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统计学本科专业人才培养方案
2023-05-11 17:17     (点击: )

2022统计学本科专业人才培养方案

一、专业简介

统计学专业,自2013年开始招生,专业方向为概率论与数理统计。现有一支较高学术水平、结构合理的师资队伍,专任教师共有9人,其中教授1人,副教授2人,具有博士学位教师3人。国家统计学类专业教学质量国家标准要求,统计学专业应着重培养学生掌握一般的统计理论、方法及收集数据与分析数据的能力,掌握统计学的基本思想、基本理论与方法以及相关的计算机技术、同时有一定的专门领域知识,能够适应不同领域统计基础理论研究。

结合本院师资力量和办学条件,本专业定位于培养具有深厚的数学基础,具备系统的统计学知识、了解统计学理论、掌握统计学的基本思想和方法,具有利用计算机软件分析数据的能力,能在社会经济相关领域工作的高素质、复合型的统计应用人才及从事科学研究的高级专门人才。

专业代码:071201

所属学科门类:理学统计学类

二、培养目标

(一)总体目标

本专业培养适应新时代国家重大战略和地方社会经济发展需求,胸怀建设中国特色社会主义理想,德智体美劳全面发展,具有健全的人格心智、良好的道德情操、扎实的理论基础、较强的实践能力,并富于创新精神和人文关怀的高素质复合创新型统计人才。

(二)具体目标

本专业培养具备扎实的数学基础、统计学基本理论与方法以及相关的计算机编程技术,同时有一定的专门领域知识以及处理数据、数据挖掘与数据分析的能力,具有良好的职业道德素养、敬业精神、良好的表达和沟通能力及团队合作精神,具有创新和实践能力,能够适应未来职业和社会发展,能在经济金融、保险等特定行业中从事数据处理及分析工作,能够为地方统计及数据分析相关行业服务的应用型统计人才。毕业5年后成为相关行业数据处理与统计分析业务能手。具体目标如下:

目标1热爱社会主义祖国,拥护中国共产党领导,树牢“四个意识”,坚定“四个自信”,自觉做到“两个维护”,践行社会主义核心价值观,具有爱国爱民的社会责任感、强烈的法治意识和敬业精神;

目标2具有良好的思想道德素养、科学人文素养、人格心智素养、学科专业素养;具有较强的基础能力、专业能力、实践能力和创新能力;并在自主学习能力、表达沟通能力、信息处理能力、数理分析能力、经管思维能力方面具有明显优势;

目标3能够从数据出发提出问题并解决问题,能胜任政府、统计、经济金融等企事业单位统计基础理论研究与统计建模、统计分析等工作;

目标4具备扎实的统计学理论基础以及计算机编程能力,能够运用所学的统计学知识解决实际问题。

三、毕业要求

统计学专业的毕业要求分为12条,细化为28个指标点。具体如下:

1. 统计知识

能够将数学、自然科学、统计学的专业知识用于解决数据科学应用领域问题。

1.1 学生应理解与掌握数学的基础知识,并具有一定的现代科学与技术方法论意识;

1.2 学生应理解与掌握统计学专业的基础知识和基本方法,理解数据科学中的基本理论知识,了解统计学领域的初步知识及分析技术,并具有一定的统计思维能力;

1.3 学生应能够在课程考核、实践环节、科技活动,以及毕业设计中,应用数学与自然科学、以及统计学专业知识解决数据科学领域的相关问题。

2. 问题分析

能够应用数学、自然科学和统计学的基本理论,识别、表达、并通过文献研究分析数据科学问题,以获得有效结论。

2.1 学生应能够通过应用数学、自然科学、统计学的基本理论与方法,分析与识别相关实际统计应用问题的复杂性,并进行清晰的描述与表示、推理与验证。并能够应用于课程考核、实践环节、科技活动,以及毕业设计中;

2.2 学生应具有文献检索、查阅文献的能力,能通过文献研究分析统计分析问题。

3. 解决方案

能够设计针对解决数据科学问题的数据分析方案,能够在设计环节中体现创新意识,并考虑社会、健康、安全、法律、文化以及环境等因素。

3.1 学生应掌握统计学专业的基本原理与方法,能够针对相关问题设计合理的解决方案及特定需求;

3.2 学生应能够在统计分析问题的解决方案环节中,体现出一定的创新思维能力;

3.3 学生应能够在课程考核、实践环节、科技活动,以及毕业设计等中,树立综合考虑社会与文化、健康与安全、伦理与法律、环境与发展等诸多因素的意识。

4. 科学研究

能够基于科学原理并采用科学方法对数据科学问题进行研究设计,包括问卷设计、抽样方案设定与模型选择、并通过数据分析综合得到合理有效的结论。

4.1 学生应理解与掌握统计学专业的基本理论与方法,并从科学技术方法论上理解本专业的基本研究方法;

4.2 学生应能够针对数据科学问题运用相关的理论和方法建立定性或定量模型,进行分析与比较;能够掌握原始数据收集与处理方法、参数分析方法、实验结果检验方法与综合分析方法;

4.3 学生应能够在课程考核、实践环节、科技活动,以及毕业设计中,通过一定数量的设计实验、仿真实验、研究性专题或项目等,研究与开发数据科学问题的解决方案。

5. 使用现代工具

能够针对数据科学问题,开发、选择与使用恰当的技术、资源、现代统计工具和信息技术工具,包括对数据科学问题的预测与模拟,并能够理解其局限性。

5.1 学生应能够熟练运用程序设计方法、环境与工具,包括软件开发集成环境,实验数据分析工具,模拟与仿真工具等;

5.2 学生应能够熟练掌握计算机系统及大数据系统的应用环境与开发工具等,包括数据库系统环境与工具、大数据生态系统、大数据领域的主流应用开发框架等;

5.3 学生应能够选择与运用计算机科学与技术的方法、环境与工具,针对数据科学问题的解决方案,进行分析与比较、预测与模拟,并能够理解与表述问题解决方案的局限性。

6. 经济与社会

能够基于社会经济相关背景知识进行合理分析,评价统计分析解决方案对社会、健康、安全、法律以及文化的影响,并理解应承担的责任。

6.1 学生应理解社会、安全、健康、伦理、法律等方面的基本知识,并理解其与统计分析的相互影响;

6.2 在解决数据分析问题的过程中,学生应能够从人文与社会、健康与安全、伦理与法律等方面进行分析、比较与评价,能够体现应尽义务、操守与责任。

7. 环境和可持续发展

能够理解和评价统计学专业针对数据科学问题的统计实践环节对环境、社会可持续发展的影响。

7.1 学生应具有环境与可持续发展的基本知识与意识,能够理解统计学分析技术对当前社会环境与自然环境,以及可持续发展的影响与重要性;

7.2 学生能够理解数据科学问题的统计实践都有可能对环境与可持续发展产生影响,针对具体问题的解决方案能够进行环境与可持续发展影响方面的分析与评价。

8. 职业规范

具有人文社会科学素养、社会责任感,能够在统计分析实践中理解并遵守统计职业道德和规范,履行责任。

8.1 学生应理解与当前社会发展状况相关的人文与社会科学基本知识,在实际问题解决方案中体现出健康心理、正确价值观、以及人文社会科学知识与素养;

8.2 学生应能够理解统计问题的实践活动有可能涉及人文与社会环境、职业道德和规范,能够在统计实践中遵守专业数据分析人员的职业道德和规范,履行社会责任。

9. 个人和团队

能够在多学科背景下的团队中理解与承担个体、团队成员以及负责人的角色,并发挥相应的作用。

9.1 学生应理解尊重个人权利与利益的重要性,理解个人、团队、社会的关系,理解个人和团队的利益统一性,以及团队不同成员及负责人的作用;

9.2 学生应参加一定的社团组织或竞赛等科技活动,或参加一定的统计实习、社会实践、公益活动、调研等,并能够在其中发挥应有的作用。

10. 沟通与合作

能够就统计分析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。

10.1 学生应具有一定的统计学专业方面的外语文献阅读与文献检索能力,具有一定的专业外语交流与写作能力,具有一定的国际视野,能够在跨文化背景下进行沟通和交流;

10.2 学生应能够在教学和实践环节中,针对统计分析问题解决方案与同学、同行及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、清晰表达观点或回应指令。

11. 项目管理

能够理解并掌握统计分析问题的统计学知识原理与数据科学决策方法,并能在跨学科环境中应用。

11.1 学生应理解与掌握一般统计项目规划与管理、统计决策的基本知识与方法,并对当前数据科学的相关产业有一定的认识;

11.2 学生应能够在课程考核、实践环节、科技活动、毕业设计及多学科环境中,理解并运用统计管理原理和统计决策方法等多学科知识解决相关统计分析问题。

12. 终身学习

具有自主学习和终身学习的意识,具有在科学研究与技术应用过程中不断学习和适应发展的能力。

12.1 学生应能够理解自主学习和终身学习的重要性与必要性,掌握一定的自主学习和终身学习的方法;

12.2 学生应能够在统计学专业的教学和实践环节中,体现出自主学习和终身学习意识,在统计分析问题的解决方案中体现出一定的自主学习和终身学习的能力。

1 毕业要求对培养目标的支撑矩阵

培养目标

毕业要求  

培养目标 1

培养目标 2

培养目标 3

培养目标 4

统计知识



问题分析



解决方案



科学研究



使用现代工具




经济与社会




环境和可持续发展




职业规范



个人和团队



沟通与合作




项目管理



终身学习




四、学制与获得学位条件

1.学制:4-6年。

2.学分要求:毕业学分为: 150.5 学分,以及第二课堂必须修满的 13 学分。

3.授予学位:理学学士。

4.获得学位条件:参见《贵州师范学院学分制管理办法》和《贵州师范学院普通本科学生学士学位授予工作实施细则》。

五、核心课程

数学分析、高等代数、高级语言程序设计、概率论、数理统计、应用回归分析、多元统计分析、时间序列分析、统计学原理。

六、主要实践教学环节及要求

本专业实践性教学环节包括军事训练、社会实践、毕业实习、毕业论文及答辩、专业综合实习等。

()军事训练:安排在第一学期,时间为2周,2个学分。

()毕业设计(论文):集中安排在第八学期,时间为六周。设计(论文)的选题、开题等工作在第七学期进行。毕业设计(论文)选题可以是来源于教师科研课题、大学生科研项目、大创项目或者是统计学专业相关学科竞赛获奖论文。毕业设计(论文)的内容主要包括数据搜集与处理、研究框架设计以及数据分析等。

()专业综合实习:本专业的学生主要就业去向是贵州省内各市州(区县)统计局,以及社会调查与数据分析相关行业的企事业单位

()社会实践:第一至七学期的假期或课余进行,由学院结合学生的专业课程设置,配合学校团委统一组织。

()课内实践:主要有计算机应用基础实验、高级语言程序设计、统计软件、Python数据分析实验、应用回归分析实验、多元统计分析实验等。

七、课程结构与学分结构

2  课程结构与学分结构

课程类别

学分结构

学时结构

总学分

理论

学分

实践

学分

总学时

讲授

学时

实践

学时

通识教育模块

通识必修课程

必修

32

21

11

570+2

370

200+2

通识限选课程

限选

12

9

3

192

144

48

通识任选课程

任选

2

1

1

32

16

16

专业教育模块

专业基础课程

必修

34

33

1

544

528

16

专业核心课程

必修

40

24

16

544+12

384

160+12

专业方向课程

限选

14

8

6

224

176

48

专业拓展课程

任选

5

5

0

80

80

0

职业教育能力模块

职业技能

必修

1


1




集中实践教学环节

必修

10.5


10.5

28


28

第二课堂

必修

13

1.5

11.5

155+7

37

118+7

合计

163.5

102.5

61

2341+49

1735

606+49

学分统计:学科专业课程 93学分(其中:专业必修 74 学分、专业选修 19 学分);课外科技活动 3 学分、创新创业教育 2 学分、公共艺术课程 2 学分;人文社会与素养课程        2 学分、科学素养课程 2 学分。

学时统计:必修课 1813+49 学时、选修课 528 学时、劳动教育 32 学时。

八、课程设置

(一)通识教育模块

通识教育课程的主要目的在于拓展学生视野,综合提高德育、智育、体育、美育素养,促进学生全面发展。通识教育课程分为通识必课程、通识限选课程和通识任选课程三类,共计46学分。

1.通识必修课程

包括思想政治理论课程、军事、大学体育、创新创业等课程,共计32学分。

3  通识必修课程模块

序号

课程

类别

课程编码

课程名称

周学时

学时数

考核

方式

开课

学期

开课

单位

备注

总学时

讲授

实践

1

思政

理论

A190070

思想道德与法治

3

3

48

32

16

考试

1

马克思主义学院


2

A190020

毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系概论

3

3

48

32

16

考试

5


3

A190100

习近平新时代中国特色社会主义思想概论

3

3

48

32

16

考试

2


4

A190080

马克思主义基本原理

3

3

48

32

16

考试

4


5

A190040

中国近现代史纲要

3

2

48

32

16

考试

2


6

A190061

形势与政策(专题讲座)(一)

2

2

6

6

0

考查

1


7

A190062

形势与政策(专题讲座)(二)

2

6

6

0

考查

2

8

A190063

形势与政策(专题讲座)(三)

2

6

6

0

考查

3

9

A190064

形势与政策(专题讲座)(四)

2

6

6

0

考查

4

10

A190065

形势与政策(专题讲座)(五)

2

6

6

0

考查

5

11

A190066

形势与政策(专题讲座)(六)

2

6

6

0

考查

6

12

A190090

贵州省情

1

2

16

16

0

考查

2


13

A279910

生态文明教育

1

2

16

16

0

考查

2

生科院


14

A300010

大学人文与乡土教育

1

2

16

16

0

考查

2

文传学院


15

军事

教育

A290010

军事理论

2

2

36

36

0

考试

1

校武装部


16

A290011

军事训练

2


2周

0

2周

考查

1


17

体育

A100011

大学体育

4

2

128

32

96

考试

1

学院


18

A100012

大学体育

2

考试

2


19

C100013

大学体育III

2

考试

3


20

C100014

大学体育IV

2

考试

4


21

A380010

创新创业训练营(初阶)

2

2

32

24

8

考查

3

创新创业学院


22

A300171

大学生职业发展与就业指导(一)

0.5

2

10

10

0

考查

1

招生就业指导处


23

A300172

大学生职业发展与就业指导(二)

0.5

2

12

12

0

考查

2

招生就业指导处

24

A300173

大学生职业发展与就业指导(三)

0.5

2

12

12

0

考查

3

招生就业指导处

25

A300174

大学生职业发展与就业指导(四)

0.5

2

16

0

16

考查

4-8

招生就业指导处

合计

32


570+2周

370

200+2周

——

——

——


2.通识限选课程

主要包括大学英语和小语种,共计12学分。

4  通识限选课程模块

序号

课程

类别

课程编码

课程名称

学分

周学时

学时数

考核

方式

开课

学期

开课

单位

总学时

讲授

实践

1

外国语言文化

A022015

大学英语

12

4

48

36

12

考试

1

外国语学院

2

A022016

大学英语

4

48

36

12

考试

2

3

A022017

大学英语III

4

48

36

12

考试

3

4

A022018

大学英语IV

4

48

36

12

考试

4

5

A022025

大学日语

12

4

48

36

12

考试

1

6

A022026

大学日语

4

48

36

12

考试

2

7

A022027

大学日语III

4

48

36

12

考试

3

8

A022028

大学日语IV

4

48

36

12

考试

4

合计

12


192

144

48




说明:学生必须在大学英语和小语种两类课程中任选一类课程学习,且修满12个学分。替换条件:如学生通过了大学英语四级或六级考试(成绩等于或超过425分),可免修大学英语Ⅰ、大学英语Ⅱ、大学英语III和大学英语IV。通过大学英语四级考试,英语成绩按85分计算,通过大学英语六级考试,成绩按95分计算。

3.通识任选课程

为提升学生的思想道德、人文、科技、体育与美育等综合素养。学校提供线下课程线上课程(含超星尔雅、智慧树等网络课程以及学校教师开发的网络课程,线下课程附件2022版本科专业人才培养方案通识任选课程一览表

通识任选课每门课程0.5学分或1学分(超过1学分/门的按1学分计算),每名学生选学分不低于2。每名学生选修的2学分所对应的课程不得与第二课堂模块中美育系列课程中选修的课程重复,即同一门课程不能重复计学分。

《大学生实验室安全教育》为数学与大数据学院、物理与电子科学学院、化学与材料学院、地理与资源学院、生物科学学院大一学生的必选课程。

⑤必修但不计学分的网络课程:所有学生必修《当代大学生国家安全教育》(主讲:牛继承等,超星尔雅);全校师范生必修网课《习近平总书记关于教育的重要论述》(主讲:石培新等,超星尔雅)。


(二)职业教育能力课程模块

职业教育能力课程目的在于提升学生职业能力,共计1学分。

5 职业教育能力课程模块

序号

课程

类别

课程编码

课程名称

学分

周学时

学时数

考核

方式

开课

学期

开课

单位

备注

总学时

讲授

实践





1

职业技能

S237010

职业技能认证

1





考查

1-8

数大学院

统计师(初级及以上),会计从业资格证书等与本专业相关从业资格证书


合计



1









(三)专业教育模块

专业教育课程模块包括专业基础课程、专业核心课程、专业方向课程、专业拓展课程。共计93学分。


6  专业教育课程模块

序号

课程

类别

课程

编码

课程名称

学分

周学时

学时数

考核

方式

开课

学期

开课

单位

总学时

讲授

实践

1

专业基

础课程

A2320611

数学分析(一)

6

6

96

96


考试

1

数大学院

2

A232062

数学分析(二)

5

5

80

80


考试

2

数大学院

3

A232063

数学分析(三)

4

4

64

64


考试

3

数大学院

4

A232071

高等代数(一)

4

4

64

64


考试

1

数大学院

5

A232072

高等代数(二)

4

4

64

64


考试

2

数大学院

6

A232080T

高级语言程序设计

3

3

48

32

16

考试

2

数大学院

7

A232100

概率论

4

4

64

64


考试

3

数大学院

8

A232110

数理统计

4

4

64

64


考试

4

数大学院

9

专业核

心课程

A232120T

应用回归分析

4

4

64

32

32

考查

5

数大学院

10

A232140T

时间序列分析

4

4

64

32

32

考试

6

数大学院

11

A232160T

多元统计分析

4

4

64

32

32

考试

6

数大学院

12

A232180

抽样调查

4

4

64

64


考试

5

数大学院

13

A232190T

试验设计

4

4

64

32

32

考查

5

数大学院

14

A232211

数学建模

3

3

48

48


考查

4

数大学院

15

A232220

运筹学

3

3

48

48


考查

4

数大学院

16

A232230

统计学原理

4

4

64

64


考试

3

数大学院

17

A232240T

数据挖掘技术应用

4

4

64

32

32

考试

5

数大学院

18

S232050

毕业论文设计及答辩

6


12


12


8

数大学院

19

专业方向课程(选修14学分)

C232260

国民经济核算

4

4

64

64


考试

6

数大学院

21

C2323104

统计计算软件

4

4

64

48

16

考查

3

数大学院

22

C232339

Python数据分析

4

4

64

32

32

考试

4

数大学院

23

C232350

统计应用案例分析

2

2

32

32


考查

8

数大学院

24

C237130

数据库原理及应用

3

3

48

32

16

考试

4

数大学院

25

S232360

计算思维训练入门

1

1

16


16

考查

1

数大学院

26

C232290T

R语言与数据可视化

3

3

48

32

16

考查

5

数大学院

27

C232370

工业统计

2

2

32

32


考查

7

数大学院

28

C232380

教育统计

2

2

32

32


考查

6

数大学院

29

专业拓展课程(选修5学分)

C232390

常微分方程

3

3

48

48


考试

5

数大学院

30

C232400

统计预测与决策

2

2

32

32


考试

6

数大学院

31

C232410

微观经济学

3

3

48

48


考试

3

数大学院

32

C232420

宏观经济学

3

3

48

48


考试

4

数大学院

33

C232430

会计学原理

3

3

48

48


考试

5

数大学院

34

C232440

保险与精算

2

2

32

32


考查

6

数大学院

35

C232450

计量经济学

3

3

48

48


考查

7

数大学院

合计

93

87

1392+12

1168

224+12




(四)集中实践教学模块

该部分主要有毕业实习及专业见习、研习,共计10.5学分。

7  集中实践教学模块

课程

代码

课程名称

学分

总学时

课程

实践

开课

学期

考核

方式

开课

单位

S234171

专业见习/研习Ⅰ

0.5

2周

2周

2

考查

数大学院

S234172

专业见习/研习Ⅱ

0.5

2周

2周

3

考查

S234173

专业见习/研习Ⅲ

0.5

2周

2周

4

考查

S234174

专业见习/研习Ⅳ

0.5

2周

2周

5

考查

S234175

专业见习/研习Ⅴ

0.5

2周

2周

6

考查

S234187

专业实习

8

18周

18周

7

考查

合计

10.5

28周

28周

——

——

——

执行说明:专业见习、研习在每学期教学实践周进行。

(五)第二课堂模块

第二课堂学分不计入毕业总学分,但学生必须修完相应学分方能毕业。

8  第二课堂模块

课程类别

课程名称

课程

编码

学分

讲授

学时

实践

学时

实验(上机)学时

总学时

开课

学期

开课

单位

第二

课堂    

必修

课程

入学教育

S232001

0.5

0

1

0

1

1

数大学院

大学生心理健康

S280010

2

18

14

0

32

1

心理咨询

中心

大学生防艾健康

C000038

0.5

11

0

0

11

1-6

美育系列课程


1

0

16

0

16

1-6

通识任选课“美育”课程模块中选学。

美育实践活动


S35001

1

0

16

0

16

1-6

团委

劳动观念

S279961

0.5

8

0

0

16

1-6

生科院

劳动技能

S279964

0.5

0

8

0

数大学院

劳动体验

S279962

1

0

16

0

16

1-6

团委、学工部

专业课外科技活动

S232965

3

0

6

0

6

1-6

数大学院

思想素质

S35003

1

0

16

0

16

1-6

团委

综合课外科技活动

S35002

1

0

16

0

16

1-6

团委

社会责任

S35004

1

0

16

0

16

1-6

团委

13

——

——

——

——

——

——

执行说明:①“美育系列课程”要求学生从附件“2022版本科专业人才培养方案通识任选课程一览表”中的“美育模块”中任选一门课程学习,但同一门课程的学分不能同时计入“美育系列课程”学分和“通识教育模块”中的通识任选课程的学分(2学分)。②各学院可根据人才培养需要自主决定是否开设《入学教育》和《课外科技活动》课程,学院开设的课程自己设置课程编码。

九、说明

1.本培养方案从2022级开始实施。

2.本培养方案修订的负责人和参加人员:

负责人:廖玉梅,贵州师范学院数学与大数据学院统计系主任。

参加人员:

1)任善静,贵州师范学院数学与大数据学院统计系教师。

2)令狐雨薇,贵州师范学院数学与大数据学院统计系教师。

3)杨国荣,贵州师范学院数学与大数据学院统计系教师。

4)凌巍,贵州师范学院数学与大数据学院统计系教师。

5)袁琼芳,贵州师范学院数学与大数据学院统计系教师。

6)徐洁,贵州师范学院数学与大数据学院统计系教师。

7)潘柠,贵州师范学院数学与大数据学院统计系教师。

8)鲍玉英,贵州师范学院数学与大数据学院统计系教师。

3.其他说明情况。

无。



















附件1:通识任选课程模块

9 2022版本科专业人才培养方案通识任选课程一览表

思想

与道德

C19006《宪法理论》、C19010《法治漫谈》、C19012《中华酒文化》、C19016《影视作品中的法律文化》、C19019《承受挫折、成就人生》、C19020《礼仪文化》、C19021《旅行与文化》、C19022《大学生法治思维》、C19024《传统家训文化的扬弃》、C19025《大学生社会化意识的培养》、C19027《大学生人际交往与礼仪》、C19028《贵州茶文化鉴赏》、C19029《政治学与生活》、 C19030《马恩经典著作选读》、C19034《大学生实用法律介绍》、C19036《科幻作品与现代科技》、C19037《马克思主义历史观研究》、C19038《逻辑学基础》、C19040《罗马人的历史》、C19041《马克思主义当代价值研究》、C19042《生命教育与心理危机应对》、C19043《新世纪以来的两岸关系》、C19044《社会中的法理》、C19045《马克思爱情诗文选读》、C19046《婚姻中的法律常识》、C19047《人生幸福密码》、C19048《大学生幸福感提升》、C19049《跟领导人学读书用典》、C19050《哲学与人生》、C19051《教师沟通艺术》、C19052《中国共产党历史》、C19053《新中国史》、C19054《改革开放史》、C19055《社会主义发展史》。

马院

人文素养

C180017《企业家创业案例分析》、C180018《尊严与生活》、C180019《慈善文化》、C180020《管理与沟通》、C180021《趣味韩国语》、C180024《企业管理》、C180022《创业金融实践》、C180023《创业财务管理》、C180025《青少年心理健康》。

商学院

C20006《国学经典导读》、C20007《陶行知思想研究》、C20010《<左传>专题讲座》、C20012《孔子与<论语>》、C20013《<诗经>》中的爱恨情仇》、C20016《庄子哲学》、C20018《<诗经>婚恋诗讲解》、C20019《<史记>选读》、C20022《唐诗宋词选读》、C20024《影视剪辑基础》、C20025《<周易>导读》、C20026《古诗十九首》赏析、C20027《楚辞研究》、C20028《西方作品选读》、C20029《中国新媒体APP成功案例分析》、C20031《文献检索与本科论文写作规范》、C20033《微电影剧本创作》、C20034《女性电影研究》、C20035《纪录片艺术专题选讲》、C20036《短视频制作》、C20037《手机摄影》。

文传

学院

C02001《英语口语》、C02002《日语》、C02003《英语国家社会与文化》、C02005《法语》、C02006《英语演讲与辩论》、C020010《外语ESP课程》、C020011《大学英语四级应试技巧与实践》、C020012《英语语音》、C020016《国际金融》、C020019《公共英语演讲》。

外国语学院

C22001《国内外新型旅游业态的发展》、C22002《旅游交际礼仪》、C22004《生活中的经济学》、C22005《贵州民族文化旅游》、C22009《康养旅游》、C22010《旅游安全》、C220012《赢在形象力》、C220013《管理沟通艺术》、C220026《生态红线内资源保护与旅游发展》、C220027《旅游法语基础》、C220028《基础商务法语与跨文化交流》。

旅文

学院

C210002《中国当代社会问题透视》、C210004《中国儒学思想史》、C210005《中国法制史》、C210007《孝与人生》。

历档

学院

科技素养

C23001《趣味数学》、C23002《多媒体课件制作》、C23003《图形图像处理》、C23004《数学建模与数学实验》、C23005《互联网信息资源的检索与利用》、C23006《高等数学专题研究》、C23007《数学分析专题研究》、C23008《高等代数专题研究》、C23009《超级画板》、C23010《大数据技术应用导论》。

数大

学院

C07002《科技英语》、C07003《科技论文写作》、C07004《天文学知识》、C07005《自然科学发展简史》、C07007《生活中的物理》、C07009《激光与现代生活概论》、C07010《21世纪新核能》、C07011《全球卫星定位系统方法及应用》。

物电

学院

C24004《宝石玉石鉴赏》、C24005《生活方式与健康》、C24006《穿衣打扮与个人形象》、C24007《硬笔行楷字入门技法串讲》、C24008《中华饮食文化鉴赏》、C24009《生活化学与健康》、C24010《化学让生活更美好》、C24002《化学与生活》、C24003《现代理科教育的课题与进展》。

化材

学院

C25007《贵州自然灾害》、C25012《房地产经纪人》、C25014《人类与昆虫》、C25015《贵州常见果树病害及防治方法》、C25019《大学“学什么”》、C25006《自然风景名胜赏析》、C220021《贵州非物质文化遗产概述》、C258990《食品安全与日常饮食》。

地资

学院

C27001《插花艺术》、C27002《人类生物学》、C27003《大学生性健康指导》、C27004《微生物与生活》、C27005《中医药与健康生活》、C27006《探秘动物行为艺术》、C27007《植物的奥妙》、C27008《昆虫在尸检中的应用》、C27009《食品营养与健康》、C27010《人类健康与遗传》、C27011《中医药与健康生活》、C27012《证券投资分析》、C27013《安全用药常识》、C27014《药用植物与生活》、C27015《环境保护与可持续发展》、C27016《城市生态学》、C27018《城市有害动物防治》、C27019《宠物养护与美容》、C27020《蝴蝶的进化和起源》、C27021《防火装备》、C27022《生物安全》、C27023《普通生物学Ⅰ》,C27024《普通生物学Ⅱ》、C27025《普通生物学Ⅲ》、C27026《环境保护与可持续发展》。

生科院

C26005《生活中的物理实验》、C26006《生活中的化学实验》、C26007《生活中的生物实验》、C26008《实验科学发展史》、C26009《科学发现微电影制作》、C26010《3D打印在科学教育中的应用》、C26011《3D打印在生活中的应用》、C26012《理科实验微课设计与制作》、C26013《大学生实验室安全教育》。

实管

中心

C160010《计算机二级Python语言程序设计》。

网络

中心

C34002《信息检息素质教育》。

图书馆

体育

C10001《体育新闻》、C10002《中共兵家智慧》、C10003《奥林匹克文化》、C10004《篮球竞赛规则与裁判法》、C10005《羽毛球竞赛规则与裁判法》、C10006《体育欣赏》、C10007《健身方法》、C10008《中国民俗体育简介》、C10009《极限运动简介》、C10010《健康与体质测试》、C10011《健身健美》、C10012《户外运动》。

体育

学院

美育

C33011《艺术之美》、C33012《中国传统器物鉴赏》、C33013《设计与考古》、C33014《书法欣赏》、C33015《笔墨妙境—中国画经典作品赏析》、C33016《艺术的故事》、C33017《贵州民族民间美术赏析》、C33018《中国陶瓷鉴赏》、C33019《插花艺术设计》、C33020《公共空间美学设计》、C33021《古典园林艺术之美》、C33022《外国电影赏析》、C33023《全球艺术博物馆漫游》、C33024《黑白木刻版画》、C33025《书法欣赏》、C33026《书法美学与批评》、C33027《传统山水画临摹》。

美设

学院

C20002《美育》、C20003《古今美文鉴赏》、C20004《诗词写作与鉴赏》、C20005《<红楼梦>赏析》、C20009《影视艺术专题选讲》、C20015《世界艺术名作家鉴赏》、C20011《中外戏剧名作欣赏》、C20021《中国话剧经典作品赏析》、C20023《中国传统动画电影赏析》。

文传

学院

C32001《音乐欣赏》、C32002《简谱视唱》、C32003《舞蹈经典剧目欣赏》。

音舞

学院

C020013《中西电影对比》、C020014《旅游美学》、C020015《英美诗歌赏析》、C02008《英国经典文学作品赏析》、C02009《美国经典文学作品赏析》、C020017《英美短篇小说赏析》、C020018《英美摇滚乐赏析》。

外国语学院

C22006《人类学纪录片的鉴赏与评价》、C22007《美术旅游赏析》、C22008《茶文化赏析》、C220014《经典动画电影赏析》、C220011《旅游资源类型赏析》、C22003《礼仪修养》。

旅文

学院

C220024《营养与健康文化》、C220025《民族文化鉴赏》、C25010《中国自然文化遗产鉴赏与评价》、C25018《摄影视角下的国家地理》、C25020《茶与美》、C258380《常见花卉鉴赏》、C25001《礼仪修养》。

地资

学院

C03026《非遗缠花设计与制作》 。

教科院

C160020《手机摄影与图像编辑》。

网络

中心

教师教育

C03001《人际交往心理与技巧》、C03002《幸福心理学》、C03003《心理与生活》、C03004《大学生学习方法与指导》、C03005《现代教育理念解读》、C03006《教育名著解读》、C03007《教师礼仪》、C03008《“教”你研究》、C03009《新基础教育解读》、C03010《恋爱心理学》、C03011《论文撰写的理论与实践》、C03012《沙盘游戏(理论与实践)》、C03013《大学生领导力发展的理论与实践》、C03014《当代中国的家庭教育》、C03015《文科专业本科生毕业论文写作》、C03017《艺术治疗理论与实践》、C03018《绘画分析与个人成长》、C03019《大学生青春防艾教育》、C03020《案说生活法律》、C03021《水彩手绘》、C03022《中外优秀教育类电影欣赏》、C03023《大学生恋爱与性健康教育》、C03024《心理学电影赏析》、C03027《家庭亲子音乐游戏分享与实践》 。  

C19008《教师专业化发展策略》。

马院

C20008《语文教育研究方法》、C20038《国际中文教育发展研究》。

文传

学院

C26002《中学化学数字化实验》、C26003《中学生物数字化实验》、C26004《小学科学数字化实验》。

实管

中心

《教师专业发展》(主讲:刘义兵)、《教师礼仪与沟通技巧》(主讲:刘强)、《课程与教学论》(主讲:李森)、《教育研究方法》(主讲:王贞惠)、《教师口语艺术》(主讲:姜岚等)、《教学设计专题研究:大概念视角下的单元教学设计》(主讲:刘徽等)、《现代教育技术应用》(主讲:周雄俊)、《教育科学研究方法》(主讲:许祥云等)、《教育科学研究方法》(主讲:周晓燕等)。

智慧树网(重点推荐)

其他

《习近平总书记关于教育的重要论述》(主讲:石培新等)、《当代大学生国家安全教育》(主讲:牛继承等)。

超星网(全体学生必修但不计学分)

说明:此外通识任选课程还包括尔雅、智慧树等网络平台及学校已开发的其他课程。超星尔雅的《习近平总书记关于教育的重要论述》(主讲:石培新等)为全校师范生必修课,不计学分,合格即可;《当代大学生国家安全教育》(主讲:牛继承等)为全校学生必修,不计学分,合格即可。



附件2:课程体系对毕业要求的支撑矩阵图

10  课程体系对毕业要求的支撑矩阵图

毕业要求

指标分解点

支撑课程/环节

指标1:统计知识

指标1-1:学生应理解与掌握数学的基础知识,并具有一定的现代科学与技术方法论意识;

保险与精算H)、会计学原理(H)、微观经济学(H)常微分方程H)、教育统计(H)工业统计H)R语言与数据可视化H)计算机思维训练入门H)、数据库原理及应用H)python数据分析(H)统计计算软件H)国民经济核算(H)、数据挖掘技术应用(H)、多元统计分析(H)、数学分析(H)、高等代数(H)、统计学原理(H) 、应用回归分析(H) 、时间序列分析(H)

指标1-2:学生应理解与掌握统计学专业的基础知识和基本方法,理解数据科学中的基本理论知识,了解统计学领域的初步知识及分析技术,并具有一定的统计思维能力;

保险与精算H)、会计学原理(H)、微观经济学(H)、统计预测与决策(H)常微分方程H)工业统计H)R语言与数据可视化H)计算机思维训练入门H)、数据库原理及应用H)、统计应用案例分析H)python数据分析(H)统计计算软件H)国民经济核算(H)、数据挖掘技术应用(H)试验设计(H)抽样调查(H)、多元统计分析(H)、数学分析(H)、高等代数(H)、概率论(H)、数理统计(H)、统计学原理(H)、应用回归分析(H) 、时间序列分析(H)

指标1-3:学生应能够在课程考核、实践环节、科技活动,以及毕业设计中,应用数学与自然科学、以及统计学专业知识解决数据科学领域的相关问题。

会计学原理(H)、教育统计(H)统计应用案例分析H)、统计计算软件H)数学分析(H)高级语言程序设计(H)、时间序列分析(H)、抽样调查(H)、统计学原理(H)职业技能认证(H)专业见习/研习Ⅰ-V(H), 专业实习(H)

指标2:问题分析

指标2-1:学生应能够通过应用数学、自然科学、统计学的基本理论与方法,分析与识别相关实际统计应用问题的复杂性,并进行清晰的描述与表示、推理与验证。

计量经济学(M)保险与精算H)、会计学原理(L)、微观经济学(M)常微分方程H)、教育统计(H)工业统计H)R语言与数据可视化H)计算机思维训练入门H)、数据库原理及应用M)、统计应用案例分析H)python数据分析(H)统计计算软件H)国民经济核算(H)、统计学原理(H)、运筹学(H)试验设计(M)数理统计(H)、概率论(H)、应用回归分析(H)、时间序列分析(L)、多元统计分析(H)、数学建模(H)、数据挖掘技术应用(H)、统计软件(H)数学分析(H) 高等代数(M)统计预测与决策(L

指标2-2:学生应具有文献检索、查阅文献的能力,能通过文献研究分析大数据统计问题。

计量经济学(M)保险与精算H)、会计学原理(L)、微观经济学(M)常微分方程H)工业统计H)R语言与数据可视化H)计算机思维训练入门H)、统计应用案例分析H)python数据分析(H)统计计算软件H)国民经济核算(H)、数据挖掘技术应用(H)试验设计(M)多元统计分析(H)、高等代数(M)、数学建模(H) 、应用回归分析(H) 、时间序列分析(L)

指标3:解决方案

指标3-1:学生应掌握统计学专业的基本原理与方法,能够针对相关问题设计合理的解决方案及特定需求;

计量经济学(M)保险与精算M)、宏观经济学(H)、微观经济学(M)工业统计M)R语言与数据可视化H)计算机思维训练入门M)、统计应用案例分析H)python数据分析(H)、国民经济核算(M)、运筹学(M)、抽样调查(H)、多元统计分析(M)、数学分析(M)、高等代数(H)、数学建模(M) 、应用回归分析(M) 、数据挖掘技术应用(M)

指标3-2:学生应能够在统计分析问题的解决方案环节中,体现出一定的创新思维能力;

计量经济学(M)保险与精算M)、宏观经济学(H)、微观经济学(M)、教育统计(L)工业统计M)R语言与数据可视化H)计算机思维训练入门M)、统计应用案例分析H)python数据分析(H)、国民经济核算(M)、多元统计分析(M)、数学建模(M)数学分析(M) 高等代数(H) 、应用回归分析(M) 、数据挖掘技术应用(M)

指标3-3:学生应能够在课程考核、实践环节、科技活动,以及毕业设计等中,树立综合考虑社会与文化、健康与安全、伦理与法律、环境与发展等诸多因素的意识。

统计应用案例分析H)国民经济核算(H)、宏观经济学(H)、数学建模(M)

指标4:解决方案

指标4-1:学生应理解与掌握统计学专业的基本理论与方法,并从科学技术方法论上理解本专业的基本研究方法;

试验设计(H)抽样调查(M)、统计预测与决策(H)、高等代数(M)、统计学原理(H)、数学建模(M)数学分析(H) 高等代数(H)

指标4-2:学生应能够针对数据科学问题运用相关的理论和方法建立定性或定量模型,进行分析与比较;能够掌握原始数据收集与处理方法、参数分析方法、实验结果检验方法与综合分析方法;

宏观经济学(M)常微分方程M)数据库原理及应用M)统计学原理(H)、数学建模(M)数学分析(H) 高等代数(H)

指标4-3:学生应能够在课程考核、实践环节、科技活动,以及毕业设计中,通过一定数量的设计实验、仿真实验、研究性专题或项目等,研究与开发数据科学问题的解决方案。

数据库原理及应用M)统计计算(M)、统计学原理(H)、数学建模(M)

指标5:使用现代工具

指标5-1:学生应能够熟练运用程序设计方法、环境与工具,包括软件开发集成环境,实验数据分析工具,模拟与仿真工具等;

保险与精算M)、教育统计(M)计算机思维训练入门M)、数据库原理及应用H)高级语言程序设计(M)、统计预测与决策(H)、数学建模(M) 、数据挖掘技术应用(M)

指标5-2:学生应能够熟练掌握计算机系统及大数据系统的应用环境与开发工具等,包括数据库系统环境与工具、大数据生态系统、大数据领域的主流应用开发框架等;

保险与精算M)计算机思维训练入门M)、数据库原理及应用H)高级语言程序设计(M)、数学建模(M) 、数据挖掘技术应用(M)

指标5-3:学生应能够选择与运用计算机科学与技术的方法、环境与工具,针对数据科学问题的解决方案,进行分析与比较、预测与模拟,并能够理解与表述问题解决方案的局限性。

计量经济学(L)保险与精算M)计算机思维训练入门M)运筹学(L)试验设计(H)统计计算(M)、数学建模(M) 、数据挖掘技术应用(M)

指标6:经济与社会

指标6-1:学生应理解社会、安全、健康、伦理、法律等方面的基本知识,并理解其与统计分析的相互影响;

宏观经济学(M)、微观经济学(L)工业统计L)R语言与数据可视化M)python数据分析(H)、国民经济核算(L)、抽样调查(M)、多元统计分析(M)、计量经济学(L)、会计学原理(M)、应用回归分析(L)

指标6-2:在解决数据分析问题的过程中,学生应能够从人文与社会、健康与安全、伦理与法律等方面进行分析、比较与评价,能够体现应尽义务、操守与责任。

计量经济学(L)、会计学原理(M)工业统计L)R语言与数据可视化M)python数据分析(H)、国民经济核算(L)、宏观经济学(M)、微观经济学(L)、多元统计分析(M)、应用回归分析(L)

指标7:环境和可持续发展

指标7-1:学生应具有环境与可持续发展的基本知识与意识,能够理解统计学分析技术对当前社会环境与自然环境,以及可持续发展的影响与重要性;

R语言与数据可视化M)python数据分析(H) 统计应用案例分析(H)、统计计算软件(H)

指标7-2:学生能够理解数据科学问题的统计实践都有可能对环境与可持续发展产生影响,针对具体问题的解决方案能够进行环境与可持续发展影响方面的分析与评价。

宏观经济学(L)

指标8:职业规范

指标8-1:学生应理解与当前社会发展状况相关的人文与社会科学基本知识,在实际问题解决方案中体现出健康心理、正确价值观、以及人文社会科学知识与素养;

大学生职业发展与就业指导(H)、高等代数(M)

指标8-2:学生应能够理解统计问题的实践活动有可能涉及人文与社会环境、职业道德和规范,能够在统计实践中遵守专业数据分析人员的职业道德和规范,履行社会责任。

大学生职业发展与就业指导(H)、高等代数(M)

指标9:个人和团队

指标9-1:学生应理解尊重个人权利与利益的重要性,理解个人、团队、社会的关系,理解个人和团队的利益统一性,以及团队不同成员及负责人的作用;

常微分方程L)、形势与政策(H)、马克思主义基本原理(H)、军事训练(H)、数学建模(H) 高等代数(M)

指标9-2:学生应参加一定的社团组织或竞赛等科技活动,或参加一定的统计实习、社会实践、公益活动、调研等,并能够在其中发挥应有的作用。

常微分方程L)、职业技能认证(H)、创新创业训练营(H)、专业综合实习(H)、数学建模(H) 高等代数(M)

指标10:个人和团队

指标10-1:学生应具有一定的大数据专业方面的外语文献阅读与文献检索能力,具有一定的专业外语交流与写作能力,具有一定的国际视野,能够在跨文化背景下进行沟通和交流;

统计预测与决策(M)、教育统计(M)、大学英语(H)、马克思主义基本原理(H)、军事训练(H)、数学建模(M) 高级语言程序设计(L)

指标10-2:学生应能够在教学和实践环节中,针对统计分析问题解决方案与同学、同行及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、清晰表达观点或回应指令。

统计应用案例分析H)创新创业训练营(H)、专业综合实习(H)、数学建模(M)

指标11:项目管理

指标11-1:学生应理解与掌握一般统计项目规划与管理、统计决策的基本知识与方法,并对当前数据科学的相关产业有一定的认识;

工业统计M)统计计算软件M)高级语言程序设计(M)、时间序列分析(M)

指标11-2:学生应能够在课程考核、实践环节、科技活动、毕业设计及多学科环境中,理解并运用统计管理原理和统计决策方法等多学科知识解决相关统计分析问题。

统计预测与决策(L)工业统计M)统计计算软件M)时间序列分析(M)

指标12:终身学习

指标12-1:学生应能够理解自主学习和终身学习的重要性与必要性,掌握一定的自主学习和终身学习的方法;

统计预测与决策(L)、教育统计(L)试验设计(L)概率论(L)、形势与政策(H)、马克思主义基本原理(H)、军事训练(H)、高级语言程序设计(L)数理统计(L)

指标12-2:学生应能够在统计学专业的教学和实践环节中,体现出自主学习和终身学习意识,在统计分析问题的解决方案中体现出一定的自主学习和终身学习的能力。

试验设计(L)职业技能认证(H)、创新创业训练营(H)、专业综合实习(H)


附件3:课程对毕业要求支撑的矩阵图

11 通识课程与对毕业要求支撑的矩阵图

课程

类别

课程名称

1.统计知识

2.问题分析

3.解决方案

4.科学研究

5.使用现代工具

6.经济与社会

7.环境和可持续发展

8.职业规范

9.个人和团队

10.沟通与合作

11.项目管理

12.终身学习

通识教育模块

必修课

思想道德与法治






M




M


L

毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系概论






H

M





M

习近平新时代中国特色社会主义思想概论






H

H





M

马克思主义基本原理






M

H





L

中国近现代史纲要






M

M





L

形势与政策






M

H



L



贵州省情






M

H





L

生态文明教育






H

M






大学人文与乡土教育






H

M

L





军事理论






M



L

M



军事训练






M



M

L



大学体育






L



H

M



大学体育






L



H

M



大学体育III






L



H

M



大学体育IV






L



H

M



创新创业训练营(初阶)








L

H

L


M

大学生职业发展与就业指导(一)








M


M


L

大学生职业发展与就业指导(二)








M


M


L

大学生职业发展与就业指导(三)








M


M


L

大学生职业发展与就业指导(四)








M


M


L

限选课

大学英语










H


M

大学英语










H


M

大学英语III










H


M

大学英语IV










H


M

大学生实验室安全教育





L



M



L



12  专业课程对毕业要求支撑的矩阵图

课程

类别

课程名称

1.统计知识

2.问题分析

3.解决方案

4.科学研究

5.使用现代

工具

6.经济与社会

7.环境和可持续发展

8.职业规范

9.个人和团队

10.沟通与合作

11.项目管理

12.终身学习

专业教育模块

专业基础课

数学分析(一)

H

H

M

H









数学分析(二)

H

H

M

H









数学分析(三)

H

H

M

H









高等代数(一)

H

M

H

H




M





高等代数(二)

H

H

H

M





M




高级语言程序设计

H




M





L

M

L

概率论

H

H










L

数理统计

H

H










L

专业核心课

应用回归分析

H

H

M



L







时间序列分析

H

L









M


多元统计分析

H

H

M



M







抽样调查

H


H

M


M







试验设计

H

M


H

H







L

数学建模


H

M

M

M




H

M



运筹学


H

M


L








统计学原理

H

H


H









数据挖掘技术应用

H

H

M


M








毕业论文设计及答辩

H

H

H


H

H



M

M



专业方向课

国民经济核算

H

H

M



L







统计计算软件

H

L





H




M


Python数据分析

H

H

M



L

H






统计应用案例分析

H

H

H




H



H



数据库原理及应用

H

M


M

H








计算思维训练入门

H

H

M


M








R语言与数据可视化

H

H

H



M

M






工业统计

H

H

M



L





M


教育统计

H

H

L


M





M


L

专业拓展课

常微分方程

H

H


M





L




统计预测与决策

H

L


H

H





M

L

L

微观经济学

H

M

M



L







宏观经济学



H

M


M

L






会计学原理

H

L




M







保险与精算

H

H

M


M








计量经济学


M

M


L

L







13 职业教育课程对毕业要求支撑的矩阵图

课程

类别

课程名称

1.统计知识

2.问题分析

3.解决方案

4.科学研究

5.使用现代

工具

6.经济与社会

7.环境和可持续发展

8.职业规范

9.个人和团队

10.沟通与合作

11.项目管理

12.终身学习

职业教育模块

职业技能认证

H

M

M


M



M



H

L

14 实践教学活动对毕业要求支撑的矩阵图

课程

类别

课程名称

1.统计知识

2.问题分析

3.解决方案

4.科学研究

5.使用现代

工具

6.经济与社会

7.环境和可持续发展

8.职业规范

9.个人和团队

10.沟通与合作

11.项目管理

12.终身学习

实践

教学

模块

专业见习/研习

H

H

H



M







专业见习/研习

H

H

H



M







专业见习/研习

H

H

H



M







专业见习/研习

H

H

H



M







专业见习/研习Ⅴ

H

H

H



M







专业实习

H

H

H



M







15 第二课堂对毕业要求支撑的矩阵图

课程

类别

课程名称

1.统计知识

2.问题分析

3.解决方案

4.科学研究

5.使用现代

工具

6.经济与社会

7.环境和可持续发展

8.职业规范

9.个人和团队

10.沟通与合作

11.项目管理

12.终身学习

实践

教学

模块

入学教育






L


L

M

M



大学生心理健康








L

M

M



大学生防艾健康






L




M



美育系列课程









L

M



美育实践活动









M

M



劳动观念






M




M


L

劳动技能






L



L

M



劳动体验






L


L


M



专业课外科技活动




M


M



M

L



思想素质








L


M


M

综合课外科技活动









M

M

L


社会责任






M

L

M




L

注:课程与毕业要求的支撑关系用HML表示,H代表课程对毕业要求高支撑,M代表课程对毕业要求中支撑,L代表课程对毕业要求低支撑。


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