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【社会活动】高校师生进社区用园艺疗愈残疾人

团队赵乾博士主讲的课程社区公益活动反响好，被学习强国等媒体报道。 向往绿色、和谐的生活环境是人类与生俱来的天性，让我们沉浸园艺种植和劳技学习，内心的焦虑、压力、烦躁的情绪都可以舒缓昨日，文教街道的残障人士齐聚一堂，在宁波财经学院艺术设计学院师生的协助下，开启了江北区慈善项目幸福添翼残疾人辅助性就业园艺疗愈之旅。 活动中，宁波财经学院艺术设计学院赵乾博士为大家科普了园艺疗法知识，大学生志愿者们则手把手协助学员们制作起了蕨类植物盆栽，一花一草间、一念一意间，每位残障人士根据自己的喜好创作出具有自己风格的一盆生机勃勃的蕨类盆景。 感谢社区和宁波财经学院师生志愿者的陪伴支持，跟大家一起学习成长非常开心，残疾人之家的学员张师傅表示，自己从园艺疗愈活动中感受到了绿色生命的力量，他也将努力舒畅心情，如向阳而生的盆栽一样努力奋斗，让生活变得更美好。 在动手参与劳动实践的同时也开发了自身园艺设计潜力，提高了实操能力，很有收获。宁财院环境设计大三学生张毅说，在活动过程中，不仅检验了他的课程专业能力，也让他增进了对残疾人群的了解，感受到了帮助他人的快乐。 据了解，此次活动主题是心手相连，叶韵生辉蕨类植物园艺疗愈...

【艺术展演】学教育，画家姓亲子活动

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【艺术展演】用蔺草画、助乡村振兴——这群大学生为孩子们播下了艺术种子

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【艺术展演】弘扬家风文化，传递感恩之情

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【艺术展演】宋韵茂新——生活艺术名师团队艺术乡风系列活动

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【数智课堂】“发展战略”的探索——《公司战略与风险管理》公开课

4月15日下午，我院财管系《公司战略与风险管理》课程在南教1-317教室开展公开课。本次公开课内容为《公司战略与风险管理》第三篇章战略选择中的发展战略，授课教师张春燕。学院副院长王春儿、教学督导以及我院教师代表在线参加此次公开课，实验室与信息中心老师提供拍摄等教学保障支持。 张春燕老师在课前做了充分准备，对教学内容熟悉，语言清晰流畅，教学内容、教学组织安排合理，并能合理运用云班课等数字化辅助手段进行教学。学生课堂听课认真、互动积极，对于实践预留的问题能用心、准确、精彩的进行分析及展示，特别是对于老王家发展战略规划分析中学生能融入创新创业财商思维等创新思维进行分析。 发展战略隶属于本课程第三篇章战略选择的内容，在历年CPA《公司战略与风险管理》课程考试中属于重点考点。其分为一体化战略密集型战略多元化战略等三个子战略。SWOT分析是本课程第二章战略分析最后一个知识点，又是连接战略分析与战略选择的桥梁。对于一体化战略密集型战略多元化战略三个子战略的动因及适用条件分析时都要借助SWOT分析。因此本次课堂设计授课顺序是SWOT分析一体化战略密集型战略多元化战略。课堂中学生团队以情景剧的形式将老师预留案例团队成果进行展示...

数智赋能新课堂 助力学校新发展 ——宁波财经学院打造“沉浸式、协作式、资源共享式”立体化课堂

稿件来源： http://paper.jyb.cn/zgjyb/html/2024-04/16/content_637911.htm?div=-1...

【课程建设】深化产教融合校企合作

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【课程建设】《大数据思维与决策》--课程思政示范课

《大数据思维与决策》--课程思政示范课 《大数据思维与决策》课程是面向全校非数据专业同学开设的一门跨学科选修课，是一门数据科学的通识类课程。本课程旨在培养学生在信息时代的基本数据素养，建立数据思维基础，理解并应用大数据分析技术以支持决策过程。本课程的主要内容包括大数据的基础知识，大数据思维，大数据技术及分析流程，大数据伦理与安全，以及大数据在各行各业中的应用，通过这门课程的学习，使学生掌握大数据的基本概念、数据分析的方法，发展批判性思维和解决问题的能力，并在此基础上培育良好的职业道德和社会责任感，为未来在各个行业中应对复杂挑战提供有力支持。 本课程的学生的受众面比较大，每学年全校有近千人选修。因此课程的思证教育与价值导向显得尤为重要。课程团队首先从教学内容入手，深挖与课程内容相关的时政要闻、技术热点、名人传记、历史典故、学科前沿知识中的思政素材，提炼其所蕴含的思想价值和精神内涵，形成课程的思政教学目标，实现思政元素与专业知识有机融合。在教学过程中，借助云班课和雨课堂等线上教学平台，采用线上线下混合教学的模式，通过丰富多样的学习资源和互动活动开展课程思政教学，实现知识传递和价值引领的有机结...

【课程建设】《大数据思维与决策》-云教材

《大数据思维与决策》-云教材 1.教材封面信息 2.教材目录 1 数据的采集与预处理 1.1 大数据采集 1.2 数据采集的数据源 1.3 大数据预处理 本章小结 课后习题 2 大数据的存储与处理 2.1 传统的数据存储方式 2.2 大数据的存储方式 2.3 数据仓库 本章小结 课后习题 3 大数据分析方法 3.1 大数据分析方法概述 3.2 数据挖掘算法 3.3 大数据挖掘工具 3.4 大数据处理与分析技术 本章小结 课后习题 4 大数据可视化 4.1 数据可视化的概念 4.2 大数据可视化的方法与工具 4.3 大数据可视化案例 本章小结 课后习题 5 大数据应用 5.1 开篇案例 5.2 数据经济和数据行业 5.3 大数据的应用 5.4 大数据产业 本章小结 课后习题 6 大数据安全 6.1 大数据安全概述 6.2 大数据隐私问题 6.3 典型案例 本章小结 课后习题...