①课程群建设总体规划
课程群建设总体规划包括根据信管专业培养方案以及专业课程图谱，深刻理解本课程群在学生能力培养目标中的地位和任务，组织教学团队全体成员进行深入的交流研讨，明确课程群的新一轮建设方案。在组织课程实施过程中要随时以专业培养目标为标准进行课程内容校准。同时，按照建设方案进行针对专业核心能力的检测。
围绕商科学生专业核心能力培养，完善重点建设课程群设计。深入研究能够充分体现各专业特色和核心能力培养的课程及其之间的关系，设计重点课程群遴选办法，提出课程群建设方案，研究、设计、构建课程群建设效果评价标准，并优化与此相匹配的教学团队。
进行针对专业核心能力的检测。研究检测方案，制定多手段、多途径的自我检测和独立第三方检测，收集检测数据，进行统计分析，并按照要求完成检测报告的撰写，评估学生学习效果与专业培养目标的达成程度，以此来映射课程群建设的效果。最终将检测过程中发现的问题反馈到课程群后续的建设与改进过程中。
研究课程群建设成效，构建课程群建设效果的检测方案和检测量表等。重点建设课程群进行中期总结，依据审核评估中的达成度、有效度等关键指标，对课程群建设效果进行检测及评估、反馈。
②课程群建设目标
通过信管专业的数据分析能力课程群的建设，达到课程群建设目标，即依据“信管专业数据分析方向”的能力培养目标，构建知识素质体系，培养学生具备较强的商务数据分析能力，能在相关岗位从事信息系统应用、信息采集处理、商业决策分析的高素质应用型专门人才。达到通过课程群建设，规范培养过程中的成果导向，提升学生数据分析方向专业能力的目标。
③课程群建设任务及内容
在课程群建设项目中主要完成如下建设内容。
a.课程群案例整合，即根据课程群的能力目标要求，对几门课程的课程案例进行深入探讨，选取合理案例背景，应用到课程群的几门课程中，把能力培养深入贯穿到每个案例解读中。进行课程案例库的数据资源建设，打通课程分界，从能力培养的角度，进行课程案例库教学资源建设，设计课程群教学案例。在课程群的课程中分享各门课程的案例资源。
b.各门课程仅围绕课程群能力培养效果的提升，开展教学内容的优化整合：课程群建设中要从业务解读、数据可视化展现及结果验证等几个方面对课程教学、实践的内容进行相应调整。匹配能力培养目标要求。围绕课程群的能力培养目标，强调精心选择教学内容，安排更多能力提升方面的实验或实践。
c.课程题库建立，就是通过自建和购买等方式，对课程群中的课程的题库进行建设，初步完成相关课程题库的建设。丰富课程群的数字资源，为更合理的检测做好准备。
d.课程大作业内容更新，就是根据能力及能力分解的指标要求，对课程大作业进行合理调整，使大作业的要求更符合能力培养的目标要求，以达到更好的能力培养效果。也为今后课程群建设实现能力检测奠定新基础。本轮课程大作业使用课程教学案例背景下的数据集。
e.本轮测评前对指标体系进行细化，并进行第三方检测。课程群数据分析方向能力第三方测评，就是通过第三方对信管专业的课程教学和培养后的实际数据分析能力进行测评，测评后对数据分析方向的专业课程群的学生能力情况进行分析，从整体上反馈学生对课程群培养目标的达成度，并提出相关建议，作为课程群建设的改进依据。
f.充分利用网络资源，提升课程群的过程管理和知识拓展。充分利用线上资源，丰富课堂和课外教学素材，为学生课外进行深度和拓展学习提供丰富的资源和学习平台。建立“数据分析课程群资源中心”，将能力需求的相应资源链接整合到一起。建立几个重要资源栏目：如业务分析方面、数据可视化展示方面、数据分析报告、数据分析工具等，通过提供和汇聚线上丰富的业务解析、案例点评等，拓展学生学习，作为第二课堂进行能力培养的补充，提供针对性强的资源，提高学生对于实际数据分析的理解和实践，此部分，可以让与数据分析能力培养相关的其他课程的团队参与共建。
g.围绕能力目标，进行教材建设，完成课程群相关课程教材的初步建设。
h.挖掘课程群建设的教研内容，发表论文。(www.xing528.com)
i.进行师资建设，从了解开放课程入手，课程群拿到开放平台的课程合格证书。
（2）信管专业课程群建设优化方案
①能力评价标准的优化调整
在前面一轮测评中，确定了评价体系的维度和各维度的指标项，本轮在第一轮的能力评价指标体系基础上，细化能力评价体系的评价标准，构建检测指标的评分细则，为后续测评的度量提供更有利的依据，为第三方评价及课程内容整合提供更清晰的指导。每个维度下的评价标准进一步细化，明确每一个指标的优良、合格、不合格的评分准则。
从第一轮检测结果分析各门课程的能力情况，结合课程的能力培养，分析哪些是课程本身特点导致的失分，哪些是学生能力导致的，哪些是课程群共有的，以此来判断基础测评指标和特色指标，对指标进行区分及细化，赋予不同课程在不同的能力检测方面不同的权重，使测评体系更有针对性，既保证了课程群检测的统一性，又体现出不同课程的独特性。
②课程群的结构优化调整
与专业培养方案修订相结合，根据需求，调整后续教学安排，如调整能力方向课程的学期顺序、实践课在课程中的占比等，并进行课程群数据分析能力培养方向的课程的大纲修订。课程群的概念、思路、做法、知识体系、培养重点要明确地传递给学生，能力要求更加明晰。
商务智能课程的开课时间建议在2019培养计划中调整到第6学期。原因如下：2017培养计划中第5学期同时开设商务智能、项目管理、数据分析与预测和信息系统分析与设计，商务智能课程在学习完其他三门专业课程之后开设更加合适，学生在掌握数据分析与预测的方法、理解项目管理与信息系统分析与设计的基础上，对于商务智能课程中应用工具进行数据分析、系统设计、开发和实现更加易于掌握和理解。
从课程的学期顺序来看，统计学课程侧重于基础知识及原理的理论铺垫，数据分析与预测课程是基础知识及理论的分析工具实现，商务智能应该是在此基础上的数据分析、系统设计、开发和实现方面更加全面的深度应用，因此这三门课程开设的先后顺序显而易见，数据分析与预测处于上下衔接阶段，而实际上，学生对三门课程的这种关系没有充分理解，导致在学完统计学之后，对本门课程在操作原理及结果解读方面没有体现出统计学知识的素养，课程的衔接方面出现一定问题。
统计学课程致力于将应用作为出发点和归宿，侧重统计思想的介绍，尽量避开深奥的数学证明。目前相关统计软件界面越来越方便友好，记忆并运用统计公式已不适用。在2019年新大纲修订计划中，统计学课程将在强化基础、兼顾提高、重在应用的理念指导下，拟将上机学时增至12学时，同时在内容上增加双样本的统计推断、方差分析、类别变量分析等，尽可能通过案例分析来引导学生理解各种方法的适用场景，并能正确解读软件输出结果。
③参加大赛，提升实践能力
加强课程之间的知识及能力的衔接。如数据分析与预测课程计划参加“全国大学生市场调查与分析大赛”，初赛是对统计学知识的在线测试，通过了才有资格进入组队参赛环节，在线测试能够帮助学生巩固复习统计学的知识，本门课程会把在线测试作为平时的一个测验成绩，鼓励学生参加；而之后的组队参赛运用到了本门课程的所有知识，并有一定的数据挖掘、可视化的要求，正好是商务智能的强项，因此是本门课程与商务智能课程的一个很好的衔接。从课赛结合角度，该大赛能够把课程群的课程都串联起来，通过这种实地调查的竞赛方式把课程群中各课程的不同侧重能力都应用一遍。
④课程群数据及案例资源优化
建立统一的课程群数据集，同样的数据贯穿课程群始终，使学生的能力培养有个渐进的过程，采用课程群统一的数据集，完成课程大作业，深化基于业务理解的数据分析的过程和方法。统一编写课程群的教学案例，并首先统一案例数据集的使用，课程群各课程任课老师需要进一步对照检测方案进行讨论，明确预期效果和问题。不同课程的侧重点不同，可以在检测方案中有针对性地进行检测。在使用同一案例的情况下，根据课程内容及特点，进一步优化课程的检测要求，提高检测方案的针对性。根据上一轮课程作业的评价结果，在其中挑选出优良、中、差的大作业样本作为教学过程中学生作业样本参考。
⑤课程教学内容及组织优化
依据能力要求在课程内对于课程学习成果，提前设计完善课程成果的评价量规。关注前一轮第三方评价中的“不合格”率高的指标，在教学中对相应内容进行研究和改进。课程中使用教学案例，以统一业务背景及数据，强化业务理解及分析展现，提升学生的业务理解和整体结果评估能力。
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