高職“Python程序設(shè)計(jì)”教學(xué)中算法能力提升研究

[摘 要]本文旨在探討如何提升高職學(xué)生在Python程序設(shè)計(jì)中的算法能力，并提出有效的教學(xué)方法。Python語(yǔ)言作為一門流行的編程語(yǔ)言，其簡(jiǎn)潔和易學(xué)性使得在高職計(jì)算機(jī)類學(xué)科中得到廣泛應(yīng)用。然而，許多高職院校計(jì)算機(jī)專業(yè)學(xué)生在學(xué)習(xí)Python語(yǔ)言時(shí)，往往面臨算法設(shè)計(jì)和編程能力較低的困境。為幫助學(xué)生提升Python語(yǔ)言的算法能力，本文提出基于項(xiàng)目實(shí)踐和案例分析的實(shí)踐教學(xué)方法，學(xué)生可以通過(guò)解決實(shí)際問(wèn)題并編寫Python代碼提高算法設(shè)計(jì)與實(shí)踐能力，同時(shí)通過(guò)設(shè)計(jì)翻轉(zhuǎn)課堂等教學(xué)方法激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣和積極性。

[關(guān)鍵詞]Python；教學(xué)設(shè)計(jì)；算法能力；職業(yè)教育

一、研究背景

在全球化的信息時(shí)代，計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)已經(jīng)成為推動(dòng)社會(huì)進(jìn)步的重要力量，而編程語(yǔ)言作為計(jì)算機(jī)科學(xué)的基礎(chǔ)，更是起著極其重要的作用。Python是一種目前比較流行的解釋型編程語(yǔ)言，以其簡(jiǎn)潔易懂、功能強(qiáng)大、易于上手等特點(diǎn)，廣受行業(yè)和教學(xué)界的青睞，應(yīng)用領(lǐng)域覆蓋了人工智能、大數(shù)據(jù)處理、網(wǎng)絡(luò)編程、科學(xué)計(jì)算等多個(gè)方面，這使得Python編程語(yǔ)言在計(jì)算機(jī)類學(xué)科中占據(jù)越來(lái)越重要的地位[1]。

然而，當(dāng)前高等職業(yè)教育中Python程序設(shè)計(jì)課程在教學(xué)中仍存在一些問(wèn)題。首先，在教學(xué)中學(xué)生雖然已經(jīng)掌握和理解Python語(yǔ)言的基礎(chǔ)知識(shí)，但是學(xué)生在進(jìn)行更深入的學(xué)習(xí)和實(shí)際開發(fā)過(guò)程中會(huì)遇到各種困難；其次，目前的教學(xué)方法較為傳統(tǒng)，缺乏針對(duì)性和實(shí)效性，導(dǎo)致學(xué)生的學(xué)習(xí)效果不佳，對(duì)Python的熱情和興趣也難以持久。此外，在教學(xué)實(shí)踐中，部分學(xué)生對(duì)于Python語(yǔ)言的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法的掌握不夠準(zhǔn)確，以至于在解決實(shí)際問(wèn)題的過(guò)程中，缺乏有效的思路和方法，這對(duì)于學(xué)生的實(shí)踐開發(fā)能力提升有著非常大的

影響。

因此，如何有效提升高職學(xué)生的算法設(shè)計(jì)能力、加強(qiáng)學(xué)生對(duì)Python數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法的理解和應(yīng)用，以及如何通過(guò)有效的教學(xué)策略和措施，提高學(xué)生的實(shí)踐開發(fā)能力，成為當(dāng)下高職教育領(lǐng)域亟待解決的問(wèn)題[2]。

二、厘清大數(shù)據(jù)處理、大數(shù)據(jù)分析、人工智能與算法設(shè)計(jì)之間的關(guān)系

大數(shù)據(jù)處理、大數(shù)據(jù)分析、人工智能和算法設(shè)計(jì)之間有著密切的關(guān)系，它們相互交織并共同推動(dòng)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的智能化應(yīng)用和決策。

首先，大數(shù)據(jù)處理是指對(duì)大規(guī)模數(shù)據(jù)進(jìn)行采集、存儲(chǔ)、處理和管理的過(guò)程。它提供了收集和存儲(chǔ)大量數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)，以便后續(xù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和建模。大數(shù)據(jù)處理技術(shù)包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和分布式計(jì)算等。大數(shù)據(jù)分析是指利用大數(shù)據(jù)技術(shù)和算法設(shè)計(jì)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)和分析，以揭示隱藏在數(shù)據(jù)中的規(guī)律。數(shù)據(jù)分析可以通過(guò)描述統(tǒng)計(jì)、推斷統(tǒng)計(jì)、關(guān)聯(lián)分析、聚類分析、分類和預(yù)測(cè)等方法，從大數(shù)據(jù)中挖掘出有價(jià)值的信息[3]。因此，大數(shù)據(jù)分析是大數(shù)據(jù)處理過(guò)程中的一個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)。人工智能則是利用計(jì)算機(jī)技術(shù)實(shí)現(xiàn)人的智能行為。在大數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)上，人工智能技術(shù)通過(guò)學(xué)習(xí)和推理，能夠自動(dòng)識(shí)別和理解復(fù)雜的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)規(guī)律。人工智能的算法包括機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理、圖像處理等，這些算法通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)和模式匹配，使得人工智能系統(tǒng)能夠具備解決問(wèn)題和做出決策的能力。

而算法設(shè)計(jì)則是人工智能的核心，在大數(shù)據(jù)處理和大數(shù)據(jù)分析的背景下，算法設(shè)計(jì)扮演著極其重要的角色[4]。算法設(shè)計(jì)既包括常見的統(tǒng)計(jì)和數(shù)學(xué)算法，也包括基于機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的算法。好的算法設(shè)計(jì)能夠提高數(shù)據(jù)分析和人工智能系統(tǒng)的準(zhǔn)確性和效率，從而實(shí)現(xiàn)更好的決策和擁有更強(qiáng)的預(yù)測(cè)能力。

因此大數(shù)據(jù)處理、大數(shù)據(jù)分析、人工智能和算法設(shè)計(jì)之間是相互依存、相互促進(jìn)的關(guān)系。大數(shù)據(jù)處理提供了數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，數(shù)據(jù)分析揭示了數(shù)據(jù)之間的關(guān)系及規(guī)律，而人工智能和算法設(shè)計(jì)則通過(guò)學(xué)習(xí)和推理，將這些模式和規(guī)律轉(zhuǎn)化為智能決策和預(yù)測(cè)[5]。

三、目前Python課程中算法設(shè)計(jì)部分的教學(xué)現(xiàn)狀分析

（一）學(xué)生基礎(chǔ)不同：學(xué)生的編程基礎(chǔ)可能參差不齊，高中層次學(xué)生可能沒有接觸過(guò)編程但是數(shù)學(xué)基礎(chǔ)較好，而中職層次的學(xué)生可能已經(jīng)有一定的編程經(jīng)驗(yàn)，但是數(shù)學(xué)基礎(chǔ)較差。這種情況會(huì)對(duì)教學(xué)產(chǎn)生影響，需要教師在教學(xué)中對(duì)不同層次學(xué)生的學(xué)情進(jìn)行分析，并提供適合不同水平學(xué)生的教學(xué)資源和輔導(dǎo)。

（二）算法抽象性難以理解：算法設(shè)計(jì)的內(nèi)容通常較為抽象，對(duì)一些學(xué)生來(lái)說(shuō)，難以理解其原理和實(shí)現(xiàn)方式。這可能導(dǎo)致一些學(xué)生對(duì)算法設(shè)計(jì)產(chǎn)生抵觸情緒，從而影響其學(xué)習(xí)效果。

（三）缺乏實(shí)踐性教學(xué)：在一些高等職業(yè)院校Python程序設(shè)計(jì)課程中，算法設(shè)計(jì)部分的教學(xué)偏重于理論講解，缺乏實(shí)踐性教學(xué)。學(xué)生可能只是單純地理解了算法的原理，卻無(wú)法將其應(yīng)用到解決實(shí)際問(wèn)題中。

（四）缺乏實(shí)例和練習(xí)：學(xué)生對(duì)于算法設(shè)計(jì)需要大量實(shí)例和練習(xí)來(lái)加深理解。然而，在一些課程中，實(shí)例和練習(xí)的數(shù)量較少，這導(dǎo)致學(xué)生的實(shí)際應(yīng)用能力和編程能力得不到充分鍛煉。

（五）理論與實(shí)踐脫節(jié)：在某些課程中，算法設(shè)計(jì)的理論與實(shí)踐之間存在脫節(jié)現(xiàn)象。學(xué)生雖然掌握了算法的原理，但卻無(wú)法將其轉(zhuǎn)化為實(shí)際的可行解決方案。

四、建立Python算法設(shè)計(jì)部分的教學(xué)模型

（一）確定教學(xué)目標(biāo)：明確Python算法設(shè)計(jì)部分的教學(xué)目標(biāo)，例如學(xué)生應(yīng)該掌握什么樣的算法設(shè)計(jì)知識(shí)和技能，以及能夠解決怎樣的問(wèn)題。

（二）制訂教學(xué)計(jì)劃：根據(jù)教學(xué)目標(biāo)，制訂教學(xué)計(jì)劃，包括教學(xué)內(nèi)容、教學(xué)方法和教學(xué)資源等。教學(xué)內(nèi)容可以涵蓋常見的算法設(shè)計(jì)思想和技巧，例如遞歸、動(dòng)態(tài)規(guī)劃、貪心算法等。教學(xué)方法可以結(jié)合實(shí)例和練習(xí)，以及項(xiàng)目實(shí)踐，讓學(xué)生在實(shí)際操作中學(xué)習(xí)算法設(shè)計(jì)的過(guò)程。教學(xué)資源可以包括教材、課件、示例代碼等。

（三）分層教學(xué)：根據(jù)學(xué)生的基礎(chǔ)和能力水平，進(jìn)行分層教學(xué)。對(duì)于初學(xué)者，可以從基礎(chǔ)的算法設(shè)計(jì)思想開始講解，例如遞歸和循環(huán)等。對(duì)于進(jìn)階學(xué)生，可以深入講解更復(fù)雜的算法設(shè)計(jì)思想和技巧，例如動(dòng)態(tài)規(guī)劃和分治法等。

（四）實(shí)踐教學(xué)：注重實(shí)踐性教學(xué)環(huán)節(jié)，通過(guò)編程實(shí)例、項(xiàng)目實(shí)踐等方式，讓學(xué)生親自動(dòng)手實(shí)踐算法設(shè)計(jì)的過(guò)程。教師可以提供一些實(shí)際問(wèn)題，并引導(dǎo)學(xué)生運(yùn)用算法設(shè)計(jì)知識(shí)解決問(wèn)題，加深學(xué)生對(duì)算法設(shè)計(jì)的理解和掌握。

（五）引導(dǎo)思考：在教學(xué)過(guò)程中，應(yīng)該引導(dǎo)學(xué)生進(jìn)行思考，而不僅僅將算法設(shè)計(jì)的步驟和代碼呈現(xiàn)給學(xué)生。教師可以提出問(wèn)題，引導(dǎo)學(xué)生思考解決問(wèn)題的思路和方法，培養(yǎng)學(xué)生的算法設(shè)計(jì)思維能力。

（六）反饋與評(píng)估：及時(shí)反饋學(xué)生的學(xué)習(xí)情況，并進(jìn)行評(píng)估?？梢酝ㄟ^(guò)作業(yè)、小測(cè)驗(yàn)、項(xiàng)目實(shí)踐等形式對(duì)學(xué)生進(jìn)行評(píng)估，了解學(xué)生對(duì)算法設(shè)計(jì)的掌握程度，及時(shí)發(fā)現(xiàn)問(wèn)題并進(jìn)行指導(dǎo)。

在建立Python算法設(shè)計(jì)部分的教學(xué)模型時(shí)，可以根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行調(diào)整和改進(jìn)，以提高學(xué)生的學(xué)習(xí)效果和應(yīng)用能力。同時(shí)，教師和學(xué)生的互動(dòng)和反饋也是不可忽視的重要環(huán)節(jié)，通過(guò)與學(xué)生的互動(dòng)和反饋，可以進(jìn)一步優(yōu)化教學(xué)模型。

五、教學(xué)設(shè)計(jì)案例

下面以“斐波那契數(shù)列”為例（Python歸并排序的教學(xué)設(shè)計(jì)示例）。

教學(xué)目標(biāo)：通過(guò)編寫代碼來(lái)實(shí)現(xiàn)斐波那契數(shù)列的計(jì)算，并讓學(xué)生理解遞歸和迭代的概念和應(yīng)用場(chǎng)景。教學(xué)時(shí)長(zhǎng)：1小時(shí)。

準(zhǔn)備工作：一臺(tái)計(jì)算機(jī)或設(shè)備，安裝 Python 解釋器?？梢跃帉懞瓦\(yùn)行 Python代碼的環(huán)境，如 Jupyter Notebook 或文本編輯器和終端。

（一）引入斐波那契數(shù)列的概念（5分鐘）：

解釋斐波那契數(shù)列的定義和規(guī)律：前兩個(gè)數(shù)字為 1，之后的每一個(gè)數(shù)字都是前兩個(gè)數(shù)字之和。舉例說(shuō)明斐波那契數(shù)列的前幾個(gè)數(shù)字：1， 1， 2， 3， 5， 8……

引導(dǎo)學(xué)生思考：如何通過(guò)編寫代碼來(lái)計(jì)算斐波那契數(shù)列？

（二）解釋遞歸的概念和實(shí)現(xiàn)斐波那契數(shù)列的遞歸算法（15分鐘）：

介紹遞歸的概念：函數(shù)調(diào)用自身的過(guò)程。編寫遞歸函數(shù)`fibonacci_recursive（）`來(lái)計(jì)算斐波那契數(shù)列。使用遞歸函數(shù)計(jì)算斐波那契數(shù)列的過(guò)程進(jìn)行示范。強(qiáng)調(diào)遞歸算法的特點(diǎn)：簡(jiǎn)潔但效率較低。

（三）解釋迭代的概念和實(shí)現(xiàn)斐波那契數(shù)列的迭代算法（15分鐘）：

介紹迭代的概念：循環(huán)執(zhí)行一段代碼的過(guò)程。編寫迭代函數(shù)`fibonacci_iterative（）`來(lái)計(jì)算斐波那契數(shù)列。使用迭代函數(shù)計(jì)算斐波那契數(shù)列的過(guò)程進(jìn)行示范。強(qiáng)調(diào)迭代算法的特點(diǎn)：效率較高但代碼較復(fù)雜。

（四）代碼原型以及應(yīng)用方向講解

斐波那契數(shù)列是一個(gè)非常經(jīng)典的數(shù)列，每個(gè)數(shù)都是前兩個(gè)數(shù)的和。斐波那契數(shù)列在實(shí)際中有許多應(yīng)用，下面介紹其中幾個(gè)常見的應(yīng)用場(chǎng)景以及詳細(xì)的Python代碼解釋。

1.自然科學(xué)中的建模：斐波那契數(shù)列可以用于描述一些自然界的現(xiàn)象，如兔子繁殖、植物生長(zhǎng)等。例如，當(dāng)一對(duì)兔子從出生后的第3個(gè)月起（包括第3個(gè)月）每個(gè)月可以生一對(duì)兔子，而每對(duì)兔子從第2個(gè)月起（包括第2個(gè)月）才能生育，則兔子的總數(shù)符合斐波那契數(shù)列。

2.金融和投資領(lǐng)域：斐波那契數(shù)列可以用于研究金融市場(chǎng)中的股票價(jià)格走勢(shì)、利潤(rùn)增長(zhǎng)等。一些技術(shù)分析工具和交易策略也以斐波那契數(shù)列為基礎(chǔ)。

3.算法和編程：斐波那契數(shù)列在算法和編程中也有一些應(yīng)用。例如，可以使用遞歸算法或動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法來(lái)計(jì)算斐波那契數(shù)列。

4.練習(xí)與實(shí)踐（20分鐘）：

讓學(xué)生編寫代碼，使用遞歸方法來(lái)計(jì)算斐波那契數(shù)列的第10個(gè)數(shù)字。提供一些額外的挑戰(zhàn)和問(wèn)題，如計(jì)算斐波那契數(shù)列的第n個(gè)數(shù)字，或者通過(guò)字典來(lái)優(yōu)化迭代算法的效率等。

5.總結(jié)與討論（5分鐘）：

讓學(xué)生分享其代碼和解決方案，在課堂上進(jìn)行展示和討論。與學(xué)生一起總結(jié)遞歸與迭代的優(yōu)缺點(diǎn)，以及斐波那契數(shù)列的計(jì)算方法。引導(dǎo)學(xué)生思考和討論其他優(yōu)化斐波那契數(shù)列計(jì)算方法的可能性。

六、Python算法設(shè)計(jì)部分教學(xué)設(shè)計(jì)的重點(diǎn)與難點(diǎn)

（一）基本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)：重點(diǎn)是理解和應(yīng)用Python中的基本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，如列表、字典、集合等。學(xué)生需要了解每種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的特點(diǎn)、方法和操作，并能夠根據(jù)問(wèn)題的需求選擇合適的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來(lái)解決問(wèn)題。

（二）算法設(shè)計(jì)和分析：重點(diǎn)是培養(yǎng)學(xué)生的算法設(shè)計(jì)思維和分析能力。學(xué)生需要理解不同的算法設(shè)計(jì)思想（如貪心法、分治法、動(dòng)態(tài)規(guī)劃等）和常見的算法模式（如遞歸、迭代、回溯等），并能應(yīng)用這些思想和模式解決各種問(wèn)題。此外，學(xué)生還需要學(xué)習(xí)如何分析算法的時(shí)間復(fù)雜度和空間復(fù)雜度，以評(píng)估算法的效率和資源消耗。

（三）問(wèn)題建模和抽象能力：重點(diǎn)是培養(yǎng)學(xué)生的問(wèn)題建模和抽象能力。學(xué)生需要學(xué)會(huì)將實(shí)際問(wèn)題轉(zhuǎn)化為計(jì)算機(jī)可處理的形式，包括定義輸入輸出、確定問(wèn)題的核心要素、設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法等。這需要學(xué)生具備良好的問(wèn)題分析和抽象能力，能夠從復(fù)雜的問(wèn)題中抽取出關(guān)鍵的信息和特征，并將其轉(zhuǎn)化為清晰的問(wèn)題描述。

（四）算法調(diào)試和優(yōu)化：重點(diǎn)是培養(yǎng)學(xué)生的算法調(diào)試和優(yōu)化能力。學(xué)生需要學(xué)習(xí)如何調(diào)試算法中的錯(cuò)誤和問(wèn)題，包括利用調(diào)試工具和技巧進(jìn)行代碼的斷點(diǎn)調(diào)試、變量跟蹤等。另外，學(xué)生還需要了解常見的算法優(yōu)化技術(shù)，如剪枝、緩存、并行計(jì)算等，以提高算法的效率和性能。

結(jié)束語(yǔ)

本文對(duì)Python程序設(shè)計(jì)課程中算法設(shè)計(jì)部分的教學(xué)設(shè)計(jì)進(jìn)行了研究，重點(diǎn)討論了在教學(xué)過(guò)程中應(yīng)注意把握的重難點(diǎn)，以提升學(xué)生的算法能力。通過(guò)充分分析教學(xué)內(nèi)容、學(xué)生需求和教學(xué)目標(biāo)等因素，得出以下結(jié)論：

首先，對(duì)于算法設(shè)計(jì)部分的教學(xué)設(shè)計(jì)，應(yīng)注重的重點(diǎn)包括：一是強(qiáng)調(diào)培養(yǎng)算法思維，通過(guò)分析真實(shí)問(wèn)題和解決方案設(shè)計(jì)，引導(dǎo)學(xué)生掌握算法設(shè)計(jì)的基本思想和方法。二是注重訓(xùn)練算法優(yōu)化與效率，教師應(yīng)引導(dǎo)學(xué)生評(píng)估和改進(jìn)算法，提高程序的運(yùn)行效率。三是加強(qiáng)實(shí)際應(yīng)用訓(xùn)練，通過(guò)案例演練和項(xiàng)目實(shí)踐，培養(yǎng)學(xué)生將算法知識(shí)應(yīng)用到實(shí)際問(wèn)題的能力。

其次，在教學(xué)設(shè)計(jì)中，需要重點(diǎn)關(guān)注以下難點(diǎn)。一是學(xué)生初學(xué)階段可能對(duì)算法設(shè)計(jì)的復(fù)雜性感到困惑，教師應(yīng)采用啟發(fā)式問(wèn)題和實(shí)例講解等方式，幫助學(xué)生理解和掌握算法設(shè)計(jì)的核心概念。二是算法優(yōu)化和效率問(wèn)題對(duì)學(xué)生來(lái)說(shuō)可能是一個(gè)挑戰(zhàn)，教師應(yīng)引導(dǎo)學(xué)生學(xué)習(xí)采用常見的算法優(yōu)化技巧，并通過(guò)實(shí)踐對(duì)比分析不同算法的效率。三是實(shí)際應(yīng)用的培養(yǎng)需要學(xué)生進(jìn)行更多的實(shí)際項(xiàng)目和綜合性任務(wù)的實(shí)踐訓(xùn)練，教師可以設(shè)計(jì)真實(shí)的案例和項(xiàng)目，激發(fā)學(xué)生的興趣和積極性。

只有把握好重難點(diǎn)問(wèn)題，才能更好地指導(dǎo)教學(xué)實(shí)踐，提高學(xué)生的算法能力。在此基礎(chǔ)上，可以思考將其他領(lǐng)域的算法應(yīng)用和案例引入教學(xué)中，進(jìn)行學(xué)科交叉教學(xué)，以培養(yǎng)學(xué)生的跨學(xué)科思維能力和創(chuàng)新能力。相信通過(guò)不斷改進(jìn)和創(chuàng)新的教學(xué)設(shè)計(jì)，高職“Python程序設(shè)計(jì)”課程將能更好地提升學(xué)生的算法能力，為學(xué)生的職業(yè)發(fā)展和科學(xué)研究打下堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

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作者簡(jiǎn)介：蘭曉天（1981— ），男，漢族，貴州貴陽(yáng)人，貴州經(jīng)貿(mào)職業(yè)技術(shù)學(xué)院，副教授，本科。

研究方向：計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)。