Python语言程序设计课程实践教学改革的思考

Python 语言程序设计课程实践教学改革的思考

李 芸

中南民族大学 湖北武汉 430074

摘要：由于教育的复杂性和动态性，单纯通过每学期期末分析总结获得教学过程的评价和改善有较大的困难，有必要在教学过程中更多地引入人工智能分析技术嵌入教学的各个环节。Python语言从诞生之初，其灵活和丰富的功能就各行业接受和认可，随即被广泛引入为高等教育信息能力培养课程。然而，当前的Python课程教学实施过程并未突出语言特色，尤其是实践教学环节仍沿用传统教学的方式方法，不利于高校应用型人才培养目标。因此本文针对如何Python语言程序设计课程的实践教学的改革策略进行了研究。

关键词：实践教学；Python；教学改革；

1.前言

高校提升教学质量仅通过学生成绩并不能得到全面的体现，而学者们普遍认为适宜的教学模式是提升教学质量的关键，好的教学模式可以提高教学效率、提升学生积极性、提高课堂传播效率、促进教学相长的良性循环、进而对提升教学质量起到积极的促进作用。高校教学模式的创新性发展与构建是深化高等教育改革的核心驱动力，是提升高校教学质量的保障性因素。传统教学模式已不能满足当下学生和老师的发展需有了。教育界研究专家认为可以利用人工智能和大数据的优势和特点，落实个性化的学习和教学方式。不仅使学生能够有针对性地解决自己学习过程中的薄弱部分；更能使教师掌握学生的知识储备、学习习惯和特点，有针对性地进行教育、辅导，从而提升教学的完成度。

2.Python程序语言课程实践教学实施现状

当前国内实施个性化教学的方式主要集中在以下几个方面：就具体课堂教学活动安排灵活多样的实施形式；将教师作为组织者形成的个性化教学方式；分析个性化教学中所涉及的各类主体因素从而总结出教学模式。虽然今年比较受欢迎的混合教学模式不拘泥于传统教育理念，将信息化教学模式和现代化教育理念相融合，但在线学习平台在互动、教学效果实时反馈的获取以及对学生学习过程的监督等仍然缺乏有效手段，并且需要建立相应的课程评价体系，仍存在极大不足。

尤其在Python程序设计语言为代表的人工智能相关技术课种，实验教学环节的以往研究大多针对具体方式方法开展，缺少针对相关交叉学科前沿应用需求方面的融合和渗透；人工智能发展迅速，而课堂教学仍延续传统课程教学侧重基础理论知识，不利于学生把握本专业前沿技术；实验环节受限于考察形式和手段，只能增加基础实验，真实案例引入较少，与企业的人才需求差距较大。教学效果与课程教学目标以及学科建设的要求存在很大差距,主要的问题反映在以下三个方面:

1. 课程内容设置方面：传统的人工智能课程教学比较偏重技术本身，知识点多且杂、相当长的授课围绕知识本身，缺少针对相关交叉学科或行业应用方面的实际内容;这与面向不同专业的“人工智能技术基础”课程需要的学时短、应用性强，且突出特色的初衷相去甚远。

2. 人才培养的前沿性方面：人工智能发展迅速，研究热点更迭较快，侧重基础理论知识的讲授，不仅不利于学生对本专业前沿的把握，也容易使学生产生畏难情绪。

3. 培养人才实践创新能力方面：实验环节的内容与企业的人才需求脱节，拓展模块实验案例较为复杂、难度大、实验耗时长且对硬件资源要求高，无法真正引入人工智能案例。

3.混合课堂教学背景下改善实践教学的策略

Python程序设计语言类课程相较于其他课程，对学生运用课堂理论解决与专业密切相关的现实问题的能力、思维的塑造、创造力的培养起着至关重要的作用，既要利用好在线教学资源、练习题库对学生个性化学习的补充、更要努力实现对资源利用率、使用效果的实时数据获取与分析。因此Python程序设计语言课程实践教学改进可从如下几个方向开展：

1. 全面采集学生线上线下实验过程数据，基于在线实验平台,实现学生预习、练习巩固和自我探索等不同阶段过程数据的实时采集和存储,用于分析学生实验操作、理解掌握情况以及运用所学解决综合问题的行为分析和评估。

2. 根据学生实验课堂中的行为数据和提交练习数据,运用人工智能技术分析学生实验状态，根据学生行为有选择、有条件地提供从简单到详细的分层次的实验任务分析、问题引导、练习推荐和阶段性指导,对学生进行个性化学习起到及时有效的帮助。

3. 研究教学评价的内涵,设计个性化实践环节考核方案。根据不同的实验任务,确定实验目标、制定实验评测标准,结合对学生实验行为的分析和运用在线帮助的情况综合评价学生实验的完整性、完成度﹑规范性﹑准确性、自主性等指标，研究合理的教学评价体系。

4. 分析实验群体的行为数据,反馈教学成果。运用人工智能相关技术,整体分析教学方式和教学效果,提供在线实验教学的成效性分析数据,为教学设计者提供改进的参考依据。

5. 丰富课程评级体系中应丰富考核项目和形式；优化考试系统设计，题型多样化，题目增加类别、个性化动态难度系数等标签，使方案组成合理化；

6. 增加自主练习模式，将教学由教师主导的单向给予需求模式转化为教学互动，学生通过练习即感受学习重难点，及时根据完成情况形成分析报告，允许学生自主根据自己的时间和完成情况安排加强练习，方便学生自己查漏补缺，变教师主动发现问题为学生主动练习，提升系统智能化程度。

另外，针对“教学”与“实践”脱节问题，可对应在以下方面做出调整，如授课内容方面：简化理论分析，强调实际应用，用编程教学弥补学生知识背景的不足；教学方法方面：借鉴培训式教学方式，以理论讲解为根，公式推导为辅，侧重基本概念的理解以及实际应用的需求，另外，理论与应用案例结合，强调实操；考核方法方面: 引入开放性问题考核，可以在基础实验考核中根据学生在线评测系统中的阶段性测试来给予知识点分析。在综合实验考核中,任课教师根据每位同学代码演示的效果以及实验报告的撰写质量进行考核。以数据和技术为驱动力进行在线实验的教学行为分析,辅助在线考试平台实现对基础知识的精准评价、实验过程的动态引导和在线帮助，构建实践智能教学体系,提升实践教学质量和效率。4.总结

实践教学是高校教学的重要组成部分,是高校实现专业培养目标的关键环节。对促进专业建设快速发展起着重要的作用。如何扭转由传统的靠大量背题得到的正确率获得学生评价的单一标准，变为将学生的创新力、主动性都转化为系数的人性化评价体系。改变“努力刷题”刻板僵化考评方式，真正将学生的实践能力、信息水平提高并反映出来。在学校工程认证背景下,不断改革与创新教学体系，探索和完善相关实践教学的教学方式、实施方法和评估手段的意义重大。只有不断改进教学模式，完善教学过程，才把学生培养成理论知识扎实、实践动手能力强、科学创新力旺盛的应用性人才。

参考文献：

1. 王鑫悦，郑磊．人工智能赋能在线实验教学行为分析[J]．电气电子教学学报，2021，43（3）：129-137

2. 葛动元，靳龙，王晨，刘恩辰，罗海萍．面向人工智能的Python语言教学探索 [J]．电气电子教学学报，2021，43（3）：124-128

作者简介：

李芸（1982.3- ），女，湖北孝感人，硕士，中南民族大学讲师，主要研究方向为：数据分析、信息管理。

基金项目：中南民族大学教师教学发展中心课程改革专题研究项目（项目编号：KGZX202007）