基于改進的BOPPPES模型的數(shù)據(jù)挖掘教學方法及案例分析

牛彩云，李衛(wèi)麗，尹曉晴

（1.中南林業(yè)科技大學物流與交通學院，湖南 長沙 410073；2.國防科技大學系統(tǒng)工程學院，湖南 長沙 410073；3.國防科技大學交叉前沿學院，湖南 長沙 410073）

0 引言

數(shù)據(jù)挖掘課程涉及高等數(shù)學、機器學習、統(tǒng)計學、數(shù)據(jù)庫、人工智能等學科領(lǐng)域知識，是一門交叉性和綜合性強的課程，廣泛應(yīng)用于如信息檢索、商務(wù)智能、知識發(fā)現(xiàn)、醫(yī)學信息處理、管理模式分析、自然災(zāi)害預測等領(lǐng)域。數(shù)據(jù)挖掘課程內(nèi)容包括數(shù)據(jù)預處理、算法（聚類、分類、關(guān)聯(lián)規(guī)則分析、離群點檢測、回歸分析等不同數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)下的算法）及有實際應(yīng)用型的案例分析，其知識點多且分散，重要程度相當，章節(jié)之間獨立性強，且有一定的理論深度[1]。

堅持以學生為本。形式各異的教學過程的共同重點是“教學反饋”，以是否能夠提高學生學習效率和學習深度為評價標準，最終實現(xiàn)“教學同步、情感共鳴”的教學效果。BOPPPS模型是由北美地區(qū)高校教學技能培訓機構(gòu)Instructional Skills Workshop（ISW）提出的一種有效的注重教學互動和反思的閉環(huán)反饋的課程設(shè)計模式，旨在提高教師的授課技能，本質(zhì)上是對以學生為中心的教與學的實踐[2]。由于數(shù)據(jù)挖掘課程的學習對實踐應(yīng)用性要求特別高，除了在案例引入環(huán)節(jié)滿足引入更貼近生活應(yīng)用背景的案例外，本文還進一步提出了改進的BOPPPES模型，即在原模型基礎(chǔ)上增加了“拓展（Extension）”這一要素，通過課前和課中的學習外在課后進一步以項目驅(qū)動的方式以實際問題為案例背景動手實驗，旨在進一步培養(yǎng)學生能夠?qū)W以致用地將課堂知識拓展到解決實際問題上來，更多地鍛煉并提升學生的應(yīng)用實踐能力。

1 數(shù)據(jù)挖掘案例教學研究現(xiàn)狀

案例式教學是數(shù)據(jù)挖掘課程教學設(shè)計的基本構(gòu)成內(nèi)容，針對不同數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)給出相應(yīng)的案例，以加深學生對相關(guān)概念的理解。然而，目前教材所提供的案例數(shù)據(jù)普遍存在著一些諸如數(shù)據(jù)源過于陳舊、分散、單一等問題[3]。

目前，許多學者對數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)課程的案例教學進行了探討和研究，并提供了相關(guān)的教學改革建議和具體解決方案。衛(wèi)志華等人面向新工科背景下大數(shù)據(jù)人才培養(yǎng)的要求，提出了面向數(shù)據(jù)挖掘課程的綜合性實驗設(shè)計的舉措[4]。覃鳳萍等人針對數(shù)據(jù)挖掘課程提出了“問題引導+案例”的教學模式[5]。賈媚媚等人主要針對數(shù)據(jù)挖掘?qū)嶒炚n程的教學方式和案例設(shè)計進行探索和改進，并提出了一些具體的解決方案，如算法實現(xiàn)（數(shù)據(jù)挖掘軟件同編寫算法代碼相結(jié)合）、從競賽中選取貼近實際問題的案例等[6]。

2 基于BOPPPES模型的數(shù)據(jù)挖掘案例設(shè)計

針對數(shù)據(jù)挖掘課程提出的BOPPPES教學模型，可從教學理念、教學目標和教學方法三個方面來理解其內(nèi)涵：在教學理念上，教師關(guān)注的重點應(yīng)該是學生“學到了什么”，而不是自己“教了什么”；在教學目標上，必須按照認知規(guī)律，設(shè)定清晰、具有可檢性的目標，便于學生評估自己掌握知識的程度；在教學方法上，強調(diào)參與式教學，力求學生能在課堂上充分發(fā)揮主觀能動性，獨立思考、創(chuàng)造新思維。

（1）B（問題導入）。教師根據(jù)課程內(nèi)容選取貼近實際生活的案例，在吸引學生的注意，誘導學生產(chǎn)生強烈的學習動機和明確的學習目的。

（2）O（學習目標）。教師向?qū)W生清楚表達本節(jié)課的學習目標，便于學生掌握學習的重點、難點以及對知識的熟練程度。

（3）P（前測）。課前摸底主要是為了掌握學生對先導知識的掌握程度，從而對所教授知識有合理規(guī)劃。

（4）P（參與式學習）。參與式學習是BOPPPES教學模型最核心的理念，貫穿于教學過程的全過程，所開展形式多樣，如分組討論、角色扮演、動手推算、專題研討、案例分析等。

（5）P（后測）。課后測驗是判斷學生是否達到預期的重要環(huán)節(jié)，也是對教師教學效果的評價，在課后或者教學過程中都可以及時地測驗學生掌握知識情況。根據(jù)評估結(jié)果，學生可以及時了解自己對知識的掌握程度，教師可以反思并調(diào)整教學設(shè)計，使教學目標更易實現(xiàn)。

（6）E（拓展）。在原BOPPPS模型的基礎(chǔ)上增加“Extension（拓展）”這一要素，其目的在于重視鍛煉學生們的實踐能力，學會“學以致用”來分析和解決實際問題。

（7）S（總結(jié)）。總結(jié)主要是歸納一節(jié)課的知識點、理清知識脈絡(luò)、引出下次課的內(nèi)容或追溯上次課內(nèi)容。與傳統(tǒng)的教學模式不同，BOPPPS模型強調(diào)總結(jié)應(yīng)該是學生自己對知識的歸納。因此，總結(jié)過程中，教師主要起引導的作用，由學生自己總結(jié)本次課的知識點和重要內(nèi)容，評估自己的學習效果。

3 數(shù)據(jù)挖掘案例分析

基于BOPPPES模型的教學需要教師與學生共同參與完成，更加注重學生的參與和反饋，整個教學活動安排和分配如表1所示。

表1 教學分配表

在基于BOPPPES模型的教學設(shè)計中，教學實施過程是根據(jù)課程設(shè)計里面的教學目標、重難點等內(nèi)容，通過多媒體演示、板書設(shè)計和互動式教學等環(huán)節(jié)進行的教學活動安排。

3.1 環(huán)節(jié)一：B（案例導入）

該環(huán)節(jié)是數(shù)據(jù)挖掘教學內(nèi)容的基礎(chǔ)，通過新冠疫情數(shù)據(jù)的案例引出本堂課的授課內(nèi)容，該導入模式有助于啟發(fā)學生學會思考分析問題的能力。并回顧聚類分析的內(nèi)涵和涉及的分析要素。

疫情的發(fā)生和流行具有地域性特點。針對2019年爆發(fā)的公共衛(wèi)生事件，利用GIS（地理信息系統(tǒng)）結(jié)合k-means聚類分析方法對疫點的空間分布特征按空間親疏關(guān)系進行分類，實現(xiàn)在空間上對疫點的劃分，確定各疫點劃分子集的邊界。使防疫工作人員掌握疫情在空間上的分布情況和模式，針對不同地區(qū)采取不同的防制措施，提前做好防護準備工作，合理有效配置衛(wèi)生人力和物力資源等。從而為疫情防控部門提供科學決策依據(jù)，合理有效配置防控資源，有效預防與控制疫情的擴散、提高疫病防治管理水平提供了技術(shù)手段。

通過空間聚類算法對所監(jiān)測范圍區(qū)域內(nèi)的疑似病例、確診病例、病例接觸者的距離、位置、關(guān)系等疫點數(shù)據(jù)進行分析，有助于揭示疫情的擴散規(guī)律，進而在疫情監(jiān)測和防控方面起到積極作用。

3.2 環(huán)節(jié)二：O（教學目標）

在教學目標上，主要是針對教學內(nèi)容對學生提出了知識目標要求和能力目標要求。詳細地，教學內(nèi)容包括：kmeans聚類算法處理流程；“肘方法”確定k值；改進算法：k-summary算法。因此，要求學生掌握k-means算法處理流程，以及對算例能夠手動實現(xiàn)算法；了解k值確定的問題，以及改進的k-summary聚類算法；通過案例講解引導學生逐步建立使用聚類方法解決現(xiàn)實問題的能力，并提高學生的思維能力。

3.3 環(huán)節(jié)三：P（前測）

該環(huán)節(jié)主要是檢驗學生對先導知識的掌握情況，以便對教學過程進行靈活調(diào)整，并最終實現(xiàn)該課程的教學目標要求，采用教師引導式提問進行師生互動來實現(xiàn)。如在案例導入環(huán)節(jié)，引導學生回顧聚類分析的內(nèi)涵和所涉及的分析要素；在k-means算法實現(xiàn)流程演示完成后，對其中涉及的樣本與質(zhì)心之間相似度計算問題，通過提問方式讓學生回顧度量樣本間相似性的幾個度量指標（如閔可夫斯基距離、歐氏距離、曼哈頓距離、切比雪夫距離、余弦系數(shù)、相關(guān)系數(shù)等）。

3.4 環(huán)節(jié)四：P（參與式學習）

該環(huán)節(jié)是基于BOPPPES模型課程設(shè)計的核心部分，實際上要求學生參與式學習貫穿于課前、課中和課后的所有階段。除了在前測環(huán)節(jié)教師通過提問方式考查學生掌握先導知識的互動外，在授課過程中對學生進行啟發(fā)式提問（初始簇中心對聚類結(jié)果是否有影響？是否存在最優(yōu)的簇個數(shù)k），并在理論知識講授完后，讓學生自由討論并總結(jié)k-means算法的優(yōu)、缺點以及對于疫情數(shù)據(jù)聚類分析應(yīng)用場景的理解。

3.5 環(huán)節(jié)五：P（后測）

該環(huán)節(jié)以隨堂作業(yè)方式讓學生對課后習題手動實現(xiàn)k-means聚類算法全過程，以便能夠及時檢驗學生對所學知識的掌握情況，并起到及時鞏固所學知識的作用。

3.6 環(huán)節(jié)六：E（拓展）

該環(huán)節(jié)是對原BOPPPS模型不可或缺的補充，主要采用項目驅(qū)動方式以小組為單位在課后完成該任務(wù)，其目的在于能夠?qū)⑺鶎W知識活學活用，逐步培養(yǎng)和鍛煉解決實際問題的能力，也符合數(shù)據(jù)挖掘課程的應(yīng)用性特點。以課堂引入的新冠疫情為聚類分析的問題背景，根據(jù)教師提供的疫情數(shù)據(jù)，小組成員分工協(xié)作完成并提交新冠疫情數(shù)據(jù)聚類分析報告，還需制作PPT進行項目答辯工作。

3.7 環(huán)節(jié)七：S（總結(jié)）

該環(huán)節(jié)隨堂總結(jié)和系統(tǒng)總結(jié)兩部分：①教師在課堂上可以通過思維導圖模式有助于學生在總結(jié)所學新知識的基礎(chǔ)上能夠很好地聯(lián)系到先導知識，從而對所學知識進行系統(tǒng)的歸納整理。圖1顯示了課堂所學新知識（k均值聚類算法及其改進）和先前知識（聚類分析概述和相關(guān)知識）聯(lián)想記憶模式；②在完成拓展環(huán)節(jié)要求的項目報告和答辯的基礎(chǔ)上，教師和學生對所學知識做出一個系統(tǒng)的總結(jié)和反思。

圖1 聚類分析相關(guān)知識脈絡(luò)總結(jié)

4 評價方式

基于BOPPPES模型的教學設(shè)計，除了在教學實施過程提出鍛煉學生動手能力的具體措施外，還通過增加“拓展”環(huán)節(jié)來凸顯應(yīng)用實踐的重要性。因此，對學生的評價方式主要包括：①基礎(chǔ)參與式評價，主要是教師在教學實施過程中（課堂教學）通過對學生提問的方式來考查學生對先導知識的掌握情況，以及對新學知識歸納總結(jié)的情況，考察的是學生學習態(tài)度以及思維能力等，并對其進行初步評價；②拓展式評價，主要體現(xiàn)在課后項目驅(qū)動的小組實驗完成情況，遵循多角度、全方位評價準則，如背景知識的搜集考察的是學習態(tài)度，編程代碼來實現(xiàn)算法考察的是動手能力，PPT答辯考察的是邏輯思維能力，針對細化的項目實驗指標對學生進行打分。

5 結(jié)語

教師在授課過程中，重視學生的參與程度，強調(diào)“教學同步、情感共鳴”的教學效果，使得學生在教學過程中掌握知識的同時培養(yǎng)和引導其解決實際問題的思維方式，并進一步提高學生實踐能力。首先，在案例選取方面，考慮跟學生生活緊密相關(guān)的真實場景，以疫情數(shù)據(jù)為例引出所學知識；其次，在教學方法方面，特別是在教學過程中采用多種教學手段如多媒體演示、板書等，通過增加學習趣味性達到吸引學生的目的；然后，在案例分析工作安排方面，基于工作量的客觀現(xiàn)實和團隊協(xié)作精神的培養(yǎng)需求雙方面的考慮，決定采用項目驅(qū)動方式并以小組形式展開具體工作，包括案例背景知識搜集、算法實現(xiàn)、結(jié)論分析等項目報告和答辯PPT；最后，在項目實驗評價方面，考慮學生的縱向和橫向?qū)Ρ龋捎庙椖繄蟾妗⒕幊檀a、答辯等成績的加權(quán)平均作為最終成績。