於遒 郭海兵

摘要：大数据的五V特征对数学建模教学产生新的冲击，这表现在课程目标、课程内容、教学手段等方面。面对样本数据收集的信息化、自动化、全样本和大数据化，课程应更加侧重于发现海量数据下各种关联细节的相关分析能力的培养；在教学内容上，应增加反映兼顾大数据和信息技术特点的数据挖掘内容和环节；在教学手段上，数学软件的应用及编程能力的强化应成为数学建模必不可少的手段之一。

关键词：数学建模；大数据；全样本；数据挖掘；编程能力

中图分类号：G712 文献标志码：A 文章编号：1673-9094-（2018）05C-0074-03

随着新技术和新应用带动数据爆发式的增长，大数据正逐步走进人们生活，并对传统数学建模课程产生深刻的影响。近年来，在美国大学生数学建模大赛中，具有显著大数据特征的赛题不断涌现，以2017年A赛题为例，其关于赞比西河管理问题的解决涉及大量非结构化数据，特别是地理数据，对数学建模能力的考核已经不再表现为分析问题能力和数据执行能力的获取，而是上述两种能力的合取。2018年大赛甚至系统性地专门增加一个数据处理题以反映时代对这方面的要求。因此，在数学建模教学中，任何割裂分析问题能力与数据执行能力联系的做法已经无法应对大数据对数学建模能力提出的挑战。具体到教学改革上，需要我们分析好大数据型问题对数学建模课程的影响，对传统数学建模的课程目标、课程内容、教学手段做出相应调整。……