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摘 要：“数据仓库”是计算机专业较为重要的一门课程，但是该课程理论性、实践性较强，而且比较抽象，学生学习过程中容易遇到很多困难，较难掌握“数据仓库”的设计方法，最终导致学习效果不佳。本文针对这个问题探讨了“数据仓库”课程的教学方法改革方案，并进行了实践，取得了较好的教学效果。
关键词：数据仓库;计算机专业课程;教学方法
数据仓库是企业决策支持系统，企业建立数据仓库用于制定下一步的企业发展规划。在企业中具有很广泛的应用，数据仓库可以应用于电力行业[1]、医学领域[2]、管理领域[3]、能源领域[4]等众多关系国计民生的领域，所以“数据仓库”是计算机专业较为重要的一门课程，但是该课程理论性、实践性较强，而且比较抽象，是一门综合性的课程[5-6]，难于学习掌握。针对该课程特点，本研究探讨了“数据仓库”课程的教学方法改革方案，并进行了实践，取得了较好的教学效果。
1 细分知识体系，设定学习目标
该课程的学习使学生在掌握传统数据库理论的基础之上，了解数据仓库的决策支持体系结构，能设计并建立集成的、多种类融合的数据仓库，并具有利用数据仓库技术管理大规模数据的能力，为从事数据仓库研究、设计、开发打下良好的基础。学生在学习该课程后，在知识、能力、素质3个方面达到如下要求，如表1所示。
2 课程教学及评价方式
本研究通过指导学生学习与课程目标相对应的课程内容，达成课程教学目标。具体途径包括：课堂讲解、平时作业、专题研讨[7]、期末考试4个环节。评价依据包括：平时作业、专题研讨报告、期末考试试题。
课堂讲解过程中应侧重于理论结合实际，该课程是一门综合性的课程，而且理论性较强、抽象性知识点较多，所以应该多结合实践的案例来讲解，降低学生理解知识点的难度。案例可选用银行、零售、保险等业务较多的行业，这样一个企业的案例可以贯穿整个教学周期，具有较好的接续性。能够为学生选择适合的案例是取得良好教学效果的前提。
专题研讨能够有效提高学生对基础知识以及基础案例学习效果，是学习数据仓库进阶的一个重要手段。在教学过程中可以设计专题研讨，提高学生的综合知识应用能力，设计有针对性的专题，让学生理解和领会这门课程的精髓，主要设计专题有以下两个。
（1）通过实际案例分析和讨论，针对某行业企业的实际需求和可能存在的技术瓶颈等问题，运用数据仓库的基本技术原理，以及结合数据挖掘等新技术内容的扩展，能够进行独立思考和提出解决方案。
（2）通过设计不同的主题场景组织学生进行分组讨论，在不断完善设计方案的开发过程中，让学生大胆地提出自己的理解和解决方案，使学生具备团队协作及设计创新的基本素质。最终根据团队的研究结果给出设计方案的报告，并且在小组中每人承担不同的角色，增强每个人的团队意识。
针对该课程的特点，以及每个章节的学习难度，课程组设计了具有针对性的考核方式，并且考核的点细化到每个目标点。其中，平时作业占总成绩的10%，来实现教学目标2、3、5、7;专题研讨占总成绩的20%，主要是针对该课程的综合性知识点来设计，来实现期教学目标8、9;期末考试占总成绩的70%，覆盖基础教学目标，主要是目标1～7。
3 相关技术的引导教学
“数据仓库”是一门极具实用价值的课程，可以应用于各个行业，很多企业较为重视数据仓库的建设，所以，学生学习该门课程具有很重要的意义。另外，与数据仓库技术相关的技术也能进一步提升数据仓库技术的应用效果，比如：数据挖掘、大数据分析等技术。
为了进一步提升课程的教学效果，可以设置延伸课程内容引导讲解，在课程内容讲解中贯穿相关的技术，比如：在学习到数据仓库设计的章节中，可以引入大数据的知识内容，让学生了解大数据与数据仓库之间的关联关系，引导学生利用课余时间自学大数据相关技术。在讲解到数据仓库管理技术章节中，可以引入数据挖掘技术，其与数据仓库相结合能带来更好的分析效果，对于企业的决策具有较为良好的辅助作用。但是由于课时的限制，无法在课堂中将数据挖掘的内容进行全面的讲解。但是，通过知识的渗透必然能引起学生的学习兴趣，基于数据库的理论知识点学生可以自学数据挖掘技术，提升自身的综合数据处理应用的能力。
4 结语
教学组总结了学习“数据仓库”课程的主要难点，探讨了教学方法改革方案，通过细分知识体系设定学习目标，针对学习目标设计课程教学及评价方式，以及讲解与数据仓库相关技术的延伸等手段来提高学生的学习效果，并在实践中对该方案进行了验证，教学效果优于之前的传统教学模式。
[参考文献]
[1]荣莉莉，李 群，于 振.基于电网防台抗台系统的应急主题数据仓库分析与设计[J].中国安全生产科学技术，2018，14（9）：18-23.
[2]常 強，赵 伟，张 磊.基于Hadoop平台的氢分子生物医学数据仓库的分析与实现[J].电子技术与软件工程，2018（18）：187-188.
[3]罗加美.数据仓库在高校信息化系统中的应用[J].福建电脑，2018，34（8）：148-149，154.
[4]郑海川，张 浩.基于数据仓库的工业企业能源管理系统设计与实现[J].自动化仪表，2018，39（8）：43-46.
[5]赵美林，郑悦林.“数据仓库与数据挖掘”课程理论与实践教学探讨[J].科技视界，2013（27）：68，71.
[6]王丽丽.CDIO视角下项目驱动法在“数据仓库与数据挖掘”教学中的应用[J].电子商务，2013（9）：92，96.
[7]郭 燕.以专题研讨式教学模式为核心的大学公共英语选修课的研究与实践[J].求知导刊，2016（13）：23-24.
Discussion on the reform of teaching methods of “Data Warehouse” course
Kan Yunqi
（Northeast Electric Power University， Jilin 132012， China）
Abstract：The “Data Warehouse” is a more important course of computer science， but the course is theoretical and practical， and it is more abstract. It is easy to encounter many difficulties in the process of student learning， and it is difficult to master the design of “Data Warehouse”. The method ultimately leads to poor learning. This paper discusses the teaching method reform plan of the “Data Warehouse” course for this problem， and has achieved good teaching results through practice.
Key words：Data Warehouse; computer professional course; teaching method
关键词：数据仓库;计算机专业课程;教学方法
数据仓库是企业决策支持系统，企业建立数据仓库用于制定下一步的企业发展规划。在企业中具有很广泛的应用，数据仓库可以应用于电力行业[1]、医学领域[2]、管理领域[3]、能源领域[4]等众多关系国计民生的领域，所以“数据仓库”是计算机专业较为重要的一门课程，但是该课程理论性、实践性较强，而且比较抽象，是一门综合性的课程[5-6]，难于学习掌握。针对该课程特点，本研究探讨了“数据仓库”课程的教学方法改革方案，并进行了实践，取得了较好的教学效果。
1 细分知识体系，设定学习目标
该课程的学习使学生在掌握传统数据库理论的基础之上，了解数据仓库的决策支持体系结构，能设计并建立集成的、多种类融合的数据仓库，并具有利用数据仓库技术管理大规模数据的能力，为从事数据仓库研究、设计、开发打下良好的基础。学生在学习该课程后，在知识、能力、素质3个方面达到如下要求，如表1所示。
2 课程教学及评价方式
本研究通过指导学生学习与课程目标相对应的课程内容，达成课程教学目标。具体途径包括：课堂讲解、平时作业、专题研讨[7]、期末考试4个环节。评价依据包括：平时作业、专题研讨报告、期末考试试题。
课堂讲解过程中应侧重于理论结合实际，该课程是一门综合性的课程，而且理论性较强、抽象性知识点较多，所以应该多结合实践的案例来讲解，降低学生理解知识点的难度。案例可选用银行、零售、保险等业务较多的行业，这样一个企业的案例可以贯穿整个教学周期，具有较好的接续性。能够为学生选择适合的案例是取得良好教学效果的前提。
专题研讨能够有效提高学生对基础知识以及基础案例学习效果，是学习数据仓库进阶的一个重要手段。在教学过程中可以设计专题研讨，提高学生的综合知识应用能力，设计有针对性的专题，让学生理解和领会这门课程的精髓，主要设计专题有以下两个。
（1）通过实际案例分析和讨论，针对某行业企业的实际需求和可能存在的技术瓶颈等问题，运用数据仓库的基本技术原理，以及结合数据挖掘等新技术内容的扩展，能够进行独立思考和提出解决方案。
（2）通过设计不同的主题场景组织学生进行分组讨论，在不断完善设计方案的开发过程中，让学生大胆地提出自己的理解和解决方案，使学生具备团队协作及设计创新的基本素质。最终根据团队的研究结果给出设计方案的报告，并且在小组中每人承担不同的角色，增强每个人的团队意识。
针对该课程的特点，以及每个章节的学习难度，课程组设计了具有针对性的考核方式，并且考核的点细化到每个目标点。其中，平时作业占总成绩的10%，来实现教学目标2、3、5、7;专题研讨占总成绩的20%，主要是针对该课程的综合性知识点来设计，来实现期教学目标8、9;期末考试占总成绩的70%，覆盖基础教学目标，主要是目标1～7。
3 相关技术的引导教学
“数据仓库”是一门极具实用价值的课程，可以应用于各个行业，很多企业较为重视数据仓库的建设，所以，学生学习该门课程具有很重要的意义。另外，与数据仓库技术相关的技术也能进一步提升数据仓库技术的应用效果，比如：数据挖掘、大数据分析等技术。
为了进一步提升课程的教学效果，可以设置延伸课程内容引导讲解，在课程内容讲解中贯穿相关的技术，比如：在学习到数据仓库设计的章节中，可以引入大数据的知识内容，让学生了解大数据与数据仓库之间的关联关系，引导学生利用课余时间自学大数据相关技术。在讲解到数据仓库管理技术章节中，可以引入数据挖掘技术，其与数据仓库相结合能带来更好的分析效果，对于企业的决策具有较为良好的辅助作用。但是由于课时的限制，无法在课堂中将数据挖掘的内容进行全面的讲解。但是，通过知识的渗透必然能引起学生的学习兴趣，基于数据库的理论知识点学生可以自学数据挖掘技术，提升自身的综合数据处理应用的能力。
4 结语
教学组总结了学习“数据仓库”课程的主要难点，探讨了教学方法改革方案，通过细分知识体系设定学习目标，针对学习目标设计课程教学及评价方式，以及讲解与数据仓库相关技术的延伸等手段来提高学生的学习效果，并在实践中对该方案进行了验证，教学效果优于之前的传统教学模式。
[参考文献]
[1]荣莉莉，李 群，于 振.基于电网防台抗台系统的应急主题数据仓库分析与设计[J].中国安全生产科学技术，2018，14（9）：18-23.
[2]常 強，赵 伟，张 磊.基于Hadoop平台的氢分子生物医学数据仓库的分析与实现[J].电子技术与软件工程，2018（18）：187-188.
[3]罗加美.数据仓库在高校信息化系统中的应用[J].福建电脑，2018，34（8）：148-149，154.
[4]郑海川，张 浩.基于数据仓库的工业企业能源管理系统设计与实现[J].自动化仪表，2018，39（8）：43-46.
[5]赵美林，郑悦林.“数据仓库与数据挖掘”课程理论与实践教学探讨[J].科技视界，2013（27）：68，71.
[6]王丽丽.CDIO视角下项目驱动法在“数据仓库与数据挖掘”教学中的应用[J].电子商务，2013（9）：92，96.
[7]郭 燕.以专题研讨式教学模式为核心的大学公共英语选修课的研究与实践[J].求知导刊，2016（13）：23-24.
Discussion on the reform of teaching methods of “Data Warehouse” course
Kan Yunqi
（Northeast Electric Power University， Jilin 132012， China）
Abstract：The “Data Warehouse” is a more important course of computer science， but the course is theoretical and practical， and it is more abstract. It is easy to encounter many difficulties in the process of student learning， and it is difficult to master the design of “Data Warehouse”. The method ultimately leads to poor learning. This paper discusses the teaching method reform plan of the “Data Warehouse” course for this problem， and has achieved good teaching results through practice.
Key words：Data Warehouse; computer professional course; teaching method