摘要：在本科高年級學生中開設符合學術研究和工業應用熱點的進階課程是十分必要的。以數據挖掘課程為例，本科高年級學生了解并掌握數據挖掘的相關技術，對于其今后的工作、學習不無裨益。著重闡述數據挖掘等進階課程在本科高年級學生中的教學方法，基于本科高年級學生的實際情況，以及進階課程的知識體系特點，提出有針對性的教學方法參考，從而提高進階課程的教學效果。
關鍵詞：數據挖掘；進階課程；教學方法研究；本科高年級
學生在本科高年級學生中開設數據挖掘等進階課程是十分必要的，以大數據、數據挖掘為例，其相關技術不僅是當前學術界的研究熱點，也是各家企事業單位招聘中重要崗位的要求之一。對于即將攻讀碩士或博士學位的學生，對于即將走上工作崗位的學生，了解并掌握一些大數據相關技術，尤其是數據挖掘技術，都是不無裨益的。在目前本科教學中，對于數據挖掘等課程的教學，由于前序課程的要求，往往是放在本科四年級進行。如何激發本科四年級學生在考研，找工作等繁雜事務中的學習興趣，從而更好地掌握數據挖掘的相關技術是本課程面臨的主要挑戰，也是所有本科進階課程所面臨的難題之一。
1數據挖掘等進階課程所面臨的問題
1.1進階課程知識體系的綜合性
進階課程由于其理論與技術的先進性，往往是學術研究的前沿，工業應用的熱點，是綜合多方面知識的課程。以數據挖掘課程為例，其中包括數據庫、機器學習、模式識別、統計、可視化、高性能技術，算法等多方面的知識內容。雖然學生在前期的本科學習中已經掌握了部分相關內容，如數據庫、統計、算法等，但對于其他內容如機器學習、人工智能、模式識別、可視化等，有的是與數據挖掘課程同時開設的進階課程，有的已經是研究生的教學內容。對于進階課程繁雜的知識體系，應該如何把握廣度和深度的'關系尤為重要。
1.2進階課程的教學的目的要求
進階課程的知識體系的綜合性體現在知識點過多、技術特征復雜。從教學效益的角度出發，進階課程的教學目的是在有限的課時內最大化學生的知識收獲。從教學結果的可測度出發，進階課程的教學需要能夠有效驗證學生掌握重點知識的學習成果。1.3本科高年級學生的實際情況本科高年級學生需要處理考研復習，找工作等繁雜事務，往往對于剩余本科階段的學習不重視，存在得過且過的心態。進階課程往往是專業選修課程，部分學分已經修滿的學生往往放棄這部分課程的學習，一來沒有時間，二來怕拖累學分。
2數據挖掘等進階課程的具體教學方法
進階課程的教學理念是在有限的課時內，盡可能地提高課程的廣度，增加介紹性內容，在授課中著重講解1~2個關鍵技術，如在數據挖掘課程中，著重講解分類中的決策樹算法，聚類中的K-Means算法等復雜度一般，應用廣泛的重要知識點，并利用實踐來檢驗學習成果。
2.1進階課程的課堂教學
數據挖掘等進階課程所涉及的知識點眾多，在課堂上則采用演示和講授相結合的方法，對大部分知識點做廣度介紹，而對需要重點掌握知識點具體講授，結合實踐案例及板書。在介紹工業實踐案例的過程中，對于具體數據挖掘任務的來龍去脈解釋清楚，尤其是對于問題的歸納，數據的處理，算法的選擇等步驟，并在不同的知識點的教學中重復介紹和總結數據挖掘的一般性流程，可以加深學生對于數據挖掘的深入理解。對于一些需要記憶的知識點，在課堂上采用隨機問答的方式，必要的時候可以在每堂課的開始重復提問，提高學習的效果。
2.2進階課程的課后教學
對于由于時間限制無法在課上深入討論的知識點，只能依靠學生在課后自學掌握。本科高年級學生的課后自學的動力不像低年級學生那么充足，可以布置需要動手實踐并涵蓋相關知識點的課后實踐，但盡量降低作業的工程量。鼓勵學生利用開源軟件和框架，基于提供的數據集，實際解決一些簡單的數據挖掘任務，讓學生掌握相關算法技術的使用，并對算法有一定的了解。利用學院與大數據相關企業建立的合作關系，在課后通過參觀，了解大數據技術在當前企業實踐中是如何應用的，激發學生的學習興趣。
2.3進階課程的教學效果考察進階課程的考察不宜采取考試的形式，可以采用大作業的形式。從具體的數據挖掘實踐中檢驗教學的成果，力求是學生在上完本課程后可以解決一些簡單的數據挖掘任務，將較復雜的數據挖掘技術的學習留給學生自己。
3結語
數據挖掘是來源于實踐的科學，學習完本課程的學生需要真正理解，掌握相關的數據挖掘技術，并能夠在實際數據挖掘任務中應用相關算法解決問題。這也對教師的教學水平提出了挑戰，并直接與教師的科研水平相關。在具體的教學過程中，發現往往是在講授實際科研中遇到的問題時，學生的興趣較大，對于書本上的例子則反映一般。進階課程在注重教學方法的基礎上，對于教師的科研水平提出了新的要求，這也是對于教師科研的反哺，使教學過程變成了教學相長的過程。
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