贾媚媚，刘泉，马晓普，兰义华，李贺，刘金江

（南阳师范学院计算机科学与技术学院，南阳473061)

0 引言

随着移动互联网、物联网、人工智能等技术的不断进步，每时每刻都在产生大量的数据。数据在爆炸式增长，数据收集与处理、数据分析与挖掘，探索其中隐含的规律，进而为经济和社会发展服务。为了顺应社会发展的需要，国内不少高校纷纷设立了大数据相关专业。自从2016 年第一批“数据科学与大数据技术”专业兴建以来，我国本科高校已经获批建设五百多个大数据相关专业。纵观众多高校的大数据专业培养方案可以发现，数据挖掘课程都在其中占据重要的位置。

数据挖掘课程涉及多个学科的知识，主要包括统计学、机器学习、数据库、数据仓库、模式识别、人工智能、决策技术、可视化技术、具体的领域知识等多个方面[1]，如图1 所示，是一门典型的交叉性学科。目前，虽然已有众多国内高校开设了数据挖掘课程，但是课程的理论知识和实践教学等方面都还同社会需求具有一定的差距，比较普遍存在重理论教学、轻实践等教学现象[2]。

特别是，在新工科背景下，数据挖掘实验课程应当以解决实际问题为导向，提高学生综合运用知识的能力，以达到培养新工科人才的要求[3]。在新工科背景下，面对社会、经济、技术等发展的实际需求，需要对数据挖掘实验课程的教学方式和案例设计进行改进。本文将结合笔者近年来在数据挖掘课程中的授课经验和教训，对数据挖掘实验课程的案例设计和教学方法进行探讨。……