形式科学：统计学 - 描述统计 - 数据收集 - 数据质量课程大纲

作业: 每周实践任务（20%）
小测验: 周末知识点测试（15%）
项目报告: 数据清理与质量评估项目（45%）
课堂讨论: 参与程度与问题解决能力（20%）

课程概述

周1: 课程介绍与准备工作 - 主题: 课程目标与期望 - 学习目标: 理解数据质量的重要性和课程结构 - 阅读/资源: 统计学入门指南 - 活动: 自我评估问卷，了解学生背景

周2: 数据收集基础 - 主题: 数据类型与来源 - 学习目标: 识别不同类型的数据及数据收集方法 - 阅读/资源: 数据收集方法案例研究 - 活动: 分组讨论实际数据收集案例

周3: 数据清洗与预处理 - 主题: 缺失值处理与异常值检测 - 学习目标: 掌握数据清洗技巧 - 阅读/资源: 数据清洗工具介绍 - 活动: 使用Excel进行数据预处理练习

周4: 数据整理与描述 - 主题: 统计指标（均值、中位数、众数） - 学习目标: 计算并解释基本统计量 - 阅读/资源: 描述性统计教程 - 活动: 创建数据报告模板

周5: 数据可视化 - 主题: 图表的选择与解读 - 学习目标: 制作和解释图表 - 阅读/资源: 数据可视化工具使用指南 - 活动: 选择合适的图表展示数据

周6: 质量控制与评估 - 主题: 数据质量标准与度量 - 学习目标: 设定和衡量数据质量 - 阅读/资源: ISO 25010 数据质量模型 - 活动: 制定数据质量改进计划

周7: 实践应用与案例研究 - 主题: 数据质量在实际项目中的应用 - 学习目标: 解决实际数据质量问题 - 阅读/资源: 完成一个小型数据清理项目 - 活动: 分享和讨论项目成果

这个大纲旨在通过逐步深入的方式，帮助学生理解和掌握数据质量在描述统计和数据收集过程中的重要性，同时结合实践操作和团队合作，提高他们的实际技能。