《數據科學與大數據技術專業外語》教學大綱課程名稱：專業外語課程編號：1281英文名稱：BigDataEnglish學時：32學時 學分：2學分開課學期：第7學期適用專業：數據科學與大數據技術專業課程類別：理論課課程性質：專業方向與拓展課先修課程：數據挖掘與機器學習、數據可視化、自然語言處理、數據采集、神經網絡與深度學習、數字圖像處理、人工智能基礎、數據科學與大數據技術導論、大學英語一、課程的性質及任務大數據《專業外語》課程是數據科學與大數據技術專業學生的專業方向與拓展課，通過本課程的學習，使學生能夠掌握大數據相關的英語詞匯，具有閱讀大數據專業資料的能力，具有一定的專業翻譯能力，能夠用英語表達專業意義并實現業務交流。依據河北工程大學數據科學與大數據技術專業培養計劃，本課程需要培養學生的能力是：具備一定的專業英語聽、說、讀、寫能力（畢業要求指標10.3）能夠對英文文獻進行翻譯，并做報告（畢業要求指標10.4）掌握自主學習的方法，能夠通過閱讀英文資料獲取所學知識（畢業要求指標12.2）二、課程目標與要求2.1課程目標能夠了解大數據專業常用的專業詞匯，掌握經常出現的高頻詞匯。能夠對課文和對話進行翻譯。能夠進行基本的專業課程介紹。能夠對英文文獻進行理解和總結。能夠進行基本的專業英語寫作。

專業外語課程教學大綱PAGE6PAGE3102.2課程目標與畢業要求對應關系課程目標畢業要求二級指標畢業要求12345●●10.3具有良好的表達能力和專業的描述方式，能夠與業界同行及社會公眾進行準確、高效的溝通和交流10.具有溝通的能力、方法和技巧，能夠就大數據應用領域的復雜工程問題與業界同行及社會公眾進行有效溝通和交流，包括撰寫報告及設計文稿，清晰表達和答辯；并具備一定的國際視野，能夠在跨文化背景下進行溝通和交流。●●10.4具有一定的國際視野和專業英語聽、說、讀、寫能力，能夠進行跨文化溝通和交流●12.2具備終身學習的知識基礎，掌握自主學習的方法，了解拓展知識和能力的途徑12.在數據科學與大數據技術相關理論和技術不斷更新的背景下具有自主學習和終身學習的意識，具有不斷學習和適應發展的能力。2.3課程目標與培養環節對應矩陣序號課程目標理論教學課后作業1能夠了解大數據專業常用的專業詞匯，掌握經常出現的高頻詞匯。H2能夠對課文和對話進行翻譯。H3能夠進行基本的專業課程介紹。ML4能夠對英文文獻進行理解和總結。HL5能夠進行基本的專業英語寫作。H注：H表示該能力的在此環節重點培養；M表示該能力在此環節有應用要求；L表示該能力在此環節有所涉及。神經網絡與深度學習教學大綱PAGE2PAGE3152.4目標達成度的評價課程目標1、2、3主要通過理論教學環節進行培養，在課后作業中有所涉及。主要通過課堂提問、課后作業和期末考試中進行考核。目標達成綜合以上內容進行評價。課程目標4主要通過理論教學環節、課后作業進行培養。主要通過學生分組完成外文文獻的翻譯，并進行課題PPT講解。目標達成綜合以上內容進行評價。課程目標5主要通過理論教學環節進行培養，在期末考試中有應用要求。主要通過期末考試專業課介紹類題目進行考核。目標達成綜合以上內容進行評價。三、教學方法及手段理論教學以課堂講授為主，面向基礎知識的準確、扎實掌握，突出對大數據專業高頻詞匯的講解、對大數據相關翻譯知識和技巧的講授；理論教學與課內學生分組報告相結合，進行外文翻譯和表達能力的應用與訓練。課程強調學生的自主學習，強調通過自學的方式消化、吸收課程的龐大知識量。四、課程的基本內容與教學要求第1部分BigDataIntroduction[教學目的與要求]：本部分包括newwords,Phrases,dialogue和text,通過講解相關單詞、短語、對話和課文A部分，使學生了解與bigdata相關的一些單詞和短語，通過對譯文的講解，讓學生掌握閱讀理解的方法，培養翻譯技能。[本部分主要內容]：1.1BigDataIntroduction：LearningGoals（支撐課程目標1）1.2BigDataIntroduction：Dialogue（支撐課程目標2）1.3BigDataIntroduction：Reading（支撐課程目標1、2）[本部分重點]：了解本節中bigdata相關的一些單詞和短語。了解日常商務中bigdata相關的口語句子。對課文進行中文翻譯。[本部分難點]：對長句子的翻譯。第2部分BigDataMarket[教學目的與要求]：本部分包括newwords,Phrases,dialogue和text,通過講解相關單詞、短語、對話和課文A部分，使學生了解與bigdatamarket相關的一些單詞和短語，通過對譯文的講解，讓學生掌握閱讀理解的方法，培養翻譯技能。[本部分主要內容]：2.1BigDataMarket：LearningGoals（支撐課程目標1）2.2BigDataMarket：Dialogue（支撐課程目標2）2.3BigDataMarket：Reading（支撐課程目標1、2）[本部分重點]：了解本節中bigdatamarket相關的一些單詞和短語。了解日常商務中bigdatamarket相關的口語句子。對課文進行中文翻譯。[本部分難點]：對長句子的翻譯。第3部分Listening[教學目的與要求]：通過聽、讀進行listening部分的訓練和講解，培養學生對大數據專業英文的聽力能力。[本部分主要內容]：3.1WhatisBigData聽力訓練3.2WhatisBigData逐句翻譯講解3.3WhatisBigData聽寫訓練（支撐課程目標2、3）[本部分重點]：5Vs部分。聽懂bigdata的基本介紹。培養學生直接聽譯的能力。[本部分難點]：部分連讀詞語。長句子的聽懂和翻譯。第4部分Presentation[教學目的與要求]：本部分通過學生分組，選擇大數據相關文獻，分工合作，進行翻譯并完成PPT，在課堂上進行十到十五分鐘的介紹，訓練學生的自主學習和表達能力。[本部分主要內容]：4.1學生分組報告環節（支撐課程目標3、4、5）4.2提問環節（支撐課程目標4）[本部分重點]：文獻相關專業術語。通過文獻提取有用信息。通過學生提問增加學生的互動和積極性。[本部分難點]：對學生英語發音的訓練。需要增加其他學生的參與感。五、課程學時分配教學課次教學內容教學環節與計劃時數教學環節計劃時數1BigDataIntroduction理論課62BigDataMarket理論課63Listening理論課6４Presentation理論課14六、課程考核與成績評定6.1考核方式考核環節包括課程學習過程考核和期末考試，其中課程過程考核占總成績的30%，分別由課堂表現、課后作業進行評定；期末考試成績占總成績的70%。各環節的比重如下。考核環節比重合計過程考核（平時成績）課堂表現10%30%作業6%Presentation14%期末成績期末測試70%70%總計100%100%6.2考核內容及要求本課程為考查課。考核內容主要由文獻翻譯和英文寫作兩部分構成，兩部分各占50%，總分值為100分。6.3成績評定1.課堂表現課堂表現總分10分，由課堂提問與課堂出勤情況評定。2.課后作業課后作業總分6分，由作業完成情況評定。每學期布置作業2次，每次作業占3分，評分標準如下；評分標準分值標準描述課后作業3能夠按時認真完成作業、作業態度認真、書寫清楚、翻譯或寫作扣題2能夠按時完成作業、作業態度較好、書寫較清楚、翻譯或寫作基本扣題1能夠按時完成作業、作業態度一般、書寫不清楚、翻譯或寫作錯誤較多0不交作業或作業態度不認真、抄襲他人作業4.期末考試采用提交結課報告形式進行，期末成績為百分制，計入總成績時乘以70%，考試內容須與畢業要求指標緊密結合，考試完成后在綜合教務系統中按照設定的占比系數錄入成績。七、課程評價與持續改進7.1課程評價課程評價周期定為每1年評價一次。設置達成情況目標值，采用成績分析法進行評價。課程達成評價根據數據科學與大數據技術專業課程達成評價方法進行計算，評價結果用于持續改進。大數據科學系負責人組織教師實施課程評價，制定持續改進措施，監督持續改進過程。課程負責人負責撰寫課程考核總結報告，實施課程評價持續改進。7.2持續改進1）日常教學：根據學生學習情況，教師采取座談會、與學生單獨交流，及時調整教學方法、進度，做出教學改進。2）課堂質疑或短時間交流討論：對課堂質疑或討論的效果進行分析，提出課程持續改進意見，用