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      面向健康計算的《應(yīng)用數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)》剖釋

      2019-10-11 11:24:36闕夏沈娟楊矯云安寧
      軟件導(dǎo)刊 2019年7期
      關(guān)鍵詞:案例教學(xué)法

      闕夏 沈娟 楊矯云 安寧

      摘 要:目前,高校數(shù)據(jù)分析類課程教學(xué)模式大都采用純“知識點”教學(xué)法,往往導(dǎo)致教學(xué)內(nèi)容比較呆板。為改進教學(xué)內(nèi)容呆板的缺點,一些高校在教學(xué)中引入案例教學(xué)法,但帶來的結(jié)果是教學(xué)內(nèi)容連貫性不足。針對以上問題,面向健康計算領(lǐng)域應(yīng)用編排教學(xué)內(nèi)容,對傳統(tǒng)案例教學(xué)方法進行改進,采用真實世界數(shù)據(jù)主線貫穿知識點的案例教學(xué)法,使得教學(xué)內(nèi)容活潑連貫。最后,針對實驗?zāi)J浇ㄔO(shè)現(xiàn)狀提出相應(yīng)解決方案。

      關(guān)鍵詞:應(yīng)用數(shù)據(jù)分析課程;健康計算;內(nèi)容編排;案例教學(xué)法

      DOI:10. 11907/rjdk. 182469 開放科學(xué)(資源服務(wù))標識碼(OSID):

      中圖分類號:G436文獻標識碼:A 文章編號:1672-7800(2019)007-0221-04

      Analysis of Basic Application Data Analysis for Health Computing

      QUE Xia1, SHEN Juan2, YANG Jiao-yun1, AN Ning1

      (1. School of Computer Science and Information Engineering, Hefei University of Technology, Hefei 230601, China;

      2. Institute of Information Engineering, Anhui Xinhua University, Hefei 230088, China)

      Abstract: Currently, the mode of data analysis course instruction in colleges and universities mostly uses the pure “knowledge point” method, which often leads to dull contents. In view of this, some colleges and universities have introduced case-based learning in the classroom, which makes the boring content more interesting, but consequently, the teaching content lacks consistency. To solve these problems, the authors carried on the bold attempt. We made health computing application oriented arrangement of course content, the traditional case-based learning method was improved by using real world data lines through case-based learning knowledge, and we made the learning contents lively and coherent. Finally based on the present status of experiment mode construction the corresponding solutions are put forward.

      Key Words:basic application data analysis course; health computing; content arrangement; case-based learning

      基金項目:教育部-微軟產(chǎn)學(xué)合作協(xié)同育人項目(201701004007);安徽省質(zhì)量工程示范試驗實訓(xùn)中心項目(2014sxzx021)

      作者簡介:闕夏(1978-),女,合肥工業(yè)大學(xué)計算機與信息學(xué)院講師、博士研究生,研究方向為數(shù)據(jù)科學(xué)和數(shù)據(jù)挖掘;沈娟(1984-),女,碩士,安徽新華學(xué)院信息工程學(xué)院副教授,研究方向為數(shù)據(jù)挖掘、機器學(xué)習(xí);楊矯云(1987-),男,合肥工業(yè)大學(xué)計算機與信息學(xué)院副教授、碩士生導(dǎo)師,研究方向為啟發(fā)式搜索、機器學(xué)習(xí)、并行算法、健康數(shù)據(jù)挖掘等;安寧(1971-),男,合肥工業(yè)大學(xué)計算機與信息學(xué)院教授、博士生導(dǎo)師,研究方向為數(shù)據(jù)科學(xué)與工程、老人福祉科技、移動健康技術(shù)、健康傳播及數(shù)字化學(xué)習(xí)。本文通訊作者:闕夏。

      0 引言

      隨著大數(shù)據(jù)和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)飛速發(fā)展,數(shù)據(jù)已經(jīng)成為與自然資源、人力資源一樣重要的戰(zhàn)略資源,想有效組織和利用數(shù)據(jù)中隱含的巨大價值,必須用科學(xué)方法研究數(shù)據(jù)[1]??茖W(xué)研究數(shù)據(jù)的方法主要包括:數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲和數(shù)據(jù)分析[2]。數(shù)據(jù)分析是科技信息和經(jīng)濟信息的主要分析解讀手段,掌握數(shù)據(jù)分析理論和技術(shù),能夠挖掘出人們需要的數(shù)據(jù)并總結(jié)分析出背后蘊藏的價值信息,是現(xiàn)階段迫切需要解決的問題[3]。

      快速發(fā)展的數(shù)據(jù)時代急需掌握數(shù)據(jù)分析技術(shù)的科技人才[4]。高校是培養(yǎng)專業(yè)人才的主要載體,在高校相關(guān)專業(yè)開設(shè)數(shù)據(jù)分析課程是培養(yǎng)數(shù)據(jù)人才的途徑之一[5]。數(shù)據(jù)分析課程早先是面向統(tǒng)計學(xué)類專業(yè)本科生開設(shè)的一門重要專業(yè)選修課,課程主要介紹數(shù)據(jù)分析基本理論與方法,強調(diào)統(tǒng)計軟件和統(tǒng)計方法在數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用,以及應(yīng)用統(tǒng)計軟件解決統(tǒng)計計算問題[6,7]。隨著社會對數(shù)據(jù)科學(xué)人才需求增加,越來越多的高校增設(shè)了數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè),電子商務(wù)、信息與計算機科學(xué)等信息類專業(yè)本科生也開設(shè)了數(shù)據(jù)分析課程[8-10]。

      數(shù)據(jù)分析課程“教什么,怎樣教”才能快速、有效培養(yǎng)合格的數(shù)據(jù)分析技術(shù)人才,很多高校都進行過不同探索。關(guān)于“教什么”,根據(jù)不同專業(yè)需要,數(shù)據(jù)分析課程內(nèi)容側(cè)重點不同。有的主要介紹數(shù)據(jù)分析基本理論與方法,強調(diào)詳細敘述數(shù)據(jù)分析中的線性回歸分析、方差分析、主成分分析、經(jīng)典相關(guān)分析和Bayes分析等重要分析方法;有的結(jié)合目前流行的數(shù)據(jù)分析軟件,如SAS、SPSS、MATLAB等開展課程內(nèi)容建設(shè)[12]。

      (3)嘗試以學(xué)生為中心的案例教學(xué)。在傳統(tǒng)教學(xué)甚至是案例法教學(xué)中,學(xué)生的主要任務(wù)是聽講和接受知識,在整個教學(xué)過程中基本處于被動接受地位。在本文教學(xué)過程中,改變教師“滿堂灌”的教學(xué)方法,嘗試將部分課堂時間讓給學(xué)生。讓學(xué)生自主尋找適合知識點的案例,在課堂上展示,然后由同學(xué)們和教師點評。這樣的教學(xué)模式,改變了過去傳統(tǒng)的被動式學(xué)習(xí)方式,極大地調(diào)動了學(xué)生的主動性和積極性,啟發(fā)、引導(dǎo)學(xué)生獨立思考和討論,從而發(fā)現(xiàn)客觀規(guī)律。

      授課過程采用基于真實數(shù)據(jù)為主線的案例法教學(xué),從學(xué)生的平時作業(yè)成績和最終成績反映看,學(xué)生對數(shù)據(jù)分析基本方法掌握情況較好。同時,也存在一些問題:由于悟性和表達能力不一致,不同學(xué)生準備的案例質(zhì)量存在差別,介紹案例時表達水平也會存在差異。這時,就需要教師在學(xué)生準備的案例基礎(chǔ)上進行必要補充和點評,消除由于學(xué)生層次不一致帶來的差異。

      3 針對真實數(shù)據(jù)的實驗?zāi)J浇ㄔO(shè)

      當今,專業(yè)型工程學(xué)科人才培養(yǎng)特點是注重學(xué)生理論聯(lián)系實際能力、動手能力和科技創(chuàng)新能力等工程素質(zhì)能力培養(yǎng),掌握數(shù)據(jù)分析的科技人才也不例外[21]。筆者所在高?!稇?yīng)用數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)》課程并未設(shè)置實驗環(huán)節(jié),但是課程卻要求學(xué)生具備一定的實際操作能力。因此,如何建設(shè)課程實驗?zāi)J绞且粋€需要解決的現(xiàn)實問題。

      針對該現(xiàn)狀,大膽采用課堂時間與學(xué)生課外時間相結(jié)合的實驗構(gòu)建模式,在沒有專門實驗課時的情況下,教師在課堂上講述相關(guān)內(nèi)容,布置對應(yīng)實驗題目,讓學(xué)生課后完成。學(xué)生因存在差異性,在沒有教師指導(dǎo)的情況下,獨立完成可能存在困難。此外,沒有專門實驗課,教師無法現(xiàn)場指導(dǎo),對學(xué)生掌握的情況也不了解。對此,本文從實驗環(huán)境、實驗方式方面考查,主要措施如下:①成立學(xué)習(xí)實驗小組。讓學(xué)生自由組合,成立實驗小組,每個小組1~3人,一起討論完成實驗作業(yè)。通過這種方式,學(xué)生可以在小組內(nèi)討論和相互幫助,避免學(xué)習(xí)實驗碰到難題孤立無援的情況,以便構(gòu)建合理的實驗環(huán)境;②讓學(xué)生在課堂上分享自己的實驗結(jié)果。課程每周4課時,分2次上,除第一周外,每周第1次課由學(xué)生分享上一周老師布置的實驗作業(yè),第2次課學(xué)生分享新案例,或者教師講新內(nèi)容并布置課后實驗作業(yè)。通過學(xué)生分享實驗成果,教師加以點評,不僅教師能掌握學(xué)生的實驗情況,而且學(xué)生通過教師點評,也能改進自己的實驗。

      除此之外,還要考慮實驗內(nèi)容建設(shè)。課程實驗數(shù)據(jù)是與安徽中醫(yī)藥大學(xué)合作采集用于研究帕金森病的步態(tài)數(shù)據(jù),實驗以真實數(shù)據(jù)為主線,內(nèi)容安排如下:①學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)可視化內(nèi)容,讓學(xué)生對原始步態(tài)數(shù)據(jù)嘗試進行可視化處理,對原始步態(tài)數(shù)據(jù)有一個初步認識,便于后續(xù)分析;②學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)降噪和補缺等知識,讓學(xué)生在學(xué)過的內(nèi)容中,自選方法對步態(tài)數(shù)據(jù)進行降噪補缺;③學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析中的特征選擇提取方法,讓學(xué)生自選方法對降噪補缺過的步態(tài)數(shù)據(jù)進行特征選擇和提取;④學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)建模,學(xué)生要選用合適的模型對前面處理過的步態(tài)數(shù)據(jù)建模;⑤學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)建模分析方法,學(xué)生要對自己建模的步態(tài)數(shù)據(jù)模型進行分析。

      由此可見,《應(yīng)用數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)》課程實驗?zāi)J浇ㄔO(shè),是在課程無實驗課時的前提下,以實際應(yīng)用領(lǐng)域數(shù)據(jù)為主線,實驗內(nèi)容由處理實際應(yīng)用數(shù)據(jù)的流程確定,實驗方式采用學(xué)生分組課外完成和課內(nèi)學(xué)生分享、教師點評相結(jié)合。該實驗?zāi)J綐?gòu)建方式不僅克服了課時不足和課程操作性要求的矛盾,還鍛煉了學(xué)生團隊合作和分析問題、主動解決問題等能力。

      4 結(jié)語

      在《應(yīng)用數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)》課程教學(xué)過程中,本文對課程的內(nèi)容編排、教學(xué)模式和實驗?zāi)J酱罱ㄟM行了探索,并取得了一定成果。同時也發(fā)現(xiàn)一些問題,比如由于強調(diào)數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)性,課程內(nèi)容編排與《數(shù)據(jù)挖掘》、《人工智能》課程銜接不夠緊密,在今后的教學(xué)中會進行適當調(diào)整。

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      (責(zé)任編輯:何 麗)

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