一、基于建构主义理论进行实践教学设计

1.建构主义理论与实践教学目标

建构主义理论强调，学生通过以往的学习和经历已经形成了对客观事物的基本理解和认识，已具备了一定的知识结构，学习的过程是学生个人的知识储备与知识结构和外界影响相结合，并在结构过程中继续主动地建构自己新知识结构的过程。基于建构主义理论，给出数据挖掘课程实践教学的主要目标即为在原有理论知识理解的基础上，在新的教学实验情景下不断学习和理解，最终熟悉了实验情景、掌握了课程设计的应用，还能改达到对原有知识的深刻理解，进而能在新的实验情景和新的应用案例下有启发式的想法和思路，进行独立的思考和研究。具体包括：巩固已学习知识、加深对理论知识的理解，实验内容设计与教材理论体系一脉相承，有助于学生系统化理解本课程；深刻理解数据挖掘多步骤之间以分析为驱动、以数据相衔接的前后关系；训练学生对管理问题的抽象能力，培养学生学习兴趣。通过管理实例深刻体会到数据挖掘方法的重要性和实用性，培养学生对课程的兴趣，引导学生学会科学思考问题、提炼问题；熟悉主流软件，为学生踏入数据仓库与数据挖掘领域做好铺垫。实验使用业内流行的数据整合软件和商务智能软件进行实验设计，使得学生的实践适应技术的发展。

2.基于建构主义理论选择实验工具与实验案例

建构主义认为，学是与一定的情境相联系的。学习情境是学生可以在其中进行自由探索和自主学习的场所，一个良好的实践教学情景设计对学生学习要有明显的激发和引导作用。在案例选择时，教师可以为学生提供一种典型的案例背景，在这种背景下的研究方法可以给予较多的辅导，使学生首先熟悉实验工具的环境，以及实验工具、实验案例与实验内容和原理的融合。再准备一些其他的经典案例供学生自由选择，鼓励学生用已有的知识来寻找最佳解决方案。这样，就促进了学生对知识、能力的迁移，并使得这一过程成为学生能力和自我有意识的调节过程。在确定软件选择方案方面，根据对国内外调研情况的分析，数据挖掘实践模块的工具的选择，可以分为以下三种情况：一是使用基本工具编程实现算法；二是直接使用具备数据整合、多维数据建模等方法的商务智能工具；三是使用数据挖掘软件进行数据建模或编程开发。根据信管专业培养方案的培养目标，后两种模式较为适合。可以针对学生基础知识的掌握情况，选择合适的工具为学生设计综合性实验，并在实验后期留一部分自由度，让学生自己设计数据仓库、进行数据挖掘，并对挖掘结果进行多种形式的展示。

3.基于建构主义理论设计实验原理与内容

建构主义理论认为，意义建构是整个学习过程的最终目标，即认识事物的性质、规律以及事物之间的内在联系，通过“同化”和“顺应”来完善和丰富个体的认知结构。“同化”是利用原有认知结构中的有关经验去学习当前的新知识，并对新知识进行过滤或改变，原有框架的一部分。如果原有经验不能“同化”新知识，则要引起“顺应”过程，即对原有认知结构进行改造与重组。基于建构主义理论进行实践教学活动设计，需要围绕意义建构目标而展开，需要在安排实践教学课程前，明确理论课程的主要框架，并遵循已有的理论框架和逻辑结构安排实践环节，这样学生就能够更有效地从学习过程中理解当前实践内容所反映的事物性质、规律及其互相联系。实验原理实际就是实验所选择的理论和方法基础，在实验设计时最好能依据课堂内容进行选择，并注意最好选择按照课堂内容的顺序前后衔接，这样更加符合建构主义的教育方法。实验内容就是以与学生专业相符合的案例和案例的数据，应用实验原理进行实验的设计。在本课程中主要的实验原理是：应用数据预处理抽取、转换和装载方法，对原始数据进行整合和装载；应用数据仓库的OLAP技术，建立星型模式的多维数据模型，并进行OLAP操作，应用多维数据展示技术进行数据展示；应用数据挖掘分类与预测方法，对多维数据建模、预测，并使用报表工具展示挖掘的结果。主要实验内容包括：数据集成与转换，使用Pervasive软件实现数据存储格式转换、集成；进行Mstr商务智能软件的基本配置，并将实验1的数据装载到软件的数据仓库表中，为实验3做准备；数据仓库与多维数据的OLAP操作，使用商务智能软件针对原始数据建立星型模式多维数据模型，实现多维数据模型的OLAP操作，掌握商务智能软件的数据展示功能；数据挖掘方法应用，创建季度指数度量，进行数据挖掘前的数据转换，并创建训练度量实现对销售量的预测。

4.基于建构主义理论设计实践教学方式和方法

在建构主义理论下，教师需要由传统的知识的传授者与灌输者转而成为实践教学的设计者、组织者、引导者。教师要引导学生形成分析问题的思路，启发学生对实践活动进行评价、反思和讨论，帮助学生深刻理解学习内容并形成新的认知结构。从课程内容安排上分析，建构主义强调“支架式教学”，即为学习者的知识建构提供一种概念框架。为此，要在安排实验前对实验任务加以分解，形成逐渐递进式的概念框架，便于由浅入深逐步引入实践内容。例如，对于第三个实验———数据仓库与多维数据的OLAP操作，教师首先带大家回顾多维数据模型的星型模式、OLAP操作和多维数据展示三部分理论课内容，再分析案例数据，引导学生思考如何对案例数据进行处理，然后给出答案，加深对原来这三部分内容的理解。从对学生的引导和教学方法上来说，应该充分发挥学生的主动性，鼓励学生大胆探索，主动观察和认识客观事物，并鼓励学生在在实践中重新整合头脑中原有的知识，通过讨论、思考的过程加深对客观事物的认识。在条件允许的前提下，为学生提供更多的案例训练的机会，加深对知识的理解和知识架构的丰富与完善。本实验选用的实验模式为小组讨论、教师引导、上机实验相结合的方式，使用的具体方法有录制实验教学视频，引导学生思考初始数据蕴含的管理问题，画出课程知识点与实验过程、软件使用关系图等方式。

二、实验效果与结论

使用建构主义理论设计实践环节，事前给学生做好知识架构的铺垫，针对入门级实践，进行原理的讲解与回忆、进行实验过程的引导思考与详细讲授，同时提供更多情景资源给学生训练；对深入研究型的部分，给学生较大自由度，由学生自己完成。该门课程多数学生能够独立完成实验过程，并且能够在实验过程中较好地理解实验原理，分析管理问题。本实验综合效果较好，随着数据挖掘在信息管理专业中重要性的增强，在教学实践中增加课时的可能性很大，继续使用建构主义理论进行实践环节设计对学生也更有好处。

作者：胡敏单位：北京信息科技大学信息管理学院