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基于 OBE 理念的 Python“知识域分层”设计论文

发布时间:2022-03-09 10:38:00 文章来源:SCI论文网 我要评论














  SCI论文(www.scipaper.net):

  摘 要:紧扣行业发展方向,培养高质量的实用型人才,是职业教育不断深化供给职能的重要方向。本文基于 OBE 理念,通过挖掘 Python 语言在行业中的应用领域对课程目标成果进行反向设计,并结合专业特点提出“知识域分层”的设计理念, 有效地帮助了学生实际应用能力的培养。

  关键词:OBE ;Python ;知识域分层 ;职业教育

  Python "Knowledge Domain Hierarchy" Design Based on OBE Concept

  ZHU Xina

  (Department of Information Technology Engineering, Fuzhou Vocational and Technical College, Fuzhou Fujian 350000)

  【Abstract】: Keeping close to the development direction of the industry and cultivating high-quality practical talents is an important direction for vocational education to continuously deepen the supply function. Based on the OBE concept, this paper reverse-designed the curriculum goals and results by mining the application fields of the Python language in the industry, and combined the professional characteristics to put forward the design concept of Knowledge Domain Hierarchical, which effectively helped the students to develop their practical application ability.

  【Key words】: OBE;Python;knowledge domain hierarchy;vocational education

  0 引言

  目前人工智能与传统行业实现“深度融合”。根据 人工智能技术服务专业可行性论证报告,AI 这一新兴 产业对高端、中端和低端人才需求呈金字塔结构,其中 产业实用人才成为高职类院校培养的重点 [1]。因此对接 产业发展优化布局,与产业实现共赢成为高职院校教学 改革的共同目标。

  作为计算机相关专业基础课程之一的“Python 程 序设计语言”,在使学生系统掌握 Python 开发必备技 能的同时,对学生编程能力的培养与计算思维的塑造 都起到了至关重要的作用。因此作为打造技术技能人 才高地、支撑行业发展的高职类院校,研究如何推动“Python 程序语言设计”课程教学改革,对全面提升服 务行业能力是有积极意义的。

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  1 课程地位及存在的问题

  当今计算机技术已全面渗透至各产业应用,在人工智 能、互联网、金融等众多行业应用中表现突出的 Python程序设计语言,已经成为从业人员最炙手可热的程序设 计语言之一。根据 TIOBE 编程语言排行榜 2021 年 9 月 数据表明 [2],Python 已然超越 Java 排名跃升到第二位。

  在此行业背景中,国内外各大高校“Python 程序设 计语言”课程也纷纷成功开设。因其具有“优雅易上手, 强大的可扩展性”等特点,本门课程不仅在人工智能专业 开设,也面向其他计算机相关专业、金融专业、电子商务 专业的学生。目前 Python 语言程序设计课程已经成为 提升学生编程能力、培养学生学科思维的基础性课程。

  然而与传统编程语言教学设计不同的是,对于 C/ C++、Java 等传统高级语言教学内容主要围绕语法基础 知识进行展开,Python 语法却相对简洁,入门门槛较低,但具有极强的应用性。如果教学深度仅停留在语法 知识层面,学生将缺失行业应用必备的基础知识,学生 的知识与应用之间是存在断层的。因此对于 Python 需 要结合专业方向,对其专业知识域进行精心设计,使学 生可以将更多的精力到投入到解决实际问题本身,以帮助学生顺利过度到行业实践应用中。

  2 基于 OBE 教育理念的 Python 教学模型

  基 于 OBE(Outcome Based Educationn) 教 育 理念的 Python 教学模型如图 1 所示。包括目标成果设 定、构建课程体系、制定课程目标与实施策略、检验成 果四个阶段,以迭代的形式不断进行优化。

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  整个模型以设定目标成果作起点,学校需要综合自 身办学定位、行业人才需求与教学规律等因素,对学生 需要达成的目标成果(涵盖知识、能力和素质三个维 度)进行设定。

  在构建课程体系环节,每一项成果都需要有相应的 课程做支撑。

  在制定教学设计环节,本文面向专业对 Python 的 知识域进行分层,并且以案例作为驱动,帮助学生形成 基础的专业应用技能。

  最后根据设定的评价机制检验成果达成情况,如果 出现偏差需要进行根因分析并予以纠正。“持续改进机 制”贯穿始终, 整个迭代进程以不断追求卓越的目标成 果作为动力,在此基础上建立起有效的目标成果评价体系,以此达到提升专业人才质量的目标。

  3 Python 语言在行业中的主要应用领域

  结合高职院校毕业生就业调研数据可以看出, Python 语言在行业中应用岗位主要来自以下七个领域:

  z人工智能:Python 因其满足了图像处理、自然语言 处理等 AI 应用需求,已经成为当今人工智能领域首选编 程语言。当前行业流行的神经网络框架 TensorFlow 和 PyTorch 等也都是基于 Python。

  数据分析:Python 在整个数据分析流程中都有非常 优秀的第三方模块做支撑,覆盖数据获取、数据清洗与处 理、数据分析与建模、数据可视化等各个环节。著名的第 三方模块有 Pandas、SciPy、Matplotlib、Seanborn 等。

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  Web 开发: 目前国内外众多大型网站都是基于 Python 开发, Web 开发岗位对 Python 的需求量也日益增多。 Python 中耳熟能详的 Web 框架有 Flask、Django 等。

  网络爬虫:Python 使用几个函数代码就可以轻松完成网络信息爬取。应用最为广泛的是第三方模块 Requests 和 Scrappy 框架。

  云计算应用:Python 已经成为云计算最火的语言 之一,典型构建云计算平台的 IasS 服务 OpenStack 就 是基于 Python 的。

  自动化运维:Python 通过调用服务器管理 API、 监控 API 与自动化部署 API,能够把运维人员从重复而 又繁杂的工作中解放出来,让运维工作变得更为高效。

  自动化测试:Python 实现的测试工具,包含服务 器 端、H5 页 面、Andriod、iOS 的 功 能 测 试、 压 力 性 能测试的执行、监控和分析。目前大多基于 Selenium、 Appium 等框架。

  4 面向专业的知识域分层设计

  Python 语言程序设计课程知识域分层如表 1 所示。 最底层是基础知识域,为所有专业学生必修内容,每个知识点结合案例进行讲解。阶段性教学目标在于使 学生掌握 Python 基础语法知识的同时,具备基本编程 能力。

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  在此基础上结合专业特点,面向每个专业分别设计 了专属的“专业知识域”。此部分教学内容教师可根据 总体学时,对教学难易度进行动态调整。阶段性教学目 标在于使学生掌握 Python 基本行业应用技能,同时具 备解决问题分析问题的能力。

  最顶层为实训项目,与企业实际应用紧密结合,难 易度较浅。个人倾向以小组任务的方式布置给学生,不 限定具体解决方案,由小组成员共同进行探索,最终学 生将解决方案整理成项目成果 PPT 进行课堂分享与讨 论。由于这种学习形式更为自由,学生参与感也最强, 因此充分调动了每个学生的主观能动性。“后浪”们在 主动学习过程中发现了更多超越课堂超越课本的知识, 因此实训项目的小组分享环节也成为了一种“教学相 长”的新途径。

  结合以往实践,可以看出“面向专业的知识域分 层”设计更符合学生学习需求,对学生的技能提升也具 有一定效果,因此普遍得到了学生们的认可。

  5 教学效果评价体系

  基于 OBE 理念的教学质量评价体系呈全员参与、 持续改进的特点。首先,在学校层面通过建立企业评价 机制和毕业生反馈机制,作为目标成果是否满足行业长期发展需求的参考依据。如果目标成果无法适应行业的 发展,那么需要对目标成果进行动态调整。其次,在课 程体系层面,需要建立指标以衡量培养方案对培养成果 的支撑度与符合度,以及课程目标对培养方案的关联度 与匹配度。接着在教学策略方面,重点考察教师,是否 为了达成培养目标,而采用了适合的教学手段与教学方法。最后对学生输出成果进行评价,需要注意的是由于 最终达成的目标成果是通过渐进式的学习过程与实践过 程而最终产出的,因此更加强调学生能力培养,考核方 式也更为多元化。

  在教学过程中,教师可以根据最终成果目标设置阶 段性里程碑,可以采用小测、技能竞赛、课程设计等多 种形式对学生的阶段性学习情况进行检验,对存在的问题 进行及时纠正。学生最终成绩由四部分构成 :平时表现 (占 20%,包括考勤、课堂互动、作业),阶段性里程碑 (占 20%),实训项目(占 20%),期末考试(占 40%)。

  以人工智能专业学生的实训项目为例,要求每组学 生根据阿里天池“二手车交易价格预测”项目中提供的 真实数据集,对数据进行探索并进行可视化。根据作品 可以看出(如图 2),学生不仅掌握了探索性数据分析 (Exploratory Data Analysis,EDA) 的基本流程, 而 且还掌握了利用 Python 语言进行相关性分析、特征分 布分析等数据分析的方法。另外学生还可以选用合适的 图形将对数据探索的结果进行可视化。

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  6 结语

  紧扣行业发展方向,培养高质量的实用型人才,是 职业教育不断深化供给职能的重要目标。本文基于 OBE 理念,通过挖掘 Python 语言在行业中的应用领域对学 生目标成果进行反向设计,并结合专业特点提出“知识 域分层”的设计理念,可以有效帮助学生提升实际应用能力。

  参考文献

  [1] 刘献君.论“以学生为中心”[J].高等教育研究,2012(8):1-6.

  ​[2] 李志义,朱泓,刘志军,夏远景.用成果导向教育理念引导高等 工程教育教学改革[J].高等工程教育研究,2014(2):29-34.

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