“数据科学”课程群与“数据科学导论”课程建设研究

李信然　孙洪波　梅良才

基金项目：本文由北京理工大学珠海学院校级一流课程项目（YLKC2020008）及“数据科学导论”课程思政改革试点课程建设项目支持。

摘要：数据科学是一门研究数据属性、类型、状态以及规律的新型学科，在应用的时候以统计学与计算机科学为基础。当为其进行课程群设计时，主要从“数据科学”、“系统平台”、“求解问题”三个方面入手，本文将对“数据科学导论”这门课程的建设进行详细的研究。

关键词：数据科学;课程群;数据科学导论;课程建设

中图分类号：G642.3;TP311.13-4文献标识码：A文章编号：1672-9129（2020）06-0046-01

Abstract：Datascienceisanewdisciplinethatstudiesdataattributes，types，statesandlaws.Itsapplicationisbasedonstatisticsandcomputerscience.Whendesigningthecoursegroupforit，itmainlystartsfromthethreeaspectsof"datascience"，"systemplatform"and"solvingproblems".Thispaperwillcarryoutadetailedstudyontheconstructionof"IntroductiontoDataScience".

Keywords：Datascience;Curriculumgroup;IntroductiontoDataScience;Curriculumconstruction

“数据科学导论”的课程建设，離不开相应的步骤安排，本文主要从五个方面来进行探讨。首先，是进行目标课程的定位，第二，确定相应的课程内容安排，第三，制定教学计划，第四，确定针对性的考核模式，最后，进行实践环节的设计。作为“数据科学”课程群的主要研究课程，课程设计的好坏与接下来的教学质量息息相关。

1浅析“数据科学”课程群

一般情况下，数据科学课程的设置是比较单一的，与传统的计算机专业相比（以计算为中心），其主要是以数据为中心，但是，随着近几年来我国有关数据分析与处理方面的科学越来越发达，这门学科的重要程度也随之提高，与之相关联的数据处理也有了内容和环节上的更新。在此基础之上，人工智能、云计算、物联网等都与大数据有着紧密的联系，因此，在进行学习的时候，要学会以数据为中心来进行数据的发掘、处理、分析和整理。其课程设计的目的就是为了培养更高层次的大数据学科人才以及更多的数学爱好者。数据科学课程设置时之所以称之为课程群就是因为它所设置的课程不止一个，而是从多个方面来进行，主要方面分别是求解问题、系统平台以及数据科学[1]。这方面还包含了人文社科的教育以及数学和自然科学等思维培养。

2“数据科学导论”课程概述

数据科学导论课程在学生的整个数据科学学习过程当中，扮演的是“大门”的作用，它能够引领学生进入数据科学这一门学科，并且为接下来的学习打下坚实的基础，有利于相关专业课的学习。这门学科的时间设置一般在大二下学期。这段时间内学生已经完成了相应高数知识的学习，并具有了一定的编程基础。学生的逻辑性以及对数据处理的敏感性已经有了较大程度的提高。此时数据科学导论这一门课程就成为了一个枢纽，连接起学生在数据处理与分析的前后学习变化，在进行实际学习的时候，其内容可能与某些专业同学的专业课内容有所交集，因此合理设计好数学科学导论课程，针对不同专业的学生，制定不同的教学计划，避免之后专业课学习内容的简单重复，确保能够最大化提高学生接受面，并进一步加深学生学习数据科学的深度，其课程建设变得尤为重要。

3课程建设步骤研究

3.1定位目标课程。在进行目标课程定位的时候，主要是将其定位成一门学科基础入门课程，适当降低学科的难度。在进行系统授课教学的时候，以培养学生的学习兴趣为主要目的。进行此项定位之后，再将课程中与专业课相关联的知识尽量的精炼下来，将更多有难度的知识内容留给专业课的学习，将数据科学导论这门课程作为基础来进行研究。

3.2确定课程内容。在确定课程内容时，不能笼统地将全部知识都展现出来，而是需要进行一定的“取舍”安排，确定好学科间的重、难点，避免出现学生学习过程中出现广度大而深度浅，最终学的不精这一情况。因此，在进行实际教学的时候，需要分模块来进行教学内容的分隔，主要分为四个部分，分别是“基础模块”、“文本数据处理与分析模块”、“图像数据处理与分析模块”、“关系数据处理与分析模块”[2]。其中，需要注意的是，基础模块是为之后的三个模块的学习打基础。

3.3制定教学计划。虽然说数据科学导论课程是作为一门基础课程来进行教学，但是，其教学计划的制定，也应该严格按照规定来进行。确立好教学内容之后，分模块、分学时来为学生进行教学内容的讲解。确定好在某段时间内需要完成的教学内容，在课堂上以课本传授和PPT教学的方式来为学生讲解，一般情况下，利用15个教学周，每周进行两次授课就可以将确定的课程内容完成，以确保从学生能够更加地适应专业课的学习。

3.4确立考核模式。数据科学导论课程建设在学习之后，也需要进行一定的考核。此时就可以通过期中考核和期末考试相结合的方法来进行。另外在期中考和期末考试的安排当中，平时分的占比也有不同，一般情况下，期中考核时，平时分占比40%左右，期末考试中平时分占比最好保持在10%左右，最终，期中考核和期末考核的占比分别为4：6。这种安排能够加强学生对此门课程的学习，避免由于课程定位成基础入门学科而让学生有所懈怠。

结论：随着大数据时代的来临，数据科学课程的建设也来到了越来越重要的位置，要想让学生能够自发产生对计算机数据处理的兴趣，那么就需要加强基础建设工作。数据科学导论课程的实施就在此期间扮演了这一重要角色，本文所提出的五个步骤具有实践性的借鉴意义。

参考文献：

[1]郭向萌.成绩大数据在高师院校生物科学专业课程群建设中的应用研究——以洛阳师范学院为例[J].洛阳师范学院学报，2020，39（02）：72-75.

[2]覃雄派，陈跃国，李翠平，柴云鹏，徐君，文继荣，杜小勇.“数据科学”课程群与“数据科学导论”课程建设初探[J].大数据，2018，4（06）：19-28.

（本文通讯作者：梅良才）