APP下载

基于数据挖掘关联规则构建特色课程群和知识链

2016-01-19马宏斌王英丽秦丹阳丁群

黑龙江教育·理论与实践 2015年1期
关键词:保密数据挖掘信息安全

马宏斌,王英丽,秦丹阳,丁群

(黑龙江大学,黑龙江 哈尔滨150080)

课题以提供系统的、具体的特色课程教学体系为目标,细化课程知识点、课程链、知识网。在维持原有的教学安排的前提下,建立学科“保密通信与信息安全”特色课程群的教学体系,优化“保密通信与信息安全”课程结构和内容。解决课程之间松散关系,建立课程之间强势连接关系。本文的研究与实践,将直接应用于通信与信息系统学科通信工程专业网络信息安全方向的教学、科研、应用环节,将会对本学科电子信息类专业课程教学提供经验方法,研究学科和专业新特色,促进学科内部组建新的课程群,继而推广至其他学科和专业,最终形成黑龙江大学的特色办学。

一、课程群理论与实践教学的松散性

课程群建设是近年来高等院校课程建设实践中出现的一项新的课程开发技术,其基本思想是把内容联系紧密、内在逻辑性强、属同一个培养能力范畴的同一类课程作为一个课程群组进行建设,打破课程内容的归属性,从实践能力培养目标层次把握课程内容的分配、实施、保障和实践能力的实现。在课程群中,最基本的教学单元是知识点,知识群是知识点的集合。把传统的教学组织由两层架构进化为三层架构,使技能要求独立于课程,形成目标明确的课程群层次,嵌在课程和培养方案之间。由课程群承载技能培养目标,协调课程之间的关系,使目标明确化。弱化课程的独立性,强化课程之间的亲和性,凸显它们为确定的共同技能的服务特征,突出各课程所蕴涵的实践定位,把围绕一个实践培养目标的、含有若干课程中的实践点抽象出来,在一个更高层次上连贯起来,使该实践的培养随课程教学的推进而不断递进、加深和拓展,逐步实现与培养目标的重合。

课题研究“保密通信与信息安全”特色课程群教学体系的建立,优化“保密通信与信息安全”课程结构和内容。解决课程之间松散关系,在课程之间建立强势连接关系。“保密通信与信息安全”课程组包含c语言、传感器网络、信号处理、信息论、通信原理、密码学、通信电子线路、电磁场与微波天线、网络通信、网络安全等专业课程,知识点就是课程大纲、教案、考点,须要对上述内容进行知识点的挖掘工作。遵循原有的教学大纲和课程设置,标记“保密通信与信息安全”相关课程,并归类为特色课程群。对于标记为特色群内的课程,教师须要挖掘特色群课程的知识点,依托纵向和横向课题的研究内容,形成相关联的知识链、知识网络。特色群内课程须要改进教学内容和方法,对知识链和知识网络内的重要知识点,采用关联式、阶段式、综合式的考评和教学改革。

二、课程群知识点数据库构建

“保密通信和信息安全”课程群包括传感器网络、信号处理、信息论、通信原理、密码学、通信电子线路、电磁场与微波天线、网络通信、c语言、网络安全等课程,构建“保密通信和信息安全”课程群知识点数据库共分为三个步骤:(1)“保密通信和信息安全”项目组老师根据教授的课程,讨论并提出标记课程,建立特色课程群;(2)负责理论教学的老师在原来课程考点基础上挖掘总结课程知识点,参与产学研用项目的老师根据项目需求,建立项目知识点;对课程知识点和项目知识点进行融合,确定特色课程和知识点;(3)依据知识点类型的不同,将特色课程知识按照理论研究、应用开发、工程实践三个类别进行划分,完成课程群知识点数据库的建立。

课题以“保密通信和信息安全”作为教学目标,对本专业理论研究、应用开发、工程实践不同类型的人才培养项目方面,推进专业“分类培养”,根据学生的不同层次,设计差异化培养方案,实行差异化人才培养模式,实行导师制、小班教学,激发学生学习主动性、积极性、创造性,培养不同层次的拔尖创新人才。最终目标是建立“保密通信与信息安全”系统平台,提供学生的创新、创业交互平台,提供校园文化传播平台,旨在加强创新创业教育和就业指导服务,为学生提供多种创业思路和多条就业渠道,推进高校文化传承创新。

三、关联规则挖掘知识链

数据挖掘是一种决策支持过程,它主要基于人工智能、机器学习、统计学技术、高度自动化地分析企业原有的数据,作出归纳性的推理,从中挖掘出潜在的模式,帮助决策者作出正确的决策。

在教育领域的应用相对较少,高校中对学生信息、成绩等数据的处理一般还停留在简单的数据的备份和查询阶段。从教学信息技术角度看,数据挖掘是一种崭新的教学信息处理技术,其主要作用是对教学数据库中的大量数据进行抽取、转换、分析和其它模型化处理,从中提取出辅助教学决策的关键性数据。数据挖掘更主要是为教学决策提供真正有价值的信息,进而获得更好的教学效益。但很多学校面临的一个共同问题是:学校数据量非常大,而其中真正有价值的信息却很少,因此需要从大量的教学数据中经过深层分析,获得有利于教学决策、促进教学发展的有价值的信息。

课题参照一种最有影响的挖掘关联规则频繁项集的Apriori算法,挖掘隐藏在教学系统数据间的相互关系。

首先,根据每个课程的重要知识点,设计数据项集。参照教学大纲执行顺序,将每个课程项集设置为数据库的一个关系模式,包括起始时间、知识点关键字、课时、预备知识等属性。其次,在课程数据项集中构造事务T,分配唯一标示符标注,对于全体事务构成的事务集合D,统计事务集D关于集合A与集合B的支持度s,分析研究最小支持度集。之后,计算事务集D包含A事务同时也包含B事务的计数或百分数,得到置信度与最小置信度,得到满足最小支持度阀值的事务中的频繁项集。

课题构建知识链和知识网,要结合理论研究、应用开发、工程实践不同项目需求,依据上述方法,结合产学研用的需要将知识点串联为知识链,将知识链组成知识网,并且全面的展示理论教学、高精尖的研究、应用开发、工程实践不同领域的重要知识技术。

四、课程群紧密耦合性在实践教学的应用

课题结合数据挖掘知识,以及关联规则中的Apriori算法,着眼于“保密通信与信息安全”特色课程群知识点、知识链、知识网的构建,实施了如下工作:(1)对课程知识点和项目知识点进行融合,确定特色课程和知识点;(2)教学和项目组合作,聚合知识点,形成知识链,依托项目组建“保密通信和信息安全”特色课程群知识网;(3)建立特色课程群关联式、阶段式、综合式教学考评。建立特色课程群,知识点、知识链、知识网的教学考评方法。

在实施过程中,不仅要重视具有合理完备的理论课程体系,而且还要强调建立良好的实践教学体系,帮助学生在实践中真正把握理论知识,掌握基本的信息安全技能,并培养出综合素质高,善于理论联系实践的应用型人才,实现如下的方法:(1)课程实验内容的补充与完善。为了提高学生的动手能力以及对知识的理解,对于课程群中的原本没有实验教学内容的课程,如密码学等课程添加了实验内容,对于那些有实验教学的课程,如网络通信等课程,注重实验内容的更新与完善;(2)设计高质量的实验教辅材料和监测机制。实验教学是理论教学的验证和重要补充,对于基本结构原理,不仅忠实于基础理论,而且强化实验内涵和外延,以及实验相关的材料的整理,包括实验准备、实验步骤、实验结果、数据分析、结论探究等。此外,调整原创性实验以及综合性实验的比例,增设非验证性质实验项目;(3)注重理论与实践相结合。充分发挥工学学科优势,在应用实践、创新竞赛、兴趣小组等具体培养环节,引导学生在实践中真正思考、学习、领悟理论知识,锻炼基本技能,掌握研究保密通信与信息安全的科学方法。

猜你喜欢

保密数据挖掘信息安全
多措并举筑牢安全保密防线
《信息安全与通信保密》征稿函
保护信息安全要滴水不漏
高校信息安全防护
基于并行计算的大数据挖掘在电网中的应用
论中国共产党的保密观
保护个人信息安全刻不容缓
一种基于Hadoop的大数据挖掘云服务及应用
信息安全
基于GPGPU的离散数据挖掘研究