“新經管”背景下Python教學案例設計

張曉春 徐曉鵬 魏蘇林 余永紅

摘? 要： 根據校“新經管”計劃和Python語言課程教學現狀，提出一種融入“專業知識”的Python教學案例設計。通過專業導向法，激發學生編程興趣，采用任務教學法，將Pandas數據分析單元劃分為多任務模式。案例中引入教育領域數據，并在數據分析的過程中，強調Pandas的常用方法。與傳統單一型案例相比，分專業應用域的案例設計模式充分調動了學生的學習主動性，提高了教學效果。

關鍵詞： Python語言; “新經管”; 數據分析; Pandas

中圖分類號：G642.0? ? ? ? ? 文獻標識碼：A? ? ?文章編號：1006-8228（2020）10-102-03

Abstract： According to "New Economic Management" plan and current situation of Python teaching in our university， this paper proposes a new design of teaching case integrated with specialized knowledge. The students' interest in programming is stimulated by specialty guided method， and Pandas data analysis unit is divided into multi-task mode by using task-based teaching method. Compared to the traditional design of teaching case， new mode fully mobilizes students' initiative in learning， and improves teaching effect.

Key words： Python language; "New Economic Management"; data analysis; Pandas

0 引言

隨著物聯網、大數據等新技術的迅速發展，智能化逐漸在國家產業結構調整與產業升級中起到至關重要的作用。為了全面步入智能化時代，社會需要一批掌握高端技術的復合型人才。因此，提高學生領域實踐與應用能力、培養復合型高科技人才是計算機程序類課程研究和改革的主要內容。

為了提高學生的編程應用能力，李麗等提出了從教學方式、教學內容及考核方式等多元化逐級式教學模式，進行一系列以提高程序設計能力為目標的教學方法改革[1]。嵩天等通過提出一種培養程序設計思維能力的教學案例設計新思維，來優化和改進教學軟件環境、課堂教學模式等方面，促進學生編程能力的培養[2]。朱小軍等以調動學生學習程序設計的積極性、主動性為目的，進行教學方法和教學手段的改革[3]。趙廣輝提出了以計算思維為核心，培養學生解決復雜專業問題能力的教學改革[4]。王立松等研究了計算思維的培養與實踐關系，并進行教學模式的改革[5]。石禮娟等根據新工科人才的需求，對授課環境、教學目標、知識體系、教學邏輯進行教學改革，取得了一定的教學效果[6]。

基于上述文獻可以看出，高校Python語言課程的研究取得了不少成果，但是這些研究成果沒有充分地分析不同專業的領域知識結構特點，也沒有對適用于行業的程序案例進行系統設計。因此，本文針對目前我校開設的Python編程課程教學存在的一些問題，建立符合各專業實際應用的Python教學案例，有利于激發學生的編程興趣，調動學生學習的主動性，能夠起到提升教學質量和學生學習效果的作用，對教學改革是個有益的探索。

1 Pandas數據分析案例設計

1.1 案例基本思路

Pandas在針對多維結構化數據集分析處理中極具優勢，因此，在設計Pandas教學環節時，可以考慮使用數據分析技術。通過數據分析基本步驟的講解，學生可以掌握DataFrame對象在數據獲取、展示、分析、篩選等數據處理上的一些常用方法。

隨著機器學習、人工智能、大數據等技術的迅速發展，數據分析已經滲透到各行各業。筆者所在學校是一所財經類高校，核心專業有財會、金融、貿易等。針對不同專業特點來設計教學案例，可以在傳授知識的同時也讓學生學會如何解決實際應用問題。比如，對于金融專業的學生，可以考慮利用股票數據來學習數據分析常用方法及步驟。針對教育學專業，可以選擇課程成績等數據作為案例數據源。通過考慮專業領域應用，配合職業規劃方案，設計適于企業應用的教學案例即可以幫助學生明確學習任務、提高學習能動性，也為應用型人才培養奠定了良好的基礎。

1.2 教學內容設計

針對Pandas數據分析教學單元，首先介紹數據分析的實現過程，在教師講授、演示的過程中，對新技術理論進行介紹，并強調該技術的應用場景。學生從應用中學到理論，既提高了學生的學習興趣，也可以讓學生能夠學以致用。

為了提高教學質量，達到較好的教學效果，該單元教學內容設計將對“Pandas數據分析”任務按照操作先后順序進行任務劃分。下面的小節中，我們將詳細介紹Pandas數據分析的任務分解步驟。

1.3 任務步驟分解

數據分析的Python實現可以分為導入相關庫、讀入數據文件、數據瀏覽、數據清理和數據分析五個基本步驟。考慮教育學專業學生就業領域特點，我們選擇學生成績數據作為本單元數據分析對象。

數據導入后，對數據進行快速的瀏覽是非常有必要的。通過dataframe的head、tail、shape、columns等方法查看原始數據，初步了解數據的類型及形式。通過查看數據，發現Pythongrades表的一些列有空值，還有一些列對分析意義不大。預處理時，對于空值可以選用插值技術，也可以直接刪掉這部分有空值的數據行（當數據量大時）。

完成數據清理工作之后，可以進入數據分析過程。在進行數據分析之前，通過啟發式教學提出問題，引導學生思考、討論，培養學生通過觀察數據選擇分析目標的能力。完成以上步驟后，可以將Python期末成績表的分析目標設定為①分析成績字段的統計信息;②分析機試成績和剩余時間的相關性;③分析全校同學成績分布;④分析各學院參加考試的人數;⑤分析期末考試合格率;⑥分析期末考試等級分布;⑦統計按學院分組的考試平均成績。本單元案例運行結果如圖1至圖5所示。

1.4 課后作業設計

根據“金課”課程建議意見，作業的設計應該滿足目標明確、層次分明、教師自己做過三個基本要素。由于本單元教學過程中已經演示成績數據的分析過程，因此作業可以選用其他領域數據，使學生在課堂學習后，得到實際鍛煉，并通過實驗掌握課堂所學知識，提高實踐動手能力。經過上述分析，本單元作業選用洗發水銷售數據集，該數據集描述了3年期間的洗發水月銷售量。

分析過程可以參照如下步驟：①讀取shampoo.csv文件;②瀏覽數據，嘗試多種方法;③進行必要的數據清理工作;④根據已有數據，或新組合變量，進行數據分析;⑤對分析結果進行總結。

2 結束語

本文對Python語言課程的教學案例設計環節進行了初步的研究和探索，圍繞特定的專業應用目的，把行業實際應用的場景加以典型化處理，形成實用的教學案例。這些基于專業領域知識的教學案例可以幫助學生明確學習目標、提升學習效果，為未來職業發展奠定堅實的基礎。

參考文獻（References）：

[1] 李麗，王大勇等.基于Python程序設計的多元化逐級式教學模式[J].計算機教育，2020.1：77-81

[2] 嵩天，黃天羽.Python語言程序設計教學案例新思維[J].計算機教育，2017.12：11-14

[3] 朱小軍，王立松.兼顧趣味性的計算思維課程教學方案設計[J].工業和信息化教育，2016.3：31-34

[4] 趙廣輝.面向新工科的Python程序設計交叉融合案例教學[J].計算機教育，2017.8：23-27

[5] 王立松，潘梅園等.計算思維導論課程實踐環節的思考和探索[J].工業和信息化教育，2015.5：10-14

[6] 石禮娟，謝新港等.新工科背景下“以學為本”理念的探索與思考——以“Python程序設計”課程為例[J].高等農業教育，2019.6：70-73