计算机公共课成绩差异分析与探究——以Python程序设计导论课程为例

杨莹，李小玉，冯向萍，吴艳，侯文静

(1.新疆农业大学计算机与信息工程学院，新疆乌鲁木齐 830052；2.智能农业教育部工程研究中心，新疆乌鲁木齐 830052；3.新疆农业信息化工程技术研究中心，新疆乌鲁木齐 830052)

1 研究背景及意义

1.1 研究背景

中国高校Python课程的开课现状非常活跃，越来越多的高校在计算机科学、数据科学和工程等专业中开设了Python 课程[1]。一些知名高校如清华大学、北京大学、上海交通大学、中国科学技术大学、浙江大学、华中科技大学等都已经在其计算机科学和工程等专业中开设了Python课程。除此之外，许多普通高校也开始逐渐引入Python 课程，例如中南大学、湖南大学、广东工业大学、大连理工大学等[2]。此外，中国许多高校也为Python编程提供了在线课程，例如中国大学MOOC、慕课网、网易云课堂等。这些在线课程具有良好的教学质量和教学效果[3]，能够帮助更多的人学习Python。Python 编程在高校中的地位越来越重要，并且随着Python在各个行业中的广泛应用，Python课程的需求也在不断增长[4]。新疆农业大学计算机学院从2014 年9 月开始用MOOC 模式的Python 程序设计导论，截至2022 年共开设8 个学年，该课程定位于面向高校各专业本、专科学生，取代传统计算机通识教育课程，也可面向零基础的社会公众。课程基于大规模开放在线课程MOOC 平台，采用“线上+线下”的教学模式，构建新型“教-学”关系和网络化课程知识体系，利用学习行为数据分析，实现实时的教学效果评价。

1.2 研究意义

中国高校计算机公共课程的开设现状比较普遍，学生在本科期间通常都需要修读相关的计算机公共课程，这些公共课程在提高学生的计算机科学基础和编程能力方面起着重要的作用，为中国的信息化建设和经济发展提供了重要的支撑[5]。研究公共课的成绩的差异可以从多方面提高教学质量和效果。通过研究公共课成绩差异，可以了解不同教学质量课程之间的差异，从而进一步完善教学质量监控方案，同时可以了解学生的学习情况和学习效果，以便更好地帮助学生提高学习成绩[6]；研究公共课成绩差异，可以了解不同教学方法和手段对学生学习成绩的影响，从而更好地选择教学方法和手段，提高教学效果；研究公共课成绩差异还可以帮助发现教育公平问题，从而采取相应的措施来促进教育公平[7]；研究公共课成绩差异还可以促进教学改革，通过发现问题和不足之处，进一步改进教学模式和方法，提高教学质量。

2 高校计算机公共课程差异分析方法

1)统计分析法：可以通过对学生的考试成绩、课程评价、学生反馈等数据进行统计分析，探究课程差异的原因和影响因素。统计分析法可以通过描述性统计、相关性分析、方差分析等方法进行数据处理和分析。

2) 教学质量评估法：可以通过对教师的教学质量、课程内容和教学手段等方面进行评估，从而发现差异的原因，提出改进措施。评估方法包括学生评价、专家评估、教师自评等。

3)实地调研法：可以通过实地调研和采访学生、教师、专家等多方面的人员，获取更为详细和具体的信息和数据。实地调研可以通过问卷调查、访谈、焦点小组等方式进行。

4)对比分析法：可以通过对不同高校或不同课程的教学内容、教学方法和教学效果进行对比，从而找出差异的原因和改进措施。对比分析法可以通过文献调研、案例分析、访谈等方式进行。

3 高校计算机公共课程成绩差异分析现状

中国高校计算机公共课程的成绩差异分析现状较为复杂。一方面，计算机公共课程通常是高校众多专业中必修的课程，学生数量众多，学生科背景及基础知识储备相关较大，因此成绩差异较大[8]。另一方面，计算机公共课程的教学水平和教学质量也存在差异，有些高校的计算机公共课程教学质量较高，有些则相对较低。对于成绩差异较大的问题，一些高校通过设置不同的选修课程、设置不同的考试难度等方式来解决。一些高校还通过设立课程辅导、答疑等方式帮助学生提高学习效果，从而降低成绩差异。

对于教学水平和教学质量差异的问题，一些高校通过加强师资队伍建设、改进教学方法和教学手段等方式来提高计算机公共课程的教学水平和教学质量。此外，一些高校也与企业合作，引入实际项目和案例，让学生了解计算机应用的实际应用场景，从而提高教学质量和学生的应用能力。

4 Python公共课程成绩的分布情况分析

4.1 整体开课情况分析

2017年至2022年计算机与信息工程学院共计开设8 轮Python 程序设计导论课程，共涉及19 个学院，393个教学班，7个学科，每个学科开课班级具体情况如图1所示，开课学科主要集中在工学、农学、管理学和理学四个学科，学校总体的定位是农业类高等院校，因此开课学科主要集中在这四个学科中。近五年，每个学年开课班级数：101个、108个、81个、93个、10 个，前四年班级数量较为相近，2021—2022 学年因成立新的校区，整体课程的开课学期往后调整，开课班级有所减少。

图1 各学科开课班级数

4.2 成绩差异分析

近5年开课班级的成绩集中在70分左右，具体变化趋势如图2所示，整体平均成绩变化没有较大的波动，2017—2018 学年到2020—2021 学年四个学年的平均分数有所下降，每个学年降低2 分左右，在2021—2022学年平均成绩有所提高，可能与调整开课学期有较大关系，当学期开课班级减少，仅开课10个班级，其中6 个班级属于计算机与信息工程学院，其余4 个班级属于工科和理科，当学年的平均成绩虽有提升，但不足以反映学校整体情况。目前课程共计面向7个学科，近五年各学科平均成绩如图3所示，经济学平均成绩最高，理学、管理学和工学平均成绩差距较小，法学和农学平均成绩较低，农学目前作为学校的特色学科，涉及班级数量多，种类多，在后续的教学过程，教学方法和内容有待提高。

图2 各学年平均成绩

图3 各学科平均成绩

每个学年中各个分数段的人数基本呈现正态分布，中间分数段人数较多，两端较高分数段和较低分数段人数较少，具体分布情况如表1所示，高分数段90-100分之间的人数占比有明显的降低趋势，2017—2018学年占9.7%，2018—2019 学年占11.1%，2019—2020学 年 占2.6%，2020—2021 占1.5%，2021—2022 占1.1%；相反低分数段60~69分之间的人数占比呈现明显的增长趋势，2017—2018 学年占18.68%，到2020—2021学年已增长至46.81%，几乎占到当年开课人数的一半；中间分数段的人数和占比较为稳定，没有较大的波动。综上所述，整体课程成绩有逐渐降低的趋势。

表1 各学年不同分数段人数统计 单位：人

5 Python公共课程成绩的影响因素分析

通过调研分析发现造成成绩差异的影响因素是多方面的，通过实际访谈和调研，目前Python 课程成绩存在差异主要是因为以下因素：

学生个人因素：学生的个人背景、学习能力、学习态度等因素会影响其学习效果和成绩。

教学方法和手段：教师的教学方法和手段对学生的学习效果和成绩有很大影响。

课程设计和安排：课程设计和安排是否合理、完整，是否能够满足学生的需求等也会影响学生的学习效果和成绩。

教师素质：教师的专业素质、教学经验、教学热情等因素也会影响学生的学习效果和成绩。

学校资源和环境：学校的教学资源、学习环境等因素也会影响学生的学习效果和成绩。

6 Python公共课程成绩提升策略研究

确定教学目标和教学内容：每个学期开设课程之前，明确课程目标和内容，并将其与学生的背景和需求相结合，制定出合适的教学计划。通过合理的课程安排和科学的教学设计，可以提高学生的学习兴趣和主动性。

提高教学质量和教学效果：持续加强师资队伍建设，不断提高教师的教学水平和教学质量，保证任课教师能一直跟随前沿技术的发展保持学习。例如，组织教师参加专业培训和学术交流，鼓励教师开展科研工作，并建立起严格的教学评估机制，对教师的教学效果进行评估和反馈，促进教学质量的提高。

加强课程辅导和答疑：加强对学生的课程辅导和答疑，Python 课程目前一周只有一次线下课程，任课老师需要为学生提供更加个性化和专业化的指导，除了课堂时间，要通过其他途径与学生保持联系，帮助学生解决学习中的问题，从而提高学生的学习效果和成绩。

促进学生参与竞赛和实践活动：可以组织学生参加与Python课程相关的竞赛和实践活动，如程序设计竞赛、项目开发等，让学生感受到课程内容的应用和实际效果，从而增强学生的学习动力和兴趣。

加强课程管理和评估：学院可以建立健全课程管理和评估机制，对课程的教学效果进行定期评估和反馈，发现问题及时改进，促进教学质量的提高。

7 结论和展望

未来的Python 公共课成绩分析将更多地利用大数据分析方法来探究成绩差异的原因，利用机器学习和数据挖掘等技术预测学生的成绩，识别学生的学习困难点。同时可以关注教学质量评价和反馈机制的构建，通过不断完善反馈机制来提高教学质量和学生的学习效果。