广东省教育厅关于如何开展数据科学教育的政策?

政策内容

1. 数据科学教育基础

   • 鼓励学校开展数据科学教育，包括数据分析、机器学习、数据可视化等课程。
   • 建立数据科学教育培训机构，提供数据科学课程和培训服务。
   • 鼓励数据科学专业人才参与教育工作，提升数据科学教育质量。

2. 数据科学教育内容

   • 建立数据科学课程框架，包括数据科学基础、数据分析、机器学习、数据可视化等课程。
   • 鼓励数据科学课程与其他学科交叉融合，提升学生的综合能力。
   • 针对不同年龄段的学生，提供相应的数据科学课程。

3. 数据科学教育评估

   • 建立数据科学评估体系，定期评估学生的学习成果。
   • 鼓励数据科学教育机构开展数据科学评估，提升评估质量。

4. 数据科学教育资源

   • 建立数据科学资源库，提供各种数据科学学习资源，包括课程资料、教材、数据、工具等。
   • 鼓励数据科学教育机构开发数据科学教学资源，提升资源质量。

5. 数据科学教育合作

   • 建立数据科学教育合作平台，促进数据科学教育的交流和合作。
   • 鼓励数据科学教育机构与企业、科研机构开展数据科学合作，提升数据科学人才队伍。

政策实施

1. 政策实施顺序

   • 首先要加强数据科学教育基础建设，建立数据科学教育培训机构，并鼓励数据科学专业人才参与教育工作。
   • 然后，建立数据科学课程框架，并鼓励数据科学课程与其他学科交叉融合。
   • 最后，建立数据科学评估体系，并鼓励数据科学教育机构开展数据科学评估。

2. 政策实施措施

   • 鼓励学校开展数据科学教育，包括数据分析、机器学习、数据可视化等课程。
   • 建立数据科学教育培训机构，提供数据科学课程和培训服务。
   • 鼓励数据科学专业人才参与教育工作，提升数据科学教育质量。
   • 建立数据科学资源库，提供各种数据科学学习资源。
   • 鼓励数据科学教育机构开发数据科学教学资源，提升资源质量。
   • 建立数据科学教育合作平台，促进数据科学教育的交流和合作。

3. 政策评估

4. 评估数据科学教育基础建设的有效性。

5. 评估数据科学课程框架的有效性。

6. 评估数据科学评估体系的有效性。

7. 评估数据科学教育资源库的有效性。

8. 评估数据科学教育合作平台的有效性。