【课程建设】《数据挖掘》
2024-04-17
数创未来教学团队 96
《数据挖掘》课程建设
1. 课程定位与教学目标《数据挖掘》是数据科学与大数据技术专业学生的一门专业核心必修课，旨在培养学生利用计算机技术从海量数据中提取有价值信息的能力。本课程内容主要包含数据挖掘概述，数据处理过程、数据探索、数据分类与预测、聚类分析、关联规则分析、时间序列分析等内容，为学生提供系统、深入的数据挖掘理论知识和实践技能。因此，本课程主要培养学生掌握数据挖掘和分析的基本能力，掌握数据挖掘分析的基本开发流程，掌握使用常用数据挖掘软件开发工具的使用，具备一定的数据预测与分析能力，会基于软件分析结果进行文档撰写与交流，同时培养学生的问题解决能力和团队合作精神，能够应用数据挖掘技术解决实际问题，为今后从事数据分析相关的工作打下良好的基础。
在专业人才培养方案中，数据挖掘课程扮演着至关重要的角色。它不仅是学生理论知识体系中的关键环节，更是连接理论与实践的桥梁。通过这门课程的学习，学生不仅能够深入理解数据挖掘的核心原理和方法，还能够掌握实际操作技能，为后续课程的学习以及毕业设计的完成打好基础。
图 1 人才培养方案体系
2. 教学特点与特色
本课程的教学特点在于理论与实践相结合，注重培养学生的实际操作能力。通过案例分析、实验和项目实践等多种形式，使学生能够亲身体验数据挖掘的全过程。为了进一步提升学生的解决实际问题能力，课程在教学内容和教学方式上不断改革，逐渐形成了“产教融合，毕设整合、课赛结合”的课程特色。
产教融合体现在课程与行业的紧密结合。与驭农科技（浙江）有限公司签订校企合作协议，共建校外实践教育基地协议。校企的共建合作，不仅为学生提供见习岗位，同时企业派工程师或专家进校进校授课或开设讲座，分享实际工作中的数据挖掘经验和案例，使学生能够从实践中学习和成长。
数据挖掘课程连续两个学期都是校级认定的产教融合课程，与企业合作共同开发若干个实践项目案例。
本课程的教学特点在于理论与实践相结合，注重培养学生的实际操作能力。通过案例分析、实验和项目实践等多种形式，使学生能够亲身体验数据挖掘的全过程。为了进一步提升学生的解决实际问题能力，课程在教学内容和教学方式上不断改革，逐渐形成了“产教融合，毕设整合、课赛结合”的课程特色。
产教融合体现在课程与行业的紧密结合。与驭农科技（浙江）有限公司签订校企合作协议，共建校外实践教育基地协议。校企的共建合作，不仅为学生提供见习岗位，同时企业派工程师或专家进校进校授课或开设讲座，分享实际工作中的数据挖掘经验和案例，使学生能够从实践中学习和成长。
数据挖掘课程连续两个学期都是校级认定的产教融合课程，与企业合作共同开发若干个实践项目案例。
图 2 企业导师来校授课
毕设整合是指课程与毕业设计紧密结合。在课程教学过程中，教师会根据课程内容为学生设计相应的毕业设计项目，引导学生将所学的理论知识应用于实际问题解决中。这不仅能够帮助学生更好地理解和掌握数据挖掘技术，还能够培养学生的实践能力和创新能力，较好的完成自己的毕业设计，为将来的工作打下坚实的基础。
课赛结合是课程与竞赛相互融合。通过组织学生参加数据挖掘相关的竞赛，如证劵投资大赛、全国大学生电子商务“创新、创意及创业”挑战赛商务大数据分析实战赛、程序设计大赛等，使学生能够在实际竞赛中锻炼自己的技能和能力，提升解决问题的能力和团队合作精神。同时，竞赛还能够激发学生的创新精神和竞争意识，为将来的职业发展打下良好的基础。在日常的教学过程中，融入竞赛内容，将竞赛题目作为课堂案例和学生的实践项目进行分析，使学生能够更深入地理解数据挖掘的实际应用。近三年来，有多名同学在省级和校级的各类大赛中获奖。
3.课程组团队情况
课程组由一批具有丰富教学经验和科研能力的教师组成，他们不仅在计算机科学领域拥有深厚的理论功底，还具备丰富的实践经验。课程组教师经常参加国内外相关学术会议，不断更新教学理念，掌握最新的数据挖掘技术和趋势。此外，课程组还与合作的企业保持紧密的合作关系，共同研发课程实践项目，为学生提供更贴近实际需求的学习内容，推动产学研一体化发展，为行业培养了大量高素质的数据挖掘人才。
4.教研与改革情况
课程组积极开展教学研究和改革，不断探索新的教学方法和手段。通过引入云班课、雨课堂等教学平台，开展丰富多样教学活动，提高学生的学习兴趣和参与度。同时，课程组还注重教材的选用和编写，选用了国内外优秀的数据挖掘教材，并结合实际情况编写了适合本校学生的实验指导书和案例。这些实验指导和案例不仅内容丰富、实用性强，而且注重理论与实践相结合，有助于学生更好地理解和掌握数据挖掘技术。在课程评价体系方面，课程组也进行了积极的改革。除了传统的考试成绩外，借助云班课平台，还引入了资源学习、实验报告、小组讨论等多种形式全过程的的评价方式，全面评估学生的知识掌握和实践能力。
经过多轮的教学改革实践，课程组也积极申报相关教改项目，撰写教改论文，对教学成果进行总结和反思。近年来，课程组成功申报了多项省级和校级教改项目，发表了多篇关于数据分析类课程教学的论文，为数据挖掘课程的教学改革提供了有力的支持。
课赛结合是课程与竞赛相互融合。通过组织学生参加数据挖掘相关的竞赛，如证劵投资大赛、全国大学生电子商务“创新、创意及创业”挑战赛商务大数据分析实战赛、程序设计大赛等，使学生能够在实际竞赛中锻炼自己的技能和能力，提升解决问题的能力和团队合作精神。同时，竞赛还能够激发学生的创新精神和竞争意识，为将来的职业发展打下良好的基础。在日常的教学过程中，融入竞赛内容，将竞赛题目作为课堂案例和学生的实践项目进行分析，使学生能够更深入地理解数据挖掘的实际应用。近三年来，有多名同学在省级和校级的各类大赛中获奖。
3.课程组团队情况
课程组由一批具有丰富教学经验和科研能力的教师组成，他们不仅在计算机科学领域拥有深厚的理论功底，还具备丰富的实践经验。课程组教师经常参加国内外相关学术会议，不断更新教学理念，掌握最新的数据挖掘技术和趋势。此外，课程组还与合作的企业保持紧密的合作关系，共同研发课程实践项目，为学生提供更贴近实际需求的学习内容，推动产学研一体化发展，为行业培养了大量高素质的数据挖掘人才。
4.教研与改革情况
课程组积极开展教学研究和改革，不断探索新的教学方法和手段。通过引入云班课、雨课堂等教学平台，开展丰富多样教学活动，提高学生的学习兴趣和参与度。同时，课程组还注重教材的选用和编写，选用了国内外优秀的数据挖掘教材，并结合实际情况编写了适合本校学生的实验指导书和案例。这些实验指导和案例不仅内容丰富、实用性强，而且注重理论与实践相结合，有助于学生更好地理解和掌握数据挖掘技术。在课程评价体系方面，课程组也进行了积极的改革。除了传统的考试成绩外，借助云班课平台，还引入了资源学习、实验报告、小组讨论等多种形式全过程的的评价方式，全面评估学生的知识掌握和实践能力。
经过多轮的教学改革实践，课程组也积极申报相关教改项目，撰写教改论文，对教学成果进行总结和反思。近年来，课程组成功申报了多项省级和校级教改项目，发表了多篇关于数据分析类课程教学的论文，为数据挖掘课程的教学改革提供了有力的支持。