大数据应用课程设计 评分与评分细则

一、 课程设计目标

本次课程设计旨在使学生综合运用数学、统计学、计算机科学、运筹学等领域所学的基础理论、专业知识和基本技能，通过以小组合作形式完成项目实验/实践、并独立撰写课程设计论文，达到以下目标：

1. 知识应用: 巩固和深化对微积分、线性代数、概率论与数理统计、优化方法、数值分析、编程基础等的理解，并将其应用于解决实际或模拟问题（可参考数学建模竞赛题目）。
2. 工程/研究能力:
   • 培养发现问题、分析问题、建立数学模型、求解与验证模型的能力。
   • 掌握项目研究的基本流程：问题分析、模型假设、模型建立、模型求解（编程实现）、结果分析、模型检验与改进。
3. 实践技能: 提升MATLAB/Python/R等编程与仿真软件、数据处理与可视化、算法设计与实现等的实际操作能力。
4. 协作与沟通: 培养在项目实践过程中的团队合作精神与有效沟通能力，学习如何在小组内进行任务分工与协作。
5. 独立研究与写作: 锻炼独立思考、深度分析问题、归纳总结、并按照学术规范独立撰写科技论文的能力。

二、 课程设计内容与范围

1. 主题方向:
   • 学生自选题目。选题应具有明确的现实背景或理论意义，难度和工作量适中。
   • 推荐参考“高教社杯”全国大学生数学建模竞赛或其他类似竞赛的赛题，选择其中一题进行深入研究和扩展。选题需经指导教师确认。
2. 核心任务:
   • 项目实验/实现 (小组合作):
     • 问题重述与分析。
     • 模型假设与建立。
     • 模型求解（包括必要的编程实现）。
     • 结果分析与模型检验。
   • 课程设计论文撰写 (独立完成):
     • 每位学生基于小组合作完成的实验/实践成果，独立撰写一份完整的课程设计论文（项目报告）。
     • 论文需全面、深入地阐述问题的背景、分析过程、模型的建立与求解、结果讨论、模型评价与推广等，并体现个人的理解和思考。
     • 论文中必须明确说明所在小组的成员名单，以及每位成员在项目实验/实现阶段的具体分工和贡献。
3. 团队形式: 项目实验/实现部分以小组合作形式完成，每组成员不超过3人。

三、 预期成果与提交物

1. 课程设计论文 (个人独立提交):
   • 必须为 PDF 格式。
   • 必须在论文开头或致谢等显著位置，清晰说明所在小组的成员名单，以及项目实验/实现阶段各成员的具体分工和贡献。
   • 内容应包括但不限于：问题重述、模型假设、符号说明、模型建立与分析、模型求解（含算法设计与实现）、结果表示与分析、模型检验与评价、模型优缺点与推广、参考文献、附录（可选，如核心代码）等。
   • 论文应体现个人的独立思考和深入理解。
2. 相关附件 (个人提交，通常与论文一起): 支持论文结论的核心代码、原始数据、重要的结果文件等。

四、 评价方式与评分细则

• 优秀 (90-100): 团队协作良好，项目成果质量高，个人论文思路清晰、分析深入、写作规范，体现出色的独立思考能力。
• 良好 (80-89): 团队协作有效，项目成果达到要求，个人论文内容充实、结构合理、写作较规范，体现良好的理解和分析能力。
• 中等 (70-79): 团队协作基本完成，项目成果存在一些不足，个人论文基本完整，但分析不够深入或写作有待提高。
• 及格 (60-69): 团队协作存在问题，项目成果有较明显缺陷，个人论文内容不够充实、逻辑不清或存在较多格式问题，未能充分体现独立工作量。
• 不及格 (<60): 团队协作差，项目未完成或成果质量低下，个人论文内容空洞、结构混乱、或与小组其他成员高度雷同，或未按要求提交/格式错误，或存在抄袭等学术不端行为。

重要说明:

• 个人论文质量是最终成绩的核心，直接反映学生的独立研究和写作能力。即使小组项目成果很好，如果个人论文档次不高，最终成绩也会受到显著影响。反之，即使小组项目成果一般，若个人论文能体现出色的分析和思考，也能获得不错的评价。
• 论文中关于成员分工的说明将作为评价团队协作和区分个人贡献的重要参考。

五、 学术诚信要求

项目实验/实现部分鼓励小组成员合作讨论、共享资源。但是，最终提交的课程设计论文必须由每位学生独立完成，严禁抄袭、剽窃他人的研究成果（包括小组其他成员的论文内容、网络资源、往届作品等）或请他人代笔。引用他人成果必须按照学术规范注明出处。论文中关于个人分工的陈述必须真实准确。 任何形式的学术不端行为一经查实，将导致课程设计成绩记为不及格，并按学校规定处理。