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1、數據挖掘類課程設計研究基礎

國外很多大學都開設了數據挖掘類課程，波士頓大學的“數據管理與商務智能”課程主要包括基礎、核心技術、應用三部分。授課方式包括理論內容講授、案例教學，以及學生以團隊合作方式完成項目并進行課堂演講。從麻省理工學院開放性課程資料（斯隆管理學院）中可以看出，在每章講解一種算法之后都盡可能地安排了商務實例的分析，并在課程后期安排了客座講座的形式。國內對于數據挖掘的教學類研究成果也很多，主要集中在三類問題的研究上，較為普遍的是根據專業建立大綱的研究，例如針對電子商務專業進行大綱設計；另外也有專注研究某一種或多種適合數據挖掘或商務智能的教學方法，如專題研討法；還有的討論算法理解與程序設計、軟件應用的關系。

2、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，它是在既定的培養目標指導下，將全部教學內容按照一定標準或規則進行分解，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則有選擇性的重新組合。該方法在20世紀70年代，由國際勞工組織引入教學之中，開發出以現場教學為主，以技能培訓為核心的模塊化教學模式，在很多國家得到廣泛應用。由于該教學法具有針對性、靈活性、現實性等特點，越來越受到教育界的關注。模塊化教學本質上是以知識點與實踐的細化為出發點研究，本課程的知識點細化分為兩個層次：一是從宏觀角度，參考ACM的SIGKDD的數據挖掘課程建設建議，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，針對較為復雜的算法進行的知識點劃分。課程內容的一至五章屬于基礎內容模塊，介紹本課程的基礎理論和入門的數據挖掘技術；六至第八章介于基礎內容與高級主題之間，介紹數據挖掘的核心算法，可以根據學生情況進行靈活處理，可強調應用，也可深化算法介紹；第九、十章為高級主題模塊，可以作為擴展材料介紹應用，或為感興趣同學提供算法介紹；課程實踐模塊包含數據倉庫建設與數據挖掘算法的應用，難度居中，可以在引導學生思考的前提下給出實驗步驟，并引導學生使用類似的方法處理不同的數據。

3、基于模塊化方法進行重要知識點的模塊化分析

重要知識點內涵較為豐富，一般體現在經典數據挖掘算法上，通常一大類算法下還分有多個算法，不同算法的在難度上有漸進層次，同一種算法也有很大改進研究空間，講授彈性比較大。因此，適合使用模塊化方法進行處理，并且需要在課程設計中明確一定課時量所要達到的內容和難度。基礎部分為必選內容，介紹基本概念和基本原理；決策樹作為數據挖掘分類算法的最基礎算法也是必選內容，決策樹算法有多種分類，需要進行按照難易程度進行選擇；最后要根據難度選擇其他分類算法進行介紹。

4、結論

本文使用了模塊化教學的思想研究了數據挖掘類課程設計的過程，主要包括課程內容的模塊化處理與重要知識點的模塊化處理。對課程內容進行模塊化處理，可以方便教師實行不同的授課方式和考查方式，可以使學生從宏觀角度明確課程重點和難點提高學生的聽課效果。對知識點的內容進行模塊化處理，可以幫助學生了解哪些是基礎知識，哪些是需要擴展和探索的內容，為將來深入學習打下基礎，同時也有助于教師及時了解學生對知識點的掌握程度。對于難度跨度較大的章節，可以選用專題探討式教學方法提升學生上課的興趣、有效提高學生對知識點的理解程度，對于實踐教學環節，選用商務智能和數據挖掘軟件幫助學生理解方法的應用。隨著數據挖掘、云計算、大數據的發展，數據挖掘類課程的課時量、實踐教學環節都會在教學計劃調整過程中增加，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發揮作用，并進行更深入的研究和實踐。

作者：胡敏單位：北京信息科技大學信息管理學院