數據挖掘網絡教學探討

摘 要 文章針對當前數據挖掘教育面臨的一些新形勢，提出了基于BB平臺的數據挖掘資源組織結構和教學模式;結果表明能夠提升學生的學習興趣和提高學生運用知識能力。

關鍵詞 數據挖掘 BB課程平臺 教學模式

中圖分類號：G712 文獻標識碼：A DOI：10.16400/j.cnki.kjdks.2015.11.024

Discussion on Online Resources Teaching of Data Mining

ZHANG Xinhua[1][2]， LUO Shiguang[3]

（[1] School of Computer Science， Wuhan Vocational College of Software and Engineering， Wuhan， Hubei 430205;

[2] Wang Luqun Studio， Wuhan Vocational College of Software and Engineering， Wuhan， Hubei 430205;

[3]Department of Applied Mathematics， GuangDong University of Finance， Guangzhou 510521）

Abstract In the light of some new situations of Data mining education， resource organization structure and teaching mode of Data mining based on BlackBoard is proposed; The results show that the students can improve their learning interest and improve their ability of using knowledge.

Key words Data mining; BlackBoard course platform; teaching mode

0 引言

隨著教育部明確將600多所普通高等本科院校轉向職業教育作為改革方向，職業教育再度火熱起來。職業教育之所以有如此魅力，是因其人才培養模式更注重職業素質的培養和職業能力的訓練。這種人才培養模式的實施關鍵在于對課程的改革，尤其是教學資源的網絡建設模式與課程考核方式的改革。例如，數據挖掘是一門集統計學、數據庫、機器學習等在內的綜合性課程。盡管開設時間不長，社會對從業者無論從數量還是質量上，都提出了更高要求。如何開設該課程以培養與社會需求相契合的人才顯得尤為重要。這門課程的復合性與應用性、產業升級的迫切性等特點都驅使該門課程資源建設模式和考核方式必須做出重大改變。

1 研究現狀

在網絡資源課程建設上，很多教育工作者都做了有益的嘗試。例如，文獻[1]建議基于學生網絡學習行為的特征來開發課程;文獻[2]建議基于數據挖掘知識體系運用模塊化方式組織數據挖掘課程內容;文獻[3]則認為數據挖掘教學內容的組織應注重培養數據意識和深入科學研究;文獻[4]認為將數據挖掘的內容貫穿于應用實例中易于傳授，或者設計合適案例來推進教學;[5]也有研究者認為直接帶領學生參與項目，通過項目開發重新組合課程內容，[6]能夠起到更加明確的效果。筆者認為將項目融合到教學中，往往受到眾多資源的限制，在教學層面難以有效拓展。本文將在深入學習已有研究成果的基礎上，探索適合職業院校學生的數據挖掘網絡資源建設模式和考核方式。

2 金融數據挖掘課程實施方案設計實例

2.1 設計理念

在深入分析當前職業院校學生學習模式、興趣特點、課程特點的基礎上，擬按以下理念設計網絡課程內容。

第一，采用“問題牽引、比較說明，解決問題，項目驅動”的教學方法。在教學中，首先說明開設內容的理由和方法，使學生對概念有充分的理解;更多地考慮到學習者的興趣和接受方式;教學中既正面闡述什么是正確的，也注重反面說明什么是錯誤的;用通俗的語言、具體實例闡述基本理論，突出重點，講透“難點”。采用“任務驅動模式”取代“順序教學模式”，以實際的項目開發任務為引導，進行示范性教學，讓學生在實踐、模仿、實踐中提高。

第二，啟發式教學。數據挖掘是一門實踐性很強的科學，講解重點時注意對實驗方法要詳細介紹，這樣學生對教學重點就記得牢，并能以同理推演。實踐教學注意加強對學生發現、分析和解決問題能力的培養。

第三，改革考核方式，采用多元評價方式考核實驗成績。為了提高學生的學習興趣，培養學生問題求解和創新能力，考核方式很有必要改革。針對數據挖掘這門課程，實驗成績和課程論文成績采用多元評價方式考核。經過三年的改革教學實踐，我們收到很好的教學效果，學生在獨立分析、解決問題和提供整體解決方案上的能力都獲得不同程度的提高。

第四，加強實踐教學環節，注重學生綜合能力的培養。課內教師根據教材精心設計課程實驗教學和課程設計內容，注重實踐與理論相結合，突出產學結合特色。

第五，在線答疑。教師充分利用網絡，建立在線討論欄目，就教學難點開展討論，并引入已畢業學生的社會資源進行拓展。

第六，提供多種教學資源，引導學生自己解決學習問題。教學網站提供大量的教學資源，鼓勵學生自己在網上查找資料解決問題。實踐表明，這有助于激發學生的學習興趣，訓練學生的思辨能力。

第七，多維實驗教學模式。金融數據挖掘的實踐教學分為三層教學體系，即驗證性實驗（基礎層）、設計型實驗（中間層）、綜合性實驗或課程論文（核心層）。在此基礎上，以任務驅動方式，構建實踐維三級目標體系，強化實踐技能操作，提高實踐教學質量。基礎層，占總實驗學時的 30% ，主要包括驗證操作與驗證型實驗。學生直接操作驗證的內容與被列為實驗項目的基礎實驗，如數據預處理、數據可視化等。中間層，占總實驗學時的 40%。例如，CRM操作實例、欺詐檢測等。 核心層，占總實驗學時的 30%。綜合設計型實驗，按照跨行業數據挖掘標準流程，完成商業理解、數據理解、數據準備、建模、評估、部署。

2.2 內容設計

金融數據挖掘網絡課程主要欄目包括：教師信息、課程介紹、指定教材信息、考核方法、學習方法指導、教學大綱、教學計劃、課件、案例、課程實驗、操作指引、數據挖掘實訓、課程論文、常用資源、他山之石等16個欄目，各欄目建設現已完成并應用于課程教學。金融數據挖掘網絡課程資源建設主要包括4個模塊：（1）教學文件模塊。該模塊主要欄目有教師信息、課程簡介、教學大綱、教學計劃，提供有關的課程教學指導性文件和教學進程安排，供教師和學生參考。（2）課程學習模塊。該模塊主要欄目有學習方法指導、授課課件、參考課件、課程實驗、課程論文等，主要向學生提供有關課程的學習和實驗指導。（3）教學資源模塊。該模塊主要向學生提供教學資源，作為課外教學的延伸。（4）課外互動模塊。該模塊主要通過網絡互動向學生提供課外答疑輔導環節。

2.3 改革方案實施效果

該課程改革方案的實施是基于BB（Blackboard）在線網絡平臺。由于本學期開始時，網絡課程平臺出現故障，數據挖掘網絡課程平臺正式使用時本學期已接近中段。使用綜合情況如圖1-3所示。

結果顯示內容區、公告區、討論區獲得較高點擊量，其他模塊由于用戶體驗比其他平臺差，故暫無使用。

圖2、圖3說明用戶的訪問還是與課程關聯比較大，即上課時段前后，學生訪問量增大，其他時段訪問量急劇下降。但是相比于筆者所教的其他課程，學生對該課程的興趣還是提升了許多。

3 結論

就數據挖掘課程而言，基于網絡課程教學與多元評價考核方式相比于傳統教學模式與評價考核方式，有利于培養實戰型人才。筆者借用本校構建的基于BB平臺的數據挖掘網絡課程，組織學生參加了第三屆泰迪杯全國大學生數據挖掘競賽，獲得了1個一等獎，1個二等獎，2個優秀獎的優異成績。但平臺與課程內容的深度融合仍然未能有效開展，多數學生的學習模式并不完全依賴于平臺。接下來，筆者將繼續改進網絡課程平臺的建設。

基金項目：廣東金融學院網絡輔助課程“基于Bb平臺的金融數據挖掘網絡資源建設（WL2014B16）”;湖北省職教學會科學研究重點課題（ZJGA201411）

參考文獻

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