《表1 数据挖掘课程内容和安排》

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《需求驱动的数据挖掘课程教学改革研究》

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众所周知，数据挖掘应用了很多学科的新概念，是多学科交融的学科，包括统计学、数学建模、机器学习、信息系统与数据库等众多学科。内容广泛、理论知识深、学习难度大是数据挖掘课程的突出特点，尤其是面对数学基础薄弱、计算能力偏弱的经管学院的学生，学习起来更是困难。针对这些教学难点，可以从以下几方面进行改进：第一，强化前期相关基础课程的教学要求。对前期的管理统计、数据库、管理运筹学、程序设计等相关课程，加强课程的考核和学习要求，让更大比例的同学不仅能够比较扎实地掌握相关理论知识内容，而且同时具有一定的知识运用能力，为后续数据挖掘课程的学习打好坚实基础。第二，简化理论知识的学习。结合我们学校以培养应用型本科人才为主的教育目标，强化数据挖掘相关方法实践能力的培养和训练，在数据挖掘课程的实际教学过程中，以启发学生思维和理解数据挖掘方法的思路为主，辅以会建立合理的数学模型和解读数据挖掘结果，授课的主要内容和安排如表1所示。第三，强化学生数据挖掘实践能力的锻炼。由于数据挖掘是一门实践性很强的课程，加之企业对毕业生动手实践能力的需求，教学过程中不仅会安排相应的实验课程（约12学时），同时还鼓励学生积极参加全国各类数据挖掘、统计调查和数学建模等相关比赛，来锻炼综合实践能力。