统计学大学生职业生涯规划.docx
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统计学大学生职业生涯规划
统计学大学生职业生涯规划
统计学大学生职业生涯规划
统计学专业被广泛的应用在各门学科之上，从物理和社会科学到人文科学，甚至被用来工商业及政府的情报决策之上。
随着数字化的进程不断加快，人们越来越多地希望能够从大量的数据中总结出一些经验规律从来为后面的决策提供一些依据。
统计学专业不是仅仅像其表面的文字表示，只是统计数字，而是包含了调查、收集、分析、预测等。
应用的范围十分广泛。
下面，我CJ为大家整理了统计学大学生职业生涯规划，希望你能喜欢!
欢迎参考借鉴。
统计学大学生职业生涯规划
一、自我认知
1、个人优点：
a、自我评估：
有责任心，做事认真，有热情，有学习新事物的欲望，自学能力强，做事很灵活
b、老师领导评估：
学习兴趣浓厚，成绩良好，工作认真负责，待人热情，同学关系较好，有一定的领导能力
、父母家人评估：
工作起来的时候很认真很投入，有非完成不可的决心，喜欢自己创作，动手能力强，手巧，观察能力强，很乐观
d、同学朋友评估：
待人热情，平易近人，乐于助人，为人有正气，学习认真负责，有礼貌，很活泼，很乐观，想象力丰富
f、部门评估：
有责任心，工作认真，有上进心，主动性强
2、个人缺点：
a、自我评估：
缺乏主见，做事不够果断，不够主动，没有耐心，自控能力很弱
b、老师领导评估：
做事有点轻浮，有点糊涂
、父母家人评估：
懒，缺乏生活常识，缺乏主见，做事虎头蛇尾，情绪化，思想太单纯不够成熟
d、同学朋友评估：
过于追求完美，情绪化，有点幼稚，做事拖拉f、部门评估：
涉世未深，做事不够凌厉
3、自我认知小结：
本人做事认真，有责任心，但是有时候过于追求完美;喜欢学习新鲜事物，有一定的自学能力，处理问题很灵活，但是有时候工作不够主动，还有的时候比较拖拉，存在懒惰的心理;有上进心，但是有时候高估了自己的能力;有热情，但是做事虎头蛇尾;缺乏主见。
在性格方面，很平易近人，热情，友善，乐观，但是情绪化，一点小事就可令情绪波动;有亲和力，但是缺乏领导风范;生活常识贫乏，很无知。
4、发展与提高：
a、克服懒惰心理，克服散慢。
b、学会自己做决定，自己拿主意。
、学会留意身边的事情，多听，多了解，多思考。
d、学会约束自己，学会管理自己的时间和金钱。
f、学会控制自己的情绪，调节自己的心理，以适当的途径来抒发自己的情绪。
二、职业认知：
1、外部环境分析：
①家庭环境分析
我爸爸妈妈自己创业，因为一直以来很多事情都是爸爸妈妈做主，所以我没有主见，还因为妈妈的过分溺爱，我心理承受能力很低，不够坚强，也没有遇到过大的挫折，所以个人想法还比较天真，而且遇事不能自主。
②学校环境分析
虽然我校只是二本的学校，但是是经教育部批准举办的，我们是理学院统计学第二届本科生，学校特别的重视我们这一届的发展情况，毕竟我们学院还是在成长中，打响前两炮是至关重要的，相信在学校的特别照顾下，我们会有不错的机遇。
③社会环境分析
大数据时代伴随世界经济较快增长和经济全球化的深入发展到来啦，当前国际贸易增长明显加速，已经进入新一轮增长期。
201X年，全球货物贸易名义增长21%，达到25年来的水平。
在世界经济强劲增长和国际市场对能源、原材料商品需求旺盛的带动及美元贬值因素的影响下，全球货物和服务贸易总量201X年近11万亿美元，增速达到20%，保持高速增长态势。
大数据的到来，就为我们统计学专业的学生指明了一条大路。
④目标地域分析
上海，政治、经济、科技、教育和文化中心，中国的经济大城市。
经济繁荣大家都知道的，不必多说。
⑤目标行业发展状况分析
随着经济全球化趋势的加剧，随着中国与其他国家经贸往来的日益频繁，大数据时代就要到来啦，那些熟悉国际惯例，精通外语与国际贸易规则，掌握贸易谈判知识和技巧的专业，懂得数据的收集分析整理专业的统计学专业学生就越来越受到重视了。
入世后，随着我国外贸体制改革的进一步10
深入，越来越多的企业被批准直接从事对外贸易，数据不断增大，这就要求企业的统计人士不仅具有日常生活所需的听、说、写、译的外语能力，还应懂得国际外贸知识、国际贸易谈判规章和国际经济法律、营销技术、基本的产品专业知识，还要有坚实的统计专业的知识等。
随着与国外贸易往来的进一步增大，大批量地培养高素质的统计人才已成为我国高等教育人才培养工作所面临的一项重要任务。
总之，入世，对中国高等学校的统计学专业，既提出挑战又给予很大的发展机遇，该专业学生的就业前景广阔，但要求会更高。
三、职业生涯规划设计：
1、确定目标和路径
①近期目标
毕业后希望可以进银行工作
1、大一要适应大学生活，找到适合自己的学习方法
2、大二要考过四级，学好专业，参与班级和部门的管理工作，了解中国当前局势和市场扩大知识面
3、大三要考过
四、六级，考取相关的证书
4、大四要毕业，取得学位，并取得有效证书，争取进入大企业工作;
②中期目标
中期目标是希望可以升职加薪
从低做起，在平时工作中努力表现自己，不怕苦，多做事，帮企业获得更好效益，对企业忠诚，努力工作，并向有经验人的学习，争取在上级面前表现自己。
③长期目标
长期目标是进国家统计局
2、制定行动计划
大学一年级
学业规划：
认真上好每一堂课，了解这个学校的学习模式，制定出适合自己的学习方案，争取每个星期去图书馆。
职业规划：
积极参与工作，大胆尝试，通过担任班委和部门干事来提高自己的演说能力，表达能力和交际能力，培养责任心。
因为没有经验，大一是抱着一种学习的心态服从命令，接受工作安排，总结经验。
生活规划：
适应新的环境，适应这里的生活模式，多参与活动，多交朋友，养成早起的习惯，学画画，提高个人修养。
大学二年级
学业规划：
学好专业课程，加强英语的学习，主要是在线学习和口语锻炼，做好四级准备，多看新闻，多了解市场动态。
职业规划：
这一年主要是通过工作来克服上一年总结和发现的自己存在的不足，继续班委和部门的工作，需求新的突破。
在部门里近期小目标是竞选部长，学会带领和管理一个部门。
生活规划：
多运动，注意饮食，多跟朋友交流，多参与活动，抽空去画画，学会思考，摆脱幼稚，学会控制自己的情绪。
大学三年级
学业规划：
当英语四级一过去就立即准备英语六级，为相关的等级考试做准备，学习写简历，求职信等求职技巧，向已毕业的校友或老师了解求职情况，争取实习机会。
争取去参加考研，深化专业知识。
总结：
大学的生活是丰富多彩的，通过对职业生涯的管理，使职业生涯具有科学性，使自己时刻把握自己的职业生涯的目标方向，第三篇我的职业生涯规划：
点燃青春的激情挺起我们的胸膛，都会为自己的未来制定一个严谨而又周密的规划，如果规划得当并且顺利实施，如果我们没有人生规划的意识，或者制定的规划不现实，我们应该及时地规划自己的人生理想和职业，13作为一名大学生，我们不应该把大学当作人生的避难所，我应该在未来的
职业规划：
继续班委的工作，部门工作视情况而定。
生活规划：
学会用比较成熟的想法去看问题，学会分析情况，衡量问题轻重。
大学四年级
学业规划：
进行实习。
积极利用学校提供的条件，了解就业指导中心提供的用人公司资料信息，强化求职技巧，进行模拟面试等训练。
尽可能地在做好较为充分的准备的情况下进行施展演练。
在撰写毕业论文的时候，可大胆提自己的见解，锻炼自己独立解决问题的能力和创造性。
职业规划：
继续班委的工作，到企业去实习，写实习总结和报告。
生活规划：
学会适应社会，适应参与工作之后的生活，建立自己的生活模式。
总结：
大学的生活是丰富多彩的，每一个足迹都是我们成长的印记。
通过对职业生涯的管理，考核与修正，使职业生涯具有科学性，合理性和可操作性，使自己时刻把握自己的职业生涯的目标方向，进而可以更容易实现自己的人生目标。
附送：
统计学方法在数据挖掘中的应用探究
统计学方法在数据挖掘中的应用探究
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数据挖掘就是指从众多实际应用数据中获取批量大、有噪声、且随机性强的数据，将潜在的信息与数据提取出来，就是从数据中挖掘有价值的知识，而大多数原始数据具有一定的结构化特征，比如，关系数据库中的数据;也可以通过文本、图形、图像等半结构化发掘有用知识，这些知识可以是数学的也可以是非数学形式的;数据挖掘能以归纳形式存在，能够被广泛应用到信息查询、信息管理、信息决策控制中，方便数据的维护与管理。
由此可见，数据挖掘是一门交叉性强的学科，加强对其的研究非常有意义，下面将对统计方法在数据挖掘中的具体应用进行分析。
一、数据挖掘与统计学的关系
数据挖掘的内涵
通常来说，数据挖掘的定义较为模糊，没有明确界定，大部分对其的定义只是停留在其背景与观点的内容上。
通过对不同观点的统一整理，人们最终将其描述为：
从大量多样化的信息中发现隐晦性、规律性等潜在信息，并对这些信息进行创造、加工的过程。
数据挖掘作为一门重要的交叉学科，能够将数据库、人工智能、机器学习、统计学等众多的科学融入到一起，从而实现技术与理论的创新与发展。
其中，数据库、人工智能与统计学是数据挖掘当中的三大支柱理论。
数据挖掘的目的是从数据库当中发掘各种隐含的知识与信息，此过程的方法非常多，有统计学知识、遗传算法、粗集方法、决策法、模糊逻辑法等，还可以应用向邻近的可视技术、模式识别技术等，在以上所有技术的支持上能够使数据挖掘更为科学、有序。
数据挖掘与统计学间的关系
通常来说，统计学的主要功能是对统计原理与统计方法进行研究的科学。
具体来说就是指对数字资料进行的收集、整理、排序、分析、利用的过程，数字资料是各种信息的归纳与总结，可以将其作为特性原理的认知、推理方法。
而统计学则表示的是使用专业的统计学、概率理论原理等对各种属性关系的统计与分析过程，通过分析成功找到属性间的关联与发展的规律。
在此过程中，统计分析方法是数据挖掘最为重要的手段之一。
在数据挖掘这一课题被提出来之前，统计分析技术对于人们来说更熟悉，也是人们日常开展工作、寻找数据间规律最常使用的方法。
但是不能简单的将数据挖掘作为统计学的延伸与替代工具，而是要将两者的区别认识到位，再结合两者间的不同特点分析其应用特点。
大部分的统计学分析技术都是建立在数学理论与技巧上的，预测通常较为准确，效果能够让大部分人满意。
数据挖掘能够充分借鉴并吸收统计学技术，在融入到自身特点以后成为一种数据挖掘技术。
统计学与数据挖掘存在的目标都是一致的，就是不断对数据结构进行发掘。
鉴于统计学与数据挖掘在目标上的一致性，致使很多研究学者与专家将数据挖掘作为了统计学的一个分支机构。
但是这种认知非常不正确，因为数据挖掘不仅体现在与统计学的关系上还体现在思想、工具与方法上，尤其是在计算机科学领域对数据挖掘起到的作用非常大。
比如，通过借助数据库技术与人工智能的学习，能够关注到更多统计学与数据挖掘上的共通点，但是两者存在的差异依然非常大。
数据挖掘就是指对大量的数据信息不断挖掘的过程，DM能够对数据模式内的数据关系进行充分挖掘，并对观测到的数据库处理有着极高的关注度。
二、数据挖掘的主要过程
从数据本身出发探讨数据挖掘过程，数据挖掘的过程分为信息的收集、数据集成、数据处理、数据变换、数据挖掘实施等过程。
首先，要将业务对象确定下来，明确不同业务定义，并认清数据挖掘的目的，这是做好数据挖掘最关键的一步，也是最重要的一步，虽然挖掘的结果不能被准确预测到，但却需要对问题的可预见性进行探索。
其次，还要做好数据准备工作，包含数据清理、数据变换等工作，数据清理的实际意义是将噪声与空缺值补全，针对这一问题，可以使用平滑技术，而空缺值的处理则是属性中最常见的，可以将统计中最可能出现的值作为一个空缺值。
信息收集指的是按照特定的数据分析对象，可以将分析中需要的特征信息抽象出来，并在此基础上选择出较为科学、适合的信息收集方法，将全部的信息全部录入到特定的数据库中。
如果数据量较大，则可以选择一个专门的管理数据的仓库，实现对信息的有效保护与管理;数据集成就是指将来源不同、格式不同、性质不同、特点不同的数据集成到一起，进而为企业提供更为全面、系统的数据共享平台;数据变换就是通过聚集、概化、规范化等方式对数据进行挖掘，对于一些实用数据，则可以通过分层与分离方式实现对数据的转换;数据挖掘就是结合数据仓库中的数据信息点，并选择正确的分析方法实现对有价值数据的挖掘，事例推理、规则推理、遗传算法等都是应用较多的方法。
三、统计学方法中的聚类分析
在统计学聚类方法基础上能够构建出潜在的概率分布假设，可以使用试图优化的方法构建数据与统计模型的拟合效果。
基于统计学聚类方法当中，Cobeb方法是在1987年由Fisher提出的，能够以分类树作为层次聚类创建的方法，在分类树上，每一个节点都能代表着一个概念，该方法就是对节点概率描述的过程。
Cobeb方法还使用了启发式估算方式，使用分类效用对分类树的构建进行指导，从而实现对最高分类的划分目的，能够将不同分类对象全部归类到一个类别中，并依据这些内容创建出一个新的类别。
但是这种方法也存在一定局限性，局限性在于假设的属性概率分布都是独立的，并不能始终处于成立状态中。
只有在掌握了Cobeb算法以后才能对概念聚类算法的特点进行探究。
Cobeb算法能够以分类树方式创建层次聚类，可以将概率表现为p条件概率，其中，Ai=Vij是一个类别下的，同属于一个值对，Ck是概念类中的一种。
在给出一个特定的对象以后，Cobeb能够将全部对象整合到一个节点上，从而计算出分类效应，分数最高的效用就是对象所在的节点位置。
如果对象构建失去节点，则Cobeb能够给出一个新的节点，并对其进行分类使用，这种节点计算方法起步较晚，能够对现有的节点与计算相互对比，从而划分出最高的分类指标，将全部对象统一到已有的分类中，从而构建出一个新的类别。
Classiti是Cobeb方法的一种延伸与发展，能够使用其完成聚类数据的处理，在该方法下，节点中的每一个存储属性都是处于连续分布状态中，能够将其作为分类效果修正的方法，并以度量的形式表现出来，这种度量基础上能够实现连续性的积分，从而降低分散发生率，该方法是积分过程而不是对属性的求和过程。
AutoClass方法也是一种应用较为普遍的聚类方法，该方法主要采用统计分析对结果类的数目进行估算，还可以通过模型搜索方式分析空间中各种分类的可能性，还能够自动对模型数量与模型形态进行描述。
在一定类别空间中，不同的类别内属性存在关联性，不同的类别间具有相互继承性，在层次结构当中，共享模型参数是非常重要的。
还有一种使用较为普遍的模型是混合模型，混合模型在统计学聚类方法上使用也非常普遍。
该方法最为基本的思想就是概率分布决定着每一种聚类状态，并且模型中的每一个数据都是由多个概率在分布状态下产生的。
混合模型还能够作为一种半参数密度评估方法，其能够将参数估计与非参数估计的优点全部集中到一起，并将参数估计法与非参数估价法的诸多优点融合到一起，因为模型具有一定复杂性，为此，不能将其限制在概率密度函数表达形式上，这种复杂性决定了模型与求解存在关联，与样本集合的联系非常少。
通过以上的研究可以了解到，数据发掘中应用聚类方法非常有效，并且较为常见。
比如，构建出Cobeb模型与混合模型，采用Clara与Clarans方法中的抽样技术，将Denlue方法用在概率密度函数中。
结束语
统计学方法自产生开始已经有非常久远的历史，将严谨的数学逻辑作为基础，将分类算法假定作为独立条件，属性值之前能够相互保持独立，对假定进行计算，当假定成立时，可以再与其他分类算法进行对比，这种分类算法准确性非常高。
为此，其不仅能够对连续值进行预测，还可以通过线性回归方程对系数进行比较，从而归纳出结果。
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数学统计在经济学研究中的应用已经非常普遍，两者之间的联系也越来越紧密。
回顾历史，早在17世纪，经济学与统计学之间的融合就已经表现出了必然的趋势。
在当时，英国古典经济学家威廉配第在《政治算数》一书中第一次利用数学方法来解决经济问题，这是两者的首次融合。
不过在那个时期的研究由于受到社会发展的限制，研究方法还是以定性分析为主，并没有对统计学进行充分的运用。
到了19世纪20年代以后，经济学与统计学之间的结合得到了进一步的深入。
在这一时期，德国经济学家于1854年在其发表的论文中提出了一个结论，指出可以通过数学统计方法推导出戈森定律，其中还重点阐述了统计学方法应用于经济学是非常必要且重要的。
之后，英国经济学家斯坦利文杰斯也对经济学与数学统计方法两者之间的关系进行了深入的研究，并在他1871年发表的书籍中提出了一个新的思想，也就是采用统计学的方法建立经济数学模型。
此后，经济学中数学统计方法的运用开始得到推广和发展。
20世纪40年代之后，由于受到第三次科技革命的影响，经济学与统计学在实践上和理论上都得到了突破性的发展，并且两者之间的融合也得到了创新性的进步，进入了一个新的阶段。
1955年，由美国经济学家摩根斯坦和数学家伊诺曼共同创作了《对策论与经济行为》，这本书籍的出版成为经济学与数学开始全新合作的里程碑。
自此之后，无论是在微观经济学中，还是在宏观经济学中，统计方法都得到了大量的运用，其重要性变得更加凸显。
由此可见，从17世纪开始经济学与统计学出现融合的趋势，经历了长期的发展历程，目前两者之间的融合已经非常的深入和成熟，对于推动经济学的科学化发展起到了非常重要的作用。
2数学统计方法应用于经济学的作用分析
1数学统计方法可用于解决经济学问题
严谨精密的分析过程以及清晰准确的分析结果是数学统计方法的优势所在，而经济学问题的分析和解决中则对结果精确度和科学性要求非常高。
由此可见，数学统计方法应用于经济学中具有重要的实际意义。
数学统计方法很早就开始在经济学领域中得到应用，随着两者之间的结合和发展，现在在相关的研究领域已经出现了很多数学专业化理论，例如经济计量学、数理经济学等，这又进一步为两者的融合和共同发展提供了理论基础。
在经济学问题的解决中，数学统计方法的应用模式主要是经济一数学经济，这也就是说，首先，以现实经济问题为出发点来建立数学模型，然后，采用数学方法来分析这一数学模型并得到结果，最后，再利用经济学原理和理论来评估所得的结果，得出相应的结论，其结论不仅可以用于指导经济活动，同时还可以用于预测经济发展方向。
特别是在现代企业经济决策中，通过数学统计方法可以对经济活动进行从定性到定量的全面分析，可以较为科学、准确地预测决策执行后的结果，并充分利用企业的现有条件来对结果进行控制和优化，通过这种方式可以有效提高经济决策的可靠性与科学性，避免企业财力、物力的损失。
2数学统计方法可作为工具展开经济理论分析
从经济学与数学统计方法融合的初期发展到现在，数学统计学已经开始应用于各种重大经济问题的研究和分析中。
再加上现代数学与现代经济理论之间的融合也在不断的深入，很多经济现象理论都可以通过数学方法来进行科学、合理的解释。
特别是在这几年来，数学统计方法应用于经济现象和经济关系分析中的研究在不断进行，通过这种方式不仅可以从量的角度来确定结果，同时还可以从质的角度来做出判定。
由此可见，如果没有数学统计方法，就难以有效解决经济学问题。
3数学统计方法应用于经济学的实例分析
在GDP分析模型中，可以通过数量分析和统计学方法来找出其中的统计指标，设计相应的指标体系，并结合社会现状来研究GDP值的计算方法和影响因素。
在下面的研究中我们以某市2001201X年的GDP纵向分布数据模型为例，采用分析数量经济法中的回归分析来展开统计学研究，并初步预测201X年之后的某个阶段。
表1即为某市的GDP数据统计结果，采用回归分析的方法来处理数据，并建立一个关于GDP与实践序列间关系的F模型，其数据处理结果散点图如下所示。
从图中我们可以看出，GDP呈现明显的非平稳增长趋势，通过回归分析和数据处理作出一阶差分，可以看出散点图为二次函数形式，因此可得F=ax2+bx+，采用回归分析来处理年份可以得到回归统计结果见表2。
由此可得回归方程为F=3
35x2-9
6.40x+111
5.40，检验其规定系数可知R=0.9550，与1非常接近，由此可知，该回归方程与实际数据有很好的拟合度，可以采用该方程对未来的某个阶段进行预测。
一般来说，实际的GDP受多因素影响，其变化不稳定，因此预测值都会有一定的偏差，根据某市201X年实际GDP总值为675
6.4021亿元，与上述预测的理论误差为：
=675
6.4021100%=
9.63%
这一误差值较大程度的偏离了回归曲线，分析其原因可能是由于在建设模型的初始条件时消除的政府主观态度、人们的消费亿元以及汇率和进出口关税等部分影响因素有着一定的联系。
由于201X年级之后的年份都还没有确切的数据，因此仅限于探讨对201X年的预测。
就本次模型来说，虽然没有从整体上来进行考虑和分析，但是其理论与实际的核实可以看出这次预测并不是没有任何依据的，具有可行性。
4结论
总的来说，数学统计学对于经济的预测和总结起着非常重要的作用，数学统计方法应用于经济学中，对各项经济指标预测与评估以及决策和改革都有着深刻的影响意义。
选择某市为例来进行数学统计方法分析，在实际的经济预测中，数据的收集并不能仅仅局限于纵向，同时也要注重横向幅度的收集，对数据的收集要全面，筛选要科学，只有这样才能够使理论分析更加有依据，其结果也更加具有理论效应。
经济学中数学统计方法的应用，有利于帮助其掌握数据内在的规律性和本质变化，提高数据分析的质量和经济预测的科学性、准确性。
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21世纪是一个充满着竞争的时代，作为数据处理和分析技术的统计方法也对统计学教学提出更高要求。
如何对统计学传统模式进行改革成为关注焦点。
结合笔者多年教学实践经验，对统计学教学存在的问题及改革方向浅谈几点建议。
二、统计学教学中存在的主要问题
教学理念落后，思想认识陈旧
目前我国众多院校的统计学与数学并行设置在同一个学院下，统计课堂逼近于数学课堂。
教师主要采用讲授法的教学模式，讲解抽象的统计理论知识与繁琐的数据分析方法，导致学生长时间处于填鸭式教学。
这种模式下，统计学失去真正的价值，教学课堂枯燥无味，学生兴趣低落，正确选择和灵活运用理论方法解决实际问题的能力匮乏。
教学手段落后，考核形式单调
计算机技术的发展为统计学带来了前所未有的机遇和挑战。
大多数学校在有限的资源条件下，并未与计算机等现代化的教学手段相结合，导致统计教学停留在理论层面，制约了运用统计软件解决实际问题的能力。
在这样一种教学方式下，考核模式一味呈现单调的闭卷笔试方式，学生的理论与实际相结合的能力以及动手实践解决实际问题的能力很难有效的培养起来。
实训实习不足，实践经验缺乏
本科院校教学大纲和教学计划安排中，实习实训课程占总学分比重偏少，对口实践匮乏。
受实训师资和教学内容的限制，一方面实训教师数量不足、质量不高，有实践经验的教师严重匮乏;另一方面实训教学内容陈旧、流于形式，导致课程小实训无法有效开展，严重影响学生统计分析方法的掌握，直接制约学生实际操作能力的培养与提升。
受实习实训基地和对口实习单位的制约，学生社会综合大实习无施展空间，无法真正体验现实操作，不能将所学的知识和实际工作很好地融合，实践水平亦不能在实际操作中逐步提升。
三、统计学教学改革方向
更新教学理念，转变教学方法
统计学教学不仅要学生掌握统计理论方法，而是要不断提高学生的统计思维和统计分析能力。
只有更新教学理念，从填鸭式的传统讲授法转变为做中学的案例教学法才能从一定程度上实现统计的价值。
案例教学法就是指教师在教学的过程中，穿插一些实际案例进行分析，调动学生积极性和主动性，激发思维，各抒己见。
案例教学不仅能让学生掌握所学的理论知识，激发学生学习兴趣，更加注重对学生进行学习方法与研究方法的指导，培养学生创造能力以及实际解决问题能力的发
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