基于VIP模式的數據挖掘課程的教學模式探究

婁鑫坡 何宗耀

（河南城建學院計算機與數據科學學院 河南平頂山 467036）

VIP是vertically-integrated project program的 英 文 縮寫，即為垂直整合項目，是一種項目課程模式。VIP項目借鑒了美國VIP項目[1-3]的核心理念，并結合我們國家高等教育發展的實際情況形成了具有本土化特色的VIP課程項目模式。著眼企業對于人才需求的實際情況，創造平臺并輔導和幫助學生盡可能在踏入人力資源市場前通過真實的項目經驗提高自身的綜合素質和競爭力。VIP課程項目模式旨在克服高等教育實施創新教育的三大障礙：學科碎片化、時間碎片化和任務碎片化。學科碎片化是由于高校院系嚴格按照學科劃分，不同專業的學生很少有機會進行有組織的學術上的互動，同時學院對于組織跨學科的學術合作沒有太多動力和興趣；時間碎片化是由于學校時間按照學期劃分，而每學期時間則被不同課程或實驗分割；任務碎片化是指高校的各類學術教育活動缺乏整合，并且界限不清。

VIP課程項目模式是一個綜合平臺，該平臺集結了不同專業、不同年級的學生群體，這些學生的共同特點在于對學術研究充滿熱情并且具有巨大發展潛力，與此同時相應的配套資源如師資、設備和場地等為學生和科研機構配套整合創造了條件。

VIP課程項目模式的目的在于改革目前的高等教育模式，探索創新教育的有效路徑。為了實現這一目的，VIP項目的培養目標是培養學生的創新精神、創造力和企業家精神。VIP課程項目模式希望通過建設一個面向全體的、開放的綜合平臺讓每一個學生參與廣泛的、跨學科的創新。首先，該平臺系統整合了研究和教學任務，一方面提供學生學習和掌握各類專業技能、為項目做出持續貢獻、擔任團隊不同角色，在跨專業的環境中高效工作的機會，另一方面研究機構可以完成課題研究并產出成果，從而實現利益相關者的共贏；其次，VIP項目跨越學科限制，著眼大規模的跨學科項目；最后VIP項目通過設計標準規范的課程保證項目的可持續性來克服時間碎片化的問題。

VIP項目借鑒了美國VIP項目的核心理念，并結合我們國家高等教育發展的實際情況做了創新探索，形成了具有本土化特色的VIP項目，著眼企業對于人才需求的實際情況，創造平臺并輔導和幫助學生盡可能在踏入人力資源市場前通過真實的項目經驗提高自身的綜合素質和競爭力。

一、數據挖掘課程特點

數據科學與大數據專業主要是培養具有大數據思維、運用大數據思維及分析應用技術的高層次大數據人才。數據挖掘[4]作為計算機專業和數理統計專業的一門交叉課程，是計算機程序設計類課程以及統計學（主要強調學生的數據收集和分析的能力）相結合的一門課程。數據挖掘課程在本科高年級或者研究生階段開設，其先導課為程序設計與開發、數據結構、數據庫系統、線性代數和概率論與數理統計、最優化理論等課程。主要授課內容為數據的預處理、關聯分析、數據分類、數據聚類和離群點檢測。要求學生掌握數據預處理、各種分類和聚類算法以及在實際場景中的應用。

與傳統計算機專業的課程不同，數據挖掘課程具有較強的學科交叉性，特別是對數理統計和矩陣論等數學學科要求較高。計算機專業學生的優點是具有堅強的編程能力和算法的設計能力，但在數理統計和矩陣論等課程的掌握方面較弱，例如分類算法支持向量機（Support vector machine，SVM）[5]和神經網絡（Neural network，NN）[6]中數學原理的推導需要用到較深的數學知識，往往這些也是容易使學生失去興趣。

目前的授課模式主要存在以下問題：1.教學方式的單一性：傳統的講課式教學模式是以教師課程PPT加板書式講解，學生被動式聽已經不能滿足當前學生的要求。傳統的授課模式過重強調老師教，而對學生如何學關心不足，因此容易扼殺學生的創新性思維的培養。2.編程課程的滯后性：當前數據挖掘算法發展最快的一塊是神經網絡算法，主流的平臺例如谷歌的TensorFlow等開源深度神經網絡框架幾乎都是采用Python語言開發，而目前Python課程還沒有走進專業培養方案，因此在數據挖掘課程實踐環節安排算法的實現對編程的選擇較困難。3.傳統的計算機專業對數學課程的開設不足，僅僅開設工科基礎類數學課程，該課程遠遠不能滿足數據挖掘課程對數學的要求。

二、VIP課程項目模式改革思路

基于VIP模式的數據挖掘課程的教學模式改革，根據新型人才培養目標，要充分利信息化技術手段，結合目前高校大學生的認知規律、專業基礎以個性特點，進行項目導向式教學、翻轉課堂式教學、DIKW大講堂、睿翼工坊等進行數據挖掘課程的教學內容、教學方法、教學模式的創新改革，具體如下：

（一）項目導向式教學

項目導向式教學是目前較先進的一種教學方式。數據挖掘課程交叉強，涉及多學科融合，且又緊跟前沿，目前有較多的應用項目用到數據挖掘算法，因此非常適合項目導向式教學。具體方法如下：首先，通過算法的演示讓學生了解到算法的具體應用場景，例如通過演示自動識別車牌系統，讓學生知道卷積神經網絡算法具體的應用。其次，教師利用逆向工程，從項目到算法然后再到代碼，一步一步地引導學生，并且創建學習任務和學習目標，分組談論，進行頭腦風暴的實現項目。最后，建立合理的考核評價模式，引進企業工程師對項目進行實際場景的建議，以激發學生解決實際問題的能力。

（二）翻轉課堂式教學

充分利用網絡教學平臺的優勢，將學生從傳統課程的講授型方式中解放出來，在課前老師引入微課程、在線課程等機制，整合和優化課堂的教學資源，讓學生可以利用手機、電腦等網絡終端隨時隨地進行教學課件和教學視頻的學習，并充分利用好課下時間，帶著學習的疑問，自主去查資料、讀論文、寫代碼、做實驗等，以自我探索尋求答案，提高學生自主學習能力。而課堂上教師是作為課堂教學的組織者，更多地是引導學生去解決教學難點和分配任務，甚至可以讓學生走向講臺講解如何理解問題、如何查找資料、如何解決問題等，將“翻轉課堂”引入數據挖掘實踐教學，以網絡教學平臺提供的功能，增強師生間的交流。另外，“翻轉課堂”也需要重視課后環節的“課堂評價”“知識復習與鞏固”“問題答疑與指導”等，構建完整的課堂鏈條，形成系統長效的翻轉課堂育人機制。

（三）DIKW大講堂

為了順應時代需求，讓同學們更加了解和掌握數據挖掘的相關知識，也為了增強同學們對計算機方面的熱愛程度，學校可以邀請經驗豐富的行業專家為同學們授業解惑，不僅使同學們初步了解了DIKW體系，讓同學們深刻感受到在互聯網時代掌握大量的結構化數據的同時，如何更好地進行深入挖掘，發現數據的價值？如何有效地將企業中現有的數據轉化為知識，幫助企業做出明智的業務經營決策，需要利用數據倉庫、聯機分析處理工具和數據挖掘等技術，進而讓學生感受到技術的重要性，同時也為同學們以后的學習提供了很大幫助，為學生專業能力的全面發展打下了堅實的基礎。

在數據科學與大數據專業學科中，最基本的模型是DIKW（data，information，knowledge，wisdom）層次模型。在大數據時代，數據科學的從業者更應該從DIKW模型中建立計算思維和數據密集型思維。為此我們建立了常態化、專業性、學術性的DIKW大講堂。定期邀請行業技術人員、校內領域專家、IT管理人員等為學生開展大數據、云計算、物聯網、人工智能、區塊鏈、VR/AR以及創新創業放方面的報告。

（四）瑞翼工坊

瑞翼工坊是在河南城建學院與中科曙光教育合作中心指導之下，整合學校和中科曙光的設備、師資、技術、平臺等資源，以學生為中心、由學生全面負責工坊運營管理，學校老師、企業工程師與行業專家負責工坊運營管理顧問的成長孵化載體，通過實行企業角色制、團隊分層管理制、知識共享制等途徑，營造一個具備項目孵化功能的真實的企業生態環境，激發優秀人才成長。共有近100名學生參與，主要方向包括數據采集、數據處理、數據可視化等，通過討論、競賽、協同創新等形式，極大地促進學生的學習興趣和創新能力。借助“瑞翼工坊”校企合作平臺，可以有效加強“產教融合”，激發學生興趣的同時，還可以有效提升學生的專業實踐能力，比如河南城建學院通過“瑞翼工坊”對校園進行嚴格的網格化管理，同時為了實現防疫有序、軌跡可溯、實時數據分析監測等，“瑞翼工坊”的指導老師們帶著大數據專業的學生運用大數據技術，校企通力合作通過“管理+信息化”的手段，開發出“智慧尋跡系統”，實現對校園出入及校內聚集場所的疫情防控，讓學生學習專業知識的同時，也能夠很好地承擔社會責任。

三、結論

通過項目導向式的教學培養學生分析問題、解決具體問題的能力，翻轉課堂模式使得學生有更多的機會自主學習，學生能夠參與到教學的過程當中去，通過多元化的課堂形式，增強學生的眼界，讓學生了解到當前學科的發展方向，增強學生的職業興趣。基于VIP課程項目模式有利于提高教學質量和教學效果，能夠加強大數據應用人才的培養。