周健 章黔 孫麗艷

摘要：針對數(shù)據(jù)挖掘課程在信管類學(xué)生教學(xué)中出現(xiàn)的教學(xué)問題，提出了適合信管類本科生的案例課程教學(xué)方法，優(yōu)化課程教學(xué)內(nèi)容，改進課程目標(biāo)、教學(xué)計劃、教學(xué)內(nèi)容、教學(xué)手段、實驗課程設(shè)計等方法。教學(xué)實踐表明，這種注重數(shù)據(jù)挖掘方法思想及實踐的方法，在該課程的教學(xué)質(zhì)量及實效方面起到了良好的推動作用，提高了學(xué)生學(xué)習(xí)的積極性。

關(guān)鍵字：數(shù)據(jù)挖掘；信管專業(yè)；案例教學(xué)；課程優(yōu)化

中圖分類號：G642 文獻標(biāo)識碼：A

文章編號：1009-3044（2019）07-0001-02

1 引言

數(shù)據(jù)挖掘是一門多學(xué)科交叉的學(xué)科，涉及眾多領(lǐng)域，包括數(shù)據(jù)庫、統(tǒng)計學(xué)、機器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳學(xué)、模式識別、知識庫系統(tǒng)、信息檢索、高性能計算和可視化等學(xué)科，并且廣泛應(yīng)用于科學(xué)、工程、商業(yè)、產(chǎn)業(yè)、醫(yī)學(xué)、軍事、管理等諸多領(lǐng)域[1]。近年來，為適應(yīng)社會的需要，國內(nèi)各高校的信管類專業(yè)紛紛為本科生開設(shè)了數(shù)據(jù)挖掘課程，但是該課程交叉學(xué)科內(nèi)容和系統(tǒng)性的實驗增加了教學(xué)難度[2]，一定程度上阻礙了學(xué)生學(xué)習(xí)能動性。

2 課程內(nèi)容分析

數(shù)據(jù)挖掘是一門理論性、實踐性及綜合性較強的課程。目前存在的教學(xué)問題如下：①授課時間安排在大四學(xué)期導(dǎo)致課程設(shè)計不能夠深入探討；②課程內(nèi)容對前期基礎(chǔ)知識的要求較高；③教材難度和廣度過大，很多教材追求知識面的寬廣；④融合理論教學(xué)與實踐教學(xué)缺乏有效銜接。⑤開放性實驗較少，實驗課程教學(xué)方法缺乏創(chuàng)新。上述因素導(dǎo)致該課程的教學(xué)效果不是很好[3]。

3 課程教學(xué)方法改革

3.1 教學(xué)目標(biāo)設(shè)定

合理定位經(jīng)管類本科生數(shù)據(jù)挖掘課程的教學(xué)目標(biāo)是關(guān)鍵[4]。根據(jù)教育部21世紀高等教育教學(xué)改革總目標(biāo)的要求，按經(jīng)濟管理類專業(yè)的特點以及社會對該類專業(yè)的專業(yè)技能的需求，數(shù)據(jù)挖掘課程的本科生培養(yǎng)目標(biāo)應(yīng)該是：①了解掌握數(shù)據(jù)挖掘課程涉及的基本概念，提高信息獲取、篩選、分析、組織的意識，并從收集到的數(shù)據(jù)信息中利用有效的軟件工具進行知識“挖掘”，構(gòu)建應(yīng)用型知識，并服務(wù)于經(jīng)濟管理工作實際。②使得學(xué)生掌握當(dāng)前主要使用的數(shù)據(jù)挖掘軟件架構(gòu)、流程和算法，熟練使用常用數(shù)據(jù)挖掘工具，能夠根據(jù)不同的數(shù)據(jù)任務(wù)分析、設(shè)計和實施數(shù)據(jù)挖掘，并將數(shù)據(jù)挖掘知識結(jié)果合理分析后應(yīng)用于信息管理活動中。

3.2 教學(xué)內(nèi)容選擇

合理設(shè)計大綱和選擇難度適中的教學(xué)內(nèi)容成為該課程的首要任務(wù)。以概念知識和算法為理論學(xué)習(xí)核心，構(gòu)建重點突出、層次分明、難度適中的知識結(jié)構(gòu)體系。數(shù)據(jù)存儲內(nèi)容包括數(shù)據(jù)預(yù)處理和數(shù)據(jù)倉庫，數(shù)據(jù)分析部分包括關(guān)聯(lián)規(guī)則、聚類分析和數(shù)據(jù)分類三部分。鑒于快速搭建實驗環(huán)境，形成主動學(xué)習(xí)氛圍，教學(xué)內(nèi)容選擇以數(shù)據(jù)預(yù)處理和關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘為主要教學(xué)內(nèi)容，該兩部分內(nèi)容可以組成一個較為完整的數(shù)據(jù)挖掘分析系統(tǒng)，使得學(xué)生能夠在較短的時間內(nèi)搭建一個完整的數(shù)據(jù)挖掘?qū)嵺`系統(tǒng)，形成數(shù)據(jù)挖掘的完整系統(tǒng)概念，從而內(nèi)涵式推動學(xué)生學(xué)習(xí)興趣[5][6]。外延數(shù)據(jù)分類和聚類分析兩部分內(nèi)容，在熟練掌握基礎(chǔ)上進行聚類分析和數(shù)據(jù)分類，給出關(guān)聯(lián)規(guī)則、聚類分析和數(shù)據(jù)分類的算法對比和系統(tǒng)區(qū)別，指出它們的應(yīng)用背景，從而加深學(xué)習(xí)映像，提高教學(xué)效果。

知識結(jié)構(gòu)以概念術(shù)語為頭，引入性的介紹各種概念來源和目的，算法和模型組成課程學(xué)習(xí)主體，為實驗課程的學(xué)習(xí)提供前期理論基礎(chǔ)，同時適當(dāng)?shù)囊胍恍┣把匦詢?nèi)容，如遺傳算法和細胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，豐富教學(xué)內(nèi)容，拔高教學(xué)層次，拓展學(xué)生認知層面。

3.3提高學(xué)習(xí)興趣和增加學(xué)習(xí)壓力

針對信管專業(yè)學(xué)生學(xué)習(xí)的特點，主要講授算法的思想而不是詳細描述算法的實現(xiàn)過程，使用動畫和圖形的形式突出算法的運行過程，給出直觀印象，提高學(xué)生對算法的認知度和興趣度。講授數(shù)據(jù)挖掘在經(jīng)濟管理領(lǐng)域的應(yīng)用實例，如電信、銀行以及零售業(yè)中的應(yīng)用，激發(fā)學(xué)生興趣，并通過實例數(shù)據(jù)集利用相關(guān)軟件完成數(shù)據(jù)挖掘中數(shù)據(jù)清理、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)選擇、數(shù)據(jù)變換、數(shù)據(jù)挖掘、模式評估以及知識表示的各個步驟，例如通過不同預(yù)處理過程的數(shù)據(jù)效果闡述為什么數(shù)據(jù)預(yù)處理要占整個挖掘過程60%以上的時間以上的時間讓學(xué)生對數(shù)據(jù)挖掘有整體的認識，把握數(shù)據(jù)挖掘的全局觀。

3.4經(jīng)典案例考核

每節(jié)課以一個經(jīng)典案例或者經(jīng)典算法為核心設(shè)計課程內(nèi)容，講述該模型算法的術(shù)語、目的、步驟、場景、效率，講解后給出測試案例數(shù)據(jù)，利用10分鐘的時間測試，抽檢幾個學(xué)生的測試結(jié)果并做出評價。

3.5 在實驗課教學(xué)

實驗教學(xué)將教學(xué)過程關(guān)注于數(shù)據(jù)挖掘在信息管理中的應(yīng)用，選擇圖形模塊化的設(shè)計過程加深學(xué)生數(shù)據(jù)挖掘的感性認識。在實踐教學(xué)中，經(jīng)管類學(xué)生在課程中主要目標(biāo)是熟練使用數(shù)據(jù)挖掘軟件分析經(jīng)濟管理領(lǐng)域中的各種問題并做出決策，如信用評估分類、股指預(yù)測、商品銷售預(yù)測等，而非軟件設(shè)計或算法實現(xiàn)。因此實踐教學(xué)中瞄準(zhǔn)信管專業(yè)的職業(yè)特點，實踐內(nèi)容也包括對知識挖掘結(jié)果的分析、展示、解釋、評估和規(guī)劃等，同時要結(jié)合圖形、動畫和視頻展示結(jié)果，解釋原因、進一步給出企劃建議等項目，從而形成從數(shù)據(jù)收集到管理決策完整的企劃過程。同時鼓勵學(xué)生在網(wǎng)上收集免費的數(shù)據(jù)源，根據(jù)數(shù)據(jù)源自行設(shè)定挖掘目標(biāo)，利用相關(guān)軟件進行演練，并與標(biāo)準(zhǔn)結(jié)果進行對比分析，達到學(xué)以致用的目的。

4 總結(jié)

本文對經(jīng)濟管理類專業(yè)本科生數(shù)據(jù)挖掘課程的教學(xué)目標(biāo)、內(nèi)容以及手段進行了探討，目的在于進一步促進我國經(jīng)濟管理類專業(yè)院校在該課程的教學(xué)研究，從而培養(yǎng)出能符合當(dāng)今社會需求的復(fù)合型經(jīng)濟管理人才。

參考文獻：

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[5] 宋威，李晉宏.項目驅(qū)動的數(shù)據(jù)挖掘教學(xué)模式探討[J].中國電力教育，2011（27）：176-177.

[6] 張云春，薛崗，何婧.基于MOOC嵌入式教學(xué)的數(shù)據(jù)挖掘教學(xué)改革初探[J].計算機教育，2015（13）：39-42.

【通聯(lián)編輯：朱寶貴】