云太真
摘要:目前對高校教師信息素養(yǎng)的要求,主要是辦公自動(dòng)化、多媒體課件制作和電子數(shù)據(jù)資源查找等內(nèi)容,這種以應(yīng)用技能為核心的信息素養(yǎng)的要求,已經(jīng)落伍。人工智能時(shí)代,要求高校教師具備計(jì)算思維理念,能夠使用Python寫程序,具有數(shù)據(jù)分析的能力。只有這樣,才能深刻理解計(jì)算機(jī)系統(tǒng),并對教學(xué)工作實(shí)踐和學(xué)術(shù)研究有實(shí)用性。
關(guān)鍵詞:信息素養(yǎng);Python;數(shù)據(jù)分析;計(jì)算思維
中圖分類號:G642? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A
文章編號:1009-3044(2020)35-0191-03
開放科學(xué)(資源服務(wù))標(biāo)識碼(OSID):
New Requirements of Information Literacy of University Teachers in the Era of Artificial Intelligence
YUN Tai-zhen
(Artificial Intelligence and Law School of Shanghai University of Political Science and Law, Shanghai 201701, China)
Abstract: At present, the requirements for information literacy of university teachers are mainly office automation, multimedia courseware making and electronic data resource searching. This information literacy requirement with application skills as the core has fallen behind. In the era of artificial intelligence, college teachers are required to have the concept of computational thinking, be able to write programs in Python, and have the ability of data analysis. Only in this way can we have a deep understanding of computer system and be practical for teaching practice and academic research.
Key words: information literacy; python; data analysis; computational thinking
當(dāng)前,高校教師信息素養(yǎng)主要體現(xiàn)為辦公自動(dòng)化、多媒體課件制作和電子數(shù)據(jù)資源的查找等內(nèi)容上。隨著云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、人工智能等新技術(shù)的廣泛運(yùn)用,這些內(nèi)容已顯陳舊,無法應(yīng)對新時(shí)期教育信息化的快速發(fā)展,有必要對高校教師信息素養(yǎng)提出新的要求[1]。人工智能時(shí)代要求高校教師除掌握上述內(nèi)容以外,還必須具備計(jì)算思維理念,學(xué)會(huì)Python語言,并能用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和處理,這對教學(xué)實(shí)踐和學(xué)術(shù)研究都是實(shí)用和有必要的。
1 高校教師信息素養(yǎng)的不足
信息素養(yǎng)是高校教師綜合素質(zhì)的重要組成部分。不同時(shí)代,對高校教師信息素養(yǎng)的內(nèi)容和要求是不同的。20世紀(jì)90年代,高校教師熟練掌握辦公自動(dòng)化軟件就算信息素養(yǎng)良好;21世紀(jì)初,隨著多媒體教學(xué)和互聯(lián)網(wǎng)的普及,高校教師必須熟練掌握課件制作,各種網(wǎng)絡(luò)學(xué)術(shù)資源的查找;近幾年來,隨著硬件性能的提升和算法的突破,部分人工智能技術(shù)突然達(dá)到了成熟、實(shí)用的程度,人們就此來到了人工智能時(shí)代。這也就對高校教師信息素養(yǎng)提出了新的要求[2]。
2017年7月,國務(wù)院發(fā)布《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》,要求在高等教育中培養(yǎng)掌握“人工智能+”經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、管理、標(biāo)準(zhǔn)、法律等的橫向復(fù)合型人才[3]。2017年以來,浙江、山東、江蘇等省份進(jìn)一步將編程教育納入高考體系,教育部出臺《2017普通高中信息技術(shù)課程標(biāo)準(zhǔn)》對此提出了明確的教育標(biāo)準(zhǔn)[4]。因此,新一代出生于數(shù)字化時(shí)代的大學(xué)生,在高中階段已經(jīng)開始了人工智能知識的普及,并經(jīng)過了程序編寫和數(shù)據(jù)分析的訓(xùn)練。因此,傳統(tǒng)的基于應(yīng)用技能,尤其是以辦公自動(dòng)化、課件制作和網(wǎng)絡(luò)資料查找技能為核心的高校教師信息素養(yǎng)已顯不足。
必須指出,傳統(tǒng)的基于應(yīng)用技能的信息化知識還很難學(xué)習(xí)和掌握。經(jīng)驗(yàn)發(fā)現(xiàn),計(jì)算機(jī)專業(yè)出身的教師剛開始去講授《計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)》往往就發(fā)現(xiàn)很有難度,因?yàn)橛?jì)算機(jī)專業(yè)并不學(xué)習(xí)辦公自動(dòng)化和多媒體軟件操作,教師必須通過自學(xué)掌握以上內(nèi)容。而且,針對非計(jì)算機(jī)專業(yè)開設(shè)的《計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)》課程中,對這些軟件的操作往往又考查得很細(xì)致,教師的計(jì)算機(jī)專業(yè)出身對學(xué)習(xí)這些技能用處不大。主要原因是這些知識的內(nèi)容比較松散,主題不明確,理論對實(shí)踐的指導(dǎo)能力很差,學(xué)習(xí)這些內(nèi)容和計(jì)算機(jī)科學(xué)體系沒有什么關(guān)系。實(shí)際上,此時(shí)教師難教,學(xué)生學(xué)習(xí)也困難,必須通過反復(fù)做練習(xí)才能掌握這些技能??墒牵磸?fù)做練習(xí)只是一種應(yīng)試訓(xùn)練,學(xué)習(xí)者只是靠做題目通過了考試,這種學(xué)習(xí)不能增加對計(jì)算機(jī)的理解,經(jīng)過反復(fù)訓(xùn)練產(chǎn)生的應(yīng)用技能不可持續(xù),在工作實(shí)踐中是不一定有用的。這種方法過于重視實(shí)用性,急功近利,不考慮學(xué)習(xí)者和計(jì)算機(jī)技術(shù)本身的發(fā)展,忽視了知識的理論性和整體性。斯金納說過“教育就是把學(xué)過的東西都忘掉剩下的東西”,基于應(yīng)用技能的學(xué)習(xí)是短視的。
在人工智能時(shí)代,必須放棄急功近利的學(xué)習(xí)思路,要加強(qiáng)理論性知識的學(xué)習(xí),還要能用學(xué)到的理論性知識把相關(guān)內(nèi)容的知識點(diǎn)串起來,以取得長效的學(xué)習(xí)效果。本文提出,樹立計(jì)算思維的學(xué)習(xí)理念,掌握Python語言,并能用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析,應(yīng)作為人工智能時(shí)代高校教師信息素養(yǎng)的新要求。
2 人工智能時(shí)代高校教師信息素養(yǎng)新要求的內(nèi)涵
本文提出的基于計(jì)算思維理念,掌握Python,并能用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析,是對人工智能時(shí)代高校教師信息素養(yǎng)提出的新要求。這種要求體現(xiàn)了計(jì)算思維的學(xué)習(xí)理念,以數(shù)據(jù)分析為目標(biāo),能夠?qū)W以致用,對不同專業(yè)教師的長期發(fā)展都是有益的。學(xué)習(xí)一門程序設(shè)計(jì)語言,對有些專業(yè)的教師可能是困難的,但Python語言比較容易入門,學(xué)了以后又容易與人工智能、計(jì)算機(jī)原理、數(shù)據(jù)分析等內(nèi)容相互連接,這對高校教師來說又是很實(shí)用的。
要滿足上述要求,首先要學(xué)習(xí)和掌握Python語言,包括基本語法和基本數(shù)據(jù)類型,理解計(jì)算機(jī)程序的工作原理,理解數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法的基本概念,能用Python語言編寫一些實(shí)用性的小程序,能夠看懂別人的程序。這樣,不僅掌握了語言本身,還對計(jì)算機(jī)的工作原理有了一定的深入理解。接著,需要學(xué)習(xí)和了解Python擴(kuò)展庫,掌握應(yīng)用方法,能夠熟練應(yīng)用數(shù)據(jù)分析的幾個(gè)擴(kuò)展庫,并能進(jìn)行數(shù)據(jù)庫可視化操作。
從內(nèi)容上來說,這些要求包括兩個(gè)部分:第一部分是Python語言本身,主要包括Python基本數(shù)據(jù)類型、基本語法和一些常見算法,還包括編寫、調(diào)試和測試小程序的能力。第二部分主要是Python擴(kuò)展庫和數(shù)據(jù)分析技術(shù),包括擴(kuò)展庫的定義和使用,數(shù)據(jù)分析的幾個(gè)擴(kuò)展庫的結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)類型、使用方法等。此外,感興趣的人,還可以進(jìn)一步學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)爬蟲、文件和數(shù)據(jù)庫操作等。這些內(nèi)容在學(xué)習(xí)時(shí)一定要注意動(dòng)手操作實(shí)踐并經(jīng)常反思,才能深入理解。
人工智能時(shí)代,人們廣泛選擇了Python語言,這不是偶然的。雖然這種語言是解釋型的,性能很一般,甚至可以說有點(diǎn)差。然而,Python語言的基本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和語法的表現(xiàn)能力很強(qiáng),便于使用,初學(xué)者很容易掌握,容易寫出正確的程序。同時(shí),這種語言的語法塊度比較大,相對“高級”,用戶使用幾行語句就可以實(shí)現(xiàn)其他語言較長代碼才能實(shí)現(xiàn)的功能。以前工業(yè)界流行的匯編語言、C、C++等語言雖然性能很好,但比較低級,適合寫系統(tǒng)程序,編譯后直接在操作系統(tǒng)環(huán)境下運(yùn)行,但操作系統(tǒng)的環(huán)境非常復(fù)雜,程序要適應(yīng)這種環(huán)境必須深刻理解操作系統(tǒng)的工作原理,這就進(jìn)一步增加了學(xué)習(xí)難度,程序員通常要花費(fèi)長期的訓(xùn)練才能寫出實(shí)用性的程序,代碼調(diào)試也很困難。Java和C#是建立在虛擬機(jī)上的程序設(shè)計(jì)語言,這就屏蔽了操作系統(tǒng)的復(fù)雜性,降低了程序的編寫和調(diào)試的難度,但這兩種語言也存在語法塊度低的問題,程序代碼要寫很長才行,程序員也需要經(jīng)過長期的訓(xùn)練。Python語言同樣也是運(yùn)行在虛擬機(jī)上的,同時(shí)還提高語法塊度減輕了程序員的壓力,這樣初學(xué)者就容易產(chǎn)生信心,學(xué)習(xí)曲線平緩[5]。Python已經(jīng)是流行、通用的程序設(shè)計(jì)語言了,可以用于各種用途。同時(shí),世界上已經(jīng)產(chǎn)生了大量免費(fèi)的Python擴(kuò)展庫和應(yīng)用,非常實(shí)用。
人工智能時(shí)代是隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展而來的,對海量數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲、整理、挖掘和分析是人工智能首先面臨的挑戰(zhàn)。以前,面對類似問題,我們可以用某個(gè)應(yīng)用軟件來解決。然而,大數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)是有多種多樣的格式的,而且這些數(shù)據(jù)廣泛存在于不同的位置,不可能存在某種應(yīng)用軟件來解決,必須由人根據(jù)具體情況,采取靈活的手段分別予以解決,應(yīng)用軟件的失效了。人們需要掌握某種編程語言,用快速編寫、簡單、靈活性的小程序來解決。
與其他程序設(shè)計(jì)語言相比,Python是一種開源的自由軟件,已經(jīng)形成了成熟的生態(tài)圈,網(wǎng)上也出現(xiàn)了豐富的開源擴(kuò)展庫,用途日益廣泛[6]。使用Python語言進(jìn)行數(shù)據(jù)處理的已經(jīng)成為實(shí)用和成熟的選擇。
這樣,學(xué)習(xí)Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析,既可以掌握一門通用的程序設(shè)計(jì)語言,深入理解計(jì)算機(jī)工作原理,學(xué)習(xí)了數(shù)據(jù)存儲、整理、挖掘和分析的技術(shù),為教學(xué)和科研領(lǐng)域的應(yīng)用奠定了良好的基礎(chǔ),另外要注意到人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)等擴(kuò)展應(yīng)用也是建立在數(shù)據(jù)分析的前提下的,這都是Python比較擅長的領(lǐng)域。
選擇Python,是因?yàn)檫@種語言具有很多優(yōu)勢,這種語言是開源和免費(fèi)的,不用考慮經(jīng)費(fèi)和知識產(chǎn)權(quán)問題,許多人用它開發(fā)了人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)的擴(kuò)展庫免費(fèi)提供給大家。此外,Python還是一門通用型的程序設(shè)計(jì)語言,可以廣泛用于各種領(lǐng)域。隨著Python和數(shù)據(jù)分析的深入學(xué)習(xí),還可以把人工智能納入學(xué)習(xí)和使用的范疇,Python有很多人工智能擴(kuò)展庫,可以直接調(diào)用,把人工智能技術(shù)應(yīng)用于各個(gè)學(xué)科,從事交叉學(xué)科的研究。當(dāng)然,這里我們的目的是學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué),為各專業(yè)的實(shí)際應(yīng)用和學(xué)術(shù)研究提供支持,最終為教師綜合素質(zhì)的全面提升提供支撐。
3 教師信息素養(yǎng)新要求的目標(biāo)和方法
本文提出的對高校教師信息素養(yǎng)的新要求,既包括理論要求,也包括實(shí)用性的要求。理論要求是學(xué)習(xí)一門程序設(shè)計(jì)語言,深入思考和理解計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的工作原理。理論上,深入思考和理解計(jì)算機(jī)系統(tǒng)之后,學(xué)習(xí)應(yīng)用軟件就不再是個(gè)問題了,不再需要通過機(jī)械式的反復(fù)訓(xùn)練來學(xué)習(xí)應(yīng)用軟件的使用。
實(shí)用性的要求是掌握數(shù)據(jù)分析的基本知識和數(shù)據(jù)分析的基本方法。當(dāng)前,幾乎所有學(xué)科的研究都在使用數(shù)據(jù)分析的方法,因?yàn)閿?shù)據(jù)的分析和展示具有強(qiáng)大的證明和說服力。在許多學(xué)科的研究手段里,數(shù)學(xué)分析甚至是最重要的研究手段。在很多復(fù)雜系統(tǒng)中,主題明確的信息往往是不存在的,只有使用數(shù)據(jù)挖掘的方法才能發(fā)現(xiàn)這些信息。
自學(xué)提高信息素養(yǎng),學(xué)習(xí)計(jì)算機(jī)科學(xué)知識,不能死扣理論,要充分利用理論指導(dǎo)實(shí)驗(yàn),利用實(shí)驗(yàn)反饋深入理解理論。比如要利用好解釋器,通過解釋器的反饋學(xué)習(xí)和掌握基本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、基本語法和流程控制結(jié)構(gòu),調(diào)試程序的方法和技巧等,剛開始從小程序著手,從勉強(qiáng)可以運(yùn)行的代碼逐步到創(chuàng)建大一點(diǎn)的程序,逐步改造自己得代碼,最終能夠?qū)懗鲆?guī)范可靠、清晰優(yōu)美的實(shí)用性程序,為后期應(yīng)用奠定良好基礎(chǔ)。
學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析,要認(rèn)真理解對應(yīng)的數(shù)學(xué)概念,才能深入理解數(shù)據(jù)分析的基本方法,達(dá)成最終目標(biāo)。重點(diǎn)是搞好操作應(yīng)用,最好先尋找一套圖文并茂、實(shí)用性好的實(shí)驗(yàn)習(xí)題集,照葫蘆畫瓢,先照著做一遍,增加感性認(rèn)識再說。
在學(xué)習(xí)中,要注意平衡和掌握理論性知識和實(shí)用性知識的關(guān)系,既可以按進(jìn)度先學(xué)好、學(xué)明白編程語言,再學(xué)數(shù)據(jù)分析,這也是通常采取的方法。也可以剛開始就把重點(diǎn)放在數(shù)據(jù)分析上,熟練掌握數(shù)據(jù)分析以后,根據(jù)需要回顧學(xué)習(xí)程序語言中難度較大的部分。
4 需要注意的問題
本文提出的對高校教師信息素養(yǎng)的新要求,并不排斥傳統(tǒng)上對教師提出的信息素養(yǎng)的要求,辦公自動(dòng)化、多媒體課件制作和網(wǎng)絡(luò)資料查找仍然是教師必備的基本應(yīng)用技能。不過,教師認(rèn)真學(xué)習(xí)Python語言和數(shù)據(jù)分析,深入理解計(jì)算機(jī)系統(tǒng)之后,反過來更容易學(xué)習(xí)和掌握前面的應(yīng)用技能。
其次,學(xué)習(xí)Python語言和數(shù)據(jù)分析,最困難的不是中間的學(xué)習(xí)過程。經(jīng)驗(yàn)表明,最困難的往往是軟件版本選擇和安裝、開發(fā)環(huán)境的搭建等細(xì)節(jié),建議剛開始要找人指導(dǎo),一定要掌握開發(fā)環(huán)境搭建的細(xì)節(jié),反倒是后面程序設(shè)計(jì)的學(xué)習(xí),自學(xué)的問題不是太大。只要堅(jiān)持理論與實(shí)踐相結(jié)合,程序設(shè)計(jì)可能是最便于自學(xué)的知識,因?yàn)橛?jì)算機(jī)可以立刻給人反饋,而且非常明確,不會(huì)給出模糊的答案。
對數(shù)據(jù)分析部分的學(xué)習(xí),除了擴(kuò)展庫的安裝剛開始需要指導(dǎo)以外,后面的內(nèi)容建議尋找一本內(nèi)容詳盡、圖文并茂的好教材學(xué)習(xí),要注意教材支持的Python版本必須是Python3,Python2已經(jīng)停止支持,對漢語的支持不好,不建議使用。
需要說明的一點(diǎn)是,Python創(chuàng)建了自由、開源、開放的生態(tài)圈,具備各種各樣的擴(kuò)展庫,很多功能只要調(diào)用現(xiàn)成的擴(kuò)展庫就可以了。但對于初學(xué)者來說,找不到統(tǒng)一集成的開發(fā)工具,可能會(huì)比較發(fā)懵,建議先從開發(fā)環(huán)境搭建做起來,先熟練掌握一些最常用的開發(fā)工具和擴(kuò)展庫的下載和安裝。
5 總結(jié)
本文提出的基于計(jì)算思維理念,掌握Python,并能用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析,是對人工智能時(shí)代高校教師信息素養(yǎng)提出的新要求,是傳統(tǒng)的高校教師信息素養(yǎng)的全面升級。這樣的要求符合高校教師作為教育工作者和科研工作者的雙重屬性,體現(xiàn)了計(jì)算思維的學(xué)習(xí)理念,以學(xué)習(xí)程序設(shè)計(jì)語言為基礎(chǔ),以數(shù)據(jù)分析為目標(biāo),在教學(xué)實(shí)踐和學(xué)術(shù)研究中都有實(shí)用性,對不同專業(yè)教師的長期發(fā)展都是有益的。
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