面向应用型人才培养的Python在线开放课程群资源结构模型研究

吴海丽

（太原学院，山西 太原 030012）

一、引言

随着人工智能时代的到来，培养适应战略性新兴产业发展的应用型人才是高校面临的紧迫任务。应用型人才是具有创新实践能力的人才，不仅要能够掌握和应用跨学科专业技术，还需要有较强的应变能力、创新能力、自主学习能力来适应时代的技术变革。《中国新一代人工智能发展报告2019》指出，人工智能发展趋势是多学科的交叉融合。由于Python语言在人工智能技术体系中具有基础性和广泛性，面向应用型高校本科生开展Python语言教学具有重要意义和深远影响。

Python语言以其丰富的资源、坚实的算法、包容的数据处理基础设施，建立了非常良好的语言工具生态环境，吸引了众多研究者和项目开发者使用[1]。Python语言作为强大的“胶水语言”，对非计算机专业的学生，能使其更好地理解智能时代的科技创新；对于计算机专业学生，能更好地延伸到数据分析、信息提取、系统开发、机器学习及人工智能等领域[2]。

本文以“Python语言程序设计”课程为依托，构建面向应用型人才培养的在线开放课程群资源结构模型，遵循跨界融合、创新驱动、开放生态的原则，以期为提升学生应用创新能力提供系统化的资源模型。

二、研究现状

（一）在线程序设计语言课程研究现状

“十三五”以来，教育部大力推进在线开放课程的建设，越来越多的高校都在探索程序设计语言类课程的线上线下混合式教学方法，涌现出很多优秀的教学成果。文献[3]对融合Java程序设计的教学改革进行了研究；文献[4]提出了实践教学的重要性和改革模式；文献[5]提出在工程教育理念下高级语言程序设计课程的教学改革方法。

在Python语言的教学改革上，文献[6]提出了“1771”教学方法；文献[7]提出了差异化教学目标和考核方案；文献[8]提出了基于建构主义的Python语言实践教学方案。

以上研究都是针对某一门课程开展的教学方法研究，在课程资源的整合上，没有研究基础课程架构与上层应用的联动关系对学生能力培养的影响，没有提及如何充分利用移动端或MOOCs等在线平台进行资源的有机融合。因此，开展具有针对性的课程群资源的建设是非常必要的。

（二）在线开放课程资源结构模型现状

在线开放课程作为一种教学资源，打破了教育的时空界限。这种新的资源呈现方式在技术的推动下，让更多的学生在教学资源的获取上变得更容易，更有效，更有针对性，从而颠覆了传统课堂的教学方式。例如，文献[9]以产出理念与建设性后现代哲学为指导，提出了以产出为导向的在线开放课程资源结构模型。文献[10]提出了基于MOOC平台的课程资源的组织模型，为现今个性化和智能学习提供理论支撑。虽然目前的在线开放课程的建设已经引起越来越多的重视，但是仍然存在课程资源结构单一，整体模型的针对性不强等问题。

综合以上情况，课程资源的建设作为一个系统化的概念，在以提升应用型人才创新实践能力的背景下，积极研究联动的、体系化的在线开放课程群的建设与实践是非常必要的。

三、python在线开放课程群资源结构模型构建

在新工科建设背景下，很多工程教育理念相继提出，如OBE（基于产出的教育）理念和CDIO（构思、设计、实现、运作）理念。OBE以成果为导向，提出了反向教学设计，以学生的学习过程和能力转化过程为中心，提供持续改进的教学评估。CDIO是以产品生命周期为导向，从能力培养角度提出了12条标准。这些理念都注重了学生实践能力的培养，这为构建Python在线开放课程群资源结构模型指明了方向。本文采用调查研究法、比较研究法、实验研究法系统科学方法来开展研究。构建阶段包括：

（一）先导过程

对Python语言开展基础研究。Python不仅免费、开源，更是目前最接近自然语言的程序设计语言。利用Python语言可以进行文本信息处理、图形处理、数据分析与可视化、机器学习等，功能强大、简单易用，使得各个专业的学生能快速设计和验证自己的思路及创意。

Python语言的基础研究包括程序设计类课程教学现状的研究，Python语言与其他程序设计语言（如C、Java、C++等）对比应用，Python语言基础教学，Python基础课程架构与上层应用的联动关系以及对学生能力培养的影响。

（二）Python课程群资源框架体系

Python语言的课程群是一个开放的课程生态系统，随着技术的发展不断拓展其应用领域。课程群资源从Python语言的不同应用范围出发，以其所支持的标准库和第三方库来划分。包括Python语言编程基础、Python文本分析方法、Python数据分析与可视化、Python网络爬虫与信息提取、Python系统开发、Python机器学习等。

（三）构建在线开放课程群资源结构模型

针对课程群之间的关系，首先抽取Python在线开放课程群的基本要素：课程群资源和项目实践资源。具体包括教学内容的选取，教学视频与课程模块化结构、混合式教学模式设计、在线教学设计、教学讨论与互动、课程测试与资源，在线开放课程群实施方式和效果评价等。其次是编制在线开放课程群的实施依据和质量规范。包括实施指南、上线开放与服务规范、在线开放课程制作技术规范、课程实施过程跟踪办法、在线开放课程群评价标准。根据以上划分，按照要素类别归纳具体资源和实施依据，如表1所示。

表1 Python在线开放课程群资源结构模型

资源结构模型各要素是层级递进，紧密联系的。实施依据制定的前提是明确学生对所学专业的先期学习成果。实施在线开放课程群的教学时，要制订成果导向的教学大纲、设计合理的教学过程。评价标准从学生学完该知识后所具有的可展示性、可衡量性的知识、能力、素质等方面设置。以此为反向作用，促进对Python在线开放课程群相关资源的配置。在整个课程群资源结构模型的设置中，建立质量保障闭环模式，来检测学生是否达到相应的应用能力，实施定期评估、持续改进。

四、实施过程

在疫情防控期间，该模型首先在本校专业班级学生中开展，并对非专业班级学生开放。结合不同学习者的需求和特点，该模型涉及内容在实施过程中采用进阶模式，对非专业学生和专业学生，低年级学生和高年级学生，给出以应用能力层级关系表示的课程群设置和实施框架，如图1所示。

图1 Python在线开放课程群实施模型

初始级为Python语言编程基础，可以面向全学科、低年级、零基础学生开设，主要学习Python语言的语法基础及标准库，实践项目以掌握Python语言基础知识为目标。应用级为并列级别，学生可以根据自身专业或兴趣爱好来进行选择，实践项目以灵活应用Python语言为目标，适合人文类专业、计算机专业、理工经管类专业等学生学习。拓展级面向计算机专业高年级本科生或人工智能相关专业，实践项目以使用机器学习算法解决实际问题为目标。在每一个能力级别里，都设有相应的过关项目，帮助学习者制定更好的学习和进阶计划。

五、结语

文中以创新实践能力为导向，以Python语言基础知识入手，构建了以学生为主体、以项目为主导、以实践为中心的Python在线开放课程群资源结构模型。该模型开放灵活，实现自由，可操作性强，不仅融合了文本分析、网络爬虫、数据处理、机器学习等理论学习和项目实践，还可以通过在线平台融合各个专业的学生组建不同项目团队。本研究立足应用型人才的培养，在提升人才创新实践能力方面产生的成效显著。