本碩兩階段數據挖掘課程的異同分析

李忠　李姍姍

摘要：為實現本科生和研究生階段的不同教學目標，本文從數據挖掘課程的大綱編排、內容安排、課程體系、理論教學、實踐教學和重點難點等多個方面做了分析和比較，指出本科階段教學具有知識碎片化的特點，而研究生階段更注重對知識進行系統性應用。只有了解了不同教學階段的差異，采取針對性、差異性教學方法，才能提高教學質量和效果，達到教學目的。

關鍵詞：數據挖掘；本科階段；研究生階段；課程體系；實踐教學

數據挖掘技術起源于20世紀80年代末，是計算機科學和統計學的交叉學科，涉及統計學、模式識別、高性能計算、知數據庫技術等若干學科知識，在勘探技術、生物制藥、金融領域等獲得普遍應用，取得了若干有益成果，其經濟效益和社會效益顯著。因此，國內外高校的IT相關專業、金融保險專業、統計分析等專業引入了數據挖掘課程，從本科生到研究生階段都有開設，培養了若干高層次專業人才。但是，本科生和研究生兩個階段的數據挖掘課程無論在教學大綱、授課內容方面，還是在授課方式、實踐教學方面，都存在較大差異。筆者根據多年的教學實踐，對數據挖掘課程在兩個階段教學的異同點進行梳理和分析，拋磚引玉，期望與同行共同提高教學質量。

一、教學目標異同分析

在本科階段，數據挖掘課程的性質是專業選修課，主要講授數據挖掘概念、分類、聚類、關聯分析等基本知識，要求學生具有數據預處理、數據分析、各種挖掘算法的應用等基本能力，培養學生利用數據挖掘方法解決實際問題，為以后從事相關專業奠定基礎。在研究生階段，數據挖掘課程更偏重于培養學生理解和掌握各種數據挖掘算法，熟練運用數據挖掘技術解決遇到的科學問題和工程問題，并能夠進行算法優化。

二、教學內容異同分析

1.基本內容體系

根據本科階段具體教學情況，數據挖掘課程內容體系如表1所示。

在研究生階段，增加了大數據技術及機器學習兩部分內容，以提高研究生的科研能力和工程實踐能力。

2.教學重點

在本科階段，根據章節不同教學重點各異，教學重點以滿足實際應用為主導，讓學生了解相關理論知識。如分類內容重點介紹決策樹、Bayes、K-近鄰等方法，聚類分析重點介紹基本概念、無監督學習方法、K-均值算法等，關聯分析重點介紹相關概念、Apriori算法等。文本挖掘重點介紹相關概念、切詞分詞、字典方法等。這些理論容易理解，應用方便實現。但在研究生階段，就要考慮算法優化問題了，如基于信息熵的決策樹如何改進以提高計算效率等。當然研究生階段實踐應用也更加深入，要求學生要理解大部分算法甚至實現這些算法，如人工神經網絡、支持向量機、FP-Tree算法等。

3.教學難點

在本科階段，主要圍繞教學重點找出教學的難點。如在預處理一章中，重點是數據清理、數據集成、數據變換和數據歸約，而難點就是維度歸約、數據清洗了；分類部分的難點是C4.5算法、Bayes最小誤差等；聚類的難點在于無監督學習算法、相似性定義以及各種距離概念；關聯分析的難點在于頻繁項查找、Apriori定理等內容。在研究生階段，難點主要是對一些不確定分析方法的理解和應用方面，如BP網絡、SOM網、支持向量機等，尤其是在算法優化、實現方面，難度較大。

三、教學方法異同分析

大學階段和研究生階段的教學方法和學習方法是完全不同的。在本科階段，大部分課程的教學模式是課堂理論+實驗室實踐+課外復習，而且理論課時、實驗課時比例十分明確，這也是傳統的教學方法。但是在研究生階段，同樣的一門課，由于目標、內容、要求等方面的差異，教學方法變化很大，通常是教師帶領研究生快速地將相關理論內容學一遍，然后布置作業由學生個人或者分組合作完成。在完成過程中，教師深度參與討論，與研究生一起研究算法、流程、結果分析等，從而對現有的算法進行改進和優化，提高計算效率及結果的精度。很顯然，這種教學方法更能培養學生的創新性思維，更有利于對學生創新能力和動手能力的培養。

近年來，國務院和教育部先后出臺了若干指導性文件，以促進大學實踐教學體系的改革。以數據挖掘為例，在大學階段，以前是理論教學48學時+實踐教學16課時，目前已經調整為理論和實踐各占一半學時。盡管如此，大學階段的實踐教學也有明確的教學計劃，如表2所示。

在研究生階段，實踐教學和理論教學在課時分配上不再明顯，一般是理論之后完成一個設計性的項目，甚至是實際的科研項目或者工程項目，更強調整體性和系統性，更注重對研究生分析問題、解決問題能力的培養。

現代信息處理技術的應用已經普及，數據挖掘作為一門課程已經進入高校課堂，從本科階段到研究生階段均有開設。但是在這兩個階段，數據挖掘課程的教學目標、教學內容、實踐教學、教學方法、重點難點等方面都存在較大差異。本科階段傾向于學生知識的學習和實踐能力的提高，追求數據挖掘各種算法的了解和“會用”，很難系統地解決問題。而研究生階段更注重對學生知識掌握和分析問題、解決問題能力的培養，更強調系統性、整體性地解決科研活動和工程應用中遇到的實際問題。因此，只有充分認識到這兩個階段的教學差異才能更好地進行針對性、差異性教學，提高教學質量和效果，達到教學目的。

參考文獻：

李忠，李姍姍.應用型本科院校IT專業數據挖掘課程建設[J].計算機時代，2014（11）.

注：本文系防災科技學院研究生課程建設與改革項目（項目編號：YJG2015004）和防災科技學院教學研究與教學改革項目（項目編號：JT201504）資助。endprint