首届教师案例教学竞赛一等奖作品上线至和鲸社区,快来学习!

细心的朋友可能已经发现,近期和鲸社区的频道页上线了一个新专区——“优秀参赛作品专区”

首届教师案例教学竞赛一等奖作品上线至和鲸社区,快来学习!_第1张图片 图.和鲸社区频道页

迄今为止,和鲸参与/支持了 500 多场专业数据科学竞赛,包括面向气象、金融、医学、海洋等不同领域的,面向从业者、科学家、教师、大学生等不同群体的。新专区设立的初衷是想将各类竞赛中涌现出的优秀作品加以整理汇总,发挥余温。

每一份作品都是参赛选手的心血,获奖作品更是有着高度示范性,这样更多人将能学习到这些优秀作品,同时对于某些系列性的赛事也能帮助到大家更好地备赛。

好消息是,许多老师关注的“首届‘和鲸杯’全国高校青年教师数据科学与商业分析案例教学竞赛” 8 个一等奖作品现已第一批收录至专区,感谢大赛主办方中国商业统计学会及几位获奖教师的公开分享。

首届教师案例教学竞赛一等奖作品上线至和鲸社区,快来学习!_第2张图片 图.优秀参赛作品专区页

大赛背景

为推动教育高质量发展,激发教师更新教学观念、创新教学模式,着力推进数据科学与商业分析领域案例教学,以学生为中心,以案例为基础,将数据科学、商业分析理论与实践紧密结合,强化学生实践能力培养,提升教师案例教学技能,中国商业统计学会决定举办 “全国高校青年教师数据科学与商业分析案例教学竞赛”。

和鲸作为第一届大赛的冠名单位,全程、全力配合大赛主办方,协助选手参赛、点对点深度支持各级工作。

赛事详情页:首届“和鲸杯”全国高校青年教师数据科学与商业分析案例教学竞赛

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已收录获奖作品介绍

“和鲸杯”历经两个月,从初赛网络评审到决赛现场会评,共诞生一等奖 13 项、二等奖 22 项、三等奖 22 项,获奖作品选题创新,深入企业与社会实践,教学设计规范且多样化,贴合大赛为完善统计案例教学、培养卓越统计数据分析的新锐人才的办赛初衷。

目前专区收录的 8 个一等奖作品,均提供了案例教学设计说明、配套的案例教学设计、案例教学课件及数据等,相关材料大家都可以按需查看学习。

(以下排名无先后顺序)

案例:投资商铺如何选择地理位置

作者:江苏第二师范学院 李今心

摘要:本案例面向应用统计系本科生的《统计学导论》课程,以南京市 11 个行政区作为地理位置的划分,要求学生思考在给予 100 万第一桶金的情况下优先选择哪个行政区作为待投资地区较为合理。教师以学生讨论的结果为基点,分析梳理其答案中的逻辑,帮助学生将思考问题的过程细分为五个步骤:采集什么变量、怎样收集数据、如何处理原始数据、如何展示数据和如何得出最终结论。其中,每个步骤都加入教师提问或学生讨论环节,讨论得出最终商务解决方案。与此同时,教师向学生们展示在每个步骤中运用到的包括网络爬虫、Python 编程、数据可视化等统计学与计算机科学技术。

关键词:商铺投资 地理位置 统计学 网络爬虫 数据可视化

链接:工作台 - Heywhale.comicon-default.png?t=N7T8https://www.heywhale.com/mw/project/654b4a1881633d6c463d57a4

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案例:“智净”美的、爱享全家 —— 宠物清洁家电消费者市场细分方法的探讨

作者:吉林外国语大学 柳馨竹

介绍:本案例面向经管类各专业本科生,从美的公司实际问题出发,探究养宠人群的产品需求,通过清洁家电使用偏好的问卷调查,运用技术接受模型的五个维度进行因子分析。案例采用多种教学手段,培养学生运用定量分析解决实际问题的能力,强调统计思维和定量分析在企业管理、市场布局和消费者调查等领域的重要性。由“理论导向”向“实践导向”,打造参与式、互动式和讨论式课堂,通过翻转课堂、汇报互评等活动帮助学生深度参与课堂,增加与老师及同学交流方式。

关键词:统计实验 问卷数据 因子分析 混合式教学

链接:工作台 - Heywhale.comicon-default.png?t=N7T8https://www.heywhale.com/mw/project/655594469f41eb29b9fd9996

案例:时间序列的预处理——基于《广东农业农村现代化发展水平测度及预测》的案例分析

作者:广东白云学院 谷卓桐

介绍:本案例适用领域于经济学、管理学相关专业,学生需具备统计学基础,授课对象为本科大二、大三学生,适用于《时间序列分析》、也适用于《经济预测与决策》课程。通过以短精讲+动手练+高频反馈式教学的“工作坊”形式,使学生在衡量广东农业农村现代化的过程中学会掌握时间序列数据平稳性检验方法和随机时间序列数据纯随机性检验方法,同时培养学生的数据认知、独立思考与团队合作能力以及严谨的逻辑思维与一定的批判、创新思维。

关键词:农村现代化 经济预测 时间序列 实证分析

链接:工作台 - Heywhale.comicon-default.png?t=N7T8https://heywhale.com/mw/project/654b453b668b3405afc38878

案例:选择最佳的集装箱装箱方案

作者:广州理工学院 王莹书

介绍:本案例面向国际贸易/电子商务专业,授课对象为本科大三学生,主要讲解跨境电子商务 B2B 物流的集装箱运输方式,以及如何选择最佳的集装箱装箱方案,使学生掌握集装箱的种类与尺寸,并能够自行计算集装箱的装箱数量,进而根据实际情况选择最佳方案,向学生传递遵纪守法、互利共赢的经商准则,以及在装箱过程中细致严谨、精益求精的大国工匠精神,案例内容直接对应跨境电商的企业岗位需求。

关键词:跨境电商 集装箱 翻转课堂 任务驱动

链接:工作台 - Heywhale.comicon-default.png?t=N7T8https://www.heywhale.com/mw/project/654b4be67ead999e8d70a468

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案例:年底了,如何制定明年的销售目标

作者:郑州经贸学院 章国华

介绍:本案例面向统计学专业,授课对象为本科大三学生,描述了 F 公司市场营销部通过对月度销售数据进行处理来预测未来的销售额,从而得到基准销售预测,为得到最终的销售预测提供支持。按照问题定义、收集信息、探索性分析、建立模型的步骤帮助学生掌握时间序列预测——调整季节影响的趋势外推法,同时了解商业问题数据解决方案和销售预测流程,并从“术”到“道”教学学生多角度、全方位、批判性地看待问题。

关键词:时间序列、季节指数、乘法模型

链接:工作台 - Heywhale.comicon-default.png?t=N7T8https://www.heywhale.com/mw/project/654b4099668b3405afc29d39

案例:用户生成内容数据采集和分析

作者:上海师范大学 孟晓龙

介绍:本案例面向应用型、复合型本专科旅游管理大类的学生,采用基于 BOPPPS 模型的 SPOC 混合式教学设计和实践,融合成果导向教育(OBE)理念,以“上海四行仓库抗战纪念馆”在线评论数据为例,借助“八爪鱼数据采集工具”数据采集,“微词云在线分词工具”数据分析和可视化功能,教授学生“零代码、针对性”完成用户生成内容数据采集和分析,了解数据经济的发展规划、上海四行仓库的历史事件,提升文化自信和爱国热情。

关键词: BOPPPS 教学模型 课程思政 用户生成内容 数据采集和分析

链接:工作台 - Heywhale.comicon-default.png?t=N7T8https://www.heywhale.com/mw/project/654b4fde7ead999e8d719a1e

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案例:基于边缘检测和语义分割的遥感图像海陆分离

作者:江苏师范大学 周勤

介绍:本案例适用于高年级统计学本科生或应用统计研究生,收集整理了 2000 张高分辨率遥感海陆图像,比较了传统边缘检测算法和深度学习语义分割算法在高分辨率遥感图像海路分离方面的效果。以应用为目标、实践为主线、能力为中心,带领学生完成传统图像处理方法中边缘检测算法和语义分割算法的学习,并在两种算法的实验结果上系统对比二者差异,为海上交通管理、军事目标跟踪、海洋资源开发、海洋发展规划建设以及环境监测等领域提供准确的数据支撑和决策依据。

关键词:边缘检测算法 深度学习 语义分割算法 遥感图像

链接:工作台 - Heywhale.comicon-default.png?t=N7T8https://www.heywhale.com/mw/project/654b064481633d6c463293c9

案例:基于语言模型的零售商品分类

作者:首都经济贸易大学 周振坤

介绍:本案例以蚂蚁商业联盟提供的约 88 万条零售商品人工标注数据为案例基础,提出了一种基于语言模型的零售商品多层分类算法,有效融合了多层标签体系间关联信息,提升了算法准确度和泛化能力。案例主要从工作目的、需求分析、解决方案以及技术应用向学生展示了具有参考价值的工作流程,引导学生用零售商品数据集完成数据预处理并进行初步的数据探索,并对 BERT 和 ERNIE 语言模型进行学习,实现模型构建及模型验证。

关键词:商品分类 语言模型 零售商品 文本信息

链接:工作台 - Heywhale.comicon-default.png?t=N7T8https://www.heywhale.com/mw/project/6555ce749f41eb29b9039e6a

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如何学习/查看获奖作品相关材料?

  1. 进入和鲸社区“优秀参赛作品专区”频道页,找到你感兴趣的作品并进入该项目;
  2. 点击右上角“在线运行”,这时作品就被 Fork 到了你的社区基础版工作台,并会进入编程环境;

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3. 编程环境内,查看左侧文件树,在 /home/mw/project 目录下即可查看相关材料

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4. 从社区里 Fork 过的项目都可以在 ModelWhale 基础版工作台找到

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以赛促教、以赛促学的重要性愈加显现,期待新频道的上线和作品的公开分享,能进一步放大比赛后的长尾效应;我们相信,随着未来各类优秀作品的持续汇入,这些作品将成为数据科学这棵大树的年轮,详细地记录下它茁壮成长的历程。

最后,如果你曾经也有参与和鲸社区内的赛事,并创作了较为满意的作品,欢迎搜索和鲸微信公众号选择“媒介合作”联系我们将作品上线至专区内供大家学习(添加时请备注“作品分享”)。

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