撑毕业要求中的12.2）

5. 了解大数据挖掘与预测分析学科的前沿和最新发展动向，具有跟踪学科发展前沿的