物联网工程专业Python编程课程教学改革研究

薛端　计雪伟

关键词：物联网；Python；新工科；教学模式；应用型

中图分类号：G642 文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2023）10-0163-03

1 引言

人工智能的快速发展，为课程教学融入新型教育理念提供了方向性，为高等学校人工智能创新发展提供了战略支撑。而国内高校对人工智能研究主要集中在科研领域，对人工智能的研发与教学布局还相对较弱，对Python与人工智能的教学研究还相对较少。此外，在当下“新工科”建设服务国家战略、满足产业需求的促使下，地方高校应用转型发展需求和专业培养要求下，需要不断探索人工智能方向的Python编程教育教学的有效性，由此，课程改革迫在眉睫[1]。近年来，学者们结合当下新工科建设、教学理念、思政教育和教学实践等方面开展了研究[2]。

在教学模式探索方面：秦春波等人[3]提出要建立以智慧树平台为载体开展新型的混合式教学模式——“线上线下”。张昱[4]等人结合Python课程特点，从培养学生应用实践能力的实际出发，构建以“Python 语言基础”——“Python应用案例”——“Python综合练习”递进式的教学模式。周金凤[5]等人就西南少数民族区域当下程序设计相关教学模式存在传统问题，提出了“SPOC+Python123平台+QQ课程群”混合式教学模式。在新工科建设方面：谌裕勇[6]等人提出，在新工科建设背景下借助校企合作平台改革Python课程教学，培养的实践技能。王春[7]等人旨在通过新工科建设下Python课程教学改革来培养学生具备较强的知识获取能力、知识工程能力和创新创业能力的宽口径复合型高质量人才。在思政教育融入方面：陈红阳[8]等人从课程教学目标、课程教学内容和教学模式、课程考核评价方式、教师能力和素养等角度探索课程思政教学。李晓英[9]等人基于学生培养要求的知识、能力、素养方面，从课程内容、教学模式、案例设计等重构了Python课程思政教学方案。向阳霞[10]等人提出， 要针对当下工科专业Python教学现状和二级考试通过率等问题深度挖掘课程思政元素。

2 课程定位

物联网工程专业主要面向物联网产业发展需求，以物联网技术为基础，培养学生系统地掌握物联网基本理论、方法和技能，以通信技术、网络技术、传感技术等信息领域面向应用层相关理论和工程应用为主导，以从事信息感知、物联网互联、数据融合及传输、智能控制、数据技术应用为重点，突出物联网工程实践能力、设计开发能力和应用创新能力的培养，能够运用自然科学、工程基础和专业知识解决物联网工程实际问题。Python是一种面向对象的解释型编程语言，其语法简洁、清晰。Python语言编程作为物联网工程专业学科专业教育平台课程，其先修课程为C高级语言程序设计，同时紧贴人工智能的时代背景，契合人工智能背景下的课程改革，对有效提高课堂效果具有重要的现实意义。

Python编程技术是六盘水师范学院物联网专业的学科专业教育平台课程，结合专业培养要求和课程性质，其课程目标主要有：

第一，知识要求。通过课程学习，学生能够基本掌握Python语言基本知识点以及具体的使用方法。具备Python语言数据分析、开发、实践和管理能力，具有在实际生活中解决遇到的实际问题的能力。

第二，能力要求。让学生能够熟练应用Python开发工具包，能熟悉开发环境的安装和配置，能够从事Python应用的设计、开发、测试、维护等工作，熟悉Py?thon应用的发布流程等。培养学生自主学习能力及软件项目设计实践能力；使用Python开发工具，完成Python应用项目的开发及测试、编写出软件设计过程中需要的文档资料。

第三，素质要求。通过专业知识技能学习与素质培养相结合，使学生了解Python专业行业标准和规范，具有良好的职业道德、职业修养、伦理意识和社会的责任，并具备沟通交流能力与团队合作精神，提高协作意识。

3 课程教学中存在的问题

在“新工科”建设和人工智能大背景下，结合六盘水师范学院转型发展需求和社会需求调查，发现Py?thon编程课程的目标定位、教学内容、教学模式等方面还存在以下问题。

第一，课程目标定位简单化。当前课程目标定位虽结合了物联网工程专业发展方向，但其关于“知识要求”“能力要求”“素质要求”方面的目标表述多有重复，更多的是强调Python技术的开发，未对应“新工科”建设要求和人工智能发展的服务国家战略的行业需求内涵，使其脱离了社会发展需求。

第二，教学内容未能与社会实际需求有效衔接。课程目标定位的缺失必然影响课程教学内容的设计，当下课程教学内容更多停留在普通教科书中的刻板理论知识结构和基于理论开展传统的实验。教学实践内容仅停留在基本案例，如学生管理系统实验、类和对象的实验——猫狗大战、网络爬虫实验、飞机大战实验等，限制了实验内容和学生的思维，脱离了社会实际需求，进而会影响学生专业应用技能的提升，使学生很难独立完成复杂程序或者实战项目的开发。

第三，教学模式单一化。课程教学目前还采用传统的教学模式，运用单一的知识型教学模式，忽视了其他教学模式的综合运用，由此对应的考核内容和考核方式也较为单一，使得学生不能很好地将理论与实践相结合。课程考核点虽包括过程性考核和课终考核，但过程性考核仅包括课堂考勤和作业，不能很好地检验学生理论知识掌握情况和实践运用情况。

4 课程改革创新路徑

根据“新工科”建设和人工智能大环境，学校应用型发展要求，需要采取基于成果导向的模式，从而相应调整课程教师团队分别从培养目标、教学内容、教学模式和考核机制方面进行相应的改革。

1）以培养应用型人才为立足点，丰富课程目标

课程目标设置作为一门课程教学的落脚点，同时作为引导教师教学和学生学习的线索，其地位是不言而喻的。课程目标不仅要结合课程的学科属性和内容，同时要依据毕业要求指标和学校发展定位来设定。此外，在社会大环境下，也需要兼顾“新工科”建设要求、人工智能发展要求和社会、行业实际需求等，对于物联网专业人才培养目标的定位，应充分考虑专业培养、社会发展等多元化的需求，包括专业能力、学习能力、协作能力和职业素养等，以培养应用型人才为立足点。

2）以社会实际需求为出发点，优化教学内容

考虑到学生有前期的C语言课程和程序设计编程思维和经验，教学内容首先要根据他们的专业认知来发展。同时，结合课程目标，以社会实际需求为出发点，进一步优化教学内容。其中，课程中的案例教学就显得尤为重要，提高案例教学对学生毕业要求所需能力的支撑，并将改进后的案例教学应用于“Python 编程”课程教学，进一步激发学生对Python程序设计的学习热情。

教学实践的内容不仅包括每个模块实现单一知识的基本案例，还包括具有综合性和可设计性强的综合应用案例。随着数据采集、数据存储、数据处理、算法和应用以及数据可视化等工程实践的执行过程中，逐步实现、发展和改进，根据各模块基本案例的开发经验，结合numpy、matplotlib、sklearn第三方库，最终完成一个要求较高的综合项目案例。

此外，基于案例的教学实践应跟上学生感兴趣的主题和社会热点，即内容反映时代。比如，网络爬行案例分析可以从豆瓣评论家的《红海行动》和《你好，先生》中进行；从《亿万富翁》到《我和我的祖国》，吸引网民评论和文本挖掘，关注热点，吸引学生的注意力，吸引学生学习兴趣，同时控制网络舆论，传播正能量。

同时，教师在实践教学中应根据培养目标设计对应的实验目的、实验任务和需要解决的重难点问题，使知识点的应用得到实际的操练。但在实践教学中，同样的实验可能对学有余力的学生缺乏挑战性，实践教学应因人而异开展。

3）教学模式多元化，考核模式综合化

Python编程技术课程的教学主要包括：Python语言相关理论和人工智能编程等，结合课程以应用能力提升为主的教学目标，在知识型理论教学的基础上，结合启发式、讨论式、参与式等融入案例教学中。

理论教学主要是对知识体系、晦涩难懂的理论进行讲授，或启发学生进行思考来理解、消化知识点。编程实操、实验部分，则是在学生需要帮助时给予启发，提高学生自主探索的能力。线上演示讲解与线下练习实验混合教学法，教师将学习任务按知识点切片，通过SPOC上的课程视频演示与讲授语法，通过线下课堂熟悉编程环境与动手实验语法，线上线下循环交替，直至完成各知识点的学习，培养学生的编程意识。

案例教学是编程语言教学中常用的一种方法。案例库的设计应以学生为中心，丰富资源库，按照循序渐进、路径清晰的原则进行设计，特别是通过增加工程实践案例的高设计性和全面性，将所获得的知识应用于实践，与时俱进，内容丰富，可扩展性高。学生可以通过案例教育来理解算法的思维，解决实际问题。对于有编程基础的学生，他们采用翻转课堂教学模式学习Python语言，课后学习基础知识，在课堂上分析基本案例、综合案例，自身感兴趣的前沿案例等，探索知识点，分解功能，逐步实现和测试代码，并为各种竞赛、创新项目和毕业做好准备，从而有助于提升学生的积极性和编程能力。

通过实施多元化的教学模式，结合课程教学实际和实践要求，相应地开展考核模式改革，不仅考核学生对Python理论知识掌握情况，也要检验学生的编程能力，对实际问题的分析、解决能力等。要使考核内容综合化，考核方式全程化和多样化，综合考核学生的所学，有助于提升学生的专业能力、计算思维能力和创新意识，有效形成良性循环，真正落实应用型高校发展要求和“新工科”建设要求。

5 结论

应用导向型人才培训的目标是应用。新工程教育的培训理念是以学生为中心，以输出为导向，不断改进。只有以学生的发展为前提，并将所获得的知识应用到工程实践中，学生才能取得进步，与时俱进，寻求创新。考虑到学生有前期的C语言课程和程序设计编程思维和经验，教学内容根据他们的专业认知来发展，学生可以独立进行或通过小组合作进行科学分析，积极学习相关知识和技术，探索问题的解决方案，重点侧重于数据结构和算法部分的检验，实现优化。教学案例库涵盖Python编程的完整计算生态系统，主要包括K12 编程、计算机排名测试NCRT（Python 语言）、数据结构和算法、其他在线课程、編程竞赛、网站开发、机器学习、人工智能、企业应用和竞争，也应该在教学过程中进行不断的创新和更新，增加师生创新案例，不仅体现了计算机科学课程的深刻内涵建设，也突出了计算机技术在其他学科的拓展建设。

根据上述教学模式，综合考核学生的所学，有助于提升学生的专业能力、计算思维能力和创新意识，有效形成良性循环。新的案例结合了互联网热点和推进时代可以丰富学生的认知能力，激发学生的学习热情，将知识应用于日常生活中，培养学生的职业认同感和社会服务意识，也真正落实应用型高校发展要求和“新工科”建设要求。