贯穿式案例教学法在数据挖掘课程中的应用

2022-09-11

近年来, 随着信息技术、物联网技术的快速发展, 各行各业在生产生活中都产生并采集了海量的数据。数据挖掘技术可以从这些爆炸式增长的海量数据中提取出准确、细致反应人的思维、行为和情感, 以及事物的特性和发展规律[1]的信息, 解决“数据丰富而知识匮乏”的问题, 成为了各类组织在管理和决策制定过程中不可或缺的手段和方法。因此, 数据挖掘课程成为了信息管理与信息系统专业学生必修的重要专业课程。

数据挖掘是一门涉及数据库技术、统计学、信息检索、机器学习、人工智能、高性能计算和可视化等多领域交叉的专业课程, 课程难度较大, 作为本科生高年级课程开设可借鉴的经验有限[2]。

目前, 数据挖掘课程在本科教学中的主要弊端体现为:课程缺乏精确的目标定位, 理论讨论过多[3], 忽视了课程的实践特性和创新能力的培养;课内案例分散、不统一, 缺乏系统性和协调性, 与学生熟悉的真实情境相关性不强、不易理解;教学形式单一, 传统的讲授模式难以引起学生探究的兴趣。

本文以四川旅游学院信息管理与信息系统专业为例, 探究在应用型本科院校数据挖掘教学中运用基于贯穿式案例的教学安排, 淡化学科背景、强调算法的实际运用、学以致用。

一、贯穿式案例教学法

贯穿式案例教学法是指教师以一个相对完整的案例为中心, 以该案例的解析和处理贯穿于各章节知识点的理论教学过程中的“亲验式”教学方法[4,5]。在数据挖掘的教学中, 一个贯穿式案例就是一个完整的知识发现的过程。本文采用的是与学生日常学习情境紧密联系的、较为成熟的知识发现应用项目——智慧旅游知识发现系统。

在教学过程中, 首先将完整的项目对应章节和知识点的分布分解为若干个子项目。一方面, 案例中相对应的内容可以诠释、印证教师讲解的各章节的理论知识;另一方面, 学生可在教师指导下分层次、逐步完成智慧旅游数据的分析处理工作, 将知识发现过程与理论教学有机融合。整个教学过程以任务驱动, 既是理论教学过程, 也是学生实践过程, 可以有效激发学生的学习兴趣, 有效实现教学目标、培养学生实践能力。

二、案例的设计与实施

广义的数据挖掘, 即知识发现工作一般分为数据清理和集成、选择和变换、数据挖掘、评估和表示等阶段。应用型本科的数据挖掘课程要求学生掌握知识发现的基本概念、原理和算法, 并能够运用于实践解决实际问题。因此, 贯穿式案例在数据挖掘课程中的应用应当遵循课程目标, 并涵盖整个数据挖掘工作的全过程、突出课程内容的重难点。

(一) 案例设计

由于贯穿式案例教学法仅用一个案例贯通整个教学过程, 因此合理、恰当的案例设计是保证课程质量的基础。在案例设计过程中, 应当遵循主要原则为:

1. 紧密围绕课程内容

案例设置的最终目的是将抽象的理论知识形象化, 帮助学生理解, 因此所选的案例必须紧密联系教学内容。教师应当在全面、详细分析教学内容的基础上, 结合教学重难点选择学生熟悉的情境、案例和设计实践环节。

2. 渐进性

数据挖掘课程的教学内容围绕知识发现的各环节渐进式展开, 因此, 案例选择应该具有渐进性和可分解性, 使得知识发现的各个环节及数据挖掘的各种方法都有相应的子项目作为案例。并根据教学过程中的反馈信息, 不断丰富和完善案例。

3. 难度适宜

贯穿案例的各子项目间相互关联、承前启后, 过于简单无法引起学生的积极性;难度太大又可能导致前期工作成效较差, 打击学生进一步学习的信心。因此, 应当选择难度适中、易于理解, 使得学生经过努力一般都可以完成课程设置的实践任务。

4. 新颖性和启发性

为了调动学生的主观能动性, 贯穿式的案例情境应当新颖、有趣, 提升学生的参与度。同时, 案例必须具有一定的启发性、活跃学生思维, 兼具扩展和完善的空间。

针对数据挖掘课程设计的教学目标, 本文选用智慧旅游知识发现系统作为贯穿案例。该系统分为认知数据、数据预处理、数据挖掘和结果呈现4个模块。

根据教学内容和重难点, 又将上述4个模块进一步分解成了9个子项目。其中, 认知数据分为数据类型和基本统计描述、分析内容选定2个子模块;数据预处理分为数据清理、数据集成和规约、数据选择和变换3个子模块;数据挖掘根据不同的分析处理方法和预期结论分为关联景点推荐、景点精确营销分析和游客偏好聚类分析3个子模块。

子项目的划分与教学内容及教师、学生任务的详细对应关系如图1所示。

(二) 案例实施

在课程初始阶段, 教师首先通过分析旅游行业在信息化、互联网+背景下产生的新的变化和发展、演示作为贯穿案例的智慧旅游知识发现系统的详细功能, 使学生直观地了解数据挖掘技术在智慧旅游领域的应用和必要性, 激发学生的学习兴趣和主观能动性。在学习过程中, 将学生分为5~7人的小组, 按照下列步骤实施教学。

1. 子项目任务的分析与确定

教师在精心研究教学内容和重难点的基础上, 引入案例式教学的情境和目标, 以任务驱动的方式引导学生探究式学习, 将各个子项目的任务进行分解和细化。通过总结学生已掌握的知识点, 带领学生讨论各个任务的可行性, 由分析得到的知识局限引出新的教学内容。

2. 教师讲授新的知识点

教师在充分准备的基础上, 紧密围绕教学目标, 以及知识层面和能力层面要求, 利用多媒体教学等手段, 讲授数据挖掘各阶段的基本理论、算法、实现和效果评价方法等新知识和新方法。并在讲授后进行适当的归纳和概括, 指导学生将新的知识和方法应用到完成子项目的实践任务当中。

3. 子项目实现

学生以小组为单位, 协作利用相应的算法, 进行代码设计与实现, 完成对应子项目中的学生任务。教师对学生小组的分工情况、子项目完成过程进行指导。在实践中出现阻碍时, 引导学生分析、讨论错误原因和探寻解决方案。鼓励学生对完成子项目的多种方法进行尝试并评价选取最优方案完成子项目任务。

4. 评价和总结

各小组应对子项目的完成情况, 包括:数据挖掘效果、完成效率、团队分工协作是否合理等, 进行自评, 总结实践中的经验和不足, 完成小组实验报告。教师对各小组的实验报告进行分析、汇总, 对普遍性问题进行集中讲评纠正, 对各小组的优秀经验进行总结推广。

以上步骤构成的数据挖掘课程贯穿式案例教学方法, 使得理论知识与实际应用紧密结合, 有效体现出了应用型本科院校教学过程的实践特色。

三、贯穿案例教学的优势与不足

(一) 优势

在教学过程中选取学生熟悉的情境作为案例, 可以将抽象的理论知识形象化, 有助于学生理解。结合任务驱动式的课程安排, 可以有效激发学生对于情境中具体问题解决方法的探究兴趣、提高学生的兴趣和主观能动性, 既使得学生学习的针对性更强、效率更高, 又充分发挥了学生在课堂中的主体地位。

各个子项目串联的教学内容既体现了案例在整个课程中贯通式的应用, 又体现了理论教学和数据挖掘实践的有机结合, 有助于学生循序渐进地、系统性地的掌握知识发现的全过程。

同时, 小组式的团队学习方式可以有效提升学生的协作和沟通能力, 培养其团队精神。

(二) 问题与对策

贯穿式案例教学的课堂教学组织难度较大。学生分组、组内分工是否合理, 各子项目间的难易程度都可能影响到教学的进度和学生的学习积极性。分组不合理可能导致学生对知识点的掌握程度不均衡、前序子项目难度过大可能挫伤学生对后续知识点的学习热情等。因此, 教师需要进行大量的准备工作, 并根据学生反馈和子项目的完成情况判断、了解各组学生的实际掌握情况, 并据此对课程安排进行微调。

贯穿式案例教学方法的核心在于如何选取适宜的教学案例。而案例的选取具有较高的复杂性。在案例选取过程中, 首先应当注意其是否涵盖了相关知识点。其次, 案例应当既兼具兴趣性和启发性, 又能保证多数学生通过努力可以完成;既可以根据知识点分解为子任务, 又可以有机融合成贯穿于整个数据挖掘课程教学的整体项目。对于应用型本科院校而言, 应当选取应用情境学生熟悉、与行业紧密联系的成熟案例。

四、结语

数据挖掘是一门既要求学生具备一定的理论基础, 又有很强实践性的应用型课程。贯穿式案例教学法的应用, 有机融合了课程的知识层面和学生能力层面的双重要求。使得学生一方面能通过子项目形象地理解和掌握各个理论知识点, 了解各类挖掘算法的实际用途和实现要点;一方面, 能通过贯通于整个知识发现过程的完整案例体验知识发现的全过程, 贯通数据挖掘的理论知识点、具备综合运用数据挖掘各阶段算法的经验和能力。本文提出的贯穿式案例教学法已经在四川旅游学院信息管理与信息系统专业的数据挖掘课程中应用。实践证明, 课程教学效果达到预期, 受到学生好评。说明, 数据挖掘课程非常适合采用贯穿式案例教学的方法。同时, 该方法在其他具有较高实践要求的计算机类课程中也具备推广的价值。

摘要：针对数据挖掘本科教学的现状和问题, 提出贯穿式案例教学方法, 全面讨论案例的设计和实施。案例以任务驱动的模式贯穿整个教学过程, 通过分解后的子案例将课程的知识点串联成一线, 有效契合了课程在知识层面和学生能力层面的双重要求, 充分激发学生的主观能动性, 培养学生综合运用数据挖掘技术的能力。经四川旅游学院本科教学实践验证, 教学效果达到预期, 受到学生好评。

关键词：贯穿式案例,数据挖掘,任务驱动,教学评价