混合式教学在《数据建模技术》课程教学中的应用分析
李宁 牛勇
◆摘 要：《数据建模技术》是电子信息专业学位硕士研究生的一门专业课。本文首先简要介绍混合式教学的定义与应用，然后具体分析数据建模技术课程教学现状。最后构建应用型院校数据建模技术混合式教学改革的若干实施策略。
◆关键词：数据建模技术;混合式教学;实施策略
一、引言
《数据建模技术》是电子信息（人工智能与大数据方向）专业学位硕士研究生的一门专业课，主要介绍多元正态分布、线性回归、方差分析、判别分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、典型相关分析等数据建模技术。通过该课程的系统学习，学生可以掌握数据建模的基本思想、理论和方法，并熟练应用计算机处理实际数据建模问题。但是该课程涉及概念和公式较多，理论推导和证明较难，学生普遍反映难以学会学懂。因此，为符合应用型的办学定位和专业型的培养地位，探索我校电子信息专业硕士研究生的数据建模技术课程教学改革势在必行。
二、混合式教学
混合式教学，即将传统教学和在线教学相结合的一种“线上”+“线下”的教学。通过传统面授教学和网络化在线学习的有机整合，混合式教学可以引导学生进入深度学习，并同时实现降低学习成本、提高经济效益的目的。为此，混合式教学不仅能够发挥教师在整个教学过程中的主导作用，而且能够体现学生作为学习主体的主动性、积极性和创造性。
三、课程教学现状
由于《数据建模技术》是统计类专业课程，部分学生在本科阶段并未系统性学习过，且涉及的概念和公式较多，内容的逻辑性较强，学生普遍反映该课程较为难学。具体来说，传统课程教学中存在的问题主要表现在以下三个方面：
1.注重理论教学，忽视实际应用。
传统的数据建模技术课程教学主要形式是“技术方法+实例应用”，教师在教学过程中重点介绍技术方法的理论部分，片面强化学生的知识掌握，虽然培养了其数理逻辑能力，但很少去介绍如何运用所学方法分析和处理实际建模问题，没有很好地培养学生的实践能力和应用能力。
2.重视建模方法的阐述，轻视建模思想的培养。
常用数据建模方法如线性回归、方差分析、判别分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、典型相关分析等都有各自的应用场景和建模思想。教师如果在教学过程中过分强调每种建模方法的理论知识和适用条件，而较为忽视各种方法本身所传递的建模思想，使得学生在学习过程中走向教条化、程序化，不利于学生自身创新能力的培养。此外，过分强调每种方法的区别会割裂方法之间的内在联系，不利于学生综合应用所学方法处理实际问题。
3.教学方法和考核方式单一不灵活
本课程专业性较强，如果教学方法和教学手段单一，缺乏提问、讨论、翻转等互动式教学，将很难激发学生的学习兴趣，从而影响学生学习的积极性和主动性。另外，传统课程考核方式主要是闭卷考试，片面考查学生的理论知识掌握水平，未能较好度量学生应用数据建模技术的能力。
鉴于我校“地方性、应用型、国际化”的办学定位，数据建模技术作为应用性很强的课程在机器视觉、声音识别、智能控制、流程优化等相关领域都有广泛的应用，探索符合经济社会需求的相关教学改革势在必行。
四、应用型本科院校数据建模技术混合式教学模式的实施策略
1.课程安排改革
数据建模技术是电子信息专业的基础课程，授课对象主要是研究生一年级学生。鉴于大部分学生已初步掌握基本建模方法和思想，本课程的授课重点应不局限于具体理论教学，还要培养学生熟练应用计算机软件处理数据的能力。为此，我校数据建模技术课程的课时安排为理论教学（24学时）+实验教学（6学时）。即在理论教学的基础上，通过实验教学使得学生掌握SPSS软件的使用，能够利用该软件进行数据分析，并独立完成建模解决实际问题。
2.教学内容改革
为符合我校应用型的办学定位，数据建模技术课程教学应注重理论联系实践。通过典型例题教学，结合SPSS软件进行数据处理，以培养学生分析、解决实际问题的能力，为学生今后从事社会实践和科学研究打下良好的基础。课程教学之外，鼓励学生积极参加大学生统计建模大赛、大学生市场调查大赛等学科竞赛，引导学生主动深入学习课程内容，学以致用解决实际问题。
3.考核方式改革
传统课程考核方式一般是以期末考试为主，片面注重于考核学生理论知识的学习效果。
为多方位检验学生的学习效果，应建立理论考核与实践考核相结合的教学评价体系。例如，考核成绩（100%）=期末成绩（50%）+平时成绩（10%）+过程成绩（20%）+实验成绩（20%），其中期末成绩直接由期末考试决定，重点考查基本概念、理论推导、方法应用等;平时成绩主要包含出勤情况、课堂表现、课后作业等评分;过程成绩主要由过程测试、课程总结、案例分析等决定;实验成绩则根据上机实验效果的评分来确定。
参考文献
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作者简介
李宁（1991.05—），男，汉族，安徽合肥，博士研究生，讲师，高维数据建模。
基金项目：合肥学院科学研究发展基金20ZR04ZDB;合肥学院人才科研基金项目20RC20;合肥学院重点教学研究项目2019hfjyxm13;合肥学院研究生质量工程项目2021Yjyxm10;安徽省高等学校质量工程项目2020jyxm1621;安徽省自然科学基金项目2108085QA16;安徽高校自然科学研究项目KJ2021A0997。
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