新工科背景下低代碼平臺在“大學計算機基礎(chǔ)”課程中的應(yīng)用

張思萌 姜丹 王輝

摘要：針對新工科背景下“大學計算機基礎(chǔ)”課程實際教學中的學生動手能力弱的問題，提出了課程配套的基于低代碼平臺的實驗教學方法，并將云計算、人工智能模型等新興技術(shù)引入課堂，介紹了該套實驗課程的詳細內(nèi)容，闡述了其教學效果。

關(guān)鍵詞：低代碼平臺；軟件開發(fā)；高校教育；計算機教學

中圖法分類號：TP311 文獻標識碼：A

１ 引言

２０１７ 年，相關(guān)部門提出“新工科”計劃，目標是為新興的工科產(chǎn)業(yè)提供人才儲備。自該計劃推出以來，以“新工科”為核心的課程建設(shè)成為各大高校改革發(fā)展的重要方向［１～２］ 。在近幾年的新興技術(shù)中，云計算、大數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)安全等技術(shù)百花齊放，成為計算機時下最熱的發(fā)展方向，而這些技術(shù)的共同點是發(fā)展速度快、技術(shù)壁壘高，需要技術(shù)積累和沉淀，顯然這些新興的發(fā)展方向給高校的計算機教學帶來了一定的挑戰(zhàn)。

２ “新工科”計劃與“ 大學計算機基礎(chǔ)”課程融合現(xiàn)狀

“大學計算機基礎(chǔ)”是一門計算機公共基礎(chǔ)課程，主要內(nèi)容是學習計算機基礎(chǔ)知識，培養(yǎng)學生建立良好的計算思維［３］ ?！按髮W計算機基礎(chǔ)”課程一般面向非計算機專業(yè)學生［４］ ，學生的共同特點是計算機基礎(chǔ)薄弱、沒有清晰的計算思維的概念。通過對學生學習情況調(diào)查顯示，學習“大學計算機基礎(chǔ)”課程，使學生掌握了計算機的基礎(chǔ)理論知識，能夠?qū)⒑唵螁栴}抽象化，然后通過編程解決，但是其動手能力相對較弱，無法獨立完成應(yīng)用開發(fā)，導致很多學生無法將計算思維落地，實現(xiàn)交互性更強的可視化應(yīng)用軟件，進而造成理論強、實踐弱的結(jié)果。所以，如何通過學習“大學計算機基礎(chǔ)”課程，讓學生建立對等的實踐能力，是目前“大學計算機基礎(chǔ)”課程研究的重點。尤其是在“新工科”的背景下，新興技術(shù)層出不窮，其高壁壘的學習路徑難以與“大學計算機基礎(chǔ)”課程結(jié)合，如何將二者進行更好的融合是高校計算機教學研究和探索的重要方向［５］ 。

３ 低代碼平臺特性

在實際應(yīng)用中，傳統(tǒng)的軟件開發(fā)需要大量的計算機知識積累，并涉及多方人員的溝通和配合，開發(fā)流程漫長，所以市場產(chǎn)生了對于“低代碼”的需求。２０１４年，Ｆｏｒｒｅｓｔｅｒ 提出低代碼的概念，隨后各大科技公司如微軟、ＩＢＭ 等相繼推出低代碼解決方案，并稱其為低代碼平臺（Ｌｏｗ Ｃｏｄｅ Ｐｌａｔｆｏｒｍ， ＬＣＰ）［６］ 。低代碼平臺的出現(xiàn)給軟件開發(fā)帶來了新的定義，使開發(fā)人員從重復勞動中解放出來，極大地賦能了業(yè)務(wù)人員和沒有計算機知識積累的人員［７］ 。

低代碼平臺是近年來計算機應(yīng)用的新興發(fā)展方向，其算力一般由云計算平臺提供支持，實現(xiàn)了計算資源的彈性可擴展。低代碼平臺還提供了大量的人工智能模型接口，如微軟Ｐｏｗｅｒ Ｐｌａｔｆｏｒｍ 平臺提供了ＡＩ Ｂｕｉｌｄｅｒ 模塊，以及文本識別、實體提取、文本翻譯、預測等人工智能模型，這些都可以供低代碼平臺直接訓練調(diào)用。除此之外，低代碼平臺在數(shù)據(jù)的安全性上也提供了極大的保障，在權(quán)限管理中，可通過基于角色的權(quán)限進行權(quán)限分割，在數(shù)據(jù)傳送上，低代碼平臺可借助云計算的可搜索加密技術(shù)確保數(shù)據(jù)的安全性。

綜上所述，低代碼平臺是集合了眾多新興技術(shù)為一體的典型的“新工科”新興技術(shù)。

與其他新興技術(shù)不同，低代碼平臺通過短時間的學習即可輕松上手。低代碼平臺采用“搭積木”的方式進行組建，開發(fā)過程所見即所得。該平臺提供了大量常見的圖形化組件，如確定按鈕、工具按鈕等。每個組件還配備多種相應(yīng)動作，如跳轉(zhuǎn)、彈出等動作。開發(fā)人員只需梳理應(yīng)用業(yè)務(wù)流程，即可在低代碼平臺上快速實現(xiàn)并發(fā)布部署應(yīng)用。低代碼平臺因其特有的敏捷的開發(fā)模式，非常適合初學計算機課程的學生，在建立一定的計算思維后，學生可在低代碼平臺上快速實現(xiàn)應(yīng)用的搭建，從而強化動手能力和計算思維。筆者結(jié)合低代碼平臺的特性，綜合考慮“大學計算機基礎(chǔ)”課程的特點，設(shè)計了與該課程配套的實驗課程，可加強學生的計算思維，提升學生的動手能力。

４ 基于低代碼平臺的“ 大學計算機基礎(chǔ)”課程配套實驗課程設(shè)計

４．１ 教學大綱設(shè)計

“大學計算機基礎(chǔ)”課程的內(nèi)容多、方向廣，如圖１ 所示。左側(cè)為課程內(nèi)容的組成部分?！按髮W計算機基礎(chǔ)”課程以計算工具與計算思維為核心，同時以Ｐｙｔｈｏｎ 編程為基礎(chǔ)，既把Ｐｙｔｈｏｎ 當作學習的對象，又將其作為實踐工具，強化計算思維。為滿足以后的學習工作需要，教學內(nèi)容還應(yīng)覆蓋基礎(chǔ)的Ｗｉｎｄｏｗｓ 和Ｏｆｆｉｃｅ 操作。

４．２ 課程教學實例

為提升學生的動手能力，加強學生的計算思維，本文設(shè)計了一套基于低代碼平臺的教務(wù)成績管理系統(tǒng)的實驗流程。該實驗可在課程的后期作為配套實驗展開授課，在授課前，學生應(yīng)先掌握圖１ 左側(cè)的所有內(nèi)容，在實驗課程展開期間，將對①～⑧的所有內(nèi)容進行綜合實踐應(yīng)用，每個實驗所包含的知識點均歸類于圖１ 右側(cè)實驗進度的下方。實驗所使用的平臺為微軟的Ｐｏｗｅｒ Ｐｌａｔｆｏｒｍ，以及Ｐｙｔｈｏｎ 環(huán)境和Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ３６５。以下是實驗進度的詳細組成信息。

（１）進度一：低代碼平臺介紹。

進度一的教學目標著重于在應(yīng)用設(shè)計中感受計算思維的應(yīng)用，通過動手實踐，了解最新的軟件開發(fā)技術(shù)。

實驗初期，可以直接引導學生進行實踐，使其感受開發(fā)流程。低代碼平臺中，應(yīng)用的搭建是由多個有內(nèi)容的頁面堆疊而成的，并通過響應(yīng)動作關(guān)聯(lián)成動態(tài)的應(yīng)用。課程講授可以考慮從平臺提供的大量頁面模板直接入手，如空白界面、日歷界面等，這些模板界面已經(jīng)配備了完整的ＵＩ 設(shè)計，進行內(nèi)容填充即可使用。低代碼平臺采用控件形式開發(fā)，在每個頁面中，可根據(jù)實際需要，直接添加包裝好的圖形化控件，還可以設(shè)置控件的可見性、大小，以及其關(guān)聯(lián)的動態(tài)動作。

（２）進度二：建立數(shù)據(jù)模型。

進度二的教學目標著重于加強學生對數(shù)據(jù)模型三要素的理解，通過建模，學生能夠掌握常見輕量級數(shù)據(jù)庫的建模和使用方法。

進度二以教務(wù)成績管理系統(tǒng)的建立為出發(fā)點，第一步，引導學生從建立概念數(shù)據(jù)模型的角度入手，進行現(xiàn)實世界的抽象建模，設(shè)計教務(wù)系統(tǒng)的Ｅ?Ｒ 圖，主要實體應(yīng)包括教師、學生、班級、課程等，隨后補全實體所包含的屬性和聯(lián)系。第二步，將概念數(shù)據(jù)模型轉(zhuǎn)換為邏輯數(shù)據(jù)模型，即關(guān)系表模式。第三步，介紹某一數(shù)據(jù)庫軟件的使用方法，如小型數(shù)據(jù)庫Ａｃｃｅｓｓ 等。

最后，介紹Ｐｏｗｅｒ Ａｐｐｓ 對數(shù)據(jù)庫的接入方法，及對接入的數(shù)據(jù)進行展示，配置相應(yīng)的功能，如數(shù)據(jù)的增刪改查等。

（３）進度三：擴展實驗。

進度三采用組隊學習的方式，選擇感興趣的專題進行擴展學習，提供以下４ 個方向進行研究學習．方向一：基于角色的權(quán)限控制。在應(yīng)用中，通常會涉及不同權(quán)限的角色，而每個角色應(yīng)具有不同的權(quán)限，如訪問、數(shù)據(jù)操作等。在教務(wù)成績管理系統(tǒng)中，主要涉及的角色有學生、教師等。每個角色的權(quán)限范圍是不一樣的，如學生能看到自己的成績，其具有訪問權(quán)，但無權(quán)修改；教師可以瀏覽選其課程的學生列表，填入學生的成績。如何賦予每個用戶足夠的權(quán)限是一個重要的問題，最常被開發(fā)者使用的模型是基于角色的權(quán)限控制模型（ Ｒｏｌｅ?Ｂａｓｅｄ Ａｃｃｅｓｓ Ｃｏｎｔｒｏｌ，ＲＢＡＣ），該模型可以根據(jù)角色劃分不同的權(quán)限，每個用戶可以集成其角色所擁有的權(quán)限，達到權(quán)限控制的目的。在此實驗中，可引入ＲＢＡＣ 模型，實現(xiàn)精準的權(quán)限劃分。

方向二：人工智能模塊。低代碼平臺通常具有很高的集成性，可以引入訓練好的人工智能模型，從而優(yōu)化應(yīng)用的運行。在教務(wù)系統(tǒng)中，試卷成績的錄入，可通過訓練文字識別模型（ Ｏｐｔｉｃａｌ ＣｈａｒａｃｔｅｒＲｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ，ＯＣＲ）得以實現(xiàn)。除了ＯＣＲ 模型之外，還可以采用聚類算法對學生的成績進行聚類評估，構(gòu)建更精準的教學評價體系。

方向三：機器人流程自動化。機器人流程自動化（Ｒｏｂｏｔｉｃ Ｐｒｏｃｅｓｓ Ａｕｔｏｍａｔｉｏｎ，ＲＰＡ）是低代碼技術(shù)的衍生技術(shù)之一，ＲＰＡ 可以通過模仿用戶操作計算機的方式，實現(xiàn)流程的自動化運轉(zhuǎn)和處理。而ＲＰＡ 和低代碼平臺的結(jié)合，給了流程自動化和批量操作更多的可能。比如，在應(yīng)用程序的按鈕上，可以關(guān)聯(lián)自動運轉(zhuǎn)的操作流，當點擊成績的提交按鈕后，將觸發(fā)成績發(fā)布審批流程，實現(xiàn)成績的自動發(fā)布。

方向四：云計算。低代碼平臺的算力依靠云計算提供支撐。在教務(wù)成績管理系統(tǒng)中，考慮到學生信息、學生成績等通常需要存儲若干年，并且對數(shù)據(jù)的安全性有一定的要求。對于數(shù)據(jù)的存儲，可以考慮借助云計算的存儲資源實現(xiàn)，從而提高應(yīng)用的可靠性。

（４）進度四：小組匯報。

在學習拓展方向后，通過組隊的方式，自主探索應(yīng)用搭建主題，實現(xiàn)完整應(yīng)用的落地。匯報內(nèi)容應(yīng)包括需求分析文檔、詳細設(shè)計文檔、應(yīng)用展示等。

５ 課程實施情況

課程的首次開展采用Ｏｎｅ?ｄａｙ Ｗｏｒｋｓｈｏｐ 報名的形式，共計３０ 名學生?？紤]到低代碼平臺敏捷的開發(fā)特性，限定每小組３～４ 人進行組隊開發(fā)。最終匯報結(jié)果如表１ 所列。

根據(jù)匯報情況可得出，低代碼平臺平均開發(fā)時長為６．６４ 小時，相較于傳統(tǒng)的軟件開發(fā)技術(shù)，開發(fā)周期大幅縮短。在所用技術(shù)統(tǒng)計中可以發(fā)現(xiàn)，進度三的選做實驗均得到了有效的利用。從匯報結(jié)果上看，其作品完成度高，交互性強。對選課學生進行隨訪后發(fā)現(xiàn)，低代碼平臺成為很多學生開發(fā)的主要選擇，在需要快速搭建業(yè)務(wù)雛形時，學生多數(shù)會主動選擇低代碼平臺進行實踐，該課程的開設(shè)大幅提高了學生對于計算機課程的興趣。在各項計算機大賽和建模比賽中，利用低代碼開發(fā)的應(yīng)用都取得了良好的名次。

６ 結(jié)束語

低代碼平臺憑其上手快、易理解、易擴展的特性，成為近兩年國內(nèi)開發(fā)市場的大熱產(chǎn)品。其開發(fā)理念敏捷高效，十分適合“大學計算機基礎(chǔ)”課程中的實作訓練，學生可以快速構(gòu)建屬于自己的應(yīng)用并進行發(fā)布，既鍛煉學生的計算思維，又使得應(yīng)用構(gòu)想得到快速驗證和落地。

參考文獻：

［１］ 教育部高等教育司．“新工科”建設(shè)復旦共識［Ｊ］．高等工程教育研究，２０１７（１）：５?１５．

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［７］ 中國軟件行業(yè)協(xié)會．２０２０ 中國低代碼開發(fā)平臺十大發(fā)展趨勢［ ＥＢ／ ＯＬ］． ｈｔｔｐ： ∥ ｗｗｗ． ｃｓｉａ． ｏｒｇ． ｃｎ／ ｃｏｎｔｅｎｔ． ｊｓｐ？ ｉｄ ＝８ａ９ｅ２ｂａｄ６ｅｃ５９７ｃ７０１６ｆ２１ｆ５５１９ｅ００ｅ３＆ｃｌａｓｓｉｄ＝８ｃ７２１０６ａ６１ｆｂ４ｂ９ｄ８ａ２８９２６８２ｄｂｂｅ１８ｃ．

作者簡介：張思萌（１９９５—），碩士，助教，研究方向：數(shù)據(jù)挖掘與分析、低代碼平臺開發(fā)。