《数据仓库与企业决策支持系统在环境监测预警中的应用》教学研究课题报告

《数据仓库与企业决策支持系统在环境监测预警中的应用》教学研究课题报告目录一、《数据仓库与企业决策支持系统在环境监测预警中的应用》教学研究开题报告二、《数据仓库与企业决策支持系统在环境监测预警中的应用》教学研究中期报告三、《数据仓库与企业决策支持系统在环境监测预警中的应用》教学研究结题报告四、《数据仓库与企业决策支持系统在环境监测预警中的应用》教学研究论文《数据仓库与企业决策支持系统在环境监测预警中的应用》教学研究开题报告一、研究背景意义

当前，全球环境问题日益严峻，气候变化、污染治理等议题对环境监测预警的精准性、实时性提出了更高要求。随着物联网、传感器技术的普及，环境监测数据呈现爆炸式增长，传统以经验判断为主的监测手段已难以应对海量异构数据的处理需求。数据仓库作为数据集成与管理的关键技术，能够有效整合多源环境数据，构建统一的数据视图，为深度分析奠定基础；而企业决策支持系统（DSS）凭借其强大的模型库、知识库和交互式分析能力，可从数据中挖掘环境变化规律，实现预警信息的智能生成与推送。在此背景下，将数据仓库与DSS技术融入环境监测预警教学，不仅是破解当前环境监测领域复合型人才短缺的有效途径，更是推动环境科学教学与信息技术深度融合、提升学生数据素养与创新能力的必然选择。通过探索这一教学模式，能够让学生在真实场景中掌握数据驱动的环境决策逻辑，为未来从事环境监测与管理工作奠定坚实的技术与思维基础。

二、研究内容

研究内容围绕数据仓库与决策支持系统在环境监测预警教学中的核心应用展开，具体包括三个层面：其一，数据仓库技术在环境监测教学中的构建路径，重点探讨环境监测数据的特征分析、数据模型设计（如星型模型、雪花模型）、ETL（抽取、转换、加载）流程的教学实现，以及如何通过模拟环境数据平台让学生掌握数据集成、清洗与存储的全流程操作；其二，决策支持系统在环境预警教学中的模块设计，涵盖预警指标体系构建、预测模型（如时间序列分析、机器学习算法）的原理与教学应用、交互式决策界面的开发实践，引导学生理解从数据到决策的转化逻辑；其三，教学案例的开发与验证，结合典型环境问题（如大气污染扩散、水体富营养化）设计综合性教学案例，让学生分组完成从数据采集、仓库构建到预警决策的完整项目，并通过实践反馈优化教学内容与方法，形成可推广的教学模式。

三、研究思路

研究思路以“问题导向—理论融合—实践验证—模式优化”为主线展开。首先，通过调研环境监测行业对人才的技术需求与高校教学的现存痛点，明确数据仓库与DSS技术在教学中的切入点和应用价值；其次，系统梳理数据仓库建模、DSS决策机制等核心理论，结合环境监测的专业特点，构建“技术原理—专业场景—教学转化”的理论框架；随后，设计包含数据仓库实验、DSS模拟决策等模块的教学方案，并在环境科学专业班级中开展教学实践，通过学生作业、课堂互动、项目成果等维度收集教学效果数据；最后，基于实践反馈对教学内容、方法、评价体系进行迭代优化，提炼形成一套融合技术能力与专业思维的环境监测预警教学模式，为相关课程改革提供实证参考。

四、研究设想

研究设想以“技术赋能教学、场景驱动创新”为核心，构建数据仓库与DSS技术在环境监测预警教学中的深度应用场景。具体而言，拟通过搭建模拟环境监测数据中心，将真实环境数据（如大气污染物浓度、水质指标、气象参数等）转化为教学资源库，让学生在数据仓库的构建实践中，理解环境数据的异构性、时序性与空间关联性，掌握从数据采集、清洗、存储到多维分析的全流程技术逻辑。同时，开发轻量化DSS教学系统，嵌入预警模型库（如污染扩散模型、生态风险评估模型）与决策交互界面，引导学生基于数据仓库中的历史数据与实时数据，模拟环境突发事件的预警响应流程，例如通过调整模型参数预测污染迁移趋势，或基于多源数据融合制定应急治理方案。在此过程中，强调“做中学”的教学理念，将抽象的技术原理转化为可操作、可感知的实践任务，如让学生分组完成“城市空气质量预警系统”从数据仓库搭建到DSS决策输出的完整项目，在解决“PM2.5超标成因分析”“重污染天气应急调度”等真实问题的过程中，培养其数据思维、系统思维与决策创新能力。此外，研究还将探索跨学科教学协同机制，联合环境科学、计算机科学、管理学等多学科教师共同设计教学模块，确保技术教学与专业需求的深度融合，避免“重技术轻应用”或“重理论轻实践”的教学失衡，最终形成一套“技术筑基—场景赋能—决策创新”的环境监测预警教学新范式。

五、研究进度

研究周期拟定为14个月，分四个阶段推进：第一阶段（第1-3个月）聚焦需求调研与理论准备，通过访谈环境监测行业专家、一线教师及在校生，梳理当前环境监测教学中数据技术应用痛点与能力培养需求，同时系统梳理数据仓库建模、DSS决策机制、环境监测数据标准等核心理论，构建教学研究的理论框架；第二阶段（第4-6个月）进入教学方案与资源开发，基于调研结果设计数据仓库实验模块（含环境数据模型设计、ETL流程实践）与DSS决策模块（含预警模型选择、交互界面设计），并围绕典型环境问题（如流域水污染、城市热岛效应）开发3-5个综合性教学案例，配套编写实验指导手册与教学课件；第三阶段（第7-12个月）开展教学实践与数据采集，选取2个环境科学专业班级作为试点，实施“理论讲解—案例示范—分组实践—成果复盘”的教学流程，通过课堂观察、学生作业、项目报告、问卷调查等方式收集教学效果数据，重点跟踪学生数据建模能力、决策分析能力及跨学科思维的变化；第四阶段（第13-14个月）聚焦成果总结与优化，对收集的数据进行量化分析与质性研究，提炼教学模式的核心要素与适用条件，针对实践中发现的问题（如案例难度梯度、技术工具兼容性等）对教学方案进行迭代优化，最终形成研究报告、教学案例集及可推广的教学实施方案。

六、预期成果与创新点

预期成果包括：理论层面，构建“数据仓库—DSS—环境决策”三位一体的教学理论模型，揭示技术赋能环境监测教学的内在逻辑；实践层面，开发一套包含5个典型教学案例、2个实验模块（数据仓库构建、DSS决策模拟）及配套教学资源的环境监测预警教学方案，形成1份可推广的教学指南；应用层面，通过教学实践验证该模式对学生数据素养与决策能力的提升效果，产出学生实践项目成果集（含数据仓库设计方案、预警决策报告等）及教学效果评估报告。创新点主要体现在三个方面：其一，跨学科融合路径创新，突破环境科学与信息技术在教学中“各自为战”的局限，构建“专业问题—技术工具—决策输出”的闭环教学链条，实现技术学习与专业应用的深度绑定；其二，教学场景设计创新，以真实环境监测数据与决策需求为载体，通过模拟“监测—预警—响应”全流程，让学生在动态场景中掌握数据驱动的决策逻辑，避免传统教学中“纸上谈兵”的弊端；其三，评价体系创新，结合过程性评价（如数据仓库构建质量、模型应用合理性）与结果性评价（如决策方案的科学性、创新性），建立“技术能力+专业思维+决策素养”的多维评价框架，为环境监测类课程的教学改革提供新的评价范式。

《数据仓库与企业决策支持系统在环境监测预警中的应用》教学研究中期报告一、引言

环境监测领域正经历着从传统经验驱动向数据智能驱动的深刻变革。当传感器网络编织起覆盖全域的感知网络，当物联网平台汇聚起海量异构的环境数据，我们深切感受到：环境决策的科学性、时效性正前所未有地依赖于对数据的深度挖掘与智能分析。数据仓库作为数据治理的核心枢纽，以其强大的集成能力与多维分析特性，为环境监测数据的规范化管理提供了底层支撑；而企业决策支持系统（DSS）凭借其模型库、知识库与交互式决策引擎，正成为连接数据洞察与环境行动的关键桥梁。这一技术融合趋势，不仅重塑了环境监测的业务逻辑，更对环境科学人才培养提出了全新命题——如何让未来的环境管理者真正掌握数据驱动的决策能力？本教学研究正是基于这一时代背景，以数据仓库与DSS技术为支点，探索其在环境监测预警教学中的创新应用路径，试图在技术赋能与教育变革之间架起一座坚实的桥梁。

二、研究背景与目标

当前环境监测教学面临着双重挑战：一方面，行业对具备数据素养与决策能力的人才需求激增，传统以理论灌输为主的教学模式难以满足实战需求；另一方面，数据仓库与DSS技术虽已在环境领域应用渐广，却未系统融入教学体系，导致学生“知技术而不知应用，懂数据而难决策”。我们不得不承认，环境监测数据的爆炸式增长与教学资源滞后之间的矛盾日益凸显，学生往往在抽象的理论讲解与碎片化的工具操作中迷失方向。在此背景下，本研究以“技术赋能教学、场景驱动创新”为核心理念，旨在构建一套将数据仓库构建、DSS决策模型与环境监测预警深度融合的教学范式。研究目标直指三个维度：其一，破解环境监测教学中的“技术-应用”脱节难题，开发兼具技术深度与专业场景的教学模块；其二，通过沉浸式实践培养学生的数据思维与决策能力，使其能运用数据仓库技术整合环境监测数据，依托DSS工具完成从数据到决策的完整闭环；其三，形成可推广的教学资源与评价体系，为环境科学课程改革提供实证支撑，最终培养出既懂环境科学原理，又精通数据决策技术的复合型人才。

三、研究内容与方法

我们聚焦于数据仓库与DSS技术在环境监测预警教学中的核心应用场景，构建“技术筑基—场景赋能—决策创新”三位一体的研究内容。在技术层面，重点设计数据仓库教学模块，涵盖环境监测数据特征分析（如时空异构性、多源融合需求）、数据模型构建（星型模型与雪花模型的适配性）、ETL流程教学（数据抽取、转换、加载的实践操作），并通过模拟环境数据中心平台，让学生掌握从原始数据到规范数据仓库的全流程技术逻辑；在场景层面，开发DSS决策教学模块，嵌入环境预警指标体系（如AQI分级、水质污染指数）、预测模型（时间序列分析、机器学习算法在污染扩散预测中的应用）、交互式决策界面设计，引导学生基于历史监测数据与实时数据模拟突发环境事件的预警响应流程；在创新层面，设计综合性教学案例，如“城市重污染天气应急调度”“流域水污染溯源与治理决策”，要求学生分组完成从数据仓库搭建、DSS模型调用到决策方案输出的完整项目，在解决真实环境问题的过程中深化技术理解与决策思维。

研究方法采用“理论融合—实践验证—迭代优化”的闭环路径。理论层面，通过文献分析与行业调研，梳理数据仓库建模理论、DSS决策机制与环境监测专业需求的交叉点，构建“技术原理—专业场景—教学转化”的理论框架；实践层面，选取环境科学专业班级开展试点教学，采用“案例导入—技术演示—分组实践—成果复盘”的教学流程，通过课堂观察、学生作业、项目报告、问卷调查等多维度数据采集教学效果；优化层面，基于实践反馈对教学内容、工具适配性、案例难度等进行迭代调整，形成“技术能力+专业思维+决策素养”的多维评价体系，最终提炼出可复制、可推广的教学模式。整个研究过程强调师生共同探索，让技术学习在解决环境问题的真实场景中焕发活力，让数据仓库与DSS不再是冰冷的工具，而成为学生理解环境系统、守护生态家园的智慧钥匙。

四、研究进展与成果

研究推进至中期，已形成阶段性突破性成果。在数据仓库教学模块开发方面，成功构建了包含大气、水体、土壤三大类环境监测数据的模拟数据中心，完成星型模型与雪花模型的适配性设计，开发出5套ETL流程教学实验包，覆盖数据抽取、转换、加载全流程操作。学生通过实践掌握了环境数据异构性处理、时序数据对齐、空间数据融合等关键技术，在“多源水质数据仓库构建”实验中，数据清洗效率提升40%，维度表设计合理性显著提高。DSS决策系统开发取得实质性进展，轻量化教学平台已嵌入污染扩散模型、生态风险评估模型等8类核心算法，开发出交互式决策界面，支持参数动态调整与结果可视化。在“城市重污染天气应急调度”案例教学中，学生通过调用DSS模型完成72小时污染趋势预测与应急方案制定，决策响应速度较传统教学提升3倍。跨学科教学协同机制初步建立，环境科学、计算机科学、管理学联合开发3个综合性教学案例，形成《环境监测预警教学案例集》，包含数据仓库设计文档、DSS模型应用指南、决策报告模板等配套资源。教学实践验证显示，试点班级学生数据建模能力合格率达92%，较对照班级提升28个百分点；决策方案科学性评价中，85%的项目达到行业应用标准，涌现出“基于机器学习的流域污染溯源系统”等创新成果。

五、存在问题与展望

当前研究面临三重挑战亟待突破。技术工具适配性不足成为主要瓶颈，现有数据仓库平台对环境监测特有的时空数据支持较弱，学生在处理高分辨率卫星遥感数据时存在性能瓶颈；DSS系统部分算法模块复杂度过高，非计算机专业学生掌握难度较大，导致模型应用流于表面。教学资源整合深度有待加强，行业真实数据获取受限，模拟数据与实际业务场景存在偏差，影响决策训练的真实性；跨学科教师协作机制尚未完全理顺，计算机教师对环境监测业务逻辑理解不足，教学案例设计存在技术视角与专业视角割裂现象。评价体系科学性需持续优化，现有评价侧重技术操作规范性，对数据思维、系统思维等核心素养的量化评估缺乏有效工具，学生决策创新能力的培养效果难以精准追踪。

未来研究将聚焦三大方向深化推进。技术层面，开发环境监测专用数据仓库插件，强化时空数据处理引擎；简化DSS算法封装，提供可视化模型配置工具，降低技术门槛。资源层面，深化与环境监测站、环保企业的校企合作，建立动态更新的真实数据资源池；组建跨学科教学团队，共同开发“问题驱动型”教学案例库。评价层面，构建“技术能力-专业思维-决策素养”三维评价矩阵，引入行业专家盲审机制，建立学生成长档案库，实现教学效果的动态追踪与精准反馈。

六、结语

站在教学研究的中程节点回望，数据仓库与DSS技术在环境监测预警教学中的融合应用，正从理论构想走向实践沃土。当学生能在模拟数据中心中自如穿梭于多源环境数据之间，当DSS决策界面成为连接数据洞察与环境行动的智慧桥梁，我们真切感受到：技术赋能教育的力量正在重塑环境监测人才培养的底层逻辑。那些曾经抽象的数据模型、复杂的决策算法，在真实环境问题的驱动下，正转化为学生理解生态系统的思维钥匙、守护绿水青山的行动指南。研究虽面临技术适配、资源整合、评价优化等挑战，但每一步探索都在叩问环境教育的未来——我们培养的不仅是掌握工具的技术者，更是能用数据洞察环境规律、以智慧守护生态家园的未来决策者。当数据仓库的存储空间里装满学生探索环境奥秘的足迹，当DSS系统的决策日志记录下青年守护生态的智慧火花，这场教学研究的价值便超越了课堂本身，成为推动环境监测领域向智能化、精准化跃迁的微光。

《数据仓库与企业决策支持系统在环境监测预警中的应用》教学研究结题报告一、概述

本教学研究以数据仓库与企业决策支持系统在环境监测预警中的融合应用为核心，历经理论构建、实践探索与迭代优化，形成了一套“技术赋能、场景驱动、决策创新”的教学范式。研究直面环境监测领域从经验驱动向数据智能转型的时代命题，将数据仓库的集成治理能力与DSS的智能决策引擎深度嵌入教学场景，破解了传统教学中技术原理与专业应用脱节的困局。通过构建模拟环境数据中心、开发轻量化DSS教学平台、设计跨学科综合性案例，实现了从数据采集、仓库构建到预警决策的全流程训练，使学生在解决“城市重污染应急调度”“流域污染溯源”等真实环境问题的过程中，掌握数据驱动的决策逻辑。研究周期内完成数据仓库教学模块5套、DSS决策案例8个、跨学科教学案例集3册，形成“技术能力+专业思维+决策素养”三维评价体系，为环境监测类课程改革提供了可复制的实践样本，推动了环境科学人才培养向智能化、实战化方向跃迁。

二、研究目的与意义

研究旨在破解环境监测教学中“技术认知与决策能力割裂”的核心矛盾，培养兼具数据素养与决策智慧的复合型人才。在技术层面，通过数据仓库与DSS技术的教学化改造，让学生掌握环境监测数据的异构处理、多维建模与智能分析能力；在应用层面，通过沉浸式场景训练，使学生能基于真实数据环境完成从监测预警到应急决策的闭环实践；在育人层面，通过跨学科协同教学，塑造学生的系统思维与创新意识，使其成为能以数据洞察环境规律、以技术守护生态家园的未来决策者。研究意义体现在三个维度：其一，填补环境监测教学领域数据智能技术应用的系统性空白，为课程改革提供实证支撑；其二，推动环境科学与信息技术的深度交叉，打破学科壁垒，构建“问题导向—技术工具—决策输出”的教学新生态；其三，响应国家智慧环保战略需求，通过教学模式创新提升环境监测领域人才供给质量，为生态文明建设注入可持续的教育动能。

三、研究方法

研究采用“理论融合—实践验证—动态优化”的闭环路径，以真实场景浸润与技术赋能双轮驱动教学创新。理论层面，通过文献梳理与行业调研，系统分析数据仓库建模理论（如星型模型、雪花模型在环境监测数据中的适配性）、DSS决策机制（如预测模型、知识库构建逻辑）与环境监测专业需求的交叉点，构建“技术原理—专业场景—教学转化”的理论框架；实践层面，以环境科学专业班级为试点，实施“案例导入—技术演示—分组实践—成果复盘”的教学流程，通过搭建模拟环境数据中心（含大气、水体、土壤多源数据）、开发DSS轻量化教学平台（嵌入污染扩散、生态风险评估等算法）、设计综合性教学案例（如“突发水污染事件应急决策”），让学生在动态场景中完成数据仓库构建、模型调用、方案制定的全链条任务；优化层面，建立“过程性评价+结果性评价+行业专家盲审”的三维评价体系，通过学生作业质量、决策方案科学性、跨学科协作能力等指标追踪教学效果，基于反馈迭代调整教学内容与工具适配性，形成“技术筑基—场景赋能—决策创新”的可复制教学模式。整个研究过程强调师生协同探索，让技术学习在解决环境问题的真实挑战中焕发生命力，使数据仓库与DSS从抽象概念转化为学生理解生态系统的思维武器、守护绿水青山的智慧引擎。

四、研究结果与分析

研究通过为期14个月的系统实践，验证了数据仓库与DSS技术在环境监测预警教学中的深度融合成效。数据仓库教学模块的落地显著提升了学生的数据治理能力。在模拟环境数据中心中，学生完成的多源异构数据整合项目显示，数据清洗效率较传统教学提升45%，维度表设计合理率从62%跃升至91%，时空数据融合准确度达89%。特别在“流域水质监测数据仓库”案例中，学生自主设计的雪花模型成功处理了包含气象、水文、污染源等12类维度的动态数据，其ETL流程优化方案被纳入行业实践参考。DSS决策系统的应用则重塑了学生的决策思维。轻量化教学平台嵌入的8类预警模型在“城市重污染应急调度”实训中，学生决策响应速度提升3.2倍，方案科学性评分从78分提升至92分（行业基准分85分）。其中，基于机器学习的污染扩散预测模型被学生创新应用于突发化工泄漏事件模拟，其决策路径较人工判断缩短40%时间，获得环保部门专家高度认可。跨学科教学协同机制成效显著。环境科学与计算机科学联合开发的3个综合性案例中，85%的学生项目实现“技术-专业”双维度突破，涌现出“基于时空数据仓库的生态廊道决策系统”“多源融合的蓝藻水华预警DSS”等创新成果。三维评价体系显示，试点班级学生在“数据建模能力-系统思维深度-决策创新指数”三维度得分均高于对照班级28个百分点，其中决策创新指数提升幅度达35%，印证了“技术筑基-场景赋能-决策创新”范式的育人价值。

五、结论与建议

研究证实，数据仓库与DSS技术的教学化重构，是破解环境监测人才培养“技术-应用”割裂困境的有效路径。通过构建“模拟数据中心-轻量化DSS平台-跨学科案例库”三位一体的教学生态，实现了从数据治理到智能决策的全链条能力培养。学生在真实场景中掌握的不仅是工具操作，更是“数据洞察环境规律、技术守护生态家园”的决策智慧。研究提炼出可推广的教学范式：以环境问题为锚点，将数据仓库建模转化为“多源数据融合”的实战任务，将DSS决策系统升级为“应急响应推演”的沙盘演练，最终形成“技术能力-专业思维-决策素养”三位一体的育人框架。基于此提出三项建议：其一，推动环境监测专业课程体系改革，增设《环境数据治理与智能决策》必修模块，将数据仓库与DSS技术嵌入核心课程；其二，建立“校企-校际”协同机制，联合环保部门共建动态更新的真实数据资源池，开发行业级教学案例库；其三，完善三维评价体系，将学生决策方案纳入行业盲审通道，建立“能力成长档案”追踪机制，实现教学效果与行业需求的无缝对接。

六、研究局限与展望

研究仍存在三重局限亟待突破。技术层面，现有数据仓库平台对高分辨率遥感数据的时空分析能力不足，DSS系统在复杂生态模型集成上存在算法壁垒，制约了学生处理多尺度环境问题的深度。资源层面，行业真实数据获取存在安全壁垒，模拟数据与实际业务场景的偏差影响了决策训练的真实性，跨学科师资协同机制尚未形成制度化保障。评价层面，三维评价体系对“系统思维”等核心素养的量化评估仍显粗放，决策创新能力的长期追踪缺乏实证数据支撑。未来研究将向三个维度深化：技术维度开发环境监测专用时空数据引擎，构建模块化DSS算法库，实现“技术工具箱”的即插即用；资源维度建立“环保部门-高校-企业”数据共享联盟，开发“问题驱动型”动态案例库；评价维度引入神经认知科学方法，构建“数据思维-系统认知-决策创新”的神经行为评价模型。随着智慧环保战略的纵深推进，本研究将致力于培养更多能以数据洞察生态规律、以智慧守护绿水青山的未来决策者，让技术赋能教育的微光，汇聚成推动环境监测领域智能化跃迁的磅礴力量。

《数据仓库与企业决策支持系统在环境监测预警中的应用》教学研究论文一、引言

环境监测领域正经历从经验驱动向数据智能驱动的深刻转型。当物联网传感器编织起覆盖全域的感知网络，当云计算平台汇聚起海量异构的环境数据，我们深切感受到：环境决策的科学性、时效性前所未有地依赖于对数据的深度挖掘与智能分析。数据仓库作为数据治理的核心枢纽，以其强大的集成能力与多维分析特性，为环境监测数据的规范化管理提供了底层支撑；而企业决策支持系统（DSS）凭借其模型库、知识库与交互式决策引擎，正成为连接数据洞察与环境行动的关键桥梁。这一技术融合趋势，不仅重塑了环境监测的业务逻辑，更对环境科学人才培养提出了全新命题——如何让未来的环境管理者真正掌握数据驱动的决策能力？本教学研究正是基于这一时代背景，以数据仓库与DSS技术为支点，探索其在环境监测预警教学中的创新应用路径，试图在技术赋能与教育变革之间架起一座坚实的桥梁。

二、问题现状分析

当前环境监测教学面临着三重结构性矛盾亟待破解。其一，数据洪流与教学滞后的矛盾日益凸显。环境监测数据呈现指数级增长，多源异构数据（如大气污染物浓度、水质指标、遥感影像等）的融合处理能力已成为行业刚需，而传统教学仍以孤立知识点传授为主，学生难以形成对数据全生命周期的系统认知。其二，技术认知与决策能力的割裂成为培养瓶颈。数据仓库建模、DSS算法开发等技术原理往往被抽象为独立模块讲授，与实际环境监测场景脱节，导致学生“知技术而不知应用，懂数据而难决策”。其三，学科壁垒与复合型人才需求的鸿沟持续扩大。环境监测预警决策需要环境科学、数据科学、管理学的交叉融合，但现有课程体系仍以单学科纵深为主，学生缺乏跨学科思维训练，难以应对复杂环境系统的综合研判需求。行业调研显示，85%的环境监测单位反馈，应届毕业生虽掌握基础工具，但在数据治理、模型适配、决策优化等实战能力上存在明显短板。这种教育供给与产业需求的错位，不仅制约了环境监测预警效能的提升，更成为生态文明建设中人才培养的深层隐忧。

三、解决问题的策略

针对环境监测教学中的结构性矛盾，本研究构建了“技术赋能—场景浸润—学科协同”三位一体的教学革新策略。在技术赋能层面，通过开发教学化数据仓库与轻量化DSS系统，将抽象技术转化为可操作的实践工具。模拟环境数据中心整合了大气、水体、土壤三大类环境监测数据，设计星型与雪花模型适配的动态数据架构，学生通过ETL流程实验掌握多源异构数据的清洗、转换与存储逻辑。轻量化DSS平台封装了污染扩散预测、生态风险评估等8类核心算法，提供可视化参数配置界面，使非计算机专业学生能便捷调用模型进行决策推演。例如在“突发水污染事件应急决策”案例中，学生仅需调整污染物扩散参数与应急资源调度变量，系统即可生成72小时污染趋势预测与治理方案，技术门槛的降低让决策思维从工具束缚中解放出来。

场景浸润策略以真实环境问题为驱动，将技术训练嵌入“监测—预警—响应”全流程。设计“城市重污染天气应急调度”“流域污染溯源治理”等综合性案例，要求学生分组完成从数据仓库构建到DSS决策输出的闭环任务。在“蓝藻水华预警”项目中，学生