李春江

摘要：隨著社會市場經濟飛速發(fā)展，教育事業(yè)的發(fā)展形勢也較為繁榮，受到了社會各界的廣泛關注。大數據隨著科學技術發(fā)展而不斷的完善，各大高校的教學和研究向大數據方向轉移，具有較大的社會影響力。數據挖掘課程具有學科交叉性強的特點，在教學過程中，要立足于自身的學科特點與大數據具有的特性相結合，探索出具有實踐意義的教學經驗。在進行高校數據挖掘課程的學科設計過程中要從數據意識的培養(yǎng)、教學方法的創(chuàng)新和理論體系的加強深入三個方面入手，培養(yǎng)優(yōu)秀的大數據研究人才。文章就大數據環(huán)境下的數據挖掘課程教學進行探索。

關鍵詞：大數據；數據挖掘課程；教學方法；人才培養(yǎng)

近年來，在社會發(fā)展和科學進步的過程中，以信息技術為中心的各領域產生了豐富的數據，引起了社會各界人員的高度關注。體量大、速度快、模態(tài)多和價值密度低是大數據具有的特點，其能夠促進科學和社會經濟的進一步發(fā)展，對國家安全也具有重要的影響。然而從大量數據中挖掘出有價值的信息和知識是需要專業(yè)的數據挖掘人才來實現的，因此，在高校數據挖掘課程教學過程中，教師要創(chuàng)新教學方法，運用科學的教學理論培養(yǎng)學生對數據的意識，從而促進教學質量的提高和大量數據人才的培養(yǎng)。

一、科學引導，培養(yǎng)數據意識

在我國的各大高校中，數據挖掘課程是理科和工科都開設的一門課程，其專業(yè)性質較強，最初開設這門課程的主要目的是在于讓學生了解數據的相關概念和挖掘數據的相關技術手段，并能夠在以后的社會實踐中應用到數據挖掘技術。但社會經濟的發(fā)展和科學技術的進步，給數據挖掘課程帶來了較大的挑戰(zhàn)，僅僅是了解數據的相關知識和掌握淺層次的數據挖掘技術是不能適應時代發(fā)展需求的。因此，需要開設數據挖掘課程的高校教師在教學過程中對學生要進行科學的引導，注重培養(yǎng)學生的數據意識，提高學生對數據挖掘課程的積極性。

數據驅動的理論分析和應用是數據挖掘課程的重點，具體性和抽象性是其具有的兩個特點。數據挖掘課程的主要研究對象是具體的數據，并從數據中挖掘出有價值的信息和知識，能夠對數據進行解釋和理解，這主要體現出數據挖掘課程的具體性特點；而在進行數據挖掘過程中使用的理論、方法和技術等概念，體現的是數據挖掘課程的抽象性，其在課堂學習過程中的消化和理解的難度是較大的，因為時間較短。由于種種因素對數據挖掘課程造成影響，因此在設計數據挖掘課程的教學之前，首先要做的就是讓學生對數據挖掘課程感興趣，并在發(fā)展過程中使學生的數據意識得以培養(yǎng)和提高。

在設計數據挖掘課程的教學過程中，可以增加講解什么是數據、數據有什么作用、所具有的重要性等的學時，加強學生對數據的認識和重視。處在大數據的時代環(huán)境下，要讓學生了解什么是“大數據”，而生活中的哪些方面存在大數據、大數據是以何種增長方式在哪些領域進行發(fā)展的大數據能夠發(fā)揮作用等。教師在教學過程中可以使用多媒體教學的方法，通過實例和聲像的展示，讓學生了解生活中存在的數量，并清楚的掌握數據挖掘的技術方法，并從大量的數據中挖掘出有價值的信息和知識，為社會發(fā)展和企業(yè)進步提供服務，讓學生了解在企業(yè)的發(fā)展過程中，數據挖掘的重要性。為了增加學生對數據挖掘課程的興趣和重視程度，在教學過程中，教師還可以將數據分析和數據挖掘的相關招聘案例融入到教學過程中，從數據挖掘課程以往的就業(yè)率、職位性質、工資待遇及未來的職業(yè)發(fā)展前景等方面來增加學生對數據挖掘課程的興趣，有利于在以后的學習生活中更好地掌握數據挖掘技術和應用數據知識。

二、深化基礎，加強理論體系

現有的數據中心技術因大數據的特征而很難滿足數據分析的需求，去噪降維技術、數據儲存、數據整合、數據特征表示、數據通信傳輸和處理，以及非結構化和半結構化處理等方面是其主要表現?；诖耍瑪祿诰蚣夹g面臨的局勢較為嚴峻，并且數據挖掘課程是一門綜合性較強的學科，涉及的內容較為廣泛、復雜，主要包括數據庫技術、統(tǒng)計學知識、機器設備知識、信息檢索技術和智能計算等學科內容。然而現階段的高校在教學設計過程中難以在有限的時間里將這些學科全部開設，即使是將這些學科全部開設了，每個學科的課時就會較少，不利于各學科的深入學習，從而對數據挖掘技術的掌握造成不同程度的阻礙。為了解決這個問題，在高校進行教學設計的過程中，可以把大三或大四的學生作為數據挖掘課程的主要教學對象，因為這部分學生對自己的職業(yè)生涯有清晰的認識，并且在大一、大二的學習過程中有一定的知識基礎。在大一學年和大二學年開設高等數學、統(tǒng)計學、算法分析、智能計算、數據庫原理和計算機系統(tǒng)原理等學科，為數據挖掘課程的學習做好基礎性的工作。在教學過程中，教師也可以向學生推薦數據挖掘課程相關的數據，最好的專業(yè)領域較為著名的案例，有利于鼓勵學生學習數據挖掘課程的自信心。外語水平也是數據挖掘課程對學生的一個要求，因為只有掌握了高水平的外語，才能夠了解國外的數據挖掘技術的發(fā)展水平，全面的掌握國內外的數據挖掘發(fā)展情況。所以在設計高校數據挖掘課程的教學過程中，要推進基礎知識的深化以及理論體系的完善，為日后的數據挖掘課程的學習奠定知識基礎。

三、聯(lián)系實際，創(chuàng)新教學方法

實踐是理論來源的基礎，對于理論的檢驗，實踐是最有效的途徑。由于數據挖掘技術具有強烈的抽象性，以至于學生對大數據的認識較為模糊，讓學生了解數據挖掘課程的內容和在實際生活中的應用所采取的方式就是教師的教學方法。案列教學法是教學過程中最好的教學方法，有利于學生對數據挖掘知識的了解和掌握，還有利于學生掌握良好的數據挖掘技術方法。通過案例教學法，讓學生了解數據挖掘在生活中的重要作用，在處理大數據時具有很大的作用。

教師在積極轉變教學內容和教學方法的同時，學生也應該積極探索提高學習質量的方法，在課堂教學過程中，雖然教師起主導作用，但是課堂的主體仍然是學生。對于教學內容，學生應該主動接受，與被動接受相比，會獲得較好的學習效果，因此要讓學生欣然地接受教師教學過程中的新內容和新方法。此外，在上機實驗課程的教學過程中，對于案例中的具體案例需要學生親自來演算，而教師在這個過程中主要是引導和指導，啟發(fā)學生對深層次內容的創(chuàng)新思考。還可以在每次采集和試驗案例之后，要求學生提交相應的分析研究報告，這樣一來，學生對于大數據挖掘課程的接受程度能夠被教師很好地掌握，從而完善教師的教學方法，提高教學質量。

四、增強興趣，深入科學研究

數據挖掘在大數據下面臨著巨大的挑戰(zhàn)，數據挖掘學科是一門綜合性的學科，其中涉及的其他學科較多，所以學習難度和教學難度較大。因此在教學過程中要充分發(fā)揮教師的主導作用，引導學生對數據挖掘課程的深入學習。例如，讓學生間隔性地去了解大數據環(huán)境下數據挖掘技術解決了什么問題，甚至讓他們調查如今各大型招聘網中有關大數據分析和數據挖掘等職位的情況，進而增強學生對數據挖掘的興趣。此外，對于年級較高的學生來說，深造是其主要選擇的方式，也可以通過出國或是考研等渠道進行知識資源的深入學習，從而掌握更多的知識，提升自身的綜合素養(yǎng)。對于這樣的學生，教師應該通過鼓勵的方式使其選擇研究數據挖掘方向的科學，為了充分有效地提高這部分學生的研究水平，教師可以給學生布置一些具體的課題任務，課題任務的研究內容一定要保證精細程度，甚至可以精細到數據挖掘過程中使用的一個方法的研究，這有利于學生深刻認識課題任務重要性的培養(yǎng)，同時還有利于學生較為準確地把握問題研究的方法和內容。提高學生對新型研究技術和研究方法的掌握，可以增加學生的經典文獻的閱讀量，在這個過程中，學生的創(chuàng)新性思維得到了有效培養(yǎng)，教師還要采取有效的措施引導學生進行學術性的創(chuàng)作研究。在實際的教學過程中，將科學研究引入到其中，有利于促進學生對新知識的理解和吸收，還能夠使學生解決問題的能力得到有效提升，為學生研究大數據的挖掘提供有利保證，并且打下一個堅實的基礎。

五、結語

在大數據環(huán)境下，數據挖掘課程是各大高校急需開設的一門課程，教師在教學過程中，要使用創(chuàng)新的教學方法，讓學生真正地了解到數據挖掘技術對社會進步和企業(yè)發(fā)展的重大作用。教師還要結合教學經驗，重點從培養(yǎng)學生的數據意識、加強理論體系、創(chuàng)新教學方法和深入科學研究等方面進行數據挖掘課程教學設計，為提高大數據環(huán)境下挖掘課程的教學質量提供參考依據。

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