探究型课程教学模式探析

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1、探究型课程教学模式探析　　摘要：针对智能科学与技术专业研究型课程较多的建设现状，以重庆邮电大学智能科学与技术专业的数据挖掘课程为例，阐述课程教学内容和教学目标的设置，提出采用文献调研、算法实践、成果展示等教学方法，激发学生学习的主动性，拓展学生的创新性思维。关键词：数据挖掘；教学模式；文献调研；主动学习；创新性思维0引言过去10年来，现代社会中复杂的“连通性”向公众展现出与日俱增的魅力，这种“连通性”来源于互联网与万维网的快速成长、全球通信的便捷以及新闻与信息在全世界传播的惊人速度与强度。伴随着当今世界这些发展，人类社会已经进入了一个以计算机和网络为基础、以数字

2、化和智能化为标志的信息社会时代，如何诠释这个高度互联的社会，多个学科显现出一种相互靠拢的态势。10智能科学与技术专业作为面向前沿高新技术、具有广阔发展前景和巨大应用需求的新型专业，是电子通信技术、计算机技术、自动化控制技术、光学工程和机械工程等学科相互交叉和融合的综合学科。专门培养具备计算机技术、自动控制技术、智能系统方法、传感信息处理等科学与技术理论，能够采用智能科学与技术的智能设计理念进行高新技术研究和传统产业升级的人才。作为重庆邮电大学计算机科学与技术学院智能科学与技术教学部的教师，笔者从专业建设以及与学生交流的过程中发现，如何体现专业特色是学生和老师共同

3、关注的问题。不同学校在专业特色的选择上都会侧重于该校科研的发展和优势，重庆邮电大学根据多年来在智能信息处理、计算智能、智能交通以及网络智能方向上取得的显著成绩，将智能科学与技术这一新专业的特色和方向选定为智能信息处理和智能游戏开发，这其中所包含的专业核心课程和其他专业非常不同，有多门研究型课程，如数据挖掘、智能计算技术、机器智能、脑与认知科学和多媒体技术等。作为数据挖掘课程的教师，笔者将以该课程的实际教学为例，探讨研究型课程的教学模式和方法。1相关教学方法探讨10重庆邮电大学根据自身条件在智能科学与技术专业开设了智能科学技术导论、脑与认知科学、数理逻辑学、人工智

4、能基础、模式识别、智能控制、智能计算技术、人机接口技术、数据挖掘、生物信息处理、机器智能、智能游戏开发与设计等专业课程。从这些课程的性质不难看出很多都属于研究型课程，无论在教学理念和方法上，还是在教材选择上都有一定的难度，因此对于这些课程既不能完全采用针对研究生的教学方式，又不能千篇一律地由教师完成整个教学任务。如何既能提升学生的学习兴趣，又能让学生感到学有所用，是研究型课程本科教学中需要考虑的问题。数据挖掘是一门研究型的多学科交叉课程，涉及的知识面很广，融合了概率统计学、数据库技术、数据仓库、人工智能、机器学习、信息检索、数据结构、高性能计算、数据可视化以及面

5、向对象技术等学科。为了更好地在本科生中开设这门课，我们针对智能科学与技术专业已经开设的研究型课程的教学方法进行调研和学习。文献在机器人课程建设中注重采用启发式教学和教学科研相结合的方式，培养学生的主动性和创新性；从专题文献调研、演讲、讨论和动手实验等方法入手，培养学生主动学习机器智能课程及拓展知识的兴趣，并且起到了很好的效果；在本科阶段数据挖掘课程的教学中着力通过实验教学设计提升学生学习的兴趣；从强调本科数据挖掘课程的应用人手，精心设计教学内容和教学实践；对智能游戏开发与设计课程的教学内容设置、考核方式和教材建设等问题进行探讨；提出教师在人工智能课程教学中要加强

6、与学科发展前沿接轨，引入案例教学，从实用性的角度引导学生创新。2教学模式设计2.1教学内容设置10数据挖掘作为重庆邮电大学智能科学与技术专业学生进入大三之后的一门限选课程，其理论课共40学时，实验课16学时。在如何进行教学内容设置上，笔者认为首先应该明确数据挖掘的定义和意义，即“数据挖掘就是试图从海量数据中找出有用的知识，可以被视为机器学习和数据库的交叉研究，主要利用机器学习提供的技术分析海量数据，利用数据库提供的技术管理海量数据”。结合本科生教学要求和以上对数据挖掘的定义，我们首先将理论教学内容设置为3大板块，如下图1所示。在实验内容设置上，结合目前的实验条件

7、，我们选用SQLServer2008的AnalysisService实验平台开设8次实验课，紧紧围绕课程教学开设数据仓库创建、OLAP操作以及关联规则挖掘算法、分类算法、预测和聚类算法的实验，便于学生更好地理解和掌握课堂所学内容。在条件成熟之后，我们还将进一步结合SPSS数据分析平台增加相关实验内容。2.2专题文献调研数据挖掘作为一门综合性强且多学科交叉的课程，本科生在开始接触时会感觉该课程高深莫测，无法立刻接受，学起来非常抽象而且不易于理解，导致教师教学困难，学生学习吃力。为帮助学生深入了解数据挖掘各个方向的方法、理论和应用，提高学习主动性，激发学习兴趣，我们

8、采用文献调研的方法，让学