2022年，辽宁省教育厅公布了省级一流本科课程名单，作为新工科专业数据挖掘与大数据技术专业的核心课程——数据挖掘赫然在列。本门课程积极发挥一流本科课程的示范引领作用，持续推进课程的改革与创新，推动科教、产教与教育教学深度融合，利用课程资源开展线上线下混合式教学方法改革，提升教师的教学效果，激发学生的学习兴趣和潜能，提高学生的专业技能以及综合能力。
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2021年，课程在专业思政与课程思政的碰撞中，改进《数据挖掘》课程的思政元素与思政案例设计，形成课程的思政元素、思政目标、思政案例内容以及思政融入点，完成课程思政设计与实施，被评为校级课程思政示范课。
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课程定位
本课程是数据科学与大数据技术专业的核心主干课，课程内容基于学校办学定位及人才培养的需求，要求可以灵活运用数据挖掘技术解决实际工程问题，同时关注挖掘分析结果对决策所产生的影响。本课程主要介绍数据挖掘的基本概念，数据挖掘任务和工作流程，以及不同类型的数据挖掘任务常用算法原理。培养学会生能够在具体的工程应用中，运用数据挖掘技术设计实际问题的解决方案，实现对数据的挖掘分析。
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混合式教学模式
课程围绕教学单元及KT点，坚持知识、素质、能力培养一体化，建设教学资源，包括教学课件、教学案例、教学视频、教学案例、教学项目等。结合多种教学平台多种渠道，充分利用课程资源开展线上线下教学活动，达到培养学生发挥学习主观能动性的目的。
数据挖掘课程资源
课程教学过程采用任务驱动、成果导向的方式实施教学，将数据挖掘技术与实际问题紧密结合，课上教师通过课件讲解、程序演示实际工程问题的解决方案、技术，提升学生的学习兴趣，引导学生从多角度思考、讨论问题，通过问题教学方法增强教学互动性，形成良好的学习氛围。
教学过程设计与实施
课堂互动
课程采用多元化考核方式，从形成性过程考核、大作业考核、笔答试卷考核三个方面开展。近三年，随着具有高阶性、挑战度考核内容的增加，学生对于数据挖掘知识的掌握程度及实践能力，整体上均有取得不错效果。
课程考核效果
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课程辐射成果
依托课程第二课堂和社团活动，学生将课程所学知识和技术转化为大学生创新创业项目、学科竞赛，直接体现了课程对于学生创新意识和创新思维、创新实践和创新素质的养成。
阿里天池新人赛
大学生创新促行业项目
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优秀的师资队伍
数据挖掘课程组教师均具有高级职称，2名博士、2名硕士，是一支高精尖队伍，她们勤学思讲、技术精湛、敬业立德，用深厚的学术功底为学生开启智慧之门，以细致和严谨的态度提升学生学习知识的品质。
课程组教师
课程组教师历年来主持或参与国家级、省市级各类科研项目30余项，发表科研论文百余篇、专利及软件著作权20余项，出版教材7本，实施教育教学改革十余项。
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未来，数据挖掘课程将以打造国一流课程建设为目标，以科教+产教成果转化为途径持续提升课程质量，课程内涵，强化课程大数据赋能特色，以不断提升教师队伍理论水平、技术素质为手段，为学生优质发展保驾护航。
文字 | 数据科学与大数据技术专业
图片 | 数据科学与大数据技术专业
排版 | 院团委学生会 新媒体中心 朱建鑫
审核 | 吴彩霞老师
