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網絡工程、物聯網工程、數據科學與大數據技術、人工智能專業:《數據挖掘—關聯分析之 Apriori 算法》課程思政課堂教學設計
數據挖掘
教學設計

網絡工程、物聯網工程、數據科學與大數據技術、人工智能專業:《數據挖掘—關聯分析之 Apriori 算法》課程思政課堂教學設計

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版權說明

發布日期:2023-03-02

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適用專業(4)

    本科(4):

  • 人工智能網絡工程物聯網工程數據科學與大數據技術
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適用課程(1)

  • 數據挖掘
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版權說明及權利通知
課程名稱

數據挖掘

授課對象

電子信息工程專業

授課內容

數據挖掘—關聯分析之 Apriori 算法

課時

0.50

課程類型 A.思想政治理論課;B.通識課;C.專業課;D.實踐課;
教學目標

知識目標: 了解 Aprori 算法的基本概念、主要原理;掌握經典 Aprori 算法的基本思想和原理。


能力目標: 具有初步的使用 Aprori 算法解決實際數據挖掘問題的算法設計能力;能夠在學習中尋求發現問題、解決問題的途徑。

 

素質目標: 深化職業理想和職業道德教育;培養學生探索未知、追求真理、勇攀科學高峰的責任感和使命感。

課程思政 融入知識點

重點:掌握項集、頻繁集、支持度、置信度等概念;理解 Apriori 算法基本思路。


難點:掌握 Apriori 基本原理與挖掘步驟。

融入方式

以數據挖掘建模方法為基礎,重要講解其應用來貫穿整個授課內容,采用講授法、啟發式、任務式等相結合的教學方法,提高學生專注力和學習興趣,達到學習目標。


教學手段


1. 以面授為主,輔以討論;


2. 網絡資源平臺輔助教學(包括參考資料、考題)等在*****平臺上進行。

思政元素 耐心 邏輯思維能力 職業道德教育 職業理想 責任感 使命感 創新精神 追求真理 勇攀科學高峰 探索未知 實踐動手能力 辯證看待問題 動手實踐能力
思政資源 一分鐘了解APRIORI
思政案例
教學實施
教學引入
教學展開
教學總結
目標達成檢測
教學反思
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