大数据技术与应用专业人才培养方案（高职）.docx

大数据技术与应用专业人才培养方案 一、专业名称及代码专业名称：大数据技术与应用专业代码：610215二、入学要求招生对象：高中毕业生/同等学力者三、修业年限职业面向职业面向学制：基本修业年限为3年，实行弹性修业年限，为35年。所属 专业 大类（代 码）所属专 业类 （代 码）对应行 业 （代 码）主要职业类别 （代码）主要岗位 类别（或技术 领域）职业资格证书或技能 等级证书举例肥四章坚持和加强党 的领导。7形势与政策通过本课程的学习能 够使学生正确认识新 时代形势，深刻领会 党的十八大以来党和 国家取得的历史性成 就、发生的历史性变 革、面临的历史性机 遇和挑战的核心课 程，针对学生关注的 热点问题和思想特 点，帮助学生认清形 势，教育和引导学生 全面准确地理解党的 路线、方针和政策， 坚定在中国共产党领 导下走中国特色社会 主义道路的信心和决 心，积极投身改革开 放和现代化 建设伟大事业。培育和践行社会主义 核心价值观；关注反 腐工作进展；剖析改 善民生新举措；解析 两岸关系；焦距我国 外交关系。能够正确认识新 时代形势；能 够认清形势；能 够正确理解党的 方针、政策、路 线；能够坚定在 中国共产党领导 下走中国特色社 会主义道路的信 心和决心，积极 投身改革开放和 现代化建设伟大 事业（二）专业基础平台课程10序号专业课程名称课程目标主要内容教学要求1Linux系统 管理通过本课程的学习使 学生掌握虚拟机的安 装和使用方法；掌握 在虚拟机和物理机安 装Linux操作系统的 方法；掌握基本的 Linux管理命令，如 文件目录、用户和 组、网络配置、软件 安装等；掌握常见服 务器的配置和管理方 法；具备Linux系统 运行、维护、调优的 能力。vmware虚拟机的安装 和使用；Linux操作系 统安装；目录和文件 操作命令；vi编辑器 的基本操作；用户和 组管理；软件包的查 询、安装、升级和卸 载；磁盘分区的方 法，挂载和卸载： Linux进程管理与系统 监视，网络配置； Apache> FTP、 DNS、 DHCP服务器的配置。教师实施工程化教 学，利用理实一体化 教室，通过课前预 习、课中实施、课后 拓展的教学环节，引 导学生掌握Linux系 统的基本安装、管理 命令以及系统运行、 维护等技能。2MySql数据 库通过本课程的学习使 学生掌握MySql数据 库安装及环境配置的 方法；掌握MySql数 据库的基本操作；掌 握MySql数据库的高 级操作，如分组、聚 合等；具备根据工程 需求设计及使用 MySql数据库的能 力。MySql数据库的安装及 环境配置；MySql数据 库的基本操作、数据 表的增删改查、函 数、排序、连接等； MySql数据库的分组、 聚合、事务、并发。通过工程化教学，充 分利用线上教学资源 和信息化手段，使学 生在完成工程的过程 中掌握MySql数据库 安装、基本操作等技 能。II3Java程序设 计通过本课程的学习使 学生掌握面向对象编 程的基本结构，掌握 Java程序设计开发 工具的使用方法；能 够准确的应用异常处 理方法；掌握图形化 设计方法；具备设计 开发Java工程的能 力。Java程序设计基础； 面向对象设计；数据 异常与处理程序设 计；图形化界面设 计；Java语舌高级程 序设计；综合工程设 计。米用翻转课堂教学方 式，使学生自主学习 线上教学资源，课中 进行学习效果检测， 及进一步优化，最终 使学生掌握Java程 序设计开发工具的使 用方法，具备设计开 发Java工程的能 力。4JavaEE过本课程的学习使学 生具备Java Web应 用开发相关知识、良 好的编程习惯和Web 应用软件开发的能 力，能胜任Java Web相关开发工作任 务。同时培养学生规 范编码和良好的程序 设计风格；培养学生 面向对象编程的思维 和提高逻辑思维能 力。XML的基本语法； Tomcat站点的安装、 启动和诊断；HTTP协 议的请求和响应原 理；Servlet技术； HttpServletRequest 对象及其应用；Cookie 和 Session 技 术；JSP技术及开发模 型；JavaBean组件技 术；综合工程设计。采用工程化教学方 式，充分利用线上网 络资源和信息化手 段，使学生在实际项 目中能胜任Java Web相关开发工作任 务，同时到达培养学 生面向对象编程的思 维和提高逻辑思维能 力的目标。5Python编程 设计通过本课程的学习使 学生能够熟练使用 Python开发环境， 掌握列表、元祖、字 典、集合等基本数据 类型,掌握PythonPython开发环境配 置；Python语法基 础，Python常用语 句，字符串，列表、 元组和字典；函数， 高级函数；Python文充分利用线上教学平 台，教师通过课前、 课中、课后3个教学 环节，使学生掌握 Python语言程序设 计基础，具备运用12分支结构、循环结 构、函数以及类的设 计和使用，掌握 Python程序的调试 方法；具备运用 Python编写血向对 象程序来解决实际问 题的能力。件操作，Python异常 处理；Python面向对 象编程；Python访问 MySql数据库；综合项 目设计。Python编写面向对 象程序来解决实际问 题的能力。6计算机网络 技术通过本课程的学习使 学生掌握计算机网络 的基本术语、概念， 掌握网络的工作原 理、体系结构、分层 协议等，能够通过常 用网络设备进行组 网，并能对常见网络 故障进行排错。计算机网络基本概 念；局域网技术及硬 件配置；网络操作系 统；应用服务器配 置；Internet接入技 术。利用理实一体化教 室，通过工程化教 学，学生实际动手操 作，参与工程实施过 程，到达掌握网络工 作原理的基本目标， 能够通过常用网络设 备进行组网并排除故 障。7网络平安技 术通过本课程使学生掌 握网络平安的基本概 念和主要技术，具备 网络平安规划设计、 实施和运维的能力。主机平安防护技术； 数据平安管理技术； 网络平安防护技术； 系统漏洞发现及处 理；网络攻防对抗。以学生为主体，教师 为主导，通过工程驱 动，引导学生掌握网 络平安的基本概念和 主要技术，具备网络 平安规划设计、实施 和运维的能力。（三）专业核心课程序号专业课程名称教学目标教学内容教学要求131Web前端通过本课程的学习使学 生理解 HTML5、CSS3、JavaScript三大脚本语 言的基本语法，掌握常 用的Web页面布局技 术，理解并熟练应用 JavaScript常用的对象 的属性与方法，熟练地 使用D0M技术编写贝囿 交互的客户端程序，通 过工程实训，培养学生 Web贝曲布局和贞囿交 互设计初步能力。HTML结构和标签代 码；HTML基本儿系： 文本、图片、表格、 多媒体、框架、表 单；CSS样式应用； DIV+CSS页面布局技 术；HTML5 基础；CSS3 应用；JavaScript 应 用；采取翻转课堂教学方 式，教师线上推送学 习资料、任务工单， 学生线下完成课前任 务，课中优化任务， 解决问题，课后拓展 思考，使学生掌握HTML5、 CSS3、JavaScript 三大脚 木语言的基本语法， 掌握常用的Web页面 布局技术，理解并熟 练应用JavaScripto2Hadoop 大数据架构通过本课程的学习使学 生理解Hadoop的体系 结构，掌握Hadoop集 群部署与运维，熟悉 Hadoop IDE开发环境配 置，掌握Hadoop命令 及基础编程,Hadoop优 化及平安管理，能够综 合运用Hadoop相关技 术解决实际大数据应用 问题。Hadoop体系结构概 述；HDFS概念及工作 原理；MapReduce概念 及工作原理；Yarn概 念及工作原理； hadoop大数据工程综 合实训。充分利用信息化教学 手段和线上教学平 台，通过课前推送、 课中实施、课后拓展 的教学环境，使学生 掌握adoop集群部署 与运维，熟悉 Hadoop IDE开发环 境配置，掌握 Hadoop命令及基础 编程，能够综合运用 Hadoop相关技术角牛 决实际大数据应用问 题。143大数据分析技术通过本课程的学习使学 生掌握大数据分析的思 维方法和知识框架，掌 握基本的数据分析方 法，能够利用数据分析 工具和方法解决实际问 题机器学习基础；线性回归；广义线性回归；决策树；工程化驱动教学，结 合实际工程案例，实 现做中学，做中教， 使学生到达掌握大数 据分析的思维方法和 知识框架，掌握基本 的数据分析方法，能 够利用数据分析工具 和方法解决实际问题 的目标。4Spark 集群技术通过本课程的学习使学 生了解Spark的基本概 念，Scala的基本语 法，以及环境的安装、 配置与使用；理解RDD 相关概念，掌握RDD编 程；理解键值对，掌握 常用键值对操作；掌握 在集群中运行Spark> 使用 Spark SQL、Spark Streaming；具备一定 的大数据系统架构能 力，并能自行开展简单 的大数据应用开发。Scala基本语法和环境 搭建；Spark入门与部 署；Spark核心及应 用;Spark高级应用； Spark扩展应用。以学生为主体，教师 为主导，引用实际项 目案例，使学生在完 成工程的过程中掌握 Scala的基本语法, 以及环境的安装、配 置与使用；理解RDD 相关概念，具备一定 的大数据系统架构能 力，并能自行开展简 单的大数据应用开 发。5大数据采集技术通过本课程的学习使学 生了解数据采集的概 念、方法、数据预处理 及检测数据的质量的方 法；掌握网络爬虫及信数据采集基本概念；爬虫采集技术；Flume 采集技术；Sqoop采集技术；Datax采集技以实际工程案例为驱 动，通过课前工程发 布，课中工程实施， 课后工程拓展的教学 环节，使学生掌握网15息处理、自然语言处理 与信息提取、物联网信 息提取等数据采集的过 程；掌握针对具体应用 案例，设计数据采集方 案。术;canal同步技术； 数据采集综合案例。络爬虫及信息处理、 自然语言处理与信息 提取、物联网信息提 取等数据采集的过 程；掌握针对具体应 用案例，设计数据采 集方案。6大数据存储技术通过本课程的学习使学 生掌握大数据存储的实 现方法，具有分析问题 和解决问题的能力，能 够使用 Hive、HBase、 Redis> MongoDB 等组件 解决大数据存储问题数据存储技术基本概 念；数据仓库Hive； 列族数据库HBase；内 存数据库Redis；文档 数据库MongoDB o引用实际工程案例， 充分利用信息化教学 平台，通过课前预 习、课中实施、课后 拓展的线上线下混合 教学方式，使学生掌 握大数据存储的实现 方法，具有分析问题 和解决问题的能力， 能够使用Hive、 HBase> Redis> MongoDB等组件解决 大数据存储问题7大数据可视化技术通过本课程的学习使学 生掌握大数据可视化的 基础理论和概念、可视 化的类型与模型、数据 可视化的过程以及数据 可视化的常见方法。掌 握常见的大数据可视化 工具，如Excel、 Echarts、 Tableau大数据可视化的基础 理论和概念、可视化 的类型与模型、数据 可视化的过程以及数 据可视化的常见方 法、大数据可视化工 具的使用。以学生为主体，教师 为主导，引用实际项 目案例，使学生在完 成工程的过程中掌握 大数据可视化的基础 理论和概念、可视化 的类型与模型、数据 可视化的过程以及数 据可视化工具的使16Pyecharts等的使用方 法。用，如 Echart s> .Tableau、PyechartSo七、教学进程总体安排见附录。八、实施保障(-)师资队伍专职教师兼职教师企业导师基本人数11人2人1人职称情况副教授5人、曲丽2人、 助教4人副教授1人，讲 师1人高级工程师1人。学历情况硕士 9人硕士 2人本科1人。双师结构情况华为大数据认证4人， 网络工程师3人；大数据高级工程师4人网络工程师2人。(-)教学设施1、校内实训环境17实训室设备型号数量功能用途18云计算实 训室融合服务器华为2288H V532台女计算概念和虚拟化技术；右计算解 决方案和硬件系统；Fusioncompute架 构；Fusionaccess架构；云计算解决 方案部署;Fusioninsight解决方 案；存储虚拟化技术；网络虚拟化技术； 云计算平安技术；云数据中心运维及 故障处理；云计算灾备技术。计算服务器华为2288H V58台万兆交换机华为CE6855-48S6Q-HI8台瘦终端华为ST820049台网络实训室路由器华为AR2220E8台企业网络基础；简单的IP网络；VRP 的操作指导；交换网的运行；网络间 的互联；网络应用的实现；企业网络 进阶；无线网络的应用；提升企业网 络的效率与可靠性；丰富企业网络间 的互联方式；增强企业网络的平安 性；优化企业网络的可管理性；迁移 企业网络至IPv6交换机华为S5720-28P-SI-AC8台无线控制器华为AC6005-8-PWR4台无线AP华为AR2220E8台防火墙华为USG65074台大数据实训室浙江华为大数据实验平台基于DaaS大数据&AI实训平台1台支持虚拟化技术，搭建教学系统和集 群平台；大数据实训平台，基于DaaS 大数据&AI实训平台，平台可灵活部 署在私有玄、公有不上，可提供高可 用性、低本钱的大数据&AI实训环 境。支持Hadoop搭建、数据分析、可 视化技术等主干核心课程教学实训环 境，有完整工程综合实训案例客户端60台移动互联 实训室移动通信实训模块1台含物联网开发板、智慧工业扩展板、 智慧家居扩展板、智慧交通扩展板、NB通信扩展板、物联网卡、实验工具套件箱、华为物联网综合云平台-移动 应用程序、防静电工作台、防静电工 作方凳、实训室装修等。套件箱、华为物联网综合云平台-移动 应用程序、防静电工作台、防静电工 作方凳、实训室装修等。实训室设备数量桌面云 机房服务器扩容7台桌面右1台云终端和显示器48台多媒体教学软件7台教师机2台教学音频主机6台音乐壁28台全向拾音麦克7台投影机6台空调6台实训室设备数量教学机房计算机550台交换机、多 媒体等1台智慧教室智慧教学平台软件1台交互一体机14台录播设备2台物联网系统2台扩声系统2台桌椅96台装修及配件2台2、校外实训基地本专业不断开拓校外实训基地，与华为技术、深信服 科技公司、济南博赛网络技术、山东云平信息科技有限公 司等多家公司签订合作协议，为学生提供校外实习实训基地。（三）教学资源1 .教材选用基本要求教学教材选用全国高职高专应用型规划教材，教材的选用征订严19电子信 息大类 (61)计算机类 (6102)1 .互联 网和相 关服务(64)2 .软件 和信息 技术服 务业(65)大数据工程技术人员(2-02-10-11)1 .大数据 运维工程 师2 .数据采 集工程师 3.大数据 分析工程 师4 .数据可HCIA大数据认证 数据采集职业技能等 级证书(1+X) 大数据分析与应用职 业技能等级证书 (1+X)大数据平台运维职业 技能等级证书(1+X) Web前端开发职业技视化工程 师5.大数据 研发工程 师能等级证书(1+X) 路由与交换认证五、培养目标与培养规格(-)培养目标本专业面向中国特色社会主义建设，对接山东及周边区域经济建 设中大数据产业的人才需求，旨在培养具有良好的职业道德和职业精 神，掌握大数据技术框架和生态系统，掌握大数据基本理论、方法与 技能，具有一定的软件工程职业素养和较强的软件编码及数据库应用能 力，具有逻辑思维能力，能在各企事业单位从事大数据系统搭建与运 维、大数据采集与分析、大数据可视化设计、大数据工程开发、Web前端 设计等工作，适应生产和管理第一线的复合型高素质技术技能人才。格按照学院要求执行，优先使用教育部推荐的统编高职高专教材。学 校建立由专业教师、行业专家和教研人员等参与的教材选用机构，完 善教材选用制度，经过规范程序择优选用教材。2 .图书、文献配备基本要求图书、文献配备能满足人才培养、专业建设、教科研等工作的需 要，方便师生查询、借阅。其中，专业类图书主要包括：有关大数据 应用专业的技术、标准、方法、操作规范以及实务案例类图书等。3 .数字资源配备基本要求建设、配备与本专业有关的音视频素材、教学课件、数字化教 学案例库、虚拟仿真实训软件、数字教材等数字资源，种类丰富、 形式多样、使用便捷、动态更新、满足教学。U!根据课程教学内容和学生特点，以“任务驱动教学法”为基础组 织教学。具体教学实施中灵活运用工程教学、演示教学、案例分析、 分组讨论、角色扮演、翻转课堂等多种教学方法，通过这些方法逐渐 培养学生的“职业素养”，提高和完善学生的“职业能力”。教学过程中，灵活运用现代教育理念、教育技术，综合运用多媒 体教学、虚拟仿真教学、视频教学、实物教学、现场教学、网络教学 等多种先进的信息化教学技术手段优化教学过程，提高教学质量和效 率。20（五）学习评价1 .理论加实践课程考核评价方法总成绩二平时成绩10%+过程考核成绩60%+期末笔试成绩的30%2 .纯实践课程考核评价方法总成绩二平时成绩10%+过程考核成绩60%+实训报告成绩30%平时成绩：每节课上课时点名，学生得分默认为100分，迟到或 早退一次扣1分，缺勤一次扣5分，该项最终得分二100分-缺勤次数 *5分;过程性考核成绩：学生本学期共安排5次工程任务，学生利用所 学知识技巧完成指定主题，每次工程总分值为100分，每个工程占20% 比例o实训报告成绩：该项为本课程学期末综合实训成绩，总分值为100 分。占总成绩的30%0（六）质量管理1 .学校和二级院系建立专业建设和教学过程质量监控机制，健全 专业教学质量监控管理制度，完善课堂教学、教学评价、实习实训、 毕业设计以及专业调研、人才培养方案更新、资源建设等方面质量标 准建设，通过教学实施、过程监控、质量评价和持续改进，达成人才 培养规格。2 .学校、二级院系及专业应完善教学管理机制，加强日常教学组 织运行与管理，定期开展课程建设水平和教学质量诊改，建立健全巡21 课、听课、评教、评学等制度，建立与企业联动的实践教学环节督导 制度，严明教学纪律和课堂纪律，强化教学组织功能，定期公开课、 示范课等教研活动。3 .学校建立专业毕业生跟踪反应机制及社会评价机制，并对生源 情况、在校生学业水平、毕业生就业情况等进行分析，定期评价人才 培养质量和培养目标达成情况。4 .专业教研组织应充分利用评价分析结果有效改进专业教学，针 对人才培养过程中存在的问题，制定诊断与改进措施，持续提高人才 培养质量。九、毕业要求本专业学生应到达以下标准方可毕业：（一）具有良好的思想品德，对工作与社会具有积极、认真、负 责的态度，有艰苦创业、爱岗敬业、建功立业的职业素养，能够守法 自律；具有健全的心理和健康的体魄。（二）必修课程及实训环节考核合格，完成顶岗实习和毕业设计 到达合格标准，取得不低于H6学分；公共选修课获得学分不低于4 学分，第二课堂获得学分不低于6学分，创新创业课程中的选修课程 获得学分不低于2学分，三者课程获得总学分必须到达16学分。专 业任选课组（或模块）获得学分不低于8学分；操行评定合格。（三）学生需要通过职业技能综合测试（根据专业类别和职业目 录实际情况，可以采用国家职业资格证书或与行业企业共同开发职业 水平评价标准）。22十、附录23XXX学院教学计划运行表专业名称：大数据技术与应用修订年份：2020年(-)课程教学学分分布表类别学期类型12二 1-2三1三2总计百分比学分专业群平台共享课程公共基础平台课程 必修课程11.512.53.51.513()19%限定选修课程80441610%专业基础平台课程913443019%专业核心课程4513918186743%专业方向课程0%专业群选修课程专业公共课程4265%专业拓展课程332%第二课堂443%合计32.530.528.527.51918156100%(-)课程教学课时分布表24类别学期类型-1-2二 1二 2三1三2总计百分比课时专业群平台共享课程公共基础平台课程必修课程'1842(X)562416048017%限定选修课程12806464002569%专业基础平台课程14420864640048017%专业核心课程6480208144432426135449%专业方向课程00000000%专业群选修课程专业公共课程00643200963%专'业拓展课程0004800482%第二课堂000640642%合计5204884564404484262778100%（三）课程计划表类别课程号课程名称开课学期学分学时分配表考核周课时备注讲课实践考核方式考试形式专业群平公共基础必修3000031042军事理论与训练12840考查分散实践（24）3000041046军事理论-12320考查分散混合3000041035大学体育I12232考查分散讲课(2.0)25台共平台课3000041036大学体-II22232考查分散讲课(2.0)享课课程程3000041040体育选项课二 12232考查分散讲课(2.0)3000031020思想道德修养与法律基础13480考试统一讲课（3.0）3000031024形势与政策I1188考查分散讲课(2.0)3000031036思想和中国特色社会主义理论体系概论244816考试统一讲课（4.0）3000031025形势与政策II2188考资分散讲课(2.0)3000031043廉洁教育21108考查分散讲课（2.0）3000031026形势与政策山二 1188考杳分散讲课(2. 0)3000031027形势与政策N二 2188考查分散讲课(2. 0)3000031028形势与政策V三1188考瓷分散讲课(2. 0)3000031019大学生心理健康I11160考查随堂讲课(2. 0)3000031018大学生心理健康n21160考查随堂讲课(2. 0)3099000002平安文化教育21160考查随堂混合3000031030就业指导Ii0.580考瓷分散讲课(2. 0)3000031031就业指导II20.560考查分散讲课0）3000041047大学生创新创业221616考查分散讲课(2. 0)3000031032就业指导III二 10.580考查分散讲课(2. 0)263000031033就业指导IV二 20.580考查分散讲课0）小计302862163006011009信息技术143232考查随堂混合3400025030大学语文二 14640考查随堂混合3000021040大学英语14640考查随堂混合高等数学24640考查随堂混合小计1622432专业基础平台课程3106011005计算机网络技术143232考试统一讲课(4.0)3206011001Linux系统管理243232考查随堂讲课(4.0)3106011006Java程序设计-243232考试统一讲课（4.0）My SQL数据库技术243232考试统一讲课（4.0）3106012009Python编程设计143232考查随堂讲课（4.0）3306010002计算机网络实训11024考查随堂混合网络平安技术二 243232考试统一讲课（4.0）JavaEE二 143232考查随堂讲课(4.0)3306011002linux编程(shell)实训21024考查随堂混合小计3022427227专业核心课Web前端技术143232考查分散讲课(4.0)Hadoop大数据架构二 143232考查随堂讲课（4.0）大数据采集技术243232考查随堂讲课(4.0)Python爬虫实训21024考查随堂混合大数据存储技术二 143232考查随堂讲课(4.0)数据分析技术二 143232考查随堂讲课（4.0）大数据可视化技术二 243232考查随堂讲课（4.0）分布式计算框架Spark-243232考查随堂讲课（4.0）Hadoop平台搭建实训二 11024考查随堂混合大数据可视化实训- 21024考查随堂混合大数据工程开发综合实训三170168考查随堂混合跟岗实习三1110264考查随堂混合3306011007顶岗实习三2160384考查随堂混合毕业设计及辩论三22048考查随堂混合小计672241160专业群选 修课程专业公共课程人文社科二 12320考查随堂混合创新创业二 22320考查随堂混合公共基础二 12320考查随堂混合28小计26专业拓展课程云计算认证IP二 232424考查随堂讲课(3.0)大数据认证HCIA二 232424考查随堂讲课（3.0）物联网认证IOT- 232424考查随堂讲课(3.0)路由交换认证二 232424考查随堂讲课（3.0）小计32424第二课堂第二课堂24考查分散29(二)培养规格1 .本专业毕业生应具备的素质结构具有爱国主义、集体主义、社会主义思想；具有良好的职业道德，较强的敬业精神和创新精神;具有较强的团队协作能力与组织能力；(4)具有强烈的事业心、责任心和社会责任感；具有吃苦耐劳、不屈不挠的精神。2 .本专业毕业生应具备的知识结构掌握计算机软、硬件系统的基本理论和基本知识；掌握大数据基本方法和基本理论；掌握大数据平台搭建、维护与调优的基本知识；(4)掌握常用的数据分析和软件工程的基本知识；掌握大数据数据库技术知识，SQL与存储过程调优的基本知识。3 .本专业毕业生应具有的能力结构(含专业能力、方法 能力、社会能力)具备运用计算机科学解决实际问题的能力；熟悉Hadoop平台，具备熟练搭建大数据分析平台的能力；具备数据采集、数据清洗、数据分析、数据可视化以及大数据应 用系统软件开发的能力；(4)具有运用大数据知识解决专业领域实际问题的能力；具有严密的逻辑分析能力，具备较强的文档编写和良好的沟通表 达能力。六、课程设置及要求(一)公共基础课序号专业课程 名称课程目标主要内容教学要求1大学英语通过本课程的学习， 使学生掌握3000- 3500个单词量，培 养学生具有较强的阅 读能力和一定的听、 说、读、写、译的能 力，学会基本生活用 语、简明行业用语的 英语表达，能够阅 读、翻译有关社会生 活、专业背景知识等 方面的文章，学会常 用应用文体的写作， 到达英语三级水平， 帮助学生打下扎实的 语言基础；掌握良好 的语言学习方法，增 强自主学习能力；了 解西方国家的风土文 化，提高文化素养。服务于我院各个专业 的人才培养目标，同 时又为学生的日常交 流、后续专业英语学 习和职业能力提升奠 定基础。听说内容：问候、问 路、致谢等；精读五 篇英文文章；掌握重 要词汇和主要句型； 讲解基本句型、时 态、语态等语法知 识；写作内容：日程 表、信函、备忘录 等。能进行问候、问 路、致谢等简单 日常会话交流； 提高词汇量，巩 固中学时期语法 知识；会写实际 应用的日程表、 备忘录、信函 等；把握致谢、 致歉、问候等礼 仪的跨文化交际 须知。562高等数学通过本课程的学习使 学生了解微积分的思 想方法，掌握高等数 学的基本知识、基本 理论和基本运算技 能,初步掌握 MATLAB软件的应 用，了解基本的数学 建模方法。为学生学 习后继专业基础课 程、专业课程和分析 解决专业实际问题奠 定必要的数学基础。第一章函数、极限 与连续；第二章导 数及其应用；第三章 积分及其应用；笫四 章多元函数微分学能够利用高等数 学的基本知识、 基本理论和基本 技能解决专业实 际问题中遇到的 数学问题。3大学语文通过本课程的学习培 养学生阅读、写作、 独立思考和理性分析 的能力，是一门学习 语言文字运用的综合 性、实践性的课程。 其课程目标在于：一 是使学生具有较强的 阅读理解能力和语言 感受能力。能正确把 握文本的主题内容、 结构方式、表达技 巧，了解读作者的思 想和感情；能根据不 同的阅读目的，灵活 运用精度、略读、浏教学内容包括语言知 识、文学知识、课文 阅读分析和课后练习 四大局部。与教材相 适应，课文阅读分析 的教学占较大比重。 课程的内容共分八 章，涵盖了中文世界 的基本文化内涵，重 点强调对大学生素质 的培养。每一篇都有 一个主题，具有严密 的逻辑顺序，神话一 语言一文字一典籍一 文学一礼仪一表演一 文化，按照人类文明注忌教学相长， 运用各种信息化 手段和辅助教 具，努力调动学 生的学习积极性 和主动性，防止“填鸭式”的僵 化模式，营造良 好的课堂互动氛 围。将课程思政 融入课堂教学建 设，贯穿课程授 课的全过程，并 创新课堂教学模 式推进现代信息 技术在课堂思政览等阅读方法。二是 培养学生的写作能 力。懂得观察生活， 对自然、社会和人生 有自己的独特感受和 思考，并根据表达需 要展开联想和想象， 恰当运用各种表达方 式和技巧。三是提高 的口语交际能力。能 说一口标准的普通 话，语言简洁、生 动、明了；能根据不 同的交际场合，借助 语调、语气、表情和 手势，更好地表达自 己的立场、观点、思 想和感情，同时学会 认真倾听并充分尊 重、理解他人的表 达。四是使学生具有 较强的审美能力。尤 其是在鉴赏文学作品 时，能够进行正确的 审美判断和趣味表 达。开展进行排序。根据 每个主题的内容从中 选择风格多样的经典 作品进行讲授，以点 带面，实现教学目 标。教学中的应用， 激发学生兴趣， 提高课程思政内 涵融入课堂教学 的水平。