课程设计年度总结范文1
关键词：远程教育；课程资源；开放；效果评价
一、引言
随着我国现代远程教育的迅速发展，各个高校建设了丰富的远程教学资源。为探索和实践优质远程教学资源的开放和共享，北京交通大学、中国石油大学(华东)、西南科技大学、福建师范大学、华南师范大学、中国石油大学(北京)、中国地质大学（北京）、华中科技大学、西南大学等9所高校联合成立了网络教育教学资源研发中心（以下简称“研发中心”）。2013年，研发中组织各成员高校建设小学分素质教育课程，搭建在线开放课程平台，开展小学分素质教育课程互选、学分互认工作。各成员高校根据自己的实际情况，陆续组织远程学生在小学分素质教育在线开放课程平台选课学习。截至2018年3月底，成员高校的远程学生共计348,898人次选课学习，选课884,406门，学习完成735,842门课程，总计704,208学分。学生是远程教学的中心，是课程平台、课程资源的用户和受益者。旨在通过搜集学生对小学分素质教育在线课程网络教学的评价和意见，发现课程资源共享开放过程中存在的不足，分析原因并提出完善的建议，以推动高校联盟课程共享开放工作更好的开展。
二、调查研究框架
网络教学与传统教学相比具有自己鲜明的特征，如教与学活动在时空上的分离；学习主要依托丰富的教学资源；网络教学的实现需要可靠而安全的网络教学系统；学习需要必要的支持服务等等。因此，对网络教学的评价也有其自身的特点。王凤琦等人基于网络教学评价的特点建立了网络教学评价模型，包括对学生、教师、课程资源、网络教学平台和学习支持服务五大方面的评价。武丽志等在调查学生对高校间课程互选互认的网络教学评价中采用了平台访问、资源建设、过程实施、学习评价四个维度。本研究从学生视角对网络教学进行评价分析，结合网络教学评价模型和相关网络教学评价维度以及该项目的具体情况，选取了网络教学过程中与学生学习密切相关的四个方面，即课程平台、课程资源、学习评价、学习支持等作为学生评价小学分素质教育在线开放课程网络教学的四个维度。相应的各个维度评价指标也应是学生在学习过程中对这四个方面的应用体验。
三、调查工具设计与调查实施
远程教学资源的共享互选工作已实施5年多，大量的学生在小学分素质教育在线开放课程平台选课学习。本研究主要采用定量研究方法，通过设计调查问卷、实施问卷调查和数据统计分析，使用常用的描述性统计分析、T检验、方差分析、聚类分析等，了解学生对远程教学中课程平台、教学资源、学习评价、支持服务等各项工作的认可度，以及不同性别、年龄阶段、学习层次、学习时长、学习动机学生群体间对各维度认可度的差异。根据统计数据的分析以及原因分析，为课程平台、课程资源、学习支持服务、学习评价等的完善提供建设性建议和意见，以推动远程教育小学分素质教育课程互选互认项目工作的良性发展。
（一）调查问卷设计
问卷的主要目的是调查远程学生对小学分素质教育在线开放课程平台的认可度。通过文献研究，并结合该项目网络教学的实施情况，确定了课程平台、课程资源、学习评价、学习支持等四个维度和各个维度相对应的指标，共计17个问题，经过征询专家意见后，将问卷内容调整为11个问题。问卷采用李克特五点量表，各指标答案分别为完全不符合、不符合、一般、符合、完全符合。问卷还包括性别、年龄、学习层次、学习情况、所在院校等基本信息调查，以及学生对平台、课程的综合意见或建议调查。研究采用克伦巴赫α系数来检验问卷的内部信度，问卷总体的α系数是0.919，高于0.9，信度指标理想。四个维度上的克伦巴赫α系数依次为0.723、0.859、0.774、0.630都在0.6以上，数据表明问卷各维度信度都较好，内部一致性好。内容效度指问卷设计的内容与研究主题是否吻合的程度，即问卷内容的适当性。在本研究中，问卷内容设置均有理论作为依据，且在实际操作中也得到了相关专家的认可。四个维度与总分之间相关性程度均达到显著水平，相关性分别为0.886、0.924、0.826、0.867，问卷具备较好的内容效度。
（二）调查方式
本研究的对象为9所远程教育高校在小学分素质教育在线开放课程平台选课学习的学生。本研究采用网络随机抽样的方式进行调查，调查问卷链接公布在小学分素质教育在线开放课程平台中供学生填写。调查时间为2017年12月-2018年3月。收回问卷1457份，剔除作答一致性问卷以及无效问卷共计254份，有效问卷数1203份。研究采用SPSS19.0.0作为统计分析工具。
四、问卷数据统计分析
（一）学生认可度总体分析
根据里克特量表的赋值方法，依次对完全不符合、不太符合、一般、比较符合、完全符合赋以1、2、3、4、5分，最终得出每个表征指标的均值，以及四个维度的均值。从表1中可以看出，学生对“课程内容的通识性、专业性和时效性”的认可度最高，均值为3.92，其次是“讲师表达能力较强、讲授生动”的认可度，均值3.90，对平台“网页浏览、视频播放顺畅”的认可度最低，均值为3.62，其次是“平台系统选课导航清晰，步骤明了”的认可度，3.64。进一步汇总可知，学生对教学资源的综合认可度最高，均值为3.87，学习支持和学习评价次之均值为3.75，课程平台较低，均值为3.66。为了进一步分析学生认可度的总体特征，以每个学生在总体认可度的均值为分析变量，进行了快速聚类分析（K-MeansCluster）。结果表明，学生可以分为三类。第一类为认可度较高组，共有411名学生，占调查人数的34%；第二类为认可度中等组，共有778名学生，占调查人数的65%；第三类为认可度较低组，共有14名学生，占调查人数的1%。
（二）学生认可度差异分析
结合问卷调查的学生人口、学习情况等信息，对不同性别、学习层次、年龄阶段、学习时长、学习动机的学生在四个维度的指标认可度的差异进行了分析。
1.性别差异
接受调查的男、女学生在四个维度认可度是没有显著性差异。男、女学生对小学分素质教育课程平台、课程资源、学习评价以及学习支持服务的认可度是一致的。
2.学习层次差异
结果显示，专科和专升本学生在“学习评价”维度的“课程测试难度适中”指标认可度存在显著性差异（t=-2.500P=0.05），专升本学生的认可度偏高于专科学生。由于课程是小学分素质教育课程，专科和专升本层次学生选学的同一门课程其内容和测试题目是相同的，但是专科学生和专升本学生的本身认知基础总体上有差异，导致他们对课程测试题目的难度认可度不同。
3.年龄阶段差异
结果显示，不同年龄阶段学生在课程平台（F（3，1199）=2.540，p=0.045，p0.05）、课程资源（F（3，1199）=4.647，p=0.003，p0.05）、学习支持（F（3，1199）=2.936，p=0.032，p0.05）方面的认可度存在显著性差异。通过对不同年龄阶段学生对不同维度的认可度进行多重比较（LSD）发现，19-29岁阶段与30-39岁、40-49岁年龄阶段的学生之间在课程平台（p=0.010，p=0.035）、课程资源（p=0.010，p=0.002）、学习支持（p=0.010p=.029）方面的认可度存在显著性差异。19-29岁年龄阶段的认可度最低，30-39岁年龄阶段的认可度稍高，随着年龄阶段增大，认可度逐步增高。19-29年龄阶段的学生是最接近“数字原生代”的“数字移民”，他们接触网络的时间是最多的，在线学习过程中对课程平台、课程资源、学习支持的要求比其他年龄阶段的学生要求较高。他们对利用计算机、Pad以及智能手机上网等操作比较熟练，当遇到网页图文速度显示缓慢，他们就会在心理上产生挫折感，会对网站的质量产生怀疑。对于平台导航不清或操作繁琐的网站，他们继续下去的情绪会受到影响，甚至会毫不犹豫关掉网页。在学习过程中遇到困难、问题时希望立刻能够得到帮助，迫切性更强烈，希望能在远程学习中能享受到快速、便捷的学习支持服务。
4.学习时长差异
结果显示，每周学习时长的学生在课程平台（F（3，1199）=7.776，p=0.000，p0.05）、课程资源（F（3，1199）=5.844，p=0.001，p0.05）、学习支持学习评价（F（3，1199）=6.231，p=0.000，p0.05）、学习支持（F（3，1199）=10.850，p=0.000，p0.05）四个维度各指标的认可度存在显著性差异。其中，学习时长越短的学生认可度越低，随着每周学习时长时间增加，学生对各指标的认可度逐步提升。随着登录平台学习的时间增加，学生逐渐对平台的界面、操作熟悉以及对页面访问速度、视频的流程度等的适应，使得学生对课程平台、课程资源、学习评价以及学习支持的各个指标的认可度逐步提升，这将有利于促进学生学习，最终形成良性循环。
5.学习动机差异
结果显示，不同学习动机的学生在课程平台（F（3，1199）=9.445，p=0.000，p0.05）、课程资源（F（3，1199）=9.006，p=0.000，p0.05）、学习评价（F（3，1199）=4.134，p=0.006，p0.05）、学习支持（F（3，1199）=13.749，p=0.000，p0.05）四个维度的认可度存在显著性差异。其中，内在学习动机的学生对各指标的认可度均偏高于外在学习动机的学生。有研究表明，内部动机可以促使学生有效地进行学习活动，具有内部动机的学生渴望获得有关的知识经验，具有自主性、自发性。具有外部动机的学生其学习具有诱发性、被动性，对学习内容本身的兴趣较低。学习兴趣较低，将导致学习的信心、耐心等降低，进而对课程平台、导航、资源、测试等的认可度降低。因此，内部学习动机学生与外部学习动机学生在四个维度的认可度具有显著性差异，也就容易理解。
课程设计年度总结范文2
1.1项目建设目标
①在建设期内完成各项指标，通过校级精品资源共享课验收。②力争2年内建设成为省级精品资源共享课。
1.2项目建设思路
①总体思路：一切以提高学生技能为核心进行精品资源共享课建设，推动专业课程建设。②“双师型”教师团队建设：首先结合该院该学科的教师结构现状，制定“双师型”教师岗位责任及要求。其次制定相应的考核政策和激励措施，鼓励精品课程教师到生产一线参与顶岗实践，去收集、总结、引进现场最新的生产技术成果作为教学案例，保证教学内容的生动性和工程性，使他们尽快成为一流的骨干教师。③教学内容：必须与岗位标准相融合。课程内容主要分为以下9个模块：绪论；混凝土结构材料的力学性能；混凝土结构设计的基本原则；受弯构件承载力计算；受压构件承载力计算；受拉构件承载力计算；受扭构件承载力计算；预应力构件；11G101平法识图与钢筋算量。④探求课程与行业一线的结合点，积极参与行业技能大赛。如全国高等职业院校土建施工类专业学生“鲁班杯”建筑工程识图技能竞赛，重庆市建设工程造价行业技能大赛等。⑤教材建设：与课程建设相结合，开发《平法识图与钢筋算量》教材。以理论够用、突出实践性为目标。平法识图是造价员、施工员从事工程施工、工程量计算必备的核心技能，目前在教材的编制上仍存在空白，多依赖11G101系列平法图集。无论从教学还是科研角度来看，建设新平法教材都具有很高的价值。⑥强化实践环节的教学及管理：开发建设校内实训基地及校外实训基地，课内实践学时用以保证操作实训及课程设计，强化工程意识和专业应用技能，保证精品课程建设的水平和特色；开展与“五大员”相关内容的培训工作。⑦课程教改科研：围绕平法识图技能方面展开。⑧强化管理：通过制度改革，提高教师参与精品课程建设的积极性，将教师岗位责任制与绩效考核落到实处，把课程建设工作指标化，任务分解到人，建设经费分解到指标上，按计划时间表进行考核。
1.3项目建设进度
项目建设期三年，一年后进行阶段性验收，建设资金由学校提供。2012年10月该项目正式立项，2013年11月通过阶段性验收，后期将按照验收标准做好后续课程建设工作，包括视频、作业、试卷、FLASH等相关课程材料。
2总结
课程设计年度总结范文3
摘要：本文从课程教学体系、教学质量动态监控、重点课程建设以及实践教学和实验环节等四个方面，分析了计算机学院教学质量考评体系的改革与实践过程。
关键词：教学质量；评估；绩效考核；梯队建设
中图分类号：G642.4
文献标识码：B
1本科教学质量院校两级考评机制的实施
上海大学本科教学质量的评估采用院校两级考评机制管理，学校由教务处和评估办共同牵头，成立专家组定期对学院整个教学环节进行全过程监控，包括课堂教学、实践教学、考试环节、实验环节以及毕业设计等。学院则成立教学委员会。
学院教学工作委员会主要职能是提出并落实课程建设、课程规划以及教学计划的修订与调整，在整个教学环节落实教学计划的执行，检查教学质量管理的落实情况，同时，配合学校评估办做好教学环节的各项检查、抽查工作。近五年来，学院教学委员会一直致力于加强对整个教学环节的全过程监督与管理，强化质量取胜的监控路线，确保整个教学环节的提高。
教务处为全校每位任课教师建立教学业绩考评档案，各项考评的结果都会记录到教师的业绩档案中。我们采取教学质量院校两级监控的考核办法，也就是学院教学委员会组织的定期听课制度检查结果等同于校评估办专家组考评结果，同样会影响到每位教师的绩效考核。以课堂教学环节为例，上海大学课堂教学的评价指标主要包括教育思想、方法手段、内容进度、形象举止、教学效果、课堂管理以及学习指导等七个指标，其中涉及教学质量的方法手段、内容进度以及教学效果的指标占总分70％，课堂管理与学习指导占20％，教育思想的落实占10％，充分实现了质量为本与管理引导相结合的现代教育思想和方法的结合。
2学院教学质量考评体系的改革与探索实践
学院在近几年出台了大量针对提高教学质量的措施，主要表现在以下四个方面：
2.1课程教学体系建设
学院授权教学委员会完成课程教学体系建设，学院教学委员会每学年至少召开3~4次会议集中讨论年度教学计划的修订和调整，接受并讨论学院教师新开专业课或专业选修课的申请，督促各教研室组织教师完成各课程组的教学计划修订等。教学计划内课程由课程组集中管理，采取课程组长负责制。每年负责组织教师完成教学大纲和实验大纲的修订，更新教材计划和课堂讲稿，完成学期试卷命题和阅卷工作。
此外，学院教学委员会还要根据学校的相关部署，完成或完善教学制度或条例的制定与落实工作，比如，我们在多次调研的基础上完成了《计算机学院教学委员会工作条例》、《计算机学院课堂教学评价制度》、《计算机学院课程组工作条例》以及《计算机学院教研室工作条例》等，以确保各项制度措施的执行，促进教学质量的有效提高。
2.2教学质量考评体系
健全教学质量考评体系的主要集中在抓好教风和考风建设、规范听课制度、加强对毕业设计质量监控、学工办评教信息反馈等。教学委员会重点做好教风考风建设、听课制度、毕设质量监控这三项工作，教学情况信息反馈由学工办组织完成，做好评教和信息反馈工作。
在教学质量考评体系中，课堂教学是最重要的因素之一，课堂教学评估也就成了院校两级考评部门关注的重点。校评估办每学期都组织专家组对课堂教学进行抽查，评估结果通过校评估办的定期工作会议反馈到学院。学院教学委员会定期组织教研室主任、课程组组长以及部分名师深入课堂参与听课和教学评估，两者工作互相补充，有效地加强了课堂教学过程和教学秩序的监督。表1列出了学院近三年学校评估办抽查课堂教学综合评估的结果。
说明：综合评价等级：A:95-100A-:90-94B+:85-89B:80-84B-:75-79C+:70-74C:60-69D:
年度绩效考评分为三个层面，一是日常教学监控，二是职称晋升评价，三是教师教学比赛。对课堂教学考评中出现C以下的情况，会影响到该教师的年度绩效考核结果。如，针对日常教学监控出现C的情况，院校两级教学管理部门要落实到人，责成该教师提出整改措施和整改方案，并先期改进；针对职称晋升课堂评价的情况，采用一票否决制，如果教师课堂教学评估为C或C以下成绩，将会自然失去本年度的职称晋升资格。
2.3市校两级重点课程建设
学院在近几年深入推动市校两级的精品课程和重点课程建设。自01年开始，学院就明确了以课程建设推动教学质量的指导方针，取得了卓有成效的效果。学院教学委员会先后确定5门校级重点建设课程作为市级重点课程建设申报项目，其中3门课程获得市级重点课程建设，如03年“操作系统”课程被确定为市校两级共建的课程建设项目。
最近三年，学院申报6门市级重点课程建设，并获得立项，其中05-06学年还申报了校级精品课程建设1项，获得立项并已经于06年10月顺利通过验收。在学校去年组织校级特色－亮点的“T-L工程建设”中，我们学院先后在第一批和第二批立项项目中拿到四项L工程建设项目，07年7月学院组织召开的课程建设总结会议上，每位课程建设负责人都分别介绍了在建课程建设项目的进展情况，其中四项L工程建设项目进展良好，全部都在按照进度时间节点做好了各项工作安排和部署。
2.4实践教学与实验环节
计算机专业实践教学对强化学生专业能力和创新能力培养至关重要，以06级为例，在教学计划中，总学分为309分，单列实验学分为55分，实验环节比例为18％(不含课程实验)。近几年来，计算机学院在实验平台建设、实践教学改革以及人才培养模式等方面逐步形成了自己的学科特色，为落实教育部2号文件提供了较好的实践基础。
计算机学院实践教学与实验环节的配置主要为三个方面，即课程实验、课程设计和短学期实践。课程实验模式为教学计划内实验，为加强实践教学环节，统一将实验环节的学时采取小时数2被。通过这种方法，可以更好引导学生完成实验和实践任务。
课程设计的实验环节主要体现在学院加强推进的自学课程上，学院自01年开始设置“电子商务”、“ACM程序设计”和“JAVA程序设计”为自学实践探索课程，学生实验环节的任务主要通过课程设计在来体现。大部分同学都能在实践编程能力、团队合作能力以及创新自学能力等方面有着不同程度地提高。
在每学年末的夏季学期主要集中短学期实践，时间跨度为5周。除毕业年级外，大一阶段完成计算机实习和社会调查，自06学年开始，计算机实习以ACM程序设计的网上自动判题系统进行实践，强化了学生的基础编程能力培养；大二阶段完成认识实习和计算机硬件大作业；大三阶段完成生产实习和计算机软件项目实践，强化培养学生对Web开发技术、数据库技术等专业基础课程的理解与实践。
通过近几年的实践情况来看，我们学院设置的实践教学和实验环节，极大调动了学生对编程、硬件以及项目等各环节的参与积极性，有效提高了学生编程能力、系统分析能力以及项目创新实践能力等。通过实践环节的引导，每年都有部分优秀学生免试推荐保送或考取北大、复旦、浙大和本校的研究生。
3“以人为本”制定积极的教学质量绩效考评体系
院校两级教学管理部门都分别从微观和宏观两个角度做了大量工作，力争促进教学质量的提高。学院在坚持学校各项教学制度和条例基础上，结合自身情况，制定了许多积极向上的教学质量监督政策，通过多年的实践探索，初步形成了以人为本的教学质量考评体系。表2列出了近三年学院教学质量监控的结果。
从上表可以看出，学院近三年获得立项的课程建设项目11项，在国内召开的教学会议或国内核心期刊上发表学术论文14篇，通过课程建设和学术论文撰写这两个环节，有效调动了教师参与课程建设、积累教学经验的积极性。同时，学院在年度工作量考核办法中，提高了课程建设和教改论文的奖励幅度，为提高教学质量提供了较为扎实的制度保障。
自03年以来，学院先后新进或毕业留校博士教师26名，学院具有博士学位的教师已经达到41名，占一线专业教师的比重达到55.41％。如何发挥这些年轻博士教师的作用，使得他们能较好地融入教学梯队就成了学院班子和教学委员会共同关注的话题。在学院人才梯队培养方面，我们更加注重年轻博士教师和45岁以下教师的培养，制定了许多积极的人文关怀政策，使得他们能够较快地融入到教学梯队中来，主要体现在：
(1) 健全助课/助教制度，为青年教师积累教学经验提供支持。学院自02年开始，坚持新进教师地助课/助教制度，每位教师必须完成至少－门次的课堂助课。新进教师可以根据自己的兴趣方向自主选择或由教研室安排到课程组的知名教师下助教，通过近几年的实践探索，05-06学年有21人次的教师完成助课助教后，顺利通过教学委员会组织的开新课试讲，06-07学年有14人次通过新开课试讲测试，07-08学年第一学期有7人次通过新开课试讲测试，为新进教师早日融入上大教学团队打下了较好的基础。
(2) 制定积极的年轻教师教学比赛，挖掘教师课堂教学能力的潜力。学院每年都通过各种途径做好制度宣传，鼓励各教研室的青年教师参与学校和学院组织的各项教学比赛活动，其中参与学校层面教学比赛的教师每年都取得了突出成绩。05-06学年学院选派的两名青年教师分别获得全校青年教师教学比赛一等奖和三等奖。06-07学年，学院选派的两位青年教师分别获得一等奖和提名奖，两人也都顺利通过职称晋升课堂考评，获得晋升职称资格。
(3) 引导青年教师参与各类课程建设，为人才梯队建设打下坚实基础。学院鼓励课程组在申报校级和市级课程建设方面，吸引更多年轻博士教师和新进教师参与课程建设项目，在学院近三年申报并获得立项的11项课程建设项目中，每个项目都有年轻博士教师的参与。以教委重点课程建设项目“电子商务、JAVA程序设计和ACM程序设计”为例，先后吸引了3名新进博士教师参与，其中两位教师已经分别承担课程主讲的任务，较好推动了学院教学梯队的人才培养和人才梯队建设。
(4) 加强推动绩效考核的政策激励，调动广大教师尤其是青年教师的积极性。在学院激励措施中的教学科研全面奖、教学评估单项奖的奖项中，有一半以上的得奖者都是学院近三年新进或毕业留校的年轻博士教师。
总体来看，在学院制定的整个教学质量考评体系中，只有抓住了人才建设这个核心，也就正确把握了教学质量的命脉。以此为基础，学院制定以人为本的人才激励政策，通过“一帮、二推、三引导”的人才梯队建设战略，为学院各项工作的实施做了卓有成效的铺垫。
参考文献
[1] 吴悦,沈云付. 计算机专业教学改革实践与探索[J]. 上海大学学报,2003,(9):67-70.
[2] 沈云付,吴悦. 健全教学质量保证体系 搞好本科教学质量评估[J]. 上海大学学报,2003,(9):58-60.
[3] 辛明军,吴悦. 计算机专业自学课程的实践教学体系建设与探索[J]. 实验室研究与探索,2007,(12):248-250.
课程设计年度总结范文4
［论文摘要］高校教学档案建设日趋完善，但专业建设档案资料的收集尚略感不足。为了提高专业建设和教学质量水平，应该从专业设置与专业培养目标、课程体系与结构、科目课程、教学环节、专业素质教育、教学环境、产学研合作、教学改革与建设、师资队伍、学生素质、学生就业、专业特色等方面加强专业建设档案资料的收集工作。
专业建设是高校教学工作的中心任务之一，是提高教学质量的关键所在。论证专业设置、培养目标和培养规格与社会需求的符合程度，专业教学条件与专业培养目标的符合程度，专业实际培养效果与原定培养目标和培养规格的符合程度，判断专业人才培养工作水平，揭示学校办学指导思想和专业办学特色，客观反映学校办学资源、条件与利用水平以及专业建设、教学改革、教学管理、人才培养水平。简而言之，专业剖析着重从“三个符合度”的角度，分析评价专业建设现代，总结成功的经验，指出存在的不足，进一步理清思路，优化方案，进而形成特色，建成精品专业。为此，高校应该抓好以下几个方面的专业建设档案资料的收集工作。
一、专业设置与专业培养目标方面的资料的收集
专业设置与专业培养目标方面的资料主要包括以下内容：（1）专业概况（含专业沿变、专业背景、人才培养情况等）；（2）专业目录；（3）新增专业、精品专业申报材料；（4）相关行业、企业人才需求现状分析及未来需调研报告等原始材料；（5）专业设置论证报告与培养目标调研报告；（6）专业培养目标（含知识、能力、素质要求）；（7）专业实施性教学计划；（8）专业建设年度计划、中长期建设规划、年度总结；（9）用人单位对专业毕业生的反馈信息。
二、课程体系与结构方面资料的收集
课程体系与结构方面的资料主要包括以下内容：（1）制订专业教学计划的原则意见；（2）教学计划修订的有关规定；（3）专业培养方案与实施性教学计划；（4）专业建设与各项教学改革的思路与措施；（5）专业教学计划执行情况（含各学期进程表、教学任务书、课程表）；（6）课程体系与结构改革情况。
三、科目课程方面资料的收集
科目课程方面资料的收集主要包括以下内容：（1）学校关于教学大纲制定与实施的规定；（2）教学大纲、实训大纲和考试大纲；（3）专业基础课、专业课教材；（4）实验实训指导书；（5）CAI课件；（6）专业课程建设情况（含规划和总结）；（7）精品课件建设情况（含规划、总结、教案、课件、课堂教学录相等相关资料）；（8）专业课程成果及原始资料；（9）课程实践教学情况。
四、教学环节方面资料的收集
教学环节方面的资料收集主要包括以下内容：（1）学校关于教学大纲制定与实施的有关规定；（2）学校关于授课计划制定与实施的有关规定；（3）每学期授课计划、教学进程表教学日志；（4）每门课程教案及备课笔记；（5）每学期学生考勤表；（6）每学期每门课程教学总结；（7）每学期每门课程期末试卷及试卷分析报告；（8）实验、实训、实习报告及总结；（9）教研室教学研究计划、教研活动记录和工作总结；（10）毕业论文（设计）选题目录、选题要求、评分标准、答辩工作安排及记录、成绩分析表；（11）教学检查记录、学生座谈会记录、听课评课记录、专业教师学生测评表等。
五、专业素质教育方面资料的收集
专业素质教育的资料主要包括以下内容：（1）学校全面实施素质教育工作的整体方案；（2）科技文化活动的原始资料（含计划、内容、小结）；（3）社会实践活动的原始资料（含计划、过程、内容、总结）；（4）学生社团活动的原始资料；（5）学生心理咨询工作的原始资料；（6）向学生开设的各类学术报告、讲座讲稿及图片等原始资料；（7）学生参加各类知识竞赛活动，文化活动的通知、获奖情况及证书复印件。
六、教学环境方面资料的收集
教学环境方面的资料主要包括以下内容：（1）专业实践教学管理规章制度（2）专业可利用教学资料情况（含图书资料、电子图书资料、校园网建设及运行情况、机房、实验室、实训基地、教学仪器设备等）；（3）专业实验室、实训基地建设规划；（4）专业实训基地利用率、实验开出率情况（实验室使用情况登记表、实验情况登记表、实习实训情况记录簿、教学仪器设备使用记录、开放实验室情况记录表）；（5）校外实习基地协议书或校企合作协议；（6）教学经费预算及教学经费投入。
七、产学研合作方面资料的收集
产学研合作方面的资料主要包括以下内容：（1）院系产学研合作领导小组及专业指导委员会成员名单；（2）专业指导委员会工作会议纪要；（3）校企合作协议书、合同书；（4）从企业或行业聘请的兼职教学人员名单及证书，聘书复印件；（5）专业教师企业实践锻炼的相关资料；（6）院系教师为企业、行业开展技术培训的通知、计划、讲稿、图片等资料；（7）教师承担或参与企业科研课题研究及有关技术协作、项目推广的协议书、合同书；（8）为解决技术难题、开发新产品方面新创造出经济效益的证明材料、技术报告、科研任务书（结题报告）、成果鉴定证书等；（9）校企人员互兼互聘协议书、聘书及工作情况；（10）校内外实训基地共建协议书及资料共享方面的材料；（11）专业教师与企业（或行业）有关人员合作、论著等材料。
八、教学改革与建设方面资料的收集
教学改革与建设方面的资料主要包括以下内容：（1）专业教学模式与课程改革方案，实施过程、工作总结等方面的原始资料；（2）教学方法、教学手段改革等方面的原始资料；（3）院系教学工作，教学管理文献；（4）学生学分制实施细则；（5）学生学籍异动情况；（6）教学改革方案、实施过程、阶段小结及原始资料。
九、师资队伍方面资料的收集
师资队伍方面的资料主要包括以下内容：（1）师资队伍基本状况（含学历、职称、年龄、学缘情况）；（2）教师科研、教研活动情况（含参加各类科研、教研学术会议、科研教研课程立项项目及结题报告、、出版专著、主编参编教材、获奖情况）；（3）教学效果测评情况；（4）师资队伍建设规划；（5）教师培训进修情况；（6）教学管理队伍和学生管理队伍情况（含培训进修内容、效果和经费投入等）；（7）人才引进情况；（8）教学管理队伍和学生管理队伍情况（含管理人员、业绩）；（9）省级、校级专业带头人申报材料及批复；（10）优秀教师申报、评审及批复；（11）教学、科研骨干基本情况。
十、学生素质方面资料的收集
学生素质方面的资料主要包括以下内容：（1）学生毕业论文（设计）；（2）学生参加计算机、英语等级考试情况及证书复印件；（3）学生课外活动、社会实践活动计划、过程和总结（含文字材料、图片资料）；（4）学生社团活动情况。
十一、学生就业方面资料的收集
学生就业方面的资料主要包括以下内容：（1）学生就业机构及人员情况；（2）就业工作的政策文件；（3）开展就业指导与服务情况及原始资料；（4）毕业生初次就业率统计表和学生就业单位一览表；（5）毕业生跟踪调查报告及原始资料。
课程设计年度总结范文5
一、调查准备
1、问卷基本设计
根据查阅的相关满意度调查研究的文献和具体实例，针对医学类成人教育的特殊性并结合成人教育培训市场满意度实际情况进行问卷设计。
问卷共分为三大部分，第一部分为问卷说明;第二部分为个人基本信息，主要了解被调查者的性别、年龄、工作年限、职称、学历、专业、区域、单位性质、参加目的等信息;第三部分为问卷调查问题，主要对医学类成人教育培训的课程设置、需求、时间安排、授课方式、课程实用性、授课效果、服务支持和继续深造意愿等情况进行调查。
2、各个潜在因素的问题评价指标
(1)认知需求
Q1、您倾向于需要哪类课程的培训教育?
A.专业技术类 B.医院管理类 C.人文社科类
Q2、您倾向于哪种授课方式?
A.集中班级授课 B.网络自学 C.专题讲座 D.课程进修班
(2)满意评价
Q3、您对专业课程设置的满意程度;
Q4、您对授课时间安排的满意程度;
Q5、您对任课教师授课效果的满意程度;
Q6、您对授课方式适应成人特点的满意程度;
Q7、您对学院提供的课程学习资料的满意程度;
Q8、您对课程辅导答疑的满意程度;
Q9、您对使用学院网络教学平台的满意程度;
Q10、您对教学实习计划安排的满意程度;
Q11、您对专业课程对您的理论知识水平提升的满意程度;
Q12、您对专业课程对您的实践工作具有指导意义的满意程度;
Q13、您对学院提供的咨询服务和技术支持的满意程度;
Q14、您对学院设施整体情况的满意程度;
Q15、您对工作单位关于成人教育培训要求的满意程度。
(3)学生忠诚。
Q16、您是否会继续报读本院更高层次的成人教育进行学习?
Q17、您是否会推荐身边的亲友报读本院成人教育?
(4)意见建议
Q18、您对本院成人教育工作还有什么意见和建议?
二、调查过程
调查过程主要采取分层整群抽样的方式，以教学点为单位，分别在A医学院本部及各校外教学点中随机选取部分在读医学类成人教育的学生进行问卷调查。
三、数据统计汇总
全部问卷回收后，将整理好的有效问卷进行数据统计汇总。按照问卷编号顺序对应将问卷内的各项原始数据录入EXCEL数据汇总表中，最后将EXCEL数据汇总表导入SPSS软件进行信效度检验和结果分析研究。
四、调查结果分析
1、数据的信度检验
本文采用了Cronbach's Alpha系数对统计汇总的数据进行信度检验。通过SPSS 18.0软件将汇总的问卷统计数据(Q1—Q17)进行可靠性检验，得到Cronbach's Alpha系数为0.953，整体数据可信度较高，适合进行下一步的研究。
2、数据的效度分析
通过SPSS 18.0软件将汇总的问卷统计数据(Q1—Q17)进行“KMO and Bartlett's Test球形度检验(K)”，其中KMO值为0.97，显著性水平P(Sig值)为0，说明问卷的结构效度极好，非常适合进行因子分析。
通过对问卷中的“满意评价”(Q3—Q15)和“学生忠诚”(Q16—Q17)的统计数据进行一系列详细的因子分析，分别得出结果表1、表2、表3。
查表中分别显示“满意评价”和“学生忠诚”各主成分解释原始变量总方差的情况，其中“满意评价”使用主成分分析法得出了两个因子维度，其特征值均大于0.5，总共集中了原始变量的77.974%;“学生忠诚”使用主成分分析法得出了一个因子维度，其特征值大于1，总共集中了原始变量的82.909%。
3、统计结果分析
从上面的统计调查数据来看，参加医学类成人教育的学生中男女比例为27%：73%(由于护理专业学生占大部分且从事护理的女生较多，因此女生比例较大)，大多数集中在16—36岁(工作年限在10年以下，尤其1—5年最多)，且拥有初级职称和大专及以下的学历的层次。这部分人群属于社会新生代，处于刚毕业或工作几年急需借助成人教育培训来提升专业技术水平和学历层次，以寻求更好的发展道路，因此医学类成人教育培训的主要对象正是该群体市场。
因此A医学院可通过从专业课程设置、授课时间安排、教师授课效果、授课方式特点、课程学习资料、课程辅导答疑、网络平台使用、实习计划安排、咨询服务支持等方面全方位着手加强其成人教育的教学工作及服务质量，进而提高市场满意度，争取做到规模和效益双赢。
由于调查对象都是在读成人教育的学生(首次参加成人教育培训培训)，因此其忠诚度层次应基本无大偏差。“学生忠诚”所对应的问题Q16和Q17，大多数学生选择了“肯定会”(36.2%)和“可能会”(49.4%)继续报读A医学院更高层次的成人教育进行学习;而对于是否会推荐身边的亲友报读A医学院成人教育，大部分学生也选择了“肯定会”(44.4%)和“可能会”(44.6%)。两者均说明了学生对于A医学院成人教育的品牌教学和服务质量均相对满意且较有信心，忠诚度比较高。“认知需求”和“满意评价”是前提因素变量，“学生忠诚”是结果因素变量，前提因素变量综合影响着结果因素变量。从上述一系列分析中不难看出，本次A医学院成人教育培训市场满意度调查的“认知需求”和“满意评价”的情况较为理想，直接导致“学生忠诚”的情况也相对较好。
五、结论
通过介绍A医学院成人教育培训市场满意度调查的目的、问卷设计、调查过程、数据整理等相关情况原则，对最终调查结果进行了信效度检验和统计比较分析。通过对调查数据的平均数分析，也基本对统计结果数据分布有较为全面的认识，而分析检验结果也与实际统计结果相吻合，实际表明了大多数学生参加医学类成人教育的目的主要是为了学习新知识和业务技术的，医学类专业成人教育培训现阶段仍须遵循“课程面授为主，网络自学为辅”的原则，正确地缓解“工学矛盾”，也反映出绝大多数学生对A医学院成人教育的品牌教学和服务质量总体相对满意且有信心，忠诚度比较高，并对自身素质和职业发展的提升都有较高的要求和期望
课程设计年度总结范文6
关键词：非经典计算；算法设计与分析；智能科学与技术
1背景
智能科学与技术是人工智能方向的重点交叉学科，是一个包含了认知科学、脑科学、计算机科学的新兴学科。按照教育部学科专业目录，智能科学与技术是一级学科计算机科学与技术下的二级学科。如何在4年的本科教学过程中，既立足于计算机学科内容，又突出智能专业的特点，体现该专业区别于计算机科学专业的特色，培养一流的智能人才，是众多智能专业积极探索的问题。
本着帮助学生建立宽广厚实的知识基础，使学生将来能向本专业任何一个分支方向发展，并能掌握本学科发展的最新动态和发展趋势，深刻领会本学科与其他相关学科区别的目标，厦门大学智能科学与技术系于2012年合理调整了专业培养方案，制定了一套突出专业特色和个性的教学大纲，课程体系分为学科通修课程、专业必修课程、专业选修课程。其中，专业必修课程细分为智能基础类课程、软件理论类课程及硬件基础类课程3个不同类别。在智能基础类课程中，开设非经典计算课程。该课程是厦门大学智能科学与设计系最具特色的课程。
该课程以软件理论类课程算法设计与分析为先导课程，在本科三年级的第一学期先讲授算法知识，在同一学年度第三学期讲授非经典计算的内容。教师首先介绍经典算法设计与分析中的各种传统算法，借由经典算法发展过程中遇到的困境问题引出非经典计算的内容，前后呼应，有助于学生在智能计算上获得完整的系统学习。
2非经典计算在智能科学与技术专业本科教学算法体系中的地位
算法设计是智能科学与技术专业中的核心内容。本科专业4年的专业教学计划由4门核心课程构成算法体系的主线，包括高级语言程序设计（本科一年级学科通修课程）、数据结构（本科二年级方向必修课程）、算法设计与分析（本科三年级方向必修课程）、非经典计算（本科三年级方向限选课程）。这4门课程的教学内容和组织结构完整地构成了算法体系结构。以图灵奖获得者、pascal之父Niklaus Wirth提出的著名公式为参照，即Algorithm+Data Structures=Programs，算法体系以培训计算机方向学生掌握编程能力，独立完成分析问题、设计方案、解决问题的综合能力为主要目标；在这个体系中，程序语言是基础，数据结构是内涵，算法是框架。
在算法体系中，这4门课程以循序渐进的方式展开，注重对学生算法思维的培训。
（1）高级语言程序设计讲授的是c语言程序设计，通过对C语言的详细介绍，让学生掌握程序设计方法和编程技巧。作为初始启蒙课程，选择C语言作为程序教学语言，是因为C语言的使用广泛，拥有严格完整的语法结构，适合教学。
（2）数据结构重点讲授各种常用的数据表示逻辑结构、存储结构及其基本的运算操作，并介绍相关算法及效率分析。教师通过在一年级对包括C语言在内的其他程序设计过程的训练，加人对数据结构中各种数据的逻辑、存储结构的表示和运算操作，从数据结构的角度阐述典型算法，并简单介绍算法的效率分析，这是对程序设计训练的进阶内容。
（3）算法设计和分析主要介绍算法设计与分析的基本方法以及算法复杂性理论基础。我们在本科三年级引入算法设计与分析课程，从算法的抽象角度总结和归纳各种算法思想，包括递归与分治法、贪心法、动态规划法、回溯法、分支定界法、高级图论算法、线性规划算法等，最后阐述算法复杂性的分析方法、NP完全性理论基础等计算复杂性的基本知识及完备性证明概要，重点阐述算法思想，从复杂性角度比较和分析不同的算法。上述（1）、（2）和（3）的内容构成了计算机学科通用算法体系的教学过程。
（4）非经典计算主要讨论何为计算的本质以及经典计算在计算能力上遇到的困境，以此为契机讨论自然计算――生物计算、集群计算、量子计算等内容。算法设计和分析的最后一个章节是对算法复杂性的分析方法及NP完全性理论基础的介绍，不可避免地会讨论到现代电子数字计算机体系在计算能力上的瓶颈以及由NP完全问题（Non-deterministic Polynomial），号称世界七大数学难题之一的经典问题，引出对经典计算机体系的深层思考，进一步引导学生思考如何解决计算能力的瓶颈问题。这是教师设计非经典计算课程的出发点，也是对算法体系更完整的补充和更深层次的探讨。
此外，我们还需要对授课学期选择进行考虑。厦门大学实行三学期制度，在第三学期内开设的课程大多是实践类课程及前沿技术介绍课程。在本科三年级的小学期阶段，学生基本完成了智能专业大部分必修课程的学习，拥有了一定的计算机基础和学科素养。这时，依赖学生已经具有的数据结构与算法的基本知识，可以将学生的学习引向如何理解计算的本质；再从计算本质出发，由易到难，介绍采用非计算机的不同计算媒介和方法，例如DNA计算、元胞自动机、集群计算等知识，结合计算机模拟程序加深认识。在逐步加深学生对非经典方法计算的理解之后，再引入量子信息与量子计算。至此，智能专业关于算法体系的整体构建已基本完成。
3非经典计算课程内容大纲
非经典计算课程的主体课程内容以专题形式展开，分为5个部分。
第一部分：计算本质。从什么是计算人手，列举各种计算的形式，由数字的计算到命题的证明，由数值计算到符号推导，引出计算本质的广义定义，“计算是从一个符号串f变换成另一个符号串g”，即从已知符号（串）开始，一步一步地改变符号（串），经过有限步骤，最后得到一个满足预先规定的符号（串）的变换过程；进一步展开对什么是计算、什么是可计算性的讨论，展开介绍计算理论上4个著名的计算模型――般递归函数、λ可计算函数、图灵机和波斯特系统；最后归结到丘奇・图灵论点。以上是第一条主线，第二条主线从计算复杂性角度人手，讨论在经典算法中难解决的NP完全问题，提出在经典计算体系中随着输入数据规模增大而难以计算的瓶颈，从而引发学生对于经典计算的思考。
第二部分：智能计算机的发展。这个部分主要讨论计算机硬件的发展历史，即从原始时期的计算工具，到现代计算机的4个发展阶段：史前期、机械式计算机、机电式计算机、电子计算机。教师从模拟型计算机到数字型计算机，阐述冯・诺依曼关于计算机五大基本组成对现代计算机体系结构的影响及其带来的限制；从硬件角度提出非经典计算机的讨论，鼓励学生对现代智能计算机硬件进行调查。
第三部分：DNA计算。主要阐述DNA计算的基本原理，并以旅行商问题为引子，展开经典计算难解决问题的讨论，重点介绍第一个由DNA计算模型解决的问题――L.Adleman构建的7个节点的DHP，并着重指出DNA计算潜在的巨大并行性和待研究的问题；然后介绍R.Lipton用DNA实验解决的另一个NP问题――可满足性问题（SAT）；最后将DNA计算与软计算结合，阐述粘贴模型以及DNA的软计算模拟与遗传算法的对比。对于DNA计算强大的并行性，以具体的算法实例加以详细阐述和说明，教师应指出分子计算的优缺点以及在计算能力上的巨大潜力。
第四部分：细胞自动机和集群计算。这个部分主要讨论群体计算，一方面，从细胞自动机的形式化阐述及其所带来的哲学意义出发，描述细胞自动机在计算机交叉学科上的运用；另一方面，介绍集群计算，以欧盟“蓝脑计划”为出发点，阐述如何从硬件体系和软件体系上用计算机架构类神经元的协同合作方式。
第五部分：量子计算。从基本的量子力学知识开始，完整阐述量子计算的基本概念、量子信息、量子计算机和量子通信。量子计算机的构建除了要包含最基本的操作外，还需要介绍基本的量子计算机体系结构、计算载体等知识，加深对量子计算的理解，最后介绍的量子通信。这种已经应用在实际生活中的量子计算，更贴合实际。
以上5个专题，结构清晰，分工明确。第一部分讨论经典计算的困境，第二部分讨论经典计算机的发展瓶颈，从第三部分开始，引入非经典计算模型，分别从生物学和计算机科学的交叉学科DNA计算、细胞自动机和集群计算、量子计算3个方面进行学习。5个专题，完成了对非经典计算中前沿热门计算模式的阐述，引导了学生对于前沿学科的认识和思考。
4非经典计算课程授课方式
本课程属于本科三年级第三学期的课程，授课除了上文提到的内容之外，另一个更重要的方面是引导学生对学科前沿以及热点内容的跟踪和思考。因此在教学方式上，我们采取了教师授课及学生调查报告相结合的形式。教师上课对应课程的基本内容，学生调查报告对应学科前沿跟踪与思考。
5个专题内容的授课经过了如下设计。在每个专题的授课结束后，布置相关专题内的一些热点、难点问题供学生课后查阅、讨论和思考。每个专题由学生自主报名，学生需要对相关内容进行跟踪，查阅近5年的科技文献，总结出论文综述，并准备10分钟左右的课堂报告，教师针对课堂报告指出相关的问题，由学生课后进行进一步的思考和再次的文献查阅，形成最终报告后提交课程论文。
这样的课程设计安排，可以很好地实现教学相长。在学生方面，促使学生除了上课听课，必须主动参与文献的查询过程，主动对授课内容或延展部分的概念进行思考。由于提供给学生选择专题的自由，所以也可以大大提高学生的积极性，让学生可以从感兴趣的角度对本门课程涵盖的内容进行调查，从而获得更加深刻的上课体验。最后，由于每个学生选择的题目必须提前汇总，不能与别人重复，所以在其听取其他学生的报告过程中，学生可以更广地拓展自己的知识面。对于授课教师而言，能够保持对该门课程研究现状的实时性跟踪，更加全面地更新课程内容，还可以将学生查阅的重要理论和知识补充到课程基本内容中，同时促进教师与学生之间的互动，活跃课堂气氛，提高教学质量。
5关于非经典计算课程的几点思考
课程从厦门大学智能科学与技术系建系之初开始构思和授课，在授课过程中不断调整教学内容和课程设计，紧紧围绕学生的反馈完善课程建设。关于非经典计算课程的几点教学经验可以总结如下。
1）增加课时，优化对课程设计的安排。
2015年开始，由于学科教学计划的调整，非经典计算课程由最初的20课时拓展为30课时，集中在本科三年级第三学期进行讲授，一共5周，每周6课时。课时安排上，除了增加教学内容，更加强了对学生的文献查阅和报告部分的考查。在论文报告环节，争取做到有目标、有指导、有结论、有总结。学生所做的报告除了在初始选题阶段要有区别之外，还要求有一定的文献查阅难度。从选题确定，到针对报告指出具体的问题，要求学生根据教师指出的问题进行进一步的思考和资料查阅，最后形成论文。这样的安排贯穿整个课程的全过程，学生的参与度获得了极大的提高。对于教师而言，在学期末总结学生所做的报告内容，并增加本门课的知识点覆盖程度，对教学也有比较大的促进作用。
2）课程考核方式上的设计。
非经典课程属于必修课程，在考核方式上除了提交论文外，也必须要有必要的考试环节。在考试环节中，主要考查学生对教师上课内容的理解。在具体授课中，教师从经典计算到非经典计算进行讲解，也从算法角度给出了非经典计算强大计算力带来的改变，既延续了经典算法课程中对算法的介绍和讨论方式，又对比了典型问题在经典算法和非经典算法中的不同解决方式。这样的授课内容作为对算法体系基本知识点的考查，以闭卷考试内容来设计，是十分合适的。课程延展部分的开放知识点由学生的论文及报告内容进行评分衡量。最后，我们将两个部分的成绩作为本门课程的最终成绩。
3）课程教材的选定。
由于本门课程是厦门大学智能系的特色课程，所以国内并没有合适的教材作为授课使用。在积累了几年的教学经验后，我们准备着手进行教材的编写。如何选定更加合理的专题、更为广泛而前沿的知识，这关系到智能专业对这门课和教材的全局考量。
