大数据背景下的数据挖掘课程教学新思考

当今社会已经步入大数据时代,数据挖掘已经成为商业、医疗、制造业和政务管理等应用领域的重要技术,具有十分重要的社会价值。数据挖掘课程综合了多门学科知识,其教学设计和教学方式直接影响到教学效果和人才培养的质量。针对大数据的特点,以构建课程核心知识体系为主题,采用案例教学法,改革传统的教学评价方式,理论结合实践进行了研究生数据挖掘课程教学创新尝试,其教学达到了预期效果,受到学生好评。     

数据挖掘课程中过程生成式启发教学研究

本科生数据挖掘和机器学习课程内容抽象难懂,传统的高等院校教材以讲授式为主。目前已提出大量的案例 式、项目式教学方法降低学习难度,但仍然存在抽象、不容易实施、缺少对算法原理剖析的缺点。提出在数据挖掘课程中采用 过程生成式启发教学,将学生的生活经验原型逐步形式化为严谨的数据挖掘算法,降低了学习难度,有助于学生对算法的深刻 理解,取得了更好的教学效果,在保证学科知识教学正确性与科学性的基础上,帮助学生学科素养与学科能力的生成。     

基于MOOC嵌入式教学的数据挖掘教学改革初探

针对大数据、网络教学等新形势下数据挖掘课程的教学现状,提出通过借鉴国外知名大学软件人才培养的模式和理念,从课程教学和项目实践两方面进行改革,以课堂教学、MOOC嵌入式课程和项目实践相结合的方式,推进数据挖掘课程在大数据环境下的教学和实践,为培养国际一流的软件人才服务。     

基于情感计算的数据挖掘课程教学案例设计

针对智能科学与技术专业数据挖掘课程中的知识难点,引入智能科学的重要问题——使机器理解人类情感,提出基于情感计算的数据挖掘课程教学案例。笔者利用伦敦玛丽女王大学研究者建立的情感识别数据集,由浅入深地设计了针对数据预处理、聚类分析、关联性分析、分类、回归分析知识点的5个课堂和上机实验教学案例;规划了一项基于脑电信号识别情绪状态的课程作业,培养学生的综合知识运用能力和团队协作能力。这些教学案例引导学生分析与人类情绪密切相关的认知数据,形象展示不同数据分析算法的功能特点,在提高教学效果的同时帮助学生了解智能人机交互技术的前沿动态。     

大数据时代下的“商务智能与数据挖掘”课程教学改革研究

文章介绍在"商务智能与数据挖掘"课程教学内容中如何反映大数据时代的基本特征,在教学过程中如何引导学生对具有大数据特征的课程项目进行实践并开发相应智能教学工具,同时还讨论如何将数据挖掘与数据库和法律课程在大数据背景下进行联动教学。     

融入课程思政的数据挖掘课程设计与教学实践

在课程思政新理念下，归纳数据挖掘课程的特点以及分析存在的问题，从多个角度深挖思政元素高度融入教学方法和实验内容，探讨一种适应该课程的术、法、道三位一体的教学改革思路，建立融入思政教育的数据挖掘教学案例。结果表明，融入思政理论的数据挖掘课程在教学实践中取得了良好效果，不仅提高了学生的主动学习和自主学习能力，而且对培养当代大学生树立正确的人生观、世界观和价值观有一定的辅助使用，为数据挖掘课程的教学改革提供了借鉴。     

语音检验案例式教学研究

语音检验是公安视听技术专业的专业学位课程,结合近两年的教学经验认为在教学中引入案例,从理论到实践环节实现全方位、立体式的案例式教学是课程与时俱进,实现思政融合的关键。从课程时效性强、专业性强的特点出发阐述了语音检验课程案例式教学具有缩小理论实践差距、紧跟法制技术进步、提升思想政治站位的优势,结合近两年学院教学平台建设与教学经验介绍了语音检验教学中的案例式教学的具体实施,教学效果良好。     

高等院校计算机网络技术课程教学做一体化教学模式探究

计算机网络技术课程是高等院校计算机类学生各专业均要开设的一门计算机专业课程,其传统的教学模式是将理论、实践教学分开进行,该教学模式对大学生学习造成了一定困难,也导致了重复教学和资源浪费。本文以高等院校计算机网络技术课程的教学做一体化教学模式建设为案例,阐述了在高等教育中进行计算机网络技术课程教学做一体化教学模式改革的必要性,从实践角度探索了在高等院校计算机网络技术教育中进行一体化教学模式改革的基本思路。     

大数据环境下的数据挖掘课程教学探索

近年来,大数据引起了各界相关部门的高度关注,中科院和各高校开始重视该方向的教学和研究。针对目前大数据带来的社会影响力,根据大数据具体特性以及数据挖掘学科交叉性强的特点,结合实际教学经验,分别从培养数据意识、加强理论体系、创新教学方法和深入科学研究等四个方面来探索如何设计高校数据挖掘课程,以解决大数据时代下数据挖掘课程因抽象而带来的问题,为培养优秀的大数据研究人才奠定理论基础。     

软件工程专业框架类课程的整合教学方法

框架类课程在高等院校的教学实践活动中一直存在,在软件工程专业中所占比重较高。文章针对在框架类课程教学过程中存在的重理论轻应用、课程之间教学内容相互重叠以及教学案例间缺少关联的问题,提出框架类课程的整合教学方法,阐述通过对教学方法、教学内容以及教学案例的整合,达到厚基础、强实践、重应用的目的。     

任务驱动探究式教学模式在数据挖掘课程中的应用研究

任务驱动探究式教学模式是一种以学生为主体,教师为主导的教学活动方式,符合数据挖掘课程教学特点。能够利用任务引导学生进行探究式的学习,并且促使老师在教学过程中不断的提高。该文结合数据挖掘课程的教学改革实践,总结了案例驱动探究式教学模式在课程改革中的一般流程和具体改革内容。实践证明,此教学模式能够很好的提高本科的实践类课程的教学质量。     

研究生数据挖掘课程全英文教学的探索与实践

随着大数据时代的来临,在研究生中实行全英文教学既是国际化发展的要求,也是由数据挖掘课程本身所具有的学科性质决定的。文章从全英文教学存在的问题和数据挖掘课程自身的特点出发,就该课程全英文教学模式、师资力量、学生外语水平、教材精选、教学管理等方面对该课程实施全英文教学的途径作详细阐述。     

数据挖掘课程实践教学资源库建设

针对面向本科开设数据挖掘课程过程中存在的教学难度大、学习兴趣不易维持、灌输式教学形式效果差等问题,提出如何通过建设开放数据挖掘实践教学资源库提升教学效果,激发学生的学习兴趣,扶持创新动机,促进教学团队建设,助力学科发展;分析建设实践教学资源库的必要性、主要建设内容和建设方法。     

探索操作系统实践教学

项目背景：微软亚洲研究院支持经典计算机基础课程的革新。帮助老师们引入最前沿的信息领域技术、创新的教学理念到教学实践中。例如将Windows内核引入操作系统实验教学;将最前沿的互联网搜索技术与数据挖掘、信息检索等传统课程相结合;以及融入微软技术、理念基于案例的软件开发课程等。通过研究人员、开发工程师、一线教学老师的紧密合作为课程注入了新的活力,使教学内容做到了与时俱进,学生们获益匪浅。     

UML课程教学方法的探索与实践

鉴于UML目前已成为软件行业建模的标准语言,本文从高等院校UML课程特点出发,针对UML课程教学中存在的问题,结合作者在实际教学中的经验和体会,引入了案例教学、团队合作、交流讨论的授课模式,在实际教学中收到了良好的教学效果。     

数据挖掘课程案例教学研究

数据挖掘是一门交叉性学科,是情报学专业的重要课程之一。它主要介绍数据挖掘的基本概念、原理、方法和技术,涉及多个学科和算法因而教学难度较大。由于数据挖掘学科交叉性强涉及的挖掘方法和相关算法多并繁杂,造成学生对数据挖掘的整体工作流程缺乏了解形成“不识庐山真面目只缘身在此山中”现象。文中以时间序列服装销售额预测挖掘项目为教学案例让学生首先掌握数据挖掘的标准流程,重点讲解用到的相关挖掘方法和算法及其在实际挖掘环境中的开发方法,达到“会当I临绝顶一览众山小”的教学目标。通过教学实践教学效果良好。     

本科数据挖掘课程教学经验浅谈

结合作者多年教授数据挖掘课程的教学经验,文章分别从理论教学、实验教学和实践教学三个方面探讨了如何高效率的进行数据挖掘课程教学,如何提高学生对该课程的兴趣,如何激发学生的创造性,使其积极主动的学好数据挖掘课程。     

基于数据挖掘的新工科教学决策模式探索

针对新工科人才培养的目标和特点,为了解决现有教学决策过于依赖经验和直觉的问题,提高课前教学设计决策的科学性和课后教学评价决策的客观性,提出基于数据挖掘的新工科教学决策模式,构建课程知识点、教学方法、教学质量等相关数据库,挖掘数据之间的潜在关联关系,以微机原理与接口技术课程为案例,介绍实践探索过程和效果。     

大学计算机课程目标达成情况调查分析

对"第二届全国高等院校计算机核心技能与信息素养"成绩进行统计分析,对照教育部高等学校计算机基础课程教学指导委员会提出的大学计算机课程目标,分析大学生对计算机基本操作的掌握情况;结合竞赛案例的设计,对比台湾学生完成情况,分析大陆学生计算机应用能力,为进一步改革大学计算机课程提供参考和依据。     

基于慕课的公安院校计算机网络教学模式研究

针对目前公安院校计算机网络课程欠缺公安应用型人才导向的知识体系以及缺乏灵活多样的教学和考核方式的问题,探讨利用慕课创新面向警务实践的教学模式,分析面向实战导向的课程体系建设,提出基于混合式教学的"校—网"教学模式和基于仿真平台的案例教学方法。