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一、國內(nèi)外數(shù)據(jù)挖掘類課程建設(shè)研究分析

近年來，數(shù)據(jù)挖掘與商務(wù)智能技術(shù)發(fā)展迅速，充分借鑒國外相關(guān)研究，尤其是ACMSIGKDD課程委員會對數(shù)據(jù)挖據(jù)課程建設(shè)建議，對進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘類課程的教學(xué)建設(shè)研究有重要意義。ACM（美國計算機(jī)協(xié)會）于1998年成立了SIGKDD（知識發(fā)現(xiàn)興趣小組），致力于知識發(fā)現(xiàn)與數(shù)據(jù)挖掘的相關(guān)研究，ACMSIGKDD課程委員會連續(xù)多年多次更新其主要課程———數(shù)據(jù)挖據(jù)課程的建議，其中委員會將數(shù)據(jù)挖掘課程分為基礎(chǔ)部分與高級主題，基礎(chǔ)部分覆蓋了數(shù)據(jù)挖掘的基本方法，高級主題既有數(shù)據(jù)挖掘基本方法的深入研究，又有更高級算法的介紹。國外很多大學(xué)的計算機(jī)科學(xué)學(xué)院、商學(xué)院都開設(shè)了數(shù)據(jù)挖掘類課程并同時進(jìn)行相關(guān)研究。波士頓大學(xué)開設(shè)了“數(shù)據(jù)管理與商務(wù)智能”課程，課程主要包括基礎(chǔ)、核心技術(shù)、應(yīng)用三部分。許多國外著名大學(xué)建立了教學(xué)管理系統(tǒng)，提供大量的案例、在線討論和在線輔導(dǎo)功能。國內(nèi)很多學(xué)校都開設(shè)了數(shù)據(jù)挖掘的相關(guān)課程，我國大多數(shù)高校的課程大綱內(nèi)容與國外大致相同，只是在實踐部分選用了不同的商務(wù)案例。數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用領(lǐng)域廣泛，因此可以根據(jù)開課學(xué)院和專業(yè)選擇合適的實例。

二、根據(jù)信息管理專業(yè)本科生培養(yǎng)要求確定課程目標(biāo)

數(shù)據(jù)挖掘課程是一門綜合性很強(qiáng)的前沿學(xué)科，對計算機(jī)軟硬件、數(shù)據(jù)庫、人工智能技術(shù)、統(tǒng)計學(xué)算法、優(yōu)化算法等基礎(chǔ)知識都有較高的要求。因此該門課程開設(shè)在學(xué)生大三下學(xué)期，既有相關(guān)知識的基礎(chǔ)，又為大四做畢業(yè)設(shè)計提供了一種思路。信息管理專業(yè)是計算機(jī)與管理相結(jié)合的專業(yè)，旨在培養(yǎng)具備信息系統(tǒng)開發(fā)能力與信息資源分析與處理能力的綜合應(yīng)用型人才。對信息管理專業(yè)的學(xué)生而言，本課程主要的目標(biāo)是數(shù)據(jù)挖掘算法原理理解、數(shù)據(jù)挖掘算法在商務(wù)管理問題中的應(yīng)用以及常用數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘軟件的熟練應(yīng)用和二次開發(fā)。

三、基于模塊化方法的課程內(nèi)容分析

模塊化教學(xué)模式是按照程序模塊化的構(gòu)想和原則來設(shè)計教學(xué)內(nèi)容的一整套教學(xué)體系，它是在既定的培養(yǎng)目標(biāo)指導(dǎo)下，將全部教學(xué)內(nèi)容按照一定標(biāo)準(zhǔn)或規(guī)則進(jìn)行分解，使其成為多個相對獨立的教學(xué)模塊，且各教學(xué)模塊之間可以按照一定的規(guī)則有選擇性的重新組合。學(xué)生可以根據(jù)個人興趣和職業(yè)取向在不同模塊之間進(jìn)行選擇和搭配，從而實現(xiàn)不同的教學(xué)目標(biāo)和人才培養(yǎng)要求。模塊化教學(xué)本質(zhì)上是以知識點與實踐的細(xì)化為出發(fā)點研究的。商務(wù)智能方法本身非常豐富，實踐應(yīng)用也是課程的主要特點之一，因此十分適合使用模塊化的知識分解方式。本課程的知識點模塊管理分為兩個層次，一是從宏觀角度設(shè)計課程的基礎(chǔ)內(nèi)容模塊和高級主題模塊；二是從微觀角度針對較為復(fù)雜的教學(xué)內(nèi)容進(jìn)行的知識點劃分。

1.課程主要內(nèi)容模塊化分析。目前該課程包括十章理論內(nèi)容，分別為數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘的基本知識、數(shù)據(jù)倉庫的OLAP技術(shù)、數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)、概念描述：特征化與比較、挖掘大型數(shù)據(jù)庫中的關(guān)聯(lián)規(guī)則、分類與預(yù)測、聚類分析、復(fù)雜類型數(shù)據(jù)挖掘和序列模式挖掘。根據(jù)模塊化管理的宏觀角度分類，課程內(nèi)容的第一至五章屬于基礎(chǔ)理論部分和簡單數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的介紹，可以作為基礎(chǔ)內(nèi)容模塊；第六至八章為數(shù)據(jù)挖掘的核心算法，其中既有基礎(chǔ)理論與技術(shù)方法，又可深入到較難的方法和復(fù)雜的應(yīng)用，因此介于基礎(chǔ)內(nèi)容與高級主題之間；第九、十章可以算做課程的高級主題模塊；另外，課程的實踐模塊既包含數(shù)據(jù)倉庫的建設(shè)又包含數(shù)據(jù)挖掘算法的應(yīng)用，難度也介于基礎(chǔ)內(nèi)容與高級主題之間。

2.復(fù)雜知識點的模塊化管理。從微觀角度對知識點進(jìn)行設(shè)計主要針對的是上述的高級主題、以及難度介于基礎(chǔ)內(nèi)容與高級主題之間的章節(jié)，由于這些章節(jié)知識點在難度上有一定層次，講授內(nèi)容彈性比較大，因此需要在課程設(shè)計中明確一定課時量所要達(dá)到的難度。以商務(wù)智能技術(shù)中的分類算法為例：首先一般的入門課程都會介紹分類算法的概念和基本原理；接著開始介紹分類算法的基礎(chǔ)算法———決策樹，而決策樹算法中又包含ID3等多種算法，并且除了決策樹外，還有其他更高級的分類算法；在真正使用分類法進(jìn)行預(yù)測時，還要分析預(yù)測準(zhǔn)確度；最終要將所學(xué)知識加以應(yīng)用。這樣就形成了一個結(jié)構(gòu)清晰、難度循序漸進(jìn)的知識點模塊的層次關(guān)系。在宏觀角度、微觀角度對教學(xué)內(nèi)容進(jìn)行分類的前提下進(jìn)行相應(yīng)的授課方法與考查方法的研究，才能真正有助于學(xué)生的學(xué)習(xí)。

四、授課與考核方法設(shè)計

對不同層次學(xué)生要求不同，這種不同既體現(xiàn)在知識點的要求上，又直接體現(xiàn)在任務(wù)的難易性程度上，這都需要教師在課程設(shè)計時充分考慮不同要求情況下的不同的授課方式，并使學(xué)生清楚自己需要掌握的程度。對于高級算法和實現(xiàn)部分，通常可以選擇一到兩章內(nèi)容采用專題探討式的教學(xué)方法。這種方法是指在教師啟發(fā)和引導(dǎo)下，以學(xué)生為主體，選擇某個基本教學(xué)單元為專題，學(xué)生自主研究作為知識傳遞的基本形式，將多種靈活的教學(xué)方式綜合運用到教學(xué)環(huán)節(jié)的教學(xué)方法。根據(jù)信管專業(yè)培養(yǎng)方案的培養(yǎng)目標(biāo)、以及對學(xué)生調(diào)研的情況，實踐環(huán)節(jié)比較適合選擇成熟的商務(wù)智能工具進(jìn)行數(shù)據(jù)的整合和多維數(shù)據(jù)建模，也就是直接使用現(xiàn)成的；或者使用數(shù)據(jù)挖掘軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)建模，完善數(shù)據(jù)挖掘算法?？梢葬槍W(xué)生管理基礎(chǔ)課與IT基礎(chǔ)課知識的掌握情況，選擇合適的工具為學(xué)生設(shè)計綜合性實驗。實驗中給出部分操作步驟，并在實驗后期僅給出數(shù)據(jù)與工具，讓學(xué)生自己設(shè)計數(shù)據(jù)倉庫、進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘、并對挖掘結(jié)果進(jìn)行多種形式的展示。

五、結(jié)論

本文通過國內(nèi)外數(shù)據(jù)挖掘課程內(nèi)容、分類、教學(xué)方法的分析，針對信管專業(yè)本科生的培養(yǎng)要求，研究了數(shù)據(jù)挖掘課程建設(shè)的主要內(nèi)容，并針對知識點的不同模塊，實行不同的授課方式，使學(xué)生更加明確重點、難點和擴(kuò)展內(nèi)容，提高了學(xué)生的聽課效率，對教學(xué)內(nèi)容的模塊化分類、以及相應(yīng)的授課方式的研究成果仍可繼續(xù)發(fā)揮作用，并進(jìn)行更深入的研究和實踐。

作者：胡敏單位：北京信息科技大學(xué)