四、课程目标达成的评价方式及评价标准 (一)评价方式及成绩比例 课程成绩包括3个部分，分别为作业、实验报告和期末考试。具体见下表： 评价方式及比例(%) 课程目标 成绩比例(%) 作业 实验报告 期末考试 课程目标1 10 30 40 课程目标2 10 20 30 课程目标3 30 - 30 合计 20 30 50 100 (二)评价标准 1.作业评价标准（样表） 评价标准 课程目标 考核依据 中/及格 不及格 琴 (90100分) (7589分) (60-74分) (0-59分) 作业中基本能够 作业中能够部分 作业中未运用 运用WEB相关闭 运用WEB相关知 WEB相关知识和 课程目标1 具，Web系统开发的基 概念分析并解决 识和概念分析并 识和概令分析并 概念分析并解决 本流程，Web系统运行 复杂计算机技术 解决复杂计算机 解决复杂计算机 复杂计算机技术 的原理的掌握 工程问题。 技术工程问题。 技术工程问题。 工程问题。 考查学生对web开发的 作业中学生运 作业中生其 WEB 够运 用 作业中学生能 以及代码纠错改错的能 块和算法流程 够运用WEB程 课程目标2 完成程序模块 WEB程序语言 力，掌握程序开发技巧， 设计，能够优选 和算法流程设 序语言完成部 10 并具有深入学习，独立分 合适的设计方 计，能够优选部 分程序模块和 完成程序模块 和算法流程设 案，并创新设计 算法流程设计。 析和解决实际问颗的其 分合适的设计 计。 本的能力 方案 方案 2.实验报告评价标准（样表） 评价标准 课程目标 考核依据 权重 中及热 不及热 (%) (90-100分) (75-89分) (60-74分) (059分) 实验过程中学 京哈时程中学 实验过程中学 生熟练掌握 生基本掌握常 生部分掌握带 提高项目组织能力、语言 不会使用WEB 用WEB开发 用WEB开发平 用WEB开发平 开发平台，不理 课程目标3 表达能力和团队协作能 台的使用原理 台的使用原理 台的使用原理 力，具有进一步深入学习 和知识，并能够 和知识，基本理 和知识，部分理 解常用AVA开 本专业前沿技术的能力 发平台的局限 理解常用JAVA 解常用JAVA开 解常用JAVA开 开发平台的局 发平台的局限 性。 发平台的局限 限性 性 3.期末考试评价标准 课程目标 考核依据 评价标准 权重 8
8 四、课程目标达成的评价方式及评价标准 （一）评价方式及成绩比例 课程成绩包括 3 个部分，分别为作业、实验报告和期末考试。具体见下表： 课程目标 评价方式及比例（%） 成绩比例（%） 作业 实验报告 期末考试 课程目标 1 10 — 30 40 课程目标 2 10 — 20 30 课程目标 3 — 30 — 30 合计 20 30 50 100 （二）评价标准 1.作业评价标准（样表） 课程目标 考核依据 评价标准 权重 优 （%） （90-100 分） 良 （75-89 分） 中/及格 （60-74 分） 不及格 （0-59 分） 课程目标 1 考查学生对 Web 应用开 发的相关知识和主流工 具，Web 系统开发的基 本流程，Web 系统运行 的原理的掌握 作业中能够运用 WEB 相关知识和 概念分析并解决 复杂计算机技术 工程问题。 作业中基本能够 运用WEB相关知 识和概念分析并 解决复杂计算机 技术工程问题。 作业中能够部分 运用WEB相关知 识和概念分析并 解决复杂计算机 技术工程问题。 作业中未运用 WEB 相关知识和 概念分析并解决 复杂计算机技术 工程问题。 10 课程目标 2 考查学生对 Web 开发的 流行框架的配置和应用， 初步具备 Web 编程能力 以及代码纠错改错的能 力，掌握程序开发技巧， 并具有深入学习，独立分 析和解决实际问题的基 本的能力 作业中学生运 用 WEB 程序语 言完成程序模 块和算法流程 设计，能够优选 合适的设计方 案，并创新设计 方案。 作业中学生基 本 能 够 运 用 WEB 程序语言 完成程序模块 和算法流程设 计，能够优选部 分合适的设计 方案。 作业中学生能 够运用 WEB 程 序语言完成部 分程序模块和 算法流程设计。 作业中学生未 按 要 求 运 用 WEB 程序语言 完成程序模块 和算法流程设 计。 10 2．实验报告评价标准（样表） 课程目标 考核依据 评价标准 权重 优 （%） （90-100 分） 良 （75-89 分） 中/及格 （60-74 分） 不及格 （0-59 分） 课程目标 3 提高项目组织能力、语言 表达能力和团队协作能 力，具有进一步深入学习 本专业前沿技术的能力。 实验过程中学 生熟练掌握常 用 WEB 开发平 台的使用原理 和知识，并能够 理解常用 JAVA 开发平台的局 限性。 实验过程中学 生基本掌握常 用 WEB 开发平 台的使用原理 和知识，基本理 解常用 JAVA 开 发平台的局限 性。 实验过程中学 生部分掌握常 用 WEB 开发平 台的使用原理 和知识，部分理 解常用 JAVA 开 发平台的局限 性。 不会使用 WEB 开发平台，不理 解常用 JAVA 开 发平台的局限 性。 30 3．期末考试评价标准 课程目标 考核依据 评价标准 权重
良 中/及格 不及格 (%) (90-100分) (75-89分) (60-74分) (0-59分) 考试中学生掌 试中学生基 考试中学生部 下具备远用 老生eh用 知识其 发的相关知识和主流 关知识。部 果程目标1 本流程，W系铁远 算机技术工 杂计机技 计算机技 的原理的掌 问避的知识 的知识和能 程问的知 考音学生对web开发的 考试中学生 流行框架的配置和应用， 考试中学生基 考试中学生 考试中学生不 果程目标2 语言完成算法 语言完成算法 字开 的设计 流程的收计 的知和 本的能力 计方案的知识。 计方案的知识 方案的知识 力。 五、推荐教材和教学参考资源 (一)建议教材 1.孙卫琴.Tomcat与JavaWeb开发技术详解（第3版）M.电子工业出版社，2019年7月。 (二)主要参考书及学习资源 1.沃尔斯.Spring实战（第4版）.M.人民邮电出版社，2016年4月 六、附表 序号 实验（上机实训）项日名称 实验性质 开出要求 学时 1 实验一：行的理以及 综合 必做 综合 必做 3 实验三：Servlet 综合 必做 6 实验四：使用DBC访问数据峰 综合 必做 5 实验五：5P 综合 必做 6 实验六：高级框架基础 综合 必做 大纲修订人签字：余晓平 修订日期：2022年09月 大纲审定人签字： 审定日期： 年月 9
9 优 （90-100 分） 良 （75-89 分） 中/及格 （60-74 分） 不及格 （0-59 分） （%） 课程目标 1 考查学生对 Web 应用开 发的相关知识和主流工 具，Web 系统开发的基 本流程，Web 系统运行 的原理的掌握 考试中学生掌握 常见WEB相关知 识，具备运用 WEB 编程思想分 析并描述复杂计 算机技术工程问 题的知识和能 力。 考试中学生基本 掌握常见WEB相 关知识，基本具 备运用WEB编程 思想分析并描述 复杂计算机技术 工程问题的知识 和能力。 考试中学生部分 掌握常见WEB相 关知识，部分具 备运用WEB编程 思想分析并描述 复杂计算机技术 工程问题的知识 和能力。 不具备运用 WEB 相关知识，不具 备运用WEB编程 思想分析并描述 复杂计算机技术 工程问题的知识 和能力。 30 课程目标 2 考查学生对 Web 开发的 流行框架的配置和应用， 初步具备 Web 编程能力 以及代码纠错改错的能 力，掌握程序开发技巧， 并具有深入学习，独立分 析和解决实际问题的基 本的能力 考试中学生能 够 运 用 JAVAWEB 程 序 语言完成算法 流程的设计，掌 握优选设计方 案的知识和能 力。 考试中学生基 本 能 够 运 用 JAVAWEB 程 序 语言完成算法 流程的设计，基 本掌握优选设 计方案的知识。 考试中学生能 够 部 分 运 用 JAVAWEB 程 序 语言完成算法 流程的设计，部 分掌握优选设 计方案的知识。 考试中学生不 会 运 用 JAVAWEB 程 序 语言完成算法 流程的设计，不 掌握优选设计 方案的知识。 20 五、推荐教材和教学参考资源 （一）建议教材 1. 孙卫琴. Tomcat 与 JavaWeb 开发技术详解（第 3 版）.[M]. 电子工业出版社, 2019 年 7 月. （二）主要参考书及学习资源 1. 沃尔斯. Spring 实战（第 4 版）.[M]. 人民邮电出版社, 2016 年 4 月. 六、附表 序号 实验（上机实训）项目名称 实验性质 开出要求 学时 1 实验一：Web 运行的原理以及 Java Socket 编程 综合 必做 2 2 实验二：JavaWeb 服务器的结构及 Web 应用 综合 必做 2 3 实验三： Servlet 综合 必做 6 4 实验四： 使用 JDBC 访问数据库 综合 必做 2 5 实验五：JSP 综合 必做 2 6 实验六：高级框架基础 综合 必做 2 大纲修订人签字：余晓平 修订日期：2022 年 09 月 大纲审定人签字： 审定日期： 年 月
《农业大数据原理与应用》课程教学大纲 农业大数据原理与应用 课程名称 Principles and Applications of Agricultural Big Data 课程代码41216080 课程性质 专业教有课程 课程类别 专业基础课程 先修课程 大学计算机基础 学分/学时 232 理论学时 320 /实验学时 适用专业 智慧农业 开课单位 农学院 课程负责人吕新 审定日期 2022年9月 一、课程简介 本课程为专业个性教有选修课程，主要包括大数据概念、大数据收集和存储、大数据思维与知识发现、 大数据分析与挖掘技术、农业大数据技术与案例分析。通过农业大数据教学，使学生掌握大数据和农业大 数据的基本概念和内涵，初步具备基于大数据思维的知识探索能力，熟悉大数据的收集、存储、分析和应 用的方法和途径，并通过农业大数据案例学习了解大数据在农业领域的应用和发展。本课程的目的是为学 生搭建起通向大数据知识空间的桥梁和纽带，为学生在农业大数据、农业信息工作、现代农业管理工作等 领域深耕细作奠定基础、指明方向。 二、课程目标 本课程有2个课程目标，具体如下： 目标1：掌握大数据和农业大数据的基本概念和内涵，熟悉大数据的收集、存储、分析和应用的方法 和途径。 目标2：初步具备基于大数据思维的知识探索能力，了解大数据在农业领域应用和发展的前沿，提升 科学素养和职业素养。w 各课程目标对毕业要求指标点的支撑关系见下表： 课程目标 单业要求 单业要求指标点 课程目标1 2.理学素养 指标点22具有农学、计算机、农业信息等专业基础理论知识与实验技能 课程目标2 4.专业素养 指标点4,2：具有对智慧农业生产和研究中的现实问题进行综合分析与判断能 力，并能捉出合埋解决方案
10 《农业大数据原理与应用》课程教学大纲 课程名称 农业大数据原理与应用 Principles and Applications of Agricultural Big Data 课程代码 41216080 课程性质 专业教育课程 课程类别 专业基础课程 先修课程 大学计算机基础 学分/学时 2/32 理论学时 /实验学时 32/0 适用专业 智慧农业 开课单位 农学院 课程负责人 吕新 审定日期 2022 年 9 月 一、课程简介 本课程为专业个性教育选修课程，主要包括大数据概念、大数据收集和存储、大数据思维与知识发现、 大数据分析与挖掘技术、农业大数据技术与案例分析。通过农业大数据教学，使学生掌握大数据和农业大 数据的基本概念和内涵，初步具备基于大数据思维的知识探索能力，熟悉大数据的收集、存储、分析和应 用的方法和途径，并通过农业大数据案例学习了解大数据在农业领域的应用和发展。本课程的目的是为学 生搭建起通向大数据知识空间的桥梁和纽带，为学生在农业大数据、农业信息工作、现代农业管理工作等 领域深耕细作奠定基础、指明方向。 二、课程目标 本课程有 2 个课程目标，具体如下： 目标 1：掌握大数据和农业大数据的基本概念和内涵，熟悉大数据的收集、存储、分析和应用的方法 和途径。 目标 2：初步具备基于大数据思维的知识探索能力，了解大数据在农业领域应用和发展的前沿，提升 科学素养和职业素养。w 各课程目标对毕业要求指标点的支撑关系见下表： 课程目标 毕业要求 毕业要求指标点 课程目标 1 2. 理学素养 指标点 2.2 具有农学、计算机、农业信息等专业基础理论知识与实验技能。 课程目标 2 4. 专业素养 指标点 4.2： 具有对智慧农业生产和研究中的现实问题进行综合分析与判断能 力，并能提出合理解决方案
三、教学内容 知识单元 对应课覆目标 学习成果 敏学内容 课覆目标达成方式 学时分配 1.大数据的概念 1掌握大数据的定义、特点， 2.大数据的来源 大数据的特点 1.绪论 课程目标1、2 大 大数据的处理流程 1.教学活动：多蝶体教学。 理论4学时 思政点：我国大数据技术及其运用的快速发展史， 2.学习任务：随堂测试. 5.大数据的数据格式 培养学生爱国情怀。 6.大数据的基本特征 7.大数据的应用领域 1了解大数据授集整理的技术和方法。 2了解农业领域数据采集的主要途径和方法： 1大数据的收集 2.大数据的 之农业领城数据资源 收集和存储 课程目标1、2 3.了解农业数据的质量评价方法和常见清洗技术。 1.教学活动：多媒体教学。 4.了解大数据存储的理论和方法. .衣业数据的质量与清洗 2学习任务：随堂测试。 理论4学时 思政点：大数据技术在我国疫情防控中成功运用， 4.大数据的存储 培养学生“事不避难。义不逃责”意识。 3. 大数据思 1了解大数据在实际应用中而临的向 1大数据面临的问题 与知识发 课程目标1、2 2.了解农业大数据的价值体现和行业应用。 2大数据思维 1.教学活动：多媒体教学。 思政点：基于大数据思维在解决行业难题时的解决 3.农业大数据价值挖掘与发现 2.学习任务：随堂测试. 理论4学时 现 办法，培养学生“不怕困难。解决问愿”的意识 1掌握大数据分析和挖掘的定义。 1.数据分析与挖掘的定义 4.大数据分 2.了解Hadoop、星环TDH等大数据分析挖据平台。 2.大数据处理架构Hadoop简介、星环大数据 析与挖掘技 课程日标1、2 3.了解大数据分析挖掘关键技术。 1.教学活动：多媒体教学。 平台介仆朝 理论4学时 为 思政点 采用大数据的清洗降噪和验证模型环节类 大数据挖掘关键技术 2.学习任务：随堂测试. 比，培养学生“独立思考，清醒判断”的意识。 4.大数据分析处理系统及应用 1掌挥多题强域盘展预处理方法和种合方法 案例一：衣业遥感大数据分析与监测系统及 2.了解时空谱 一体化遥感大数据合算法模型。 实例分析 教学活动：多媒体教学、课堂 课程目标1、2 3.了解融合算法精度评价模型，具备建立融合应用 1多源遥感数据预处理方法与融合方法： 可时论。 理论2学时 指标评价体系能力。 2时空谱一体化遥感大数据融合算法模型： 思政点：采用案例教学培养学生的衣业大数据思维 3.融合算法精度评价模型和融合应用指标评 2.学习任务：随堂测试 5.农业大 和意识 介体系建立 据技术与案 1了解棉花各生产环节大数据信息的采集，具备调 案例二：基于大数据的农业决策与平台搭建 例分析 用历史盈据的等力： 及实例分析 2.拿握棉花农业种植大数据信息的处理与分析方 1.棉花生产环节中的大数据信息采集与历史 1.教学活动：多媒体教学、课堂 课程目标1、2 法。 数据调用 时论。 3.了解棉花生长动态曲线算法、云平台、决策模型 2.棉花农业种植大数据信息处理与分析 理论4学时 和棉花胆款白动的制平台的塔糖。 3.基于农业种植历史数据调用，明确生长动态 2.学习任务：随堂测试. 思政点：采用案例教学培养学生的农业大数据思维 和决策模 搭建 和意识。 4棉花肥水自动控制平台搭建
11 三、教学内容 知识单元 对应课程目标 学习成果 教学内容 课程目标达成方式 学时分配 1. 绪论 课程目标 1、2 1.掌握大数据的定义、特点。 2.了解大数据的采集、处理与应用的基本流程。 3.掌握大数据的应用现状与发展趋势。 思政点：我国大数据技术及其运用的快速发展史， 培养学生爱国情怀。 1. 大数据的概念 2. 大数据的来源 3. 大数据的特点 4. 大数据的处理流程 5. 大数据的数据格式 6. 大数据的基本特征 7. 大数据的应用领域 1. 教学活动：多媒体教学。 2. 学习任务：随堂测试。 理论 4 学时 2. 大数据的 收集和存储 课程目标 1、2 1.了解大数据搜集整理的技术和方法。 2.了解农业领域数据采集的主要途径和方法。 3.了解农业数据的质量评价方法和常见清洗技术。 4.了解大数据存储的理论和方法。 思政点：大数据技术在我国疫情防控中成功运用， 培养学生“事不避难，义不逃责”意识。 1.大数据的收集 2.农业领域数据资源 3.农业数据的质量与清洗 4.大数据的存储 1. 教学活动：多媒体教学。 2. 学习任务：随堂测试。 理论 4 学时 3. 大数据思 维与知识发 现 课程目标 1、2 1.了解大数据在实际应用中面临的问题 2.了解农业大数据的价值体现和行业应用。 思政点：基于大数据思维在解决行业难题时的解决 办法，培养学生“不怕困难，解决问题”的意识。 1.大数据面临的问题 2.大数据思维 3.农业大数据价值挖掘与发现 1. 教学活动：多媒体教学。 2. 学习任务：随堂测试。 理论 4 学时 4. 大数据分 析与挖掘技 术 课程目标 1、2 1.掌握大数据分析和挖掘的定义。 2.了解 Hadoop、星环 TDH 等大数据分析挖掘平台。 3.了解大数据分析挖掘关键技术。 思政点：采用大数据的清洗降噪和验证模型环节类 比，培养学生“独立思考，清醒判断”的意识。 1.数据分析与挖掘的定义 2.大数据处理架构 Hadoop 简介、星环大数据 平台介绍 3.大数据挖掘关键技术 4.大数据分析处理系统及应用 1. 教学活动：多媒体教学。 2. 学习任务：随堂测试。 理论 4 学时 5. 农业大数 据技术与案 例分析 课程目标 1、2 1.掌握多源遥感数据预处理方法和融合方法； 2.了解时空谱一体化遥感大数据融合算法模型。 3.了解融合算法精度评价模型，具备建立融合应用 指标评价体系能力。 思政点：采用案例教学培养学生的农业大数据思维 和意识。 案例一： 农业遥感大数据分析与监测系统及 实例分析 1.多源遥感数据预处理方法与融合方法； 2.时空谱一体化遥感大数据融合算法模型； 3.融合算法精度评价模型和融合应用指标评 价体系建立。 1. 教学活动：多媒体教学、课堂 讨论。 2. 学习任务：随堂测试。 理论 2 学时 课程目标 1、2 1.了解棉花各生产环节大数据信息的采集，具备调 用历史数据的能力； 2.掌握棉花农业种植大数据信息的处理与分析方 法。 3.了解棉花生长动态曲线算法、云平台、决策模型 和棉花肥水自动控制平台的搭建。 思政点：采用案例教学培养学生的农业大数据思维 和意识。 案例二： 基于大数据的农业决策与平台搭建 及实例分析 1.棉花生产环节中的大数据信息采集与历史 数据调用 2.棉花农业种植大数据信息处理与分析 3.基于农业种植历史数据调用，明确生长动态 曲线算法、云平台和决策模型搭建 4.棉花肥水自动控制平台搭建 1. 教学活动：多媒体教学、课堂 讨论。 2. 学习任务：随堂测试。 理论 4 学时
1.了解农产品电子商务系统的概念、流程与特征。 2.了解大数据技术在农产品电子商务中的应用. 案例三：基于大数据的农产品电子商务系统 课程目标1、2 3初步具备对农产品电子商务进行分析的能力， 1.教学活动：多媒体教学、课堂 及实例分析 1衣产品电子商务系统介绍 时论。 4培养习农、爱农的甲型，提升专业警。 理论2学时 思政点：采用案例教学培养学生的农业大数据思维 2基于大数据的浓产品电子商务实例分析 2.学习任务：随堂测试， 和意识。 1了解耕整地作业信息监测系统、播种作业信息监 案例四：衣机作业与运大数据关键技术及 测系统、植保机械作业质量信息采集监控系统和农 管理系统建设 1耕整地作业信息监测系统开发与应用： 机工况信息采集与故障自动预警系统的结构。 课程目标1、2 2了解以上系统的开发过程。 2播种作业信息监测系统开发与应用。 1.教学活动：多媒体教学、课堂 理论2学时 3.了解以上系统的应用情景， ,植保机械作业质量信息采集监控系统开发 时论 2.学习任务：随堂测试. 与应用： 思政点：采用案例教学培养学生的农业大数据思维 和意识。 4.农机工况信息采集与故障自动预警系统开 发与应用 1了解棉花质量大数据资源内涵。 2.了解棉花质量大数据资源规划与资源库建设的步 案例五：基于大数据的农产品精准管理技术 3.了解新疆棉花市场理性预期预警体系构建方法和 及系统研发 1.教学活动：多媒体教学、误堂 课程目标1、2 过程。 1棉花质量大数据资源规划与资源库建设。 计0 理论2学时 4.了解棉花质量追溯与市场预警模型构建的方法和 2新棉花市场理性预期预警体系构建。 2.学习任务：随堂测试， 流程。 3棉花质量追溯与市场预警模型构建。 思政点：采用案例教学培养学生的农业大数据思维 和意识。 1.掌握农情数据采集规范标准。 案例六：衣业大数据分析与决策支持平台研 2了解数据采集上报系统平台研发与建设流程： 发与建立 3.了解兵团农情大数据统计分析与发布平台构建 1.农情数据采集规范标准 1.教学活动：多媒体教学、课堂 课程目标1、2 新成果。 2兵团农业数据采集上报系统平台研发与建 时论 理论2学时 4增强对兵团现代农业发展的感受和热爱， 2.学习任务：随堂测试， 思政点：采用案例教学培养学生的农业大数据思维 3兵团农业农情大数据统计分析与发布平台 和意识。 构建 1了解新疆兵团棉花生产农业大数据平台框架设计 案例七：新兵团棉花生产农业大数据平台 与开发过程： 集成与应用 2了解农业大数据共享、分析挖据关键技术内容及 棉花生产大数据平台框架设计 教学活动：多媒体教学、课堂 课程目标1,2 特征： 2农业大数据共享交换与分析挖掘技术 可1论。 理论2学时 3.了解大数据业务功能模块设计，开发与集成应用。 3大数据业务模块开发 2.学习任务：随堂测试. 思政点：采用案例教学培养学生的衣业大数据思维 4.衣业大数据综合服务平台的应用 棉花 和意识。 生产大数据平台构建与技术集成
12 课程目标 1、2 1.了解农产品电子商务系统的概念、流程与特征。 2.了解大数据技术在农产品电子商务中的应用。 3.初步具备对农产品电子商务进行分析的能力。 4.培养习农、爱农的思想，提升专业素养。 思政点：采用案例教学培养学生的农业大数据思维 和意识。 案例三： 基于大数据的农产品电子商务系统 及实例分析 1.农产品电子商务系统介绍 2.基于大数据的农产品电子商务实例分析 1. 教学活动：多媒体教学、课堂 讨论。 2. 学习任务：随堂测试。 理论 2 学时 课程目标 1、2 1.了解耕整地作业信息监测系统、播种作业信息监 测系统、植保机械作业质量信息采集监控系统和农 机工况信息采集与故障自动预警系统的结构。 2.了解以上系统的开发过程。 3.了解以上系统的应用情景。 思政点：采用案例教学培养学生的农业大数据思维 和意识。 案例四： 农机作业与运维大数据关键技术及 管理系统建设 1.耕整地作业信息监测系统开发与应用； 2.播种作业信息监测系统开发与应用。 3.植保机械作业质量信息采集监控系统开发 与应用； 4.农机工况信息采集与故障自动预警系统开 发与应用。 1. 教学活动：多媒体教学、课堂 讨论。 2. 学习任务：随堂测试。 理论 2 学时 课程目标 1、2 1.了解棉花质量大数据资源内涵。 2.了解棉花质量大数据资源规划与资源库建设的步 骤。 3.了解新疆棉花市场理性预期预警体系构建方法和 过程。 4.了解棉花质量追溯与市场预警模型构建的方法和 流程。 思政点：采用案例教学培养学生的农业大数据思维 和意识。 案例五： 基于大数据的农产品精准管理技术 及系统研发 1.棉花质量大数据资源规划与资源库建设。 2.新疆棉花市场理性预期预警体系构建。 3.棉花质量追溯与市场预警模型构建。 1. 教学活动：多媒体教学、课堂 讨论。 2. 学习任务：随堂测试。 理论 2 学时 课程目标 1、2 1.掌握农情数据采集规范标准。 2.了解数据采集上报系统平台研发与建设流程。 3.了解兵团农情大数据统计分析与发布平台构建最 新成果。 4.增强对兵团现代农业发展的感受和热爱。 思政点：采用案例教学培养学生的农业大数据思维 和意识。 案例六： 农业大数据分析与决策支持平台研 发与建立 1.农情数据采集规范标准 2.兵团农业数据采集上报系统平台研发与建 设 3.兵团农业农情大数据统计分析与发布平台 构建 1. 教学活动：多媒体教学、课堂 讨论。 2. 学习任务：随堂测试。 理论 2 学时 课程目标 1、2 1.了解新疆兵团棉花生产农业大数据平台框架设计 与开发过程； 2.了解农业大数据共享、分析挖掘关键技术内容及 特征； 3.了解大数据业务功能模块设计、开发与集成应用。 思政点：采用案例教学培养学生的农业大数据思维 和意识。 案例七：新疆兵团棉花生产农业大数据平台 集成与应用 1.棉花生产大数据平台框架设计 2.农业大数据共享交换与分析挖掘技术 3.大数据业务模块开发 4.农业大数据综合服务平台的应用——棉花 生产大数据平台构建与技术集成 1. 教学活动：多媒体教学、课堂 讨论。 2. 学习任务：随堂测试。 理论 2 学时