《云计算与数据挖掘》混合教学模式的研究与实践

周雷 尹梓名 郑建立

摘  要： 随着社会信息化技术的不断发展与普及，混合教学也成为当下高校的信息化教学方式之一，混合教学主要指将课堂教学与在线教学相结合的一种教学方式。《云计算与数据挖掘》是信息工程相关专业的基础课程，为了更好的学习此课程，提高课堂教学效率，本论文将主要针对云计算与数据挖掘在线课程的授课内容、混合教学授课方式、在线课程展示方式等核心技术问题进行分析，并提出解决方案。

关键词： SVM混合教学法;云计算和数据挖掘;在线教学

中图分类号： TP391. 41    文献标识码： A    DOI：10.3969/j.issn.1003-6970.2020.07.058

本文著录格式：周雷，尹梓名，郑建立. 《云计算与数据挖掘》混合教学模式的研究与实践[J]. 软件，2020，41（07）：281-283

Hybrid Teaching Methods for “Cloud Computing and Data Mining”

ZHOU Lei， YIN Zi-ming， ZHENG Jian-li

（School of Medical Instrument and Food Engineering， University of Shanghai for Science and Technology， Shanghai， 2000082）

【Abstract】： With the continuous development and popularization of social information technology， mixed teaching has become one of the current information teaching methods in colleges and universities. Hybrid teaching stands for a teaching method which combines course teaching and online teaching. “Cloud Computing and Data Mining” is the basic course for information engineering related majors. In order to learn this course better and improving classroom teaching efficiency， this paper will mainly focus on analyzing the issues such as refining the teaching content for online course “cloud computing and data mining”， designing the hybrid teaching methods， and creating the online videos.

【Key words】： SVM hybrid teaching method; Cloud computing and data mining; Online teaching

0  引言

在線课程主要是对课堂教学工作的辅助，作为学生课堂前预习和课后复习的重要辅导材料，是将课堂教学与在线教学相结合，实现混合教学的重要方式。通过对教学内容进行筛选，教师可以将课堂上难以深入展开的教学内容，如算法公式推导、算法应用实例演示或工具的使用等，制作成在线视频供学生学习。通过这种方式，教师在教学过程中，可以在课堂上更侧重于学习易于接受的核心知识点的教学，提高教学效率和教学质量，同时通过在线课程中对辅助知识点的深入讲解，多思考学生可能遇到的问题，也有助于教师教学能力的提升;对学生而言，通过掌握好教师在课堂上讲解的核心知识

点，能做到对基础知识和基础工具的掌握，这些知识对今后参与创新项目、毕业设计项目、找工作等都会很有帮助，此外通过对在线课堂的学习，能进一步拓展知识面，通过在线课堂手把手的教学方式，并结合实际的科研项目，能更好的掌握本门课程的核心知识点，同时能做到学以致用。

1  教学现状分析

目前国内高等学校都采用混合教学模式，即将课堂教学与在线教学相结合的一种教学方式。上海理工大学医疗器械与食品学院所设置的本科课程“云计算与数据挖掘”紧扣技术发展的前沿热点和人工智能的国家发展战略，课程教学的目的是让学生学习机器学习算法的基本原理、掌握数据分析的

基础流程、学习机器学习和云计算的基础知识并掌握用机器学习和云计算技术解决实际问题的能力，本门课程具有较强的实战技能与创新能力培养。目前课程每年第2学期开设一次，课程包括理论课和实践课，每次课程理论课32个学时，实验课16个学时。授课对象为医学信息工程专业的本科生，班级人数为35～40人。该学院积极进行混合教学实验，构建了在线课程以补充课堂教学的不足。在线课程主要是对课堂教学工作的辅助，作为学生课堂前预习和课后复习的重要辅导材料，是将课堂教学与在线教学相结合，实现混合教学的重要方式。通过对教学内容进行筛选，教师可以将课堂上难以深入展开的教学内容，如算法公式推导、算法应用实例演示或工具的使用等，制作成在线视频供学生学习。通过这种方式，教师在教学过程中，可以在课堂上更侧重于学习易于接受的核心知识点的教学，提高教学效率和教学质量。同时通过在线课程中对辅助知识点的深入讲解，多思考学生可能遇到的问题，也有助于教师教学能力的提升;对学生而言，通过掌握好教师在课堂上讲解的核心知识点，能做到对基础知识和基础工具的掌握，这些知识对今后参与创新项目、毕业设计项目、找工作等都会很有帮助。此外通过对在线课堂的学习，能进一步拓展知识面，通过在线课堂手把手的教学方式，并结合实际的科研项目，能更好的掌握本门课程的核心知识点，同时能做到学以致用，因此在线课程建设对提升学生的学习效果有很大的促进作用。

如何设计优质的教学内容和混合教学方法是本门课程能否最终提升教学质量和学生学习效率的关键。除了不断优化授课内容外，对线上课堂教学内容和方法的探索也是改进教学质量和提升教学效果的重要手段。该方向的研究也受到国内学者的广泛关注^[1-5]，如论文^[2]对在线课程师生交互与生生交互的话语分析进行研究，以提高“媒体辅助英语教学”课程的教学水平。论文^[4]对基于混合式教学方法的可编程控制器课程教学改革探索进行了论述，并提出了多项有效的改进措施。论文^[5]则对基于在线课堂的混合式教学模式在新护士规范化培训中的应用效果进行了分析，同时提出了创新的混合教学模式。此外神经网络等新技术也被广泛应用于教学质量评估等教学策略设计、教学质量评价等任务中^[6-10]。但现有研究主要从在线课程师生交互、教学网络平台的创新、教学互动等方面开展研究，本论文将以本科课程“云计算与数据挖掘”为切入点，提出能改进教学效率的，高效混合教学课堂设计方法。

2  混合教学课堂设计方法的创新与研究

鉴于以上现状，该校积极创新教学方法，将在实际课堂中难以展开或学生需要更多时间进行课下学习的知识点进行梳理，制作成在线视频课程，并结合课堂教学设计新的混合式教学方法。混合教学分课堂教学和在线教学两种方式，在线课程侧重数据分析方法的介绍，作为对课堂教学的补充，在线课程主要培养学生利用机器学习和云计算等技术解决实际问题的能力。因此将从课程授课内容设计和，探索高效混合教学课堂设计方法两方面开展分析。

2.1  课程内容设置

本课程的目的是让学生学习机器学习算法的基本原理、掌握数据分析的基础流程、学习云计算的基础知识并掌握用机器学习和云计算技术解决实际问题的能力，本门课程具有较强的实战技能与创新能力培养。因此从课程内容设计的角度讲，课程将侧重数据分析方法的介绍，主要培养学生利用机器学习和云计算等技术解决实际问题的能力。培养学生应用逻辑回归、朴素贝叶斯、支持向量机、神经网络等技术进行数据分析的能力，并形成良好的编程习惯和团队合作精神。以医学信息应用为背景，培养学生利用利用机器学习和云计算等技术解决实际问题的能力;培养学生自主学习和创新能力，为其成长为一名合格的数据分析工程师奠定良好的基础。

2.2  混合教学课堂设计方法

混合教学课堂应该具备知识结构层次化、教学方式多样化和教学手段科学化等特点，因此将从以下几个方面进行混合教学方法的创新和设计。

（1）课程目标定位

本门课程紧扣人工智能发展的国家战略，让学生学习机器学习算法的基本原理、掌握数据分析的基础流程、学习云计算的基础知识并掌握用机器学习和云计算技术解决实际问题的能力，本门课程具有较强的实战技能与创新能力培养。课程以实战形式，结合创新，并采用开源代码库github进行代码的学习和管理。加强学生对工程化能力的培养，弥补了以前“理论与实践脱节”的常见问题，对学生未来就业发展打下坚实的技术基础。

（2）课程内容优化

内容的优化主要体现在大数据分析技术发展很快，几乎每年都有新的内容、新的框架、新的趋势，这就要求更快、更新、线上线下结合、校内校外结合的内容模式和教学模式。数据分析中的决策树算法、逻辑回归算法和朴素贝叶斯算法是基础，对新的框架Hadoop、Matout等开源工具进行重点研究，并对结合云计算技术的大数据分析技术深入研究实现。结合人工智能的创新项目，紧跟产业趋势发展，并实现互联网+医疗的一系列项目。

（3）ppt等多媒体课件制作

需要不断丰富PPT内容，结合一些科技公司和业内专家的教程补充PPT内容，尽量做到先进性和深入浅出。从多媒体课件的角度，对于之前的课程教学，学生往往不知道第一步怎么做，通过课程改革，加强对演示视频的制作，结合教学内容对课程的内容给予及时指导。

（4）教学视频及各视频之间进阶式测试

录制视频可通过学校的多媒体教师录制教学视频，跟上课同步。对教学微视频，可通过手机、录播软件等录制教学微视频，可以让学生更灵活的学习。

（5）阶段性自测

自测分两个阶段，第一个是教学过程中的阶段性自测，以衡量学生对理论、实践的理解，通过学生的上机，通过在线github等工具管理学生代码来跟踪反馈学生学习情况。第二个自测是学期结束前，答辩、项目演示评估，并及时更新课程内容。

（6）作业及题解

作业在线发布，并采用技术进行代码、版本控制。在线解答及线下坐班答疑结合。

（7）相关参考资料的配置

参考资料主要以各开源社区教程，github，oschina，csdn等为主。来自于产业界的方案、案例、讲座、交流等。

（8）线上与线下教学环节的安排

可通过课程微信群开展讨论，也可利用课程直播间等互联网模式开展同步直播、录播等。此外也可组织线下沙龙，组织分享會，邀请互联网产业界专家，医疗信息专家分享。

（9）课程测试与评价

可采用同行评议的手段，通过与相关院校和行业产业技术专家交流，进行评估。从用户测试的角度分析，学生利用课程项目进行产品设计，并利用产品开展与医院和企业的合作，并发放问卷调查，以用户使用产品效果进行课程效果的评估。

3  结语

本论文主要提出了用于提升本科课程“云计算与数据挖掘”教学效率的混合教学模式设计方法，主要从课程内容设置和混合教学方法设计两方面展开阐述。提出了从课程目标定位，多媒体课件制作，课程测试与评价等9个方面进行混合教学课堂设计的方法。在今后的教学过程中，我们将根据学生的实际反馈，对混合教学课堂进行不断的完善。

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