面向中医药院校的Python高级应用课程教学模式研究与探索

戴彩艳 佘侃侃 丁有伟

摘要：云计算、大数据和人工智能等新兴技术的兴起，为中医药发展提供了新的动力，“智能+中医药”产业蓬勃发展，社会对“智能+中医药”应用型人才的需求数量和能力要求逐年增长，而Python高级应用与这些新兴技术关联密切。在南京中医药大学的Python高级应用课程教学开展过程中，存在课程教学内容与中医药特色难以融合、教学的成果与研究型及应用型人才培养目标冲突、课程体系缺乏系统性以及智能化特征缺失等问题。因此，本研究拟梳理Python高级应用课程的理论教学内容，在此基础上设计实践案例，以便将本学科学生科技能力的提升与本校优势专业相结合，聚焦“智能+中医药”应用型人才培养，不断提升人才实践能力，确保培养的“智能+中医药”应用型人才能够具备完善的实践知识体系。通过课程学习，并经过系统性的实践方案训练，使学生将所学的理论知识与应用实践能力相结合，提升自身的竞争力。

关键词：人工智能；Python高级应用；“智能+中医药”；应用型人才

引言

课程的改革和探索是计算机领域老师不断需要改进的地方[1-2]。近年来，Python在高校教学中实现了跨越式发展，从基础到应用，不断推动高校人才能力的提高和创新[3]。理工科高校凭借强大的师资力量和行业背景，逐步建立了人工智能理论研究体系以及面向行业应用的Python教学体系，为社会输出了大量的人工智能科研和应用人才，也为医学、农业等各类专科院校的人才培养提供了基础[4]。不同模式的教学方式被应用到了Python相關课程的教学中[5-6]。但是在中医药院校开展Python高级应用课程学习过程中，发现中医药行业对新兴技术的敏感度较低，同时，中医药院校人工智能师资匮乏，导致这些院校处于Python高级应用与人才培养模式结合的探索阶段。

目前各中医药院校不断完善中医药信息化的人才培养模式，在进行“智能+中医药”人才模式探索时，通常以应用型人才培养为目标，课程培养方案的制订通常采用两种方式：一是借鉴知名的理工科高校，二是在自身中医药信息化方案基础上增补。但是在借鉴其他高校教学经验过程中，往往存在中医药特色难以融合以及研究型与应用型人才培养目标冲突的问题；在自身中医药信息化方案基础上增补的过程中，存在课程体系缺乏系统性以及智能化特征缺失等问题。同时，由于中医药行业特征以及中医药院校人工智能基础理论师资不足等原因，导致当前各中医药高校的“智能+中医药”人才培养存在较多问题，其中实践能力培养模式不能支撑应用型人才培养目标问题尤为突出。

而Python高级应用课程作为融合科学计算与可视化等技术的课程，相关知识点的教学模式需要探索和改进，使学生能够将Python高级应用的理论、实验与学校优势学科的实际应用结合起来，提高学习兴趣，增强专业信心。

1. Python高级应用课程教学问题分析

1.1 Python高级应用教学中结合“智能+中医药”的理论实验衔接不连贯

中医药数字化发展多年，已有完善的实践知识体系，但中医药智能化刚刚起步，为了满足社会需求，各中医药院校在人才培养方案中强行加入云计算、大数据和人工智能类课程，导致中医药智能化实践知识体系散乱，且与中医药数字化实践知识体系之间出现明显的断层，没能真正实现“智能+中医药”实践知识体系的融合。

而Python高级应用是在Python语言基础上融合了数据分析及可视化、机器学习、深度学习、框架结构等技术。该课程的教学中结合“智能+中医药”的理论实验衔接不连贯，实验和理论对应性不强，不能成为一个循序渐进的教学体系，使本就零散的知识点更不容易凝聚，造成学生学习兴趣下降，为了完成任务而学习，不能引导学生主动学习，激发他们内在的学习兴趣。

1.2 Python相关课程实践内容、知识点和课程深度耦合

从传统的中医药信息化到当前的中医药智能化之间存在实践知识体系的断层，即中医药智能化相关课程之间存在重复度高和关联性弱的问题，而且此类课程与中医药信息化类课程属于两个独立的知识体系，学生无法形成完整的“智能+中医药”实践知识体系。而当前市面上尚无面向“智能+中医药”的教材，中医药高校通常选择通用的人工智能类教材，此类教材要么偏重于理论基础讲解，要么面向某种开发工具或行业具体应用介绍操作流程，甚至存在课程内容重复、技术工具过时、技术工具不兼容、应用业务不合理等问题，导致同一课程的多个实践项目之间缺乏系列性，多门课程的实践内容之间缺乏系统性。

由于Python高级应用在中医药智能化使用中起步较晚，并无经典的教学案例，且Python相关课程较多，而一门课程的实践内容仅与本课程的教学目标相关，课程内的实践项目通常仅与对应的知识点相关，呈现出实践内容与知识点和课程的深度耦合，但课程之间以及同一课程的多个知识点之间实践内容相互独立，缺乏系统性，导致学生只知其然，而不知其所以然，更不能举一反三和融会贯通。在Python大类不同课程，如Python基础、Python数据可视化、Python高级应用等课程开展过程中，当这些课程不属于同一个老师，而老师们之间没有及时进行沟通时，往往会出现知识点重复或知识点独立的情况，学生无法将所学知识融合起来。

基于Python高级应用教学中结合“智能+中医药”的理论实验衔接不连贯，Python相关课程实践内容、知识点和课程深度耦合的问题，我们研究并探索了面向中医药院校的Python高级应用课程的教学模式。

2. 中医药院校Python高级应用教学模式探索

2.1 梳理Python高级应用课程的理论教学内容

在探索过程中，我们以培养目标为核心，以应用能力提升为主线，将Python高级应用课程体系中涉及的理论内容进行分类，同一指标为小类、同一大项能力指标为大类。每个大类的能力设置为同一理论教学内容，包含的不同指标点为问题的不同求解目标。构建以支持度为度量的实践内容评价体系，包括每个实验对教学目标的支持度、每个教学目标对毕业要求指标点的支持度、课程对培养目标的支持度等，优化Python高级应用课程的理论教学内容，保证课程开展过程中理论与实践内容的延续性和系统性。现在很多教材的内容有不同，也有相同，通过不同教材内容的提取，在Python高级应用课程的理论教学中，着重安排了科学计算常用库的介绍、数据收集及预处理的操作方法、数据挖掘算法的介绍及使用案例介绍、对挖掘结构进行可视化的操作方法、网络爬虫及正则化使用方法的介绍和Python常用框架使用的引导。

其中，常用的第三方科学计算库主要介绍的是numpy、pandas、sklearn及tensorflow；数据收集及预处理，着重介绍数据收集过程中无效数据的剔除、缺失数据填充、其他类型数据向数值型数据转化方法；数据挖掘算法，着重介绍回归、决策树，其中包括不同方法建立的决策树的优缺点及在此基础上建立的随机森林和XGBoost的使用、神经网络、k-means聚类、关联规则等；可视化高级应用，着重介绍如何使用matplotlib、seaborn以及Echarts对挖掘的结果进行可视化；正则式与网络爬虫，着重介绍re、requests以及BeautifulSoup库的使用；在Python框架的使用理论中，主要介绍Flask及Django架构。其中涉及的主要理论教学内容如表1所示。

梳理Python高级应用课程的理论教学内容是基础，在理论讲解中，可以选取一种中医药数据收集整理分析及可视化贯穿始终，便于学生建立学习该课程的信心，提升学习兴趣。

2.2 设计实践案例，与本学科及校优势专业相结合

在Python高级应用课程理论教学内容的基础上，需要设计合理的教学案例，才能使教学效果事半功倍。我们考虑设计面向课程目标的系列实践内容，保证课程内各知识点实践内容的连贯性和依赖性。中医药大学的优势专业是中医和中药。因此，考虑基于理论教学内容，结合中医药数据处理展示过程，设置中医药数据收集、预处理、挖掘、可视化及系统展示，将中医药数据及其应用封装为实践案例，培养学生解决复杂工程问题的能力。

通过不同教材内容的提取，在Python高级应用课程的实验教学中，着重安排在中医药数据基础上，该数据包括名老中医治疗相关疾病的病案，如国医大师治疗甲状腺的相关病案、儿童哮喘中医诊疗相关病案、名老中医治疗肾病病案等，学生也可以根据自己的兴趣，结合自身的能力，选取自己感兴趣的相关中医中药数据。在收集到的数据基础上，开展科学计算常用库的操作实验、中医药数据的预处理实验、病机药物关联规则挖掘实验、药方中社团挖掘实验、正则化及网络爬虫实验、挖掘結果调整实验、基于matpltlib及seaborn库的结果可视化实验以及Python框架的使用实验。其中涉及的主要实验教学内容如表2所示。

通过以上实验的安排，使学生在原来学习Python语言的基础上，选取自己感兴趣的中医药数据，使用科学计算常用库进行相关的实验，以熟悉常用库在中医药数据预处理中的使用，对其中包含的一些有效信息进行挖掘、提取关键属性等。挖掘过程中，为了提升挖掘结果的准确性，可以进一步通过网络爬虫等方法获取更多的数据，以便补充或者修正数据结果，对挖掘结果进行调整。之后，结合matpltlib及seaborn库对结果进行可视化。最后，使用Python框架对整个数据的操作流程进行展示，并补充用户注册、登录等操作以完善系统。

通过一环套一环的实验，引导学生逐步从数据收集处理到数据挖掘、数据可视化、挖掘结果完善，最终综合所有步骤，建立完整的交互系统，使学生在Python高级应用的学习过程中，有条理、有目的、有兴趣地提升、完善自己的系统，牢牢掌握Python高级应用的相关知识。

结语

在国家大力推广中医药与现代技术结合发展的时代，中医药高校的计算机类专业肩负着培养“智能+中医药”综合型应用型人才的重要使命。在中医药院校Python高级应用教学开展过程中，构建数字化到智能化转变的系统性知识体系，有助于后续课程的设立、学生能力的培养；设置面向课程目标和知识体系的实践内容，有助于强化课程内实践内容系列性、课程间实践内容系统性的建设，使实践内容与知识点的耦合度降低，并能够统一开发平台，降低教学内容重复度，有助于提高学生的综合应用能力，提高中医药高校的实践教学水平和“智能+中医药”综合型应用型人才培养质量，为中医药信息化发展和健康中国战略实施输送专业人才。

参考文献：

[1]何坤.线上线下融合教学的学习活动设计研究[J].教育教学论坛，2022（29）： 145-148.

[2]李利，韩东，徐池，等.线上线下混合式实验教学模式构建与实践[J].高教学刊，2022，8（30）：113-116.

[3]刘静乐，常小红，见伟平，等.军医大学Python课程教学模式的改革与探索[J].电脑知识与技术，2023，19（15）：135-138.

[4]李丰，闫丹，左卫刚.基于微课的SPOC+BOPPPS教学模式设计与实现——以Python程序设计课程为例[J].新疆职业教育研究，2022，13（2）：35-38.

[5]张丽英，张岩，孙玉发.新工科背景下Python课程混合式教学模式的研究[J].计算机时代，2023（2）：125-127.

[6]李忠金，高凌峰.基于翻转课堂的Python语言程序设计教学改革研究[J].科技风，2022（14）：104-106.

作者简介：戴彩艳，博士研究生，副教授，研究方向：中医药数据分析与挖掘。

基金项目：南京中医药大学自然科学基金青年项目——基于衰减系数的动态蛋白质网络建模及研究（编号：NZY61906100）。