数据驱动决策 - 课程大纲

第一周：课程介绍与基础知识

• 主题：数据驱动决策的基本概念
• 学习目标：
  1. 理解数据在教育中的角色和重要性
  2. 介绍数据收集与分析的基本方法
• 阅读资源：《教育数据分析入门》第一章
• 教学方法：讲座 + 小组讨论
• 评估：自我评估问卷

第二周：数据收集与预处理

• 主题：数据获取、清洗与整理
• 学习目标：
  1. 学习数据采集工具和技术
  2. 掌握数据清洗与预处理流程
• 资源：《Python for Data Analysis》相关章节
• 活动：数据采集及初步处理实践
• 评估：小组项目报告

第三周：描述性统计与可视化

• 主题：基本统计分析与图表解读
• 学习目标：
  1. 应用描述性统计方法
  2. 制作数据可视化图表
• 资源：Excel教程和Tableau基础
• 教学方法：讲座 + 数据可视化工作坊
• 评估：数据可视化作品集

第四周：预测模型与评估

• 主题：回归分析与预测模型
• 学习目标：
  1. 学习预测模型（如线性回归）
  2. 理解模型评估指标
• 资源：《机器学习实战》相关章节
• 活动：模型构建与验证
• 评估：模型项目展示

第五周：案例研究与实践应用

• 主题：教育数据案例分析
• 学习目标：
  1. 分析实际教育数据案例
  2. 将理论应用于解决教育问题
• 资源：真实教育数据分析案例
• 教学方法：小组讨论与报告
• 评估：案例研究报告

第六周：总结与未来趋势

• 主题：数据驱动决策的伦理与未来发展方向
• 学习目标：
  1. 总结课程内容
  2. 讨论数据隐私与伦理问题
• 资源：相关论文与行业报告
• 教学方法：研讨会
• 评估：个人反思报告

通过整个课程，学生将完成一系列作业和项目，定期进行小测验以检查理解。课程结束后，还将进行最终项目展示和反馈，以巩固所学知识并提升实践能力。