设计背景
为强化创新型人才培养，结合MBA培养特点优化实践教学，MBA课程试行“24+8”（即“课堂讲授+实践”）教学模式（2学分课堂讲授24学时,1学分课堂讲授12学时）。鼓励多样化教学元素引入课程教学，促进理论与实践相融合，提升学生适应现代商业环境需求。
西北农林科技大学经济管理学院MBA课程《数据、模型与决策》的教学总课时为32课时，其中课堂教学课时为24课时，实践课时为8课时。实践课时教学设计表记录“实践课时教学”（8课时）内容具体安排及实施，以及教学成果资料评定课时工作量。
教学目标
总体目标是使MBA学员全面掌握R语言在商业数据分析中的实际应用技能，增强商业案例分析和数据驱动的决策思维。具体教学目标课分解为四个维度：（1）技术技能方面，要求学员熟练运用管理科学家软件、R编程语言等核心操作。（2）分析能力方面，重点培养学员从数据中挖掘有价值的商业洞察，支持线性规划应用、项目安排、库存管理等管理决策。（3）决策能力方面，通过投资组合优化、风险评估等量化决策技术的训练，提升学员在复杂商业环境中的决策水平。（4）实践应用方面，确保学员能够将所学知识有效应用于实际工作场景，独立完成从问题识别、数据收集、模型构建到结果解释的完整分析流程。
教学内容与设计思路
教学内容采用模块化设计，将8课时科学划分为四个递进式学习模块，确保与理论课程内容的高度呼应。第一模块（第1-2课时）聚焦管理科学软件和R语言基础，通过环境搭建、数据导入导出、清洗预处理等操作，使学员掌握基本操作技能。第二模块（第3-4课时）重点进行描述性统计与数据可视化训练，涵盖统计分析、商业报表制作，培养学员从数据中提取商业洞察的能力，与理论课程中的线性规划应用、运输问题等章节相呼应。第三模块（第5-6课时）深入回归分析和机器学习等建模领域，与理论课程中的非线性最优化模型、项目安排等章节紧密结合。第四模块（第7-8课时）专注于投资组合优化与风险管理，涵盖投资组合理论、风险度量、优化算法实现等前沿技术，通过股票投资组合优化分析案例，使学员掌握量化投资决策和风险控制策略，实现理论与实践的高度融合。
整个教学内容的设计思路体现了两个核心理念：理论与实践并重，每个实践环节都紧密结合理论课程章节和具体商业案例；循序渐进的教学策略，从基础数据处理逐步深入到复杂量化分析。
教学组织形式
教学组织形式采用多元化设计理念，通过多种教学方式的有机结合，营造积极互动的学习氛围。在教学方式上，坚持以案例驱动教学为核心，以真实商业案例为主线，引导学员主动探索和思考，培养其独立分析问题的能力。采用分组协作学习模式，将学员分为3-4人一组，促进团队协作和知识分享。教师指导与学员实践相结合，既保证教学的系统性和规范性，又充分发挥学员的主观能动性。通过成果展示与讨论环节，每组展示分析结果，全班进行讨论交流，在思想碰撞中深化理解。
在教学环境建设方面，构建立体化的学习支持体系。计算机实验室配备完整的R语言开发环境，为学员提供良好的实践操作平台。在线学习平台整合丰富的学习资源，包括案例数据、参考代码、学习资料等，支持学员的自主学习和课后复习。移动学习支持通过微信群等现代通讯平台，实现课后辅导和实时答疑，延伸教学的时间和空间边界。
评价体系采用多元化的综合评价方式，全面反映学员的学习效果。过程评价占40%，重点关注课堂参与度、代码质量和分析思路；成果评价占40%，主要评估最终分析报告和可视化效果；团队评价占20%，重点考察团队协作能力和成果展示水平。这种多元化评价体系既关注学习结果，又重视学习过程，全面促进学员的全面发展。
教学执行情况
教学执行情况涵盖从课前准备到课后评估的完整教学流程，确保实践教学环节的顺利实施和有效开展。课前准备阶段包括教学资源的全面准备，如整理案例数据、编写参考代码、制作教学视频等，为学员提供丰富的学习素材。通过学员基础调研，深入了解每位学员的R语言基础水平，制定个性化的学习计划，确保教学内容的针对性和适应性。技术环境测试确保实验室环境正常运行，为实践教学提供可靠的技术保障。
课中实施阶段采用科学的时间分配策略，确保教学效果的最大化。理论讲解占20%的时间，简要介绍相关理论和方法，为实践操作奠定理论基础。实践操作占据60%的核心时间，学员动手编程，教师巡回指导，在实践过程中掌握技能、发现问题、解决问题。讨论交流环节占20%的时间，通过分享分析结果和讨论商业应用，深化理解，拓展思维。
课后跟进环节延伸了教学的时间和空间边界，通过作业布置要求学员完成相关案例分析，巩固课堂学习成果。在线答疑通过微信群等现代通讯方式，及时解答学员疑问，提供个性化的学习支持。教学效果评估采用多元化的评估方式，通过问卷调查了解学员满意度，通过实际案例分析测试学员掌握程度，全面评估教学效果，为教学改进提供依据。
预期成果
通过8课时的系统化实践教学，预期学员能够在多个维度实现显著的能力提升和素质发展。在技术能力方面，学员将全面掌握R语言在商业分析中的核心应用，包括数据处理、统计分析、可视化展示等关键技能，特别是能够运用R语言实现线性规划、运输问题、投资组合优化、库存模型等管理科学方法的编程实现，为其在数据分析领域的持续发展奠定坚实的技术基础。在分析思维方面，通过系统的训练和实践，学员将形成数据驱动的商业决策思维，能够从数据中发现问题、分析问题、解决问题，提升其商业洞察力和决策水平，并能够将理论课程中学到的管理科学方法与实际数据分析相结合。
在实践技能方面，学员将具备独立完成商业数据分析项目的能力，能够从项目规划、数据收集、分析建模到结果解释的全流程操作，特别是能够运用线性规划、投资组合理论、项目安排等理论知识解决实际管理问题，成为企业数据分析工作的中坚力量。最终，在职业竞争力方面，学员将具备现代商业环境所需的数据分析能力，能够运用管理科学方法进行量化决策，在激烈的职场竞争中脱颖而出，为个人职业发展和企业数字化转型贡献力量。通过理论与实践的结合，学员将形成完整的管理科学知识体系，具备运用数据科学方法解决复杂管理问题的综合能力。
持续改进
为确保实践教学内容的先进性和实用性，建立了完善的持续改进机制。案例库建设是持续改进的重要内容，通过不断丰富和更新实践案例，确保教学内容与商业实践保持同步，为学员提供最新、最贴近实际的学习素材。技术更新方面，紧密跟踪数据分析技术的发展趋势，及时更新教学内容，确保学员掌握前沿的技术和方法，保持其在技术领域的竞争优势。
反馈机制的建立为教学改进提供了重要依据，通过建立完善的学员反馈机制，及时了解教学效果和学员需求，持续优化教学方法和内容安排。行业对接是确保教学内容实用性的关键环节，通过加强与企业的合作，深入了解行业需求和发展趋势，确保教学内容与行业需求保持高度同步，培养真正符合市场需要的高素质人才。这种全方位的持续改进机制，确保了实践教学的生命力和有效性，为培养适应现代商业环境需求的管理人才提供了有力保障。