《商務智能》翻轉課堂教學模式改革

王健

摘要：傳統教學在講授《商務智能》時，往往忽視數據分析的相關實驗，隨著數據分析在各種領域的廣泛應用，以及大數據技術的成功推廣，越來越需要在講授《商務智能》時，突出實驗教學，指導學生在真實的數據集上進行數據分析與挖掘的相關工作，并且將大數據的相關技術合理貫穿在課程實驗中。

關鍵詞：商務智能；大數據；數據分析

《商務智能》課程屬于信息管理與信息系統專業必修課程之一。目的在于使學生掌握決策的基本原理、決策過程建模、決策支持系統的基本構成、決策支持系統的實施過程，以及通過商務智能技術解決實際的半結構化決策問題，同時加深對有關管理科學、統計學和數據挖掘技術應用的理解。該課程所涉及的軟件相對來說困難一些，而且書中涉及到的軟件過多，學生容易忘記，短時間不易掌握。為解決上述問題，我們準備采用“翻轉課堂式”教學模式。

為了將《商務智能》課程做成一個翻轉課堂，應事先把每節課相關的理論知識介紹和實驗操作指南上傳到在線課堂。然后學生在上課之前，去在線課堂平臺提前預習這些知識，并且希望學生能夠在上課之前，就能按照在線課堂上的指導，自己先做實驗。學生課下提前做實驗的過程中，會遇到很多問題，而且各個學生因為程度不同，各自遇到的問題也不同。對學生的這些問題的解答，安排在課堂上進行。上課時間就是用來幫助學生解決他們之前自己做實驗所遇到的問題。并且在這種新的教學模式下，學生在課堂上會主動問很多問題。這種新的授課方式，可以提高學生自己做實驗的積極性，以及增強他們對這門課的學習興趣。計算機學科的專業課的特點是動手做實驗很重要。很多理論知識、算法和操作技巧，如果只是課堂講，學生沒有實踐操作，那么學生學到的知識會大打折扣。以前的教學模式是課堂上給學生講很多實驗操作方法，課堂留給學生做實驗的時間很少，很多學生要利用課下時間來做實驗。那么課下學生自己做，做的過程中遇到問題，如果不能及時獲得解答的話，時間長了，學生自己也就忘記要問哪些問題了。還有一些學生剛開始做實驗時，興趣很高，做著做著，遇到的問題都沒人幫助解決，時間長了，學生對實驗操作也會失去興趣。所以設計翻轉課堂的目的，是改變傳統的老師一個人在講臺上講的教學方式，讓學生在課堂上占據主動性，讓他們主動問問題，老師的角色是幫助他們解答問題。

本課題組進行教學模式改革的第二項工作就是對期末考試方式進行一些改革。將傳統的試卷考試轉變為上機考試。本課題組的老師構建題庫，通過學校提供的在線課堂平臺來完成期末考試。考試時，學生登陸在線課堂，系統隨機為學生組卷，每個學生的試卷都不同。考試結束后，系統自動評卷打分。這種上機考試的方式使得測試的知識點覆蓋面更廣，要求學生要全面復習。另外，由于各個學生的試卷都不同，就避免了考試作弊，還可以增強考試的公平公正性，也提高了效率。目前這個考試題庫已經建成。后期課題組的老師將采用交叉檢查的方式，對題庫中的題目進行再檢查，對一些有錯誤的題目進行修改。

此外，我們在講授《商務智能》這門課時，結合大數據技術應用領域常用的數據分析技術進行講解。如ID3分類算法和FP-Tree關聯規則算法，在真實的數據集合上給學生安排課程實驗，另外讓學生課下自己從網上收集整理數據集，來完成以上算法的運行。為了突出我們教研室在進行此次教學模式改革中的創新性，我們在教材的最后添加了基于隱私保護的數據挖掘技術，強調在進行數據分析時，一定要考慮到不能挖掘出用戶的敏感屬性值。雖然我們拿到的實驗數據，之前已經進行了數據清洗和預處理，但是如果挖掘分析算法不恰當，那么也會從預處理后的數據中挖掘用戶隱私。隨著用戶越來越重視個人敏感信息的保護，相關研究人員必須對傳統的數據挖掘分析算法進行改進，添加數據安全和隱私保護技術，從而實現既能從大量的、模糊的、不完全的源數據中分析出隱藏在其中的、用戶不知道的規則和知識，又能防止分析人員挖掘出用戶的隱私信息。

為深化決策支持與商務智能課程的教學改革，我們將和 IBM、SAP 等企業的相關機構深入合作，共同討論制定商務智能方向的專業課程，將企業應用商務智能的成功案例和項目實施過程，補充進課堂教學內容，使學生能夠在項目實訓中了解實際的項目環境并培養分析實際項目的能力，從而把先進的技術、方法以及企業的最佳實踐項目引入決策支持與商務智能教學中，以滿足學生對知識和能力培養的需求。

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