数据统计与分析教学大纲
数据分析技术 教学大纲及授课计划
数据分析技术教学大纲及授课计划一、课程概述本课程旨在向学生介绍数据分析技术的基本概念、原理和方法，培养学生运用数据分析技术解决实际问题的能力。
通过理论讲解与实践操作相结合的方式，学生将研究如何收集、清洗、分析和可视化数据，以及如何运用各种数据分析工具和技术进行数据挖掘和预测分析。
二、教学目标1. 了解数据分析技术的基本概念和应用领域；2. 能够使用常见的数据分析工具和技术进行数据收集、清洗、分析和可视化；3. 掌握数据挖掘和预测分析的基本方法和模型；4. 能够独立运用数据分析技术解决实际问题。
三、教学内容1. 数据分析技术基础知识- 数据分析的定义和流程- 常见的数据分析工具和技术介绍- 数据采集和清洗的方法和技巧2. 数据可视化- 常用的数据可视化工具和技术- 数据可视化的原则和方法- 利用数据可视化解读和传达数据分析结果3. 数据挖掘- 数据挖掘的概念和目标- 常见的数据挖掘算法和模型- 数据挖掘的实际应用案例分析4. 预测分析- 预测分析的基本概念和方法- 常见的预测分析模型和技术- 预测分析在商业决策中的应用案例四、教学方法1. 理论讲授：介绍数据分析技术的理论知识和基本概念；2. 实践操作：引导学生使用具体的数据分析工具和技术进行实际操作；3. 案例分析：通过实际案例的分析，让学生了解数据分析技术的应用场景和实际效果；4. 小组讨论：组织学生进行小组讨论，分享和交流数据分析的经验和方法。
五、教学评估1. 平时成绩：包括课堂表现、实践操作和小组讨论的成绩；2. 期末考试：考察学生对数据分析技术的理论知识和应用能力；3. 课程项目：要求学生完成一个实际的数据分析项目，评估其数据分析能力和解决问题的能力。
六、参考教材1. 《Python数据分析与挖掘实战》2. 《R语言数据分析与挖掘实战》3. 《数据可视化实战：Tableau数据分析与应用》七、参考资源以上为《数据分析技术教学大纲及授课计划》的内容，供参考。
数据分析教学大纲
数据分析教学大纲一、引言
数据分析的背景和概述
二、数据分析的基础知识
1. 数据分析的定义和目标
2. 数据分析的重要性和应用领域
三、数据分析的基本工具
1. 数据收集和准备
a. 数据收集方法
b. 数据清洗和处理
2. 数据可视化和探索分析
a. 常用的数据可视化工具和技术
b. 数据探索分析的方法和步骤
四、常用的数据分析方法和技术
1. 描述性统计分析
a. 中心趋势度量
b. 变异程度度量
2. 统计推断和假设检验
a. 参数估计和假设检验的基本原理
b. 常用的统计推断方法
3. 相关分析
a. 相关分析的概念和方法
b. 相关系数的计算和解释
4. 预测分析
a. 时间序列预测分析
b. 回归分析和机器学习方法
五、数据分析实践案例
1. 金融领域的数据分析实践
a. 股票市场分析
b. 风险管理和投资组合优化
2. 市场营销领域的数据分析实践
a. 用户行为分析
b. 市场细分和定位分析
六、数据分析教学的案例设计和评估
1. 教学案例的设计原则和步骤
2. 教学案例的评估方法和指标
七、数据分析的挑战和未来发展
1. 数据隐私和安全问题
2. 大数据和人工智能对数据分析的影响
结语
总结数据分析教学大纲的重点内容和意义，为学习者提供一个清晰的学习路线和方向。
参考文献
列举相关的参考文献和学术资源，供学习者进一步深入了解数据分析的相关领域和知识。
数据的统计与分析教案
数据的统计与分析教案一、引言数据的统计与分析是现代社会中不可或缺的工具和技能。
在各行各业中，人们需要通过对数据的收集、整理和分析，来获取有价值的信息和洞察力。
为了帮助学生掌握基本的统计与分析方法，本教案将通过系统的教学活动，引导学生逐步理解和应用数据的统计与分析。
二、教学目标1. 理解数据的统计与分析的重要性；2. 掌握数据收集的方法和工具；3. 学习常见数据分析方法，如平均值、中位数、标准差等；4. 培养学生分析和解读数据的能力；5. 进一步培养学生的逻辑思维和问题解决能力。
三、教学内容1. 数据的搜集与整理a) 学生通过调研、观察等方式，主动收集数据；b) 学生学习使用Excel等工具进行数据的整理和存储。
2. 数据的描述统计分析a) 学生学习计算数据集的平均值、中位数和众数等统计指标；b) 学生学习计算数据的离散程度，如标准差和方差；c) 学生学习使用直方图、饼图、折线图等方式展示数据。
3. 数据的推理与判断a) 学生学习使用概率和统计的知识进行数据的推理和预测；b) 学生学习使用回归分析等方法进行数据的判断和预测。
四、教学活动1. 数据收集与整理活动a) 学生以小组为单位，选择一个感兴趣的主题，如学生的午餐偏好；b) 学生通过调查问卷、实地观察等方式，收集相关数据；c) 学生使用Excel等工具对数据进行整理和分析。
2. 统计指标计算活动a) 学生使用所收集的数据，计算平均值、中位数、众数等统计指标；b) 学生分析并比较不同指标的意义和用途；c) 学生使用图表展示数据分布情况。
3. 数据推理与判断活动a) 学生使用所收集的数据，进行概率和统计的推理和预测；b) 学生使用简单回归分析方法，对数据进行判断和预测；c) 学生讨论结果的可靠性和局限性。
五、知识点讲解与实践结合在以上的教学活动中，教师应适时进行相关知识点的讲解与学生的实践操作相结合。
通过实践，学生能更好地理解和应用统计和数据分析的方法和思维。
数据的统计与分析教案
数据的统计与分析教案教案标题：数据的统计与分析教学目标：1. 了解数据统计与分析的基本概念和方法。
2. 掌握常见的数据统计和分析技巧。
3. 能够运用所学知识解决实际问题。
教学重点：1. 数据的收集和整理。
2. 数据的描述性统计分析。
3. 数据的图表展示和解读。
4. 数据的推断性统计分析。
教学难点：1. 掌握数据的推断性统计分析方法。
2. 能够灵活运用所学知识解决实际问题。
教学准备：1. 教师准备：教案、教学课件、教学素材。
2. 学生准备：学习笔记本、计算器、电脑。
教学过程：一、导入（5分钟）1. 引入数据统计与分析的概念，并与学生进行互动交流。
2. 提出一个实际问题，如“你们班级的男生和女生比例是多少？”，激发学生对数据统计和分析的兴趣。
二、数据的收集和整理（10分钟）1. 讲解数据的来源和收集方法，如问卷调查、实地观察等。
2. 指导学生如何整理和处理收集到的数据，如删除异常值、填补缺失值等。
三、数据的描述性统计分析（15分钟）1. 介绍数据的中心趋势和离散程度的概念，如均值、中位数、标准差等。
2. 演示如何计算和解释描述性统计指标。
3. 给学生提供一组数据，让他们自己计算并解释数据的描述性统计指标。
四、数据的图表展示和解读（15分钟）1. 介绍常见的数据图表，如柱状图、折线图、饼图等。
2. 演示如何使用Excel或其他统计软件绘制数据图表。
3. 给学生提供一组数据，让他们自己绘制并解读数据图表。
五、数据的推断性统计分析（20分钟）1. 介绍数据的推断性统计分析的基本原理和方法，如假设检验、置信区间等。
2. 演示如何进行推断性统计分析，并解释结果的意义。
3. 给学生提供一个实际问题，让他们自己进行推断性统计分析。
六、实际问题的解决（10分钟）1. 提出一个与学生生活相关的实际问题，如“你们班级的学生平均身高是否高于全校平均身高？”。
2. 引导学生运用所学知识解决实际问题，并进行讨论和总结。
七、课堂小结（5分钟）1. 对本节课的内容进行简要回顾和总结。
数据统计与分析教案
数据统计与分析教案一、教学目标1. 知识与技能：理解数据收集、整理、描述和分析的基本方法。
学会使用图表来展示数据，包括条形图、折线图和饼图。
掌握简单的统计量计算，如平均数、中位数和众数。
能够运用数据分析来解决实际问题。
2. 过程与方法：培养学生的数据收集、整理和分析能力，发展学生的数据分析思维。
学会从数据中提取有用的信息，对数据进行合理的解释和分析。
学会与他人合作，交流分析过程和结论。
3. 情感态度价值观：培养学生对数据的敏感性，认识到数据在生活中的重要性。
培养学生解决问题的能力，增强对数学和统计学科的兴趣。
二、教学内容1. 数据收集与整理：学习如何设计调查问卷，收集数据。
学习如何整理数据，包括分类、排序和筛选。
2. 数据描述：学习使用图表来描述数据，包括条形图、折线图和饼图。
学习使用数学语言来描述数据的特征，如平均数、中位数和众数。
三、教学重点与难点1. 教学重点：数据收集、整理、描述和分析的基本方法。
使用图表来展示数据，包括条形图、折线图和饼图。
计算平均数、中位数和众数。
2. 教学难点：对数据的合理解释和分析。
数据的整理和分析能力。
四、教学方法采用问题驱动的教学方法，让学生通过解决实际问题来学习数据统计与分析。
使用案例分析和小组讨论的方式，培养学生的合作和交流能力。
提供实践操作的机会，让学生通过实际操作来加深对数据统计与分析的理解。
五、教学评价评价学生的数据收集、整理和分析能力，通过小组讨论和口头报告来进行。
评价学生的图表绘制能力，通过作业和测试来进行。
评价学生对数据分析的理解和应用能力，通过解决实际问题的作业和测试来进行。
六、教学准备准备相关的数据集，用于教学示例和练习。
准备图表绘制工具，如电子表格软件或绘图软件。
准备教学材料，包括PPT、案例研究和问题练习。
七、教学过程1. 导入：通过引入一个实际问题，引起学生对数据统计与分析的兴趣。
引导学生思考数据在解决问题中的作用。
2. 新课内容：使用PPT展示数据统计与分析的基本概念和方法。
《数据的统计处理和分析》教学大纲
SQTC DG-C-15-03.1 教学大纲课程名称：数据的统计处理和分析制定日期：2003年7月上海质量教育培训中心《数据的统计处理和分析》教学大纲一、课程的目的和任务ISO 9001：2000标准中8.4数据分析条款要求：组织应确定、收集和分析适当的数据，以证实质量管理体系的适宜性和有效性，并评价在何处可以进行质量管理体系的持续改进。
怎样从资料和数据中提取所要的信息，从而作出比较正确的判断，这就需要掌握数据处理的收集和分析的统计技术。
本课程的任务是在讲授数据的收集、整理和分析的基本理论和方法同时，结合应用实例，培养学员分析问题和解决问题的能力。
二、课程的基本要求1．了解数据的收集、分类和统计特征量的计算2．掌握数据整理的方法（排列图、直方图、分层法、散布图法和相关分析）3．理解数据统计分析技术基础（概率与分布、样本与分布）4．掌握数据统计分析的常用技术（参数估计、假设检验、方差分析）三、课程内容（一）数据处理基础知识内容：数据的收集、分类和统计特征量要求：理解数据的收集和分类，掌握统计特征量的计算重点：统计特征量的计算（二）数据整理的图示法内容：定性数据的分析（频数频率分布表、排列图）；定量数据的分析（直方图、分层法）；相关数据的分析（散布图、相关分析）要求：掌握各种数据整理的方法重点：排列图、直方图、相关分析（三）概率与分布内容：事件与概率、随机变量与概率分布、正态分布、总体与样本、统计量与抽样分布要求：了解事件与概率，随机变量与概率分布；掌握正态分布；了解总体与样本、统计量与抽样分布重点：正态分布（四）参数估计内容：参数点估计的矩法估计，估计量优劣的评价（无偏性、有效性），区间估计要求：掌握点估计中的矩法估计，理解无偏估计的思想；掌握正态总体参数的区间估计重点：矩法估计、正态总体参数的区间估计（五）假设检验内容：假设检验的基本思想和步骤；正态总体参数的假设检验，正态总体分布的假设检验要求：理解假设检验的基本思想和步骤，掌握正态总体参数的假设检验，理解正态总体分布的假设检验重点：正态总体参数的假设检验（六）方差分析内容：基本概念，单因素方差分析要求：掌握单因子方差分析的步骤与方法重点：单因子方差分析（七）回归分析四、本课程与其它课程关系本课程为质量管理统计技术应用课程，也可作为质量管理专业技术人员的基础课程六、教材及参考书自编讲义《数据的统计处理和分析》。
统计数据整理及分析 课程设计教学大纲
《统计数据整理与分析课程设计》教学大纲一、统计数据整理与分析课程设计基本信息统计数据整理与分析课程设计环节代码：110539统计数据整理与分析课程设计环节名称：统计数据整理与分析英文名称：Statistica1dataco11ectionandana1ysis统计数据整理与分析课程设计周数：1周学分：1学分适用对象：统计学专业本科生先修课程与环节：概率论、数理统计、统计学原理等。
二、统计数据整理与分析课程设计目的和任务统计数据整理与分析是统计学专业集中实践性环节之一，是学习完《统计学原理》课程后进行的一次对所学知识全面的综合应用。
其目的与任务在于加深对统计学原理的基础理论和知识的理解，掌握统计数据整理与分析的基本方法，培养学生运用这些方法进行实际统计分析，并撰写统计分析报告的能力。
通过该课程设计培养学生综合运用概率论及数理统计、统计学原理及其他统计学相关知识，结合实际的问题掌握二手数据收集、分析数据及撰写分析报告的能力。
三、统计数据整理与分析课程设计方式每4〜5人组成一个小组，每个小组从给定或者自定的题目中随机抽取1个题目，对具体的问题通过网络及其他渠道收集相关数据，再对数据信息进行科学的分类、分析，组员之间分工协作，共同完成整个课程设计任务。
四、统计数据整理与分析课程设计指导方法与要求该课程设计主要由学生上机自主完成，教师答疑的方式进行。
设计中要求综合运用所学的统计学原理与应用理论方面的知识，根据统计任务，对调查得来的（或者收集得到的二手资料）原始资料进行科学的分类、综合与加工分析，并利用常用的EXCe1和SPSS等统计软件对数据进行描述性统计分析，画出相关统计图表，构建合理的模型进行回归分析。
通过此次课程设计要求学生掌握统计数据整理和分析的基本操作技巧,并能熟练运用所学的统计软件对数据进行描述统计和作图，以及进行回归分析。
从而进一步深入了解现象内在的本质，为做出正确的判断和决策打下坚实的基础。
数据的统计与分析备课教案
数据的统计与分析备课教案教案概述：本教案旨在帮助学生学习数据统计与分析的基本概念、方法和技巧。
通过教学设计合理的学习任务和活动，引导学生逐步掌握统计与分析的基本理论和实践操作。
本教案适用于中学高年级学生，预计课时为5节课。
教学目标：1. 了解统计与分析的基本概念，包括数据的收集、整理和呈现。
2. 掌握数据统计的方法，包括频数、频率和概率的计算。
3. 学会使用图表和图像来展现和分析数据。
4. 能够分析数据，在实际问题中进行推理和判断。
5. 培养学生的数据分析能力和解决问题的能力。
教学内容：第一课：数据收集与整理教学目标：- 了解数据的定义和分类。
- 掌握数据收集的基本方法和技巧。
- 学习如何整理和处理数据。
教学步骤：1. 引入：通过提问引发学生对数据的思考，例如“什么是数据？数据在我们生活中有什么作用？”2. 概念解释：介绍数据的定义和分类，包括定量数据和定性数据的区别。
3. 数据收集方法：讲解常用的数据收集方法，如问卷调查、观察和实验等。
4. 数据整理与处理：指导学生如何整理和处理收集到的数据，例如制作数据表格、计算平均值和中位数等。
5. 案例分析：通过一个实际问题案例，引导学生运用所学知识对数据进行整理和处理。
第二课：频数与频率教学目标：- 掌握频数和频率的概念和计算方法。
- 学会使用频数表和频率分布表展示数据。
教学步骤：1. 引入：通过观察和讨论一个具体的数据集，引导学生思考频数和频率的概念。
2. 频数计算：讲解频数的定义和计算方法，指导学生在给定数据集中计算各个数值的频数。
3. 频率计算：介绍频率的定义和计算方法，区分相对频率和百分比频率。
4. 频数表和频率分布表：展示学生如何使用频数表和频率分布表整理和呈现数据。
5. 案例分析：通过一个实际问题案例，引导学生计算频数和频率，并分析数据的特点和规律。
第三课：概率与预测教学目标：- 了解概率的概念和基本性质。
- 学会使用概率进行预测和推理。
教学步骤：1. 引入：通过一个猜硬币正反面的游戏，引发学生对概率的思考和讨论。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
数据统计与分析课程教学大纲
课程编码：12120602206课程性质：专业基础课
课时：36 学分：2
开课学期：4 先修课程：概率论与数理统计
适用专业：物流工程
课程简介：
本课程属于经管类专业基础课，系统阐述现代统计学的基础理论和方法。
内容有描述性统计、概率论基础、参数估计、假设检验、回归分析等。
通过本课程的教学，使学生掌握统计学的基本原理和方法知识，能够初步根据具体任务和条件从事社会经济问题的调查研究，结合自己的专业，在定性分析的基础上做好定量分析，以适应社会主义市场经济中各类问题的实证研究、科学决策和经济管理的需要。
一、课程教学目标
（一）使学生了解统计在社会经济应用及分析中的重要作用，掌握统计描述和统计推断的基本内容与基本方法；
（二）使学生在掌握统计基础知识的基础上，能较容易理解其他课程中的一些数量分析方法，并能独立完成有关资料的搜集、整理、分析。
（三）为进行社会经济问题研究和学习各经济管理类专业课程提供数量分析的方法。
（四）为进一步学习专业统计和数量经济课程打好基础。
要求学生能在教师的指导下，掌握统计学的基本理论和方法，熟悉统计软件的基本操作，并能够结合经济管理理论加以应用。
二、课程重点、难点
课程重点：描述性统计分析方法和推断性统计分析方法的原理、计算方法、特点及应用场合等
课程难点：假设检验、参数估计、线性回归分析等推断性统计分析方法的原理、计算方法、特点及应用场合等
三、整体课时分配
章节序号章节名称
理论
学时实验学时
1 导论
2 2
2 数据的搜集 2 0
3 数据的图表展示 2 2
4 数据的概括性度量 4 4
5 概率与概率分布 4 0
6 统计量及其抽样分布 4 0
7 参数估计 6 0
8 假设检验 6 4
9 一元线性回归 6 6
四、课程内容安排
（一）导论
主要内容：
1、统计及其应用领域
2、统计数据的类型
3、统计中的几个基本概念
教学要求：
1、理解统计学的含义
2、理解描述统计和推断统计
3、了解统计学的应用领域
4、了解数据的类型
5、理解统计中的几个基本概念
重点、难点与解决办法
重点：1、理解统计学的含义，2、了解数据的类型，3、理解统计中的几个基本概念
难点：理解描述统计和推断统计
其它教学环节（如实验、习题课、讨论课、其它实践活动）：
（二）数据的搜集
主要内容：
1、数据的来源
2、调查数据
3、实验数据
4、数据的误差
教学要求：
1、数据的来源
2、搜集数据的调查方法
3、问卷设计
4、搜集数据的实验方法
5、数据的误差
6、数据的质量要求
重点、难点与解决办法：
重点：掌握几种调查组织方式的特点和适用条件
难点：掌握抽样调查的特点及其基本的组织方式和方法
其它教学环节：（如实验、习题课、讨论课、其它实践活动）：
（三）数据的图表展示
主要内容：
1、数据的预处理
2、品质数据的整理与展示
3、数值型数据的整理与展示
4、合理使用图表
教学要求：
1、了解数据预处理的内容和目的
2、掌握分类和顺序数据的整理与显示方法
3、掌握数值型数据的整理与显示方法
4、用Excel作频数分布表和图形
5、合理使用图表
重点、难点与解决办法：
重点：1、品质数据的整理与展示，2、数值型数据的整理与展示
难点：数值型数据的整理与显示方法
其它教学环节：（如实验、习题课、讨论课、其它实践活动）：
（四）数据的概括性度量
主要内容：
1、集中趋势的度量
2、离散程度的度量
3、偏态与峰态的度量
教学要求：
1、集中趋势各测度值的计算方法
2、集中趋势各测度值的特点及应用场合
3、离散程度各测度值的计算方法
4、离散程度各测度值的特点及应用场合
5、偏态与峰态的测度方法
6、用Excel计算描述统计量并进行分析
重点、难点与解决办法：
重点：1、集中趋势各测度值的计算方法，2、离散程度各测度值的计算方法难点：偏态与峰态的测度方法
其它教学环节：（如实验、习题课、讨论课、其它实践活动）：
（五）概率与概率分布
主要内容：
1、随机事件及其概率
2、概率的性质与运算法则
3、离散型随机变量及其分布
4、连续型随机变量的概率分布
教学要求：
1、定义试验、结果、事件、样本空间、概率
2、描述和使用概率的运算法则
3、定义和解释随机变量及其分布
4、计算随机变量的数学期望和方差
5、计算离散型随机变量的概率和概率分布
6、计算连续型随机变量的概率
7、用正态分布近似二项分布
重点、难点与解决办法：
重点：随机变量及其分布
难点：连续型随机变量的概率分布
其它教学环节：（如实验、习题课、讨论课、其它实践活动）：（六）统计量及其抽样分布
主要内容：
1、统计量
2、关于分布的几个概念
3、由正态分布导出的几个重要分布
4、样本均值的分布与中心极限定理
5、样本比例的抽样分布
6、两个样本平均值之差的分布
7、关于样本方差的分布
教学要求：
1、了解统计量及其分布的几个概念
2、了解由正态分布导出的几个重要分布
3、理解样本均值的分布与中心极限定理
4、掌握单样本比例和样本方差的抽样分布
重点、难点与解决办法：
重点：1、由正态分布导出的几个重要分布，2、抽样分布
难点：1、两个样本平均值之差的分布，2、样本方差的分布其它教学环节：（如实验、习题课、讨论课、其它实践活动）：（七）参数估计
主要内容：
1、参数估计的基本原理
2、一个总体参数的区间估计
3、两个总体参数的区间估计
4、样本量的确定
教学要求：
1、估计量与估计值的概念
2、点估计与区间估计的区别
3、评价估计量优良性的标准
4、一个总体参数的区间估计方法
5、两个总体参数的区间估计方法
6、样本量的确定方法
重点、难点与解决办法：
重点：一个总体参数的区间估计方法
难点：两个总体参数的区间估计方法
其它教学环节：（如实验、习题课、讨论课、其它实践活动）：（八）假设检验
主要内容：
1、假设检验的基本问题
2、一个总体参数的检验
3、两个总体参数的检验
4、检验问题的进一步说明
教学要求：
1、了解假设检验的基本思想
2、掌握假设检验的步骤
3、对实际问题作假设检验
4、利用置信区间进行假设检验
5、利用P - 值进行假设检验
重点、难点与解决办法：
重点：一个总体参数的检验
难点：两个总体参数的检验
其它教学环节：（如实验、习题课、讨论课、其它实践活动）：
（九）一元线性回归
主要内容：
1、变量间关系的度量
2、一元线性回归
3、利用回归方程进行预测
4、残差分析
教学要求：
1、相关关系的分析方法
2、一元线性回归的基本原理和参数的最小二乘估计
3、回归直线的拟合优度
4、回归方程的显著性检验
5、利用回归方程进行估计和预测
重点、难点与解决办法：
重点：回归模型、回归方程与估计的回归方程
难点：1、回归直线的拟合优度，2、回归分析中的显著性检验，3、估计和预测其它教学环节：（如实验、习题课、讨论课、其它实践活动）：
五、教材与学习资源
《统计学》贾俊平等，中国人民大学出版社，2012年第5版；
《统计分析与SPSS的应用》薛薇编著，中国人民大学出版社，2011年第3版；
《统计学—数据的搜集、整理和分析》孙允午主编，上海财经大学出版社，2006年2
月出版；
《统计学》徐国祥、刘汉良、孙允午、朱建中编著，上海财经大学出版社，2010年。
六、先修课程要求及教学策略与方法建议
本课程的先修课程为经济学和高等数学、线性代数、概率论与数理统计。
七、考核方式
考试课，考试的形式是闭卷，评分标准：平时30%、期末70%。
八、教改说明及其他
大纲制定人：孙垂强
大纲审定人：朱扬宝
制定时间：2016.9.10
（此处加盖院系公章）。