教学刊
改新论JournalofHigherEducation2024年10期
DOI10.19980/j.CN23-1593/G4.2024.10.033
”
基于教赛协同的数据挖掘课程教学改革研究
吕琼帅，杨雨，巩跃洪，褚龙现，高敬礼
，
（平顶山学院软件学院河南平顶山467000）
摘要数据挖掘课程是大数据和人工智能方向重要的核心课程，主要培养学生在数据驱动的范式下结合问题场景和社会需求，
具备利用数据挖掘方法和技术分析、解决实际问题的能力。针对数据挖掘课程教学过程中存在的“痛点”问题，以培养工程型创新性人
才为导向，从课程内容体系、学科竞赛体系和课程队伍体系三个维度，探索并构建基于“教赛协同”的数据挖掘课程教学改革的策略和
方法，为地方高等院校大数据和人工智能相关专业的发展提供思路。
课程内容；竞赛体系；课程队伍
关键词教学改革；教赛协同；数据挖掘；
中图分类号G642文献标志码A文章编号2096-000X渊2024冤10-0136-04
Abstract:DataMiningisanimportantcorecourseinthedirectionofbigdataandartificialintelligence,andthiscoursemainly
trainsstudentstocombineproblemscenariosandsocialneedsunderthedata-drivenparadigm,andhavetheabilitytousedata
miningmethodsandtechniquestoanalyzeandsolvepracticalproblems.Inresponsetothepainpointsintheteachingprocessof
dataminingcourses,tocultivateinnovativetalentswithengineeringskills,thisarticleexploresandconstructsstrategiesandmethods
forteachingreformofdataminingcoursesbasedonteachingandcompetitioncollaborationfromthreedimensions:curriculum
contentsystem,disciplinecompetitionsystem,andcurriculumteamsystem.Thisprovidesideasforthedevelopmentofbigdataand
artificialintelligence-relatedmajorsinlocaluniversities.
Keywords:teachingreform;teachingandcompetitioncollaboration;datamining;coursecontent;competitionsystem;courseteam
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2023年3月22日由中国高等教育学会竞赛评一教学现状
估与管理体系研究专家工作组发布的《2022全国普通数据挖掘课程是一门多学科交叉课程，不仅涉及概
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》，
高校大学生竞赛分析报告中与数据挖掘相关的比率统计、数值优化、机器学习等理论较强的知识，也涉及
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赛达