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针对数据挖掘与机器学习课程教学过程中存在的问题,提出一流课程建设背景下的课程教学改革思路,以决策树分类模型为例,从课前准备、课堂教学和课后拓展3方面,阐述如何进行课程内容重构、课程思政融合和分层资源构建,最后说明改革特色与成效。
Abstract:Addressing the issues in the teaching of Data Mining and Machine Learning courses,this paper proposes reform strategies under the framework of first-class curriculum construction.Taking the decision tree classification model as a case study,it elaborates on how to implement course content restructuring,integrate ideological education,and develop hierarchical resources through three phases:pre-class preparation,in-class instruction,and post-class extension.The innovative features and demonstrated effectiveness of this pedagogical reform are systematically analyzed.
[1]中华人民共和国教育部.教育部关于一流本科课程建设的实施意见[EB/OL].(2019-10-30)[2024-09-03].http://www.moe.gov.cn/srcsite/A08/s7056/201910/t20191031_406269.html.
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基本信息:
DOI:10.16512/j.cnki.jsjjy.2025.07.026
中图分类号:TP311.13-4;TP181-4;G642.0
引用信息:
[1]曹付元,赵兴旺,高小方,等.一流课程建设背景下数据挖掘与机器学习课程教学改革[J].计算机教育,2025,No.367(07):155-159.DOI:10.16512/j.cnki.jsjjy.2025.07.026.
基金信息:
2024年山西省高等学校指令性教学改革创新项目(Z20240013); 2024年度山西省高等学校一般性教学改革创新立项项目(J20240005); 2023年度山西省高等学校一般性教学改革创新立项项目(J20230142,J20230122); 2023年度山西省研究生教育创新计划项目(2023JG016)
2025-07-10
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