数据挖掘网络教学探讨

数据挖掘网络教学探讨摘要文章针对当前数据挖掘教育面临的一些新形势，提出了基于BB平台的数据挖掘资源组织结构和教学模式;结果表明能够提升学生的学习兴趣和提高学生运用知识能力。关键词数据挖掘BB课程平台教学模式中图分类号：G712文献标识码：ADOI：10.16400/ki.kjdks.2015.11.024DiscussiononOnlineResourcesTeachingofDataMiningZHANGXinhua[1][2]，LUOShiguang[3]（[1]SchoolofComputerScience，WuhanVocationalCollegeofSoftwareandEngineering，Wuhan，Hubei430205;[2]WangLuqunStudio，WuhanVocationalCollegeofSoftwareandEngineering，Wuhan，Hubei430205;[3]DepartmentofAppliedMathematics，GuangDongUniversityofFinance，Guangzhou510521）AbstractInthelightofsomenewsituationsofDataminingeducation，resourceorganizationstructureandteachingmodeofDataminingbasedonBlackBoardisproposed;Theresultsshowthatthestudentscanimprovetheirlearninginterestandimprovetheirabilityofusingknowledge.KeywordsDatamining;BlackBoardcourseplatform;teachingmode0引言随着教育部明确将600多所普通高等本科院校转向职业教育作为改革方向，职业教育再度火热起来。职业教育之所以有如此魅力，是因其人才培养模式更注重职业素质的培养和职业能力的训练。这种人才培养模式的实施关键在于对课程的改革，尤其是教学资源的网络建设模式与课程考核方式的改革。例如，数据挖掘是一门集统计学、数据库、机器学习等在内的综合性课程。尽管开设时间不长，社会对从业者无论从数量还是质量上，都提出了更高要求。如何开设该课程以培养与社会需求相契合的人才显得尤为重要。这门课程的复合性与应用性、产业升级的迫切性等特点都驱使该门课程资源建设模式和考核方式必须做出重大改变。1研究现状在网络资源课程建设上，很多教育工作者都做了有益的尝试。例如，文献[1]建议基于学生网络学习行为的特征来开发课程;文献[2]建议基于数据挖掘知识体系运用模块化方式组织数据挖掘课程内容;文献[3]则认为数据挖掘教学内容的组织应注重培养数据意识和深入科学研究;文献[4]认为将数据挖掘的内容贯穿于应用实例中易于传授，或者设计合适案与被列为实验项目的基础实验，如数据预处理、数据可视化等。中间层，占总实验学时的40%。例如，CRM操作实例、欺诈检测等。核心层，占总实验学时的30%。综合设计型实验，按照跨行业数据挖掘标准流程，完成商业理解、数据理解、数据准备、建模、评估、部署。2.2内容设计金融数据挖掘网络课程主要栏目包括：教师信息、课程介绍、指定教材信息、考核方法、学习方法指导、教学大纲、教学计划、课件、案例、课程实验、操作指引、数据挖掘实训、课程论文、常用资源、他山之石等16个栏目，各栏目建设现已完成并应用于课程教学。金融数据挖掘网络课程资源建设主要包括4个模块：（1）教学文件模块。该模块主要栏目有教师信息、课程简介、教学大纲、教学计划，提供有关的课程教学指导性文件和教学进程安排，供教师和学生参考。（2）课程学习模块。该模块主要栏目有学习方法指导、授课课件、参考课件、课程实验、课程论文等，主要向学生提供有关课程的学习和实验指导。（3）教学资源模块。该模块主要向学生提供教学资源，作为课外教学的延伸。（4）课外互动模块。该模块主要通过网络互动向学生提供课外答疑辅导环节。2.3改革方案实施效果该课程改革方案的实施是基于BB（Blackboard）在线网络平台。由于本学期开始时，网络课程平台出现故障，数据挖掘网络课程平台正式使用时本学期已接近中段。使用综合情况如图1-3所示。结果显示内容区、公告区、讨论区获得较高点击量，其他模块由于用户体验比其他平台差，故暂无使用。图2、图3说明用户的访问还是与课程关联比较大，即上课时段前后，学生访问量增大，其他时段访问量急剧下降。但是相比于笔者所教的其他课程，学生对该课程的兴趣还是提升了许多。3结论就数据挖掘课程而言，基于网络课程教学与多元评价考核方式相比于传统教学模式与评价考核方式，有利于培养实战型人才。笔者借用本校构建的基于BB平台的数据挖掘网络课程，组织学生参加了第三届泰迪杯全国大学生数据挖掘竞赛，获得了1个一等奖，1个二等奖，2个优秀奖的优异成绩。但平台与课程内容的深度融合仍然未能有效开展，多数学生的学习模式并不完全依赖于平台。接下来，笔者将继续改进网络课程平台的建设。基金项目：广东金融学院网络辅助课程“基于Bb平台的金融数据挖掘网络资源建设（WL2014B16）”;湖北省职教学会科学研究重点课题（ZJGA201411）参考文献[1]李克东，谢幼如.高校网络课程建设与应用的质性研究[J].开放教育研究，2011.17（1）：15-21.[2]胡敏.本科信息管理专业数据挖掘课程建设研究[J].教育教学论坛，2014（7）：240-242.[3]李海林.大数据环境下的数据挖掘课程教学探索[J].计算机时代，2014（2）：54-55.[4]谭征，孙红霞，王立宏，任满杰.基于实例的本科数据挖掘课程教学探