基于情感计算的数据挖掘课程教学案例设计.pdf

根据给定的内容信息，本篇文章主要介绍了一种基于情感计算的数据挖掘课程教学案例设计，旨在解决智能科学与技术专业数据挖掘课程中的难点，即如何使机器理解人类情感。文章首先简要介绍了数据挖掘的背景和重要性，接着提出了以情感计算为基础的教学案例设计，以及如何利用特定的数据集，如伦敦玛丽女王大学研究者建立的DEAP数据集来设计这些教学案例。案例涉及数据预处理、聚类分析、关联性分析、分类和回归分析等知识点，并通过使用脑电信号识别情绪状态的课程作业来培养学生的综合知识运用能力和团队协作能力。文章最后指出了这些教学案例如何在提高教学效果的同时帮助学生了解智能人机交互技术的前沿动态。 知识点详细解析： 1. 情感计算的定义与重要性：情感计算（Affective Computing）是智能人机交互技术的一个重要研究领域，它涉及让机器能够理解和模拟人类的情感状态。在交互过程中，情感计算有助于机器更好地理解用户的意图和需求，提高人机交互的自然度和效率。文章中提到，情感计算的目的是让计算机能够识别和响应人类的情绪信息，特别是通过语言、表情等非语言行为传递的情绪指令。 2. 数据挖掘的定义与应用：数据挖掘（Data Mining）是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的实际数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又潜在有用的信息和知识的过程。在商务、金融和客户关系管理等领域，数据挖掘技术能够帮助发现数据中的模式和趋势，为企业决策提供依据。文章说明了数据挖掘课程是智能科学与技术本科专业的核心课程之一，对于培养学生的数据分析能力和机器学习理解具有重要作用。 3. 教学案例设计的思路：文章提出了以情感计算为基础，设计数据挖掘课程的教学案例。案例的设计遵循了由浅入深的原则，帮助学生逐步掌握数据挖掘的各种方法。案例不仅覆盖了数据挖掘的关键知识点，还包括了数据分析的实际操作，如数据预处理、聚类分析、关联性分析、分类和回归分析等。 4. DEAP数据集的作用：为了将情感计算问题引入数据挖掘教学，文章选用了伦敦玛丽女王大学研究者建立的DEAP数据集。该数据集包含32名志愿者对40条音乐视频的情绪反馈数据，共计1280条样例。通过使用这些数据，学生可以了解如何使用数据挖掘技术分析人类的情绪信息，并实际体验数据分析算法的功能特点。 5. 教学案例的具体实施：文章详细描述了基于情感计算的数据挖掘教学案例设计，包括课堂教学案例和上机实验案例。例如，案例1通过标准化和归一化方法处理DEAP数据集中的觉醒和效价得分数据，以消除个体差异对数据的影响。通过这种方式，学生不仅能够学习数据预处理的必要性，还能够亲身体验如何使用MATLAB等工具进行数据操作。 6. 教学案例的教育目标：这些案例设计的主要目的是提高教学效果，增强学生的学习积极性，并帮助学生理解智能人机交互技术的前沿动态。通过结合情感计算和数据挖掘的教学，文章强调了理论与实践相结合的重要性，并注重培养学生的综合运用知识解决问题的能力。 文章通过介绍以上知识点，为数据挖掘课程的教学提供了新的视角和方法，特别是在如何激发学生学习兴趣、提高教学质量和培养学生实践能力方面，提出了富有创新性和实用性的方案。同时，文章也为其他教育工作者提供了在相关领域教学中进行案例设计和教学方法创新的参考。