数据基础 可视化 大纲

教学大纲开课专业：教学大纲开课专业：授课班级：授课教师：（学年第学期）XXXX学校一、课程信息课程名称：数据新闻与数据可视化课程类别：专业核心课/专业基础课/专业选修课课程性质：必修/选修计划学时：36计划学分：2先修课程：无选用教材：《数据新闻与数据可视化（微课版）》，张洋编著，人民邮电出版社2025年出版适用专业：本书适合作为各高等院校《数据新闻与数据可视化》《数据新闻》《数据新闻与可视化》等相关专业课教材，也可作为有志于了解数据新闻与数据可视化的社会相关人员的参考用书。课程负责人：二、课程简介《数据新闻与数据可视化》是—门旨在培养学生数据分析能力和数据新闻制作能力的课程。该课程的目的是让学生了解并掌握如何从海量数据中提取有价值的信息，并将其以生动、清晰的可视化方式呈现给受众。这门课程将帮助学生理解数据新闻的重要性以及如何运用数据驱动的方法进行新闻报道和信息传播。学生将学习数据采集、清理、分析和可视化的基本技能，同时探索各种数据源和可视化工具。他们将学习如何选择和运用合适的数据可视化技术，以有效地传达信息、揭示趋势和支持新闻报道的深度分析。该课程适合对数据新闻和可视化表达感兴趣的学生，特别是网络与新媒体、新闻学、传播学、数据科学、计算机科学及与数据相关学科领域的学生。无论是想要成为—名数据新闻记者、数据分析师，还是希望在传媒行业中运用数据进行决策和创新的专业人士，都能从这门课程中受益。通过学习本课程，学生将获得以下能力和知识：.数据采集和处理的基本技能；.数据分析和解释的能力；.使用数据可视化工具和技术的能力；.运用数据驱动的方法进行新闻报道和信息传播的能力；.识别和解读数据中的趋势、关联和异常。该课程将通过理论讲解、案例分析、实践项目和小组讨论等教学方法，帮助学生建立实际操作的技能和理论基础。学生将有机会利用真实数据进行实践，并与其他同学—起探索数据新闻和可视化领域的最新趋势和发展。总而言之，《数据新闻与数据可视化》课程旨在为学生提供在信息爆炸的时代中，利用数据分析和可视化工具进行新闻报道和信息传播的核心能力。通过这门课程，学生将为成为以数据驱动思维的专业人士打下良好基础，为数据时代的新闻业做出积极贡献。（一）教学目标：通过《数据新闻与数据可视化》课程的学习，学生应达到以下知识与能力目标：1.理解数据新闻的基本概念、原则和方法，了解数据驱动的新闻报道和信息传播的重要性。2.熟悉数据采集、清理、分析和可视化的基本技能，能够运用合适的工具和技术进行数据处理和可视3.掌握数据分析和解释的基本方法，能够从大量数据中提取有价值的信息、发现趋势和关联。4.熟悉常用的数据可视化技术和图表类型，能够选择合适的可视化方式呈现数据，并有效地传达信5.具备批判性思维和数据驱动的思维能力，能够分析和评估数据报道的可信度和准确性。6.能够运用数据驱动的方法进行新闻报道和信息传播，将数据与故事结合，提供深度的分析和见解。（二）教学要求：为了达到上述教学目标，教学环节的相关要求如下：1.学生需要积极参与课堂讨论和案例分析，深入理解数据新闻的理论和实践。2.学生需要完成相关的实践项目，运用所学技能进行数据采集、清理、分析和可视化，并撰写相关报3.学生应积极参与小组讨论和合作项目，与同学分享和交流经验，培养团队合作和沟通能力。4.学生需要阅读相关的学术论文和案例研究，了解数据新闻领域的最新发展和趋势。5.教师将提供实际数据集和可视化工具的演示，学生需要积极参与实践操作，熟练掌握相关工具和技6.学生需要按时提交作业和项目成果，并积极参与课程评估和反馈，不断改进和提升自己的学习成果通过达到上述目标和完成相关要求，学生将能够全面掌握数据新闻和可视化表达的核心知识和技能，为未来的职业发展打下坚实的基础。四、教学内容与学时分配第—部分：数据新闻与数据可视化概述（4学时，课堂3学时，实训1学时）第一节数据新闻简介第二节数据可视化简介第三节数据可视化对于数据新闻的作用 教学重点：理解数据新闻、数据可视化的概念和意义授课模式：理论讲解、案例分析第二部分：新媒体中的网络数据、推荐算法与数据新闻选题（4学时，课堂3学时，实训1学时）第一节新媒体中的网络数据及其新闻价值 第二节新媒体中的推荐算法第三节数据新闻的选题原则第四节数据新闻的选题策划教学重点：了解各类网络数据的新闻价值教学难点：了解数据新闻选题策划的前提、重点和步骤授课模式：理论讲解、实践演示第三部分：数据新闻叙事（6学时，课堂4学时，实训2学时）第一节叙事学概述第二节数据新闻的叙事第三节数据新闻的叙事接受策略教学重点：理解数据新闻的叙事结构、叙事模式和叙事逻辑教学难点：掌握数据新闻的叙事接受策略授课模式：理论讲解、案例分析、实践演示第四部分：数据获取、预处理与分析（学时，课堂6学时，实训2学时）第一节数据获取第二节数据预处理第三节数据分析教学重点：掌握数据采集和清理的基本技能、数据分析的基本概念和方法教学难点：处理大规模数据集和数据质量问题授课模式：理论讲解、实践操作、小组讨论第五部分：数据可视化设计（学时课堂6学时实训2学时）第一节数据新闻中的数据可视化设计第二节数据新闻中常用的数据可视化图表第三节数据可视化工具教学重点：掌握数据新闻中常用的数据可视化图表类型教学难点：掌握几种常用的数据可视化工具授课模式：理论讲解、实践演示、小组讨论第六部分：数据新闻制作与发布（6学时课堂4学时实训2学时）第一节数据新闻的制作与发布流程第二节数据新闻的制作与发布平台第三节数据新闻的互动与评价教学重点：数据新闻的制作与发布流程教学难点：掌握常见的静态工具平台和网页工具平台的类型授课模式：理论讲解、实践演示、小组讨论五、考核方式与标准（一）考核方式1.课堂考勤、表现与参与度（20%）：包括积极参与课堂讨论、提问问题、小组讨论活动的参与度和贡献2.期中实训项目（40%）：学生组队完成实训项目，包括数据采集、清理、分析和可视化，以及撰写相关报告或展示项目成果。3.期末实践项目（40%）：学生独立编写一则包含数据可视化图表的数据新闻。（二）考核标准1.课堂考勤、表现与参与度：学生按时到课、积极参与课堂活动、发表有价值的观点和提出问题，能够与同学进行有效讨论和合作。2.期中项目：学生能够以小组为形式（2-3人一组）完成1个实践项目，包括