人工智能时代背景下Python课程的案例教学研究
0引言当前各国的人工智能政策、计划层出不穷。
2017年，我国发布了具有里程碑意义的人工智能发展计划——《新一代人工智能发展规划》[1]。
2018年，教育部制订了《高等学校人工智能创新行动计划》，为我国新一代人工智能发展提供了战略支撑。
美国布鲁格林研究机构发布报告认为，现在的企业都是人工智能企业。
欧盟计划在人工智能领域设立基准，并发布人工智能伦理指导框架。
自此，作为最适合人工智能开发研究工作的Python语言受到愈多业界人士的关注。
目前，高等教育培养计划中面向计算机专业开设的主要编程语言有C、C++、Java等。
在人工智能背景下，Python程序设计在应用型本科教育中有着重要的地位。
在大数据、云计算、人工智能等技术浪潮的推动下，当代计算机专业的应用型本科生除了要具备基本计算机编程技能，还需要涉猎一定的机器学习方法，以期解决工作中遇到的非通用性计算问题。
从目前人才市场的需求来看，具有扎实专业基础和人工智能应用经验的复合型人才更加受到青睐。
然而人工智能、机器学习等热门词汇对大部分没有实践经验的学生来说，还是比较抽象。
人工智能教育尚未全面融入基础教育各学科的教学之中[2]。
因此，从应用型人才培养的角度，在Python课程中引入机器学习方法，作为案例教学是不可避免的趋势。
1Python课程的教学重点1.1Python的特点Python作为计算机专业的选修课程，课程设置通DOI:10.16644/33-1094/tp.2019.04.025人工智能时代背景下Python课程的案例教学研究*刘永芬，赖晓燕，李盼盼(福建农林大学金山学院，福建福州350001)摘要：人工智能重在实现机器智能，实现的主要方式是机器学习。
基于Python简洁及其强大的人工智能算法库，将机器学习方法融入Python课程的教学中显得尤为重要。
让学生领悟方法原理并学会使用，是教学的重点和难点。
提出了一种直观简易的机器学习方法与Python课程相融合的案例教学方式，能帮助学生更深刻地掌握Python语言，为他们今后在企业中应用奠定基础。
关键词：Python；案例教学；人工智能；机器学习中图分类号：G642文献标志码：A文章编号：1006-8228(2019)04-89-04 Research on the Python case teaching in the background of artificial intelligenceLiu Yongfen,Lai Xiaoyan,Li Panpan（Jinshan College of Fujian Agriculture and Forestry University,Fuzhou,Fujian350001,China）Abstract：Artificial intelligence focuses on the realization of machine intelligence,and the main way to realize it is machine learning.Because of the simplicity of Python and its powerful artificial intelligence algorithm library,it is very important to integrate the machine learning method into the teaching of Python course.It is the key and difficult point of teaching to let students understand the principle of method and learn to use it.In this paper,a case-teaching method combined intuitive and simple method of machine learning with Python course is put forward,which can help students to master Python language more deeply and lay a foundation for them to use in enterprises in the future.Key words：Python；case-teaching；artificial intelligence；machine learning收稿日期：2018-12-19*基金项目：福建省中青年教师教育科研项目（JAT170894）作者简介：刘永芬（1985-），女，福建福州人，硕士，讲师，主要研究方向：人工智能，机器学习。
常安排在C/C++课程之后。
学生在有一定编程基础的情况下，对编程语言基本的数据类型已经有较深刻地认识。
课程伊始，有必要着重描述语言的特点，以及与其他高级语言之间的区别，让学生对课程有初步的认识，有助于形成系统的编程思维体系。
Python 语言简洁易懂，有完善的程序包管理系统pip 命令，可便捷地安装与编写程序包。
Python 提供了丰富的数据分析模块，以高度重用机制、不同平台的可移植性、内置功能强大的标准模块、可与其他语言混合编程，其应用领域相当广泛，涵盖游戏编程、图像处理、人工智能、自然语言分析等。
对比时下常用的计算机语言，如图1所示，在TIOBE 开发语言2018年12月的排行榜[3]中，我们发现Python 语言的热门程度从之前的第四上升到了第三，创历史评价指标新高。
图1TIOBE 编程语言排行榜1.2基本语法由于新版本的Python 语言与低版本的部分不兼容，建议在教学环节采用新版本Python3的语法结构，常见的数据类型有元组、列表、字典、集合，元组内部元素写在小括号中，元素间用逗号分隔，每个元素的类型可以不同，但是元素不能修改；列表是有序集合，属于“序列”类型，元素写在方括号中，元素的类型可以不相同，可以嵌套使用；字典用大括号标识，是一种映射类型，内部元素以键值对形式出现，关键字（key ）必须是不可变类型；集合是一个无序不重复元素的序列，用set()函数或者大括号创建集合，可用于删除重复元素，各数据类型及其实例如表1所示。
对于计算机专业的学生而言，在具有C++语言基础的情况下，学习Python 中的set、dictionary，由于它们与C++标准模板库STL 中的set、map 容器具有类似的功能，在教学环节可以进行知识点回顾，使学生更容易理解，触类旁通，易学易用。
表1Python 常用数据类型数据类型元组tuple 列表list 字典dictionary 集合set实例(2,’spam’,3)[1,2,[3,’john’]]{‘sunny’:4,’rainny’:3}set(1,2,3)或{1,2,3}1.3机器学习方法概述机器学习本身是一项通过计算手段，利用经验改善系统自身的技术，其目的是基于经验数据运用学习算法产生数据模型，并对新的情况提供相应的判断。
机器学习方法有很多，其中比较经典的有聚类分析方法、分类方法、关联分析方法、序列模式分析方法等。
在Python 课程教学过程中，以聚类方法为例，由于K-means、DBSCAN 是十分简单的聚类算法，原理非常简明清晰，可以作为教学案例，以下给出这两种方法的简洁描述。
⑴K-means 聚类算法K-means 聚类[4]是常见的划分方法，是1967年MacQueen 首次提出的，常用误差平方和函数作为聚类准则函数，在簇与簇之间区别明显的情况下，聚类效果最好。
K-means 将包含n 个数据对象集合划分成k 份(k ⩽n)，其中每个划分代表一个聚类，算法描述如表2所示。
表2K-means 算法描述输入：聚类个数k，包含n 个样本点的数据对象集合输出：满足方差最小标准的k 个聚类步骤Step1Step2Step3Step4描述任意选择k 个样本点作为初始聚类中心。
对于其他数据对象采用距离公式度量其到这k 个初始聚类中心的相似度，分别将它们分配到最相似的聚类中。
重新计算聚类中心。
循环步骤Step2Step3，直到标准测度函数开始收敛为止。
⑵DBSCAN 聚类算法DBSCAN 算法的显著特点是能够发现空间中任意形状的簇，基于密度的聚类方法通常将簇视为空间中被低密度区域分割开的稠密对象区域。
DBSCAN 是一种基于高密度连通区域的聚类方法，它将簇定义为密度相连的点的最大集合，将具有高密度的区域划分为簇，具体算法描述如表3所示。
表3DBSCAN算法描述输入：包含n个对象的数据集合D={p1,p2,…,p n}，正整数MinPts，领域半径ε输出：簇集合C={C1,C2,…,C k}步骤Step1 Step2 Step3 Step4描述选取一个样本对象p，根据参数MinPts和领域半径ε提取所有从p密度可达的对象。
如果p是核心对象，则从p密度可达的所有对象被标记为当前类，并从它们进一步扩展。
如果p是边界对象Step1，Step2，直到找到所有完整的聚类簇。
选择新的起始对象开始扩展，得到下一个聚类簇，直到所有对象都被标记为止。
2案例教学在Python课程中的应用根据Python课程的特点，鼓励学生开发一些小的项目，在实践中增长见识。
现有的教材对基础语法和程序设计结构介绍得较多，人工智能方法应用的案例也相对复杂，很容易让学生感到抽象。
由于实验课时有限，要在较短的实验课时中掌握更多的知识，还需精心设计实验内容，同时建议增加实践课时，在实践教学环节引入案例，帮学生增强对人工智能算法的深刻理解。
通过案例教学，将机器学习方法进一步向实际应用推广。
在实际的应用中，以电子商务领域为例，通过聚类分析发现具有相似浏览行为的客户，划分不同的客户群，为后续分析同类客户的共同特征，刻画客户群的购买模式提供依据，进而可以更好地帮助电商平台了解客户，向客户提供更适合的服务。
2.1常用标准模块Python中机器学习相关的标准模块有numpy，pandas，scipy，matplotlib，sklearn等。
在实践教学环节，可以着重介绍几个机器学习方法应用常用的标准模块，如numpy，pandas，sklearn等。
numpy是一个高性能的科学计算和数据分析的基础包，可用于存储和处理大型矩阵，比Python自身的嵌套列表结构要高效得多。
sklearn是广泛应用的重要机器学习库，其中封装了大量的机器学习算法，如分类、聚类、回归、降维等，还包含了监督学习、非监督学习、数据变换三大模块。
matplotlib是一个绘图库，可在跨平台上生成直方图、功率谱、柱状图、误差图、散点图等图像，提供了高质量的效果呈现。
人工智能背景下的Python教学探索
2、应用技巧
人工智能在Python教学中的应用技巧主要包括机器学习和深度学习。通过机 器学习技术，可以对学生的Python编程数据进行智能分析，从而得出学生的学习 特点和不足之处，为教师提供针对性的教学建议。而深度学习技术则可以帮助学 生对Python编程问题进行自动分类和识别，加快学生的解题速度和准确率。
未来，我们需要在更加深入地探索和研究技术的注重其与教育教学的深度融 合，逐步完善相关政策和规范，推动背景下教学设计范式迁移的健康发展。
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3、实际应用案例
一个典型的实际应用案例是利用人工智能技术对学生的Python编程作业进行 自动批改。通过自然语言处理技术和深度学习算法，可以对学生的Python代码进 行自动解析和评估，找出其中的错误和不足之处，并给出相应的建议和指导。这 样不仅可以减轻教师的工作负担，还可以帮助学生更快速地改正错误和提高编程 能力。
人工智能背景下的Python教学 探索
目录
01 一、人工智能在 Python教学中的应用
03 三、结论
02 二、Python教学探索ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ04 参考内容
随着技术的快速发展，Python作为一种流行的编程语言逐渐成为了领域的重 要工具。为了满足社会对人才的需求，越来越多的学校和培训机构开始将Python 纳入教学体系。本次演示将从背景下的Python教学探索角度出发，探讨在Python 教学中的应用。
2、培养学生的编程意识和思维 能力
在Python教学中，培养学生的编程意识和思维能力是非常重要的。教师可以 通过引入实际问题和实践教学的方式，让学生感受到Python编程的实际应用价值， 并学会如何将问题转化为程序代码。同时，教师还可以引导学生进行拓展性思考， 鼓励他们尝试不同的解决方案和算法，培养学生的创新思维和解决问题的能力。
新工科背景下基于OBE理念的Python课程实践教学
新工科背景下基于OBE理念的Python课程实践教学作者：***来源：《无线互联科技》2024年第10期摘要：針对“Python语言编程”课程实践教学内容综合性不足、与学科专业实际项目结合度不高以及与前沿知识和先进技术脱钩等问题，文章结合OBE理念设计课程教学改革方案。
该方案从成果出发逆向构建实践教学内容3层体系，建立包含实际应用背景、多学科多领域问题以及前沿信息技术的Python案例资源库。
通过实践，该课程改革方案提高了学生的计算思维、综合应用与创新能力，改善了学习效果。
关键词：Python程序设计；OBE理念；新工科；实践教学中图分类号：TP311.1文献标志码：A0 引言与传统工科培养具备专业技能的工程师不同，教育部自2017年推进新工科建设以来，对高校培养创新能力、跨学科知识以及国际化素养的工程技术人才提出了更高的要求。
在“Python语言编程”课程教学中，通过案例和项目探究学习和构建编程思维是培养学生多元综合能力和创新意识的重要途径[1]。
近年来，产出导向教育（Outcome Based Education，OBE）因其以最终成果为导向的工程教育模式所具有的良好效果，已被广泛应用于教学改革实践[2]。
因此，Python实践教学也要适应新形势的要求，主动变革，将以学生成果产出的OBE理念与Python实践教学相结合，以培养学生的科学计算思维、动手实践能力以及创新意识[3]。
1 传统教学存在的问题现有“Python语言编程”课程教学模式主要以“教师讲授+学生平台操作”为主，注重对高级语言程序设计基础语法的验证。
该模式主要存在以下问题。
1.1 Python实践教学内容综合性不足目前，教学内容偏向基础语法演示与验证，程序流程、函数、模块与库等知识点独立分散，案例来源比较单一，学生难以形成系统分析、设计和解决问题的能力。
1.2 实践内容与学科专业实际项目结合度不高计算机科学与技术、数据科学与大数据技术和人工智能等专业的学生专业课主要开设在大二至大三学年，此时“Python语言编程”已经结课，前期程序设计实践环节缺少学科相关案例。
以学生为中心的OBE-BOPPPS教学模式探索——以“Python程序设计”课程为例
以学生为中心的OBE-BOPPPS教学模式探索——以“Python程序设计”课程为例摘要：本文针对传统课堂教学过程中，教师主导、学生学习主动性不强，学习目标不明确，学习效果不理想等问题，根据高职教育目标和高职学生的学习特点，利用学习通教学平台，将OBE理念与BOPPPS教学模组相结合，实现以学生学习为中心，将OBE理念融入到教学改革中,以“Python程序设计”课程为例探索基于OBE理念的高校教学模式改革。
关键字：教学改革；学生为中心；OBE——BOPPS1、现状分析随着近年来，大数据、人工智能等信息技术高速发展，各大高校也纷纷开设相关专业，希望为这些领域发展培养更多人才。
据2021年最新统计结果显示，新增备案专业学科数最多的是人工智能，本次共有180所高校新增，此外数据科学与大数据技术也有138所高校新增。
还有，智能制造工程、机器人工程、大数据管理与应用等也非常异常火爆。
人工智能领域的火热，也必将带动被称为人工智能时代的通用语言——Python的大发展大繁荣，各大高校也纷纷开设Python程序设计，不仅把Python程序设计作为计算机类相关专业的重要编程语言类课程。
比如：人工智能学院，电子信息学院，甚至交叉学科专业，比如智能制造学院，智能建筑学院，经济与管理学院，都在大一公共必修课中选择开设了Python程序设计，以我院2021年9月开课数据为准，我院《Python程序设计》课程开课班级达到20个班次，授课人数达到960人次。
2、Python程序设计教学存在的主要问题对于大多数的高职院校，当前Python程序设计教学存在的主要问题有：（1）教学内容以单向讲授为主，缺乏深入互动。
以知识导向为主的教学模式，教师更多关注教学内容，而学生则更多关注对知识的总结和整理，在学生自主学习、扩展性学习等多方面能力的培养上有所欠缺。
另外，教师只讲解一些片段式的语法结构，很难让同学可以将所学的知识形成完整的认识，讲解程序设计语法和学生专业知识结合度小，很难引发学生对程序设计课程的重视程度；（2）教学学时安排存在不合理性。
Python人工智能实践与应用案例
Python人工智能实践与应用案例近年来，人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）得到了快速发展，各个领域纷纷应用了人工智能技术。
而Python作为一种高效、灵活且易于使用的编程语言，成为了许多人工智能应用的首选。
本文将介绍Python人工智能实践与应用的一些案例，探讨其在不同领域中发挥的重要作用。
案例一：图像识别与分类图像识别和分类是人工智能领域中的一个重要应用方向，Python在这方面有着丰富的工具和库。
例如，使用OpenCV（Open Source Computer Vision Library）库可以实现图像的读取、处理和分析。
同时，通过结合深度学习的方法，如卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN），可以实现图像的高精度分类和识别。
这在医疗影像诊断、无人驾驶和安防等领域中具有广泛的应用前景。
案例二：自然语言处理自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是人工智能领域中的另一个重要方向，Python也在这方面发挥了重要作用。
Python的NLTK（Natural Language Toolkit）库提供了丰富的自然语言处理工具和算法，可以实现文本的解析、分词、情感分析和语义理解等功能。
此外，借助深度学习方法，如循环神经网络（RecurrentNeural Networks，简称RNN）和长短期记忆网络（Long Short-Term Memory，简称LSTM），可以实现更复杂的自然语言处理任务，如机器翻译和问答系统。
案例三：数据分析与预测Python在数据分析和预测方面也具有强大的能力。
借助Python的数据处理库，如pandas和numpy，可以对大量数据进行处理和分析。
同时，通过Python的机器学习库，如scikit-learn和TensorFlow，可以实现各种机器学习算法，如分类、回归和聚类等，从而进行数据挖掘和预测分析。
Python程序设计：人工智能案例实践
第6章字典和集合
第7章使用NumPy进 行面向数组Βιβλιοθήκη 编程第8章字符串：深入 讨论
第9章文件和异常
6.1简介 6.2字典 6.3集合 6.4数据科学入门：动态可视化 6.5小结
7.1简介 7.2从现有数据创建数组 7.3数组属性 7.4用特定值填充数组 7.5从范围创建数组 7.6列表与数组的性能比较：引入%timeit 7.7数组运算符 7.8 NumPy计算方法 7.9通用函数
作者介绍
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精彩摘录
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8.1简介 8.2格式化字符串 8.3拼接和重复字符串 8.4去除字符串中的空白字符 8.5字符大小写转换 8.6字符串的比较运算符 8.7查找子字符串 8.8替换子字符串 8.9字符串拆分和连接
9.1简介 9.2文件 9.3文本文件处理 9.4更新文本文件 9.5使用JSON进行序列化 9.6**安全：pickle序列化和反序列化 9.7关于文件的附加说明 9.8处理异常 9.9 finally子句
第12章 Twitter数 据挖掘
第13章 IBM Watson和认知计算
第14章机器学习：分 类、回归和聚类
第15章深度 学习
第16章大数 据：Hadoop、 Spark、 NoSQL和IoT
11.1简介 11.2 TextBlob 11.3使用柱状图和词云可视化词频 11.4使用Textatistic库进行可读性评估 11.5使用spaCy命名实体识别 11.6使用spaCy进行相似性检测 11.7其他NLP库和工具 11.8机器学习和深度学习自然语言应用 11.9自然语言数据集
在“适合的教育”背景下PYTHON程序 设计引入高中信息技术课堂的教学探究
在“适合的教育”背景下PYTHON程序设计引入高中信息技术课堂的教学探究1. 引言1.1 背景介绍随着信息技术的迅速发展和普及，人才储备成为各行业竞争的关键。
而高中时期正是学生接触信息技术较为深入的阶段，因此高中信息技术教育显得尤为重要。
传统的信息技术课程往往无法很好地满足学生的需求和时代的发展要求，导致教学效果有待提高。
1.2 研究意义研究意义部分的内容如下所示：在当前信息化时代，信息技术的发展日新月异，高中信息技术课程的教学内容需要不断更新与完善，以适应学生的学习需求和社会的发展需求。
引入PYTHON程序设计到高中信息技术课堂中，能够帮助学生培养编程思维、解决问题的能力和创新意识，同时也可以提升学生的信息技术应用能力和竞争力，为他们未来的学习和工作打下坚实的基础。
通过研究实施PYTHON程序设计教学方案，可以促进学校教师对教学方法的更新与改进，提升他们的教学水平和教育教学质量。
也可以为高中信息技术课程的改革提供有益的借鉴和参考，推动教育教学体制的不断完善和创新发展。
本研究的意义在于深入探讨在“适合的教育”背景下引入PYTHON程序设计到高中信息技术课堂的教学模式和效果，为高中信息技术教育的改革与发展提供理论指导和实践经验，促进学生全面发展和成才。
2. 正文2.1 适合的教育理念适合的教育理念是指教育应该符合学生的个体差异和发展规律，注重培养学生的全面素养和创新能力。
在当前信息化发展的时代背景下，教育需要更加注重个性化教学和因材施教，让每个学生都能够得到适合自己发展的教育资源和机会。
适合的教育理念倡导尊重学生的个性，鼓励学生探索和创新，培养学生的批判性思维和解决问题的能力。
2.2 高中信息技术课堂的现状高中信息技术课堂的现状存在一些问题和挑战，首先是传统的信息技术课程内容相对陈旧，难以满足当今社会对技术人才的需求。
许多学校的信息技术课程仍停留在教授基础知识和应用软件操作的阶段，缺乏对新兴技术和编程能力的培养。
人工智能背景下“Python程序设计”课程改革
人工智能背景下“Python程序设计”课程改革作者：李莉李冬杨海迎张永萍来源：《现代信息科技》2023年第17期摘要：人工智能背景下“Python程序設计”课程以典型工作项目为载体，结合人工智能技术应用专业特点，构建五大课程模块；以学生为中心，运用PBOPPSE教学模式，采用联想教学高尔夫、任务驱动、情境化教学、游戏教学法等教学方法，制定“模块化、协同化、立体化”教学策略，实施“三维度、五要素、四优化”的教学评价，解决实践项目缺乏、教学方法陈旧、学习动力不足、考核方式单一等课程教学问题，学生学习成果显著提升。
关键词：人工智能；Python；课程改革中图分类号：TP39；G434 文献标识码：A 文章编号：2096-4706（2023）17-0178-06Curriculum Reform of“Python Programming”in the Context of AILI Li， LI Dong， YANG Haiying， ZHANG Yongping（Yunnan Vocational College of Mechanical and Electrical Technology， Kunming 650201，China）Abstract： In the context of AI，the course of “Python Programming” takes typical work projects as the carrier， combined with the characteristics of AI technology application specialty，and builds five curriculum modules. It takes students as the center， uses PBOPPSE teaching mode，and adopts teaching methods such as association teaching golf， task-driven， situational teaching and game teaching method. It formulates “modular， collaborative and three-dimensional” teaching strategies， implements the teaching evaluation of “three-dimension， five-element and four-optimization”， and solves the curriculum teaching problems such as lack of practical projects，outdated teaching methods， insufficient learning motivation， and single assessment mode. The students' learning achievements has significant improvement.Keyword： Artificial Intelligence; Python; curriculum reform0 引言2017年，国务院印发《新一代人工智能发展规划》，提出了面向2030年我国新一代人工智能发展的指导思想、战略目标、重点任务和保障措施，部署构筑我国人工智能发展的先发优势，加快建设创新型国家和世界科技强国。
3.2《Python程序设计-科技开启智能生活“Python分支结构项目设计”》教学设计-20232
3.2科技开启智能生活——“Python分支结构项目设计”教学设计课题科技开启智能生活——Python分支结构项目设计课型新授课课时1课标分析适应的课程标准：1.7 掌握一种程序设计语言的基本知识，使用程序设计语言实现简单算法。
通过解决实际问题，体验程序的基本流程，感受算法的效率，掌握程序设计与运行的方法。
本节课主要对应的核心素养是信息意识、计算思维、信息社会责任，学生通过解决生活中实际问题——天猫精灵智能音箱的设计，通过合作探究完成项目活动，体验计算机解决问题一般过程，感受算法解决问题的效率，编写实用性程序，培养编程解决问题的能力，在实践中提升核心素养。
教学内容分析本节是浙教版必修一《数据与计算》第三章《算法的程序实现》大单元设计中第2课时的内容，当下人工智能时代背景下，生活中很多应用都可以挖掘出顺序结构、分支、循环结构等应用的案例，故选择“天猫精灵”智能音箱应用案例开展项目式学习。
大单元设计：第一节：天气闹钟——变量、赋值语句、运算符、表达式、input输入、print输出语句第二节：唤醒功能、娱乐点播V1.0、V2.0——分支结构、字符串、in运算符第三节：娱乐点播V3.0循环点播、V4.0声音版——循环结构、导入模块学情分析本节课的授课对象为高一的学生，通过前面章节内容的学习，学生对数据、计算有了简单的认识；学生已经学过python基础及字符串、列表、字典等数据类型、程序三种基本结构、模块的导入及应用等内容，学生已经掌握了用计算机解决问题的一般过程，具备了一定的编写和调试程序的能力。
在复习前面知识的基础上，通过分析实际生活中问题（天猫精灵等智能音箱语音助手），编写实用性程序，培养编程解决问题的能力。
教学目标1.熟练使用分支、循环结构设计算法2.能够用python编程语言实现单分支、双分支、多分支结构3.能够使用分支结构分析解决生活中的问题，并用程序代码实现重难点教学重点：1.掌握分支结构if、ifelif语句格式；2.使用单分支、双分支、多分支结构设计算法3.学会if、ifelif语句编写分支机构的程序，去解决生活中问题。
新工科背景下Python程序设计课程教学方法研究
虽然 Python 的应用日益广泛，但是从教学 的角度，可用的学习资料还比较欠缺。比如针对 各种考核目标的练习题库、针对各个专业特点的 学习案例、针对不同层次的在线考核试题等，这 些都需要较长时间的建设完善。由于教学资料欠 缺，学生很难进行针对性练习、评价自己的学 习水平、提高自己的学习效率。很多课堂还只 是从通过课程考核的角度，提供一些复习资料， 学生很难通过一定的考核指标了解自己的程序 设计水平。
近 年 来， 随 着 Python 程 序 设 计 课 程 开 设 专业的增加，该课程的有关教学研究也越来越 多。例如面向新工科要求的交叉融合案例教学 将 Python 课程教学与解决专业问题紧密结合起 来 [3]；针对学生水平差异大、各专业教学要求 不同，文献 [4] 提出了多元化逐级式教学模式； 文 献 [5] 从 解 决 问 题 的 角 度， 提 出 基 于 CDIO （Conceive、Design、Implement 和 Operate） 的 Python 课程框架。这些方法从不同角度改进了 Python 程序设计课程的教学效果，是 Python 程 序设计课程建设的有益参考。
基金项目：教育部产学合作协同育人项目（201902141021，201902257008，201902059019）。 第一作者简介：易发胜，男，副教授，研究方向为人工智能、大数据分析，yifs@。
第7期
教育与教学研究
在线课程的“课程思政”探索——以《Python 程序设计》为例
239Internet Education互联网+教育引言：2016年全国高校思想政治工作会议上习近平强调:“高校思想政治工作关系高校培养什么样的人、如何培养人以及为谁培养人这个根本问题。
要坚持把立德树人作为中心环节，把思想政治工作贯穿教育教学全过程，实现全程育人、全方位育人，努力开创我国高等教育事业发展新局面”立德树人是高等教育的重要使命。
[1]2020年初突如其来的疫情，高校不能如期开学，学生不能按时上课，教育部为此出台了《关于在疫情防控期间做好普通高等学校在线教学组织与管理工作的指导意见》要求采取政府主导、高校主体、社会参与的方式，共同实施并保障高校在疫情防控期间的在线教学，实现“停课不停教、停课不停学”[2]，全国高校积极开始在线课程，截至2020年5月8日，全国1454所高校开设1226万门次课程[3]。
随着人工智能时代的到来，Python 语言由于其简单、易学、易读、广泛的第三方库等特点，迅速的成为了人工智能时代程序界的当家花旦，根据TIOBE 网站的数据，Python 语言已经多次获得最受欢迎的编程语言。
许多高校中，Python 程序设计除了作为计算机机专业必修基础课外，更多的是作为全校的计算机基础课程，在此大背景下教师不能只是停留在落实“停课不停教、停课不停学”的环节上，更应该把思政教育蕴含于授业、解惑中。
在传授专业知识时应该塑造学生正确的理想信念，将思政教育与在线课程教学有机结合，知识教育与德育并重。
一、线上教学模式针对上述问题，利用云班课平台和雨课堂平台，以教师为主导，采用面向学生的线上线下混合教学模式。
根据课程和学生的实际情况，提前制作好每节课的教学教案和讲稿、单元练习题、单元练习题和重点知识讲解视频。
各种资源科学规划、合理改编并整合到相应的教学单元中。
在课前为学生提供说明和讲义，允许他们预览任务列表和测试练习。
课中在线学习解释学习中的重难点、单元测试和练习，也是学生学习的一种反馈形式。