杨玉霞　周玉新　李艳

关键词：数据科学与大数据专业；Python程序设计；课程建设

中图法分类号：TP312 文献标识码：A

1引言

数据科学与大数据技术专业（以下简称“大数据专业”）是内蒙古民族大学于2018级开始招生、2019级开始与北京中软国际教育科技股份有限公司实施专业共建的校企合作专业，“Python程序设计”是本专业的核心课程。从教育角度出发，高校应积极开展大数据专业“Python程序设计”课程教学工作，保障其质量、效率。学生通过学习本课程的基础理论知识，理解Python的编程模式、掌握數据分析与处理的基本用法；能够应用类、对象、继承和多态等概念及方法解决大数据领域的复杂工程问题，掌握不同领域的Python扩展模块并能够解决文件操作等实际问题；使用Python提供的网络爬虫的标准库和扩展库进行网页数据采集，从而为本专业学生能够胜任大数据系统架构设计、开发及数据分析等工作，实现培养高素质应用型人才目标打好坚实的基础。

2课程建设

通过教学大纲设置和课堂教学方案设计的进一步优化、课程考核情况分析等，对本课程的教学内容进行详细分类和优化。合理有效地设计学习方法与学习成果目标、课程改革与教学方法，可以达到不断优化本课程的目的。从本课程的长远发展来看，在课程原有的建设规律下，可以通过让教学内容与本专业知识更好地融合在一起，以激发学生学习“Python程序设计”课程的兴趣。

2.1教学大纲设置

在内蒙古民族大学大数据专业培养方案中，“Python程序设计”和“Python程序设计实验”属于专业核心课程，“Python课程设计”属于专业实践课程。本文以“Python程序设计”课程为例，从教学大纲的修订人手并展开讨论。本课程的教学大纲由课程概况、课程目标、课程目标与毕业要求的关系、总体课程教学设计、课程内容及进度安排、课程考核、成绩评定和建议教材及主要参考书目等8个模块组成。

根据内蒙古民族大学大数据专业培养方案，本课程的授课对象为大学二年级下学期的学生。他们对大学生活以及本专业的学习已经有了一定的认知，并对新知识、新技术、新内容有着强烈的学习渴望。同时，他们乐于探索未知的学习领域，对新的平台、新的工具、新的教学方法都乐于尝试、乐于接受。针对学生的这些特点，在设置教学大纲的过程中，注重促进学生的德、智、体、美、劳全面发展的同时，加强对其设计／开发解决方案和研究能力的培养。

“Python程序设计”课程理论教学时长为48学时，如表1所列。另外，还有24学时的“Python程序设计实验”课程和1周时的“Python课程设计”课程。

2.2教学方案设计

若要实现教学大纲中设置的课程目标，则需要解决以下几个主要问题：如何让学生理解Python的编程模式；如何让学生将现实中的问题跟类、对象等抽象概念挂钩，并能熟练应用类和对象去描述事物：如何使用“Python+pandas”进行数据分析与处理；如何通过网络爬虫程序的设计来实现数据采集：如何培养学生良好的人文素养、职业道德和社会责任感等。针对这一系列问题，在教学方案设计中融入以下3个设计。

（1）引导学生学习的思路与方法。

课堂内有主题讨论、分组演讲、翻转教学、案例展示等多种形式。结合每节课的知识点，展开相关话题讨论。还可以用翻转课堂的形式，提前布置相关任务，学生利用课后时间，预习课程内容并准备相关材料。整个教学环节以专业知识点为导向，师生结合所准备的材料展开当前大数据专业前沿发展方向及信息科学相关领域专题的研究。翻转课堂和案例展示中布置的授课内容虽然难度不大，但需要学生提前预习和查阅相关资料，其能够更好地培养学生的自主学习能力。

（2）采用混合式教学方法。

在教学实施过程中，学生可以通过网络教学平台了解课程的大纲、进度表，可以通过平台上的教案、课件、视频、课前自测、预习任务等对每节课的内容进行预习，课后还提供了自测题和作业供学生进行课后复习，并能帮助教师了解学生的学习程度。学生还可以在讨论区提出问题，由教师和其他学生进行解答。通过采用混合式教学方法，不仅可以让学生有更充足的时间去“消化”课堂上没来得及理解的内容，还可以补足课堂学时不够的短板。通过线上、线下相结合的方式使课程的整体学习效果不断提升。

（3）建设“课程思政素材库”。

结合“Python程序设计”课程的教学目标，有针对性地建设“课程思政素材库”。通过查找与课程知识点相结合的案例，充分发挥大数据专业的优势，结合数据库的基础知识，生、师分别创建属于“自己”的“思政素材库”，如图1所示。通过不断更新“思政素材库”，让更多的新事件、新思想、新风尚及时进讲稿、进课堂、进头脑。通过知古鉴今、寻根溯源、着眼当下、放眼未来、加强横向对比和联系等方式，增加有关国家、国际、文化、社会等角度的思政案例，从而科学合理拓展本课程的广度、深度和温度，提升本课程的引领性、开放性和时代性。

2.3考核方法分析

课程考核的目的是督促学生的平时学习以及客观反映学生对“Python程序设计”课程的掌握情况。课程考核不仅是指期末考核，还包含过程性考核，从整体上可以反映出学生在整个学习过程中的学习状态、学习效率和水平等。本课程的成绩构成主要由课堂表现、在线测试、作业和期末考试4项组成。每项评价标准分为优秀、良好、合格和不合格，并对应不同的课程目标给出了详细的评价标准。

3教学实施

3.1个性化分层

通过“个性化分层”方式，优化了传统的教学模式，重建教学方法，从而锻炼了学生实际动手能力，启发学生对理论知识的思考和理解，达到了理论联系实际的教学效果。如图2所示，主线是整个教学中的基础，既是传统的线下课堂，也是知识接受的记忆层面。通过教师的讲解和答疑，实现学生专业基础知识的掌握。在“主线层”教学实施过程中，通过课后作业的形式给学生布置搜集与课程内容相关案例的任务，并在课堂上进行分享和及时反馈。支线是整个教学的关键，也是教学创新的关键环节，包括网络平台、交流和实践3个分支。每一个分支都激发着学生不同层面的潜力。

3.2思政素材库

思政素材库是由师生共同完成并不断更新。课前，教师布置思政案例的任务，由学生分组，以小组的形式提交课程相关的思政案例。思政案例主要结合本领域相关的最新动态、发展趋势以及Python發展史、应用环境等素材，润物细无声地融入思政点，无形中培养学生的爱国敬业、道路自信、开拓创新、大国工匠等精神，实现育人的目的。

4教学效果

本文对内蒙古民族大学大数据专业2019级63位学生和2020级41位学生的学习情况分别做了达成度计算，并进行了对比分析。针对这2个年级的学生采取混合式教学，并在智慧树平台发布视频资源、课件、作业、实验内容、测试题等教学材料，进行线下授课。这2个年级的学生在课前都要完成智慧树平台上的课程理论部分的测试：2020级的学生还新增了“案例库”建设的任务，每次课前以小组为单位，并提交与本节课程内容相关的案例。图3和图4分别表示2019级和2020级学生的期末成绩达成度分布情况，2019级学生的平均总达成度为0.73，2020级学生的平均总达成度为0.80，学习效果在逐年上升。教学效果问卷调查表明，通过教学方法的不断改进，使学生掌握程序设计理论与方法、大数据分析技术，并具有数据管理和分析的能力：根据用户的需求和实验方案等对算法设计、构建实验系统等方面都有一定程度的帮助。另外，2020级90%以上的学生认为案例库的建设不仅对巩固本课程的知识点有帮助，还有助于增强专业自信心以及对国家、国际、文化、社会等方面都有了进一步了解和思考。

5结束语

本文以内蒙古民族大学大数据专业的核心课程——“Python程序设计”为例，从课程建设、教学实施和教学效果等方面进行了探究。在优化教学大纲的同时，通过个性化分层教学的方式，开展了教学活动。对比了2019级和2020级学生的教学效果，发现有逐年提升的趋势。当然，由于内蒙古民族大学大数据专业成立不久，所以仅对比了近2年的数据，从长远发展来看，本课程的建设是一个不断优化的过程。在现有的教学经历中也发现了一些新的问题，如题库中的资源不够充足、更新速度不够快等，还需要相关教学团队不断完善和优化教学资源及教学方法。

作者简介：

杨玉霞（1985—），博士，讲师，研究方向：生物信号分析与处理、数据库技术、大数据分析。

周玉新（1977—），硕士，副教授，研究方向：数据挖掘与知识发现。

李艳（1979—），本科，副教授，研究方向：数据库技术。