《數據挖掘》課程教學模式探索與實踐

時鴻濤，李紹靜，魯天安

（青島農業大學理學與信息科學學院，山東 青島 266109）

0 引言

目前我國大學課堂主要采用講授型教學模式，在這一教學模式下教師會在課堂上講授大量的概念和理論知識，而只提供較少的時間來進行案例分析和討論，這導致了學生往往沒有太多時間理解和掌握這些課程內容，因此無法激發他們深層思考的過程。此外，由于學生對先前知識掌握的不全面或不扎實，也會進一步增加他們對課程內容的理解難度，從而導致學習積極性的下降。

翻轉課堂（Flipped Classroom）[1]作為一種以學生為中心的教學模式成為解決上述問題的一種有效手段，這種教學模式也受到了越來越多的關注，并在國內教育界掀起了一股教學模式改革的熱潮。然而，翻轉課堂教學模式在我國高校推廣過程中仍面臨諸多困難，本研究將針對青島農業大學開設的《數據挖掘》課程進行翻轉課堂教學模式的探索與實踐。

1 翻轉課堂

翻轉課堂是通過調整課堂內外的學時間將學習的主動權從教師轉移給學生。在這種教學模式下，教師將不再占用課堂的時間來講授課程內容，這些內容需要學生在課前通過在線教育資源來完成自主學習，而課堂時間內則用來完成針對前沿項目的分析和討論[2]。這種將在線教育資源與傳統課堂講授相結合的混合教學方式不僅能夠使學生更積極、更規律的學習課程，同時也滿足了學生在學習時間和地點上的靈活性需求。

在典型的翻轉課堂教學過程中，學生們需要在課堂教學之前觀看多段教學視頻，這些教學視頻為課堂教學提供必備的概念、理論和知識點，學生可以通過互聯網快速、便捷的訪問，每個視頻后面緊跟著四到五個小問題，可以幫助學生及時進行測試，并對自己的學習情況做出判斷。如果當前視頻涉及之前學過的知識時，視頻中也會提供相關教學視頻的訪問鏈接從而方便基礎薄弱的學生強化學習。在課堂教學過程中教師將對課程中的難點進行強調從而減少學生對知識的誤解，并針對國內外前沿研究開展案例分析和討論，讓學生獲得更高階的學習機會。

2 關鍵影響因素

2.1 學習的主動性

學生及時完成課前教學視頻的學習對于翻轉課堂教學至關重要，而目前大學生大多習慣于被動學習，因此如何增強學生學習的主動性是影響翻轉課堂教學效果的關鍵。對此，祝智庭等[3]指出在沒有監督的情況下保證學生及時完成課前學習是翻轉課堂所面臨的難題。此外，Ak ay r[4]等指出盡管翻轉課堂有利于提升學生的考試成績，但僅有52%的研究表明翻轉課堂對學生的學習有積極的影響，這一情況也說明了翻轉課堂對學生學習的主動性的依賴性非常強。

2.2 先前知識架構

影響翻轉課堂效果的另一個關鍵因素是學生對當前課程所涉及的先前知識的掌握情況[5]。相較于通識課，該因素對專業課的影響更為突出。例如數學成績高的學生對于《算法設計》《數據挖掘》和《人工智能》等課程的成績表現更為突出。這充分說明先前知識掌握較好的學生能夠花費更少的精力完成新知識的學習和消化，同時也能夠更加積極地參與到課堂教學過程中。

2.3 教學環境

教學環境包括宏觀環境和微觀環境兩個方面[6]。宏觀方面包括學校環境、校風學風、教學資源等。微觀方面包括課程設置、班級規模、學生專業、教師特征、課堂環境等。其中，教師特征（如教學能力、科研水平和學歷背景等）會直接影響翻轉課堂的教學過程，因為教師會在許多方面直接影響課堂過程的教學質量。此外，學生專業與當前課程的相關度也會對教學效果產生影響。

3 研究設計和結果分析

3.1 假設模型設計

《數據挖掘》作為青島農業大學計算機科學專業的一門專業課程，因涉及大量的數學（如高等數學、線性代數和概率論等）和程序設計（如R語言、Python語言等）知識而被認為過于復雜，并引起學生的負面預期和焦慮，最終導致他們只為應付考試而學習，在這種情況下學生所獲得的知識往往會在考試后不久被徹底遺忘。針對上述問題，本研究對《數據挖掘》課程應用翻轉課堂的授課模式進行教學，授課前通過“學習通”網站為學生提供課程的教學視頻，同時記錄每個學生每天的在線學習時長，并檢查學生是否按照我們翻轉課堂中教師的建議在課堂教學之前觀看了在線視頻。對于影響翻轉課堂效果的三種主要因素，本研究認為學習的主動性和先前知識架構均可以通過學生對教學視頻的訪問記錄來進行量化，而最后一個要素，即教學環境可以被忽略。因此，所有學生的教學視頻訪問記錄將被用來分析他們在期末考試的表現（學業成績；H1）以及他們在考試結束六個月后的課程設計中的分數（知識保持；H2）。

3.2 數據收集

本次實驗對象為青島農業大學計算機科學專業17級本科生，共計131人。期末考試形式為筆試，考試題型包括單選題、多選題、判斷題、問答題和計算題，考試范圍與教學視頻和課堂討論內容相對應。試卷由兩名經驗豐富的教師進行批閱和雙重檢查，考試成績設定為變量S。第二學期期末，大約考試結束六個月后，學生通過完成課程設計以衡量學生的知識保持情況，課程設計成績設定為變量D。本實驗收集的教學視頻觀看數據包括學生學號、視頻編號、觀看時間和觀看時長，這些數據被保存到數據庫中以供統計分析。視頻觀看數據顯示教學視頻被學生訪問了5147次，平均每個學生訪問39.29次。變量P反映了學生是否在課堂教學之前完成了教學視頻的觀看，通過統計分析，大約41%的學生在課堂教學前觀看了視頻，而59% 的學生在課堂教學后觀看了視頻。另外，每個學生觀看教學視頻的總時長（變量T）以及課堂教學的出席率（變量V）也作為變量被統計。

3.3 結果分析

使用上述三個自變量（P，V，T）對兩個因變量（S和D）分別進行回歸分析，分析結果如表1所示。

如表1所示，在以考試成績S為因變量的回歸分析中，反映教學視頻觀看時間的變量P、觀看視頻總時長T和課堂教學出勤率V與期末考試成績S之間均為正相關。其中出勤率V與期末考試成績S的相關性更高，統計結果顯示出勤率高的學生在期末考試中的平均成績比出勤率低的學生平均高 9.11分，這一方面說明課堂教學能夠幫助學生學習和消化知識，另一方面也說明課堂教學可能涉及了一些考試內容。另外，學生課前觀看視頻也能有效提升期末考試成績，統計結果顯示學生課前觀看視頻教程在考試中平均多獲得4.91分，相比之下觀看視頻總時長T與期末考試成績S的相關度并不明顯，統計結果顯示每多觀看15分鐘教學視頻，學生在考試中的平均得分只會增加0.12分。

表1 回歸分析結果

在以課程設計成績D為因變量的回歸分析中，反映教學視頻觀看時間的變量P、觀看視頻總時長T和課堂教學出勤率V與期末課程設計成績D之間也均為正相關。其中變量P與課程設計成績D的相關性更高，統計結果顯示學生課前觀看教學視頻在課程設計中平均多獲得6.876分，這說明課前觀看教學視頻更有助于知識保持。另外，觀看視頻總時長T和課堂教學出勤率V與課程設計成績D之間相關性均較低，這說明它們對于知識保持的作用較小。

4 結語

綜上所述，在課前觀看教學視頻的學生在考試成績和知識保持方面受益更多。在課堂教學過程中，通過課前觀看教學視頻而獲得的知識可以在案例分析和討論中更好的回顧和消化。與此相比，盡管課堂教學出勤率高的學生獲得了更好的考試分數，然而在知識保持方面他們的成績卻不突出。此外，觀看教學視頻總時長對與學生的考試成績和知識保持并無太大影響，這一結果說明觀看視頻總時長僅僅反映了學生獲取知識的學習時間，這一時間的長短與學生的學習效率和之前掌握的知識結構有關，而與考試成績和知識保持并無太大關系。因此，提高學生學習的自主性是翻轉課堂教學成功的保障。