基于Sklearn和PyTorch的数据挖掘课程教学设计研究
作者机构：南京审计大学计算机学院江苏南京211815 安徽财经大学管理科学与工程学院安徽蚌埠233030
出 版 物：《电脑知识与技术》 (Computer Knowledge and Technology)
年 卷 期：2024年第20卷第15期
页 面：1-4页
学科分类：0401[教育学-教育学] 04[教育学] 040102[教育学-课程与教学论]
基 金：江苏省高等学校基础科学(自然科学)研究项目(23KJB520014) 南京审计大学青年教师科研培育项目(23QNPY009)
主 题：数据挖掘 课程设计 Sklearn PyTorch 深度学习
摘 要：大数据背景下,数据挖掘课程已经成为高校大部分本科专业的必修课程。但是,目前的数据挖掘课程中存在入门门槛高、与社会需求脱节、实践环节缺失等问题。为此,提出利用开源的机器学习框架Sklearn和深度学习框架PyTorch进行课程设计研究,通过三阶段模式降低课程入门门槛,使用开源框架提升学生的实践体验,以课程内容为导向设计课程思政内容。经过教学实践发现,该课程设计模式能够改善课程质量,积极调动学生的学习热情。
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