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信息管理类专业的Python语言教学模式探讨

更新时间：2019-12-25 06:12:39 大小：2M 上传用户：songhuahua查看TA发布的资源 标签：信息管理python 下载积分：1分 评价赚积分 （如何评价?） 打赏 收藏 评论(0) 举报

资料介绍

针对如何面向信息管理类学生深入开展有专业特色的Python语言教学的问题,分析目前已有Python语言课程设置、教学内容、教学方式以及本门课与后续专业课之间的关系,提出建设有专业特色的Python语言教学方案、实验方案与教学手段,强调教学时精讲基本知识点,侧重利用第三方库与数据分析理论引导学生编程解决实际问题。


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第 9 期  
计 算 机 教 育  
Computer Education  
44  
2018 年 9 月 10 日  
G642  
中图分类号：  
文章编号：1672-5913(2018)09-0044-04  
信息管理类专业的 Python 语言教学模式探讨  
刘亚辉 1，郭祥云 1，李桂芝 2  
（1. 北京信息科技大学 信息管理学院，北京 100192 ；  
2. 北京信息科技大学 计算中心，北京 100192）  
摘 要：针对如何面向信息管理类学生深入开展有专业特色的 Python 语言教学的问题，分析目前已有  
Python 语言课程设置、教学内容、教学方式以及本门课与后续专业课之间的关系，提出建设有专业特色的  
Python 语言教学方案、实验方案与教学手段，强调教学时精讲基本知识点，侧重利用第三方库与数据分析  
理论引导学生编程解决实际问题。  
关键词：Python；信息管理；数据分析；教学方法  
态数据类型的高级程序设计语言。具有简洁、可  
读性强、灵活性好、跨平台及开源等特点。文献  
[3] 提到 Python 语言的教学层次，如果 Python 语  
言作为入门语言开课，重点则是编程基础知识教  
学；而如果学生学过 C、C++ 或 Java 等编程语言，  
则侧重 Python 生态圈，针对具体专业应用学习  
相应的第三方库知识。对信息管理类学生，如果  
Python 作为专业应用基础教学，则可以侧重数据  
分析应用。Python 的教学目标根据授课对象不同，  
主要划分成两种：一种是对没有编程基础的大一  
学生，需要侧重 Python 程序设计的基础知识点  
讲解与简单应用，Python 语言的优势是入门容易、  
趣味性强，可结合图形图像、简单的第三方库使  
用讲授；如果针对大二有编程基础的学生，适  
宜将重点放在 Python 生态圈的应用，如 Pandas、  
Numpy、Matplotlib 等。  
0ꢀ 引ꢀ 言ꢀ  
Python 语言以其接近自然语言、代码编写高  
效以及侧重问题求解等特点，已在数据分析、自  
然语言处理、图像处理、计算机视觉等领域被广  
泛应用。各高校已开设的 Python 语言课程，一  
般将其作为大一基础语言教学，或替代 C 语言作  
为新生入门语言。但是，在计算机或信息管理等  
对计算机编程要求较高的专业，C 语言与 Java 语  
言仍以自身特色占有一定地位。如果不是作为第  
一门编程语言开设，则专业应用导向将对教学内  
容的深度与特色体现提出了更高的要求。传统的  
编程语言教学与实践多围绕经典算法、数学问题  
展开，专业性体现不突出，初学编程的学生常常  
对编程语言的具体应用感到困惑，致使学习动力  
欠缺。同时，在学时有限的情况下，怎样充分利  
用开放式在线教学方法，并将其与课堂教学有效  
结合，实现翻转课堂，达到较好的教学效果，也  
2ꢀ 教学内容分析  
是值得研究的问题 [1  
-
2]  
。
如果 Python 作为新生第一门编程语言，一  
般会循序渐进地从变量、表达式、程序设计结  
构、数据类型、函数、列表以及字典等基本知识  
点出发逐步讲授，重点是让学生理解程序设计方  
1ꢀ Python程序设计的教学目标  
Python 语言是一种解释型、面向对象、动  
基金项目：北京信息科技大学 2017 年度促进高校内涵发展—教学改革——信息管理学院教学改革课题资助项目  
（5111723601）。  
第一作者简介：刘亚辉，女，副教授，研究方向为数据分析、图像处理与计算机视觉，。  
法，能够利用所学知识编写基本应用程序。然  
而，对解决实际问题及专业特色应用上，难以深  
入讲解。各高校不同专业的课程设置有所不同，  
因而不能一概而论。针对信息管理专业，如果学  
生在先修了 C 或 Java 后，再开设 Python，除了  
简要介绍 Python 程序设计的基本知识点外，更  
多则要考虑本门课与后续课程的衔接。如果在  
大三开设大数据的相关课程，作为先修课程的  
Python 语言，可侧重 Python 的实践应用，如基  
本数据分析方法。具体教学内容设计方案见图 1。  
解决实际问题时凸显优势。因此，教学将第三方  
库的使用作为讲解和实践的一个重点。特别在数  
据分析案例教学中，将 Numpy 库、Pandas 库作  
为重点，Matplotlib 库与 seaborn 库作为数据分析  
结果展示，也是必要内容。此外，对数据爬取中  
的 requests 和 beautifulsoup4 也要进行简要介绍。  
3ꢀ 教学方法  
3.1 教学模式  
（1）针对学过编程语言的学生，在  
有限的学时内授课内容不能面面俱到，  
适宜精讲细练。例如，讲解 Python 基本  
概念中的变量、数据类型、运算符、程  
序结构以及输入输出等内容时，可以采  
用对比已学过的编程语言，相似之处无  
需赘述，但易错地方要有示例。像列表、  
元组、字典与集合等基本知识点，学生  
以前不了解之处，需适当详细讲解。对  
数据分析模块的第三方库的使用与案例  
分析，需要重点讲解，详略得当，合理  
安排有限学时。  
（2）要充分利用学科专业优势和现  
代教育技术 , 建设开放式在线教学平台。  
由于本学院内包含多个专业，学生的学  
习基础有差异，这种局部知识点紧凑讲  
法不够细致，如果学生编程基础薄弱，  
掌握有困难，教师可以把每一知识点录  
成视频，让学生课后补充缺漏。将课堂  
教学与在线教学有效结合可以提高课堂  
教学效果 [4]  
。
（3）数据分析主要用到数据预处理、  
回归、分类、聚类等知识，需要本着因  
图 1 信息管理类 Python 语言教学内容设计  
材施教的原则选择适合的算法。信息管  
首先，对程序设计中常见的知识点进行简要  
介绍，但 Python 语言的列表、字典、元组以及  
集合的操作与使用需要系统讲解。同时，学生编  
程过程中的常见问题，如字符编码、异常捕获与  
正则表达式等需要进行必要的介绍。Python 语言  
可以利用丰富的第三方库，使其在机器学习、图  
像处理、中文检索、科学计算以及可视化等方面  
理学院涉及的专业有信息系统、管理科学、电子  
商务与审计等，综合案例可以结合专业方向进行  
案例设计，让学生了解 Python 在本专业的应用，  
为后续大数据课程教学奠定基础。根据学生接受  
能力，基本算法讲解可以由浅入深、通俗易懂地  
引导学生练习基本使用方法。例如，证券交易数  
据波动随时间的变化关系怎样编程实现？再如，  

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