數(shù)據(jù)挖掘課程中過(guò)程生成式啟發(fā)教學(xué)研究

杜振鑫

摘 要：本科生數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)課程內(nèi)容抽象難懂，傳統(tǒng)的高等院校教材以講授式為主。目前已提出大量的案例式、項(xiàng)目式教學(xué)方法降低學(xué)習(xí)難度，但仍然存在抽象、不容易實(shí)施、缺少對(duì)算法原理剖析的缺點(diǎn)。本文首次提出在數(shù)據(jù)挖掘課程中采用過(guò)程生成式啟發(fā)教學(xué)，將學(xué)生的生活經(jīng)驗(yàn)原型逐步形式化為嚴(yán)謹(jǐn)?shù)臄?shù)據(jù)挖掘算法，降低了學(xué)習(xí)難度，有助于學(xué)生對(duì)算法的深刻理解，取得了更好的教學(xué)效果，在保證學(xué)科知識(shí)教學(xué)正確性與科學(xué)性之基礎(chǔ)上，助力學(xué)生學(xué)科素養(yǎng)與學(xué)科能力的生成。

關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘 ?過(guò)程生成 生活原型 ?啟發(fā)式教學(xué)

中圖分類(lèi)號(hào)：TP312.1 ? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A ? ? 文章編號(hào)：

Abstract： The content of undergraduate data mining and machine learning course is abstract and difficult to understand. The traditional teaching materials of colleges and universities are mainly lecture teaching. At present， a large number of case-based and project-based teaching methods have been proposed to reduce the learning difficulty. However， there are still some shortcomings， such as abstraction， not easy to implement and lack of analysis of the principle of the algorithm. In this paper， the process generation heuristic teaching is proposed for the first time in the data mining course， and the prototype of students' life experience is gradually formalized into a rigorous data mining algorithm， which reduces the learning difficulty， contributes to students' deep understanding of the algorithm and achieves better teaching results， on the basis of ensuring the correctness and scientificity of subject knowledge teaching， help students generate subject literacy and subject ability.

Key Words： Data mining; Processgeneration; Life prototype; Heuristic teaching

隨著各行各業(yè)技術(shù)的發(fā)展，這個(gè)時(shí)代的數(shù)據(jù)量已經(jīng)發(fā)生跨越式的增長(zhǎng)[1][2]。預(yù)計(jì)到 2025 年，全球天文數(shù)據(jù)采集量將達(dá)到每年 2.5×10 10 TB;僅2017 年，淘寶每天產(chǎn)生的數(shù)據(jù)都高達(dá) 7TB;物聯(lián)網(wǎng)中的每臺(tái)設(shè)備都會(huì)產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)[1]。 IDC 在《2020 年的“數(shù)字宇宙”》研究報(bào)告中預(yù)測(cè)，到 2020 年，全球數(shù)據(jù)量將達(dá)到 40ZB，中國(guó)在全球數(shù)據(jù)市場(chǎng)的份額也將由目前的 13% 上升到 22%[2]。大數(shù)據(jù)技術(shù)的出現(xiàn)很好地解決了大量數(shù)據(jù)的計(jì)算問(wèn)題，數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)也成為一門(mén)非常重要的課程。但是數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)教學(xué)存在抽象、難于理解的問(wèn)題。傳統(tǒng)教材大多采用算法加例題的講授模式，雖然表述嚴(yán)謹(jǐn)，卻不利于教學(xué)。學(xué)生突兀的接受某個(gè)算法，只見(jiàn)樹(shù)木不見(jiàn)森林，往往產(chǎn)生厭學(xué)情緒，不利于人才培養(yǎng)。覃鳳萍[1]提出問(wèn)題引導(dǎo)+案例教學(xué)法，高建瓴[3]提出問(wèn)題驅(qū)動(dòng)教學(xué)模式，這些方法都是通過(guò)案例進(jìn)行教學(xué)，能夠有效降低學(xué)生的學(xué)習(xí)難度。但是這些方法也存在一定缺點(diǎn)：（1）學(xué)生從一個(gè)抽象的案例或者項(xiàng)目類(lèi)比另一個(gè)抽象的算法，仍有不小的難度;（2）這些方法往往需要一定軟硬件條件或者因?yàn)閷W(xué)生完成進(jìn)度不一致而明顯降低講課進(jìn)度，只能偶爾為之，多數(shù)情況下仍然采用傳統(tǒng)的講授式教學(xué)[4];（3）案例式教學(xué)、項(xiàng)目教學(xué)，沒(méi)有從本質(zhì)上將算法原理剖開(kāi)給學(xué)生，學(xué)生只是熟練地模仿項(xiàng)目或案例，學(xué)生只是被動(dòng)的輸入知識(shí)輸出應(yīng)用知識(shí)的技能，王積社等認(rèn)為這種靜態(tài)的實(shí)體觀存在缺陷[4]，因?yàn)槭聦?shí)上世界萬(wàn)物是不斷變化的，是動(dòng)態(tài)的，知識(shí)就是其生成過(guò)程，所以教學(xué)就必須模擬、展現(xiàn)知識(shí)的生成過(guò)程，學(xué)習(xí)就必須感受、理解知識(shí)的生成過(guò)程，這樣才能做到知其然而又知其所以然。近幾年來(lái)，過(guò)程生成理念開(kāi)始得到較多的關(guān)注[5][6][7][8]。李文閣[9]等認(rèn)為，“生成：現(xiàn)代哲學(xué)的最強(qiáng)音”，“生成性思維是現(xiàn)代哲學(xué)的基本精神和思維方式”。

基于過(guò)程生成式理念與啟發(fā)式方法，本文首次提出在數(shù)據(jù)挖掘教學(xué)中，讓學(xué)生從最熟悉的生活經(jīng)驗(yàn)出發(fā)，引導(dǎo)學(xué)生將粗糙的生活經(jīng)驗(yàn)經(jīng)過(guò)抽絲剝繭、去粗取精，最后得到嚴(yán)謹(jǐn)?shù)臄?shù)學(xué)表述，相當(dāng)于親自推導(dǎo)出相關(guān)的數(shù)據(jù)挖掘算法，既有效降低了學(xué)習(xí)難度，又加深了理解和記憶，在保證學(xué)科知識(shí)教學(xué)正確性與科學(xué)性之基礎(chǔ)上，助力學(xué)生學(xué)科素養(yǎng)與學(xué)科能力的生成，而核心素養(yǎng)已然成為推動(dòng)當(dāng)代教育課程改革與促進(jìn)教學(xué)模式轉(zhuǎn)型的頂層理念。采用過(guò)程生成式啟發(fā)教學(xué)法，學(xué)習(xí)過(guò)程即知識(shí)建構(gòu)的過(guò)程，能夠促進(jìn)高階思維的形成[5]。

1教學(xué)現(xiàn)狀

數(shù)據(jù)挖掘課程需要用到線性代數(shù)、概率統(tǒng)計(jì)、機(jī)器學(xué)習(xí)等先修課，具有較高的理論難度。教學(xué)中主要存在問(wèn)題是：

（1）該課程具有知識(shí)點(diǎn)多和教學(xué)點(diǎn)分散的特點(diǎn)，理論學(xué)習(xí)難度較大。

（2）實(shí)踐教學(xué)可操作性不強(qiáng)、主要以抽象的理論教學(xué)為主，學(xué)生難以將新知識(shí)與老知識(shí)進(jìn)行遷移對(duì)照，容易遺忘、理解也不夠深刻，導(dǎo)致很多學(xué)生只能機(jī)械的照搬知識(shí)，一旦問(wèn)題動(dòng)態(tài)變化往往難以靈活運(yùn)用學(xué)到的知識(shí)。很多學(xué)校將數(shù)據(jù)挖掘歸類(lèi)為實(shí)踐課程，但是在實(shí)際操作中，需要花費(fèi)大量實(shí)踐學(xué)習(xí)相關(guān)軟件的使用，造成實(shí)踐的效果大打折扣，學(xué)生對(duì)完成一套完整的數(shù)據(jù)挖掘流程是比較困難的。

2基于過(guò)程生成理念的啟發(fā)式教學(xué)設(shè)計(jì)

趙衛(wèi)東等[1][2][3]提出基于“問(wèn)題引導(dǎo) + 案例”、項(xiàng)目驅(qū)動(dòng)等教學(xué)模式。例如覃鳳萍[1]將關(guān)聯(lián)規(guī)則用電影推薦作為例子導(dǎo)入。但在教學(xué)中發(fā)現(xiàn)，這種方法雖然有效，學(xué)生仍然感覺(jué)抽象、難以理解。

卡爾·波普爾認(rèn)為：“一個(gè)人要分享人類(lèi)緩慢取得的知識(shí)，我所知道的唯一方法，就是循著知識(shí)創(chuàng)造者的腳印再走一遍”.王積社認(rèn)為[4]：“過(guò)程→生成”教學(xué)是由師生共同參與的知識(shí)生成過(guò)程，該過(guò)程始于某種背景，在思想、情操的層層支配下，激起對(duì)學(xué)習(xí)目標(biāo)的步步追求，誘導(dǎo)已有知識(shí)、技能、方法的循循攝入，形成流變與合生?！斑^(guò)程→生成”教學(xué)的基本原則，應(yīng)該遵循：（1）動(dòng)態(tài)性原則：學(xué)生主動(dòng)的動(dòng)手動(dòng)腦參與推導(dǎo)知識(shí)的生成過(guò)程。（2）攝入性原則：攝入是過(guò)程哲學(xué)的核心范疇，是揭示事物間相互關(guān)聯(lián)的思維方法。例如本文的例題中，將學(xué)生的生活經(jīng)驗(yàn)與數(shù)據(jù)挖掘算法之間的聯(lián)系揭示出來(lái)，就是遵循了攝入性原則。（3）生成性原則：類(lèi)似于搭積木，避免把知識(shí)直接搬給學(xué)生，而是引導(dǎo)學(xué)生逐步構(gòu)建出知識(shí)。基于過(guò)程生成式理念，讓學(xué)生從自己粗糙的生活經(jīng)驗(yàn)出發(fā)，在教師引導(dǎo)下逐步求精的推導(dǎo)出數(shù)據(jù)挖掘算法，讓學(xué)生理解算法的來(lái)龍去脈，能夠降低學(xué)習(xí)難度，提高學(xué)習(xí)效率，可以分成三個(gè)主要步驟：（1）提出一種學(xué)生熟悉的生活原型，可以比較好的吻合相應(yīng)的數(shù)據(jù)挖掘算法。（2）將粗糙的生活經(jīng)驗(yàn)提煉，用嚴(yán)密的數(shù)學(xué)語(yǔ)言進(jìn)行描述，推導(dǎo)出相應(yīng)的數(shù)據(jù)挖掘算法;（3）將學(xué)生根據(jù)生活經(jīng)驗(yàn)推導(dǎo)的數(shù)據(jù)挖掘算法與教材的數(shù)據(jù)挖掘算法進(jìn)行對(duì)比，揭示兩種算法之間的聯(lián)系。

張良[10]認(rèn)為，知識(shí)即創(chuàng)造或生成。其內(nèi)在信條即主體與客體關(guān)系的關(guān)系論、知識(shí)與世界關(guān)系的生成論以及個(gè)人與知識(shí)關(guān)系的參與論與互動(dòng)論，因此讓課程煥發(fā)新生其實(shí)踐原則體現(xiàn)為：課程知識(shí)與生活世界的結(jié)合。拯救課程危機(jī)有必要基于生成主義認(rèn)識(shí)論[10]。張茗[11]也認(rèn)為，所謂認(rèn)知指的是生成自己的"意義世界"的過(guò)程。根據(jù)此理論，過(guò)程產(chǎn)生式教學(xué)法是在動(dòng)態(tài)的感知運(yùn)動(dòng)環(huán)路中主動(dòng)構(gòu)建知識(shí)。

下面將以數(shù)據(jù)挖掘中經(jīng)典的貝葉斯算法與密度聚類(lèi)作為例子來(lái)說(shuō)明過(guò)程生成理念引導(dǎo)的啟發(fā)式教學(xué)方法的應(yīng)用。

2.1過(guò)程生成式啟發(fā)教學(xué)方法在貝葉斯算法中的應(yīng)用

傳統(tǒng)的貝葉斯分類(lèi)的教學(xué)大多只關(guān)注后驗(yàn)概率公式的計(jì)算過(guò)程，學(xué)生普遍反映這部分的教學(xué)內(nèi)容抽象枯燥，理論與實(shí)際相脫離。 樸素貝葉斯分類(lèi)基于一個(gè)簡(jiǎn)單的假定：在給定分類(lèi)特征條件下，描述屬性值之間是相互條件獨(dú)立的。樸素貝葉斯分類(lèi)思想是：假設(shè)每個(gè)樣本用一個(gè)n維特征向量X={x1，x2，…，xn}來(lái)表示，描述屬性為A1、A2、…、An（Ai之間相互獨(dú)立）。類(lèi)別屬性為C，假設(shè)樣本中共有m個(gè)類(lèi)即C1、C2、…、Cm，給定一個(gè)未知類(lèi)別的樣本X，樸素貝葉斯分類(lèi)將預(yù)測(cè)X屬于具有最高后驗(yàn)概率P（Ci|X）的類(lèi)，也就是說(shuō)，將X分配給類(lèi)Ci，當(dāng)且僅當(dāng)：P（Ci|X）>P（Cj|X），1≤j≤m，i≠j。根據(jù)貝葉斯定理有：

如果僅僅按照上面的公式講解，學(xué)生比較難以理解。我們從基本的生活經(jīng)驗(yàn)出發(fā)，采用過(guò)程生成式啟發(fā)方法教學(xué)，引導(dǎo)學(xué)生自己推導(dǎo)出貝葉斯算法。

例：已知某電腦店銷(xiāo)售數(shù)據(jù)如表1所示，現(xiàn)在有一個(gè)新顧客X={“年齡='≤30'，收入='中'，學(xué)生='是'，信譽(yù)='中'}，試判斷X是否應(yīng)該購(gòu)買(mǎi)計(jì)算機(jī)？

過(guò)程產(chǎn)生式分析：（1）提出生活原型：運(yùn)用生活經(jīng)驗(yàn)類(lèi)比法，我們根據(jù)X的年齡=‘≤30’，收入=‘中’，學(xué)生=‘是’，信譽(yù)=‘中’，首先憑生活經(jīng)驗(yàn)判斷，這個(gè)人是否應(yīng)該購(gòu)買(mǎi)計(jì)算機(jī)？經(jīng)過(guò)對(duì)學(xué)生提問(wèn)，發(fā)現(xiàn)90%以上的學(xué)生都能憑直覺(jué)得出正確答案：顧客X應(yīng)該購(gòu)買(mǎi)計(jì)算機(jī)。教師進(jìn)一步啟發(fā)學(xué)生思考，為什么會(huì)得到這個(gè)結(jié)果？如果沒(méi)有生活經(jīng)驗(yàn)，你會(huì)得出這樣的結(jié)論嗎？如果是沒(méi)有生活經(jīng)驗(yàn)的幼兒園的學(xué)生，能得出這樣的結(jié)論嗎？學(xué)生經(jīng)過(guò)思索，回答：是因?yàn)閄是學(xué)生，而且收入是’中’，而計(jì)算機(jī)并不貴，中等收入足夠購(gòu)買(mǎi)計(jì)算機(jī)了，所以根據(jù)生活經(jīng)驗(yàn)判斷，X多數(shù)會(huì)購(gòu)買(mǎi)計(jì)算機(jī)。教師進(jìn)一步啟發(fā)學(xué)生，要用數(shù)據(jù)說(shuō)話才更加可信。學(xué)生仔細(xì)觀察已知數(shù)據(jù)，終于找出規(guī)律：提供的銷(xiāo)售記錄共有14個(gè)顧客，其中9個(gè)人購(gòu)買(mǎi)了計(jì)算機(jī);再仔細(xì)觀察這9個(gè)人，購(gòu)買(mǎi)計(jì)算機(jī)的人中，有6個(gè)是學(xué)生，概率是6/9=0.67，這說(shuō)明，多數(shù)學(xué)生都買(mǎi)了計(jì)算機(jī)，而X恰好是學(xué)生，因此購(gòu)買(mǎi)計(jì)算機(jī)的概率比較大。

（2）將生活經(jīng)驗(yàn)提煉：教師進(jìn)一步引導(dǎo)，用數(shù)學(xué)公式表述上面的經(jīng)驗(yàn)，P（學(xué)生='是'|購(gòu)買(mǎi)計(jì)算機(jī)='是'）=6/9=0.67;同理，我們可以得出不買(mǎi)計(jì)算機(jī)的概率是P（學(xué)生='是'|購(gòu)買(mǎi)計(jì)算機(jī)='否'）=1/5=0.2。上面只分析了X的一個(gè)屬性“學(xué)生“，我們同理分析X的其他屬性，得出：P（年齡='≤30'|購(gòu)買(mǎi)計(jì)算機(jī)='是'）=2/9=0.22;P（年齡='≤30'|購(gòu)買(mǎi)計(jì)算機(jī)='否'）=3/5=0.6;P（信譽(yù)='中'|購(gòu)買(mǎi)計(jì)算機(jī)='是'）=6/9=0.67;P（信譽(yù)='中'|購(gòu)買(mǎi)計(jì)算機(jī)='否'）=2/5=0.4;P（收入='中'|購(gòu)買(mǎi)計(jì)算機(jī)='是'）=4/9=0.44;P（收入='中'|購(gòu)買(mǎi)計(jì)算機(jī)='否'）=2/5=0.4。

假設(shè)條件獨(dú)立性，使用以上概率得到：P（X|購(gòu)買(mǎi)計(jì)算機(jī)='是'）=P（年齡='≤30'|購(gòu)買(mǎi)計(jì)算機(jī)='是'）×P（收入='中'|購(gòu)買(mǎi)計(jì)算機(jī)='是'）×P（學(xué)生='是'|購(gòu)買(mǎi)計(jì)算機(jī)='是'）×P（信譽(yù)='中'|購(gòu)買(mǎi)計(jì)算機(jī)='是'）=0.22×0.44×0.67×0.67=0.04;P（X|購(gòu)買(mǎi)計(jì)算機(jī)='否'）= P（年齡='≤30'|購(gòu)買(mǎi)計(jì)算機(jī)='否'）×P（收入='中'|購(gòu)買(mǎi)計(jì)算機(jī)='否'）×P（學(xué)生='是'|購(gòu)買(mǎi)計(jì)算機(jī)='否'）×P（信譽(yù)='中'|購(gòu)買(mǎi)計(jì)算機(jī)='否'）=0.6×0.4×0.2×0.4=0.02。

到此，我們得出解題需要的兩個(gè)關(guān)鍵概率：P（X|購(gòu)買(mǎi)計(jì)算機(jī)='是'）=0.04，P（X|購(gòu)買(mǎi)計(jì)算機(jī)='否'）=0.02;

進(jìn)一步的，根據(jù)概率統(tǒng)計(jì)的知識(shí)，考慮“購(gòu)買(mǎi)計(jì)算機(jī)='是'”的類(lèi)：P（X|購(gòu)買(mǎi)計(jì)算機(jī)='是'）×P（購(gòu)買(mǎi)計(jì)算機(jī)='是'）=0.04×0.64=0.03;考慮“購(gòu)買(mǎi)計(jì)算機(jī)='否'”的類(lèi)：P（X|購(gòu)買(mǎi)計(jì)算機(jī)='否'）×P（購(gòu)買(mǎi)計(jì)算機(jī)='否'）=0.02×0.36=0.01。

因此，對(duì)于樣本X預(yù)測(cè)為“購(gòu)買(mǎi)計(jì)算機(jī)='是'”。

在上面的教學(xué)過(guò)程中，我們首先引導(dǎo)學(xué)生用生活經(jīng)驗(yàn)自己推導(dǎo)，逐步去粗取精、然后用數(shù)學(xué)語(yǔ)言加以嚴(yán)謹(jǐn)描述，最終自己推導(dǎo)出貝葉斯分類(lèi)算法。經(jīng)過(guò)對(duì)比，學(xué)生發(fā)現(xiàn)自己推導(dǎo)的貝葉斯算法與教材中的貝葉斯算法的原理一模一樣，從而很快就牢牢理解了貝葉斯算法的思想，并形成了深刻印象，在此過(guò)程中，很多同學(xué)能夠自己推導(dǎo)出經(jīng)典的算法而產(chǎn)生了濃厚的學(xué)習(xí)興趣，建立了學(xué)習(xí)的自信。多數(shù)學(xué)生感覺(jué)這種類(lèi)比法有明顯的效果，克服了案例法或者項(xiàng)目法過(guò)于抽象、學(xué)生快慢不一的缺點(diǎn)，知識(shí)已經(jīng)內(nèi)化為思維的一部分，更加容易理解和接受。

2.2 過(guò)程生成式啟發(fā)教學(xué)方法在密度聚類(lèi)中的應(yīng)用

密度聚類(lèi)是2014年著名期刊Science上提出的一種新的聚類(lèi)方法，雖然公式較少，但是理解比較抽象。其關(guān)鍵步驟是確定聚類(lèi)中心，其嚴(yán)謹(jǐn)描述是：聚類(lèi)中心被局部密度較低的近鄰數(shù)據(jù)點(diǎn)包圍。

下面演示采用過(guò)程生成式啟發(fā)教學(xué)方法講授密度聚類(lèi)算法的過(guò)程。

（1）提出生活原型：觀察中國(guó)地圖5分鐘，回答問(wèn)題：你認(rèn)為中國(guó)的哪些城市可以作為區(qū)域中心城市？學(xué)生自習(xí)觀察后，多數(shù)回答是北京、上海、廣州、拉薩、烏魯木齊等城市。然后教師提問(wèn)：你為什么認(rèn)為這些城市是區(qū)域中心城市，為什么不選擇北京周邊的廊坊、上海周邊的嘉興作為中心城市？請(qǐng)給出理由。學(xué)生各抒己見(jiàn)，最后有學(xué)生回答：北京、上海、廣州比較大。教師反問(wèn)：拉薩不如嘉興大，但是拉薩顯然可以作為區(qū)域中心，但是嘉興卻不是，因?yàn)榧闻d相鄰的上海遠(yuǎn)比嘉興大的多，嘉興周邊已經(jīng)有了上海這個(gè)區(qū)域中心城市，嘉興就不可能再成為區(qū)域中心城市。學(xué)生再次深入思考，認(rèn)為僅憑一個(gè)城市的大小，不能作為區(qū)域中心城市的標(biāo)準(zhǔn)。最后有學(xué)生仔細(xì)觀察地圖后發(fā)現(xiàn)，區(qū)域中心城市的交通是這個(gè)區(qū)域最發(fā)達(dá)的，而且再也找不出反例，教師予以肯定，經(jīng)過(guò)學(xué)生的主動(dòng)思考，學(xué)生終于生成了正確的知識(shí)。（2）引導(dǎo)學(xué)生如何用數(shù)學(xué)形式化描述這個(gè)原理：如果某個(gè)城市K可以作為區(qū)域中心城市，那么K的鄰居的數(shù)目一定是該區(qū)域最多的，換句話說(shuō)，假設(shè)M、N、P等是區(qū)域中心城市K的鄰居，那么M、N、P的相鄰城市的數(shù)目都比K的相鄰城市數(shù)目要少。（3）與教材對(duì)照：學(xué)生通過(guò)一個(gè)最熟悉的生活原型，推導(dǎo)出聚類(lèi)中心應(yīng)該具備的性質(zhì)，此時(shí)教師公布教材中的密度聚類(lèi)中心的定義，發(fā)現(xiàn)與學(xué)生自己推導(dǎo)的結(jié)論基本一致，因此磨刀不誤砍柴工，推導(dǎo)的過(guò)程即是知識(shí)生成的過(guò)程，知識(shí)生成完畢也就學(xué)習(xí)完畢。學(xué)生在一瞬間就對(duì)這個(gè)算法的思想豁然開(kāi)朗。如果采用案例教學(xué)法或者項(xiàng)目教學(xué)法，學(xué)生雖然可以熟練掌握如何用算法解決問(wèn)題，卻難以深刻理解算法的原理;而采用過(guò)程生成式啟發(fā)教學(xué)方法，學(xué)生親自構(gòu)建了知識(shí)，對(duì)算法的生成過(guò)程有更深刻的理解，因此能夠很快學(xué)會(huì)算法的應(yīng)用并形成持久的記憶。

在其他很多數(shù)據(jù)挖掘算法中，都可以運(yùn)用生活經(jīng)驗(yàn)類(lèi)比法。例如K近鄰分類(lèi)，讓學(xué)生回答：假設(shè)對(duì)某個(gè)人一無(wú)所知，但是知道他的K個(gè)朋友學(xué)習(xí)都很好，請(qǐng)問(wèn)此人學(xué)習(xí)是否也很好？學(xué)生很容易自己推導(dǎo)出K近鄰算法，得出此人學(xué)習(xí)很好的結(jié)論。再如：集成學(xué)習(xí)可以用生活中的投票的經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行類(lèi)比等等。復(fù)雜的算法，往往都是由簡(jiǎn)單的問(wèn)題加以延伸而成，因此多數(shù)能夠找到問(wèn)題的原型，用過(guò)程生成式教學(xué)方法加以推導(dǎo)，就可以得到相應(yīng)的算法。

3結(jié)語(yǔ)

數(shù)據(jù)挖掘的學(xué)習(xí)難度較高，以往的案例驅(qū)動(dòng)、項(xiàng)目驅(qū)動(dòng)教學(xué)法仍然存在過(guò)于抽象、影響教學(xué)進(jìn)度的缺點(diǎn)而導(dǎo)致難以實(shí)施;而大量的主動(dòng)學(xué)習(xí)、合作學(xué)習(xí)、研究性學(xué)習(xí)雖然有其優(yōu)點(diǎn)，在實(shí)際課堂講授中往往受到軟硬件條件限制或者影響課程進(jìn)度，導(dǎo)致實(shí)際上課堂講授法仍然占據(jù)主流。本文首次提出在數(shù)據(jù)挖掘中引入過(guò)程生成式啟發(fā)教學(xué)方法，克服了上述缺點(diǎn)，引導(dǎo)學(xué)生從熟悉的生活經(jīng)驗(yàn)出發(fā)推導(dǎo)出相應(yīng)的算法，讓學(xué)生知其然更知其所以然，使得學(xué)生很容易將熟悉的知識(shí)遷移到對(duì)數(shù)據(jù)挖掘算法的理解中去，具有較高的課堂應(yīng)用價(jià)值。

參考文獻(xiàn)

[1] 覃鳳萍，陳佳.基于“問(wèn)題引導(dǎo)+案例”的數(shù)據(jù)挖掘課程教學(xué)模式設(shè)計(jì)[J]教育現(xiàn)代化，2020，7（45）：169-171.

[2] 趙衛(wèi)東，袁雪茹.基于項(xiàng)目實(shí)踐的機(jī)器學(xué)習(xí)課程改革[J] 計(jì)算機(jī)教育，2019（9）：151-154.

[3] 高建瓴，潘成成.以“問(wèn)題驅(qū)動(dòng)”為基礎(chǔ)的“數(shù)據(jù)挖掘及應(yīng)用”課程教學(xué)實(shí)踐[J].新型工業(yè)化，2020，10（9）：187-189.

[4] 王積社.論“過(guò)程→生成”教學(xué)——面向基礎(chǔ)與創(chuàng)新的數(shù)學(xué)教學(xué)模式研究[J].韓山師范學(xué)院學(xué)報(bào)，2013，34（3）：98-104.

[5] 胡翰林，沈書(shū)生.生成認(rèn)知促進(jìn)高階思維的形成——從概念的發(fā)展談起[J].電化教育研究，2021，42（6）：27-33.

[6] 王小根，單必英.生成性理念指導(dǎo)下的探究式教學(xué)活動(dòng)設(shè)計(jì)[J].軟件導(dǎo)刊，2019，18（12）：263-266.

[7] 扈春榮，王輝.體育學(xué)習(xí)自主生成應(yīng)對(duì)研究[J].當(dāng)代體育科技，2018，8（20）：62-63.

[8] 楊建梅.淺析高中歷史課堂生成性教學(xué)實(shí)施策略[J].科技資訊，2020，18（14）：136-137.

[9] 李文閣.生成性思維：現(xiàn)代哲學(xué)的思維方式[J].中國(guó)社會(huì)科學(xué)，2000（6）：45-53+206.

[10] 張良. 課程知識(shí)觀研究[D].上海：華東師范大學(xué)，2015.

[11] 張茗.生成知覺(jué)觀研究[D].南京：南京大學(xué)，2016.