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网络工程、物联网工程、数据科学与大数据技术、人工智能专业:《数据挖掘—关联分析之 Apriori 算法》课程思政课堂教学设计
数据挖掘
教学设计

网络工程、物联网工程、数据科学与大数据技术、人工智能专业:《数据挖掘—关联分析之 Apriori 算法》课程思政课堂教学设计

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发布日期:2023-03-02

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适用专业(4)

    本科(4):

  • 人工智能网络工程物联网工程数据科学与大数据技术
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适用课程(1)

  • 数据挖掘
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版权说明及权利通知
课程名称

数据挖掘

授课对象

电子信息工程专业

授课内容

数据挖掘—关联分析之 Apriori 算法

课时

0.50

课程类型 A.思想政治理论课;B.通识课;C.专业课;D.实践课;
教学目标

知识目标: 了解 Aprori 算法的基本概念、主要原理;掌握经典 Aprori 算法的基本思想和原理。


能力目标: 具有初步的使用 Aprori 算法解决实际数据挖掘问题的算法设计能力;能够在学习中寻求发现问题、解决问题的途径。

 

素质目标: 深化职业理想和职业道德教育;培养学生探索未知、追求真理、勇攀科学高峰的责任感和使命感。

课程思政 融入知识点

重点:掌握项集、频繁集、支持度、置信度等概念;理解 Apriori 算法基本思路。


难点:掌握 Apriori 基本原理与挖掘步骤。

融入方式

以数据挖掘建模方法为基础,重要讲解其应用来贯穿整个授课内容,采用讲授法、启发式、任务式等相结合的教学方法,提高学生专注力和学习兴趣,达到学习目标。


教学手段


1. 以面授为主,辅以讨论;


2. 网络资源平台辅助教学(包括参考资料、考题)等在*****平台上进行。

思政元素 耐心 逻辑思维能力 职业道德教育 职业理想 责任感 使命感 创新精神 追求真理 勇攀科学高峰 探索未知 实践动手能力 辩证看待问题 动手实践能力
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思政案例
教学实施
教学引入
教学展开
教学总结
目标达成检测
教学反思
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