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医科院校Python程序设计课程教学研究

更新时间：2019-12-25 18:23:27 大小：127K 上传用户：songhuahua查看TA发布的资源 标签：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

培养具有数据素养的生命科学复合型人才是生物医学大数据时代的要求。文章在对C、Java、VB等传统程序设计语言教学的反思基础上,通过总结以Python为教学语言的医科学生程序设计课程教学改革,提出基于计算思维关注点分离原则的Python数据分析程序设计教学策略,旨在让数据素养成为医科学生大数据时代的一种基础能力。


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第8 期  
计 算 机 教 育  
Computer Education  
28  
2017 年8 月10 日  
G642  
中图分类号：  
文章编号：1672-5913(2017)08-0028-04  
医科院校Python 程序设计课程教学研究  
张乐平，李东方  
（第二军医大学基础部计算机教研室，上海200433）  
摘要： 培养具有数据素养的生命科学复合型人才是生物医学大数据时代的要求。文章在对C、Java、  
VB 等传统程序设计语言教学的反思基础上，通过总结以Python为教学语言的医科学生程序设计课程教  
学改革，提出基于计算思维关注点分离原则的Python数据分析程序设计教学策略，旨在让数据素养成为  
医科学生大数据时代的一种基础能力。  
关键词：Python；程序设计；关注点分离；数据素养  
0 引 言  
1 大数据时代背景下医科学生程序设计  
课程教学的反思  
作为21 世纪最活跃的科学研究领域之一，  
生命科学迎来了大数据时代。无论是基础研究还  
是临床研究，近年来随着高通量实验设备的广泛  
应用和医院诊疗手段的推陈出新，生物医学数据  
呈现几何级数的增长。海量的生物医学数据蕴含  
的生物学规律将极大地促进人类对于生命、疾病  
1.1 医科院校程序设计课程的现状和重定位  
目前，非计算机专业程序设计课程主要参照  
理工科院校程序设计语言教学——从20 年前的  
C 语言、后来的Java 以及最近的视窗语言Visual  
Basic 和C#。近年来，围绕医科学生的计算思维  
的深刻理解[1]。借助于大数据的分析挖掘技术， 能力的培养，我校成功开展了程序设计课程的翻  
从基础研究、药物开发、临床诊疗到健康管理， 转课堂教学改革[3]。然而，由于生物医学专业背  
生物医学大数据正在引发生命科学研究和医学诊  
疗模式的巨大变革。  
景，医科学生学习这些语言后，在算法设计和数  
据挖掘方面难以深入，尤其生命科学进入大数据  
时代后，更难直接在大数据中应用，因此，现有  
的程序设计课程教学与医科学生未来的大数据分  
析能力之间存在巨大鸿沟（如图1 中的GAP）。  
这种尴尬处境源于掌握程序语言并不是研发  
计算算法的充分必要条件。C、Java、VB 等高级  
语言仅从各自角度抽象了程序设计：早期的C 语  
言将程序抽象为数据结构和算法，这种面向过程  
的程序设计通过对指针、内存、字符等操作实现  
代码的高效运行；Java 语言将问题抽象为主客体  
对象关系，通过面向对象技术实现代码的高效复  
数据素养是一种通过数据分析、数据挖掘发  
现数据价值的重要技能素养，数据素养培养现已  
成为大数据时代的教育研究热点[2]，但是医科学  
生接受人工智能、机器学习等数据挖掘技术的学  
习训练机会很少，造成生物医学学科人才的数据  
挖掘技能相对比较弱，无法满足生物大数据发展  
对数据素养的要求。对医科院校计算机程序设计  
教学来说，如何将数据素养培养嵌入课程中开展  
信息科学和生命科学的交叉学科教育既是挑战又  
是机遇。  
基金项目：第二军医大学教学研究与改革重大项目课题（YJA2013008）；第二军医大学教学研究与改革重点项目  
课题（JYB2016004）。  
第一作者简介：张乐平，男，副教授，研究方向为生物信息学、医学信号分析，leping_zhang@ hotmail.com。  
科学生可能大学期间只修一门程序设计课程，因  
而编程语言的选择是关键。  
Python 语言是目前最接近自然语言的通用编  
程语言[5]，其“胶水语言”特性带来了全新的程  
序设计体验。和Java、C# 等通用高级编程语言  
一样，教学内容主要是顺序、分支、循环等基本  
的流程控制以及面向对象程序设计，但是Python  
可以轻松将C、Java 等开发的程序模块结合起来  
协同工作。Python 语言抽象了问题及解决方案，  
相比其他程序语言可以在更高的层面更直观地分  
析问题和描述方案，便于非计算机专业学生开发  
复杂的信息处理系统。Python 可以完成Java 的  
所有功能，例如窗口程序、网站开发和黑客攻防  
等，而且在人工智能、数据挖掘以及数据可视化  
等方面Python 有不断优化的库，使其成为能替  
代MATLAB 和R 等进行数据处理的方式。因此，  
使用Python 语言可以简洁、优雅地构建以数据  
分析为中心的应用程序原型。  
图1 医学生数据素养培养与程序设计课程  
用；而视窗语言Visual Basic 和C# 抽象了对象的  
交互逻辑和响应关系，其可视化的编程模式适合  
非计算机专业学生掌握。通过这些语言可以实现  
复杂的数据挖掘算法，但是数据挖掘算法所基于  
的数理推演不是程序语言所能解决的，而数据挖  
掘算法中数理推演已远远超越了医科学生的专业  
要求。  
Python 语言将是培养医科学生数据素养的理  
想教学语言。Python 可用来实现整个数据分析流  
程的框架，然后通过框架接口无缝集成其他语言  
编写的各种计算模块和数据可视化模块。例如，  
在Python 程序中调用Matplotlib 库中的plot 语句  
可以直接绘制出如图2 所示的极坐标图形，而C  
语言、Java 等语言实现同样功能则需要几十条语  
句。Python 语言的这种轻量级的语法和高层次  
的语言表示使得学生把精力集中在对问题的分析  
和思考上，符合应用计算机解决问题的计算思维  
理念。以Python 语言教学为载体，将有助于推  
对于医科学生来说，利用C 语言、Java 语  
言以及视窗语言Visual Basic 和C# 从头实现数据  
挖掘算法是不可取的，而应掌握在问题求解过程  
中如何调用第三方开发的算法程序，并应超越对  
程序执行性能、代码高复用性或特定系统中视窗  
设计的关注。大数据时代背景下医科学生程序设  
计课程的定位应该是通过某一编程语言的教学，  
学生除了掌握通用程序开发技术外，还能在程序  
开发过程中熟练调用通用的数据分析挖掘程序模  
块，培养医科学生未来大数据分析所需的数据素  
养能力。  
1.2 Python 是医科学生程序设计课程的理想  
教学语言  
据报道，云计算与大数据产业对专业岗位技  
术要求呈现“金字塔形”分布，而处于人才需求  
“金字塔”底部的是大量的操作应用技能型人才  
（>70%）[4]。医科院校的学生应属于大数据分析  
的应用人员，因此，程序设计课程除了培养医科  
学生的通用程序设计技能外，更应侧重讲授数据  
分析挖掘的基本思想以及如何应用。绝大部分医  
图2 M atplotlib 绘图实例  

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