国开振兴学院大数据技术（专科）专业综合实践环节实施细则

国家开放大学乡村振兴学院（重点帮扶县）

大数据技术（专科）专业综合实践环节实施细则添加文章

（试行版）

本专业培养德智体美劳全面发展，具有较强的就业能力和可持续发展的能力，能够从事大数据系统架构设计、数据分析与建模、数据挖掘、大数据系统程序开发等工作的高素质技术技能人才。为保证综合实践环节的顺利进行，特制订本教学实施细则。大数据技术（专科）专业综合实践环节包括大数据技术综合实训和毕业设计（大数据技术），其中大数据技术综合实训6学分，毕业设计（大数据技术）8学分，共计14学分。

一、教学目标

实践教学是整个教学过程的重要组成部分，旨在培养学生的分析问题和解决问题的能力、创新意识和实践能力，是实现应用型人才培养目标的重要环节。通过综合实践环节使学生将所学知识应用于技术研发，使学生能够进一步明确专业培养目标，对我国及当地大数据技术产业有高度责任感和历史使命感；进一步理解理论知识，学以致用，以所学理论知识指导大数据系统项目的开发及应用；进一步提高大数据技术专业领域的研究意识与职业素养；进一步提高基于计算机数据的分析处理能力；进一步提升发现问题、分析问题和解决问题的实际能力。

二、大数据技术综合实训

（一）综合实训目的

综合实训是根据大数据技术专业教学要求，结合与大数据技术专业培养目标密切相关的社会实践活动，对接大数据技术职业标准对学生进行的综合性训练，旨在加强学生对大数据基本知识、原理和方法的了解，掌握大数据分析、建模、可视化相关技术，培养和训练学生初步具备大数据应用开发能力，提高学生的专业实践能力。

（二）综合实训要求

1．凡已修课程学分达到全部课程总学分60%以上的学生可申请参加综合实训，学生资格的审核工作由教学管理部门负责。

2．本专业的学生必须参加综合实训，综合实训需配备指导教师。

3．必须提交大数据技术综合实训报告。

4．综合实训共6学分，开课学期为第4学期。

（三）综合实训的内容

大数据技术综合实训以模块化方式进行，从大数据技术基础开始，逐渐深入，涉及大数据技术分析与应用的各个方面，最后以项目方式验收。每一个实训模块以项目设计报告的形式完成，内容包括需求分析、设计方案、实施步骤、实训结论等。学生可以在老师的指导下选择下列实训项目内容之一进行项目实训，以便顺利完成项目报告。

实训1 Python基础演练

（1）实训内容

复习巩固Python语言的基础语法、数据类型、控制逻辑、文件读写、函数等相关知识，为具体的实训操作打基础。

（2）实训要求

了解Python数据类型与表达式；Python中的模块与包。

掌握Python数值表示与数值计算；Python字符串及简单字符串处理；列表、元组、字典、集合的简单运算与操作；Python中顺序、分支、循环结构的实现方法；Python基本类型的输入输出；文本文件及格式化JSON文件的读写；函数的定义与调用方法。

实训2 网页爬取与内容可视化

（1）实训内容

爬取网页数据，提取其中中文内容，分词后绘制词云图，以分析网页内容主题和风格特点。

可选扩展内容：基于BeautifulSoup的网页内容解析、基于宽度优先搜索与网址提取的多网页内容爬取、基于多网页内容爬取和词云图可视化的网站主题分析。

（2）实训要求

了解网页数据的基本格式与网页中文本内容的组织方式。

理解Python中中文字符编码范围，能够利用给定公式筛选字符串中的中文内容。

掌握基于requests包的网页内容爬取方法；基于jieba工具的中文词切分方法；基于collections.Counter的词频统计方法；基于wordcloud的词云图绘制方法。

（3）实训步骤

本实训包含4个主要步骤，建议授课学时为6学时，建议实训学时为12学时。每个实训步骤的具体内容建议如下：

步骤1 基于requests的网页数据获取

步骤2 网页数据中的中文文本筛选

步骤3 基于jieba的中文分词与词频统计

步骤4 基于wordcloud的词云图可视化

实训3 新闻语料数据的统计与可视化分析 （5+10=15学时）

（1）实训内容

读取、分析新闻语料数据，进行简单的主题统计、出现特定关键词的篇数统计、词频统计等。并针对统计结果进行可视化展示与分析。

可选扩展内容：基于词频信息与sklearn的新闻主题分类及分类结果可视化，自由设计更多具有实际意义的可视化展示与分析内容。

（2）实训要求

了解大数据统计与数据可视化分析的意义。

理解新闻文本信息统计的常用方法。

掌握饼图、柱状图、折线图、词云图等数据可视化方法。

（3）实训步骤

本实训包含4个主要步骤，建议授课学时为5学时，建议实训学时为10学时。每个实训步骤的具体内容建议如下：

步骤1 新闻语料读取与类型统计分析

步骤2 新闻主题的饼图可视化

步骤3 月份出现篇数的柱状图、折线图可视化

步骤4 科技新闻内容的词云可视化

 

（4）实施建议

步骤4开始前建议复习“实训2步骤4 基于wordcloud的词云图可视化”

实训4 基于词频的篇章语义相似度与红楼梦内容分析

（1）实训内容

基于词频统计与给定公式，完成红楼梦篇章语义相似度计算；基于篇章语义相似度分析红楼梦作者信息；基于matplotlib与wordcloud的词频数据可视化。

可选扩展内容：基于词频信息与sklearn主题模型的篇章语义建模、基于篇章语义相似度与K-means方法的篇章语义聚类分析。

（2）实训要求

了解基于词频的篇章语义相似度计算方法，能够基于给定公式或函数完成篇章语义相似度计算。

理解采用篇章语义相似度分析红楼梦作者信息的方法。

掌握针对词频数据的柱状图、折线图等数据可视化方法。

（3）实训步骤

本实训包含3个主要步骤，建议授课学时为6学时，建议实训学时为12学时。每个实训步骤的具体内容建议如下：

步骤1 基于词频的红楼梦篇章语义相似度分析

步骤2 基于篇章语义相似度的红楼梦作者分析

步骤3 基于matplotlib与wordcloud的词频数据可视化

（四）工作流程

1．学院十分重视综合实训的组织，确定指导教师，指导学生制定综合实训计划。

2．实训完成后应撰写实训报告，由实训单位和指导教师共同签字、盖章（如无实训单位的可省略实训单位签字、盖章流程），并给以评语。项目报告包括实训的内容、时间、地点、完成的具体项目工作情况等。

3．对指导教师的要求：具有计算机相关专业本科及以上学历，且具有中级及以上专业技术职称或5年以上相关行业从业经历，对实训者所选项目有一定的研究，并能运用现代远程教学媒体。能经常到各实训单位或通过互联网等指导学生。

（五）评价标准

1．综合实训环节成绩评定的依据包括：学生参加综合实训活动的日常表现、效果，项目报告的质量和综合运用专业知识的水平，实训单位的反馈意见等。综合实训成绩结果分为5级层次：优秀、良好、中等、及格、不及格。指导教师根据以下标准进行评审后，给出成绩。

（1）优秀（90～100分）

符合综合实训要求，实训项目内容具有较强的实用性、创新性、科学性、可行性和专业性；学生在参加综合实训过程中表现优秀，取得预期的实训效果；项目报告观点鲜明、正确，有独到见解和创新，材料详实、充分，数据完整、可靠，格式规范；实训单位反馈意见优秀。

（2）良好（80～89分）

符合综合实训要求，实训项目内容有一定的实用性、科学性、专业性和可行性；学生在参加综合实训过程中表现良好，取得预期的实训效果；项目报告观点正确，材料充分，数据可靠，格式规范；实训单位反馈意见良好。

（3）中等（70～79分）

基本符合综合实训要求，实训项目内容的应用性和实用性不强；学生在参加综合实训过程中表现和实训效果一般；项目报告观点基本正确，材料基本齐全，基本规范，数据比较完整，格式比较规范；实训单位反馈意见一般。

（4）及格（60～69分）

总体符合综合实训要求，实训项目内容的应用性和实用性较差；学生在参加综合实训过程中表现和实训效果基本合格；项目报告结论基本正确，材料不够齐全规范，格式不够规范；实训单位反馈意见基本合格。

（5）不及格（59分及以下）

不能按基本要求完成综合实训，实训项目内容陈旧，无实用性和研究价值、无可行性或偏离专业；学生在参加综合实训过程中表现差，未达到实训效果；项目报告材料不齐或虚假、数据不正确或伪造，抄袭他人成果；实训单位反馈意见不合格。

2．综合实训环节的成绩由指导教师给出初评成绩，学院教学部门审核评定，并负责对综合实训环节成绩进行汇总。

3．综合实训为大数据技术专业学生必修环节，不得免修。

三、毕业设计（论文）

（一）目的

毕业设计（论文）是根据大数据技术专业教学的要求，对学生所学知识和理论进行综合运用的训练，旨在培养学生基本的专业研究意识与素养，提高大数据技术专业理论应用能力，重在提高学生分析问题和解决问题的能力，使学生的创新能力和专业素质得到有效提升。

（二）组织形式

毕业设计（论文）写作过程包括选题、开题、初稿、修改稿和终稿五个阶段。

（三）基本要求

1．学生在已选修全部所学专业的主干课程，并取得学分达到毕业总学分的70%以上时，具备申请参加毕业设计（论文）写作的资格。学生资格的审核工作由学院教学部门负责。

2．毕业设计（论文）为大数据技术专业学生的必修环节，不得免修。

3．毕业设计（论文）应根据专业教学计划的规定进行，原则上应安排在学生毕业前一学期（第5学期）开始，时间不少于8周。

4．毕业设计（论文）成绩未合格的学生，可根据学院实践教学计划，在学籍有效期内进行重修。

（四）选题

1．选题应符合大数据技术专业培养目标和教学要求。要结合当地信息技术产业实际，提倡选择应用性的课题，特别鼓励结合当前大数据技术产业热点问题或计算机技术中亟待解决的实际问题进行研究。

2．鼓励学生选择具有一定探索性和创新性的选题，以便培养学生的创新意识和能力。

3．选题的难度和工作量要适合学生的知识、能力、相应的实际条件和综合实践环节所规定的时间。既要具有一定的水平，又要使学生在规定的期限内经过努力能按时完成，并获得结果。

4．毕业设计（论文）必须是一篇独立完成的计算机大数据技术相关的论文。均需要以学术文体格式撰写，要有设计、数据支撑、资料收集与分析、结果或结论等，并按照国家开放大学毕业设计（论文）排版装订样式撰写的论文。

（五）论文指导和写作

1．论文指导

学院指定教师担任论文指导教师，指导学生完成毕业设计（论文）的写作，给出初评成绩及评语。

（1）指导教师任职资格

具有大数据技术相关专业本科及以上学历，且具有中级及以上专业技术职称或5年以上相关行业从业经历，对实训者所选题目有一定的研究，并能运用现代远程教学媒体。

（2）指导教师职责

①根据论文写作的具体要求和安排，制定详细工作计划；

②指导学生正确选题，帮助学生制订写作计划，指导学生进行文献检索，推荐参考书目和资料并指导阅读；

③对论文写作全过程的各个阶段进行指导，审阅论文提出修改意见，帮助学生解决写作中的有关问题。每个阶段指导不少于1次，每次指导需进行较详细记录和评语，总计指导时间不少于8学时；

④监督检查学生独立完成论文写作情况，鉴别并制止抄袭、剽窃等造假行为。指导教师发现论文造假，须要求学生重新写作论文，如学生不改正，指导教师有权终止指导，论文初评成绩记零分。

（3）指导教师工作量

专职教师同时指导的各类学生数一般每人不超过15人，兼职指导教师同时指导的各类学生数一般每人不超过10人。

（4）初评成绩评定

指导教师根据《国家开放大学学生毕业设计（论文、作业）初评成绩评分标准及本专业“综合实践”模块课程教学要求，负责给出毕业设计论文的初评成绩。

2．论文撰写规范

毕业设计（论文）由题目、摘要、目录、关键词、正文、参考文献、附录、毕业论文成绩评议等组成。

①题目

论文题目一般不超过25个字，要简练准确，可分二行书写。

②摘要

扼要叙述本论文的主要内容、结果，文字要精练、表述清晰。中文摘要约200-300字左右。

③目录

按三级标题编写，要求层次清晰，且要与正文标题一致，主要包括摘要、正文主要层次标题、参考文献、附录等。

④关键词

应当反映全文主要内容信息，一般为3-5个为宜，每个词均为专业名词（或词组），一词在6个字之内。

⑤正文

正文包括选题背景、设计过程论述、结果分析、结论或总结。正文文字原则上不少于3000字。

选题背景：说明本选题的来源、目的、意义、要解决的主要问题及应达到的技术要求；简述本选题在国内外发展概况及需要研究的问题。

过程（设计或实验）论述：指作者对自己研究工作的详细表述。要求真实反映研究过程，论理正确、论据充分、层次分明、逻辑性强、表达准确。

结果分析：对研究过程中所取得的主要的数据、现象进行定量或定性分析。

结论或总结：对整个研究工作进行归纳和总结，阐述本选题研究的结论和尚存在的问题及进一步开展研究的见解和建议。

⑥参考文献

列出与毕业论文相关的文献，引文格式符合国家标准的要求。必须是学生本人真正阅读过的，以近期发表的科技期刊文献为主，图书类文献不能过多，且要与论文工作直接相关。原则上查阅文献10篇以上。

⑦附录

包括与论文有关的非必要的图表、主要设备或仪器仪表的测试精度、调查问卷等。

⑧致谢

简述对毕业论文工作给予支持的老师、同学及实训单位等。

（六）评分标准

毕业设计（论文）评审成绩结果分为5级层次：优秀、良好、中等、及格、不及格。指导教师根据以下标准进行评审后，给出论文成绩：

优秀（90～100分）

（1）符合论文写作要求，选题具有较强的实用性、创新性、科学性、可行性和专业性；

（2）分析研究方法正确，方案设计合理，能正确、灵活地综合运用专业基础理论、基础知识分析和解决问题；

（3）论文的观点鲜明、正确，有独到见解和创新，材料详实、充分，数据完整、可靠，论证有力、充足，层次分明、逻辑清楚、结构完整、语句通顺、格式规范，文字材料所必须的附件齐全；

（4）满足专业要求的文字材料写作篇幅，无明显文字错误，论文形式完全符合要求。

2．良好（80～89分）

（1）符合论文写作要求，选题适当，有一定的实用性、科学性、专业性和可行性；

（2）分析研究方法正确，能综合运用专业基础理论、基础知识分析和解决问题；

（3）论文的观点正确，材料充分，数据可靠，论证比较有力，逻辑性比较强，结构完整，语句通顺，条理清楚，格式规范，文字材料所必需的附件齐全；

（4）满足专业要求的文字材料写作篇幅，无明显文字错误，论文形式符合要求。

3．中等（70～79分）

（1）基本符合论文写作要求，选题的应用性和实用性不强；

（2）分析研究方法基本正确，能运用部分专业基础理论和基础知识分析和解决问题，无原则性的错误；

（3）论文观点基本正确，材料基本齐全，基本规范，论证有一定说服力，结构比较完整，语句通顺，条理清楚，格式比较规范，文字材料所必需的附件不齐全；

（4）满足专业要求的文字材料写作篇幅，有部分明显文字错误，论文形式大部分符合要求，个别地方不符合要求。

4．及格（60～69分）

（1）总体符合论文写作要求，选题的应用性和实用性较差；

（2）分析研究方法基本正确，运用部分专业基础理论和基础知识分析和解决问题时有个别错误；

（3）论文观点结论基本正确，材料不够齐全规范，论证说服力较差，结构不完整，语句不够通顺，条理不够清楚，格式不够规范，缺少文字材料所必需的附件；

（4）满足专业要求的文字材料写作篇幅，明显的文字错误较多，论文形式大部分符合要求，个别地方不符合要求。

5．不及格（59分及以下）

（1）不能按基本要求完成论文，选题陈旧，无实用性和研究价值、无可行性或偏离专业；

（2）研究方法不正确，存在较明显的观点错误或观点不明，基本理论、知识运用错误；

（3）材料不齐或虚假、数据不正确或伪造，论证无力或片面，漏洞明显，逻辑混乱，结构不完整，文字材料未能达到写作基本要求；

（4）写作篇幅不达标，文字错误较多，论文形式不符合要求，排版格式不统一，不规范；

（5）抄袭他人成果。

四、检查与监控

为了保证综合实践环节的质量，顺利实现本专业的培养目标，必须对这一环节的组织、实施、成绩评定等进行检查与监控。学院依据本实施细则，通过各种形式对综合实训组织以及论文设计指导等情况进行抽查与检查。

 

 

 

 

附件：

大数据技术综合实训报告（样例）

 

（一）实训任务与目的（建议500字以内）：

1、实训任务（实训任务名称）

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2、实训目的（描述实训的主要目的，主要使用到的技术内容，预期结果等）

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（二）实训过程（建议5000字以内）：

1、代码思路（实训的代码设计思路）

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2、代码内容（具体的代码实现方式，搭配注释或文字解释；可以以截图或文字的形式展现）

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3、执行结果（通过文字、截图等形式，描述）

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（三）实训小结（建议1500字以内）：

1、实训结论（实训的结论，是否达成了实训目的，原因分析等）

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2、创新与展望（实训内容中独特的创新设计，可以进一步改良的扩展点等）

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