在当前信息技术飞速发展的背景下，数据挖掘作为一门重要的数据分析技术，在商业智能、市场分析、政策制定等众多领域中扮演着至关重要的角色。随着大数据技术的发展和应用，对数据挖掘技术人才的需求日益增长，因此在本科阶段开设数据挖掘课程就显得尤为重要。
本研究主要针对本科阶段数据挖掘课程的教学现状和策略进行了深入的探讨。通过对大数据环境下数据挖掘的发展方向进行分析，作者提出了相应的教学对策，包括正确使用实践软件、重视理论教学、积极开展实践教学和积极收集教学案例等。
数据挖掘课程教学的一个重要方面就是使用实践软件。由于数据挖掘技术涵盖的内容广泛，包括统计学、数据库技术、机器学习、模式识别等，学生需要通过实践软件的学习来认识和掌握数据分析方法。教师应该利用软件的图形和动画功能，形成各种数据挖掘算法的过程示意图和动画演示，这不仅能够提高教学效果，还能够增加学生的学习兴趣。同时，教师需要考虑学生的计算机编程基础，合理设计实践教学内容，使得不同编程基础的学生都能在较短时间内进行数据挖掘实践操作。
重视理论教学也是提高数据挖掘课程教学效果的关键。教师可以通过案例、模型、过程示意图等方式将复杂的理论形象化、简化，帮助学生在较短时间内掌握数据挖掘的基本理论知识，并为后续的实践教学提供理论依据。
第三，积极开展实践教学同样重要。实践教学的设计需要由浅入深，循序渐进，帮助学生使用实践软件解决数据挖掘的问题。合理的实践课程难易度设计，能够激发学生的成就感，并保持持续学习的热情。
教师需要积极收集教学案例。通过收集真实的商业数据案例，可以使教学内容更加贴近实际应用，进一步丰富教学案例库。选择包容度较高的实践软件，可以扩宽教学案例数据的入口，降低选择难度。使用真实案例数据进行教学，能够有效提高学生解决实际问题的能力。
本科阶段数据挖掘课程的教学目标不仅仅是让学生了解数据挖掘的基本概念和方法，更要培养他们从数据源获取数据、高效整理和预处理数据、选择合适的数据挖掘算法进行挖掘、提取隐含的有价值信息，并通过可视化手段清晰展示结果，最终将结果整合为有效的决策报告的能力。
在课程建设方面，需要合理规划理论和实践部分的比例，突出数据挖掘的大数据环境特点，强调其在决策领域的应用。这样的课程设置能够使学生在未来的职业发展中具备更强的竞争力和适应能力。
本科阶段数据挖掘课程的教学探究不仅关注技术层面的培养，更注重学生实践能力和解决问题能力的提升。通过不断优化教学方法和内容，强化理论与实践的结合，可以有效应对大数据时代对数据挖掘技术人才的需求。
