在探讨任务驱动探究式教学模式在数据挖掘课程中的应用研究时，我们首先需要理解任务驱动探究式教学的基本概念及其与数据挖掘课程的结合方式，然后分析这种模式如何提升教学质量和学生的学习效果。
任务驱动探究式教学模式是一种以学生为主体、教师为主导的教学活动。在这种模式下，学生通过完成任务来主动探索和学习新知识，而教师则在整个过程中扮演引导者和协助者的角色，帮助学生解决问题，并指导他们如何更有效地探究学习。这种方法特别适合于数据挖掘这类需要学生动手实践、解决实际问题的课程。
数据挖掘是一门结合了统计学、数据库技术和机器学习等多个领域的交叉学科，它涉及从大量数据中提取有价值信息的复杂过程。在数据挖掘课程中应用任务驱动探究式教学模式，可以让学生在实践中学习数据挖掘的理论知识和技能，同时也能够提高他们分析问题和解决问题的能力。
根据文献内容，这项研究基于数据挖掘课程教学改革的实践，总结了任务驱动探究式教学模式的一般流程以及改革的具体内容。实践证明，这种教学模式有助于提升本科课程教学的质量。这一点表明任务驱动探究式教学模式在数据挖掘课程中的应用是行之有效的。
在数据挖掘课程中，任务驱动探究式教学模式的具体应用可以包括以下方面：
1. 创设情境：教师根据课程内容设计真实的或者模拟的数据挖掘任务，如市场分析、客户行为预测等，并提出一系列相关问题或研究目标，引导学生思考并激发其探究欲望。
2. 学生探究：学生在教师的引导下，分组或独立地开展任务探究。他们需要运用数据挖掘的方法和工具，如SPSS、WEKA、Matlab、OLAP等，去收集、整理、分析数据，并尝试找出数据中隐藏的模式或规律。
3. 知识内化：通过完成具体任务，学生将理论知识转化为实践技能，加深对数据挖掘方法的理解和掌握。
4. 成果展示与评价：学生通过报告、PPT演示、系统演示等形式展示他们的探究成果，同时接受教师和同学的评价与反馈。这个过程有助于学生相互学习、相互启发。
5. 反思与总结：在任务完成后，教师引导学生对探究过程和结果进行反思，帮助他们总结经验教训，巩固学习成果，并激发继续探究的热情。
任务驱动探究式教学模式在数据挖掘课程中的应用还与课程改革紧密相关。通过这种方法，可以改进传统的教学模式，促进课程内容与教学方法的更新，使之更加符合当代教育的需求和学生的学习特点。
此外，文档中提及的一些关键词和工具，如SAS、Apriori算法等，都是数据挖掘领域中常用的技术和方法，学生在探究式学习中需要掌握和运用这些工具来解决问题。
任务驱动探究式教学模式在数据挖掘课程中的应用不仅有助于学生深入理解数据挖掘的概念和技术，还能提高他们的实践能力和创新能力。这种教学模式值得在类似的数据密集型和技术密集型课程中推广使用。
