任务驱动式案例教学法在公安院校《云计算与数据挖掘》课程中的探索与应用

张冬冬 郭晓春

摘 要：实战化案例教学是公安高等院校教育教学改革中的重要议题。本文在实战化案例教学法的基础上，有效结合任务驱动教学法，探索任务驱动式案例教学模式的设计与构建，并以《云计算与数据挖掘》课程为例，从课程架构分析、案例任务设计、教学组织形式和考核评价等四个层面，详细论述了任务驱动教学方法在公安院校课程教学改革中的应用思路。为公安高等院校"警务实战化"教学改革提供探索路径。

关键词：任务驱动;案例教学;公安人才培养;课程改革

中图分类号：G642.0  文献标识码：A  文章编号：1673-260X（2020）09-0115-04

在国家全面深化公安改革和高等教育综合改革的新形势下，公安高等教育教学改革要以公安实战人才需求为导向，以服务公安工作和公安队伍建设为宗旨，以培养高级公安专业人才为目标，以道德品格、综合素质、职业技能为核心培养模块，不断推进公安教学的警务化、信息化、实战化，不断优化完善“教、学、练、战一体化”的教学模式，促进公安专业人才培养质量的全面提升[1-3]。

其中，实战化案例教学是公安高等教育教学改革中的重要议题[4]。通过实战化案例教学，把抽象难懂的公安理论和侦查思维，通过公安实战案例来具象化、情景化地呈现，让学生能够完全融入特定的实战情景中进行感受、分析、研讨、总结[5-7]。但在实际教学活动中，一方面，由于实战化教学案例大多是从公安实战单位的真实案件中提炼而来，常常由于篇幅冗長、背景复杂、问题难度大，导致学生由于自身理论基础薄弱且缺乏工作经验而无从下手，从而失去兴趣;另一方面，任课教师在实战化案例教学过程中，从案例的引入，到问题的提出，再到问题剖析，仍是以教师讲授为主，削弱了学生自主参与的积极性。

因此，本文在实战化案例教学法的基础上，有效结合任务驱动教学法，将冗长、复杂的教学案例按照知识点进行分解和细化，在案例分解的各个环节设置不同的学习任务，以学生为中心，进行案例问题的抽取和学习任务的剖析、研讨、论证和总结，从而激发学生自主学习和团队协同的积极性，实现学生对课程知识体系与公安实战工作的关联与构建。任务驱动式案例教学法作为“十三五”高校深化教学改革的一种教学方式突破[8，9]，对于公安高等院校适应新时代“警务实战化”教学改革的新要求，培养高质量公安专业应用型人才，大力提升实战化教学效果具有十分重要的意义。

本文以《云计算与数据挖掘》课程的教学设计为例，探索任务驱动式案例教学模式的设计与构建，并从课程分析、案例设计、教学形式、考核评价四个层面详细论述了任务驱动教学方法在公安院校课程教学改革中的应用。

1 《云计算与数据挖掘》课程简介

《云计算与数据挖掘》课程是在公安大数据战略和智慧警务建设发展的时代背景下，公安高等院校面向学生开设的一门理论课程。通过该课程的学习，使学生了解云计算和数据挖掘技术的概念、发展历程、基本原理以及相关技术方法，了解云计算与数据挖掘技术的主要应用场景及当前研究热点，了解云计算与数据挖掘的技术前沿，特别是云计算与数据挖掘在公安刑侦、经侦、图侦、网侦、禁毒、情报等警务实战中的应用场景与实战效能。使学生通过本课程的学习，进一步深化自身对公安信息化建设、智慧警务发展、公安大数据战略的理解和认识，掌握警务云建设与运维的基础架构和基本原理，从深层次理解公安大数据的收集、汇聚、处理、分析、研判、预警、决策的全过程，熟练掌握各类数据挖掘算法，并具备数据建模的基本能力，能够运用所学知识解决公安实战问题，进而提高学生的综合能力素质。

2 课程体系架构分析

如图1所示，该课程体系共包含4个教学主模块，19个教学子模块。在云计算教学主模块中，主要讲授云计算的概念、云计算的发展历程、云计算的特征与优势、云计算的技术架构以及云计算的应用场景等内容。其中，云计算的技术架构是本教学模块的教学重点和难点，涉及HDFS、MapReduce、BigTable、Hive等云计算关键技术方法的理解与运用。通过本模块的学习，使得学生掌握搭建Hadoop虚拟集群的基本能力，结合相关案例任务，完成相关模块的开发与调试，实现简单的云架构处理流程。

在数据挖掘教学主模块中，主要讲授数据挖掘概念、数据挖掘的发展历程、数据挖掘的技术特征及优势、数据挖掘的技术方法及基本原理、数据挖掘的应用等内容。其中，数据挖掘的技术方法是本教学模块的教学重点和难点，涉及数据预处理、分类与聚类、时间序列分析、关联分析、预测决策等相关技术方法的理解与运用。通过本模块的学习，掌握数据分析的基本技能，深层次理解公安大数据的数据分析研判流程，具备基本的数据建模能力，能够结合相关案例任务项，完成数据研判的模型构建、数据抽取、数据分析和结果评估等任务。

在基于云计算的数据挖掘技术教学主模块中，主要讲授大数据概述、大数据架构、大数据分析方法和大数据应用等内容。其中，大数据分析方法是本教学模块的教学重点和难点，涉及数据挖掘算法的MapReduce处理、大数据预测预警分析方法、数据挖掘可视化等相关技术原理的理解与运用。通过本模块的学习，使学生了解大数据的概念与技术架构，掌握大数据分析的基本流程与分析方法，能够结合相关案例任务，完成Hadoop架构下数据挖掘算法的并行化处理，开发数据挖掘可视化界面等任务。

在云计算与数据挖掘技术在公安实战中的应用教学主模块中，主要讲述智慧警务、公安大数据、警务云平台、警务云架构、AI警务等内容。其中，公安大数据和警务云是本教学模块的重点和难点，涉及公安大数据的数据搜集、数据分析、情报预警、情报决策以及警务云的平台架构、数据质量管理、研判模型及技战法、实战应用模块等内容。通过本模块的学习，使学生了解公安大数据发展战略，理解智慧警务的核心内容及相关技术方法，熟悉掌握公安大数据的数据挖掘流程，熟练运用公安警务云的相关模块和功能，通过结合相关案例任务，完成模拟数据的建模、分析、预警、指挥、决策等实战场景任务。

3 课程案例任务项目设计

任务驱动式案例教学法的关键环节是根据课程的教学内容和教学目标设置多层次、渐进式的案例导入情景和案例任务项目。通过典型性实战化案例选取、层次性任务设计、多元化教学组织和综合性教学评价，充分调动学生学习的主动性和创造性，培养学生发现问题、分析问题、解决问题的综合能力。因此，在课程案例任务项目设计中，要充分考虑学生对情境的体验感和参与感，典型的案例和实战性、任务的层次及合理性等设计原则。其本质就是在任务驱动式案例教学过程中提升学生综合利用大数据思维和数据挖掘方法，解决公安实战问题的综合应用能力。

根据上述任务驱动式案例教学的设计原则，在该课程案例任务设计中，综合考虑各个教学主模块的教学重点和教学目标，精心收集、整理、设计和构造各个教学主模块的教学案例任务，将教学模块中教学重点与拟定案例深度融合，并通过设置一定难度的学习任务，让学生通过自主学习、小组讨论、方案论证、演绎推演等环节，深层次理解相应的知识点和理论体系，熟练掌握使用相应技术方法搭建平台环境、构建数据模型、设置指标条件、深度挖掘分析的公安大数据实战能力。如表1所示该课程重点讲授内容的案例任务设计框架。围绕4个教学主模块中云计算技术框架、数据挖掘技术方法、大数据分析方法、公安大数据和警务云等教学重点内容，设计了15个案例任务。

在云计算技术架构教学模块中，主要设计了系统开发型的案例任务，使学生通过虚拟机环境完成各类云平台、云环境、云功能的搭建任务，让学生深度感受云计算架构的运行机制和指标功能，了解云计算的技术优势与实战效能，在学生知识体系中构搭建了云计算与公安大数据海量计算需求之间的关联关系。

在数据挖掘技术方法教学模块中，主要设计了系统开发型和软件应用型的案例任务，让学生结合所学各类挖掘算法的技术原理与实现算法，完成数据挖掘系统各类挖掘功能模块的设计任务;在使用数据挖掘软件进行数据建模与数据分析的过程中，具备数据意识，熟练掌握数据挖掘分析软件的使用技巧，完成各类公安实战场景的数据分析任务，在学生知识体系中搭建了数据挖掘技术与公安大数据智能计算需求之间的关联关系。

在大数据分析方法教学模块中，主要设计了软件应用型的案例任务，使得学生通过公安大数据智能研判系统或数据分析引擎的熟练操作，完成具体的公安大数据实战虚拟案例，在学生知识体系中搭建了公安大数据分析方法与公安大数据智能深度应用需求之间的关联关系。

在公安大数据和警务云的教学模块中，主要设计了公安实战化应用案例，通过模拟公安机关案件研判环境，设计相应的案件线索搜集任务、案件指标抽取任务、案件线索与情报信息综合研判任务、案件预警预测模型构建任务等，使学生熟练掌握公安大数据综合信息平台的使用技巧，具备结合具体案件类型，进行信息综合研判的能力，在学生知识体系中搭建了公安大数据与智慧警务需求之间的关联关系。

4 课程教学组织形式

为了适应任务驱动式案例教学方法的实施，该课程采用了混合式教学形式，即线上理论学习与线下实验实训加翻转课堂的混合教学形式。通过线上教学方式，学生通过学校内网访问《云计算与数据挖掘》移动教学系统，对4个教学主模块中的基础理论和技术方法进行自主学习，完成系統中各小节设置的学习任务。该教学系统内的教学视频以微课程的形式呈现，每一个知识点的教授时间在8-15分钟左右，系统可对每位学员的线上学习过程进行跟踪与反馈，以学习进度百分比的形式向学生端和教师端可视化展现，并支持学生自主学习过程中的电子笔记、提问、讨论等功能。同时可支持Windows、Android和Mac等系统终端。

通过线下实验实训与翻转课堂的教学方式，学生按任务小组的形式进行分组实验和小组汇报。在分组实验环节，以小组为单位，按照案例任务要求，设计实验技术方案和相应任务模块，每一位学生负责相应的任务模块，完成相应的方案设计、代码编写、系统部署、功能调试、数据分析、实验报告上传等任务。从而提升学生的全程参与感，锻炼学生的动手操作能力和团队协作能力。在小组汇报环节，以翻转课堂为主，每一个案例任务项目安排一次翻转课堂，每一个小组按照案例任务的要求，从案例问题导入、实验方案设计、组内人员任务分工、关键技术模块或数据模型构建、目标功能实现、侦查研判分析、结论等方面进行汇报PPT的设计，在翻转课堂上进行讲述。其余小组根据汇报内容，结合本组设计方案的差异性，对汇报小组进行提问与讨论，从而进一步拓展了学生思考问题、解决问题的思路和方法。

5 课程考核与评价

任务驱动式案例教学的考核与评价环节中，引入了过程考核的教学改革理念，改变了传统的考查学生理论基础知识的“一考定终身”的应试考核方式。是按照学生线上学习、线下实验实训加翻转课堂的情况进行全过程考核，全面考察学生的理论知识学习进度及反馈情况、技术方法的使用情况、大数据理念的运用情况、案件侦查的数据思维运用情况、警务云和综合信息平台的综合研判使用情况、团队协作与交流情况、案例任务项目完成情况、汇报交流情况等。具体考核与评价方案为，学生综合测评总成绩=线上学习综合成绩*30%+实验实训成绩*40%+翻转课堂成绩*20%+教师综合评价*10%。

6 结束语

公安高等教育教学改革要以学生为中心，以教师为主导，不断深化落实公安教育教学的警务化、信息化、实战化，不断优化完善“教、学、练、战一体化”的教学模式，全面提升公安高等教育的教学水平。本文基于任务驱动式案例教学法的教学理念，结合公安院校《云计算与数据挖掘》课程的教学改革任务，从课程体系框架、教学内容、案例任务设计、教学组织形式、考核与评价等层面逐一分析了任务驱动式案例教学法的应用思路与实践效果。在教学实施过程中，通过设计实战化的案例情境，设置针对性、层次性的案例分析任务项目，以问题为导向，引导学生线上自主学习，线下模拟训练和课堂汇报交流，通过小组协作完成相应案例任务以达成教学目标，增强了学生公安大数据战略意识，培养了学生数据侦查思维，提升了学生理解公安数据、分析公安数据、应用公安数据的公安实战能力。

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参考文献：

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