研讨式教学法在研究生交通大数据分析课程的探索与实践

研讨式教学法在研究生交通大数据分析课程的探索与实践

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1、研讨式教学法在研究生交通大数据分析课程的探索与实践摘要:研讨式课堂教学是以研讨为主、学生为中心的教学方法。以研究生交通大数据分析课程为例,融合研讨式教学精髓设计了研讨式教学的步骤,阐述了该方法的理念及具体内容,有效促进了学牛.对知识的理解,提升了学生的科研能力,最后概要性建议了研讨式教学的保障体系。关键词:研讨式教学;交通大数据;主动学习中图分类号:G643文献标志码:A文章编号:1674-9324(2017)06-0148-03一、引言实现“两个一百年”奋斗目标和中华民族伟大复兴“中国梦”,教育的重要地位特别是基

2、础教育的基础性、先导性地位,尤为突出。作为高层次人才培养的主要渠道和载体,研究生教育对于未来社会发展起着重要的作用[1]。教学内容与教学方法作为影响研究生能力发展的基本前提,是提升研究生全面发展能力的关键环节[2]。而关键环节的保障取决于如何培养造就高素质专业化的教师队伍。研讨式教学法源于早期的德国大学,现已成为西方发达国家高校中的一种主耍教学方法[3]。研讨式教学是一种在教师的指导下,遴选主要研讨专题,学生选择搭配,先由学生进行简短报告,教师、学牛•共同参与讨论的教学形式[4]。对于研讨课的教学方式,一些高校也进

3、行了积极探索并摸索出了一些创新性的教学方式。比较典型的大致可以分为圆桌研讨式、小组报告式和师生角色互换式三种类型[5]。圆桌研讨式适合于小规模的授课,有利于发挥学生的主观能动性、课堂参与度和研究探索能力。小组报告式能够锻炼学生的分工合作和人际沟通能力,但要求学生能力高、团队协作精神强。师生角色互换式锻炼了学生知识探索、组织策划和口头表达等能力,但对学牛的时间概念要求高,同时避免一些学术讲授质量不高的现象。大数据是复杂网络科学、人类动力学蓬勃发展的基础,也为交通工程提供了崭新的建模途径[6]。随着科学技术的进步与发展

4、,大量宝贵交通数据得以保存与分析。大数据分析与挖掘技术已经被广泛应用到交通工程研究,特别是交通需求预测、交通状态估算与预测、交通出行行为分析、智能交通管理等方向的应用[7]。传统的、以讲授基础理论交通工程知识为主的教学方法,难以让研究生在短时间内真正掌握大数据分析与挖掘技术。研究[8]表明研讨式教学法在医学学生中得到了普遍的欢迎,教学效果比传统的讲授式教学也得到了进一步提升。本文结合同济大学研究生精品课程建设的教学探索与实践,对研讨式教学法在研究生交通大数据分析课程进行探讨与总结。二、研讨式教学设计研讨式是以目标为

5、导向、以解决问题为中心的教学方式,通过由教师创设问题情境及交通数据,然后师生共同查找文献资料,研究、讨论、实践、探索、汇报,提出解决问题办法的方式,使学牛掌握知识和技能[9]。研讨式教学要求以“导”为主,即教导、引导、指导、诱导等,而不是传统的讲授,这就需要充分发挥教师在教学过程中的主导作用,在教学内容、教学形式和教学意识上做好充分的准备,同时要激发学生从被动思维向积极主动思维转变,学会主动、自觉地获取知识,运用所学专业知识解决实际问题,进而提高学生的综合素质和能力。面向交通大数据分析的研讨式教学主耍步骤可分为:(

6、1)设置贴近日常交通问题的情境及准备相应的交通数据。(2)提出有思考价值的问题,特别是问题的答案不能是简单的“是”与“否”或“对”与“错”。这就要求教师有全血、深刻、独到的见解,同时需要了解学生原有专业知识基础和能力水平。对于同一情境,可分为多个小组同时准备。(3)学生利用相关的教学工具报告口己的观点或研究进展,鼓励学生以多媒体课件形式展示自己的观念,并在规定的时间内完成汇报。教学工具一般包括黑板、网络、多媒?w课件等。(4)针对报告内容,课程参与者(教师、学生等)向报告人提问,可针对报告提出自己的不同观点,或要求

7、报告人对某些内容进行解释或表达看法。对课堂中出现的冇关学术问题的争论一般不作“是”或“否”的绝对评价,以免影响学生在课堂上自由地进行学术思维和交流。(5)教师进行专题评点,简短地对讨论分组小结,并对比分析每个小组的优缺点,最后对情境问题进行总结,给出分析类似交通问题的技巧与注意事项。三、案例分析交通运输行业大数据来源主耍在三个方面:基于互联网的公众出行服务数据;基于行业运营企业生产监管数据;基于物联网、车联网的终端设备传感器采集数据,包括车辆相关动态数据。为提供全面的交通信息服务,需要处理分析这些类型多样的大量数据

8、。《交通数据处理分析技巧与应用》是同济大学面向交通运输工程学院硕士或博士研究生的选修课。通过教学使学生了解交通大数据背景、掌握处理分析交通数据的基本技能、了解学术论文写作的基本结构、熟悉面向学术论文写作的数据处理和图表制作基本技巧。教学内容包括MATLAB数值分析、数理统计基础知识、数据缺失处理技术、数据修补技术、数据异常处理技术等方面。将课程的这几个方面作

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