湖南信息学院推进《数据挖掘及应用》项目式教学改革

近日，在湖南信息学院人工智能学院教师陈雨的《数据挖掘及应用》示范课上，学生们正围着一份超市交易数据展开讨论：完成数据清洗，运行Apriori算法，再将挖掘出的关联规则转化为一段商业场景分析。这是该校课程项目式教学改革的一个缩影。

《数据挖掘及应用》面向人工智能等专业开设，实践性强、应用场景广。过去，传统课堂多采用“先讲理论、后做练习”的方式，学生虽记住了算法公式，却不了解数据从哪里来、挖掘结果如何落地。为此，课程组以项目式教学为抓手，将教学目标与岗位能力需求对接，按照跨行业数据挖掘标准流程（CRISP-DM）重组课程内容，设置数据获取与预处理、关联规则挖掘、推荐系统及复杂网络关键节点挖掘、结果解读与业务应用等模块，形成若干完整、可落地的真实任务。课程组还依托学校产教融合、校企协同资源，把行业真实数据和企业实际需求引入课堂，让学习任务与岗位实践紧密衔接。

在课堂组织上，课程采用“任务发布、方案设计、协作实施、成果展示、教师点评”的教学环节，引导学生分组开展房价预测、中国居民幸福感分析、北斗应用数据分析、超市购物篮分析、电影推荐、社交网络关键节点挖掘等项目。每个项目均按照业务理解、数据理解、数据准备、建模、评估、部署六个阶段推进，让学生完整体验“数据—信息—知识—决策”链条。课程同步加大过程性考核比重，从项目成果、组内贡献、方案汇报等多维度评价，引导学生深度参与、持续推进。

陈雨老师的示范课，正是这一改革思路的集中呈现。她选取“超市购物篮分析”项目模块，带领学生完成数据清洗、Apriori算法实现与关联规则解读，完整展示项目式课堂的组织方式。示范课后，听课教师围绕任务设计、课堂互动、评价落实等方面展开研讨。

课程负责人彭琛表示，下一步，课程组将继续扩充真实项目案例库，深化校企合作，引入更多行业数据，推动课程思政与项目教学有机融合，努力把《数据挖掘及应用》建设成学生爱学、学有所用的优质课程，立足湖南数字经济和人工智能产业发展，培养更多懂数据、会分析、能落地的应用型人才。（曹莉芳）

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来源：湖南日报·新湖南客户端

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