李海林

摘要：近年来，大数据引起了各界相关部门的高度关注，中科院和各高校开始重视该方向的教学和研究。针对目前大数据带来的社会影响力，根据大数据具体特性以及数据挖掘学科交叉性强的特点，结合实际教学经验，分别从培养数据意识、加强理论体系、创新教学方法和深入科学研究等四个方面来探索如何设计高校数据挖掘课程，以解决大数据时代下数据挖掘课程因抽象而带来的问题，为培养优秀的大数据研究人才奠定理论基础。

关键词：大数据；数据挖掘；教学方法；人才培养

总结：本文根据大数据的特点和其发展方向，探索如何提高数据挖掘课程的教学质量，从教学层面探讨大数据研究人才的培养。

1、科学引导，培养数据意识。数据挖掘是以数据为驱动的理论分析和应用课程，它既有具体性又有抽象性。针对这一特点，在进行数据挖掘课程设计之前，先要科学地引导学生对数据挖掘产生兴趣，并且逐渐培养学生的数据意识。

2、深化基础，加强理论体系。：将数据挖掘课程授课对象定位在高年级的学生，即大三或大四年级，这些学生一般对学习目标有较清晰的认识，并且有一定的知识储备；做好前期课程的准备，如开设高等数学、高等代数、统计分析、概率等数学体系课程，以及算法设计与分析、数据库原理、计算机系统原理等计算机课程，为学好数据挖掘打下必要的基础理论。

3、联系实践，创新教学方法。在基本的教学过程中，对数据挖掘的基本概念、原理和算法的讲解最好结合案例教学法，并且使用具体的数据演算实例来分析数据挖掘的过程和结果，使学生从实际案例中明白数据挖掘技术在处理大数据过程中的作用和意义。

4、增强兴趣，深入科学研究。在教学工作中，教师要发挥主导作用，积极引导学生学习新知识的兴趣。另外，高年级中部分学生可能将选择深造，出国或考研，针对这部分学生，可以鼓励其选择数据挖掘方向的科学研究，为他们后期的大数据科学研究打下较为坚实的基础。

     （出处：《计算机时代》2014年第2期）