医学院校中“数据仓库与数据挖掘”课程的教学探索唐德玉,杨 进医学院校中“数据仓库与数据挖掘”课程的教学探索

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摘要：“数据仓库与数据挖掘”课程这几年来发展迅速，各大学计算机相关专业都开设了该门课程，但由于课程内容比较抽象，对非计算机专业的教学，一直是很多教学者研究的问题。对此，我们根据医学院校的特点，提出了一种目标驱动的教学框架。

关键词：医学院校；目标驱动；课程设计；毕业论文

中图分类号：G642.0 文献标志码：A 文章编号：1674-9324（2012）12-0218-02

一、背景

“数据仓库与数据挖掘”是国内外高等院校一门重要的课程，是国家基础教育较为重视的一门学科，受到不同专业学生的喜爱。其教学目标是提高学生的数据分析水平和能力，除了教授学生数据分析的常见方法之外，还将引导学生如何对实际的问题进行建模，如何对模型进行简化和求解。利用实例教学等方法，可以很好地将数据挖掘中的抽象概念、模型、公式等阐述清楚，让学生易于理解和接受。近年来，数据挖掘技术在医学领域中的应用越来越广泛。在疾病诊断、治疗、器官移植、基因研究、图像分析、康复、药物开发、科学研究等方面都获得了可喜的成果。运用各种数据挖掘技术了解各种疾病之间的相互关系、各种疾病的发展规律，总结各种治疗方案的治疗效果，以及对疾病的诊断、治疗和医学研究都是非常有价值的。因此，我们学院也把这门课程作为计算机专业及信息管理与信息系统专业的必修课。把计算机与医学结合，使得学生的培养方案全面包括了计算机与医学的知识点。由于该课程原本属于研究生阶段开设的专业课程，教材也大多侧重于介绍体系结构、算法原理、效率分析与改进等理论知识，其中所涉及的内容大多比较深，许多知识都超出了本科生的接受范围，此外，教材对相关理论在实际应用方面的说明也比较少，不利于安排实验教学。因此要实现“数据仓库与数据挖掘”课程的教学目标，必须在理论教学和实验教学环节综合考虑学时多少、教学条件以及学生的接受情况等因素，灵活地加以选择安排。

二、存在的问题

主要包括以下几方面：①课堂上以教师讲、学生听的教学形式为主，学生学习处于被动状态，他们的创造性因此被严重扼杀；②教师对专业课程体系和学生的知识体系不够重视，对课程体系的讲解不到位，造成学生在学习时课程之间联系不上，知识衔接不好，对知识的运用和融会贯通比较差；③实验与理论脱节。“数据仓库与数据挖掘”课程理论讲授的算法与实验软件中的算法有很大差距，使得学生难以理解。比如对于理论上讲授的关联规则算法，实验中使用SQL SERVER 2005中的商务智能工具做实验，学生发现有很多参数与理论上讲授的有很大不同；④医学院校的学生对纯粹计算机理论知识接受困难。由于该门课程是交叉学科，涉及计算机、数学、统计学等知识，如果学生的其他学科学得不好，就会对该课程的学习产生障碍；⑤教师讲授没有把理论课程结合到实际应用中。有很多学生不知道学习这门课的意义，老师没有很好引导学生，激活他们的学习热情。

三、目标驱动的教学框架

对于以上问题，本文提出了一个新的教学体系，设计了一套基于目标驱动的教学框架，把教师与学生紧密联系起来，从教学大纲的设置，教材的选择，理论教学，实验教学，课程设计及毕业论文，全面引导学生从初步了解到深入学习的过程。对于我们学校的实际情况，有两个专业的学生要学习这门课程。一个是计算机科学与技术专业，一个是信息管理与信息系统专业。对于两个不同的专业，我们设置不同的教学大纲。比如对于计算机专业的学生，数据仓库和数据挖掘教学总时数为72学时，其中理论为54学时，实验为36学时。

1.理论教学。对于信息管理与信息系统专业的学生，我们可以设置如下的教学计划，可分为三个主要部分。我们教材选择韩家炜的《数据挖掘概念与技术》，第一部分：第一至四章为数据挖掘的基础知识，包括数据仓库和数据挖掘的基本概念和相关知识介绍；第二部分：第五、六章介绍了数据挖掘的算法和工具；第三部分：第七章是数据挖掘的聚类分析的实际应用。本课程是信息管理与信息系统专业本科生专业必修课。通过该课程的学习，要求学生掌握数据仓库和数据挖掘的基本概念，了解基本方法和应用背景。掌握数据仓库的设计和建立，掌握数据挖掘的主要步骤和实现方法，数据挖掘的常用算法，实现数据挖掘的具体操作。理论学时的安排，第一章绪论（6学时）；第二章数据仓库（4学时）；第三章数据预处理（8学时）；第四章数据挖掘发现知识的类型（8学时）；第五章数据挖掘中常用算法（12学时）；第六章数据挖掘的工具及其应用（8学时）；第七章数据挖掘应用实例（8学时）。

2.实验教学。本课程配合理论教学，通过系统的实践教学锻炼，着重培养学生的独立分析问题和解决问题的能力，熟练掌握数据仓库的设计和建立以及各类数据挖掘方法，使学生具有一定的数据分析和挖掘能力，能在认识基础上，提出有效的数据挖掘方法，依据实际例子，写出解决方案。学生应在实验课前明确实验的目的和要求，然后针对相关问题写出解决方案。实验时对实际方案的运行结果应能进行分析并提出改进方法，最终写出实验报告。通过实验教学应达到以下基本要求：①理解数据仓库的工作机理及其构建过程；②掌握典型的数据仓库系统及其开发工具的使用；③理解数据挖掘技术的工作原理与流程；④掌握典型数据挖掘工具的使用；⑤掌握几种典型的数据挖掘算法；⑥掌握使用SQL SERVER 2000和SPSS工具解决实际问题。实验成绩包括：实验教学过程成绩、实验报告成绩，各占50%。实验过程表现成绩包括：学习态度是否认真、实验操作是否正确规范、基本技能掌握程度是否具有创新意识等方面。实验报告成绩包括：实验报告格式是否正确、原理是否论述清楚、实验结果分析讨论是否符合逻辑，报告字迹是否清楚等方面。

3.课程设计。理论课和实验课接近结束时，我们把最后三周作为本门课程的课程设计。课程设计的目的是让学生进一步深刻理解所学知识。由于本门课程很多算法不容易理解，如何让学生把所学知识结合到医学应用中是课程设计的关键。比如我们对信息管理与信息系统专业的学生课程设计，要求学生每人选择一个老师给定的题目，课程设计有详细的要求，比如题目“数据挖掘在医学诊断中的应用”要求学生能把本门课程相关的算法结合使用，最后给出详细的分析。通过课程设计，我们发现，学生对本门课程更有兴趣。

4.毕业论文。我们把课程一般开设在大三的下学期，也就是说学生学完这门课程后，就做了该门课的课程设计，使得学生对数据挖掘相关知识有了比较深刻的认识。这样，我们可以引导学生毕业论文的选择。毕业论文毕竟是反映学生大学四年所学知识，也对他们将来就业起到提前培训的作用。把理论结合实践，老师对学生的引导也十分重要。

我们根据医学院校的特征，提出了一套目标驱动的教学理念，从学生认识这门课程到学生理论课的学习，实验课的学习，课程设计及毕业论文的完成，在老师的指导下，使用我们的考核体系，可提高学生对所学课程的兴趣。

参考文献：

[1]高圆圆，吕庆文.数据挖掘课程的教学思考[J].医学信息，2009，（11）.

[2]梁斌梅，吕跃进.目标驱动的专业课教学法及其在《数据挖掘》课程中的应用[J].高教论坛，2008，（06）.