人工智能背景下“Python语言程序设计”课程改革探索

盛冠群 赵美林 刘忠途 郑悦林 姜艳静 汤婧

1.三峡大学计算机与信息学院(大数据中心) 湖北宜昌 443002；2.三峡大学理学院 湖北宜昌 443002

人工智能作为国家发展战略的核心，受到了高度关注，也成为高校重点的建设的课程之一。大量开源的Python程序库极大地推动了人工智能的发展，使之成为研究人工智能的首选语言。因此，探索人工智能背景下《Python教学课程》教学改革不仅意义重大，也符合当今大数据时代发展的趋势及专业的人才培养导向，对提高“Python语言程序设计”课程的教学质量，提升大数据专业学生的解释复杂实际工程问题的能力，适应新工科建设的人才培养目标至关重要。

1 课程教育现状及存在的问题

1.1 学生对Python编程的认知不足

Python语言轻便、易读的特点，使之在许多高校逐渐取代C语言，成为新生了解计算机编程的第一门编程语言。但是，对于刚刚来到大学的大一新生而言，往往对计算机编程的认识不足。他们没有接触到专业核心课，也没有足够的社会实践经验，对计算机编程的作用没有足够的体会，无法完成从传统思维模式向计算机编程思维模式的转变，久之就会产生明显的挫败感。特别是非计算机专业的学生，他们认为只有计算机类的学生才会用到计算机编程语言，自己不会从事计算机编程这个行业之中来，对计算机编程的学习积极性不高。教学内容理论和工程实际结合不够紧密，学生容易产生“为什么学”“学什么”和“如何灵活应用”等困惑。

1.2 教学模式和教学方法

计算机编程思维的训练和养成需要在不断地动手实践中获取。然而传统教学模式往往是理论教学中以教师讲授为主，学生主动参与和互动不够充分。以循环结构中的for循环和while语句为例，单纯的理论讲解难以让学生切实地感受到两种循环模式的异同，更不能让学生深刻而生动地理解“死循环”。这会导致学生不能充分发挥学习的自主性，不利于培养“创新型”人才。

上机实验、课程设计等实践环节往往以编程“填空”为主，需要在给出提示或者部分编程语句的情况下，让学生补齐缺失语句。这种上机实验模式难以让学生真正地完成一段代码的编写，对学生“工程化思想”的培养不够，许多学生在没有提示的情况下根本无从下手，不利于培养“应用型人才”。

因此，提高学生自主学习Python编程的积极性和认知，增强学生动手编程的能力，是目前Python教学过程中亟待解决的问题。本文将从教学目标、教学内容、教学方法和考核方式四个方面开展研究。

图1 Python语言程序设计课程改革模式

2 课程教学改革探究

2.1 教学目标改革

(1)课程思政建设。将中国优秀传统文化教育、“两弹一星”和“大国工匠”精神等内容融入Python的教学过程设计之中，以充分发挥Python的隐性思政的作用。结合我国在大数据、人工智能领域取得的重要成就，树立其爱国情怀、激发学生学习Python编程的动力。

例如，教师可以在强调计算思维的培养过程中，将《孙子算经》中经典的“鸡兔同笼”“百元买百鸡”等问题引入课堂，调动学生主动思考和求解的积极性。既可以使学生了解我国古代优秀的思想，又可以启发学生在学习过程中不断地思考如何将数学思维转变成编程逻辑思维。在讲解循环和数组的过程中，可以通过“杨辉三角”的例子，让学生了解中国古代的优秀传统文化，增强民族自豪感。

(2)参照“两性一度”的标准课程。以打造金课为目标，以“一流课程”建设背景为根本出发点，在“两性一度”标准的指引下，旨在通过Python课程的改革，培养具有大数据、人工智能等新兴技术背景的高阶应用型、复合型“新工科”人才。

“高阶性”是知识能力素质有机融合，培养学生解决复杂为题的综合能力和高级思维。在课程教学中，结合“新工科”要求和新版大纲制定，优化并完善课程体系建设，丰富教学案例库，培养学生综合运用所学知识解决实验过程中复杂工程问题的能力。

“创新性”要求课程内容反映前沿性和时代性，教学形式体现先进性和互动性，学习结果具有探究性和个性化。目前，人工智能作为国内外研究的热点，广受关注。Python语言作为人工智能的首选语言，在课程建设过程中，可以围绕人工智能中的经典案例开展。例如，“MNIST”手写体识别案例涵盖了Python学习过程中列表构建、函数调用、模块引入等多个环节。但是以上知识点学生在理论学习过程中，可能理解不够深入，也与学生日常的生活过程有一定距离。这样我们就可以通过实验项目的完成，使学生提高Python编程能力，了解目前学术的研究前沿。

“挑战度”要求课程有一定难度。在授课过程中，可以设置有一定难度的开放型题目，引导学生参与讨论，激发学生继续学习的兴趣。

2.2 教学内容改革

作为人工智能的基础，Python语言对实现人工智能的快速入门至关重要。为实现两者有效衔接，本项目从以下三个方面实现教学内容改革。

(1)通过人工智能领域知识的导入，使学生明确人工智能是Python语言学习的未来目标之一，明确学生的学习目的，增强学生学习Python学习的动力。例如，在模块引入方面，可以通过介绍TensorFlow的调用方式，引导学生学习import语句的使用方法。同时，通过介绍TensorFlow的安装，引导学生学习使用Anaconda创建Python虚拟环境的过程，进一步提升学生Python课程的动手能力。

(2)通过线下进行项目驱动与人工智能实例的演练，结合教师自身在人工智能方面的科研成果，提高学生在Python学习中解决人工智能领域问题的能力。例如，教师可以通过让学生了解如何使用Python实现诸如指纹识别、目标识别、逻辑回归等人工智能领域经典的应用场景，激发学生学习Python的动力，拓展学生的学术视野，为最终培养具备工程意识和解决复杂工程问题的未来工程师奠定基础。

(3)借助国家虚拟仿真实验教学项目共享平台(www.ilab-x.com)，开展人工智能复杂应用。通过模拟深度神经网络在实际复杂问题中的应用，拓展学生的科研视野，激发学生主动探索与解决实际问题的能力，引导并鼓励学生主动学习人工智能的相关原理，了解人工智能领域最新的研究进展。

2.3 教学方法改革

2.3.1 以问题为驱动开展线上线下混合式教学

授课之前，针对课程内容设定相应的学习问题，并按照课程时间分阶段地提交给学生自主学习，同时指导学生通过翻转教学、MOOC等全新的学习模式或方法开展丰富的自主学习内容，以补充传统课程的缺陷。

课上，依据学生线上学习的情况，进行自主学习形成性评价，有针对性地推动被动学习的学生培养自主学习的能力，助力全班形成自主学习的大环境。同时，通过项目驱动将知识覆盖到整个项目中，并利用Educoder、Python123等技术平台，通过实践进行应用以达到理论知识和实际相结合，培养学生的实践动手能力。

课后，结合课前与课堂上的反馈，对课堂目标进行达成度评价。

图2 混合式教学

2.3.2 开展学习社交化分析

作为检验在线学习效果的因素之一，进行学习资源社交化对在线学习可以帮助学习者得到提高，也可以帮助教师较好地引导学生进行深入学习。依托对学生间、师生间通过讨论建立的关系网络开展社会网络分析，及时掌握学生讨论的程度，并积极引导学习者去讨论思考，鼓励学生之间积极讨论，发表个人观点，通过互相交流来解决问题。教师的引导，使学习者尽快适应在线交互，激发学生学习的积极性。

2.4 课程考核改革

2.4.1 利用在线课程测评，注重对学习过程的考核

将MOOC课堂的在线测试，贯彻于学生学习的整个过程中。在此基础上，教师可以及时地掌握学生的学习动态，特别是根据学生学习过程中的重点和难点，有意识地推进学生学习的进展。

2.4.2 以学生为中心，有针对性设计不同的考核办法

教师可以根据学生的学习或动手能力，有针对性设计不同的考核办法。针对学习情况好、动手能力强的学生，教师可以积极安排这部分学生参与自己的科研项目，锻炼其解决实际复杂工程问题的能力。在此基础上，鼓励学生参加竞赛类项目，拓展这部分学生的学习视野。针对极少数动手能力一般的学生，则可以借助完成简单的Python程序课设，使其能够具备基础的Python编程能力。

结语

文章分析了“Python语言程序设计”现阶段教学过程中存在的问题，探讨了人工智能背景下该课程改革的思路，可以为高校“Python语言程序设计”课程改革提供借鉴。