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[摘 要] 从高等师范院校转型发展的角度出发，分析了当前高师院校在《数据挖掘》课程实践教学中存在的一些问题，探索了乐山师范学院数学相关专业的《数据挖掘》课程的实践教学模式的改革，对建立高等师范院校的创新应用型人才培养模式和促进高师院校大学生就业的多样性有着重要的现实意义。
[关 键 词] 数据挖掘；实践教学；应用型人才；转型发展
[中图分类号] G642 [文献标志码] A [文章编号] 2096-0603（2017）31-0078-02
一、引言
目前，国内高等师范学校不断探索向应用型本科院校转型发展的模式，而课程实践教学模式的改革发挥着重要作用。在当今大数据时代，收集、分析、处理各种海量数据，并发现有用的知识是现代高等专业人才所必需的技能与素养。以乐山师范学院数学与信息科学学院为例，《数据挖掘》课程是数学与应用数学专业、信息与计算机专业、金融数学和应用统计学专业的专业基础课程或专业拓展课，它是培养这些具有数学相关专业背景的学生具有数据分析与处理能力的重要课程之一。《数据挖掘》课程不仅涉及多方面应用性强的技术领域比如统计学、人工智能、机器学习等，并且广泛应用于科学研究、工商业和医学等各个领域，同时也是提高数学相关专业学生的实践应用能力和实践创新能力的重要实用性课程之一。范祺[1]等认为完成数据挖掘类创新实践项目会提高学生的创新应用能力。宋薇[2]等讨论了数据挖掘课程教学改革的一些思路。于燕平[3]等要求将数据挖掘技术引入课程的教育教学改革中。唐晓凤[4]认为数据实验能提高学生的积极性和独立解决实际问题的能力。屈莉莉[5]等强调突出学生在课堂中的地位，要做到理论与实践相结合。李洪恒[6]等则探讨了数学实验或实践对应用型人才培养的作用。刘建伟[7]则认为在课程教学设计中要让学生愿意接受新的思想和内容，必须创新改革教学方法。
一般来说，数据挖掘是指对信息或资料进行数据分析与处理的过程，是对有用信息进行知识的提取并进行决策优化的过程。随着社会各方面信息量的快速增长，数据挖掘人才已成这当今急需的专业人才之一。据我了解，具有数学相关专业背景并同时具有数据挖掘技术的大学毕业生很受社会的欢迎。因此，数据挖掘课程实践教学模式对师范院校数学相关专业应用型人才的培养十分重要，符合高等师范院校转型发展与社会对应用型人才的共同需求。本文将以培养应用型人才为出发点，探究高等师范学校的《数据挖掘》课程的实践教学模式。
二、高师院校在《数据挖掘》课程实践教学过程中存在的一些问题
数据挖掘课程是一门交叉学科，不仅涉及数学、统计学和计算机技术，还涉及社会学、心理学等方面的知识。该课程要求学生熟悉数据挖掘的主要流程，熟练地应用数据挖掘技术对现实数据进行有效的分析，优化数据挖掘成果的显示。因此，课程的实践教学显得特别重要，但存在如下一些问题。
（一）《数据挖掘》实践教学课程的计划和目标不明确
主要体现在：课程的实践教学大纲制定不规范，导致教学计划的目标不清楚。
（二）《数据挖掘》课程的实践教学模式单一，重理论教学，轻实践教学
一般认为《数据挖掘》课程的实践教学就是让学生待在实验室，指导学生用计算机编程，开发一些小程序等。这样造成了师范类高校《数据挖掘》课程的实践教学效果不是太好。主要体现在：
（1）认为只要学生懂点编程技术或进行一些简单的数据分析实验就是数据挖掘，而没有真正懂得数据挖掘的本质是发现知识。（2）片面强调书本上的数据挖掘理论知识点，不求变通，导致学生的数据挖掘创新能力不强。（3）教师安排好数据分析实验内容，不重视学生自主学习和实践行为。（4）缺乏项目式的数据挖掘创新训练项目，导致学生不能有效地将数据挖掘技术运用在解决社会的实际问题中。（5）学生的数据挖掘实习和见习基地不足，导致学生在该课程上的实战能力不强。
三、对《数据挖掘》课程实践教学模式的探索
下面主要从就业形势、实践教学理念、实践教学方式和创新实践训练等方面来探究提高高师院校数学相关专业大学生的《数据挖掘》课程的实践教学效果，建立新型的数据挖掘实践教学新模式。
（一）促进师生要提高对《数据挖掘》课程实践的重视程度，构建实践教学新理念
随着学生的就业情况越来越严峻，高师院校的非师范类学生所占比例越来越大，与数学相关专业的学生的就业类型越来越多样化，特别是从事数学教育的比例会下降，而从事统计、数据分析与处理等职业的前景十分乐观。《数据挖掘》等课程就是大学生转换就业观念的重要课程。而《数据挖掘》课程的实践教学模式无论对授课教师还是对学生都形成了较大的挑战。由于该门课程的实战性很强，因此授课老师不仅要重视理论知识的教学，更要重视实践教学，特别要结合当前数据，将分析技术与实际问题相结合。学生也要重视理论的学习，重视将数据挖掘技术融于实际问题中。这样，才能构建有效的课程实践教学新理念，进一步提高学生对此门课程理论学习和实践的积极性。
（二）教师要不断改进《数据挖掘》課程的实践教学方式，提高其教学效果
1.要掌握数据挖掘技术的新发展和社会对数据挖掘人才的新需求，及时修订《数据挖掘》课程的实践教学大纲。制定教学计划时数，要考虑当前的教情与学情，特别是实践教学中的主要内容要因专业而异。以乐山师范学院数学与信息科学学院为例，数学与应用数学专业主要解决有深厚数学背景的数据分析课题，信息与计算机专业主要解决以深度学习等为主的数据挖掘项目，金融数学专业主要进行金融数据挖掘的教学与实践，而应用统计学专业解决与实践和统计相关的数据挖掘项目。
2.优化课程实验的设计方案，提高学生的数据挖掘实验能力。在课程实验教学过程中，首先要有科学的实验教学计划，重点在于对学生的创新和实践能力的培养。教师需要监督学生按时、按质、按量完成数据挖掘实验，并参与到学生的实验过程中，指导和督促学生如实地记载实验过程和撰写数据分析实验报告。 3.要引入以项目为驱动的实践教学方法，引导学生自主学习，提高其数据挖掘技术的应用能力，这样既提高了实踐教学质量，也提高了学生学习的效果。
首先，要求学生自主选择自己感兴趣的课题，阅读相关的文献。
其次，指导学生采取不同章节的不同数据挖掘技术比如数据收集、数据预处理、分类和聚集等来尝试解决所选课题中的问题。
最后，要指导学生撰写课题的数据挖掘报告。这是数据挖掘结果显示的教学内容，是较难的教学内容，但在课程的实践教学中占有很重要的地位。
4.鼓励学生参加各项学科竞赛，比如数学建模和数据挖掘竞赛，这样可以提高学生对所学数据挖掘技术的应用实战能力。将参加科技创新训练项目作为课程的课外实践教学的内容之一，鼓励和指导学生积极参加科技创新训练。以社会调查为例，学生可以通过整个社会调查过程，熟悉数据收集、数据处理和结果显示等数据挖掘的基本流程，实践用数据挖掘技术解决实际问题。这样，学生不仅理解了数据是存于社会中的以及数据挖掘在实际生活中的重要性，而且锻炼了自己参与课程实践和社会实践的能力。
（三）教师要积极参与转型，学校也要注重“双师型”教师的培养
教师要紧跟国内外的数据挖掘人才的需求情况，要认识到实践教学对学生应用能力培养的重要性。学校也要鼓励教师的转型培训，提高教师适应社会需求的教学能力，特别要提高具有实践教学能力的教师的地位和作用，不断提高学生的自主学习能力和学生的动手能力。
聘任数据挖掘行业专家为兼职高校老师，建立有效的数据分析实践教学和实习基地，使学生能够积极地在实战项目中实现其数据挖掘的实践流程，最终深刻领悟数据挖掘的理论知识，培养学生利用数据挖掘方法解决实际问题的实践能力和创新能力。
四、结语
只有加强《数据挖掘》等应用类课程的实践教学模式改革，才能提高大学生的实践实战能力，增加大学生就业的多样性，才能促进高等师范学校加速转型发展并不断为社会培养更多合格的应用型人才。
参考文献：
[1]范祺，朱昌杰，肖建于，等.以项目驱动的数据挖掘课程教学改革的研究[J].科技信息，2012（11）.
[2]宋薇，李倩伟.软件工程专业《数据挖掘》课程教学改革研究[J].软件导刊，2015，14（12）.
[3]于燕平.数据挖掘技术在高职专业基础课程改革中的应用[J].广西教育，2016（39）.
[4]唐晓凤.数据挖掘课程教学改革探讨[J].中外企业家，2016（9X）.
[5]屈莉莉，陈燕.大数据背景下数据挖掘课程的教学改革与探索[J].教育教学论坛，2014（16）.
[6]李洪恒，邹进，张之鹤.关于数学分析课程教学中的数学实验模式与应用型数学人才的培养的探究[J].新课程（下），2015（18）.
[7]刘建伟.数据挖掘课程设计的教学探索[J].科技信息，2013（23）.
[关 键 词] 数据挖掘；实践教学；应用型人才；转型发展
[中图分类号] G642 [文献标志码] A [文章编号] 2096-0603（2017）31-0078-02
一、引言
目前，国内高等师范学校不断探索向应用型本科院校转型发展的模式，而课程实践教学模式的改革发挥着重要作用。在当今大数据时代，收集、分析、处理各种海量数据，并发现有用的知识是现代高等专业人才所必需的技能与素养。以乐山师范学院数学与信息科学学院为例，《数据挖掘》课程是数学与应用数学专业、信息与计算机专业、金融数学和应用统计学专业的专业基础课程或专业拓展课，它是培养这些具有数学相关专业背景的学生具有数据分析与处理能力的重要课程之一。《数据挖掘》课程不仅涉及多方面应用性强的技术领域比如统计学、人工智能、机器学习等，并且广泛应用于科学研究、工商业和医学等各个领域，同时也是提高数学相关专业学生的实践应用能力和实践创新能力的重要实用性课程之一。范祺[1]等认为完成数据挖掘类创新实践项目会提高学生的创新应用能力。宋薇[2]等讨论了数据挖掘课程教学改革的一些思路。于燕平[3]等要求将数据挖掘技术引入课程的教育教学改革中。唐晓凤[4]认为数据实验能提高学生的积极性和独立解决实际问题的能力。屈莉莉[5]等强调突出学生在课堂中的地位，要做到理论与实践相结合。李洪恒[6]等则探讨了数学实验或实践对应用型人才培养的作用。刘建伟[7]则认为在课程教学设计中要让学生愿意接受新的思想和内容，必须创新改革教学方法。
一般来说，数据挖掘是指对信息或资料进行数据分析与处理的过程，是对有用信息进行知识的提取并进行决策优化的过程。随着社会各方面信息量的快速增长，数据挖掘人才已成这当今急需的专业人才之一。据我了解，具有数学相关专业背景并同时具有数据挖掘技术的大学毕业生很受社会的欢迎。因此，数据挖掘课程实践教学模式对师范院校数学相关专业应用型人才的培养十分重要，符合高等师范院校转型发展与社会对应用型人才的共同需求。本文将以培养应用型人才为出发点，探究高等师范学校的《数据挖掘》课程的实践教学模式。
二、高师院校在《数据挖掘》课程实践教学过程中存在的一些问题
数据挖掘课程是一门交叉学科，不仅涉及数学、统计学和计算机技术，还涉及社会学、心理学等方面的知识。该课程要求学生熟悉数据挖掘的主要流程，熟练地应用数据挖掘技术对现实数据进行有效的分析，优化数据挖掘成果的显示。因此，课程的实践教学显得特别重要，但存在如下一些问题。
（一）《数据挖掘》实践教学课程的计划和目标不明确
主要体现在：课程的实践教学大纲制定不规范，导致教学计划的目标不清楚。
（二）《数据挖掘》课程的实践教学模式单一，重理论教学，轻实践教学
一般认为《数据挖掘》课程的实践教学就是让学生待在实验室，指导学生用计算机编程，开发一些小程序等。这样造成了师范类高校《数据挖掘》课程的实践教学效果不是太好。主要体现在：
（1）认为只要学生懂点编程技术或进行一些简单的数据分析实验就是数据挖掘，而没有真正懂得数据挖掘的本质是发现知识。（2）片面强调书本上的数据挖掘理论知识点，不求变通，导致学生的数据挖掘创新能力不强。（3）教师安排好数据分析实验内容，不重视学生自主学习和实践行为。（4）缺乏项目式的数据挖掘创新训练项目，导致学生不能有效地将数据挖掘技术运用在解决社会的实际问题中。（5）学生的数据挖掘实习和见习基地不足，导致学生在该课程上的实战能力不强。
三、对《数据挖掘》课程实践教学模式的探索
下面主要从就业形势、实践教学理念、实践教学方式和创新实践训练等方面来探究提高高师院校数学相关专业大学生的《数据挖掘》课程的实践教学效果，建立新型的数据挖掘实践教学新模式。
（一）促进师生要提高对《数据挖掘》课程实践的重视程度，构建实践教学新理念
随着学生的就业情况越来越严峻，高师院校的非师范类学生所占比例越来越大，与数学相关专业的学生的就业类型越来越多样化，特别是从事数学教育的比例会下降，而从事统计、数据分析与处理等职业的前景十分乐观。《数据挖掘》等课程就是大学生转换就业观念的重要课程。而《数据挖掘》课程的实践教学模式无论对授课教师还是对学生都形成了较大的挑战。由于该门课程的实战性很强，因此授课老师不仅要重视理论知识的教学，更要重视实践教学，特别要结合当前数据，将分析技术与实际问题相结合。学生也要重视理论的学习，重视将数据挖掘技术融于实际问题中。这样，才能构建有效的课程实践教学新理念，进一步提高学生对此门课程理论学习和实践的积极性。
（二）教师要不断改进《数据挖掘》課程的实践教学方式，提高其教学效果
1.要掌握数据挖掘技术的新发展和社会对数据挖掘人才的新需求，及时修订《数据挖掘》课程的实践教学大纲。制定教学计划时数，要考虑当前的教情与学情，特别是实践教学中的主要内容要因专业而异。以乐山师范学院数学与信息科学学院为例，数学与应用数学专业主要解决有深厚数学背景的数据分析课题，信息与计算机专业主要解决以深度学习等为主的数据挖掘项目，金融数学专业主要进行金融数据挖掘的教学与实践，而应用统计学专业解决与实践和统计相关的数据挖掘项目。
2.优化课程实验的设计方案，提高学生的数据挖掘实验能力。在课程实验教学过程中，首先要有科学的实验教学计划，重点在于对学生的创新和实践能力的培养。教师需要监督学生按时、按质、按量完成数据挖掘实验，并参与到学生的实验过程中，指导和督促学生如实地记载实验过程和撰写数据分析实验报告。 3.要引入以项目为驱动的实践教学方法，引导学生自主学习，提高其数据挖掘技术的应用能力，这样既提高了实踐教学质量，也提高了学生学习的效果。
首先，要求学生自主选择自己感兴趣的课题，阅读相关的文献。
其次，指导学生采取不同章节的不同数据挖掘技术比如数据收集、数据预处理、分类和聚集等来尝试解决所选课题中的问题。
最后，要指导学生撰写课题的数据挖掘报告。这是数据挖掘结果显示的教学内容，是较难的教学内容，但在课程的实践教学中占有很重要的地位。
4.鼓励学生参加各项学科竞赛，比如数学建模和数据挖掘竞赛，这样可以提高学生对所学数据挖掘技术的应用实战能力。将参加科技创新训练项目作为课程的课外实践教学的内容之一，鼓励和指导学生积极参加科技创新训练。以社会调查为例，学生可以通过整个社会调查过程，熟悉数据收集、数据处理和结果显示等数据挖掘的基本流程，实践用数据挖掘技术解决实际问题。这样，学生不仅理解了数据是存于社会中的以及数据挖掘在实际生活中的重要性，而且锻炼了自己参与课程实践和社会实践的能力。
（三）教师要积极参与转型，学校也要注重“双师型”教师的培养
教师要紧跟国内外的数据挖掘人才的需求情况，要认识到实践教学对学生应用能力培养的重要性。学校也要鼓励教师的转型培训，提高教师适应社会需求的教学能力，特别要提高具有实践教学能力的教师的地位和作用，不断提高学生的自主学习能力和学生的动手能力。
聘任数据挖掘行业专家为兼职高校老师，建立有效的数据分析实践教学和实习基地，使学生能够积极地在实战项目中实现其数据挖掘的实践流程，最终深刻领悟数据挖掘的理论知识，培养学生利用数据挖掘方法解决实际问题的实践能力和创新能力。
四、结语
只有加强《数据挖掘》等应用类课程的实践教学模式改革，才能提高大学生的实践实战能力，增加大学生就业的多样性，才能促进高等师范学校加速转型发展并不断为社会培养更多合格的应用型人才。
参考文献：
[1]范祺，朱昌杰，肖建于，等.以项目驱动的数据挖掘课程教学改革的研究[J].科技信息，2012（11）.
[2]宋薇，李倩伟.软件工程专业《数据挖掘》课程教学改革研究[J].软件导刊，2015，14（12）.
[3]于燕平.数据挖掘技术在高职专业基础课程改革中的应用[J].广西教育，2016（39）.
[4]唐晓凤.数据挖掘课程教学改革探讨[J].中外企业家，2016（9X）.
[5]屈莉莉，陈燕.大数据背景下数据挖掘课程的教学改革与探索[J].教育教学论坛，2014（16）.
[6]李洪恒，邹进，张之鹤.关于数学分析课程教学中的数学实验模式与应用型数学人才的培养的探究[J].新课程（下），2015（18）.
[7]刘建伟.数据挖掘课程设计的教学探索[J].科技信息，2013（23）.