多樣化可擴展的Python教學(xué)體系探索與實踐

張莉+金瑩+張潔

摘 要：以“用Python玩轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)”若干次公選課的學(xué)生為基礎(chǔ)，提出多樣化可擴展的Python教學(xué)體系，即基于學(xué)生特征將學(xué)生分成人文社科類、理工類和商學(xué)類3種模式，具體闡述如何通過內(nèi)容和方式兩個不同維度對3類學(xué)生的3種模式進(jìn)行Python多樣化教學(xué)，最后建議將這3種模式便捷地擴展到單獨的人文社科類院系、理工類院系和需要進(jìn)行專業(yè)定制的院系。

關(guān)鍵詞： Python；多樣化；可擴展；教學(xué)體系；問題求解

0 引 言

當(dāng)今時代計算機、網(wǎng)絡(luò)、移動互聯(lián)、人工智能等飛速發(fā)展，人們的思維方式發(fā)生了翻天覆地的變化，各行各業(yè)對計算機的需求也越來越多，計算機基礎(chǔ)教學(xué)面向非專業(yè)學(xué)生，致力于培養(yǎng)計算機應(yīng)用人才，將計算的理論、技術(shù)、方法、思想應(yīng)用于各領(lǐng)域中，推動行業(yè)發(fā)展的同時帶動科技的進(jìn)步和社會的發(fā)展，同時也成為創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的原動力和主戰(zhàn)場，是未來新興產(chǎn)業(yè)誕生的搖籃。程序設(shè)計是培養(yǎng)學(xué)生理解計算思維并用計算機求解問題的重要方式，而Python[1]因為其簡潔、易用和強大特別是擁有十分豐富、功能完備的第三方庫，近幾年在全球引起極大的關(guān)注，在計算機和其他相關(guān)領(lǐng)域大放異彩，其易用性甚至在人文領(lǐng)域都有很大的市場，這是以往計算機程序設(shè)計語言無法實現(xiàn)的。

除了在Coursera平臺和中國大學(xué)MOOC在線平臺開設(shè)的“用Python玩轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)”MOOC課程吸引了大量各個學(xué)科的學(xué)習(xí)者外，2015年秋季南京大學(xué)開設(shè)了“用Python玩轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)”公選課，同樣受到了很大的關(guān)注。選課學(xué)生分布在全校各個院系，有計算機、電子和軟件學(xué)院這樣的專業(yè)院系，也有數(shù)學(xué)、天文、大氣、生科等理工科院系，還有部分中文、歷史、哲學(xué)等人文社科類院系，而文理兼收的商學(xué)院學(xué)生占了較多的比例。能否借鑒MOOC平臺上眾多學(xué)習(xí)者的經(jīng)驗和公選課上不同類學(xué)生的特征設(shè)計課程體系，將Python課程由公選課順利納入新一輪大類/院系計算機基礎(chǔ)課程的教學(xué)計劃中，是我們一直在思考的問題，目前通過幾輪探索和實踐形成了多樣化可擴展的Python教學(xué)體系。

1 多樣化可擴展的Python教學(xué)體系

基于學(xué)生的特點，可將“用Python玩轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)”選修課學(xué)生分成3類，分別是人文社科類、理工類（將專業(yè)學(xué)生歸到理工類）和商學(xué)類，圖1所示是4次課程具體的學(xué)生分布?；诓煌膶W(xué)生群體特征，可將3類學(xué)生對應(yīng)分成3種培養(yǎng)模式，如圖2所示，從計算機基礎(chǔ)教學(xué)核心培養(yǎng)目標(biāo)計算思維和問題求解[2]的角度考慮，對人文社科類學(xué)生著重基礎(chǔ)問題的求解，對理工類學(xué)生著重高級問題的求解，對商學(xué)類學(xué)生進(jìn)行專業(yè)定制的培養(yǎng)，主要在內(nèi)容和方式這兩個維度實施不同方案，形成多樣化可擴展的Python教學(xué)體系，如圖3所示，將人文社科類模式和理工類模式直接擴展到人文社科類和理工類院系，將商學(xué)類模式擴展到各類需要進(jìn)行專業(yè)定制的院系。

2 不同維度的教學(xué)體系實施

2.1 不同的內(nèi)容維度

2.1.1 課程內(nèi)容

“用Python玩轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)”課程主要內(nèi)容是用Python處理、分析和展示數(shù)據(jù)，從Python基本語法開始，到在Python中如何從本地和網(wǎng)絡(luò)上獲取數(shù)據(jù)，再到表示數(shù)據(jù)、對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析及可視化，最后設(shè)計GUI界面用來表示和處理數(shù)據(jù)及用Python進(jìn)行實踐開發(fā)，共分為6個模塊8個章節(jié)，如圖4所示，其中教學(xué)體系的3種不同模式在內(nèi)容上的區(qū)別主要體現(xiàn)在數(shù)據(jù)獲取與表示、Python高級數(shù)據(jù)處理與可視化、面向?qū)ο蠛蛨D形用戶界面、項目實踐這4個部分。

2.1.2 不同內(nèi)容維度實施方案

我們以網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)處理與可視化、項目開發(fā)這3個部分為例說明人文社科類、理工類和商學(xué)類這3種模式在內(nèi)容上的不同，基本設(shè)計原則是盡可能貼近不同類學(xué)生的特征和各自用Python進(jìn)行應(yīng)用開發(fā)的特點，并能培養(yǎng)他們的創(chuàng)新思維和發(fā)揮其潛能，以更快更好地在各自領(lǐng)域中求解問題。

1）網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)獲取。

網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)獲取主要通過3種方式：一是利用Requests庫抓取網(wǎng)頁，再利用BeautifulSoup庫和re（正則表達(dá)式）模塊進(jìn)行網(wǎng)頁內(nèi)容解析獲取數(shù)據(jù)；二是利用Web API或基于Web API的第三方模塊直接獲取數(shù)據(jù)；三是利用現(xiàn)成的語料庫或從網(wǎng)頁上直接下載數(shù)據(jù)，同時學(xué)生還需要了解http協(xié)議的一些知識。表1為3類學(xué)生在網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)獲取上需要掌握的知識、工具、模塊等內(nèi)容的大致比較。

人文社科類學(xué)生只要掌握基本的網(wǎng)絡(luò)知識，數(shù)據(jù)主要利用第三方API和現(xiàn)成的語料；商學(xué)類學(xué)生需要掌握數(shù)據(jù)抓取和解析的基本內(nèi)容；而理工類學(xué)生則需要掌握更多的內(nèi)容甚至是中大型爬蟲框架Scrapy的基本知識。

2）數(shù)據(jù)處理與可視化。

“用Python玩轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)”課程數(shù)據(jù)處理和可視化主要使用著名的Python開源生態(tài)系統(tǒng)SciPy，重點介紹SciPy中包含的NumPy、Matplotlib和pandas這3個核心模塊，數(shù)據(jù)處理主要使用NumPy和pandas模塊，可視化主要使用Matplotlib和pandas模塊，3類學(xué)生3種模式在這部分也有不同內(nèi)容的要求，主要體現(xiàn)在表2。

人文類學(xué)生主要掌握幾個模塊的基礎(chǔ)部分并能完成基本的統(tǒng)計工作和繪制基礎(chǔ)的二維圖；商學(xué)類學(xué)生則還需要更多了解模塊與專業(yè)相關(guān)的函數(shù)，繪制適合專業(yè)數(shù)據(jù)的二維圖如蠟燭圖等；理工類學(xué)生則需要掌握各模塊在理工領(lǐng)域的應(yīng)用，如NumPy庫中線性代數(shù)庫、矩陣庫和通用函數(shù)的性能測試，還需要掌握更高級的數(shù)據(jù)處理和分析方法如機器學(xué)習(xí)工具包scikit-learn中的分類和聚類的常見應(yīng)用。

3）項目開發(fā)。

由于3類學(xué)生在各自基礎(chǔ)、專業(yè)方向等方面存在較大的差異，因此在項目開發(fā)上可以采用彈性要求，不在數(shù)據(jù)獲取和使用算法難度上額外增加要求，重點考查學(xué)生是否能夠揭示所用數(shù)據(jù)隱藏的特征以及較好地處理、分析挖掘這些數(shù)據(jù)，也鼓勵3類學(xué)生混合編組進(jìn)行功能項目的開發(fā)。根據(jù)以往完成項目的統(tǒng)計，3類學(xué)生體現(xiàn)出較明顯的項目特點。

（1）人文社科類學(xué)生，較多地使用自然語言處理NLTK工具包中現(xiàn)成的語料庫如古騰堡項目中各類小說、美國總統(tǒng)就職演說稿等進(jìn)行分析。

（2）理工類學(xué)生，較多地在網(wǎng)絡(luò)上抓取數(shù)據(jù)并進(jìn)行各類統(tǒng)計分析，項目涉及領(lǐng)域很多，如谷歌學(xué)術(shù)文獻(xiàn)爬取器、地區(qū)空氣污染數(shù)據(jù)分析、百度貼吧表情分析、房價數(shù)據(jù)挖掘、就職網(wǎng)站職業(yè)需求統(tǒng)計、微博輿情控制等。

（3）商學(xué)類學(xué)生，主要集中在股票數(shù)據(jù)分析特別是對A股數(shù)據(jù)的各類分析統(tǒng)計如投資組合推薦、股票漲跌分析等方面。

圖5、圖6和圖7所示是3類學(xué)生開發(fā)的項目示例，有的是同類學(xué)生成組開發(fā)的，也有的混合成組開發(fā)但核心成員都明顯屬于某一類，項目特點鮮明。

2.2 不同的方式維度

面對基礎(chǔ)不同的學(xué)生，要進(jìn)行多樣化教學(xué)難度較大，如何將不同的學(xué)習(xí)任務(wù)布置給不同的學(xué)生并能及時檢驗其學(xué)習(xí)效果和進(jìn)行調(diào)整是應(yīng)該著重研究的主題。經(jīng)過幾輪探索，目前已初步形成一個較為成熟的多種教學(xué)方式組合的方案，除了利用課堂和部分課外時間進(jìn)行多樣化特征突出的重要項目開發(fā)外，主要借助以下3個平臺幫助和平衡3類學(xué)生不同內(nèi)容的學(xué)習(xí)、訓(xùn)練和檢驗。

1）MOOC[3]平臺。

MOOC平臺上“用Python玩轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)”課程學(xué)習(xí)者遍布各個年齡層和領(lǐng)域，其課程學(xué)習(xí)過程和結(jié)果的統(tǒng)計分析數(shù)據(jù)以及各類問題的提出可以給課程迭代提供很好的依據(jù)，拓寬Python基礎(chǔ)教學(xué)的廣度，提升內(nèi)涵，給本校學(xué)生的Python學(xué)習(xí)提供很好的基礎(chǔ)支撐。學(xué)生可以在Coursera和中國大學(xué)MOOC在線平臺上使用本課程的視頻、作業(yè)和測試題，主要的使用分為兩種情況。

（1）人文社科類學(xué)生的知識補充。大部分人文社科類學(xué)生沒有學(xué)過程序設(shè)計課程，沒有什么編程經(jīng)驗，對于基礎(chǔ)的知識如條件結(jié)構(gòu)、循環(huán)結(jié)構(gòu)、函數(shù)等沒有太多的概念，但是教師在課堂上無法細(xì)講，因此對于這類學(xué)生有額外的要求，即在規(guī)定時間內(nèi)完成規(guī)定的內(nèi)容學(xué)習(xí)、測試等。

（2）商學(xué)類和理工類學(xué)生的知識提升。大部分商學(xué)類和理工類學(xué)生對于學(xué)習(xí)有更高的要求且基礎(chǔ)好、自學(xué)能力強，如用Python進(jìn)行GUI開發(fā)部分由于課堂時間有限、學(xué)生差異太大等問題不在課堂上重點講解和討論，建議此類學(xué)生在MOOC平臺上自學(xué)并明確完成圖8所示的結(jié)合數(shù)據(jù)獲取、表示和處理的GUI任務(wù)開發(fā)。

2）“課立方”輔助教學(xué)平臺。

過程性評價在教學(xué)中十分有必要，除了可以及時了解學(xué)生的課程內(nèi)容掌握情況，還可以提前了解學(xué)生對于某些內(nèi)容的掌握和熟悉程度?！坝肞ython玩轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)”課程使用“課立方”輔助教學(xué)平臺，如圖9所示，可以設(shè)置課前小測對學(xué)生已學(xué)或待學(xué)知識進(jìn)行考查和調(diào)查，并且系統(tǒng)有即時的數(shù)據(jù)分析能夠讓教師及時了解學(xué)生的反饋，如提前調(diào)查學(xué)生對于某個知識點的認(rèn)知狀態(tài)有利于把握某些問題的深度，可以更好地照顧到基礎(chǔ)薄弱的學(xué)生如大多數(shù)人文社科類學(xué)生，為多樣化教學(xué)提供依據(jù)。

3）Python OJ平臺。

圖10所示的OJ平臺是日常學(xué)生進(jìn)行編程訓(xùn)練的一種很好的方式，OJ平臺問題難度設(shè)置從低到高，3類學(xué)生均能進(jìn)行共同和專屬內(nèi)容的訓(xùn)練，也是檢驗和輔助多樣化內(nèi)容設(shè)置的一種手段；同時由于OJ平臺的成績是實時獲知的且還可以進(jìn)行各類競賽，因此能夠很大地提高學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣，讓學(xué)生也可以及時了解自己的情況，從而主動進(jìn)行基礎(chǔ)訓(xùn)練或提升訓(xùn)練。

通過課堂學(xué)習(xí)、項目開發(fā)及其與這3類平臺的結(jié)合，可以照顧到不同學(xué)生的多樣化教學(xué)，輔助完成不同的學(xué)習(xí)任務(wù)及檢測不同學(xué)習(xí)任務(wù)的合理性。

3 結(jié) 語

目前通過幾輪探索和實踐已初步形成了多樣化可擴展的Python教學(xué)體系。通過內(nèi)容和方式兩個不同維度對3類學(xué)生3種模式進(jìn)行Python多樣化教學(xué)，從過程性評價、學(xué)生開發(fā)的項目等來看效果較好，由于體系中任務(wù)明確、可操作性好，因此可以較容易地將課程共同核心模塊和模式適用的模塊切割出來，并擴展到單獨的人文社科類、理工類，也可以滿足院系定制的需求，只要在共同的課程核心模塊上加上專業(yè)需要的若干第三方庫和案例即可。由于Python的開放性，這些庫一般都有自己的官方網(wǎng)站，有很多公開的案例和代碼，對教師的專業(yè)要求不高。在新一輪教學(xué)計劃中，已有商學(xué)院、生科院和醫(yī)學(xué)院確定開設(shè)Python定制課程，有一些理工類院系也已經(jīng)開設(shè)Python課程，相信未來Python在計算機基礎(chǔ)教學(xué)領(lǐng)域還將有更大的空間。

德國教育家斯多惠說過：“教學(xué)的藝術(shù)不在于傳授本領(lǐng)，而在于激勵、喚醒、鼓舞。”Python是一種適合激勵、喚醒和鼓舞各類學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)、應(yīng)用計算機熱情的程序設(shè)計語言，愿更多的人能加入到Python教學(xué)和學(xué)習(xí)的行列中，這不僅很有意思，也很有意義。

參考文獻(xiàn)：

[1] Python[EB/OL]. [2017-05-30]. https：//www.python.org/about/gettingstarted/.

[2] Wing J M. Computational thinking[J]. Communications of the ACM， 2006， 49（3）： 33-35.

[3] Masters K. A brief guide to understanding MOOCs[J]. The Internet Journal of Medical Education， 2011（2）： 1.

（編輯：宋文婷）