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user: 3. 《数据分析实践》课程教学改革的具体措施 3.1. 教学目标 《数据分析实践》是训练学生数据分析基本素质和实践能力的核心课程之一，该课程的教学目标为：将数据科学的基本概念和基本原理融会至一个又一个案例(项目)教学中，以项目驱动的方式，让学生通过Python语言实现项目，由此掌握数据科学领域的核心概念、关键算法，从而达到训练学生面向大数据领域问题的分析和求解能力，锻炼学生们的自主学习、协作学习的精神，训练专业素养和职业精神 [ 6 ]。 3.2. 实验内容体系建设 根据以上教学目标，该门课程的关键在于以实践项目推动理论学习，因此基于实践和项目驱动方式的实验内容体系建设是课程得以实施的关键。为了将数据分析的基本方法和基本原理拆解至不同的项目中，我们将实验内容进行模块化划分，如图2所示，并构建实验教学体系，如表1所示。 图2. 实验内容体系结构 Table 1 The system of experiment content 序号 实验内容 教学要求 案例/项目 学时 1 爬虫 1) 掌握数据获取的常用方法 2) 掌握数据存储的基本格式 3) 掌握HTTP协议的基本概念 4) 掌握简单Python爬虫的方法 1) COVID-19数据的爬取 2) 新闻数据的爬取 3) 微博数据的爬取 6 2 数据清洗 1) 掌握数据清洗的基本概念 2) 掌握pandas包的使用技巧 1) COVID-19数据的清洗 2) 酒品消耗数据初步探索 6 3 数据 可视化 1) 掌握常用的数据可视化手段 2) 掌握matplotlib包的使用 3) 掌握seaborn包的使用 1) COVID-19数据的可视化 2) 亚马逊雨林数据的可视化 12 4 回归分析 1) 掌握线性回归的基本概念 2) 建立回归模型 3) 回归诊断分析 1) 使用回归构建房价预测系统 2) 使用回归模型预测鲍鱼年龄 9 5 机器学习 算法 1) 掌握机器学习的基本概念 2) 掌握sklearn包的使用 1) 基于机器学习的宫颈癌诊断 2) 基于机器学习的心血管疾病诊断 3) 基于sklearn的文本分类 9 6 综合实践 项目 1) 搜集资料 2) 项目实现 3) 完成一份报告和PPT展示(以小组为单位，2人/组) 1) 基于卷积神经网络的人脸识别 2) 人群接触网络中的SIR疫情模拟 3) 基于分类算法的肝病诊断 12 表1. 实验内容体系 3.3. 实验课程教学方法改革 传统的实验教学模式，往往上教师在讲台上演示代码，学生按部就班复现教师所给代码。这种方式会必然造成学生照抄照搬知识后，仍然无法将这些案例内化成为自己的能力。学生只是被动模仿，缺乏主动思考、主动搜索答案、自主学习和创造性解决问题的能力。为此，在《数据分析实践》课程中我们将积极探索多元化的实验教学方法 [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ]。具体措施包括： 1) “面授” + “线上”的混合教学模式 教师除了在课堂上对基本知识点和教学案例进行讲解之外，还需要给学生布置大量的课后阅读材料，如微课、MOOC、案例、代码、报告和博客等，任课教师也可以根据情况制作一些教学短视频作为课后补充材料，这些资源可以利用QQ、微信、钉钉、超星云平台等向学生进行发布。线上资源的学习难度分为“必选”和“自选”两个层次，“必选”要求每一位学生必须自学掌握，“自选”部分学生可以根据实际情况进行选学。 2) 项目驱动式教学模式 本课程是以项目作为基本的教学单元，通过案例的讲解和演示，将数据分析的核心概念、主要思想和核心算法教授给学生。这种授课方法好处在于，一方面能够加深学生对数据分析基本原理的理解，加强学生的实际动手能力，另一方面让学生了解项目开发的基本流程(从问题背景调研、数据采集、问题分解、逐步求解，以及项目总结)，初步了解项目中的进度规划、人员协作、任务分解等内容，训练学生们的团队协作、自主学习的精神。 3) 协作学习和探究学习的教学模式 在课堂的教学活动中，教师也要调整教学的方式，不能再采用“填鸭”的灌输模式，而应该由以“教师为中心”的讲授和演示模式，转变为以“学生为中心”的启发式教学模式。教师在课堂活动中尽量以引导者而非灌输者的身份出现，鼓励学生提出开放式问题，鼓励学生自行搜集问题的求解方案，鼓励学生自行实现问题解决，在学生遇到无法解决问题的时候再进行辅导，在师生之间实现平等、协作的氛围，共同完成实验任务和课程项目。 以上三种教学方式的根本目标在于，训练学生的实际动手能力，培养学生自主学习和终身学习的精神，鼓励他们进行创造性思维，培养他们的团队意识，为后续的实习实训课程奠定基础，为实现本专业的培养目标——“理论厚实、能力本位、市场需求”奠定基础。 3.4. 课程实验平台搭建 图3. 实验平台构建的三个工作 课程实验平台的建设需要三个部分的工作，如图3所示。 首先需要引导学生安装和配置项目运行环境。本课程所使用的教学语言是Python，所有项目均需运行在Python环境下。实验室需要安装两个开发平台，一是Python IDLE，二是Jupyter Notebook。其中Python IDLE是Python安装包自带的一个轻量级集成开发环境，采用编译方式运行，对系统资源消耗极少，开发环境非常简洁，缺点是对编程人员的支持较少，只适合中小规模的程序开发。Jupyter Notebook是基于网页的交互式开发环境，可以一边运行代码，一边展示结果，一边进行文档撰写，已经成为数据分析领域最为主流的开发环境之一，因此本课程项目主要在Jupyter Notebook环境下运行。 实验教学管理平台的主要任务包括：1) 发布各种课程资源，如上课演示的PPT、代码、案例讲解、课后资源的链接等；2) 为学生提交实验报告和作业提供接口；3) 展示优秀的作业和报告；4) 提供课程的交流讨论区域。这部分工作拟采用西南大学的超星云平台实现，部分功能也可以通过QQ群或微信群实现。 实验文档包括实验环境的安装和维护文档、学生的作业和实验报告，学生们进行项目展示的PPT，任课教师所创建的各种文档和视频等，这部分资料需要加以保留存底，以备后来者继续参考借鉴。 3.5. 课程评价手段改革 科学的课程评价体系是实现课程目标的重要保障，是实现教学全过程有效监督的重要手段，能够帮助学生们在课程的学习过程不断体验进步与成功，获得学习的内驱力，并使教师获取教学的反馈信息，从而及时调整教学策略和教学方法。教学改革实践表明，传统的只重视结果的评价机制已经不能适应“新工科”的培养目标和教学理念。为此，在本门课程中我们将从评价方法、评价目标、评价内容和评价指标四个方面对传统实验课程的评价体系进行改革 [ 10 ] [ 11 ] [ 12 ]。 Table 2 The curriculum evaluation system of data analysis practic 评价方法 评价目标 评价内容 评价指标 占比 形成性评价 考察学生的学习态度、基本知识点的掌握情况，帮助学生建立学习内驱力，为完成期末复杂的综合实践项目奠定基础 单元作业 课堂提问 课堂考察 考勤 1. 学习态度 2. 实践能力 3. 书写格式 20% 总结性评价 考察学生分析问题和解决问题的综合能力，训练学生对项目机制的理解和感受 综合项目验收： 1. 项目开题报告 2. 项目进度 3. 人员分工报告 3. 项目展示 4. 项目结题报告 1. 态度 2. 资料文献的准备 3. 实践能力 4. 书写格式 4. 项目完成度 5. 项目结题陈述 30% 综合考察本门课程基本知识和基本原理的掌握情况 期末考试 笔试成绩 50% 表2. 《数据分析实践》课程评价体系 在评价方法上，我们将采取形成性评价和总结性评价相结合的机制。形成性评价伴随在整个课程的学习过程中，注重评价学生在学习过程中表现出的学习态度和学习能力，能够帮助学生建立学习的内驱力，同时也为教师的教学活动提供及时的反馈。因此，形成性评价的考查内容是学生所提交的作业、考勤以及课堂的发言情况，这部分成绩在总成绩的占比为20%。总结性评价分为两个部分，一个是期末学生需要完成一个有一定难度的综合性项目，另一个是需要参加期末的闭卷考试。综合性项目着重考察学生的实践能力、问题分析求解能力以及对本课程基本原理的融会贯通能力，同时将项目运行机制贯穿在实验报告的撰写过程中，让学生了解项目的人员分工、进度安排、项目立项、项目展示、项目文档撰写等内容，这个部分占比为30%。总结性评价的另一个内容是期末考试，这个部分占比50%，主要考察学生对整个课程中基本知识和基本原理的掌握情况，以闭卷形式进行考察(表2)。