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一、國內外數(shù)據(jù)挖掘類課程建設研究分析

近年來，數(shù)據(jù)挖掘與商務智能技術發(fā)展迅速，充分借鑒國外相關研究，尤其是ACMSIGKDD課程委員會對數(shù)據(jù)挖據(jù)課程建設建議，對進行數(shù)據(jù)挖掘類課程的教學建設研究有重要意義。ACM（美國計算機協(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)挖掘課程分為基礎部分與高級主題，基礎部分覆蓋了數(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。國外很多大學的計算機科學學院、商學院都開設了數(shù)據(jù)挖掘類課程并同時進行相關研究。波士頓大學開設了“數(shù)據(jù)管理與商務智能”課程，課程主要包括基礎、核心技術、應用三部分。許多國外著名大學建立了教學管理系統(tǒng)，提供大量的案例、在線討論和在線輔導功能。國內很多學校都開設了數(shù)據(jù)挖掘的相關課程，我國大多數(shù)高校的課程大綱內容與國外大致相同，只是在實踐部分選用了不同的商務案例。數(shù)據(jù)挖掘的應用領域廣泛，因此可以根據(jù)開課學院和專業(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

數(shù)據(jù)挖掘課程是一門綜合性很強的前沿學科，對計算機軟硬件、數(shù)據(jù)庫、人工智能技術、統(tǒng)計學算法、優(yōu)化算法等基礎知識都有較高的要求。因此該門課程開設在學生大三下學期，既有相關知識的基礎，又為大四做畢業(yè)設計提供了一種思路。信息管理專業(yè)是計算機與管理相結合的專業(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用型人才。對信息管理專業(yè)的學生而言，本課程主要的目標是數(shù)據(jù)挖掘算法原理理解、數(shù)據(jù)挖掘算法在商務管理問題中的應用以及常用數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘軟件的熟練應用和二次開發(fā)。

三、基于模塊化方法的課程內容分析

模塊化教學模式是按照程序模塊化的構想和原則來設計教學內容的一整套教學體系，它是在既定的培養(yǎng)目標指導下，將全部教學內容按照一定標準或規(guī)則進行分解，使其成為多個相對獨立的教學模塊，且各教學模塊之間可以按照一定的規(guī)則有選擇性的重新組合。學生可以根據(jù)個人興趣和職業(yè)取向在不同模塊之間進行選擇和搭配，從而實現(xiàn)不同的教學目標和人才培養(yǎng)要求。模塊化教學本質上是以知識點與實踐的細化為出發(fā)點研究的。商務智能方法本身非常豐富，實踐應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，一是從宏觀角度設計課程的基礎內容模塊和高級主題模塊；二是從微觀角度針對較為復雜的教學內容進行的知識點劃分。

1.課程主要內容模塊化分析。目前該課程包括十章理論內容，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、數(shù)據(jù)預處理、數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的結構、概念描述：特征化與比較、挖掘大型數(shù)據(jù)庫中的關聯(lián)規(guī)則、分類與預測、聚類分析、復雜類型數(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，課程內容的第一至五章屬于基礎理論部分和簡單數(shù)據(jù)挖掘技術的介紹，可以作為基礎內容模塊；第六至八章為數(shù)據(jù)挖掘的核心算法，其中既有基礎理論與技術方法，又可深入到較難的方法和復雜的應用，因此介于基礎內容與高級主題之間；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)倉庫的建設又包含數(shù)據(jù)挖掘算法的應用，難度也介于基礎內容與高級主題之間。

2.復雜知識點的模塊化管理。從微觀角度對知識點進行設計主要針對的是上述的高級主題、以及難度介于基礎內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，講授內容彈性比較大，因此需要在課程設計中明確一定課時量所要達到的難度。以商務智能技術中的分類算法為例：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行預測時，還要分析預測準確度；最終要將所學知識加以應用。這樣就形成了一個結構清晰、難度循序漸進的知識點模塊的層次關系。在宏觀角度、微觀角度對教學內容進行分類的前提下進行相應的授課方法與考查方法的研究，才能真正有助于學生的學習。

四、授課與考核方法設計

對不同層次學生要求不同，這種不同既體現(xiàn)在知識點的要求上，又直接體現(xiàn)在任務的難易性程度上，這都需要教師在課程設計時充分考慮不同要求情況下的不同的授課方式，并使學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容采用專題探討式的教學方法。這種方法是指在教師啟發(fā)和引導下，以學生為主體，選擇某個基本教學單元為專題，學生自主研究作為知識傳遞的基本形式，將多種靈活的教學方式綜合運用到教學環(huán)節(jié)的教學方法。根據(jù)信管專業(yè)培養(yǎng)方案的培養(yǎng)目標、以及對學生調研的情況，實踐環(huán)節(jié)比較適合選擇成熟的商務智能工具進行數(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)挖掘軟件進行數(shù)據(jù)建模，完善數(shù)據(jù)挖掘算法。可以針對學生管理基礎課與IT基礎課知識的掌握情況，選擇合適的工具為學生設計綜合性實驗。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，讓學生自己設計數(shù)據(jù)倉庫、進行數(shù)據(jù)挖掘、并對挖掘結果進行多種形式的展示。

五、結論

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

作者：胡敏單位：北京信息科技大學