杜振鑫

（安徽财经大学管理科学与工程学院，安徽 蚌埠 233030）

1 引言

随着各行各业技术的发展，这个时代的数据量已经发生跨越式的增长[1，2]。大数据技术的出现很好地解决了大量数据的计算问题，数据挖掘和机器学习也成为一门非常重要的课程。但是数据挖掘和机器学习教学存在抽象、难于理解的问题。传统教材大多采用算法加例题的讲授模式，虽然表述严谨，却不利于教学。覃凤萍[1]提出问题引导+案例教学法，高建瓴[3]提出问题驱动教学模式，这些方法都是通过案例进行教学，能够有效降低学生的学习难度。但是这些方法也存在一定缺点：（1）学生从一个抽象的案例或者项目类比另一个抽象的算法，仍有不小的难度；（2）这些方法往往需要一定软硬件条件或者明显降低讲课精度，只能偶尔为之，多数情况下仍然采用传统的讲授式教学。（3）案例式教学、项目教学，没有从本质上将算法原理剖开给学生，学生只是熟练地模仿项目或案例，王积社等认为这种静态的实体观存在缺陷[6]，因为事实上世界万物是不断变化的，是动态的，知识就是其生成过程，所以教学就必须模拟、展现知识的生成过程，学习就必须感受、理解知识的生成过程，这样才能做到知其然而又知其所以然。李文阁[7]等认为，“生成：现代哲学的最强音”，“生成性思维是现代哲学的基本精神和思维方式”。

基于过程生成式理念与启发式方法，本文首次提出在数据挖掘教学中，让学生……