大数据与《数值分析》教学实践

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  摘 要:联系时代发展,数值分析列为应用统计专业的专业基础课。考虑信息时代与数据时代的特点,对应用统计专业的数值分析课程教学内容进行再梳理,教学模式进行更新。开设专题,突出大数据与数值分析的联系,促使大家共同思考,逐步树立大数据理念。数值分析课程教学的深度改革以及教师与学生间的深度配合,培养创新性人才。通过系统学习和改革措施,取得一系列优秀成果。
  关键词:大学教育 数值分析 大数据 专业课
  中图分类号:G420 文献标识码:A 文章编号:1674-098X(2016)01(b)-0115-02
  大型线性方程组,特别是大型稀疏矩阵方程组,为减少计算量、节约内存、充分利用系数矩阵拥有大量零元素的特点,使用迭代法更为合适[1]。插值、拟合、逼近、数值积分与数值微分、范数等无一不是在建构数据关系。
  大数据是新事物吗?天气、地震、量子物理、基因、医学等都是大数据所在,借鉴他们的方法有益。过去多用统计类方法,如用抽样调查。这正是应用统计专业人士擅长的。互联网数据挖掘方法论也如此,不同的是:因为人的复杂性,所以更难。既然是关于人的研究就需应用所有研究人的方法梳理大数据。只要懂编程、懂调动数据的人就可以做大数据挖掘的说法显然不准确,因为移动互联网对社会生活的影响本质是时间与空间的解构。
  2013年一年产生的全球信息量已经相当于人类文明史当中资料的总和。处在一个数字时代,价值判断主要通过大数据分析,颠覆性的创新以一个不可思议的速度在进行着,每个人必须要去适应。2015年李克强总理曾提出“数据是基础性资源,也是重要生产力”的重要论断,强调中国发展大数据产业空间无限。“海量数据如果能彼此打通,从这中间可以产生出大量的新知识。”中国工程院院士潘云鹤在由中国工程院主办的国际工程科技知识中心2015国际高端研讨会上说,“大数据的出现,表明信息开始独立于人,开始形成单独的空间,今后大数据一定会走向大知识时代。”
  必然的时代变化,可怕吗?正视、拥抱?在变化中似乎更能感受到数学专业、尤其是应用统计专业的优点:韧性好、潜力足、回旋空间大。不过,相应的调整与变化也是必须的。数值分析曾经是我校应用统计学专业的选修课程。考虑到信息时代与数据时代的新特点,也在努力地用心地迈向大知识时代,而今数值分析已经成为我校应用统计专业的必修课,一门专业基础课。
  1 教学与成长
  身为教师,都明白:从改变和提高自己开始,才有成功的教育。与学生们一起经历那一段无可替代的完整的生命体验,自然不是能由碎片讯息和夸张视频可以取代的。因此我们一直都在学习,不断提高教学的本领与技巧,更好地直面生活中众多的选择,并由此观察、体会、领悟全新的生活方式:改变着我们对自身以及人类关系的理解;影响着城市的建造和经济的变革;甚至改变我们成长与成年的方式,也改变着人类老去甚至去世的方式。
  尽情地用心做足诗外功夫。尽心尽力地完成教研工作,认真钻研、用心备课、与时俱进,切实把握好重点难点和必要的知识细节,不断改进教案,启发创新思维,开展研究型教学,拓展相关应用的前沿、热点,通过理论分析与数值编程两个手段相结合,拓展研究前沿和实际应用,提供有益的研究信息和潜在思路。精心制作教学课件、算法编程与可视结果,调试正确高效的源程序代码,必要时可以运用多种模式教学、布置大作业。
  学生维度方面,发挥主观能动性与学习自主性。不论课堂内外或是线上线下,我们都努力贯彻这样的学习过程:自学(寻疑)、互帮(答疑)、倾听(释疑)、群言(辨疑)、练习(测疑)和反思(质疑)。答疑、释疑和辨疑过程可以出现在同学之间以及师生之间。努力充分开发理解的认识性、道德性、感情性、实践性与创造性及其综合而成的理解的特殊本性,借此更好地提高教育实践的合理性。这样,无论教师还是学生,都处于理解的教育之中,可以更好地理解自己和他人,因而能被别人更好地理解。同时,作为影响其他教育条件更好地发挥作用的关键因素,在其他教育教学条件基本稳定的前提下,更好地发挥多角度理解的作用,从而收获更好的教育教学效果。
  习题采用书面撰写与上机编程相配合来完成,布置有关实践应用的大作业,力求考试学术和创新素质的结合与统一。通过教学、科研、动手编写和调试程序,使学生掌握数值算法的构造原理和分析过程,熟悉设计算法的原则和思路,把握已有算法的优缺点、应用面和发展前景,提升知识的融会贯通,能够结合自己的专业和问题来考虑新数值算法的改进与应用。尝试面对科研实际中遇到的问题选择、应用和改进相应的计算方法,从而提升知识应用和思维创新。
  每章学习过程中,我们都一起思考相应的数据复杂性、计算复杂性、系统复杂性和学习复杂性等多个方面带来的挑战;同时思考从数值分析出发的相应对策与处理措施。而且,我们开设几个专题,如从数据出发的建模与数值分析、大数据与计算方法的加速处理、大数据中误差的优化及与新方法的生成等等,突出大数据与数值分析的联系,促使大家共同思考,希望因此逐步树立大数据理念,加强目标、模型、数据、技术等多个方面的协同创新。尝试着对数值分析课程教学的深度改革、教师同学生间的深度配合,希望能超越因材施教,也盼望着能接收到超出想象的答案,从而让创新性人才凸现。
  整个数值分析课程教学过程中,关注学生的成长过程,更加注意到学生正在寻找自己,构建自己的知识结构,以及他们的变化和发展。若以此为目标进行教改,改革必然会持续进行,一定能帮助学生了解自己,准确定位,为学生必然发生的变化做准备,而非将学生当作已经固定的人才实施因材施教。坚持抓反思、求提升,抓精细、求完美,抓执行、求速度,抓流程、求效果。期望着大家能有超越数据的视野与胸怀。
  2 成效
  通过系统学习和改革措施,促使教学双方充分发挥“教师的主导作用,学生的主体作用”。教师的教学与科研得到良性发展,促进研究型教学展示,为在新时期培养创新型、复合型、高素质人才做出点滴贡献;学生掌握经典算法和了解了应用前沿,提高数值算法效率和数据分析能力,为利用计算机有效解决科学计算中的问题打好基础;也为更从容地面对世界的柔性、智能、精细发展奠定了基础。   用心投入实践中的好课与好课的实践[2],发表了一系列相关教学论文。持续开展:数值计算方法及相关课程教学改革的研究与实践;模块化、互衔接的数学类课程群优化的研究与实践;数学教育实验中心运行机制与管理模式的研究与实践;多元化人才培养模式的研究与实践。有如下书籍出版:
  《应用数理统计》,机械工业出版社,2008。
  《数学物理方程》,科学出版社,2008。
  《数据库基础教程》,电子工业出版社,2009。
  《基于MINITAB的现代实用统计》,中国人民大学出版社,2009。
  《气象统计预报》,气象出版社,2009。
  《Numerical Analysis and Computational》,MethodWorld Academic Press,2011。
  《数值分析与计算方法》,科学出版社,2012。
  《数值计算方法理论与典型例题选讲》,科学出版社,2012。
  《Minitab软件入门:最易学实用的统计分析教程》,高等教育出版社,2012。
  2012年,这里被确立了教育部专业综合改革试点专业。同年,拥有了中央财政支持地方高校发展——科研平台和专业能力实践基地建设项目,以及多项江苏省及国家级大学生实践创新训练计划项目,如基于地面以及CHAMP卫星数据的地球磁场区域建模研究,基于GPS和实时数据的青奥会期间公共交通调度优化研究,南京市PM2.5监测站分布合理性调查与分析。
  2011获年教育部颁发全国大学生数学建模竞赛全国特等奖(高教社杯),全国唯一。2012年摘下全球仅7项的美国大学生数学建模竞赛ICM特等奖。
  2015年全国大学生数学建模竞赛获国家一等奖四项、二等奖六项;2015首届中国“互联网+”大学生创新创业大赛金奖;在2015年全国大学生电子设计竞赛中获全国一等奖3项、全国二等奖4项。获奖数量和质量均取得历史性突破,展现了当代大学生的大气、生机和活力。
  难怪,世界著名数值分析专家牛津大学教授Floyd N.Trefethen和David.BauIII指出:“如果除了微积分与微分方程之外,还有什么数学领域是数学科学基础的话,那就是数值线性代数。”
  参考文献
  [1] 蒋勇,李建良.数值分析与计算方法[M].北京:科学出版社,2012.
  [2] 周兴,叶惟寅.实践中的好课与好课的实践[J].数学教育学报,2005,14(2):80-82.
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