數據挖掘教學(xué)方法研究論文
摘要：在本科高年級學(xué)生中開(kāi)設符合學(xué)術(shù)研究和工業(yè)應用熱點(diǎn)的進(jìn)階課程是十分必要的。以數據挖掘課程為例，本科高年級學(xué)生了解并掌握數據挖掘的相關(guān)技術(shù)，對于其今后的工作、學(xué)習不無(wú)裨益。著(zhù)重闡述數據挖掘等進(jìn)階課程在本科高年級學(xué)生中的教學(xué)方法，基于本科高年級學(xué)生的實(shí)際情況，以及進(jìn)階課程的知識體系特點(diǎn)，提出有針對性的教學(xué)方法參考，從而提高進(jìn)階課程的教學(xué)效果。
關(guān)鍵詞：數據挖掘；進(jìn)階課程；教學(xué)方法研究；本科高年級
學(xué)生在本科高年級學(xué)生中開(kāi)設數據挖掘等進(jìn)階課程是十分必要的，以大數據、數據挖掘為例，其相關(guān)技術(shù)不僅是當前學(xué)術(shù)界的研究熱點(diǎn)，也是各家企事業(yè)單位招聘中重要崗位的要求之一。對于即將攻讀碩士或博士學(xué)位的學(xué)生，對于即將走上工作崗位的學(xué)生，了解并掌握一些大數據相關(guān)技術(shù)，尤其是數據挖掘技術(shù)，都是不無(wú)裨益的。在目前本科教學(xué)中，對于數據挖掘等課程的教學(xué)，由于前序課程的要求，往往是放在本科四年級進(jìn)行。如何激發(fā)本科四年級學(xué)生在考研，找工作等繁雜事務(wù)中的學(xué)習興趣，從而更好地掌握數據挖掘的相關(guān)技術(shù)是本課程面臨的主要挑戰，也是所有本科進(jìn)階課程所面臨的難題之一。
1數據挖掘等進(jìn)階課程所面臨的問(wèn)題
1.1進(jìn)階課程知識體系的綜合性
進(jìn)階課程由于其理論與技術(shù)的先進(jìn)性，往往是學(xué)術(shù)研究的前沿，工業(yè)應用的`熱點(diǎn)，是綜合多方面知識的課程。以數據挖掘課程為例，其中包括數據庫、機器學(xué)習、模式識別、統計、可視化、高性能技術(shù)，算法等多方面的知識內容。雖然學(xué)生在前期的本科學(xué)習中已經(jīng)掌握了部分相關(guān)內容，如數據庫、統計、算法等，但對于其他內容如機器學(xué)習、人工智能、模式識別、可視化等，有的是與數據挖掘課程同時(shí)開(kāi)設的進(jìn)階課程，有的已經(jīng)是研究生的教學(xué)內容。對于進(jìn)階課程繁雜的知識體系，應該如何把握廣度和深度的關(guān)系尤為重要。
1.2進(jìn)階課程的教學(xué)的目的要求
進(jìn)階課程的知識體系的綜合性體現在知識點(diǎn)過(guò)多、技術(shù)特征復雜。從教學(xué)效益的角度出發(fā)，進(jìn)階課程的教學(xué)目的是在有限的課時(shí)內最大化學(xué)生的知識收獲。從教學(xué)結果的可測度出發(fā)，進(jìn)階課程的教學(xué)需要能夠有效驗證學(xué)生掌握重點(diǎn)知識的學(xué)習成果。1.3本科高年級學(xué)生的實(shí)際情況本科高年級學(xué)生需要處理考研復習，找工作等繁雜事務(wù)，往往對于剩余本科階段的學(xué)習不重視，存在得過(guò)且過(guò)的心態(tài)。進(jìn)階課程往往是專(zhuān)業(yè)選修課程，部分學(xué)分已經(jīng)修滿(mǎn)的學(xué)生往往放棄這部分課程的學(xué)習，一來(lái)沒(méi)有時(shí)間，二來(lái)怕拖累學(xué)分。
2數據挖掘等進(jìn)階課程的具體教學(xué)方法
進(jìn)階課程的教學(xué)理念是在有限的課時(shí)內，盡可能地提高課程的廣度，增加介紹性?xún)热�，在授課中著(zhù)重講解1~2個(gè)關(guān)鍵技術(shù)，如在數據挖掘課程中，著(zhù)重講解分類(lèi)中的決策樹(shù)算法，聚類(lèi)中的K-Means算法等復雜度一般，應用廣泛的重要知識點(diǎn)，并利用實(shí)踐來(lái)檢驗學(xué)習成果。
2.1進(jìn)階課程的課堂教學(xué)
數據挖掘等進(jìn)階課程所涉及的知識點(diǎn)眾多，在課堂上則采用演示和講授相結合的方法，對大部分知識點(diǎn)做廣度介紹，而對需要重點(diǎn)掌握知識點(diǎn)具體講授，結合實(shí)踐案例及板書(shū)。在介紹工業(yè)實(shí)踐案例的過(guò)程中，對于具體數據挖掘任務(wù)的來(lái)龍去脈解釋清楚，尤其是對于問(wèn)題的歸納，數據的處理，算法的選擇等步驟，并在不同的知識點(diǎn)的教學(xué)中重復介紹和總結數據挖掘的一般性流程，可以加深學(xué)生對于數據挖掘的深入理解。對于一些需要記憶的知識點(diǎn)，在課堂上采用隨機問(wèn)答的方式，必要的時(shí)候可以在每堂課的開(kāi)始重復提問(wèn)，提高學(xué)習的效果。
2.2進(jìn)階課程的課后教學(xué)
對于由于時(shí)間限制無(wú)法在課上深入討論的知識點(diǎn)，只能依靠學(xué)生在課后自學(xué)掌握。本科高年級學(xué)生的課后自學(xué)的動(dòng)力不像低年級學(xué)生那么充足，可以布置需要動(dòng)手實(shí)踐并涵蓋相關(guān)知識點(diǎn)的課后實(shí)踐，但盡量降低作業(yè)的工程量。鼓勵學(xué)生利用開(kāi)源軟件和框架，基于提供的數據集，實(shí)際解決一些簡(jiǎn)單的數據挖掘任務(wù)，讓學(xué)生掌握相關(guān)算法技術(shù)的使用，并對算法有一定的了解。利用學(xué)院與大數據相關(guān)企業(yè)建立的合作關(guān)系，在課后通過(guò)參觀(guān)，了解大數據技術(shù)在當前企業(yè)實(shí)踐中是如何應用的，激發(fā)學(xué)生的學(xué)習興趣。
2.3進(jìn)階課程的教學(xué)效果考察進(jìn)階課程的考察不宜采取考試的形式，可以采用大作業(yè)的形式。從具體的數據挖掘實(shí)踐中檢驗教學(xué)的成果，力求是學(xué)生在上完本課程后可以解決一些簡(jiǎn)單的數據挖掘任務(wù)，將較復雜的數據挖掘技術(shù)的學(xué)習留給學(xué)生自己。
3結語(yǔ)
數據挖掘是來(lái)源于實(shí)踐的科學(xué)，學(xué)習完本課程的學(xué)生需要真正理解，掌握相關(guān)的數據挖掘技術(shù)，并能夠在實(shí)際數據挖掘任務(wù)中應用相關(guān)算法解決問(wèn)題。這也對教師的教學(xué)水平提出了挑戰，并直接與教師的科研水平相關(guān)。在具體的教學(xué)過(guò)程中，發(fā)現往往是在講授實(shí)際科研中遇到的問(wèn)題時(shí)，學(xué)生的興趣較大，對于書(shū)本上的例子則反映一般。進(jìn)階課程在注重教學(xué)方法的基礎上，對于教師的科研水平提出了新的要求，這也是對于教師科研的反哺，使教學(xué)過(guò)程變成了教學(xué)相長(cháng)的過(guò)程。
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