白楊

摘 要：數據挖掘課程是信管專業(yè)的重要課程。目前該課程往往沿用傳統的教學模式，與專業(yè)培養(yǎng)目標及課程特點不符。提出以成果導向模式為主，將翻轉課堂與現象教學相結合為輔的有針對性的教學模式，有利于提高學生的學習興趣和實踐能力，推進該門課程的建設研究。

關鍵詞：數據挖掘；成果導向；現象教學；翻轉課堂

中圖分類號：G64 文獻標識碼：A 文章編號：1673-9132（2018）19-0008-02

DOI：10.16657/j.cnki.issn1673-9132.2018.19.002

目前，高校畢業(yè)生面臨就業(yè)難的困境，一個重要原因是所學知識與社會職業(yè)需求不符，體現在教學體系中的專業(yè)設置及培養(yǎng)目標不盡合理，導致市場與人才的供求錯位。課程是教學體系的基本單位，是人才培養(yǎng)的基礎和保證。近幾年，隨著人工智能及大數據技術的發(fā)展和應用，數據挖掘領域具有廣闊的發(fā)展前景，高校在信息管理與信息系統（下文稱信管）等相關專業(yè)增設了數據挖掘課程。學生學會運用數據挖掘的基本方法和技術進行初步的數據挖掘工作，對學生職業(yè)發(fā)展與職業(yè)能力提升具有重要作用。

一、專業(yè)及課程特點

信管專業(yè)培養(yǎng)人才的目標是培養(yǎng)承擔信息技術應用和信息系統開發(fā)、維護、管理以及信息資源開發(fā)與利用的復合型專門人才。該專業(yè)學生具有經濟、管理、數量分析方法、信息資源管理、計算機與信息系統方面的基本理論和基本技能，掌握信息管理、系統分析和設計等基本方法。作為專業(yè)選修課，數據挖掘課程通常在本科高年級或研究生階段開課，其先修課程包括數據庫原理、計算機原理、信息管理學基礎、程序設計和數據結構等。授課內容包括數據預處理、分類、聚類、關聯分析等基本知識，要求學生具有數據處理、數據分析、各種挖掘算法的應用等基本能力。

與程序開發(fā)類或數據庫類課程不同，數據挖掘課程具有學科交叉性強、知識點難度高的特點。信管專業(yè)的學生具有較好的編程和數據庫操作基礎，能夠較好地使用SQL工具來做數據處理，但是在統計原理的掌握方面相對薄弱，比如對先驗性質、貝葉斯分類器等算法中通常包含各種抽象的概念、公式、定理、函數以及繁復的計算過程等，使學生在理解上有難度，從而失去了學習的興趣。課程還涉及機器學習及深度學習等領域知識，這些是研究生階段的專業(yè)課程，對于本科專業(yè)的學生來說更是望而卻步。本科信管專業(yè)的數據挖掘課程的教學通常采用傳統的模式，主要存在以下問題：（1）教學方式缺乏有效性。教學手段沿用傳統教學模式，主要表現為以教師為主導的課堂演示教學，學生被動接受，不重視學生自主學習、探究學習，缺乏對學生探究式和創(chuàng)新性思維能力的訓練。課堂學習的實踐內容和學生實踐時間不夠充分。（2）實驗環(huán)節(jié)不合理。由于課程的實踐要求較高，在實驗室通過“邊講邊學”的模式來進行數據挖掘方法實踐教學。但從實踐的效果來看，學生經常不能抓住教師的示范要領，到練習時很難重現場景，而教師分身乏術，導致事倍功半。（3）評價體系不科學。當前的考核評價主要依據學習結果進行評判，不能實現學習過程的監(jiān)控和學習效果的應用性評價，難以真正體現學生對知識的掌握程度。

二、教學模式改革思路

根據專業(yè)及課程的特色，我們發(fā)現有效引導學生完成學習任務的同時促進能力素質的提升從被動的接受者，轉變成為主動的學習者，是數據挖掘課程應用性、實踐性較強的專業(yè)建設要解決的主問題。在實踐中，我們設置了成果導向模式為主，將翻轉課堂與現象教學相結合為輔的有針對性的教學模式。

（一）成果導向模式

成果導向教育是一種先進的教育理念。數據挖掘學科交叉性強，而應用場景豐富且實際應用性高，授課適合采用成果導向模式，具體方法如下：首先，通過應用場景演示，讓學生初步了解所學知識解決的實際問題；其次，利用教師進行逆向思維的有效分析，創(chuàng)建學習目標，同時布置學習任務；再次，學生分組討論并積極展開頭腦風暴，分析如何實現任務目標；最后，建立成果的實施步驟或評價體系，以課堂展現、作業(yè)、答辯等方式完成整個教學環(huán)節(jié)。成果導向的教學問題的選擇是關鍵，要符合專業(yè)及社會應用熱點，以激發(fā)學生解決實際問題的興趣。數據挖掘的分類、預測、聚類、關聯分析等方法均適合采用成果導向模式。

（二）翻轉課程模式

實現從傳統課堂到“翻轉課堂”的轉型，調整課堂內外的學習時間，使教師的知識教授與學生的知識內化相顛倒，倡導學生自主合作學習，同時突出課堂內解決教學難點。將“翻轉課堂”引入數據挖掘實踐教學，以網絡教學平臺提供的功能，增強師生間的交流。具體形式可以引入微課程設計，整合和優(yōu)化課程資料庫，開展教育教學、在線學習及習題解答等方面應用，促進學生自主學習的發(fā)展，從而提高學生學習的主觀能動性。

（三）現象教學模式

現象教學模式是新型教學組織形式，圍繞學生感興趣的現象或話題來進行跨領域、多學科的融合教學[1]。學科交叉性強的數據挖掘課程成適合采用現象教學法，強調對學生實踐能力和跨學科知識綜合運用能力的培養(yǎng)，達到“既見森林又見樹木”的教學目標[2]。現象教學法強調跨學科的知識整合?，F象教學法的實施需要多個學科的教師共同參與和學生積極地參與。教師要充分調動學生學習的積極性和思維能力，并由各學科教師分別對相應的知識點進行介紹，幫助學生透過現象看本質。首先選擇合理的現象（如新聞、圖片或者視頻），并對現象的發(fā)生進行簡單描述；然后引導學生對現象形成的原因和所造成的影響進行思考，運用已知的知識對現象進行多角度分析；最后由學生提出問題的解決辦法，并由各學科教師進行補充和說明。

三、結語

成果導向模式面向解決實際應用問題，培養(yǎng)了學生職業(yè)崗位能力，翻轉課堂模式使得學生有更多的自主學習的機會，而現象教學法能綜合利用學科團隊優(yōu)勢，培養(yǎng)了學生的實踐能力和創(chuàng)新能力?；谶@種有針對性的教學模式進行信管專業(yè)數據挖掘課程的教學改革，有利于提高教學質量與效果，為社會輸送優(yōu)秀的數據挖掘領域的應用型人才。

參考文獻：

[1] 陳式華.現象教學——芬蘭2016教改新模式[J].教育與教學研究，2016，30（11）：102.

[2] 馬秀麟，趙國慶，鄔彤.大學信息技術公共課翻轉課堂教學的實證研究[J].遠程教育雜志，2013，31（1）：79.