新時代下“數據挖掘”課程的教學改革與探索

李忠金 徐帥達

摘?要：針對“數據挖掘”課程教學中目前存在的問題展開探索，一切以學生為中心，以教授學生知識和培養學生能力為目標，優化了教學模式，貼合了時代進步，注重理論與實踐相結合。一改往日教學風格，更加鞏固學生的基礎，更好調動學生的學習興趣，更有利于學生將理論知識轉化為實踐經驗，更加貼近教學目標和開展“數據挖掘”這門課的初衷。

關鍵詞：數據挖掘;教學改革;教學模式;翻轉課堂

一、概述

在計算機技術和互聯網技術高速發展的新時代下，信息與數據也出現了爆發性的增長。對于海量數據信息的數據挖掘成為熱門的研究方向，為增加高校學生對信息產業的了解，“數據挖掘”逐漸走進高校。“數據挖掘”是一門存在多門學科交叉的實踐性課程，對于提高學生的數據處理能力和實踐創新能力有著積極的作用。目前，“數據挖掘”這門課程的教學存在一些顯著的問題，如教學模式古板、課程落后于時代和缺乏實驗課程等，“數據挖掘”的教學改革已成大勢所趨。劉波等人[1]根據“數據挖掘”課堂的教學實踐，得出了一個較為完整的課堂教學內容大綱以及較為詳細的課程評價考核方式，實際教學中的應用也獲得了較好的效果。黃浩等人[2]提出了涵蓋能力拓展比賽和案例貫穿教學等方法的“數據挖掘”課程教學模式，提高了學生的創新能力，增加了學生的實踐經驗。本文對“數據挖掘”課程的教學現狀和舊的教學模式進行了系統性的分析，得出了針對“數據挖掘”這門課的教學改革與探索。

二、課程教學現狀分析

（一）課程難度大，學生基礎知識掌握不同

“數據挖掘”這門課，涵蓋了數據庫、機器學習、統計和算法等多門學科的知識[3]，學好這門課還需要學生具備較強的邏輯思維能力。不同專業學生的知識基礎不同，相關基礎知識掌握情況參差不齊。同時，在“數據挖掘”的課程實踐中，動手編程實踐必不可少，這對于非計算機相關專業的學生來說是有難度的[4]。再者，本課程中，枯燥的數學公式較多，這很難來調動學生們的學習興趣，從而失去主動學習和探索知識的動力。另外，對于“數據挖掘”這門課程來說，由于課程難度較大，在有限的教學學時中很難對復雜的難以理解的數據挖掘算法展開深入的講解，這更加加大了學生們學習這門課的難度。

（二）教學內容與時代脫節

目前來講，“數據挖掘”課程與時代的脫節主要表現在教材的陳舊和工具鏈的落后。很多學校所使用的教材比較老舊[5]，大多是多年前出版的舊版本，很多與課程相關的書籍已經出版了新的版本，卻沒有及時應用到教學中去。另外，在課堂上老師教學時使用的各種軟件、集成開發環境的版本大多是老舊的，而學生們下載安裝的基本為新版本，這樣會使學生在課上學習和課下實踐時遇到版本差異產生的各種問題。教材和工具鏈的滯后跟不上日新月異的技術更新迭代，長此以往，不利于學生們在學習中理論與實踐的結合。

（三）理論教學與實踐結合不緊密

在傳統教學模式的課堂上，多以老師進行理論講解為主，很多學校選用的是一些簡單的驗證性實驗，一些學校甚至沒有實踐環節。有道是，光說不練假把式，理論應用于實踐才能使這門程真正融入學生們的知識體系中去。“數據挖掘”是一門應用型課程，數據挖掘的算法大多比較抽象，僅靠語言描述無法深刻理解，故而在課堂上結合一些算法的具體實驗案例講解，是十分必要的。課下的項目實踐也必不可少。數據挖掘的算法理論推導本就繁雜且枯燥，若沒有實踐環節的動手嘗試，更加不利于學生對算法的理解，不利于學生將所學的知識真正運用起來去解決實際的問題，這不符合課程的教學目標。

三、舊的教學模式分析

（一）以教師授課為主

在以往的課堂授課過程中，教師這一角色為課堂的“主角”，上課以后，學生們圍繞教師進行課堂活動。教師在講臺授課，學生作為聽眾在臺下聽講，師生互動環節很少，教師在一節課中講授的知識較為密集，此種授課模式不利于基礎薄弱的同學領悟新接觸的、難度大的知識。對于“數據挖掘”這樣一門課程前后連貫性較強的課程來說，會導致一種現象：學生在課堂中若有一個知識點聽不明白，那么接下來的課堂上，他將跟不上老師的節奏。

（二）以講授教材為主

在以往的課堂授課內容中，課程大綱是根據教材來制定的，講授的知識和內容也沒有超出教材中的范圍。以課本教材為主，缺乏動手實踐，將會產生本本主義傾向，課程將過于教條化，課堂氛圍較為古板，不利于激發學生的學習興趣。另外“數據挖掘”作為一門較為前沿的科學技術，其技術的更新迭代是很快的，僅遵循教材中的內容授課，講授的方面會受到制約，不利于學生了解相關技術的最前沿。

（三）以結課考核分數為重

在以往的課堂考核中，大多是以課程結束后的期末考試作為評價學生學習情況好壞的主要依據，較少的關注學生們在課程進行中的階段性學習成果。這種一考定勝負的課程考核方式有失妥當，經常會有學生出現平時學習態度不端正，考前突擊臨時抱佛腳的情況。學生在課堂上的表現與學習態度，還有學生在課程進行中的階段性的學習成果都應該納入最后的課程考核內容中。

四、教學改革與探索

針對“數據挖掘”課程的教學現狀以及對舊的教學模式進行分析，再加之教學中的體驗與感悟，得出了“數據挖掘”這門課的教學改革與探索，主要內容如圖1所示。

（一）翻轉課堂

采用翻轉課堂的教學模式，把課堂的主動權交給學生[6]，交換舊的課堂模式中教師與學生的角色，讓學生成為課堂的“主角”。翻轉課堂的教學過程分為三個階段，如圖2所示。

課前預習階段。利用MOOC、雨課堂、學習通等教學平臺給學生發放PPT課件、授課視頻等學習資料，并發布預習任務。讓學生根據線上學習資料進行預習，并完成預習任務，使學生了解本節課程講述的大致內容，對將要學習的知識有些印象。

課堂教學階段。針對學生預習情況，區分知識重難點和易錯點有針對性地進行講解。課堂上應注重師生互動，以提問的方式，增加學生與老師之間的互動，使老師對學生的知識掌握情況更加了解。對于一些問題，課堂上還應該分小組討論以及匯報，讓學生行動起來去找到解決問題的方法。這樣可以增加學生與學生之間的互動和交流，更有利于在課堂上形成了興致勃勃、互動充分的學習氛圍。比如，把學生分為3～5人的學習小組，課堂前幾分鐘的時間安排幾組學生上臺分享知識，可以是自己了解的與課程相關的科技動向，也可以是小組內一起閱讀的相關領域的論文。這樣不僅能調動學生在課堂上的學習興趣，還可以避免課堂教授內容與時代脫節。

課后鞏固與實踐階段。每節課結束時應及時考察當堂課學生的掌握情況，檢測此次課堂的教學效果。教師應該在線上教學平臺發階段性測試作業，隨堂的作業練習不僅能幫助學生們鞏固所學知識，還能查漏補缺，尋找知識漏洞，在課下繼續利用線上教學平臺的學習資源學習和彌補自己的薄弱環節。“數據挖掘”這門課程對學生的實踐能力也有較高要求，課后需要發布一些項目案例，供學生們動手鍛煉自己的實踐能力，并在以后的課堂上講解分析案例，增加學生對項目案例的了解程度。

采用翻轉課堂的教學模式，可以整合豐富的學習資源，線上線下相結合，取長補短。配合課堂互動、小組討論、項目實踐等方法，課前預習、課堂練習、課后復習的三段式教學能夠使教學效率大大提高。

（二）構建豐富的學習資源

當今的新時代下，信息技術發達，網絡資源豐富。“數據挖掘”課程教師可以在互聯網上為同學們提供豐富的學習資源，教師可以將課件、與課程相關的視頻及文本學習資料上傳至云端，以供學生隨時查看。對于互聯網上的海量學習資源，教師應該教會學生對網絡上的各類資源進行甄別和篩選，向學生推薦優質的學習資源，構建與“數據挖掘”這門課程相對應的資源庫，使學生可以利用課余時間對課堂上學到的知識進行鞏固和擴展，豐富課余生活，提高學習趣味性。

（三）培養實踐能力

建立與“數據挖掘”課程相關教學實驗案例庫，案例的設計應該與教學各個章節有緊密的聯系，跟隨整體的教學步驟，由簡到繁，由易到難。另外，選用的教學實驗案例應該緊密貼合實際應用需求，選用較新的技術方法和模型。在實驗案例講解后，應安排學生上機演練，鍛煉學生的實際動手能力。個人認為上機是一個十分必要的環節，這樣才做到真正的理論與實踐相結合，才能真正達到教學目的。

數據挖掘的實踐案例中首當其沖的一環就是數據的獲取，很多情況下，數據集的好壞關系到整個數據處理的結果。課程教學中應該教授學生們數據爬蟲技術，教會學生從正當的渠道爬取高質量的數據。讓學生爬取自己感興趣的數據，以興趣為導師，更能激發學生的學習欲望。獲取數據之后，對數據進行預處理將會明顯提高數據挖掘的質量，縮短數據挖掘的計算時間。在實踐過程中，加強學生對數據集成、數據歸納、數據增廣、數據變換、數據篩選等數據預處理技術的練習。

根據以上分析，除“數據挖掘”的理論課程學習之外，應增設的“數據挖掘”實驗課程如下表所示。

（四）完善課程考核機制

建立過程性考核機制。改變舊的考核方式，強調過程性考核，把學習過程中各個環節都納入課程考核的評分體系中。運用學習通、雨課堂等平臺中課堂簽到考勤、在線作業、在線討論等功能。這樣不僅能拉近學生與老師的距離、豐富授課形式，還能記錄學生的過程性學習成果，增加老師對學生學習情況的了解。最后，學生的課程成績應分為平時成績、期中成績和期末成績。其中，平時成績應該包括課堂考勤、課堂表現、課堂作業成績和實驗成績，由此建立過程性考核機制。

結語

目前互聯網高速發展，大數據引領時代發展。“數據挖掘”這門課在高校中的普及教育，順應了新時代的發展潮流，契合了新時代的進步趨勢。而舊的課堂教學模式顯然已經不能達到新時代下“數據挖掘”課程教學的教學目標。本文對現階段“數據挖掘”課程教學所存在的課程難度大、教學內容落后和實踐環節的薄弱等幾個方面問題進行了分析，并對舊的教學模式中存在的客觀問題進行了論述，得出了“數據挖掘”課程教學改革與探索方案。利用線上網絡教學平臺實現翻轉課堂的教學模式，提高教學效率。構建豐富學習資源，豐富課余生活。注重培養實踐能力，豐富“數據挖掘”實驗課程內容，將理論運用于實踐操作。完善了過程性考核機制，一改往日教學風格，一切以學生為中心，以教授學生知識和培養學生能力為目標。實踐證明，這些教學中的改進，能更加鞏固學生的基礎，更好調動學生的學習興趣，更有利于學生將理論知識轉化為實踐經驗，有更好的教學效果，更加貼近教學目標，更加符合“數據挖掘”這門課開設的初衷。當然，時代一直在向前大步發展，我們也不能拘泥于某一種模式，在探索中前進，在前進中探索。

參考文獻：

[1]劉波，蔡燕斯，鐘少丹.大數據背景下數據挖掘課程實踐教學的探索[J].高教學刊，2019（18）：124128.

[2]黃浩，余琍，劉樹波.以實踐和創新能力培養為導向的數據挖掘課程教學方法研究[J].教育教學論壇，2019，49（12）：130132.

[3]丁毅濤.大數據時代下的數據挖掘課程改革探索[J].科技風，2021（27）：2729.

[4]楊秀璋，武帥，夏換，周既松，于小民，范郁鋒.大數據時代數據挖掘與分析課程教學改革探究[J].計算機時代，2021（09）：107111.

[5]李成.人工智能和“互聯網+”背景下計算機教學改革與創新[J].科技風，2021（15）：8384.

[6]劉彤，馬夢冉，倪維健.數據挖掘翻轉課堂混合式教學模式研究[J].軟件導刊，2021，20（08）：200204.

作者簡介：李忠金（1986—?），男，漢族，江蘇句容人，博士，講師，研究方向：分布式計算;徐帥達（2000—?），男，漢族，河南安陽人，碩士，研究方向：計算機視覺。