Python程序设计从知识型课程向能力培养型课程的改革实践

马文秀 李焱

摘要：在互联网+教育新时代背景下，信息技术与教育的充分融合使得多维度混合教学模式的课堂创新得以实现。作为未来信息技术支持性工具的Python语言，也由引入到课堂的教改到如今的以Python为工具强调能力培养的教改。站在学科的高度，注重与专业的交叉融合，我校对Python课程进行了1+n模式的课程体系改革和课程内容的重构。多维度混合式教学由知识型课程向思维、能力型课程发展，改造传统课程，创设新课程。

关键词：Python语言;新教育时代;学科交叉;混合式教学

中图分类号：G434 文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2019）28-0162-02

1新教育时代的机遇与挑战

随着以物联网、云计算、大数据、人工智能为代表的第五次信息技术革命的到来，以计算思维、智能思维和数据思维为主要特征的多元思维方式在各个领域均得到广泛应用。新技术赋能新教育时代，借助于中国大学MOOC、SPOC、线上训练平台Pvthon123、校内网络课堂Blackboard以及移动APP学习通、雨课堂等信息化教学工具和平台教师可以充分和灵活的设计教学模式和授课内容。

新时代的学生都是网络时代成长起来的“数字原住民”，他们对现代技术充满好奇，对课程充满期待。作为教师需要理解网络新生代，实践和掌握新的教学手段和内容，充分利用网络，引导学生的创新性思维能力。

教育部吴岩司长在第十一届“中国大学教学论坛”上的报告，强调全面振兴本科教育，建设中国大学金课。大学生要有效“增负”，提升大学生的学业挑战度，拓展课程深度。对教师和学生都提出了较高要求。

Python语言语法简洁，跨平台，开源生态，有着丰富的第三方库和众多的应用领域。目前已有约700多所院校开设了Pv-thon程序设计课程。基于Python语言的教学资源非常丰富，在中国大学MOOC平台有近40门关于Python语言及其应用的课程。线上训练平台Pythonl23也更趋完善。新时代的教育大环境已经为课堂教学改革创造了无限空间，教师可以灵活的设计教学内容和开展混合式教学模式。

2Python课程体系的建构和课程内容的重构

Python是一门比较全面与平衡的语言，既能满足系统应用的开发，又能满足数据统计分析等领域的计算，同时又是与其他学科交叉的粘合剂。我校于2017年初组建了《Python语言程序设计》教学团队，将计算思维语言Python引入到我校大学计算机通识教育课程。历经三年的Python教学，不断的积累教学资源，积极的探索教学改革模式。

在新教育时代，我校利用新工科思想努力探索计算机课程与专业课程的交叉融合发展，建设了适合于财经类院校的Py-thon课程群。对Python课程进行了1+n即计算思维1+计算生态n的课程体系设置。

我校针对新生开设《Python语言程序设计》必修课，重点培养学生的基本编程能力和计算思维能力。后续跟进面向应用实践能力的Python若干选修课程《数据可视化技术Python语言实现》《Python数据分析与挖掘实战》《Python之互联网数据采集》。学生可以根据导师建议或自己兴趣在二年级自由选择学习。

财经类学生最关心的是数据，应具备数据获取、数据分析、数据展现的能力。Python也已经在金融量化投资领域占据了重要的位置。

在課程建设和改革的新阶段，更加强调学生能力的培养。教学内容构建以学科交叉应用和能力导向为主，实践能力以Python为主。例如网络爬虫数据提取的原理是什么，数据分析的目的是什么。让Python语言回归本源，Python语言只是实践的工具。

在教学内容的组织中本着有趣、有用的原则合理的选择案例。例如以图形牵引兴趣，用Python的Turtle绘图库设计图形，建立图形案例库。让学生在轻松有趣的学习氛围中掌握Py-thon库及库函数的使用以及基本的Python语法。结合学生已有的数学方程式和代数知识建立有关数学分析的案例，例如：蒙特卡罗方法求解圆周率、列表筛选法求解质数、枚举法验证6174猜想、递归法绘制科赫曲线等。这些案例体现了计算机求解问题的特点、规律和方法，突出了对计算思维能力的培养。同时结合财经类学生建立了Python获取财经数据的案例、Py-thon浅析股票数据、Python财经数据的可视化分析、Python金融时间序列分析等案例。这些案例融合了计算机技术和学科专业的交叉应用，可以提高学生用计算机解决专业问题的能力。

3多维度混合教学模式的课堂创新

3.1“教”与“学”的混合

在Python课程的教学中开展基于中国大学MOOC和校内精品课程网站的翻转课堂教学形式。将部分“教师讲授”内容以MOOC来实现，实体课堂更多的是教师引导下的学生自主式、参与式、探究式、合作式学习。

结合与Python教材配套的中国大学MOOC课程，将Python语言的概述、开发环境配置以及Python语法基础都在线上MOOC中完成。为了确保学习效果以及对学生线上学习的督查，教师需要提供预习任务单，学生实现课前浅层学习。任务单及学习公告通过手机学习通发布，可以及时传达到每个学生。

例如对基本数据类型和math库的学习，首先拟定预习任务单：Python语言数值型数据和字符串的表示方法是什么？写出Python语言常用的运算符和以下Python表达式的结果？用math库完成阶乘和三角函数的运算。学生在教师的引导下有目的地进行线上MOOC学习并完成预习的作业。

在Python语言的教学中，重视实践应用，不去过多的追究语法细节。在基本编程能力培养中，采用类比编程法和母题衍生法，学生在已掌握的代码基础上，寻找差异，激发创新。题目的选择原则是与学生掌握的数学知识和财经类课程结合。例如：阶乘算法、组合数的计算、斐波那契数列、个税计算、期权定价、理财产品收益计算等。重在培养学生用最简单的知识技能组合解决实际问题的能力。

翻转课堂中，培养了学生自主学习和终身学习的意识以及不断学习和适应发展的能力。

3.2“老师”与“学生”的混合

混合式教学模式重新诠释了教学中，老师与学生的角色任务。教师是学习资源的构建者，学习情景的创设者，学习活动的引导者。学生除了积极学习还要承担责任、迎接挑战、乐于合作、善于分享。

在线下实体课堂，教师将根据学生线上学习的完成情况，选择重难点进行针对性讲解。并把教学内容组织成测验题目，学生可以在课堂解答相应题目也可以通过手机学习通抢答。教学的实施，由强化“教”转为强化“学”，提升了学习效果。

学生讲述学生评价，我们对班级进行了小组划分。40人的班级可以分成7-8个小组，小组成员可以按宿舍划分，以便成员间的大作业项目协作和课下讨论。在同一个小组里，随机选择学生讲解课堂内容或者是预习的MOOC内容，小组成员从学习效果与深度两方面给予考评。

根据学习效果金字塔的统计，主动学习如教授他人学习成效为90%、主动实践学习成效为70%、小组讨论学习成效为50%，而被动学习的学习成效只有30%以下。所以生讲生评教学模式强化了学生自主学习能力，通过学生自己讲授强化了对课堂内容的理解深度。

Python教学中我们还积极采用探究扩展式教学模式，在讲授完Python基本语法和数据类型以后每完成一章内容就进行一次大作业的布置。大作业一般是由若干功能模块组成的案例式作业，由小组协作完成。例如组合数据类型结合词频统计词云输出的案例作业，作业中涉及第三方库Wordcloud和jieba库的安装和使用，文件的读写操作，词频统计算法的设计以及词云布局等模块任务。项目完成后以小组名义提交程序和实验报告。小组研讨，项目探究，这种教学模式，可以促进学生提升团队协作探索与研究能力。

课堂上教师选择学生讲解案例，教师对案例进行点评、发现闪光点要给予肯定和鼓励，发现错误要讲解正确的案例求解。这个过程不仅是“教”知识，更重要的是强化了知识的运用。教师可以在更高层次上引导学生对案例项目进行迭代，例如词频统计的案例，可以结合学生论文介绍关键字抽取方法、中文文本向量化、文本聚类等概念、算法及应用。目标是拓展学生的思维、研究及创新能力。

3.3“趣味性”与“实用性”的混合

在Python入门教学阶段，我们采用以图形牵引兴趣的方法来介绍Pvthon程序的编写。Python的turtle库是一个直观有趣的图形绘制库，激发Python学习兴趣，就从turtle开始。

在授课的第一单元，我们把turtle绘图融人Python编程思想中，通过图形的绘制介绍Python语法。例如库的导人，库函数的使用以及函数封装等概念。给学生布置的作业是提交tur-tle创意图形作品。图形很直观地让学生感受到编程实现的数字艺术之美，激发了艺术创新思维，提升了学习兴趣。是学生最喜欢的作业之一，产生大量的优美作品。教师和学生都可以上传优秀作品到网络平台上进行展示，例如：Pythonl23教学平台的turtle创意作品展示区。有的同学为了达到作业个性化创意的要求，主动上网查阅资料，很好地激发了学生的自学能力。

教学的第二单元是turtle绘图进阶，引入程序结构，参数化和递归及分形的概念。例如从五角星的绘制延伸扩展到五星红旗的绘制可以在顺序结构的基础上引入循环结构、分支结构以及函数封装和参数的传递算法。在Blackboard平台设置讨论区，师生一起探讨“Python的语法特点以及代码规范”有针对性的提高程序的质量。

通过两个单元的学习，学生在轻松有趣的氛围里已经掌握了Python简单程序的编写，理解了Python的语法要素。可以模仿着去编写相类似的一些程序，举一反三。比如介绍温度转换程序，学生就会编写货币转换程序，介绍天天向上能力积累的问题，学生就会编写贷款利息计算、理财产品收益计算等类似算法的程序。学生通过描红、临摹到独立操刀，通过各种实际应用练习，主动思考和实践，不断提升学生解决实际问题的能力。

我们生活在一个图形的世界里，图形让现实生活变得丰富多彩，学会利用图形来分析和解决问题，既是现实生活的需要，也是图形编程的重要内容。前面单元的turtle图形编程让学生增加了学习兴趣，那么后续单元的图像处理和数据可视化技术，更有助于我们解决实际生活和学习中的问题。

Python的PIL库是一个具有强大图像处理能力的第三方库，不仅包含了丰富的像素、色彩操作功能，还可以用于图像归档和批量处理。学生只需编写10行左右的代码，就可以得到漂亮而神奇的图像处理结果。感受自己编写的图像处理滤镜程序，看着满意的图像效果图，学生心里充满着成就感。没有什么比快乐学习更重要了。

财经类专业要进行大量数据的统计分析，数据是枯燥的，然而Python的数据可视化技术是非常强大的。在Python金融数据可视化方面，无论是传统的K线图，还是现在的策略分析，都可以使用Python的Pandas和Matplotlib来绘制出美观大方的金融图形，为企业的决策提供便利。

4结语

在互联网+教育新时代，大学计算机通识课程体系与内容的设置更加强调学生计算思维及能力的培养。Python语言易读寫、开源跨平台以及丰富类库等特点和优点，使财经类学生更容易掌握使用Python编程方法来完成数据的分析与处理。大规模MOOC加翻转课堂的混合教学模式探索和实施，更加强化了学生的学习主动性和探究创新性。Python知识学习与能力训练的混合、开源代码与个性创新的混合、艺术想象与科学思维的混合都是在遵循教育目标与教学规律前提下的多维度的融合与课堂创新。