原创《信管专业数据挖掘课程的教学模式》：本文是一篇关于信管论文范文，可作为相关选题参考,和写作参考文献。
摘 要：数据挖掘课程是信管专业的重要课程.目前该课程往往沿用传统的教学模式,与专业培养目标及课程特点不符.提出以成果导向模式为主,将翻转课堂与现象教学相结合为辅的有针对性的教学模式,有利于提高学生的学习兴趣和实践能力,推进该门课程的建设研究.
关键词：数据挖掘；成果导向；现象教学；翻转课堂
中图分类号：G64 文献标识码：A 文章编号：1673-9132（2018）19-0008-02
DOI：10.16657/j.cnki.issn1673-9132.2018.19.002
目前,高校毕业生面临就业难的困境,一个重要原因是所学知识与社会职业需求不符,体现在教学体系中的专业设置及培养目标不尽合理,导致市场与人才的供求错位.课程是教学体系的基本单位,是人才培养的基础和保证.近几年,随着人工智能及大数据技术的发展和应用,数据挖掘领域具有广阔的发展前景,高校在信息管理与信息系统（下文称信管）等相关专业增设了数据挖掘课程.学生学会运用数据挖掘的基本方法和技术进行初步的数据挖掘工作,对学生职业发展与职业能力提升具有重要作用.
一、专业及课程特点
信管专业培养人才的目标是培养承担信息技术应用和信息系统开发、维护、管理以及信息资源开发与利用的复合型专门人才.该专业学生具有经济、管理、数量分析方法、信息资源管理、计算机与信息系统方面的基本理论和基本技能,掌握信息管理、系统分析和设计等基本方法.作为专业选修课,数据挖掘课程通常在本科高年级或研究生阶段开课,其先修课程包括数据库原理、计算机原理、信息管理学基础、程序设计和数据结构等.授课内容包括数据预处理、分类、聚类、关联分析等基本知识,要求学生具有数据处理、数据分析、各种挖掘算法的应用等基本能力.
与程序开发类或数据库类课程不同,数据挖掘课程具有学科交叉性强、知识点难度高的特点.信管专业的学生具有较好的编程和数据库操作基础,能够较好地使用SQL工具来做数据处理,但是在统计原理的掌握方面相对薄弱,比如对先验性质、贝叶斯分类器等算法中通常包含各种抽象的概念、公式、定理、函数以及繁复的计算过程等,使学生在理解上有难度,从而失去了学习的兴趣.课程还涉及机器学习及深度学习等领域知识,这些是研究生阶段的专业课程,对于本科专业的学生来说更是望而却步.本科信管专业的数据挖掘课程的教学通常采用传统的模式,主要存在以下问题：（1）教学方式缺乏有效性.教学手段沿用传统教学模式,主要表现为以教师为主导的课堂演示教学,学生被动接受,不重视学生自主学习、探究学习,缺乏对学生探究式和创新性思维能力的训练.课堂学习的实践内容和学生实践时间不够充分.（2）实验环节不合理.由于课程的实践要求较高,在实验室通过“边讲边学”的模式来进行数据挖掘方法实践教学.但从实践的效果来看,学生经常不能抓住教师的示范要领,到练习时很难重现场景,而教师分身乏术,导致事倍功半.（3）评价体系不科学.当前的考核评价主要依据学习结果进行评判,不能实现学习过程的监控和学习效果的应用性评价,难以真正体现学生对知识的掌握程度.
二、教学模式改革思路
根据专业及课程的特色,我们发现有效引导学生完成学习任务的同时促进能力素质的提升从被动的接受者,转变成为主动的学习者,是数据挖掘课程应用性、实践性较强的专业建设要解决的主问题.在实践中,我们设置了成果导向模式为主,将翻转课堂与现象教学相结合为辅的有针对性的教学模式.
(一)成果导向模式
成果导向教育是一种先进的教育理念.数据挖掘学科交叉性强,而应用场景丰富且实际应用性高,授课适合采用成果导向模式,具体方法如下：首先,通过应用场景演示,让学生初步了解所学知识解决的实际问题；其次,利用教师进行逆向思维的有效分析,创建学习目标,同时布置学习任务；再次,学生分组讨论并积极展开头脑风暴,分析如何实现任务目标；最后,建立成果的实施步骤或评价体系,以课堂展现、作业、答辩等方式完成整个教学环节.成果导向的教学问题的选择是关键,要符合专业及社会应用热点,以激发学生解决实际问题的兴趣.数据挖掘的分类、预测、聚类、关联分析等方法均适合采用成果导向模式.
(二)翻转课程模式
实现从传统课堂到“翻转课堂”的转型,调整课堂内外的学习时间,使教师的知识教授与学生的知识内化相颠倒,倡导学生自主合作学习,同时突出课堂内解决教学难点.将“翻转课堂”引入数据挖掘实践教学,以网络教学平台提供的功能,增強师生间的交流.具体形式可以引入微课程设计,整合和优化课程资料库,开展教育教学、在线学习及习题解答等方面应用,促进学生自主学习的发展,从而提高学生学习的主观能动性.
(三)现象教学模式
现象教学模式是新型教学组织形式,围绕学生感兴趣的现象或话题来进行跨领域、多学科的融合教学[1].学科交叉性强的数据挖掘课程成适合采用现象教学法,强调对学生实践能力和跨学科知识综合运用能力的培养,达到“既见森林又见树木”的教学目标[2].现象教学法强调跨学科的知识整合.现象教学法的实施需要多个学科的教师共同参与和学生积极地参与.教师要充分调动学生学习的积极性和思维能力,并由各学科教师分别对相应的知识点进行介绍,帮助学生透过现象看本质.首先选择合理的现象（如新闻、图片或者视频）,并对现象的发生进行简单描述；然后引导学生对现象形成的原因和所造成的影响进行思考,运用已知的知识对现象进行多角度分析；最后由学生提出问题的解决办法,并由各学科教师进行补充和说明.
三、结语
成果导向模式面向解决实际应用问题,培养了学生职业岗位能力,翻转课堂模式使得学生有更多的自主学习的机会,而现象教学法能综合利用学科团队优势,培养了学生的实践能力和创新能力.基于这种有针对性的教学模式进行信管专业数据挖掘课程的教学改革,有利于提高教学质量与效果,为社会输送优秀的数据挖掘领域的应用型人才.
参考文献：
[1] 陈式华.现象教学——芬兰2016教改新模式[J].教育与教学研究,2016,30（11）：102.
[2] 马秀麟,赵国庆,邬彤.大学信息技术公共课翻转课堂教学的实证研究[J].远程教育杂志,2013,31（1）：79.
信管论文参考资料：
结论：信管专业数据挖掘课程的教学模式为关于本文可作为信管方面的大学硕士与本科毕业论文信管论文开题报告范文和职称论文论文写作参考文献下载。
