《教师数字素养》标准指导下的Python算法课程数字化教学改革研究

许金山 浙江工业大学计算机科学与技术学院

顾汉杰（通讯作者） 浙江树人学院信息科技学院

●引言

随着人工智能、大数据等新技术、新工具被应用于教育教学，新的教育场景不断创新发展，高校课程教学模式正被数字技术所重塑。2022年12月，教育部发布了《教师数字素养》标准，对高校教师如何应对教育数字化转型提出了指导意见，要求提升教师利用数字技术优化、创新和变革教育教学活动的意识、能力和责任。[1]Python算法课程是计算机科学与技术专业的一门必修课程，传统的线下讲授式教学模式难以较好地应对数字化转型需求，面对信息化时代出生的学生也难以调动其学习积极性。在此背景下，本研究以《教师数字素养》为重要指导，针对Python算法课程提出一种数字化教学改革的思路，以期对同类问题能提供借鉴。

●课程教学现状

Python算法课程，其传统教学模式一般为教室讲授结合机房上机的形式，存在教学资源单一、教学互动单一、教学实践单一、教学评价单一等问题，难以充分发挥数字技术的优势。教学资源单一，表现在教师把幻灯片作为教学资源的主要形式，在感官刺激方面缺少对学生的吸引力。教学互动单一，表现在以线下临场提问为教学互动的主要形式，缺少数字技术支持的灵活教学方法，在外在动机方面难以刺激学生的参与兴趣。教学实践单一，表现在以线下机房上机作为教学实践的主要形式，缺乏数字技术支持下的校企合作协同育人途径，在满足社会需求方面容易与产业实际脱节，难以激发学生的社会责任感以及主观能动性。教学评价单一，表现在以总结性评价作为教学评价的主要形式，缺乏过程数据支撑的过程性评价，难以体现对学生评价的全面性、科学性。[2]

●课程整体改革思路

本研究以Python算法课程为案例，从数字化意识、数字技术知识与技能、数字化应用、数字社会责任、专业发展等维度切入，开展课程数字化教学改革。上页图1为Python算法课程的教学改革思路。其中，课前的教学准备工作依托网络教学平台开展，课中的教学过程以OBE（Outcome based education）导向的教学设计为依据，课后的专业拓展训练以校企合作协同育人为实施形式。该种教学改革思路，在课前、课中、课后三阶段融入翻转课堂理念，借助数字化手段、方法，相对灵活地开展探究式学习、项目式学习等多种形式的教学交互，实现过程性与总结性评价数据相结合的多样化评价途径。

图1 课程数字化改革思路

●课程具体改革措施

1.数字化意识

要完成课程的数字化转型，任课教师数字化意识的提升是首要前提。Python算法课程的课程组要定期组织教学交流会，由课程负责人引导任课教师认识到数字技术发展对提升课程教学质量的正面价值，以及数字技术对教学模式变革所带来的机遇与挑战。具体而言，首先课程负责人应借助同校、同级相似对象的数字化转型成功案例，帮助任课教师克服对学习新技术的畏难情绪。其次，可组织头脑风暴等思维启迪活动，将Python程序设计语言以及Pytorch平台使用方法等核心知识传达时所遇到的概念抽象、不易理解等现象，与数字技术表达内容细致形象的特点进行联结，强调数字技术应用的可行性。最后，组织课程组通过思维导图等可视化分析方法，将章等级的教学重点、难点分解至节等级，提出轻量化的数字技术实施方案，克服Python科学计算模块求解等复杂问题表述不全面、不生动的困难，树立任课教师对数字化教学改革的信心与决心。

2.数字技术知识与技能

当下的高等教育数字化教学，已逐渐由混合式教学发展至融合式教学，数字技术与课程的联系更为紧密，因此数字技术知识与技能成为课程数字化转型的必要储备。课程组应组织学习数字技术的概念、基本原理、选择策略以及使用方法，提升任课教师的数字技术知识与技能。[3]对Python算法课程而言，任课教师应具备的数字技术知识，包含模拟仿真、多媒体动画、大数据、人工智能、游戏化的内涵特征，以及相关平台型软件、工具型软件的定位、种类、特点和应用领域。Python算法课程的课程知识包含概念性知识、陈述性知识、规则性知识、流程性知识、情感范畴内容以及部分软技能，适宜采用具备匹配、收集、资源分配、策略制订、建造、解谜、探索、帮助、角色扮演等特征的多元化教学资源来引导学生理解与接受，在一定程度上解决教学资源单一的问题。[4]例如，张量的定义是一项概念性知识，该内容的表达可以设计匹配类型的趣味性教学资源来实现，如设计知识竞答游戏课件，在竞答题目中融入张量的定义，解决该类知识表述过程易产生的抽象枯燥问题。

3.数字化应用

数字化应用是课程数字化改革的核心，其在教学实施、教学评价、协同育人等方面均需要数字技术的深度参与。其中，教学实施工作主要是基于翻转课堂设计理念在课前、课中、课后三阶段开展，教学评价工作主要是依托网络教学平台数据开展，协同育人工作主要是依托校企合作开展。

对Python算法课程而言，任课教师要在课前通过网络教学平台发布学习目标，引导学生预习基础知识，做好课前教学准备。在此阶段，任课教师所做的数字化工作有三项：其一是通过在网络教学平台编辑图文信息，概述课程章节的学习目标。其二是通过在网络教学平台编辑多媒体资料设计速课或微课，介绍课程章节的教学重点、难点与应用案例。其三是通过在网络教学平台引入第三方资源信息，如学习强国等权威平台的专业内容作为课程知识的辅助拓展。

任课教师需要在课中使用多元化的教学资源以及多样化的教学互动，基于OBE引导学生以既有课程学习经验为基础，构建与理解当次课程的新知识。在此阶段，任课教师所做的数字化工作有两项：其一是应用多媒体设计软件，开发制作与课程知识类型相匹配、与学习成果产出相关联的数字化教学资源，借助其带来的感官刺激优势提升信息的传播效果。其二是借助网络教学平台，根据教学目标发布问卷、抢答、选人、投票、评分、分组任务等学习活动，配合上机实验促成探究式学习、讨论式学习、项目式学习，在调动学生个体主观能动性的同时保证学习成果的科学性，从而解决教学互动单一化的问题。

任课教师需要在课后通过校企合作引导学生去参与专业实践，提升并巩固在课程中所学的知识技能，加强学习情感体验。在此阶段，教师所做的数字化工作有两项：其一是借助协同育人平台，与合作企业建立实践项目的关联，在协同育人平台上发布实习计划，实施签到管理、过程管理、实习保险、实习检查等管理工作，提升实践教学效率。其二是引入大学生科技竞赛实践平台，阅读与选择合适的企业需求，将课程所学应用到就业实践，提升团队合作经验，巩固软技能。校企合作协同育人的工作可解决教学实践单一的问题。[5]

以P y t h o n 算法课程的“Python科学计算模块”章节为例（如图2），首先任课教师在学习通平台发布针对Python科学计算模块概念及应用范围的学习要求，提醒学生对科学计算模块的基础内容进行课前预习。接着，在课中针对Python科学计算模块的用法及价值，设计对应的教学资源及互动活动，如为科学计算模块概念设计知识竞答游戏课件，为科学计算使用流程设计象棋游戏课件，为科学计算模块规则设计叠叠乐游戏课件，为开源工具集价值设计“我的世界”模拟游戏资源，通过趣味性与教育性融合的教学资源促成项目式学习，并在学习通平台设计问卷活动收集学生的学习态度，指导科学计算模块各实验任务的有序推进。最后，针对Python科学计算模块的综合应用，与企业合作开展教育部产学合作协同育人项目，在育人平台设立Python科学计算模块的综合实习计划；同时，鼓励学生根据个人特长参加各类竞赛，结合Python科学计算模块知识完成各类应用场景开发等命题，引导学生在课后教学实践中深刻体悟自主可控工具的意义。

图2 “Python科学计算模块”章节教学设计

借助数字技术，教师对课程的教学资源数据以及学生在各阶段的学习记录都可以进行清晰的监测与管理。例如，在Python算法课程中，任课教师通过网络教学平台及协同育人平台，分别了解学生校内和校外的学习数据。其中，在校内课程教学环节，任课教师借助学习通平台，掌握学生人数、题库总数、章节任务点数、各类多媒体资料数、课堂活动数等基础信息，以及学生各个时间段的学习动态监测、章节学习次数、章节任务点浏览程度、作业完成情况、章节测验情况等过程数据，并依据学生群体水平均衡考核难度，将教学任务点、章节测验及实验作业等数据作为过程性评价，将期末考试作为总结性评价，两者按1∶1权重比例构成课程总评成绩。除此之外，任课教师还可依据签到情况、课程积分等观察学生的学习状态，对出现学习问题的学生进行教学预警，及时干预学情。在校外实习环节，任课教师通过协同育人平台，掌握学生签到、实习报告提交、日志提交等实时动态，以及学生实习成绩分布、异常信息等实习数据统计。

4.数字社会责任

数字社会责任是教师开展正常数字化活动的根本保障。随着互联网环境的扩张，网络信息良莠不齐，更加凸显教师在维护文明、安全、健康的教学环境方面的责任。[6]对于Python课程而言，任课教师的数字社会责任主要体现在四方面：其一是针对导入至学习平台的第三方网络资源，需要对其信息来源及性质进行甄别，避免不当信息对学生产生误导作用。其二是在设计多元化教学资源时，若涉及素材引用，应具备版权意识，为学生树立尊重知识产权的健康榜样。其三是使用Pytorch等开源库开展教学，应以网络安全与数据隐私保护为前提，尤其要避免敏感数据的泄露。其四是在使用Python算法及深度网络模型开展人工智能项目实践时，应结合我国先进的人工智能应用研发现状，激发学生从事计算科学研究的热情，提升其对课程的认同感，培养其专业自信与爱国主义精神。

5.专业发展

专业发展是教师保证课程数字化教学可持续发展的内生动力，能推动教师更好地认识教学、勇于实践和实现自我发展。对于Python算法课程而言，任课教师可通过挂职、研修等途径提升专业能力，如到人工智能相关企业或新型研发机构挂职锻炼，在企业中挂职可以更全面地了解行业迫切想解决的问题以及对Python算法的需求侧重点所在，在新型研发机构中挂职则可以熟悉企业与高校研发意愿相对偏低的领域，弥补课程教学内容中的盲点。同时，任课教师可以通过国家智慧教育公共服务平台等权威继续教育平台，参加数字素养专题研修，掌握主流教学数字化工具及案例，提升数字化意识、数字技术知识与技能。

●结论

在上述背景下，教师只有不断学习，提升自身数字素养，掌握教学数字化工具，才能不断地优化数字化环境下以学生为中心的教学设计，保证课程的教学创新与教学质量提升。