“雙高計劃”建設背景下工業機器人專業群Python編程課程教學改革探索

柴藝，黃佳偉，高淼

（武漢軟件工程職業學院，湖北 武漢 430205）

0 引言

隨著“雙高計劃”政策驅動，高職院校迎來了具有中國特色、高水平發展的內涵式變革，專業群建設成為未來高職院校改革與發展的切入點和突破口[1]。為加速傳統制造業轉型升級，工業機器人專業群建設致力于打造智能制造領域技術技能人才培養高地，助力制造業智能化、網絡化、數字化、融合化發展。為打造高水平專業群，需要構建對接職業崗位群的課程體系，加強專業群特色課程建設，建成線上線下混合教學資源庫，同時普及項目式教學、模塊化教學改革。依托智慧職教平臺建設在線精品課程，將成為推動高職教學改革的重要引擎。現階段傳統高職機電類專業課程體系、教學內容缺乏智能控制、人工智能等智能制造領域要求的技術要素，以此為契機，Python 編程與應用課程作為工業機器人專業群的特色融合課程，旨在培養學生的計算思維和數據分析能力，訓練通過編程解決實際問題的能力，為今后進一步使用數據采集、分析及可視化，開展智能制造技術開發、集成應用打好基礎。本文圍繞Python 編程與應用課程的教學內容重構、教學模式創新、教學過程設計以及教學評價實踐等方面開展精品在線課程的教學改革探索與實踐。

1 Python編程課程教學問題分析

1.1 教學內容偏離實際

Python 作為一種面向對象的解釋型編程語言，具有語法簡潔、免費開源、擴展庫豐富等特點，廣泛應用于網絡爬蟲、科學計算與數據可視化、機器學習與人工智能等領域。而非計算專業學生普遍缺乏計算編程思維，從大一開設的C 語言程序設計課程情況來看，整體學習效果不佳，學生對計算機編程學習積極性不高，存在一定畏難情緒。目前，Python 編程課程理論知識點包含基本數據結構、程序流程控制、函數和類、文件讀寫操作、文件異常等基礎知識，沒有充分考慮到專業的特性和Python 語言的豐富性來制定適合和滿足專業需求的教學內容[2]。教學內容包含的語法語義知識點存在“多散雜”的問題，對于計算機編程、英語基礎差的學生只能靠死記硬背程序語法結構，難以深入理解應用、缺乏創造性思維和舉一反三的能力。教學所用案例存在通用性太強的問題，與智能制造專業領域關聯性不大，偏離了社會、行業發展的實際需求，更難以對接崗位能力的培養，計算機信息技術與專業學科知識無法做到有效交叉融合。

1.2 教學模式傳統單一

Python 編程課程采取傳統的先講后練、理論教學和上機實驗相結合的形式，理論部分多停留在講解Python語法知識點，實踐環節則通過基本案例驗證語法正確性。在理論教學過程中，課堂的重點容易集中在對語言語法的描述和解讀上，由于知識點繁多且受限于上課時間，往往采用填鴨灌輸式的教學模式，既使有代碼的演示也通常淺嘗輒止，學生課堂參與度低，在教與學之間很容易產生“壁壘”[3]。學生被動式聽講，沒有切實體會代碼編寫的過程，造成聽課時“都懂都會”的錯覺。真正留給學生獨立思考、發散思維的時間相對較少，不利于主觀能動性的培養。

針對理論知識內化吸收的上機實驗通常安排在一個章節的理論教學之后，主要檢測單章知識點的掌握情況，實驗內容也多為公共類問題通用性太強，與專業關聯性不大，且缺乏應用性、拓展性強的綜合訓練，難以實現知識點的融會貫通，導致學生學習效率不高、學習目標不明確，更不具備系統性運用Python語言編寫程序解決工程實際問題的能力。

1.3 考核形式

課程評價方面存在考核內容片面和考核形式單一的問題。目前，過程性考核和終結性考核（期末考試）各占50%比例，其中過程性考核僅包含考勤和平時作業，課后作業多采用同一套習題統一發布，作業抄襲亂象層出不窮，失去了檢驗學生對理論知識的掌握以及實踐應用情況的目的，教師無法通過課后作業了解學生實際學習情況。同時，教師批閱作業時效性難以保障，學生也無法及時獲取有關學習過程的反饋以及有針對性的成果診斷。而終結性考核采用紙質期末試卷的形式，實則變相鼓勵學生考前突擊性學習，對知識點、編程語法死記硬背，考核內容片面直接造成試卷高分不等同于編程應用能力強，與教學目標嚴重背離。

2 Python編程課程教學改革路徑

2.1 教學內容重構

Python 編程作為一門應用性、普及性極強的課程，也常作為通識課在非計算機專業廣泛開設。針對工業機器人專業群開設的特色融合課程Python 編程與應用主要教學目標是培養學生借助計算機編程在工程實踐應用中分析問題、解決問題的能力。因此，在教學內容的選擇和設計上必須兼顧先進性和實用性，充分與專業學科知識結合，讓學生能夠學以致用。

近年來，隨著工業物聯網和大數據等新興技術的快速發展，智能制造相關企業面臨著海量生產數據，將數據轉化為有價值的信息成為企業數字化、智能化轉型的推動引擎。車間數據可視化就是利用計算機技術將生產數據以直觀的圖表形式呈現給決策者，是對企業生產車間進行全面實時監控、幫助企業洞察生產過程、做出決策和調整的一種手段。Python語言的靈活性和強大的數據可視化能力完全滿足車間數據可視化的要求，基于工業數據采集技術，通過實時監測設備的運行狀態、生產參數，識別生產過程中的瓶頸、挖掘優化空間，提高企業管理效率和生產效益。

通過深入調研智能制造相關企業對崗位的能力需求以及畢業生信息反饋，結合Python編程與應用課程的性質和特點，以工業數據采集與可視化、工業機器人編程調試等崗位職業能力為導向明確課程教學目標，引入智能制造領域相關實際案例，整合重構教學內容，修改完善課程標準。其中，教學內容設計分為基礎通用知識點和專業應用知識點兩部分，如圖1所示。通過基礎知識點學習掌握程序設計的基本步驟和通用方法，再結合工業數據采集與可視化崗位職業能力培養，基于requests、openpyxl、numpy、matplotlib等第三方庫，從數據采集、存儲、處理及可視化等模塊進行教學內容設計，循序漸進形成綜合性項目學習和實踐，提升編寫程序解決實際問題的能力。

圖1 Python教學內容設計

2.2 教學模式創新

基于智能制造領域產業人才需求及職業能力分析，以“掌握概念、強化應用、培養技能”為重點，構建模塊化課程體系。結合高職學生來源多元化、樂于動手操作等特點，靈活采用任務驅動、項目導向、案例教學、分組協作等教學方法，以教師為主導、學生為主體，形成交互式教學課堂和多元化學習情境，實現教師與學生、學生與學生間的高效交流。

依托智慧職教平臺和精品課程線上資源，將信息技術深度融入教學全過程，實現線上線下混合式教學模式，充分落實“雙高計劃”中關于提升學校信息化水平和師生信息素養的要求。針對Python 編程與應用課程教學內容多、課時量少的問題，結合實際授課情況采用MOOC、翻轉課堂等教學方法，課中環節主要通過頭腦風暴、小組討論的方式完成案例分析、任務分解、知識點串聯、代碼編譯等，編程語言基礎理論知識可安排學生在課后通過精品課程教學視頻和練習題加強學習[4]。依據課程標準和教學大綱，將Python課程慕課資源上傳至智慧指教平臺，學生可根據自己需求在課前、課后觀看視頻學習及完成練習，使學生學習不再局限于固定的時間和地點。依托信息化技術，實現學習教學數據化、交流互動立體化、評價反饋及時化，大幅度提高教育教學質量，鞏固學習成效。

“雙高計劃”明確提出高職院校要落實好立德樹人的根本任務，通過對智能制造行業思政元素深入挖掘，不斷創新課程思政教學模式，加強學生愛國主義情懷，增強民族自信，提高學生專業自豪感。結合工業機器人產業特點，專業課程融入“工匠精神”元素，引導學生養成嚴謹專注、精益求精和追求卓越的品質。

2.3 教學過程設計

基于高職學生樂于動手操作，喜歡游戲互動等特點，充分遵循高職學生“螺旋式上升”的學習認知規律，以學生“學”為中心進行反向教學設計，利用信息技術為學生構建多元化學習情境，在教學實踐中有的放矢[5]。本小節以車間數據可視化為例，圍繞任務發布、分析、實施、評價與提升進行教學過程設計，如圖2所示。

圖2 Python教學過程設計

2.3.1 課前微課預習

為培養學生的自主學習能力、激發學習興趣，同時解決課堂基礎知識點講解時間過長的問題，課前在智慧職教平臺發布課程資源，包括微課視頻、PPT、實訓任務書、參考代碼等，明確工作任務。針對微課視頻內容有針對性地設計基礎知識測試題，檢驗學生課前預習效果。微課視頻應具有簡短精練的特點，每個視頻僅針對一個知識點講解，時間不超過十分鐘，突出重點內容精準，讓學生能夠利用碎片化時間觀看學習，同時方便學生在無法理解時能夠快速查找反復觀看[6]。通過平臺數據掌握學生課前學習完成情況以及基礎知識掌握程度，有效提高微課視頻利用率、加快學習進程。同時，發布課程任務及思考問題，學生帶著問題進課堂，帶動課堂探究性學習。

2.3.2 課中案例教與學

課中以提問、小組討論、頭腦風暴等形式創設情境、講解知識點、編程設計實操演練、歸納總結設計思想及重難點。以車間數據可視化項目為例，引入制造企業車間生產管理看板的案例，基于課前預習，學生已經明確本節課任務，但對如何利用專業知識解決問題還沒有明晰思路。車間生產管理看板能為企業解決哪些問題？各類型圖表有哪些特點？如何使用Python編程實現數據可視化？以提問、小組討論的形式“暖場熱身”，讓學生迅速參與到課堂教學中，同時基于思考問題引導學生進行案例分析、任務分解及重難點探索。

在任務實施環節，遵循“做中學、學中做”的教學理念，理論知識講解與編程實操并行。基于任務驅動，小組協作逐步推進實施、細化完善，從數據分析處理，圖表選擇及繪制，再到設置圖表標題、坐標軸標簽和圖例，實現車間生產管理數據可視化。結合線上教學平臺針對知識點發布測試題，讓學生更為有效的參與到“教與學”雙向溝通的教學活動中來，同時可以當堂檢驗學習效果，根據反饋結果適時調整教學進程。

在任務評價與提升環節，通過教師點評、學生自評、小組互評等多元化方式對學生課堂表現進行考核評價，成果展示讓學生獲得專業認同感和成就感。思維導圖幫助學生梳理總結教學重難點、編程易錯點，加深學生對數據可視化模塊的理解，培養嚴謹專注、精益求精的工匠精神。

2.3.3 課后鞏固提升

智慧職教平臺發布拓展資源和課后提升任務，將一些難以理解的概念、定義、編程語法等內容，以圖片、邏輯圖、思維導圖等形式呈現，同時上傳了包括單選、判斷、填空等1000 道題的線上題庫，強化訓練Python 語言理論基礎知識。學生根據參考資料完成拓展編程作業，培養學生高階思維能力和編程實踐能力，促進高質量教學。課后鞏固提升環節，學生能及時得到有針對性的診斷和反饋，充分了解自身的學習狀況查漏補缺，教師也能基于平臺實時獲取學生課后學習動態。

2.4 教學考核實踐

“雙高計劃”建設對構建多元化課程評價體系也提出了更高要求，注重過程性考核，從而對學生綜合素養、能力和技能進行進行全面、客觀、公正評價。傳統的Python 課程考核體系更偏向于Python 語法知識點，學生往往通過死記硬背、機械刷題的方式應付考試，采用同一套紙質試卷的考核形式更是讓抄襲作弊亂象層出不窮。Python 課程考核評價體系勢必破舊立新，將終結性考核與過程性考核按照各占一半的比例相結合，評價考核要求及權重如表1 所示。其中，過程性評價內容包括考勤、線上學習、課堂表現、作業練習等，以考核職業能力為主。終結性考核采取上機方式替代傳統紙質試卷，借助智慧職教平臺題庫隨機生成多組考核試題，理論部分側重Python 語法知識點，題型包括選擇、填空、判斷，實操部分考察學生編程應用及分析、解決實際問題的能力。

表1 Python課程評價考核要求及權重

3 結束語

本文基于Python 編程課程現狀分析了現有的教學問題，針對問題從教學內容、教學模式、教學設計以及考核評價等方面提出了相應的教學改革策略。依托智慧職教平臺和精品課程線上資源，構建線上線下混合式教學模式，以學生“學”為中心進行反向教學設計，有效培養了學生的計算編程思維和實踐創新能力。在今后教學改革探索過程中，設計更多和專業相關案例，在教學實踐中因材施教、有的放矢，激發學生學習興趣與熱情，讓學生切實體會到編程能夠解決工程實際問題，學以致用，真正落實“雙高計劃”對工業機器人專業群特色課程建設提出的要求。