数学与信息科学实验的目的是学生深刻领会当今数学与信息科学领域的技术变革，切实体会现如今数学的理论以及思想方法与计算机技术相结合的丰富应用场景。随着“十三五”大数据战略上升为国家战略，现实工作中对动手能力越来越高的要求，数学与信息科学实验对于现代化人才的培养重要意义不言而喻。实验课程必须改变以往依附于理论课程教学、没有独立完整教学体系、不系统没有层次、创新性综合性差的局面。数学与信息科学实验教学示范中心其中一项最为重要的建设任务便是积极推动实验教学体系的建设。

首先，从思想上和制度上明确实践与理论教学环节同等重要。其中围绕“应用型本科转型制定了一系列的规划”，其中都明确要逐步加强实践教学环节的比重。在“新的教学大纲”制定过程中，引入了自主学习的内容，并从课程门类和学时数两个方面逐步加大自主学习的覆盖面。自主学习以实践为导向，注重自由探索和创新，促使学生主动的利用实验教学资源。完善和优化了“实践教学管理制度”，更加合理高效的组织现有实验教学资源，切实提高了实验教学资源的利用率。

分模块分层次构建实验教学框架，探索实现自主学习、分层教学、专业方向分流、模块选择有机结合的教学新模式。设置了由易到难、由基础到专业、覆盖面由窄到宽的一系列立体化的实践教学内容。按照认知发展的基本规律划分成三个层次，并在每个层次上进行了适当的扩展以适应不同学习阶段的学生的实验需求，从而不断提升学生的实验能力和逐步培养学生的创新能力。

更新和完善实验教学内容，明确实验教学要求，改革实验教学评价体系。对三个层次，六个模块的16类实验教学内容进行了系统的修订，对实验进行基础层、提升层、创新层的明确定位，并针对性的制定每一层的实验教学要求，对其中的绝大多数实验结合最新的应用实例进行了重新设计，建立和完善实验群所需技能和知识体系的自完备性，打通模块之间的一些壁垒，使得学生可以根据自己的能力和兴趣做出选择，促进学生差异化多元化发展。

                                                              数学与信息科学实验教学体系框架

一、基础层实验教学

   实验教学内容：公共数学教学（高等数学课程实验、线性代数课程实验、概率论课程实验）；数学专业理论课程实验（数值分析课程实验、微分方程课程实验、数理统计课程实验、运筹学课程实验）

       实验教学总体要求：培养基本实验实践技能、配合理论课程教学。

       技能、知识体系：Matlab（基础、画图，符号计算工具箱，微分方程工具箱，组合优化工具箱-线性规划，图论工具箱，统计工具箱），Sas基础。

（1）               公共数学教学实验：会使用工具求解一般性的高等数学极限、导数、积分问题，线性代数矩阵（向量）的运算、特征值与特征向量、逆矩阵等，解析几何中的图形绘制、坐标变换、旋转、平移。概率论中计算常见概率、数学期望、实验了解大数定律。

（2）               数学专业理论课程实验：数值分析编程实现特定高精度算法、误差分析。利用工具箱求解简单微分方程、作图观察学习解的分叉、渐进、混沌、包络等性质。能够完成一般性的数理统计任务：分布验证、数字特征、假设检验、线性回归。求解线性规划、动态规划问题、描述和求解图论问题。

二、提升层实验教学

实验教学内容：入门实验（数学建模、计算机模拟、数据分析）；进阶实验（数学建模、计算机模拟、数据分析、优化算法），大数据技术实验（机器学习实例与应用、数据挖掘技术系统实验）

       实验教学总体要求：由示例实验入门，逐步领会数学与计算机技术之间的融合，练习达到编程实现特定算法用于分析较为复杂的问题。探索并尝试大数据相关的技术与应用。

       技能、知识体系：入门实验包括一般性的数学模型求解、计算机模拟的蒙特卡洛方法、数据的统计建模。进阶实验是在形成初步认识的基础上就数学模型、计算机模拟以及数据分析的特定专题组织开展专业性的算法学习与研究（群体智能优化算法研究、流体的高精度模拟与计算、图形图像处理实验）。提升层还重点关注当前大数据技术的动向，以案例教学的方式引入相关基础性的实验（机器学习的分类、聚类、降维，数据挖掘流程各基础环节教学，集群并行计算基本技术培训与提升）。

三、创新层实验教学

以全国大学生数学建模竞赛和全国大学生数据挖掘竞赛两大本科层次专业竞赛为推手，指导和引导学生进行综合性问题的分析和实践技能的应用；以教师科研子课题的形式推动大学生科技创新。使学生获得知识、开阔眼界、丰富并活跃科学思想，