《商務(wù)智能》翻轉(zhuǎn)課堂教學(xué)模式改革

王健

摘要：傳統(tǒng)教學(xué)在講授《商務(wù)智能》時，往往忽視數(shù)據(jù)分析的相關(guān)實驗，隨著數(shù)據(jù)分析在各種領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，以及大數(shù)據(jù)技術(shù)的成功推廣，越來越需要在講授《商務(wù)智能》時，突出實驗教學(xué)，指導(dǎo)學(xué)生在真實的數(shù)據(jù)集上進行數(shù)據(jù)分析與挖掘的相關(guān)工作，并且將大數(shù)據(jù)的相關(guān)技術(shù)合理貫穿在課程實驗中。

關(guān)鍵詞：商務(wù)智能；大數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)分析

《商務(wù)智能》課程屬于信息管理與信息系統(tǒng)專業(yè)必修課程之一。目的在于使學(xué)生掌握決策的基本原理、決策過程建模、決策支持系統(tǒng)的基本構(gòu)成、決策支持系統(tǒng)的實施過程，以及通過商務(wù)智能技術(shù)解決實際的半結(jié)構(gòu)化決策問題，同時加深對有關(guān)管理科學(xué)、統(tǒng)計學(xué)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用的理解。該課程所涉及的軟件相對來說困難一些，而且書中涉及到的軟件過多，學(xué)生容易忘記，短時間不易掌握。為解決上述問題，我們準(zhǔn)備采用“翻轉(zhuǎn)課堂式”教學(xué)模式。

為了將《商務(wù)智能》課程做成一個翻轉(zhuǎn)課堂，應(yīng)事先把每節(jié)課相關(guān)的理論知識介紹和實驗操作指南上傳到在線課堂。然后學(xué)生在上課之前，去在線課堂平臺提前預(yù)習(xí)這些知識，并且希望學(xué)生能夠在上課之前，就能按照在線課堂上的指導(dǎo)，自己先做實驗。學(xué)生課下提前做實驗的過程中，會遇到很多問題，而且各個學(xué)生因為程度不同，各自遇到的問題也不同。對學(xué)生的這些問題的解答，安排在課堂上進行。上課時間就是用來幫助學(xué)生解決他們之前自己做實驗所遇到的問題。并且在這種新的教學(xué)模式下，學(xué)生在課堂上會主動問很多問題。這種新的授課方式，可以提高學(xué)生自己做實驗的積極性，以及增強他們對這門課的學(xué)習(xí)興趣。計算機學(xué)科的專業(yè)課的特點是動手做實驗很重要。很多理論知識、算法和操作技巧，如果只是課堂講，學(xué)生沒有實踐操作，那么學(xué)生學(xué)到的知識會大打折扣。以前的教學(xué)模式是課堂上給學(xué)生講很多實驗操作方法，課堂留給學(xué)生做實驗的時間很少，很多學(xué)生要利用課下時間來做實驗。那么課下學(xué)生自己做，做的過程中遇到問題，如果不能及時獲得解答的話，時間長了，學(xué)生自己也就忘記要問哪些問題了。還有一些學(xué)生剛開始做實驗時，興趣很高，做著做著，遇到的問題都沒人幫助解決，時間長了，學(xué)生對實驗操作也會失去興趣。所以設(shè)計翻轉(zhuǎn)課堂的目的，是改變傳統(tǒng)的老師一個人在講臺上講的教學(xué)方式，讓學(xué)生在課堂上占據(jù)主動性，讓他們主動問問題，老師的角色是幫助他們解答問題。

本課題組進行教學(xué)模式改革的第二項工作就是對期末考試方式進行一些改革。將傳統(tǒng)的試卷考試轉(zhuǎn)變?yōu)樯蠙C考試。本課題組的老師構(gòu)建題庫，通過學(xué)校提供的在線課堂平臺來完成期末考試?？荚嚂r，學(xué)生登陸在線課堂，系統(tǒng)隨機為學(xué)生組卷，每個學(xué)生的試卷都不同?？荚嚱Y(jié)束后，系統(tǒng)自動評卷打分。這種上機考試的方式使得測試的知識點覆蓋面更廣，要求學(xué)生要全面復(fù)習(xí)。另外，由于各個學(xué)生的試卷都不同，就避免了考試作弊，還可以增強考試的公平公正性，也提高了效率。目前這個考試題庫已經(jīng)建成。后期課題組的老師將采用交叉檢查的方式，對題庫中的題目進行再檢查，對一些有錯誤的題目進行修改。

此外，我們在講授《商務(wù)智能》這門課時，結(jié)合大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用領(lǐng)域常用的數(shù)據(jù)分析技術(shù)進行講解。如ID3分類算法和FP-Tree關(guān)聯(lián)規(guī)則算法，在真實的數(shù)據(jù)集合上給學(xué)生安排課程實驗，另外讓學(xué)生課下自己從網(wǎng)上收集整理數(shù)據(jù)集，來完成以上算法的運行。為了突出我們教研室在進行此次教學(xué)模式改革中的創(chuàng)新性，我們在教材的最后添加了基于隱私保護的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，強調(diào)在進行數(shù)據(jù)分析時，一定要考慮到不能挖掘出用戶的敏感屬性值。雖然我們拿到的實驗數(shù)據(jù)，之前已經(jīng)進行了數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理，但是如果挖掘分析算法不恰當(dāng)，那么也會從預(yù)處理后的數(shù)據(jù)中挖掘用戶隱私。隨著用戶越來越重視個人敏感信息的保護，相關(guān)研究人員必須對傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘分析算法進行改進，添加數(shù)據(jù)安全和隱私保護技術(shù)，從而實現(xiàn)既能從大量的、模糊的、不完全的源數(shù)據(jù)中分析出隱藏在其中的、用戶不知道的規(guī)則和知識，又能防止分析人員挖掘出用戶的隱私信息。

為深化決策支持與商務(wù)智能課程的教學(xué)改革，我們將和 IBM、SAP 等企業(yè)的相關(guān)機構(gòu)深入合作，共同討論制定商務(wù)智能方向的專業(yè)課程，將企業(yè)應(yīng)用商務(wù)智能的成功案例和項目實施過程，補充進課堂教學(xué)內(nèi)容，使學(xué)生能夠在項目實訓(xùn)中了解實際的項目環(huán)境并培養(yǎng)分析實際項目的能力，從而把先進的技術(shù)、方法以及企業(yè)的最佳實踐項目引入決策支持與商務(wù)智能教學(xué)中，以滿足學(xué)生對知識和能力培養(yǎng)的需求。

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