1. 引言
随着大数据、人工智能等技术的快速发展，数据科学领域对人才的需求日益增长。数据计算及应用专业是一个融合数学、计算机科学和统计学的跨学科专业，旨在培养学生利用数学和统计学基础知识，以计算机软件为工具，提升他们在数据处理、分析和应用方面的能力[1]。数据计算及应用专业的核心在于综合应用数学和统计学理论，并借助计算机技术进行大规模数据处理与分析。随着数据在各行各业中的重要性日益凸显，这一专业在现代教育体系中的地位愈发重要。数据计算及应用专业要求学生具备扎实的数学基础，掌握各种统计方法，并能够熟练操作数据处理软件。学生需要学习如何对生产生活和实践领域中与数据相关的问题建立统计模型，并利用软件进行求解，从而为实际问题提供科学的决策支持。
案例教学法是一种通过分析实际案例来进行教学的方法。它以真实或仿真的案例情境，通过师生互动、讨论和反思，帮助学生理解理论知识并掌握解决实际问题的能力[2]，其特点主要包括：真实性，案例通常来源于实际生活或工作，具有真实背景和数据，能够引发学生的共鸣；互动性，通过小组讨论和课堂辩论，激发学生的主动性和参与感；综合性，案例涉及多个学科知识，促使学生综合运用所学知识进行分析和解决问题；创新性，通过对案例的分析，培养学生的创新思维和创造力。案例教学法起源于哈佛大学商学院，最初主要应用于工商管理、法学和医学等领域，如今已在全球范围内得到推广，近年来随着教育理念的不断更新，在我国现实背景下，案例教学法在基础教育、高等教育、工程技术等领域得到了广泛应用。李占芹认为，教师在课堂教学中利用案例教学法不仅可以提高学生对基础知识的理解和掌握，还能帮助学生拓展解决问题的思维方式，摆脱单一的思考模型[3]；吴雪指出，案例教学法既丰富了教师的教学观念，又能促进教学手段的创新和改进，从而提高教师的教学能力和专业水平[4]。这表明案例教学法对于师生之间的良性互动带来很好的启示，能对教师的教和学生的学提供具体的指导。作为一种创新的教学模式，近年来在多个学科领域得到了广泛应用。例如在高校英语课堂、思政理论课堂、专业学位硕士课堂上，案例教学法不仅增强了学生的语言应用能力和政治理论素养，还培养了学生的批判思维，还能有机融合高水平研究与实践，推动高等教育更好更快发展[5] [6]。此外，在法学、管理学、医学等专业教育中，案例教学法也展现出了其独特的优势，帮助学生更好地适应未来职业的需求。本文从数据计算及应用专业的教学现状出发，分析案例教学法在本专业教学上的优势及实施策略，最后给出一些建议。
2. 数据计算及应用专业教学现状
2.1. 数据计算及应用专业教学概况
本专业的课程设置主要包括四大类：数学基础课程、统计学基础课程、计算机应用课程和数据分析课程。数学基础课程通常涵盖数学分析、高等代数、概率论与数理统计等内容，这些是理解和应用统计方法的前提。统计学基础课程则包括数理统计、回归分析和时间序列分析等，旨在培养学生的统计分析能力。计算机应用课程涵盖程序设计、数据库管理和算法设计等内容，这些课程帮助学生掌握数据处理的基本工具。数据分析课程则包括数据挖掘、机器学习和大数据处理等，重点在于培养学生的数据分析和应用能力。通过这些专业课程的学习，学生的创新意识和创新能力能够得到显著提升。这不仅为他们进入就业市场提供了必备的基础，也为他们在未来的职业生涯中应对复杂的数据问题打下了坚实的基础。
数据计算及应用专业的教学内容强调理论与实践相结合，具备鲜明的专业性和应用性，注重培养学生的动手能力和问题解决能力。该专业的核心课程涵盖了数据建模、数据挖掘、统计计算、机器学习等多个领域。一些课程特别突出了计算机软件教学的重要性，如数学建模、多元统计分析、数据科学导论、数据库原理、深度学习、数据结构、时间序列分析、数据挖掘课程设计、统计软件等。这些课程涵盖了数据科学的基本理论、方法和工具，为学生提供了系统的知识框架，对培养学生掌握数据科学的理论基础和应用技能起到了重要支撑作用。在数据计算及应用专业的教学方法方面，大多数课程采用讲授与软件操作相结合的方式，注重理论与实践的结合。在教学手段方面，专业的软件教学采用了多样化的教学策略。除了传统的讲授式教学外，还广泛采用了案例分析、项目驱动、翻转课堂等先进的教学方法，这些方法有助于激发学生的学习兴趣，提高学习效果。同时，教学手段也日趋现代化，利用多媒体、网络教学资源等辅助工具，使教学更加直观、生动。实践教学是数据计算及应用专业的重要组成部分。目前，许多高校都设置了丰富的实践教学环节，如实验课程、课程设计、实习实训等。这些环节为学生提供了将理论知识应用于实际问题的机会，有助于培养学生的实际操作能力和创新能力。同时，通过与企业和行业的合作，实践教学还能够帮助学生更好地了解行业需求和就业前景[7]。例如，许多学校与知名企业合作，开展联合项目，让学生参与到实际的商业案例中，从而提升他们的实践经验和职业技能。现代化的教学手段在数据计算及应用专业的教学中扮演着重要角色。多媒体教学、网络课程、虚拟实验室等技术的应用，使得教学过程更加生动、互动。学生可以通过在线平台获取丰富的学习资源，进行自主学习和在线测试。此外，虚拟现实技术的引入，让学生能够在虚拟环境中进行数据分析和建模实验，增强了学习的趣味性和实用性。随着大数据、人工智能等技术的快速发展，数据科学领域对人才的需求日益增长，这使得数据计算及应用专业的学生在就业市场上具有较高的竞争力。通过与企业和行业的紧密合作，学校可以及时了解行业最新动态和技术需求，从而调整课程内容和教学方向，确保毕业生能够适应行业的发展趋势。例如，定期邀请行业专家来校讲座，开展职业发展研讨会，为学生提供行业前沿知识和职业规划指导。
尽管数据计算及应用专业在理论和实践方面都有较为全面的课程设置，但在实际教学过程中仍然面临一些挑战。首先，理论教学与实际应用之间存在一定的脱节。部分学生在课堂上学习了大量的数学和统计理论，但在实际应用中却无法灵活运用。其次，计算机技术和数据处理方法的快速发展使得教学内容需要不断更新，教师需要不断学习和掌握最新的技术和方法，这对教学资源和教师的能力提出了较高的要求。
2.2. 数据计算及应用专业实施教学案例法的必要性和可行性
首先，案例教学法在数据计算及应用专业中的应用是必要的，这主要是因为该专业与案例教学法在以下几个方面具有内在统一性：
(1) 实践性与针对性。案例教学能够提供真实世界中的情境，帮助学生将理论知识应用于实际，增强学生的实践能力和问题解决能力。在数据计算及应用专业中，这种教学方法有助于学生理解和应用数学、统计学原理解决实际问题，如数据分析、数据建模等。
(2) 跨学科教育。数据计算及应用专业涉及数学、统计学和计算机科学等多个学科的交叉融合，案例教学能够帮助学生更好地理解和应用这些跨学科的知识，培养学生的综合能力和创新思维。
(3) 适应社会需求。随着大数据和人工智能的发展，社会对具备数据处理和分析能力的人才需求日益增加，案例教学能够帮助学生更好地适应这种需求，提高毕业生的就业竞争力。
其次，案例教学法在数据计算及应用专业中的应用是可行的，这主要是因为该专业学生的培养过程需要大量丰富的案例和数据资源：
(1) 丰富的案例资源。随着大数据和信息技术的发展，有大量的实际案例可供选择和使用。这些案例涵盖了从数据分析到数据建模的各个方面，为学生提供了多样化的学习材料。
(2) 教师资源。数据计算及应用专业的教师大多具有丰富的教学和实践经验，能够设计和实施高质量的案例教学。
(3) 学生反馈。学生普遍认为案例教学能够帮助他们更好地理解和应用所学知识，提高学习兴趣和动力。
综上所述，案例教学法在数据计算及应用专业中的应用不仅是必要的，也是可行的。通过这种方法，学生可以更好地理解和应用跨学科的知识，提高实践能力和问题解决能力，从而更好地适应社会和行业的发展需求。
3. 案例教学法的实施策略
为了应对这些挑战，案例教学法逐渐成为数据计算及应用专业教学中的一种有效策略。案例教学法通过引入真实的案例，让学生在实际情境中应用所学的理论和方法，从而加深他们对知识的理解和掌握。
3.1. 案例教学法在数据计算及应用专业教学中的优势
(1) 案例教学法能够将理论与实际紧密结合。在数据计算及应用专业的教学中，学生往往需要学习大量的理论知识和复杂的计算方法。然而，仅仅通过书本和课堂讲解，这些知识可能显得抽象和枯燥，学生也难以将其应用到实际问题中去。通过案例教学，学生可以看到这些理论在现实世界中的具体应用，从而更加直观地理解其重要性和实用性。例如，在学习大数据分析时，可以引入一个实际的商业案例，让学生分析大量的销售数据，找出潜在的市场趋势和客户行为模式。这不仅能够激发学生的学习兴趣，还能帮助他们更好地掌握数据分析的技术和方法[8]。
(2) 案例教学法能够培养学生的批判性思维和解决问题的能力。在案例教学过程中，学生需要对案例进行深入分析，识别其中的问题和挑战，并提出可能的解决方案。这一过程要求学生不仅要掌握所学的知识，还要具备独立思考和批判性分析的能力。通过不断地练习和实践，学生的思维能力和解决问题的能力会得到显著提升。同时，案例教学法也强调团队合作，学生往往需要分组讨论和合作完成任务[9]。这种合作不仅能够增强学生的沟通能力和团队合作精神，还能帮助他们学习如何在团队中分享知识和资源，共同解决问题。
(3) 案例教学法还能够促进学生的自主学习和持续学习的能力。在传统的教学模式中，学生往往处于被动接受知识的状态。而案例教学法则要求学生主动参与到学习过程中，积极探索和研究案例中的各种问题。在这一过程中，学生会逐渐培养起自主学习的习惯和能力，学会如何获取和利用各种信息资源。同时，通过对实际案例的分析和研究，学生还能够了解到当前数据计算及应用领域的最新发展动态，保持对专业知识的持续关注和学习热情。
总的来说，案例教学法在数据计算及应用专业的教学中具有诸多优势。它不仅能够将理论与实际紧密结合，帮助学生更好地理解和掌握知识，还能够培养学生的批判性思维、解决问题的能力和团队合作精神。此外，案例教学法还能够促进学生的自主学习和持续学习的能力，使他们在毕业后能够更好地适应职场的需求。因此，案例教学法无疑是提高数据计算及应用专业教学质量的一种有效策略，值得在教学实践中广泛推广和应用。
3.2. 案例教学法的实施策略
案例教学法因其能够有效结合理论与实际，培养学生的综合能力和实践技能，在数据计算及应用专业中逐渐受到重视。选择合适的案例是实施案例教学法的第一步。选择与设计适合的案例是实施案例教学法的关键，优秀的案例应具备以下几个特点：相关性，案例内容应与课程教学目标和学生的知识背景紧密相关；复杂性，案例应具有一定的复杂性，能够引导学生进行深度分析和思考；多样性，案例类型应多样化，包括数据收集、数据处理、数据分析等不同环节，涵盖不同的应用领域[10]。具体而言，代表性的案例能够涵盖所学知识的核心内容，复杂性的案例能够引发学生深入思考和讨论，而现实性的案例则能激发学生的兴趣和参与度。例如，在数据分析课程中，可以选择一个知名企业的数据分析案例，既能展示数据分析在商业决策中的重要性，又能让学生感受到所学知识的实际应用价值。
在实施案例教学法时，制定清晰的教学目标至关重要。教学目标应包括知识目标、能力目标和情感目标。知识目标是指学生通过案例学习应掌握的理论知识和技术方法；能力目标是指学生应具备的分析问题、解决问题和团队合作的能力；情感目标是指学生应培养的学习兴趣、自主学习能力和职业素养。清晰的教学目标能够帮助教师有针对性地设计教学活动，并评估教学效果。
教学过程的组织与实施是案例教学法效果能否得到的重要前提，主要包括课前、课中、课后的组织实施：课前准备，教师应提前准备好案例材料，并根据教学目标设计相应的教学活动和讨论问题；课堂实施，课堂上教师应引导学生进行案例分析，组织小组讨论和全班辩论，鼓励学生发表自己的观点和见解；课后总结，教师在课后应对学生的分析结果进行总结和点评，指出其优点和不足，帮助学生进一步理解和掌握知识[11]。
为了达到教学目标，教师需要设计多样化的教学活动。具体而言，可以包括以下几种活动形式：(1)案例讲解：教师通过讲解案例背景、关键问题和解决方案，引导学生理解案例的核心内容；(2) 小组讨论：学生分组讨论案例中的问题和挑战，分享各自的见解和解决方案。小组讨论能够促进学生的批判性思维和团队合作能力；(3) 角色扮演：学生模拟案例中的不同角色，体验实际情境中的决策过程和问题解决。这种活动形式能够增强学生的代入感和实践体验；(4) 报告撰写和展示：学生根据案例分析撰写报告，并在课堂上展示分析结果和解决方案。报告撰写和展示能够培养学生的书面表达和口头表达能力[12]。
3.3. 案例设计过程
利用案例教学时，往往需要产生大量数据，从数据采集、数据预处理、数据分析、数据可视化等方面为学生展现数据科学的全过程。在数据采集阶段，学生们需要从多种来源获取数据，如数据库、API、网页抓取等[13]。这一过程使他们熟悉不同的数据格式和数据获取工具，同时培养他们的数据敏感性。接下来，数据预处理是数据科学中非常关键的一步。学生需要对原始数据进行清洗、格式化、缺失值处理、异常值检测等操作。这不仅让学生了解数据的质量对分析结果的影响，还能提高他们的数据处理技巧和编程能力。在这个阶段，常用的工具如Python的Pandas库、R语言等都可以成为教学的重点内容。数据分析是数据科学的核心环节，通过统计分析、机器学习算法等手段，学生可以从数据中提取出有价值的信息和模式。这一过程需要学生具备一定的数学和统计学基础，同时需要掌握各种算法的原理和应用场景。教学中可以通过具体案例，如销售数据分析、客户分类、预测模型等，让学生在实战中理解和掌握这些知识。最后，数据可视化是数据科学中不可或缺的一部分[14]。通过图表、仪表盘等方式将数据分析结果直观地展示出来，可以帮助学生更好地理解数据之间的关系和趋势，同时也提升了他们的沟通和展示能力。常用的可视化工具如Matplotlib、Seaborn、Tableau等可以作为教学的重点内容。通过以上各个环节的教学，学生不仅能系统地掌握数据科学的理论和方法，还能通过实际操作提高自己的动手能力和解决问题的能力。案例教学的优势在于它能够将理论与实践紧密结合，使学生在解决实际问题的过程中不断提升自己的综合素质和能力。
3.4. 案例教学法的具体应用场景——以《时间序列分析》课程为例
下面以专业课程《时间序列分析》中的股票价格预测模型为例，讲述案例教学法的具体实施过程。
1. 确定教学目标
首先，明确时间序列分析课程的教学目标。主要目标包括：掌握时间序列的建模方法，如ARIMA模型，能够分析实际数据并进行预测。
2. 选择合适的教学案例
引入问题：为什么股票价格预测对于投资者和经济学家来说如此重要？通过历史数据分析和预测，我们能否准确地预测未来的股票价格走势？
背景介绍：介绍选定的股票(例如苹果公司股票)的市场背景和历史价格走势，展示数据集的来源(如Yahoo Finance或Quandl等)。
明确目标：通过本次教学案例，学生将掌握如何运用时间序列分析技术进行股票价格的预测。
3. 设计教学流程
根据教学目标和案例特点，设计详细的教学流程，包括以下步骤：
(1) 引入案例：介绍案例背景，说明时间序列分析的重要性。
(2) 数据获取与预处理：指导学生获取数据，并进行必要的数据清洗和预处理。
通过Python编程获取所需的历史股票价格数据。代码如下：
import pandas_datareader.data as web
import datetime
# 定义时间区间
start = datetime.datetime(2018, 1, 1)
end = datetime.datetime(2023, 1, 1)
# 获取苹果公司股票价格数据
stock_data = web.DataReader('AAPL', 'yahoo', start, end)
stock_data.head()
接下来就是数据预处理：包括处理缺失值、数据格式转换、绘制时间序列图表等。学生将学习如何检查数据的平稳性，如使用ADF检验(Augmented Dickey-Fuller Test)。代码如下：
from statsmodels.tsa.stattools import adfuller
# 进行ADF检验
result = adfuller(stock_data['Adj Close'])
print('ADF Statistic:', result[0])
print('p-value:', result[1])
(3) 模型选择与建立：讲解并指导学生建立合适的时间序列模型，如ARIMA模型。
讲解ARIMA模型：介绍ARIMA模型的理论基础，包括自回归(AR)、差分(I)和移动平均(MA)三部分；模型参数选择：学生将学习如何通过ACF (自相关函数)和PACF (偏自相关函数)图来选择模型的阶数(p, d, q)；模型建立：使用Python中的statsmodels库建立ARIMA模型，并拟合数据。本部分代码如下：
from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA
# 建立ARIMA模型
model = ARIMA(stock_data['Adj Close'], order=(p, d, q))
model_fit = model.fit()
print(model_fit.summary())
(4) 模型评估与优化：通过残差分析、AIC/BIC准则等方法评估模型的性能，并进行优化。
模型评估：使用AIC/BIC准则评估模型的优劣，通过残差分析判断模型的拟合效果；模型优化：如果模型表现不佳，学生需要重新选择参数并优化模型。代码如下：
# 绘制残差图
residuals = model_fit.resid
residuals.plot(title="Residuals")
plt.show()
# 残差正态性检验
from scipy.stats import normaltest
print(normaltest(residuals))
(5) 预测与解读：利用建立的模型对未来数据进行预测，并解读预测结果。
预测未来股票价格：使用训练好的ARIMA模型对未来一段时间内的股票价格进行预测；绘制预测结果：将预测结果与历史数据绘制在同一图表中，帮助学生直观地理解模型的预测能力。代码如下：
forecast = model_fit.get_forecast(steps=30)
forecast_index = pd.date_range(start=end, periods=30, freq='B')
forecast_series = pd.Series(forecast.predicted_mean, index=forecast_index)
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(stock_data['Adj Close'], label='Historical Prices')
plt.plot(forecast_series, label='Forecasted Prices', color='red')
plt.title('Apple Stock Price Prediction')
plt.legend()
plt.show()
在解读环节，需要让学生讨论预测结果的合理性，分析模型的优势和局限性，并提出改进建议。
4. 设计互动与讨论环节
小组讨论：学生分组讨论各自的模型结果，分析不同参数选择对预测结果的影响；全班分享与总结：各组分享讨论结果，教师进行总结，强调关键知识点和实践中的注意事项。
5. 总结
通过时间序列分析课程的案例教学设计和实施，学生能够在实际操作中掌握时间序列分析的理论与应用方法。这种教学方法不仅增加了学生的学习兴趣，还能提升他们解决实际问题的能力。
4. 小结
案例教学法作为一种注重实际应用和问题解决的教学方法，具有实践性强、针对性强、启发性强等特点，在数据计算及应用专业的教学中具有显著的优势。通过真实案例的分析和讨论，学生能够提高实际操作能力，增强综合素质，培养创新能力。本文通过对案例教学法的实施策略和应用案例的分析，为数据计算及应用专业的教育工作者提供了参考和借鉴。本文梳理了数据计算及应用专业的教学现状，分析了本专业教学中开展教学案例法的必要性、可行性、可操作性，并给出了一些教学基本策略。未来的教学实践中，课堂上要更加注重案例教学的灵活性，要进一步增强案例教学的实用性，增加学生参加实践活动的频次和效率，强化案例教学的可视性，同时还要加强与企业和行业的合作，推动产学研深度融合，注重培养学生的创新能力和跨学科素养，以适应复杂多变的数据科学领域，加强国际化交流与合作，借鉴国际先进的教学理念和经验，提升专业的教学水平。
基金项目
湖北省教育科学规划2022年度重点课题(2022GA031)，长江大学2022年教学研究项目(JY2022049)资助。