原创《数据挖掘技术在高职专业基础课程改革中应用》：本论文可用于数据挖掘论文范文参考下载，数据挖掘相关论文写作参考研究。
【摘 要】本文对高职专业基础课程的改革进行了论述,针对目前专业基础课程实施中的困难,将数据挖掘技术引入课程的教育教学改革中,分析专业基础课程和专业课程之间的知识联系、影响学生学习专业基础课程的主要因素、学生学习核心知识点的主要影响因素以及知识评价体系等方面,完善专业基础课程的建设.
【关键词】数据挖掘 专业基础课程 改革
【中图分类号】G 【文献标识码】A
【文章编号】0450-9889（2016）10C-0068-02
如今,大数据挖掘技术已经应用于各领域,在知识发现、信息决策等方面发挥着越来越重要的作用.高职教育教学改革正在如火如荼地进行,在教育模式、教学方法、课程建设等改革中取得了一定的成绩.在改革的步伐中,高职院校试图利用数据挖掘技术寻找新的改革契机,论证和完善改革成果,让数据先行,为改革提供有力的依据.教育教学改革硕果累累的同时,专业基础课的改革却显缓慢,远远地落后于专业改革的进程.
一、高职院校专业基础课程改革的现状
(一)专业基础课程改革的必要性
专业基础课程是为学习专业课程打基础的课程,把学生由浅入深地逐渐领进专业,为学生将来的专业学习打下坚实的基础.但一直以来,专业基础课程的教学仍沿用以理论知识讲授为主,实验验证为辅的教学模式,已经远远落后于现有高职教育的改革实践.专业基础课程的改革势在必行,改革要想有成效,就要符合学生的成长规律.专业基础课程的改革创新是推动高职教育从本质上进行改革创新、更新旧模式的基础,只有根基牢固了才能更进一步促进专业更新、改革和发展.
（二）专业基础课程建设存在的问题
当前专业基础课程的建设还存在诸多的问题,主要表现有：首先,高职改革中学校的精力更多的放在专业课程的建设和改革中,对专业基础课的建设重视度不够.对于专业基础课程,大多数人认为已经成熟、经验丰富,再建设也难以出成果,所以学校大多会把更多精力、更好的资源放在发展专业课程建设、实验实训的建设等方面,因为更能立竿见影、立见成效,却都忽视了几乎所有专业基础课程一直以来都还在沿用本科教学的方式、方法,少有的一些改革也只是在内容上进行修剪,事实上,专业基础课程的建设和改革一直都是欠缺的.
再者,为配合专业建设,学校会在专业人才选拔中精挑细选,却大多忽略了专业基础课师资建设的重要性.大多学校其实也意识到了专业基础课程在专业发展中的重要性,于是把承担专业基础课程的师资划分入各专业,目的是为了更好地让专业基础课服务于专业.但在此过程中却忽视了政策的引导,部分专业基础课教师实际并没有很好地融入专业及团队.
另外,专业基础课程课时大量缩减以补贴专业课程的建设.学校为了保证学生的全面发展,公共基础课程的课时基本固定了下来.因此,专业建设时难免会把注意力集中在如何削减专业基础课课时上.针对专业基础课程建设中存在的诸多问题,如何在现有政策、资源、师资和学时的基础上,把专业基础课程建设好,是目前亟待解决的问题.
二、数据挖掘在专业基础课程中的应用
数据挖掘（Data Mining,DM）是数据库中的知识发现（Knowledge Discover in Database,KDD）的同义词,是目前人工智能和数据库领域研究的热点,它是从数据库的大量的、不完全的、有噪声的、模糊的数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的过程.通过数据挖掘技术,从大量的数据中寻找有价值的信息,用以信息管理、查询优化、决策支持等.近些年,数据挖掘技术也逐渐被引入学校,在课程建设、专业建设、制度改革等方面发挥了重要的作用.
(一)挖掘专业基础课程和专业课程之间的知识联系
为了适应发展削减专业基础课程的课时无可厚非,在课时减少的情况下,专业基础课程还得更好地服务于专业,这就得对课程知识修剪,这方面的工作一般由任课老师根据经验对知识点进行筛选,如果任课老师对专业知识非常熟悉,筛选的知识大多应该是有效的,但如果是缺乏经验的老师,或许就难以做到.所以在制定教学大纲和计划时,教学知识应更多的考虑将来学生在专业学习中的可持续性.利用数据挖掘技术发掘专业基础课和专业课程知识体系之间的关联性,利用关联规则、决策树等方法找到哪些知识和专业有关,哪些知识和专业关联度不大,制定大纲和计划时把关联度大的作为重点,把不相关的知识作为扩展,或者自学知识.这样就可以合理地利用有限的课时,教授学生将来在专业学习中急需的知识,获取效率最大化.
(二)寻找影响学生学习专业基础课程的主要因素
高职学校的生源一般基础会稍有欠缺,理论知识不扎实,学习积极性受过打击.学生在学习理论性偏强的课程时,尤其表现出排斥.教学中教师很难抓住学生的特点来授课,就会造成学生厌恶学习的恶性循环.利用数据挖掘技术寻找学生在学习过程中的主要影响因素,比如生源、高考成绩、公共基础学习情况、专业基础课程（先行）学习情况、学习态度、教师等多方面因素,也可运用关联规则等方法分析学生学习专业基础课程受到哪些因素的影响,然后根据这些影响因素找到学生学习的规律,适时调整授课方法、进度等.
(三)发现影响学生学习核心知识点的主要因素
考量学生在学习核心教学知识点时的影响因素,以便教师在授课时采取相应的措施.收集历届学生学习此类知识点的情况,教师授课的情况,挖掘出学生对于某知识点的学习规律,及适合的学习方法、授课方法等,精确找到适合每个知识点、某一小节、某一章节的教学方法.这样就不会造成所有的教学决策全凭任课教师的主观决断,尊重了学生的成长规律,提高了教师的授课效率,由于有针对性地找到了适合学生学习的方法,学生学习效率也会大大提高.
(四)完善知识评价体系
知识评价体系是评估教学质量、学生学习成果等的重要途径,制定合理的知识评价体系也会反推教学质量,促进教学活动的有效展开,激励学生端正学习态度.知识评价包括理论评价和实践能力等的评价,需要根据课程核心能力要求、学生能力培养要求、和后续课程的衔接等多方面来制定考核办法.制定完善的评价体系是一个困难的过程,初期可以结合往届评价方法设计一些调查问卷,分别对学生、相关专业教师进行调查,利用数据挖掘进行数据分析,总结出合适的评价体系.经过实施以后,再根据学生的情况、教师的反馈进行完善和调整.
同时,根据数据挖掘对各知识联接的分析结论,结合专业教师的讨论意见,专业基础课程教师可以根据后续专业学习的需要挑拣出合适的知识,重新编制适合本专业学生学习的教材.对于专业基础课程教师的培养,条件允许的情况下,让专业基础课程教师融入专业,熟悉专业课程有利于更好地结合专业需求、现场案例诠释基础知识,学生从心理上来说,因为有专业的支撑,也能更好地接受复杂又繁琐的专业基础知识.
【参考文献】
[1]周丽娟.大数据时代下的当代职业教育研究[J].湖南邮电职业技术学院学报,2015（4）
[2]段向红,张飞舟.数据挖掘技术及其在职业教育中的应用探讨[J].职业教育研究,2007（7）
[3]陈忠仁,何业军,王桂莲.高职电工基础类课程教学改革的探索和实践[J].职业技术,2014（7）
[4]陈晓明,唐新宇.基于数据挖掘的AHP算法在职业教育教学评价系统中的应用[J].计算机和现代化,2012（4）
【作者简介】于燕平（1982— ）,女,柳州铁道职业技术学院讲师,硕士,研究方向：电能质量分析及数据挖掘,病态嗓音识别.
（责编 丁 梦）
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结论：数据挖掘技术在高职专业基础课程改革中应用为关于数据挖掘方面的的相关大学硕士和相关本科毕业论文以及相关大数据挖掘工具论文开题报告范文和职称论文写作参考文献资料下载。
