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“十三五”四川省高等学校省级精品

在线开放课程认定申报书

 

申报单位:

申报单位层次:

合作单位:  

 四川大学                                  

□本科院校            □高职高专院校

                                

课程名称:

 概率论与数理统计(理工)                                  

课程类型:

公共基础课程(□大学生文化素质教育课 公共课)

□专业课程(□专业基础课 □专业核心课)

所属一级学科门类/专业大类:

 数学                                  

所属二级学科门类/专业二级类:

 概率统计                                  

所属专业

(专业课程填写):

 

                                   

课程负责人:

 翁洋                                  

申报日期:

 2017.5                                   

 

 

 

四川省教育厅 制

 

填 写 要 求

 

一、    本表用A4纸张双面打印填报,本表封面之上不得另加其他封面。

二、    本表填写内容必须属实,所在学校应严格审核,对所填内容的真实性负责。

三、    表格文本中外文名词第一次出现时,要写清全称和缩写,再次出现时可以使用缩写。

四、    除特别说明外,所有填写数据截止日期为2017年5月30日。

五、    如表格篇幅不够,可另附纸。

 


1.课程负责人情况

基本情况

姓  名

翁洋

性 别

出生年月

1979.7

学  历

博士研究生

专业技

术职务

副教授

学 位

博士

行  政

职  务

 

院  系

数学学院

手  机

13880886772

电子邮件

wengyang@scu.edu.cn

通信地址

(邮编)

四川大学数学学院(610064)

教学情况

授课情况:1.现课程负责人近三年讲授本课程情况;

长期工作在本科教学第一线,主讲全校本科生公共基础课《概率统计(理工)》,周学时4,总学时136。注重理论联系实际和学生综合能力的培养,所开课程受到同学们的高度赞扬,并多次获得四川大学课堂教学质量优秀奖等奖项。

2.近五年来讲授的主要课程情况(见下表)。

近五年来讲授的主要课程名称(不超过5门)

课程类型

周学时

届数

学生总人数

概率论与数理统计

公共基础课

4

2

600

随机过程

专业课

4

2

230

应用回归分析

专业课

3

2

90

线性模型

专业课

3

3

140

时间序列分析

专业课

3

3

140

承担实践研究情况:承担的实践性教学任务(含实验、实习、课程设计、毕业设计/论文,学生总人数)。

每年指导本科毕业设计6人

 

教学研究情况:主持的教学研究课题(含课题名称、来源、年限)(不超过五项);作为第一署名人在国内外公开发行的刊物上发表的教学研究论文(含题目、刊物名称、时间)(不超过五项);获得的教学表彰/奖励(不超过五项);主编的省部级及以上规划教材、获奖教材(不超过五项)。

主持研究课题:

1、 基于无线传感器网络的随机场分布式估计,国家自然科学基金委,青年基金,2013-3015,主持。

2、 多传感器网络抗差估计融合,国家自然科学基金委,重点项目子课题,2012-2015,主持。

发表学术论文:

1.    Y. Weng, W. Xiao, L. Xie, Diffusion-based EM Algorithm for Distributed Estimation of Gaussian Mixtures in Wireless Sensor Networks, Sensors, vol. 11, pp. 6297-6316, 2011. (SCI, Impact factor: 1.821)

2.    Y. Weng, W. Xiao, L. Xie, Total Least Squares Method for Robust Source Localization in Sensor Networks Using TDOA Measurements, International Journal of Distributed Sensor Networks, vol. 2014, 8 pages, 2014. (SCI, Impact factor: 0.882)

3.    Y. Weng, L. Xie, W. Xiao, Sensor selection for random field estimation in Wireless Sensor Networks, Journal of Systems Science and Complexity, vol. 25(1), pp. 46-59, 2012. (SCI, Impact factor: 0.586)

4.    Y. Zhao, Y. Weng, N. Peng, G. Tang, Z. Liu, Prediction of Mechanical Properties of Hot Rolled Strip by Using Semi-Parametric Single-Index Model, Journal of Iron and Steel Research, International, vol. 20(7), pp. 9-15, 2013.(SCI, Impact factor: 0.412, Corresponding Author)

5. Y. Weng, Data Reduction with Quantization Constraints for Decentralized Estimation in Wireless Sensor Networks, Mathematical Problem in Engineering, vol. 2014, 8 pages, 2014. (SCI, Impact factor: 1.082)

教学表彰

2014年四川大学课堂教学质量优秀奖

2015年主讲课程《概率论与数理统计》获批四川省精品资源共享课

2015年四川大学首届“德渥群芳”优秀科研团队奖。

2015年四川大学学术型社团优秀指导教师鼓励奖

2016年四川大学大学生课外科技实践活动优秀指导教师

主编教材:

《概率论与数理统计》,高等教育出版社

 

2.课程团队

人员构成(含课程负责人、主讲教师、辅导教师、实践指导教师、外聘教师、教学设计人员、技术人员)

姓名

性别

出生年月

专业技术

职务

学科专业

在本课程中承担的工作

备注(如联合申报请在本栏目中注明所在高校

翁洋

1979.7

副教授

数学

课程负责人

 

何腊梅

1971.12

副教授

数学

主讲

 

罗应婷

1983.6

副教授

数学

主讲,教学技术

 

赵永红

1980.12

讲师

数学

主讲,教学技术

 

 

 

 

 

 

 

 


3.合作单位情况

序号

合作单位名称

项目负责人

合作内容

1

 

 

 

2

 

 

 

3

 

 

 

……

 

 

 

4.教学内容与资源

4-1 课程概况

课程名称

概率论与数理统计(理工)

课程网址

http://cc.scu.edu.cn/G2S/Template/View.aspx?courseId=1538&topMenuId=137167&action=view&type=&name=&menuType=1

上线平台

平台名称:四川省精品资源共享课——概率论与数理统计(理工)

类型:□爱课程网 □其他国家级平台 ■省级平台 □校级平台

覆盖学生

总数: 24000 人,其中已注册的在校学生 24000  人,非在校学生:   人,经过在线学习已获得学分学生: 24000

在线点击量(人次)

60320

开设年限

    2013      年开设,目前已开设   4     

总学时

52

总时长

2340分钟

总学分

4

 

序号

视频名称

时长

主讲教师

 

1

概率论基础知识

10学时

翁洋,陈鸿建,赵永红

 

2

随机变量及其分布

8学时

翁洋,陈鸿建,赵永红

 

3

多维随机变量及分布

11学时

翁洋,陈鸿建,赵永红

 

4

数字特征

6学时

翁洋,陈鸿建,赵永红

 

5

正态分布及指数分布族

6学时

翁洋,陈鸿建,赵永红

 

6

极限定理

4学时

翁洋,陈鸿建,赵永红

 

7

数理统计基础知识

4学时

翁洋,陈鸿建,赵永红

 

8

参数估计

9学时

翁洋,陈鸿建,赵永红

 

9

假设检验

4学时

翁洋,陈鸿建,赵永红

 

10

回归分析与方法分析

2学时

翁洋,陈鸿建,赵永红

 

4-2 课程内容

课程完整教学内容简介、章节安排、学时分配、重点和难点、考核方式等。

《概率论与数理统计》是理、工科有关专业的基础干课,从学科性质讲,它是一门基础性学科,为相关专业学生后继专业课程的学习提供方法论的指导。对教师而言,不但要将这门内容复杂的基础学科条理讲得清楚,知识点讲的透彻,帮助学生打下良好的理论基础,更要培养学生统计学的逻辑思维能力,使学生的学习真正做到学有所用,学以致用。因此,课程团队编写了《概率论与数理统计》(理工)新教材。该书内容是根据教育部颁布的教学大纲及研究生入选考试要求编写的。该书的一个重要特点是除了满足一般同学学习的需求外,也为希望进一步深造的同学提供深入学习和锻炼的平台。讲完基本内容约需60学时,其中习题课10学时。

第一章  随机事件及其概率(10学时)

【教学目的】

理解随机事件的概念,熟练掌握事件间的关系与运算;理解事件频率的概念和概率的公理化定义;掌握概率的基本性质,了解古典概率、几何概率,会计算简单的古典概率;理解条件概率的概念,熟练运用概率的加法公式和乘法公式,会运用全概率公式、贝叶斯公式计算概率;理解事件的独立性概念,会用独立性计算事件的概率;掌握n重独立重复试验的概念,会进行二项概率计算。

【教学内容】

随机事件及其运算;随机事件的概率及其性质;条件概率;独立性;贝努里概型

第二章  随机变量及其分布(8学时)

【教学目的】

了解随机变量的概念,理解分布函数的概念及性质,会利用分布函数计算概率;掌握离散型随机变量及其概率函数的概念,掌握连续型随机变量及其概率密度的概念与性质;熟练掌握二项分布、泊松分布、均匀分布、指数分布;会求简单的随机变量的函数的概率分布。

【教学内容】

随机变量及其分布函数;离散型随机变量;连续型随机变量;随机变量函数的分布

第三章    多维随机变量及其分布(10学时)

【教学目的】

了解多维随机变量和联合分布的概念,理解二维随机变量和联合分布的概念、性质,掌握二维离散型随机变量的联合分布、边缘分布和条件分布,掌握二维连续型随机变量的联合分布、边缘分布和条件分布,会求有关事件的概率;理解随机变量独立性的概念,熟练应用随机变量的独立性进行概率计算;掌握简单的两个随机变量函数的分布。

【教学内容】

多维随机变量及其联合分布;二维随机变量的边缘分布;二维随机变量的条件分布;随机变量的独立性;两个随机变量函数的分布

第四章    随机变量的数字特征(6学时)

【教学目的】

理解随机变量的数字特征的概念和性质,会利用性质计算随机变量的数字特征;熟悉并掌握常用随机变量的数字特征;会根据随机变量的分布求随机变量函数的数字特征。

【教学内容】

数学期望;方差;协方差及相关系数;随机变量的其它特征数

第五章    正态分布和自然指数分布族(4学时)

【教学目的】

掌握正态分布定义及密度及概率计算;掌握正态分布的数字特征及线性性质及正态分布可加性;掌握二维正态分布有关结果;掌握自然指数分布族分布的均值参数及方差函数的概念及常见自然指数分布族分布的方差函数形式

【教学内容】

正态分布及其概率计算;正态分布数字特征及线性性质;二维正态分布(一般可不证,只讲结果);自然指数分布族 

第六章    极限定理(4学时)

【教学目的】

了解切比雪夫不等式、切比雪夫大数定律和贝努里大数定律;了解独立同分布的中心极限定理、德莫佛—拉普拉斯定理;会利用切比雪夫不等式和中心极限定理估计和近似计算一些简单事件的概率。

【教学内容】

大数定律;中心极限定理

第七章    数理统计的基本概念(4学时)

【教学目的】

掌握总体、个体、统计量、简单随机样本和样本统计量的概念,了解经验分布函数与直方图的作法;掌握χ2分布、t分布和F分布的定义和上α分位点,会查表计算;掌握正态总体的一些常用抽样分布。

【教学内容】

总体与样本;统计量与抽样分布

 

第八章    参数估计(8学时)

【教学目的】

理解参数点估计的概念,了解矩估计法和极大似然估计法;会求参数的矩估计和极大似然估计;掌握估计量的评价标准(无偏性、有效性与一致性);理解区间估计的概念,会求单个、两个正态总体均值与方差的置信区间。

【教学内容】

点估计;点估计量的评价标准;区间估计;单侧置信限

第九章    假设检验(4学时)

【教学目的】

理解显著性检验的基本思想,掌握假设检验的一般步骤,了解假设检验的两类错误;掌握单个和两个正态总体的均值与方差的假设检验;了解总体分布的χ2拟合优度检验法。

【教学内容】

假设检验;正态总体均值的假设检验;正态总体方差的假设检验;分布的拟合检验

第十章    方差分析和回归分析(2学时)

【教学目的】

了解方差分析的基本思想,试验因素和水平的意义;掌握平方和的分解,会作出方差分析表;了解回归分析的基本思想;掌握一元线性回归;了解线性相关性检验和利用回归方程进行预测和控制。

【教学内容】

单因素试验的方差分析;一元线性回归。

 

 

 

 

4-3 课程资源

相关教学资源储备情况

课程网站上的资源清单

1.      课程介绍

2.      教学大纲

3.      电子教材

4.      电子教案

5.      电子课件

6.      作业习题

7.      试卷及参考答案

8.   全程授课录像

5. 教学设计与方法

5-1教学设计

课程定位、课程目标情况

概率论与数理统计是大学理工科专业必修的重要的公共基础课之一。它是研究随机现象统计规律性的数学学科,本课程的任务是使学生掌握概率论与数理统计的基本概念,了解它的基本理论和方法,从而使学生初步掌握处理随机现象的基本思想和方法,培养学生运用概率统计方法分析和解决、处理实际不确定问题的基本技能和基本素质。通过本课程的学习,要使学生初步理解和掌握概率统计的基本概念和基本方法,了解其基本理论,学习和训练运用概率统计的思想方法观察事物、分析事物以及培养学生用概率统计方法解决实际问题的初步能力。

 

 

 

 

 

 

 

5-2教学方法

教学活动安排及课程教学手段、方法情况。

在教学理念上,坚持以学生为第一位,实现以知识传授、能力培养、素质教育三位一体的全面教育,不仅培养学生具有良好的基础知识,而且具有运用已有知识去分析解决实际问题的能力。在教学方法上,采用案例教学的方法,有效调动学生的学习主动性和对材料研究的兴趣,通过师生之间的互动讨论和分析,培养和训练学生的创新能力和综合能力。在教学内容上,特别强调理论与实际相结合,增强学生探索能力、开拓能力和综合分析能力。具体的活动安排如下:

1.根据《概率统计习题册》对所有同学布置难易程度相结合的作业。对希望进一步深造的同学鼓励自学每一章的复习分析题和自己选作B组题。作业和自学中有问题的同学可在答疑时咨询。

2.对同学开放电子课件,有需要的同学可下载电子课件复习。

3.为将来同学参加数学建模竞赛做准备。引进重要概念和重要方法时,首先由实际问题引出概念和方法的背景,再归纳总结出一般概念和方法。

4.教学中引入统计操作性实验。比如介绍区间估计和假设检验,鼓励同学对身边的随机现象进行统计抽样,得到相应的统计结论,可加强同学对方法的应用及理解。

5.介绍SPSS统计软件包。鼓励同学用SPSS统计软件进行统计计算。

6.采用授课-作业-自学-咨询-考试的教学模式以提高同学自学能力和动手动脑解决问题的能力,避免同学成为单纯的应考高手。

7.上课学生规模较大,一般每授课班100人以上,有时高达近200人。用多媒体教学就保证了人人看得清,听得清

8.全程授课录像

 

 

6.教学评价与影响

6-1教学评价

6-1-1 自我评价(本课程的主要特色介绍、影响力分析,国内外同类课程比较)

课程以教育部教学大纲为基础,结合我校为研究型综合大学的实际情况进行深入的教学改革。改革重点放在为培养符合要求的本科生和为进一步深造的同学打下牢固的概率统计基础知识而提供统一教学平台。通过多年的建设与教学改革实践,在教学理念凝练与更新、教学团队建设、教材建设、教学与实验条件建设、教学内容整合等改革探索,教学质量稳步提高,有自己的鲜明特色,已获批四川省精品资源共享课。主要特色如下:

一、使用自编教材和选用参考优秀教材相结合

课程组主编并出版的教材和配套习题集,使用效果良好;参考教材也优选国家级规划教材。教材深入浅出,理论与实践相结合。主讲教师编写的教材《概率论与数理统计》(高教出版社,2009),该教材也得到了兄弟院校的认可和使用。由于使用情况良好,该教材在2015年再版。除此之外还编写了与新教材配套的《概率统计习题册》(四川大学出版社,2009)。

二、传统教学方法与现代教育技术相结合

进行传统优秀教学方法与现代教育技术进行整合的研究,科学、合理、充分地利用网络、多媒体和其他现代教育技术,课程网站资源丰富,教学大纲、教案、课件以及全程授课视频等一应俱全,点击总数超过60000次,深受学生们好评。

本课程的教学内容、教学方法和教学理念在国内同类课程中具有明显的优势,创新内容多,受益面较宽,学生们普遍表示满意,整体上处于国内同类课程的前列水平。

6-1-2 学生评价(填写学生的评价意见)

参与该课程的任课教师翁洋、何腊梅、赵永红都是数学学院骨干教师,上课效果好,课程生动活泼,师生互动性强,深受学生喜爱。历年学生评教分数都位居我院全体教师前列。

学生评价:

概率论与数理统计(理工)课程的任课教师治学严谨,教学认真,对学生循循善诱,既传授知识,又培养能力。在教学上,他们思路清晰、内容充实、重点突出,善于更新教学理念,教育方法科学、教学手段先进,强调教学互动和贯彻以学生为主体的教学原则,调动了学生的学习积极性和主动性,课堂气氛活跃,学生学习兴趣浓厚。

6-1-3 社会评价(课程面向社会开放后,相关人员的评价)

校外专家,西南交通大学数学学院院长,何平教授评价:

《概率论与数理统计》是理、工科本科生一门重要的公共基础课,四川大学经过不断改革探索,在这门公共基础课中上出了自己鲜明的特色。他们强调严格的数学推导与实际背景的介绍相结合的叙述方式。强调分布函数的本质及在概率论中的基础作用,从而使概率论部分的知识点串联流畅、简洁。他们并且在国内、外同层次课程中 首创了介绍现代概率统计中的自然指数分布族的分布知识和统计知识。他们的教学改革成果显著。

6-2 效果与影响

课程教学效果及影响概述

《概率论与数理统计》是理、工科学生非常重要的公共基础课。这门课程为理、工科学生提供了专业学习、专业应用、专业研究的概率统计知识基础,也为学生今后从事科学实验,工程技术应用提供坚实的数学基础。该课程面向我校所有理、工科学生,每年选课人数6000余人。本课程作为四川大学精品课程课程通过多年的建设与教学改革实践,在教学理念凝练与更新、教学团队建设、教材建设、教学与实验条件建设、教学内容整合等改革探索,教学质量稳步提高,有自己的鲜明特色,已获批四川省精品资源共享课。主讲教师编写的教材《概率论与数理统计》(高教出版社,2009),该教材也得到了兄弟院校的认可和使用。由于使用情况良好,该教材在2015年再版。在教学过程中,非常重视传统教学方法与现代教育技术相结合,科学、合理、充分地利用网络、多媒体和其他现代教育技术,课程网站资源丰富,教学大纲、教案、课件以及全程授课视频等一应俱全,点击总数超过60000次,深受学生们好评本课程的教学内容、教学方法和教学理念在国内同类课程中具有明显的优势,创新内容多,受益面较宽,学生们普遍表示满意,整体上处于国内同类课程的前列水平。

 

 

 

 

 

 

 

 

 

7.支持与服务

学校支持措施:

本课程在数学学院的支持下,已立项为四川大学精品课程。所编写的教材正在争取立项为国家“十三五”规划教材。学校将拨款数万元支持本精品课程的建设。对本课程后续建设规划的支持措施:根据学校文件,学校将总共投入5万元用于课程建设。获得省级精品资源共享课程,学校将进一步加强经费投入,支持课程建设

 

课程共享和学分互认情况:

本课程在四川大学“课程中心”网站上线,所有教学资源均对外开放共享,可以进行学分互认

8.承诺与责任

1.学校和课程负责人保证申报所使用的课程资源知识产权清晰,无侵权使用的情况;

2.学校和课程负责人保证课程资源内容不存在政治性、思想性、科学性和规范性问题;

3.学校和课程负责人保证课程资源及申报材料不涉及国家安全和保密的相关规定,可以在网络上公开传播与使用。

 

                                             课程负责人签字:

                                               学校公章:

                                                   日期:

9.课程审核情况

申报

院校

初审

意见

 

 

(签字盖章)

年    月    日

省级

专家

组评

审意

 

 

专家组组长(签字):

年    月    日

教育

厅审

批意

 

 

四川省教育厅

年    月    日