產學融通與育教融合的Python 程序設計教學改革探索*

梁婷婷 梁肇敏 邱素貞

（南寧學院，廣西 南寧 530200）

一、課程建設的背景及意義

（一） 課程建設背景

近年來，人工智能技術快速發展，在各行各業都有廣泛的應用。未來企業轉型升級發展重要方向是人工智能技術與產業融合。2018 年，教育部出臺了《高等學校人工智能創新行動計劃》[1]，對提高人工智能領域人才培養、科技創新等提出了新的要求。人工智能時代對應用型創新人才的需求將大量增加，高等院校應抓住機遇，根據自身特點，做好計算機相關專業的教學改革工作。為促進高等教育的發展， 2019 年， 《教育部關于一流本科課程建設的實施意見》指出了“引領一流本科課程建設的新理念：確立學生中心、產出導向、持續改進的理念，提升課程的高階性，突出課程的創新性，增加課程的挑戰度”[2]。

南寧學院以產教融合協同育人為重心，在應用型技術大學辦學上積極探索。在全國實施一流本科課程建設的新形勢下，教學團隊結合學校的辦學定位和校情學情，以Python 程序設計課程為載體，為強化學生職業勝任力和持續發展能力，對標“一流課程”的線上線下混合式類型的要求，依托中國大學MOOC 和科大訊飛AILab 平臺，圍繞師資隊伍、教學內容、教學方法手段、教學材料、教學管理這五個方面來建設，努力為新時代區域經濟社會發展培養高素質應用型人才。

（二） Python 課程建設的意義

Python 語言憑借開源、易上手、強大的第三方庫等優點，在科學計算、人工智能、大數據分析等領域發揮著重要作用。隨著人工智能的應用不斷發展，國內外企業需要大量的Python 技術開發人才，相關專業的就業前景廣闊。在科學研究方面，大數據、機器學習、深度學習等內容也需要Python 技術語言來編寫相關程序[3]。

根據人工智能專業技術特點和相關需求，結合人工智能專業的畢業要求和培養目標，以學生為中心，基于OBE 理念，實現“優課程、強教師、忙學生、嚴管理、實效果”[4]的目標，對Python 程序設計課程進行教學改革與實踐，產學融通，育教融合，推進應用型人才培養模式改革，促進教學研究與教學經驗交流，持續開展學校本科教育教學內涵建設，為人工智能發展的背景下培養相關專業的應用型創新人才提供參考。

二、課程改革的基本思想

（一） 課程概況

Python 程序設計是人工智能、智能科學與技術等專業的專業核心課。在培養學生的編程能力、項目實戰能力和創新能力方面有重要作用。該課程共32 個學時，包含12 個理論學時和20 個實踐學時，于大學本科的第二個學期開設，先修課程有計算機操作技能、C 語言程序設計，后續的課程有網絡爬蟲與數據分析、機器學習等。該課程為學生今后從事智能軟件開發、機器學習、智能決策、數據挖掘、測試等工作打下編程基礎。

（二） 混合式課程改革思路

該課程師資團隊根據南寧學院學生的學情特點，梳理了人工智能相關領域的應用型人才需求，針對“前沿知識更新快、專業應用范圍廣、實踐能力要求高”的現狀，以中國大學MOOC 和科大訊飛AILab 智慧教學平臺為依托，結合OBE 教育理念和以項目為中心的教學理念，采用SPOC 教學模式，使課程體現出時代前沿性，鍛煉學生的高階思維和創新思維，并個性化地培養學生。在深化理論知識和實踐技能的教學的同時融入思政教育，引導學生樹立科技強國情懷、正確的價值觀和人生觀。混合式教學模式如圖1 所示。

圖1 基于S P O C 的混合式教學模式圖

三、課程教學改革探索

（一） 建設校企合作的“一課雙師”教師團隊

Python 課程師資隊伍由專業骨干教師和企業工程師組成，學科背景涉及計算機技術、應用數學、教育技術學、軟件工程等，年齡在28～42 歲之間，職稱梯隊合理，教學業務嫻熟、工程實踐能力強、有改革創新意識。團隊成員嚴謹務實，定期集體備課、研討課程設計，積極參加相關的培訓，認真分析教學過程中出現的問題，結合理論與實踐，堅持產教融合的特色，深入開展育教融合的人才培養模式，在提高教學水平和人才培養質量方面取得了一定的成績。

南寧學院的師資團隊，在課程建設過程中以學生發展為中心，基于行業需求引進企業真實項目、新技術和新技能，梳理課程教學內容體系，增加教學內容的廣度、深度、高度。以教學產出為目標，逆向設計，用三個實際項目貫通和融合課程學科知識體系，培養學生對復雜問題的解決能力，有利于后續專業課程學習，同時培養工作崗位處理實際問題的能力。

（二） 優化課程目標，重構教學內容

1.教學目標優化改革，體現支撐培養目標和畢業要求達成

隨著人工智能技術的發展，人工智能領域需要大量從事智能軟件開發、機器學習、智能決策、數據挖掘、測試、運維等工作的高素質應用型人才[5]。結合智能科學與技術專業、人工智能專業的培養目標和畢業要求，將課程目標進行幾個方面的優化。

（1） 掌握Python 的語法特性、規范、控制及循環語句、內置的數據結構、模塊化程序設計、持久化存儲以及面對對象編程等重點知識，能夠針對不同的需求，使設計和編碼達到規范程序的要求。

（2） 熟悉人工智能領域項目的基本結構和開發流程，能夠理解和分析相對復雜的綜合項目。

（3） 能夠運用所學知識完成綜合性項目，分析項目需求，選用合適的數據序列類型和算法，劃分功能模塊，并且會使用Python 語言編程來實現該項目。

（4） 學會自主學習。有對新知識、新技能的學習能力，了解職業道德規范，懷有科技強國的家國情懷[6]。

這四個目標的修訂，都以學生為中心，切合學校的“五有”人才培養目標和專業定位，最終目標是讓學生靈活運用相關知識來分析、解決人工智能領域的問題，讓學生為后續課程、就業和深造打下堅實的基礎。

2.通過“產學貫通+多方融合+產出導向”重構教學內容，體現基于行動邏輯的能力培養

優化課程體系來保障人才培養。通過調研活動，分析人工智能算法應用、智能軟件開發、數據采集分析崗位等方面的典型工作任務，以能力為本位，基于行業需求引進企業真實的項目、新技術和新技能，重新梳理教學內容，構建行動邏輯的課程體系，使課程與真實崗位相對接，授課內容模塊與工作模塊對接。教學項目結合工程典型項目實施過程，使學生直面工程實際項目開發問題，夯實理論基礎，提高實踐技能，培養計算思維、信息素養以及主動學習能力。教學內容構建如圖2 所示。

圖2 課程教學內容體系圖

以三個綜合項目（用戶畫像系統、公共事件監控系統、智能硬件開發項目） 為主線，涵蓋12個教學章節，橫跨入門、基礎、進階三個階段，上頁圖2 標明了每個教學章節的理論和實踐課時分配。三個項目產出的階段性成果涵蓋智能軟件的分析、設計、實現，特別涵蓋數據采集、存儲、處理、分析、可視化及應用全過程。由于該課程對實踐能力要求高，因此，將教學實踐分為單項訓練、綜合訓練、項目訓練3 個層次，在入門和基礎教學階段，還另外安排單項和綜合案例實踐訓練，進階階段另外安排綜合案例實踐訓練。

3.通過“參與式教學方法+ 研訓賽創”的方式，為課程教學提質增效

（1） “484 參與式教學”

傳統的教學方式重教授、重知識、重語法，“484 參與式教學方法”則重分析、重實踐、重過程。

“4”是教學環境：線上慕課教學、線上實驗平臺、線下教室實地教學、課題小組。

“8”是翻轉課堂教學流程八環節：課前預備、階段性學習檢查、問題引入、主要問題解析、應用進階、創新提升、總結反思、課后鞏固。

“4”是主要參與式學習活動：小組討論、匯報答辯、探究研學、角色扮演。

“484 參與式教學”突出能力與素質培養，注重考查學生的參與度、活躍度、進步度。

（2） “研訓賽創”課內外培養模式激勵學生深化學習

“研訓賽創”是指“主題研討+ 實踐訓練+學科競賽+創新創業”。“研”是針對課程的8 個教學模塊設置8 個主題研討，激發學生的深度思考，統一知識傳授與價值引領；“訓”是學生在AILab 平臺上完成編程實驗的訓練，每個教學模塊至少有兩個必選實驗，還設置了可選實驗和拓展項目，平臺會自動評價學生的實驗完成度和效果。“賽”指的是為培養學生的學習興趣，提高專業能力，運用所學知識探索并解決實際難題，敢于創新，勇于挑戰，用實力筑就信心。例如，教師指導學生參加中國大學生計算機設計大賽、藍橋杯全國軟件和信息技術專業人才大賽等學科競賽。“創”指的是創新意識和創新方法的培養，向學生展示創新實踐的途徑，如介紹教師的科研項目、周邊學生的大創項目開展歷程及收獲、“互聯網+”創新創業大賽情況等，吸引學生進行創新實踐。

4.層層遞進的教學資源建設與應用

開發包含“價值塑造、能力培養、知識傳授”三個層次的教學資源。在對應的各個教學章節和教學內容，挖掘“科技強國”“職業道德規范”“社會主義核心價值觀”等課程思政元素，收集整理學術文獻、學科競賽主題、熱點話題的視頻圖片等作為閱覽材料，設立8 個主題研討，價值引領學生體驗課程的意義。要求學生以3 人為一組討論，并發表個人的看法。主要形式有課堂發言、小組報告、MOOC 論壇等。主題研討不是孤立的，它與授課內容、實操項目高度關聯。主題研討如下頁表1 所示。

根據重構的教學內容，設計和編寫配套實驗案例，編寫配套的課程實驗指導書。為激發學生深度分析問題和思考，教學團隊還列出了關鍵思考問題。另外，對應每個教學章節，在企業的AILAB 實驗平臺上線實踐訓練項目。該平臺為師生提供開箱即用的標準化實驗環境、專業標準的引導式實驗資源、實驗記錄和結果、學習質量自動分析與預警。

針對每個章節的基礎知識和語法，設計和制作教學講解PPT 和視頻并上線中國大學MOOC。精選全國計算機等級考試二級Python 題庫作為MOOC平臺上的章節測試題庫，每章節大約20 道題。

5.注重過程的多維度考核

期末考核方式及成績占比：平時成績50%+期末綜合項目實現與驗收50%。其中，平時成績劃分3 個部分，包括課堂表現占20%、實驗成績占30%、分階段線上測試占50%，情況說明如下。

課堂表現成績由課堂考勤、回答問題情況、小組合作情況、在線學習情況等組成；

實驗成績包括8 個模塊的綜合實驗成績；實驗由AILab 平臺發布，自動評價與統計分析。

線上測試包括8 個模塊共80 道題目的測試成績；共8 個單元的測試，每次測試從題庫中隨機出，中國大學MOOC 自動評價與統計測試成績。

項目實現與驗收采用規范化項目現場答辯考核模式，模擬公司開發團隊最后匯報仿真項目實訓成果的展示平臺，每個項目考核學生的專業技能、創新創意、團隊合作能力等。

表1 課程思政融入教學內容的研討主題表

四、課程改革效果

課題組于2021 年3 月至6 月，面向2020 級人工智能專業和智能科學與技術專業共4 個班的學生開展第一次應用。一方面，學生學習主動性增強，為開發好項目會自發查閱大量資料；編程能力得到提升，錯誤率降低；大部分學生報名參加全國計算機等級考試。團隊溝通協作能力得到鍛煉，體會到學習的成就感；踐行“逐步求精”思想，掌握解決復雜問題的途徑。學生普遍反映對自己幫助較大。課程結束后仍有不少學生繼續開發項目，在理論和實踐上不斷深入探究。另一方面，課程教學改革促使教師團隊不斷提高自身水平，在課程設計上多鉆研，靈活運用多種參與式教學方法或教學模式，對教學成效總結提煉和挖掘新問題，在教學實踐中有效落實知識傳授、能力培養和價值塑造“三位一體”的育人理念。

此外，在2021 年春季學期的教學班級中，部分學生在教師的帶領下，在相關競賽中取得了較好成績，獲得了19 項中國大學生創新創業訓練計劃項目立項；榮獲中國國際“互聯網+”大學生創新創業大賽區賽銅獎5 項；榮獲中國大學生計算機設計大賽國賽三等獎、區賽二等獎；榮獲藍橋杯全國軟件和信息技術專業人才大賽區賽三等獎等獎項。

五、結語

為強化學生職業勝任力和持續發展能力，產教雙方在師資隊伍、資源、教學和管理等方面合作，建設Python 程序設計課程，進行方案共訂、課程共設、項目共定、教輔共編、資源共享、質量共評，并取得一定的成效。未來還要從教學設計、教學資源、教學方法上進行持續優化和迭代，促進教學過程“育人”和“育才”相統一，為國家培養更多的優秀人才。