培养方案

数学与计算机学院人才培养方案

发布时间：2020-07-22 浏览量：次

数据科学与大数据技术专业人才培养方案

（专业代码：080910T）

一、专业培养目标

数据科学与大数据技术专业强调交叉学科的特点，致力于以大数据的挖掘与分析为核心轴线，以统计学、计算机科学和数学为三大基础支撑性学科，建设面向大数据研发和应用的前沿性学科，以满足以大数据科学为基础的互联网、软件开发、新型制造、电子商务、电子政务、现代服务、医疗健康、金融证券、新媒体、智慧城市等相关领域的人才需求。本专业的人才培养将坚持理论教育与技能培养相结合、坚持基础知识体系与应用知识拓展相结合，力争培养兼具大数据思维、科学管理能力和数据分析应用技术素养、能够从事大数据相关科研、开发和应用领域的各类工作，契合我国创新发展需求的“复合型”人才。

二、专业毕业要求

1、坚持社会主义核心价值观，具有坚定的政治立场，热爱祖国，具有人文社会科学素养、职业道德和心理素质，社会责任感强，能够在工程实践中理解并遵守工程职业道德和规范，履行职责。

2、能够将数学、自然科学、工程基础和专业知识用于解决复杂工程问题。

3、掌握数据科学与大数据技术完整理论知识体系，能够通过文献研究并结合专业知识对数据科学相关问题进行分析，并得出有效结论。

4、获得大数据分析系统的开发、设计方面良好的工程实践训练，掌握全面的应用技能。

5、能从事各行业大数据分析、处理、开发、应用、大数据系统集成与管理维护等各方面工作。

6、能够就复杂工程问题与业界同行及社会公众进行有效沟通和交流，包括撰写报告和设计文稿、陈述发言、清晰表达或回应指令。具备一定的国际视野，能够在跨文化背景下进行沟通和交流，亦可胜任大数据研究、咨询、教育培训等工作。

7.具有自主学习和终身学习的意识，身心健康，有不断学习和适应发展的能力。

学院(系)院长(主任)或学术委员会主任：张聪

学院(系)教学院长(主任)：曾山

专业教研室主任(学科负责人)：欧阳峥峥

2020年 6月10 日

三、课程体系与毕业要求关系矩阵

主干学科：计算机科学与技术

主要课程：概率论与数理统计、线性代数、离散数学、数据科学导论、C语言程序设计I、面向对象程序设计、Python程序设计、Scala程序设计、Linux操作系统I、数据结构与计算机算法基础、计算机组成原理、大数据采集与管理技术、数据库系统概论、软件工程、大规模分布式系统、数据挖掘、大数据分析与领域建模、Hadoop大数据开发技术等。

课程体系与毕业要求关系矩阵：

数据科学与大数据技术专业毕业要求实现矩阵

序号	毕业要求	课程体系
1	坚持社会主义核心价值观，具有坚定的政治立场，热爱祖国，具有人文社会科学素养、职业道德和心理素质，社会责任感强，能够在工程实践中理解并遵守工程职业道德和规范，履行职责。	课程：思想道德修养及法律基础，中国近现代史纲要，毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系概论，马克思主义基本原理，形势与政策，通识教育选修课，计算机导论，综合素质拓展等。实践环节：思想政治理论课课外实践，军事训练，生产实习，专业实习，毕业实习课外：社会实践活动，党建活动，文体活动、学生社团活动，志愿义工，公益劳动等。
2	能够将数学、自然科学、工程基础和专业知识用于解决复杂工程问题。	课程：高等数学，线性代数，概率统计，大学物理，离散数学，C语言程序设计I，面向对象程序设计，数据结构，数据库系统概论，Python程序设计、Scala程序设计、Linux操作系统I、计算机组成原理、大数据采集与管理技术、大规模分布式系统、数据挖掘、大数据分析与领域建模、Hadoop大数据开发技术实践环节：大学物理实验，创新教育与科研训练，课程设计，生产实习，专业实习，毕业实习课外：科技创新活动、学科竞赛
3.	掌握数据科学与大数据技术完整理论知识体系，能够通过文献研究并结合专业知识对数据科学相关问题进行分析，并得出有效结论。	课程：计算机导论，大学物理，计算机组成原理，Python程序设计、Scala程序设计、Linux操作系统I、数据结构、计算机组成原理、Hadoop大数据开发技术、大数据分析与领域建模、Hadoop大数据开发技术课程设计、数据挖掘、大规模分布式系统、计算机网络技术、大数据采集与管理、机器学习、大数据运维技术、数据可视化实践环节：大学物理实验，C语言程序设计课程设计、数据结构课程设计、面向对象的程序设计课程设计、创新教育与科研训练、生产实习、专业实习、毕业实习课外：科技创新活动、学科竞赛、科研实验室
4	获得大数据分析系统的开发、设计方面良好的工程实践训练，掌握全面的应用技能	课程：C语言程序设计I，数据结构，面向对象程序设计，Python程序设计、Scala程序设计、Hadoop大数据开发技术、大数据分析与领域建模、Hadoop大数据开发技术课程设计、数据挖掘、大规模分布式系统、大数据采集与管理实践环节：C语言程序设计I课程设计，数据结构课程设计，面向对象程序设计程序设计，数据库系统概论课程设计、大规模分布式系统课程设计、Hadoop大数据开发技术课程设计、生产实习，专业实习，毕业实习课外：科技创新活动、学科竞赛、科研实验室
5	能从事各行业大数据分析、处理、开发、应用、大数据系统集成与管理维护等各方面工作。	课程：Hadoop大数据开发技术、大数据分析与领域建模、Hadoop大数据开发技术课程设计、数据挖掘、大规模分布式系统、大数据采集与管理、机器学习、大数据运维技术、数据可视化、移动应用开发、Web前端开发技术实践环节：C语言程序设计I课程设计，数据结构课程设计，面向对象程序设计程序设计，数据库系统概论课程设计、大规模分布式系统课程设计、Hadoop大数据开发技术课程设计、生产实习，专业实习，毕业实习课外：科技创新活动、学科竞赛、科技讲座
7	能够就复杂工程问题与业界同行及社会公众进行有效沟通和交流，包括撰写报告和设计文稿、陈述发言、清晰表达或回应指令。具备一定的国际视野，能够在跨文化背景下进行沟通和交流，亦可胜任大数据研究、咨询、教育培训等工作。	课程：大学英语（一、二、三、四），英语口语（一、二、三、四），专业英语，人文与科学类选修课，中国近代史纲要、形势与政策，数据挖掘、大数据分析与领域建模、机器学习、Web前端开发技术、移动应用开发、数据可视化实践环节：创新教育与科研训练，生产实习，专业实习，毕业实习，毕业设计第二课堂：大学生创业基础，IT创新创业实践课外：科技创新活动，学科竞赛课程，各种社团活动、英语角等。
8	具有自主学习和终身学习的意识，身心健康，有不断学习和适应发展的能力。	课程：计算机导论，思想道德修养与法律基础，大学生心理健康，人文素质类选修课，高等数学，线性代数，概率统计，大学物理，信息安全、软件工程实践环节：军事训练，综合素质拓展，创新教育与科研训练，毕业教育，生产实习，专业实习，毕业实习，毕业设计第二课堂：大学生学习方法指导、大学生心里辅导课外：各类专题讲座、社团活动，各类学科竞赛、科技创新活动。

四、修业年限、学分要求和授予学位类别

学制：四年修业年限：3-6年；

毕业学分要求：修满200学分，具体要求见数据科学与大数据技术专业学分表。

表1 数据科学与大数据技术专业学分表

	收费学分		免费学分
必修课	通识教育课	35	10^①
	学科基础课	42
	专业课	21
	集中性实践教学	35	15^②
选修课④	通识教育课	10
	学科基础课与专业课	32
	学科基础课与专业课	32

注：①含思想政治理论课课外实践2学分；形势与政策2学分；军事技能训练2学分；军事理论2学分；英语自主学习2学分，共10学分。

② 指综合素质拓展学分。

授予学位类别：工学学士

五、培养措施

1、根据学校人才培养定位，加强课程教学内容的改革，增加学科前沿知识的教学，使学生知识、能力、素质全面得到培养和训练。

2、加强实践教学，注重学生实践能力培养，保证实验教学、课程设计、各类实习、毕业设计(论文)工作质量。

3、扩大自然科学的选修课程。指导和鼓励学有余力的学生跨学科大类辅修专业、副修第二学士学位课程，满足学生个性化需要。

4、改革教学方法、教学手段与考核内容、考核手段。改革教学方法，倡导讲授与自学、讨论与交流、指导与研究、理论学习与社会调查相结合的教学方法；运用现代教育技术，拓展教学空间。考核内容应当注重创新精神和实践能力考核；考核方式应当灵活多样。鼓励学生参加中国计算机技术与软件专业资格(水平)的“数据库系统工程师级”考试，并奖励科技创新学分。

5、实施3至6年弹性修业年限和学籍预警机制，尊重学生的主体地位,拓宽学生个性发展空间。

6、为确保专业人才的培养，建立并实行本科生导师制，对学生的全期教育给与个性化指导，切实提高专业人才的培养质量，提高就业率。导师在一、二年级主要对学生进行人身观、价值观及心理健康教育；在三年级指导学生制定个性化学习计划、掌握学习与研究方法，鼓励学生尽早进入科研领域，组织学生参加“电子商务大赛”、“ACM程序设计大赛”、“数学建模竞赛”、“英语演讲比赛”等课外科技竞赛活动；在四年级导师主要结合自己的科研课题及毕业设计开展多种形式的指导活动。

六、通识教育必修课模块教学进程表（附表1）

七、学科基础课必修课模块教学进程表（附表2）

八、专业课必修课模块教学进程表(附表3)

九、选修课建议修读课程列表（附表4）

十、各学期时间分配及进程计划表（附表5）

十一、集中性实践性教学环节安排表(附表6)

十二、免收费学分课程安排表（附表7）

十三、学时学分分布及比例表（附表8）

附表1 通识教育课模块必修课教学进程表

课程代码	课程名称	学分	总学时	理论授课	实验/ 上机/ 实践（训）	课程性质	考核方式	开课学期	开课部门	备注
COMP2201	C语言程序设计I	4.0	64	54	10	必修	考试	1	数计学院
SPTS2101	大学体育1	2.0	32	28	(4)	必修	考查	1	体育课部
SPTS2102	大学体育2	2.0	32	32		必修	考查	2	体育课部
SPTS2103	大学体育3	2.0	32	32		必修	考查	3	体育课部
SPTS2104	大学体育4	2.0	32	32		必修	考查	4	体育课部
FORL2101	大学英语1 （含口语1）	3.0	48	48		必修	考试	1	外国语学院
FORL2102	大学英语2 （含口语2）	3.0	48	48		必修	考试	2	外国语学院
FORL2103	大学英语3 （含口语3）	3.0	48	48		必修	考试	3	外国语学院	通过外语水平考试者可选择其他英语提高课程
FORL2104	大学英语4 （含口语4）	3.0	48	48		必修	考试	4	外国语学院	通过外语水平考试者可选择其他英语提高课程
IPTC2101	思想道德修养与法律基础	2.5	40	40	（8）	必修	考查	1	马克思学院
IPTC2102	中国近现代史纲要	2.0	32	28	（4）	必修	考查	2	马克思学院
IPTC2103	马克思主义基本原理	2.5	40	40	（8）	必修	考试	3	马克思学院
IPTC2104	毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系概论	4.0	64	64	（16）	必修	考试	4	马克思学院
	必修课合计	35	560	542	18

注：带括号的为课外学时。
附表2

学科基础课模块必修课教学进程表

课程代码	课程名称	学分	总学时	理论授课	实验/ 上机/ 实践（训）	课程性质	考核方式	开课学期	开课部门	备注
MATH2201	高等数学Ⅰ1	5.5	84	84		必修	考试	1	数计学院
MATH2202	高等数学Ⅰ2	5.0	80	80		必修	考试	2	数计学院
MATH2211	线性代数	2.0	32	32		必修	考试	1	数计学院
COMP3102	数据结构	4.0	64	56	8	必修	考试	2	数计学院
PHYS2103	大学物理Ⅱ1	3.5	56	56		必修	考试	2	电气学院
PHYS2104	大学物理Ⅱ2	2.0	32	32		必修	考试	3	电气学院
PHYS2108	大学物理实验Ⅱ	2.0	30		30	必修	考试	3	电气学院
MATH3109	离散数学	3.0	48	48		必修	考试	4	数计学院
IMIS3105	操作系统	4.0	64	52	12	必修	考试	4	数计学院
COMP3301	计算机网络技术	4.0	64	54	10	必修	考试	5	数计学院
COMP3104	计算机组成原理	4.0	64	48	16	必修	考试	5	数计学院
COMP3401	Hadoop大数据开发技术	3.0	48	32	16	必修	考试	6	数计学院








必修课小计		42	664	572	92

附表3

专业课模块必修课教学进程表

课程代码	课程名称	学分	总学时	理论授课	实验/ 上机/ 实践（训）	课程性质	考核方式	开课学期	开课部门	备注
IMIS3101	数据库系统概论	4.0	64	48	16	必修	考试	3	数计学院
COMP4401	Python程序设计	4.0	64	48	16	必修	考试	3	数计学院
COMP4402	大规模分布式系统	3.0	48	36	12	必修	考试	4	数计学院
COMP4313	网络编程技术	4.0	64	48	16	必修	考试	5	数计学院
COMP4404	数据挖掘	3.0	48	32	16	必修	考试	5	数计学院
COMP4403	大数据分析与领域建模	3.0	48	32	16	必修	考试	6	数计学院










必修课小计		21	336	244	92

选修课建议修读课程列表

课程代码	课程名称	学分	总学时	理论授课	实验/ 上机/ 实践（训）	课程类别	考核方式	开课学期	开课部门	备注
	通识教育选修课	10				通识课		2-7
COMP4414	大数据概论	3.0	48	36	12	学科基础课	考查	1	数计学院
	面向对象程序设计	4.0	64	48	16	专业课	考查	2	数计学院
MATH2210	概率统计	3.0	48	48		学科基础课	考试	3	数计学院
MATH3113	运筹学	3.0	48	48		专业课	考查	4	数计学院
	高级编程技术	3.0	48	32	16	专业课	考查	5	数计学院
	R语言	3.0	48	32	16	专业课	考查	5	数计学院
COMP3402	大数据采集与管理	3.0	48	32	16	学科基础课	考查	6	数计学院
COMP4406	算法分析	3.0	48	36	12	专业课	考查	6	数计学院
COMP3403	大数据运维技术	3.0	48	32	16	学科基础课	考查	6	数计学院
COMP4407	数据可视化	2.0	32	20	12	专业课	考查	6	数计学院
COMP4109	人工智能导论	3.0	48	32	16	专业课	考查	7	数计学院
COMP4216	软件工程学	3.0	48	40	8	专业课	考查	7	数计学院
COMP4408	信息安全	3.0	48	40	8	专业课	考查	7	数计学院
COMP4410	Web前端开发技术	2.0	32	20	12	专业课	考查	7	数计学院
COMP4409	移动应用开发	2.0	32	20	12	专业课	考查	7	数计学院
COMP4411	机器学习	3.0	48	32	16	专业课	考查	7	数计学院
IMIS4106	J2EE技术	2.0	32	12	20	专业课	考查	7	数计学院


选修课最低学分要求		42	672	544	128

附表5

各学期时间分配及进程计划表

学期	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	11	12	13	14	15	16	17	18	19	20	理论教学周数	备注
一	※	※	※	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—	\|	16
二	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—		\|	K	K	16
三	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—		\|	K	K	16
四	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—		\|	K	K	16
五	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—		\|	K	K	16
六	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—		\|	K	K	16
七	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—		Z	Z	Z	16
八	B	B	B	B	B	B	B	B	B	B	B	B	B	B	B	B					0

符号说明：“—”理论教学；“×”假期；“|”期末考试；“△”毕业教育；“※”军事理论与军训；“0”入学教育；“J”金工实习；“D”电工电子实习；“K”课程设计；“Z”专业实习；“S”生产实习；“C”制图测绘；“B”毕业实习与设计；“Q”其它实践性环节，并在备注中标明。

附表6

集中性实践教学环节安排表

课程代码	名称	课程性质	周数	学分	执行学期	备注
COMP2502	C语言程序设计I课程设计	必修	1	1	2
COMP3111	数据结构课程设计	必修	1	1	2
COMP4412	Python程序设计课程设计	必修	1	1	3
IMIS3108	数据库系统概论课程设计	必修	1	1	3
COMP4413	大规模分布式系统课程设计	必修	1	1	4
IMIS3109	操作系统课程设计	必修	1	1	4
COMP4319	网络编程技术课程设计	必修	2	2	5
COMP3404	Hadoop大数据开发技术课程设计	必修	2	2	6
PRAC0571	创新教育与科研训练	必修	2	2	6	分散进行
PRAC0523	生产实习	必修	4	4	6	暑假假期执行
PRAC0532	专业实习	必修	3	3	7
PRAC0541/ PRAC0552	毕业实习与毕业设计(论文)	必修	4+12	16	8
	合计			35

附表7

免收费学分课程安排表

课程代码	课程名称	学分	学时	课程性质	考核方式	开课学期	开课部门	备注
FEEC0100	军事技能训练	2.0	32	必修	考查	1	学工处
FEEC0101	军事理论	2.0	36	必修	考查	1	学工处
FEEC0200	形势与政策	2.0	(128)	必修	考查	1-8	马克思学院
FEEC0300	思想政治理论课课外实践	2.0	(48）	必修	考查	1-4	马克思学院
FEEC0406	英语自主学习I1	0.5	32	必修	考查	1	外国语学院
FEEC0407	英语自主学习I2	0.5	32	必修	考查	2	外国语学院
FEEC0408	英语自主学习I3	0.5	32	必修	考查	3	外国语学院
FEEC0409	英语自主学习I4	0.5	32	必修	考查	4	外国语学院
FEEC0500	综合素质拓展	15.0		必修	考查	1-8	学工处
	合计	25.0

附表8

学时学分分布及比例表

表8-1 数据科学与大数据技术专业学时学分分布表

	课程模块	课程性质	学时（周）	学分
课堂教学	通识教育课	必修课	560	35
		选修课	64	4
		小计	720	39
	学科基础课与专业课	学科基础必修课	672	42
		专业必修课	336	21
		选修课	608	38
		小计	1616	101
	课内学时总计		2240	140
实践教学	集中性实践教学	必修		35
免费学分	军事理论	必修		2
	军事技能训练	必修		2
	形势与政策	必修		2
	思政课课外实践	必修		2
	英语自主学习	必修		2
	综合素质拓展	必修		15
	小计			25
总学分				200

8-2 数据科学与大数据技术专业学时学分比例表

项目			时（周）、学分数	百分比（%）	备注
必修课与选修课	必修课		98	70
	选修课		42	30
课堂教学与实践环节	课堂教学		140	70
	实践环节	集中性实践教学	35	30
		免收费课程	25
理论课与实验课	理论课		1896	85	指必修课，实验课含上机
	实验课		336	15

信息与计算科学专业人才培养方案

（专业代码：070102）

一、专业培养目标

信息与计算科学专业是以信息技术与计算技术的数学基础为研究对象的数学类理科专业，培养具有良好的数学基础和数学思维能力，掌握信息与计算科学的基本理论、方法与技能，受到科学研究的初步训练，能解决信息技术与工程计算中的实际问题的应用技术型专门人才，毕业生能在科技、教育、信息产业、经济金融等部门从事研究、教学、应用开发和管理工作。

二、专业毕业要求

信息与计算科学专业毕业生应具有以下几个方面的知识和能力：

1、具有良好的数学基础，掌握信息与计算科学的基本理论和基本方法，了解信息与计算科学理论、技术及应用的最新发展；

2、具有较强的计算机应用能力，能熟练使用常用计算机高级语言及一些专用软件，具有基本的算法分析、设计的能力及较强的编程能力；

3、能运用所学的理论、方法和技能解决信息技术与工程计算中的实际问题；

4、掌握一门外语，能顺利阅读本专业的外文资料。

5、具备良好的人文素质，政治素质过硬，有较高的道德修养，具有健康的体魄和良好的心理素质（政治、身心素质）；

6、良好的职业道德及社会责任感，具有团队精神和合作意识，有一定的协调和组织管理、人际交往素质，能够有效参与团队工作（职业道德、团队合作素质）；

7、掌握资料查询、文献检索和运用现代信息技术获取信息与处理信息的基本方法，具有较强的获取知识、更新知识的能力，具有一定的创新精神和创业素质，具有批判性思维，具备初步的科研素质（创新创业素质）。

学院(系)院长(主任)或学术委员会主任：张聪

学院(系)教学院长(主任)：曾山

专业教研室主任(学科负责人)：范丽丽

2020 年 6月18日

三、课程体系与毕业要求关系矩阵

主干学科：数学、计算机科学与技术、信息科学

主要课程：数学分析、高等代数、空间解析几何、概率统计、大学物理、数值分析、数据结构、数据库系统概论、软件工程学、Web程序设计、算法分析与设计、运筹学、最优化理论与模型、信息论与编码、图像处理与模式识别等。

专业方向：算法设计；软件开发。

课程体系与毕业要求关系矩阵：

毕业要求	实现途径
毕业要求	课程设置	其他（如教学方式、技能竞赛、第二课堂）
毕业要求1：具有良好的数学基础，掌握信息与计算科学的基本理论和基本方法，了解信息与计算科学理论、技术及应用的最新发展	数学分析、高等代数、空间解析几何、概率统计、大学物理、运筹学、最优化理论与模型、信息论与编码	经典文献阅读、学术报告、阅读信息与计算类报刊、数学建模大赛
毕业要求2：具有较强的计算机应用能力，能熟练使用常用计算机高级语言及一些专用软件，具有基本的算法分析、设计的能力及较强的编程能力	C程序设计、数据结构、数据库系统概论、软件工程学、Web程序设计、算法分析与设计、操作系统、计算机网络技术、面向对象的程序设计、计算机组成原理、可视化程序设计	贯穿于专业课程教学、C程序大赛、计算机等级考试、
毕业要求3：能运用所学的理论、方法和技能解决信息技术与工程计算中的实际问题	数值分析、数据挖掘、人工智能、机器学习、图像处理与模式识别	大学生课外科技创新活动比如：挑战杯论文大赛、挑战杯创业大赛、互联网+大赛
毕业要求4：掌握一门外语，能顺利阅读本专业的外文资料	大学英语、科研训练、毕业论文	大学英语四/六级考试、专业英文文献学习，贯穿于绝大多数的课程教学中，采用讨论式教学法、案例教学法等
毕业要求5：具备良好的人文素质，政治素质过硬，有较高的道德修养，具有健康的体魄和良好的心理素质	中国近代史纲要、马克思主义基本原理、毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系概论、社交礼仪、军事课、大学体育、全校人文类通识选修课	阅读人文书籍、聆听人文讲座、参加校内外社交与社团活动、新闻联播、早晨、课外锻炼
毕业要求6：良好的职业道德及社会责任感，具有团队精神和合作意识，有一定的协调和组织管理、人际交往素质，能够有效参与团队工作	思想道德修养与法律基础	贯穿于整个大学教育，教学方法改革，多进行分组讨论，参加各种社团及志愿者活动，专题报告等
毕业要求7：掌握资料查询、文献检索和运用现代信息技术获取信息与处理信息的基本方法，具有较强的获取知识、更新知识的能力，具有一定的创新精神和创业素质，具有批判性思维，具备初步的科研素质	创新教育与科研训练、数值分析及其课程设计、算法分析及其课程设计、数据结构课程设计、Web程序设计课程设计、专业实训、毕业论文（设计）	贯穿于整个大学教育尤其是专业课程教学中，大学生课外科技创新活动如挑战杯大赛、湖北省大学生科技作品大赛、全国数学建模竞赛

四、修业年限、学分要求和授予学位类别

学制：四年修业年限：3-6年；

毕业学分要求：修满200学分，具体要求见信息与计算科学专业学分表。

表1 信息与计算科学专业学分表

	收费学分		免费学分
必修课	通识教育课	35	10^①
	学科基础课	45.5
	专业课	18.5
	集中性实践教学	34	15^②
选修课④	通识教育课	10
	学科基础课与专业课	32
	学科基础课与专业课	32

注：①含思想政治理论课课外实践2学分；形势与政策2学分；军事技能训练2学分；军事理论2学分；英语自主学习2学分，共10学分。

②指综合素质拓展学分。

授予学位类别：理学学士

五、培养措施

1、根据学校人才培养定位，加强课程教学内容、教学方法的研究与改革，增加前沿知识的教学，对本专业课程，力争85%以上选用近三年出版的国内优秀教材(包括经典教材的修订版、面向21世纪高等学校教材)，某些专业课程可选用国外原版教材，使学生知识、能力、素质全面得到培养和训练。

2、加强实践教学环节，充分尊重学生个性，着重培养学生动手和实践能力，保证实验教学、课程设计、各类实习、毕业设计(论文)工作质量。专业实验室面向学生开放，明确实验目的，提高实验教学水平和质量。规范和加强实践基地建设工作，一、二年级学生加强基础理论、英语与计算机应用能力的培养；三、四年级学生加强专业理论教学与实践结合，专业主要课程安排上机实践。

3、鼓励学生选修人文、社会科学和管理科学的相关课程。指导和鼓励学有余力的学生跨学科大类辅修专业、辅修第二学士学位课程，满足学生个性化需要。

4、探讨与改进教学方法、教学方式与考核内容、考核方式。积极开展网络教学和双语教学，倡导讲授与自学、讨论与交流、指导与研究、理论学习与调查研究相结合的教学方式；针对专业基础课、专业课等课程内容特点，积极鼓励专业教研室的教师应用现代教学技术，引进与制作多媒体教学课件；尽可能采用课堂讲授与课外实践相结合的方式，考核内容注重创新精神和实践能力考核；考核方式可灵活多样。逐步实现由应试性考试向综合性、创造性考试转变。

5、对于专业基础课，选聘具有博士学位或副教授以上职称的优秀教师上课，对于专业课，选聘具有一定理论水平和实践经验(从事过相关科研项目研究等)的教师授课和指导实验与毕业设计。聘请国内知名大学的相关专业的专家教授担任本专业的兼职教授，指导并参与专业建设，积极组织和筹办与专业培养方向相适合的学术报告会。

6、扩大人文、社会科学和管理科学的选修课程。指导和鼓励学有余力的学生跨学科大类辅修专业、副修第二学士学位课程，满足学生个性化需要。实施3至6年的弹性修业年限和学籍预警机制，尊重学生的主体地位，拓宽学生个性发展空间。

7、鼓励学生尽早参与科研及科技(应用)工作，采取具体措施活跃学生科研活动；积极探索和实践第一课堂、第二课堂的协调作用和综合优势，重视课外训练，鼓励学生参加课外科技竞赛活动。对参与创新科技活动并获得一定成绩的学生，给予相应学分。