AP 计算机科学与环境科学数据应用整合班

学习对象

计算机编程基础薄弱的高二学生；环境科学数据分析题得分率低于 35% 的考生；不会用编程处理环境数据的国际生；目标 4 分以上需强化跨科数据应用能力的学员。

课程安排

基础衔接阶段（6 周）：梳理计算机科学核心语法（Python 变量 / 循环 / 函数）与环境科学基础数据（污染指数 / 生态模型），制作 “编程语法 - 环境数据类型” 对应表，完成 20 套基础衔接题，定位数据处理盲区

应用融合阶段（8 周）：训练跨科数据处理能力（如用 Python 分析气候数据趋势 / 用编程模拟种群增长模型），每周 4 次数据建模练习，形成 “环境问题 - 数据采集 - 编程分析 - 结论输出” 流程，掌握环境数据可视化技巧

综合冲刺阶段（6 周）：完成 12 套两科模考，跨科综合题型（如编程解决环境监测数据问题）突破，代码规范与环境术语应用优化，高频错误（如语法漏洞 / 数据解读偏差）修正，考前数据处理速度强化

课程特色

编程与环境数据联动处理；数据建模流程标准化；跨科问题解决框架化；代码应用场景化。

课程内容

依据 AP 考试大纲，系统讲解计算机科学的 Python 编程基础，如数据结构（列表 / 字典）、文件读写与数据分析库（Pandas 基础），强化代码逻辑的严谨性；环境科学的核心数据类型，如大气污染物浓度、水资源分布、生态系统承载力，训练数据采集与预处理方法；指导两科关联应用，如用编程计算环境影响评价指数、通过代码模拟污染物扩散模型；解析交叉考点，如环境数据的统计分析（均值 / 方差）与编程实现；训练选择题的数据匹配技巧，通过问题场景判断所需编程工具；FRQ 的答题逻辑，如环境问题分析需结合代码输出结果，编程题需考虑环境数据的实际意义；模拟复杂数据场景，提升两科知识联动的应用能力。

班制安排

计算机科学专项班（8-10 人）；环境科学数据班（8-10 人）；一对一个性化整合班

教学优势

教师团队具备编程与环境跨学科背景，5 分学员占比 45% 以上；采用 “基础 - 融合 - 应用” 三阶教学；提供《Python 环境数据处理语法手册》；建立数据应用能力跟踪表。

课程亮点

原创《环境数据编程分析模板》；包含 30 组数据处理案例解析；开设 “编程错误调试与数据修正” 专项课；课程结束后赠送 1 次数据建模项目评估。

问答

问：AP 计算机科学和环境科学哪个对编程基础要求更高

答：计算机科学要求更高，需掌握完整编程逻辑（如循环嵌套、函数调用），5 分率受代码规范性影响显著；环境科学仅需基础数据处理能力（如简单计算、图表生成），编程是工具而非核心考点。零基础学员可先通过环境科学入门编程应用，课程会分阶训练适配不同基础学员。

问：数据应用能力对两科提分的影响有多大

答：影响显著，计算机科学中数据处理题占分 40%，环境科学数据分析题占分 35%。缺乏应用能力的学员这部分得分率常低于 40%，课程通过 8 周融合训练，可使相关题型正确率提升至 70% 以上，直接推动两科总分各上涨 1-2 分。