信息管理類專業(yè)《決策支持系統(tǒng)》實(shí)踐教學(xué)探討*

韋艷艷 張超群

（廣西民族大學(xué)軟件學(xué)院，廣西南寧530006）

信息管理類專業(yè)《決策支持系統(tǒng)》實(shí)踐教學(xué)探討*

韋艷艷 張超群

（廣西民族大學(xué)軟件學(xué)院，廣西南寧530006）

在當(dāng)今的信息化時代，信息管理類專業(yè)《決策支持系統(tǒng)》課程的教學(xué)面臨著不少問題。文章分析和討論了該課程本科教學(xué)特點(diǎn)，并結(jié)合課程主要的知識點(diǎn)，設(shè)計(jì)了具體的實(shí)驗(yàn)教學(xué)方案。

教學(xué)實(shí)踐；決策支持系統(tǒng)；本科教學(xué)；信息管理專業(yè)

引言

隨著信息技術(shù)的廣泛應(yīng)用，在管理過程中使用計(jì)算機(jī)來輔助決策制定的方式已經(jīng)相當(dāng)普遍。融合網(wǎng)絡(luò)通信、人工智能以及數(shù)據(jù)庫等多種技術(shù)，決策支持系統(tǒng)（Decision Support System，DSS）這個學(xué)科是計(jì)算機(jī)技術(shù)在管理領(lǐng)域最引人注目的應(yīng)用之一，信息管理與信息系統(tǒng)專業(yè)本科專業(yè)開設(shè)《決策支持系統(tǒng)》課程的主要目的，就是使學(xué)生了解這個領(lǐng)域的基本技術(shù)、以及如何根據(jù)應(yīng)用的特點(diǎn)設(shè)計(jì)有效構(gòu)建或使用決策支持系統(tǒng)。

一、課程特點(diǎn)及現(xiàn)狀分析

《決策支持系統(tǒng)》是一個典型的交叉學(xué)科，其內(nèi)容涉及管理科學(xué)、數(shù)理統(tǒng)計(jì)、計(jì)算機(jī)科學(xué)等，具體包括[1]：決策支持系統(tǒng)的產(chǎn)生和發(fā)展、決策支持的框架、數(shù)據(jù)管理、模型管理、知識管理、高級智能系統(tǒng)等。基于課程內(nèi)容的交叉特性，課程開設(shè)時學(xué)生應(yīng)當(dāng)有一定的預(yù)備知識。相應(yīng)的先修課程應(yīng)當(dāng)包括程序設(shè)計(jì)語言、離散數(shù)學(xué)、運(yùn)籌學(xué)、數(shù)理統(tǒng)計(jì)、管理信息系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫等。由此可見，決策支持系統(tǒng)是一門實(shí)踐性很強(qiáng)的課程。

然而，當(dāng)前該課程的教材普遍存在“重理論輕實(shí)踐”的情況，即教材內(nèi)容主要側(cè)重于理論知識的介紹，而關(guān)于系統(tǒng)開發(fā)或應(yīng)用案例內(nèi)容則講得很少、或者只有文字?jǐn)⑹?，缺少能夠幫助學(xué)生有效認(rèn)識學(xué)科特點(diǎn)、發(fā)展態(tài)勢、易于安排上機(jī)實(shí)現(xiàn)的應(yīng)用系統(tǒng)，這些因素都不利于學(xué)生對相關(guān)知識點(diǎn)的理解和認(rèn)識，容易有距離遙遠(yuǎn)的感覺，學(xué)生的興趣度也不高[2]。另一方面，在信息化時代，特別是近年來大數(shù)據(jù)技術(shù)的興起，教材中某些方法和理論已顯得過時，而新興技術(shù)的出現(xiàn)，使得支持決策的輔助手段日益多樣化。因此，在課程學(xué)時有限、教學(xué)內(nèi)容學(xué)科交叉性又比較強(qiáng)的情況下，難以對課程深入展開講解。如果簡單地對各個知識點(diǎn)泛泛而談，則會使學(xué)生的學(xué)習(xí)興致大打折扣。

此外，在教學(xué)過程中我們也發(fā)現(xiàn)，由于信息管理類專業(yè)課程設(shè)置的自身特性，在學(xué)習(xí)與計(jì)算機(jī)相關(guān)的專業(yè)知識時多為點(diǎn)到即止[3]，缺乏有深度的訓(xùn)練，課程內(nèi)容之間的系統(tǒng)性也不夠強(qiáng)，因此該專業(yè)的學(xué)生動手實(shí)踐能力偏弱。同時，如果前期課程積累的知識量不足，在先修課程的實(shí)踐方面，如編程、數(shù)據(jù)庫技能等能力較弱的話，學(xué)生就不能很好地理解、使用或構(gòu)造開發(fā)決策支持系統(tǒng)，從而直接影響實(shí)際學(xué)習(xí)效果。

針對上面問題，我們認(rèn)為，應(yīng)當(dāng)在教學(xué)過程中根據(jù)教學(xué)內(nèi)容的特點(diǎn)，適度調(diào)整教學(xué)內(nèi)容，結(jié)合學(xué)生的理解與操作能力，有選擇地設(shè)計(jì)安排了若干實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目，為學(xué)生提供課程實(shí)踐動手的機(jī)會，學(xué)生通過實(shí)踐環(huán)節(jié)，在理解相關(guān)的決策理論的基礎(chǔ)上培養(yǎng)實(shí)際動手能力，把握技術(shù)輔助決策的內(nèi)涵，開拓新技術(shù)應(yīng)用的視野，切實(shí)提高學(xué)生的專業(yè)素養(yǎng)。

二、主要知識點(diǎn)的實(shí)踐內(nèi)容

（一）三部件結(jié)構(gòu)DSS

三部件結(jié)構(gòu)是傳統(tǒng)DSS的一種架構(gòu)，它由模型庫系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)以及人機(jī)交互部分來組成，其中模型庫是核心部件，通過模型或者模型的組合來輔助決策是此類DSS的中心思想。

在實(shí)踐教學(xué)環(huán)節(jié)，學(xué)生分組進(jìn)行成本預(yù)測決策支持系統(tǒng)的開發(fā)，這個主題對信管類學(xué)生來說是熟悉的，也易于理解。系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)過程大致如下：（1）建立數(shù)據(jù)庫（含統(tǒng)計(jì)表、參數(shù)表、模型表等）；（2）建立模型庫（最小二乘法模型、一元線性回歸模型）；（3）設(shè)計(jì)相關(guān)的系統(tǒng)運(yùn)行界面；（4）系統(tǒng)調(diào)試。

實(shí)驗(yàn)任務(wù)并不是很復(fù)雜，實(shí)驗(yàn)教程[4]提供絕大部分程序的源代碼，由于學(xué)生不必從頭開始編寫基礎(chǔ)代碼，避免一些基礎(chǔ)不扎實(shí)、編程功底弱的學(xué)生因不能按時完成實(shí)驗(yàn)而降低了學(xué)習(xí)興趣，便于學(xué)生將注意力放在理解DSS的各部件是如何協(xié)調(diào)工作這一點(diǎn)上來。

在實(shí)驗(yàn)過程中，學(xué)生們需要自行搭建系統(tǒng)、錄入代碼并進(jìn)行調(diào)試。其中調(diào)試一項(xiàng)特別能訓(xùn)練他們的能力。通過對程序的反復(fù)調(diào)試，學(xué)生們不僅熟悉了開發(fā)工具的使用，而且理解了各段代碼的含義和作用，甚至還會在出現(xiàn)某些運(yùn)行結(jié)果時有針對性地調(diào)整代碼。整個成本預(yù)測系統(tǒng)完成后，學(xué)生們對系統(tǒng)有了比較透徹的了解，從而達(dá)到基本實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)。

接下來是系統(tǒng)功能拓展。具體做法是為模型庫添加新模型，以便在系統(tǒng)中調(diào)用這個新模型?？蓮亩€性回歸模型、指數(shù)平滑預(yù)測模型、盈虧平衡點(diǎn)與利潤計(jì)算模型、銷售曲線預(yù)測模型、經(jīng)濟(jì)訂貨量模型等學(xué)生熟悉的經(jīng)濟(jì)模型中任選一個。各小組成員需要先討論這個模型的實(shí)現(xiàn)方式，再自行編寫程序代碼。由于有了之前打下的基礎(chǔ)，學(xué)生基本能夠在教師的指導(dǎo)下順利完成。整個實(shí)驗(yàn)過程有助于提升小組成員間的協(xié)作互助能力，增強(qiáng)大家學(xué)習(xí)的信心。

（二）專家系統(tǒng)

專家系統(tǒng)是一種模擬人類專家解決領(lǐng)域問題的計(jì)算機(jī)程序系統(tǒng)，它是人工智能的一個重要分支，引入專家系統(tǒng)可以完成人類定性分析的部分智能行為，結(jié)合模型和數(shù)據(jù)的定量分析，能夠提高輔助決策和支持決策的能力。

該內(nèi)容的實(shí)踐教學(xué)是利用專家系統(tǒng)開發(fā)工具CLIPS開發(fā)一個用于診斷的小型專家系統(tǒng)[4]。首先給出診斷規(guī)則，而后向事實(shí)庫添加規(guī)則，然后調(diào)試運(yùn)行。學(xué)生除了需要花時間熟悉CLIPS工具的使用之外，關(guān)鍵之處還在于理解專家系統(tǒng)的工作機(jī)制（推理）、以及為開發(fā)專家系統(tǒng)而收集的領(lǐng)域知識并進(jìn)行信息分類歸納。可以要求學(xué)生用手工方式來推理程序運(yùn)行時的提問情況與結(jié)果，檢查是否一致，從而理解計(jì)算機(jī)輸出建議的背后邏輯是什么。該實(shí)驗(yàn)?zāi)苡行г鰪?qiáng)學(xué)生對人工智能技術(shù)的認(rèn)識并將之應(yīng)用于信息系統(tǒng)的開發(fā)當(dāng)中。

（三）數(shù)據(jù)分析

數(shù)據(jù)作為一種重要的決策資源，是企業(yè)信息化決策不可或缺的重要資產(chǎn)。在大數(shù)據(jù)時代，使用數(shù)據(jù)分析技術(shù)把許多來自不同企業(yè)營運(yùn)系統(tǒng)的信息提取出來，對其進(jìn)行加工和處理，最后將分析得到的知識呈現(xiàn)給管理者，為管理者的決策過程提供支持。

因此，數(shù)據(jù)分析過程包括抽?。‥xtraction）、轉(zhuǎn)換（Transformation）和裝載（Load），即ETL過程，合并到一個企業(yè)級的數(shù)據(jù)倉庫里，從而得到企業(yè)數(shù)據(jù)的一個全局視圖，這里主要涉及數(shù)據(jù)倉庫、OLAP（聯(lián)機(jī)分析處理）和數(shù)據(jù)挖掘等知識，因此實(shí)踐內(nèi)容適宜分階段實(shí)施[5]。

1.創(chuàng)建數(shù)據(jù)倉庫

該實(shí)驗(yàn)使用SQL Server的分析服務(wù)組件Analysis Service來完成。首先利用SQL Server提供的樣例庫來創(chuàng)建Adventure Works DW數(shù)據(jù)倉庫，并在該數(shù)據(jù)倉庫中創(chuàng)建一個面向銷售分析主題的多維數(shù)據(jù)集。這個實(shí)驗(yàn)過程涉及數(shù)據(jù)庫服務(wù)器的連接、設(shè)置數(shù)據(jù)源、定義事實(shí)表和維度表等內(nèi)容，能很好地幫助學(xué)生理解教材的相關(guān)理論知識，如數(shù)據(jù)倉庫是面向主題的、數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)組織模型是多維數(shù)據(jù)集、數(shù)據(jù)粒度等內(nèi)容。與此同時，由于理論教學(xué)上的指導(dǎo)，學(xué)生們在使用軟件來構(gòu)建數(shù)據(jù)倉庫時，對其中的術(shù)語和設(shè)置的內(nèi)容就不會有陌生的感覺。

2.OLAP

建立數(shù)據(jù)倉庫的目的是為了對其中的數(shù)據(jù)進(jìn)行靈活多樣的查詢分析，但僅僅依靠數(shù)據(jù)倉庫本身并不能完成這種復(fù)雜的數(shù)據(jù)查詢分析，必須要借助于其他的技術(shù)和工具。因此，要查看數(shù)據(jù)倉庫的多維數(shù)據(jù)集，就必須使用聯(lián)機(jī)分析處理技術(shù)（OLAP）進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。

OLAP的多維數(shù)據(jù)分析方法包括：切片（選定多維數(shù)組的一個二維子集）；鉆?。ㄏ裸@可以獲得更多的細(xì)節(jié)數(shù)據(jù)、上鉆可以獲取概括性的數(shù)據(jù)）；旋轉(zhuǎn)（對數(shù)據(jù)坐標(biāo)軸進(jìn)行旋轉(zhuǎn)）。學(xué)生在做多維數(shù)據(jù)分析時的前提是要了解這些基本的分析方法，才能較好地理解操作過程和分析結(jié)果，例如如何實(shí)現(xiàn)對多維數(shù)據(jù)集的切片/切塊？切片后的數(shù)據(jù)集所表達(dá)的信息是什么等。

3.數(shù)據(jù)挖掘

數(shù)據(jù)挖掘能從大量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)并提取隱藏在其中合理有效的信息。隨著技術(shù)的發(fā)展，各個領(lǐng)域的數(shù)據(jù)量急劇增長，近年來大數(shù)據(jù)技術(shù)的興起也說明，數(shù)據(jù)挖掘作為重要的數(shù)據(jù)分析手段，已經(jīng)在許多行業(yè)中得到重視并廣泛應(yīng)用。

數(shù)據(jù)挖掘的算法非常多，挖掘工具有效使用的前提是對相關(guān)分析方法的理解。為了便于學(xué)生掌握，我們在教學(xué)中選擇了經(jīng)典的算法——決策樹、關(guān)聯(lián)規(guī)則來講授。首先介紹算法的思想，再給出實(shí)例來講解具體的計(jì)算過程，這里會涉及到一些專用術(shù)語，如輸入屬性和預(yù)測標(biāo)簽、關(guān)聯(lián)規(guī)則中的支持度和置信度、各種參數(shù)的含義以及對數(shù)據(jù)的要求等等。

具體實(shí)踐內(nèi)容如下：（1）根據(jù)一組訓(xùn)練數(shù)據(jù)（約3000行記錄）創(chuàng)建挖掘模型；（2）處理、查看模型；（3）比較挖掘模型（通過分類矩陣、提升圖）；（4）利用挖掘模型來預(yù)測數(shù)據(jù)。

對挖掘結(jié)果的理解也是一個重要的內(nèi)容。傳統(tǒng)的算法中只簡單的結(jié)果描述，但在工業(yè)界的挖掘應(yīng)用中，由于數(shù)據(jù)量大，挖掘模型會非常復(fù)雜，如何從圖形化的輸出中查看數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)程度及其代表的含義，需要教師在實(shí)驗(yàn)中給予學(xué)生適當(dāng)?shù)闹更c(diǎn)，以幫助學(xué)生理解結(jié)果，提高他們對分析實(shí)際數(shù)據(jù)的信心、培養(yǎng)初步的數(shù)據(jù)思維。

三、結(jié)束語

《決策支持系統(tǒng)》作為信息管理類專業(yè)的一門專業(yè)課程，由于涉及眾多的交叉學(xué)科，且應(yīng)用系統(tǒng)形態(tài)多樣，要在有限學(xué)時內(nèi)為學(xué)生展示該學(xué)科龐大的內(nèi)容體系，并使他們有機(jī)會親自動手來設(shè)計(jì)、使用這些系統(tǒng)，教學(xué)上有一定的難度。通過實(shí)際教學(xué)工作我們深切體會到，當(dāng)前，這門課程的實(shí)踐教學(xué)應(yīng)當(dāng)密切結(jié)合新技術(shù)的發(fā)展趨勢，結(jié)合多元化的信息化教學(xué)模式[6]，秉承開放性的原則，更多地將應(yīng)用中的決策輔助技術(shù)引入教學(xué)，根據(jù)學(xué)生自身的能力特點(diǎn)以及已有的知識體系來安排教學(xué)內(nèi)容，加強(qiáng)實(shí)踐環(huán)節(jié)的教學(xué)，從而幫助學(xué)生進(jìn)一步提高實(shí)踐能力，提升信息系統(tǒng)開發(fā)能力和駕馭信息的綜合能力。

[1]李東，梁定澎.決策支持系統(tǒng)與商務(wù)智能[M].中國人民大學(xué)出版社，2010.

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[3]張彩虹，尹子民，劉曉偉.信息管理與信息系統(tǒng)專業(yè)實(shí)踐教學(xué)體系設(shè)計(jì)[J].遼寧工業(yè)大學(xué)學(xué)報（社會科學(xué)版），2016，2：128-131.

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[5]韋艷艷，張超群.“數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘”課程教學(xué)實(shí)踐與探索[J].高教論壇，2011（1）：94-96.

[6]宮瑩，張振宇，陳劍.教育信息化發(fā)展進(jìn)程及其對高校實(shí)驗(yàn)教學(xué)改革的思考[J].高教學(xué)刊，2015（20）：1-4.

In our information age,there are many problems with teaching course of Decision Support System for the IMIS major.The paper analyzes and discusses current characteristic of this course,then experimental teaching plans were designed for student practicing based on the main knowledge points.

teaching practice;decision support system;undergraduate course teaching;information management and information system

G642

A

2096-000X（2016）24-0154-02

2016年廣西高等教育本科教學(xué)改革工程項(xiàng)目《多方協(xié)同培養(yǎng)信息管理與信息系統(tǒng)專業(yè)大數(shù)據(jù)分析人才的研究與實(shí)踐》（2016JGA181）

韋艷艷（1974，12-），女，廣西貴港人，壯族，廣西民族大學(xué)副教授，碩士，主要從事計(jì)算機(jī)教學(xué)與算法研究。張超群（1974，11-），女，廣西羅城人，漢族，廣西民族大學(xué)副教授，碩士，研究方向：智能系統(tǒng)與數(shù)據(jù)分析的教學(xué)和研究。