理论课程教学大纲 平面设计课程教学大纲 教育技术学导论课程教学大纲 计算机网络课程教学大纲 多媒体画面艺术设计课程教学大纲 摄影技术课程教学大纲 教育传播学课程教学大纲 现代远程教育课程教学大纲 C 语言程序设计课程教学大纲 教育技术学专业英语课程教学大纲 Java 语言程序设计课程教学大纲 虚拟现实交互技术课程教学大纲 教育视频设计与制作课程教学大纲 三维建模与动画课程教学大纲 教学系统设计课程教学大纲 学习科学与技术课程教学大纲 教育技术学研究方法课程教学大纲 信息技术课程教学论课程教学大纲 学科课程标准与教材分析课程教学大纲 影视后期处理课程教学大纲 前端开发技术课程教学大纲 教育技术学前沿讲座课程教学大纲 VR/AR 项目开发课程教学大纲 文献检索与科技写作课程教学大纲 数据库应用技术课程教学大纲 图形设计课程教学大纲 Python 程序设计课程教学大纲 教育大数据与学习分析课程教学大纲 中外教育史课程教学大纲 教师专业发展与评价课程教学大纲 设计思维与创新教育课程教学大纲 教育技术学经典著作选读课程教学大纲 中小学创客教育课程教学大纲 IT 行业创新创业专题课程教学大纲 实践课程教学大纲 教育见习大纲 教学技能训练 1 教学实习大纲 教学技能训练 2 教学实习大纲 教学技能训练 3 教学实习大纲 微格教学实习大纲 教育实习大纲 摄影、摄像拍摄与编辑教学实习大纲 课程设计与微课制作教学实习大纲 虚拟现实项目开发教学大纲 教育软件与资源开发教学实习（实训）大纲 专业劳动实践（实训）大纲 企业实训（实训）大纲 生产实习（实训）大纲 毕业论文实习（实训）大纲

物理量大都带有量纲,其中基本量纲通常是质量(用M表示 )、长度(用L表示)、时间(用T表示),有时还有温度 (用日表示)。其他物理量的量纲可以用这些基本量纲来表示,如速度的量纲为LT1,加速度的量纲为LT2,力的量纲为MLT2,功的量纲为ML2T2等。 量纲分析的原理是:当度量量纲的基本单位改变时,公式 本身并不改变,例如,无论长度取什么单位,矩形的面积总等于长乘宽,即公式S=ab并不改变。此外,在公式中只有量纲相同的量才能进行加减运算,例如面积与长度是不允许 作加减运算的,这些限止在一定程度上限定了公式的可取范 围,即一切公式都要求其所有的项具有相同的量纲具有这 种性质的公式被称为是“量纲齐次”的

《科技论文写作》 《数学分析》 《高等代数与解析几何》 《概率论及数理统计 A》 《常微分方程》 《大学物理 C》 《物理实验 C》 《C/C++语言程序设计 B》 《C/C++语言程序设计 B》（实验） 《教师职业技能及训练》 《心理学》 《当代教育学》 《现代教育技术》 《复变函数 A》 《数值分析》 《初等数论》 《高等几何》 《实变函数与泛函分析》 《数学教学论》 《近世代数》 《拓扑学》 《数学微格教学》 《数学微格教学》（实训） 《中学数学解题研究》 《中学数学解题研究》（实训） 《数学课件制作》 《数学课件制作》（实验） 《数学思想方法》 《离散数学》 《数学史》 《数学分析专题研究》 《高等代数专题研究》 《教育心理学》 《教育科学研究方法》 《Matlab 与数学实验》 《教育体验》 《数学建模》 《教育见习》 《教育实习》

第一章 绪论 ◼ 软件与软件危机 ◼ 软件工程学 ◼ 传统软件工程和面向对象软件工程 ◼ 软件工程的应用 第二章 软件开发模型 ◼ 传统开发模型 ◼ 瀑布模型（waterfall model） ◼ 快速原型模型（rapid prototype model） ◼ 演化开发模型 ◼ 增量模型（incremental model） ◼ 螺旋模型（spiral model） ◼ 面向对象开发模型 ◼ 构件集成模型（component integration model） ◼ 形式化开发模型 ◼ 转换模型（transformational model） ◼ 净室模型（cleanroommodel） 第三章 软件需求分析 ◼ 需求分析的任务与步骤 ◼ 需求获取的常用方法 ◼ 分析建模 ◼ 软件需求说明 ◼ 结构化分析方法 ◼ 面向对象分析方法 第四章 软件设计概述 ◼ 软件设计的任务 ◼ 软件设计的基本概念 ◼ 模块化设计 ◼ 设计需要处理的问题 ◼ 设计文档及其复审 第五章 传统的设计方法 ◼ 结构化设计模型 ◼ 结构化设计方法 ◼ 过程设计 ◼ Jackson方法

《C 语言程序设计 A》 《数据结构与算法》 《计算机组成原理 E》 《计算机网络》 《操作系统原理》 《数据库原理与应用 E》 《智能科学与技术导论》 《电子技术基础》 《Python 程序设计》 《机器学习 E》 《智能算法基础与运用》 《智能终端开发》 《语音信号处理》 《自然语言处理》 《智能语音开发与应用》 《计算机视觉基础》 《计算机视觉处理技术》 《计算机视觉开发与应用》 《数据可视化》 《数字信号处理》 《Java 程序设计》 《单片机原理及应用》 《智能传感器技术》 《Linux 操作系统》 《智能科学与技术专业文献检索与论文写作》 《MATLAB 应用》 《Python 数据分析》 《嵌入式基础》 《微信小程序开发技术》 《神经网络与深度学习》 《数据挖掘》 《控制理论与信号系统》 《模式识别》 《算法设计与分析》 《智能系统建模与仿真》 《智能技术创新与专业前沿》 《最优化理论与方法》 《创新创业培养》 《机器人控制与开发》 《数据库系统工程师》

一、学科平台课程 1《电工技术》 2《工程制图 B1》 3《工程制图 B2》 4《工程力学》 5《机械工程材料》 6《机械设计基础》 二、专业课程 1《物流工程》 2《物流系统建模与仿真》 3《物流管理》 4《供应链管理》 5《物流信息技术》 6《仓储与库存控制技术》 7《物流设施设备》 8《运输与配送》 9《国际物流学》 10《物流系统工程》 11《物流系统规划》 三、个性化发展课程 1《物流 3D 模型设计》 2《物流项目管理》 3《物流成本管理》 4《物流运筹与优化》 5《Flexsim 高级应用技术》 6《数据库原理》 7《数据分析与 VBA 程序设计》 8《配送中心规划与设计》 9《物流工程经济学》 10《生产物流系统》 11《物流工程案例分析》 12《物流管理信息系统》 13《物流市场营销学》 14《专业英语》 15《科技论文写作》 16《物流法律法规》 17《物联网技术基础》 18《物流设备管理》 19《港口机械》 20《物流工程经济学》 21《物流工程安全技术》 22《物流自动化》 23《现代物流装备与技术》 24《物流机械设计基础》 25《仓储设备选择与设计》 26《机械动力学基础》 27《专业英语》 28《海关报关实务》 29《采购学》 30《外贸英语函电》 31《智能物流技术概论》 32《人力资源管理》 33《物流业务英语口语》 34《物流大数据分析》 35《电子商务》 四、实践环节 1《工程训练 B》 2《认识实习》 3《物流仿真实践》 4《仓储与库存控制技术课程设计》 5《配送中心规划课程设计》 6《物流设施设备课程设计》 7《物流管理信息系统课程设计》 8《物流系统综合实训》 9《生产实习》 10《毕业设计（论文）》313

第一部分 学科（专业类）教育课程 《自动化类专业导论》 《电路分析基础》 《模拟电子技术 A》 《数字电子技术 B》 第二部分 专业教育课程 《工业机器人技术基础》 《电机及拖动基础》 《嵌入式原理与应用 C》 《工业机器人编程及仿真》 《电气控制与 PLC B》 《传感器与检测技术 A》 《自动控制原理》 《现场总线技术》 《工业机器人系统集成》 《机器视觉技术》 《智能机器人设计》 《人工智能基础》 《智能仪器设计》 《人工智能技术及应用》 《仿人机器人原理与应用》 《工程制图》 《机械设计基础》 《虚拟仪器技术》 《数字信号处理》 《电气 CAD》 《机电产品创新设计 B》 《过程控制技术》 《人机界面技术》 《系统工程导论》 《计算机网络与通信》 《文献检索与论文写作》 《EDA 技术及应用》 《三维建模》 《机器人工程专业英语》 《无人机系统导论》 《计算机控制技术》 《MATLAB 基础与应用》 《DSP 原理及应用》 《现代控制理论》 《运动控制系统》 第三部分 应用创新实践环节课程 《工程训练 A》 《电工电子基础实训》 《工业机器人认知实习》 《模拟电子技术课程设计 A》 《大学物理实验》 《数字电子技术课程设计》 《嵌入式原理与应用课程设计 C》 《电气控制与 PLC 课程设计 A》 《电工实习 B》 《工业机器人编程实训》 《职业资格考证》 《工业机器人综合实训》 《机器视觉技术综合应用》 《智能移动机器人应用》 《智能装备仿真与调试》 《机器人工程专业社会实践》 《机器人工程专业毕业实习》 《机器人工程专业毕业论文（设计）》

本书面向地理问题，基于Excel软件，讲述了大量数学方法的应用思路和过程。教学内容涉及回归分析、主成分分析、聚类分析、判别分析、时（空）间序列分析、Markov链、R/S分析、线性规划、层次分析法、灰色系统GM(1,N)建模和预测方法，如此等等。通过模仿本书讲授的计算过程，读者可以加深对有关数学方法的认识和理解，并且掌握很多Excel的应用技巧。本书最初以北京大学研究生地理数学方法的辅助教材身份出现，但实际上是作者对Excel计算功能深度开发的一系列试验成果的集合。书中绝大多数计算过程设计为作者首创，在国内外其他教科书中不能见到。这本书的初稿和修改稿先后在北京大学城市与环境专业研究生中试用七年，获得学生的广泛好评。书中内容曾经被其他高校和研究所的学生多次拷贝

实习（实践） 《系统工程》 《解读》 《工程伦理学》 《工程力学》 毕业设计（论文） 《仓储与配送》 《服务设计与管理》 《工程统计学》 实验 《工程运筹学 I》 《工程运筹学 II》 《工业工程专业导论》 《基础工业工程》 《计算机辅助设计》 《精益生产与管理》 《离散事件系统建模与仿真》 《人因工程基础》 《生产计划与控制》 《物联网与大数据》 《现代人因工程》 《制造工程基础》 《质量管理与可靠性》 《智能制造》 《工业工程专业英语》 《海洋工程项目管理》 《设施规划与物流分析》 《机械设计基础》 《工程图学（一）》 《物流装备技术》 《海洋工程导论》 《电工技术基础》 《电子技术基础》 《数据分析与决策》 《工程数据库应用》 《信息管理系统》 《信息管理系统课程设计》 《食品包装技术》 《管理学概论》 《ERP 原理与应用》 《人力资源开发与管理》 《进出口报关实务》 《工程经济学》

结构方程模型( Structural Equation Modeling,简略标志为SEM)是一种非 常通用的、主要的线性统计建模技术,广泛应用于心理学、经济学、社会学、行 为科学等领域的研究。实际上,它是计量经济学、计量社会学与计量心理学等领 域的统计分析方法的综合。多元回归( multiple regression)、因子分析( factor analysis)和通径分析( path analysis)等方法都只是结构方程模型中的一种特例。 结构方程模型是统计分析方法中一个新发展的领域,它的应用始见于60年代发 表的硏究论文中,到∫90年代初期开始得到广泛的应用