楊瑩,李小玉,馮向萍,吳艷,侯文靜
(1.新疆農(nóng)業(yè)大學計算機與信息工程學院,新疆烏魯木齊 830052;2.智能農(nóng)業(yè)教育部工程研究中心,新疆烏魯木齊 830052;3.新疆農(nóng)業(yè)信息化工程技術研究中心,新疆烏魯木齊 830052)
中國高校Python課程的開課現(xiàn)狀非?;钴S,越來越多的高校在計算機科學、數(shù)據(jù)科學和工程等專業(yè)中開設了Python 課程[1]。一些知名高校如清華大學、北京大學、上海交通大學、中國科學技術大學、浙江大學、華中科技大學等都已經(jīng)在其計算機科學和工程等專業(yè)中開設了Python課程。除此之外,許多普通高校也開始逐漸引入Python 課程,例如中南大學、湖南大學、廣東工業(yè)大學、大連理工大學等[2]。此外,中國許多高校也為Python編程提供了在線課程,例如中國大學MOOC、慕課網(wǎng)、網(wǎng)易云課堂等。這些在線課程具有良好的教學質(zhì)量和教學效果[3],能夠幫助更多的人學習Python。Python 編程在高校中的地位越來越重要,并且隨著Python在各個行業(yè)中的廣泛應用,Python課程的需求也在不斷增長[4]。新疆農(nóng)業(yè)大學計算機學院從2014 年9 月開始用MOOC 模式的Python 程序設計導論,截至2022 年共開設8 個學年,該課程定位于面向高校各專業(yè)本、??茖W生,取代傳統(tǒng)計算機通識教育課程,也可面向零基礎的社會公眾。課程基于大規(guī)模開放在線課程MOOC 平臺,采用“線上+線下”的教學模式,構(gòu)建新型“教-學”關系和網(wǎng)絡化課程知識體系,利用學習行為數(shù)據(jù)分析,實現(xiàn)實時的教學效果評價。
中國高校計算機公共課程的開設現(xiàn)狀比較普遍,學生在本科期間通常都需要修讀相關的計算機公共課程,這些公共課程在提高學生的計算機科學基礎和編程能力方面起著重要的作用,為中國的信息化建設和經(jīng)濟發(fā)展提供了重要的支撐[5]。研究公共課的成績的差異可以從多方面提高教學質(zhì)量和效果。通過研究公共課成績差異,可以了解不同教學質(zhì)量課程之間的差異,從而進一步完善教學質(zhì)量監(jiān)控方案,同時可以了解學生的學習情況和學習效果,以便更好地幫助學生提高學習成績[6];研究公共課成績差異,可以了解不同教學方法和手段對學生學習成績的影響,從而更好地選擇教學方法和手段,提高教學效果;研究公共課成績差異還可以幫助發(fā)現(xiàn)教育公平問題,從而采取相應的措施來促進教育公平[7];研究公共課成績差異還可以促進教學改革,通過發(fā)現(xiàn)問題和不足之處,進一步改進教學模式和方法,提高教學質(zhì)量。
1)統(tǒng)計分析法:可以通過對學生的考試成績、課程評價、學生反饋等數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析,探究課程差異的原因和影響因素。統(tǒng)計分析法可以通過描述性統(tǒng)計、相關性分析、方差分析等方法進行數(shù)據(jù)處理和分析。
2) 教學質(zhì)量評估法:可以通過對教師的教學質(zhì)量、課程內(nèi)容和教學手段等方面進行評估,從而發(fā)現(xiàn)差異的原因,提出改進措施。評估方法包括學生評價、專家評估、教師自評等。
3)實地調(diào)研法:可以通過實地調(diào)研和采訪學生、教師、專家等多方面的人員,獲取更為詳細和具體的信息和數(shù)據(jù)。實地調(diào)研可以通過問卷調(diào)查、訪談、焦點小組等方式進行。
4)對比分析法:可以通過對不同高?;虿煌n程的教學內(nèi)容、教學方法和教學效果進行對比,從而找出差異的原因和改進措施。對比分析法可以通過文獻調(diào)研、案例分析、訪談等方式進行。
中國高校計算機公共課程的成績差異分析現(xiàn)狀較為復雜。一方面,計算機公共課程通常是高校眾多專業(yè)中必修的課程,學生數(shù)量眾多,學生科背景及基礎知識儲備相關較大,因此成績差異較大[8]。另一方面,計算機公共課程的教學水平和教學質(zhì)量也存在差異,有些高校的計算機公共課程教學質(zhì)量較高,有些則相對較低。對于成績差異較大的問題,一些高校通過設置不同的選修課程、設置不同的考試難度等方式來解決。一些高校還通過設立課程輔導、答疑等方式幫助學生提高學習效果,從而降低成績差異。
對于教學水平和教學質(zhì)量差異的問題,一些高校通過加強師資隊伍建設、改進教學方法和教學手段等方式來提高計算機公共課程的教學水平和教學質(zhì)量。此外,一些高校也與企業(yè)合作,引入實際項目和案例,讓學生了解計算機應用的實際應用場景,從而提高教學質(zhì)量和學生的應用能力。
2017年至2022年計算機與信息工程學院共計開設8 輪Python 程序設計導論課程,共涉及19 個學院,393個教學班,7個學科,每個學科開課班級具體情況如圖1所示,開課學科主要集中在工學、農(nóng)學、管理學和理學四個學科,學??傮w的定位是農(nóng)業(yè)類高等院校,因此開課學科主要集中在這四個學科中。近五年,每個學年開課班級數(shù):101個、108個、81個、93個、10 個,前四年班級數(shù)量較為相近,2021—2022 學年因成立新的校區(qū),整體課程的開課學期往后調(diào)整,開課班級有所減少。
圖1 各學科開課班級數(shù)
近5年開課班級的成績集中在70分左右,具體變化趨勢如圖2所示,整體平均成績變化沒有較大的波動,2017—2018 學年到2020—2021 學年四個學年的平均分數(shù)有所下降,每個學年降低2 分左右,在2021—2022學年平均成績有所提高,可能與調(diào)整開課學期有較大關系,當學期開課班級減少,僅開課10個班級,其中6 個班級屬于計算機與信息工程學院,其余4 個班級屬于工科和理科,當學年的平均成績雖有提升,但不足以反映學校整體情況。目前課程共計面向7個學科,近五年各學科平均成績?nèi)鐖D3所示,經(jīng)濟學平均成績最高,理學、管理學和工學平均成績差距較小,法學和農(nóng)學平均成績較低,農(nóng)學目前作為學校的特色學科,涉及班級數(shù)量多,種類多,在后續(xù)的教學過程,教學方法和內(nèi)容有待提高。
圖2 各學年平均成績
圖3 各學科平均成績
每個學年中各個分數(shù)段的人數(shù)基本呈現(xiàn)正態(tài)分布,中間分數(shù)段人數(shù)較多,兩端較高分數(shù)段和較低分數(shù)段人數(shù)較少,具體分布情況如表1所示,高分數(shù)段90-100分之間的人數(shù)占比有明顯的降低趨勢,2017—2018學年占9.7%,2018—2019 學年占11.1%,2019—2020學 年 占2.6%,2020—2021 占1.5%,2021—2022 占1.1%;相反低分數(shù)段60~69分之間的人數(shù)占比呈現(xiàn)明顯的增長趨勢,2017—2018 學年占18.68%,到2020—2021學年已增長至46.81%,幾乎占到當年開課人數(shù)的一半;中間分數(shù)段的人數(shù)和占比較為穩(wěn)定,沒有較大的波動。綜上所述,整體課程成績有逐漸降低的趨勢。
表1 各學年不同分數(shù)段人數(shù)統(tǒng)計 單位:人
通過調(diào)研分析發(fā)現(xiàn)造成成績差異的影響因素是多方面的,通過實際訪談和調(diào)研,目前Python 課程成績存在差異主要是因為以下因素:
學生個人因素:學生的個人背景、學習能力、學習態(tài)度等因素會影響其學習效果和成績。
教學方法和手段:教師的教學方法和手段對學生的學習效果和成績有很大影響。
課程設計和安排:課程設計和安排是否合理、完整,是否能夠滿足學生的需求等也會影響學生的學習效果和成績。
教師素質(zhì):教師的專業(yè)素質(zhì)、教學經(jīng)驗、教學熱情等因素也會影響學生的學習效果和成績。
學校資源和環(huán)境:學校的教學資源、學習環(huán)境等因素也會影響學生的學習效果和成績。
確定教學目標和教學內(nèi)容:每個學期開設課程之前,明確課程目標和內(nèi)容,并將其與學生的背景和需求相結(jié)合,制定出合適的教學計劃。通過合理的課程安排和科學的教學設計,可以提高學生的學習興趣和主動性。
提高教學質(zhì)量和教學效果:持續(xù)加強師資隊伍建設,不斷提高教師的教學水平和教學質(zhì)量,保證任課教師能一直跟隨前沿技術的發(fā)展保持學習。例如,組織教師參加專業(yè)培訓和學術交流,鼓勵教師開展科研工作,并建立起嚴格的教學評估機制,對教師的教學效果進行評估和反饋,促進教學質(zhì)量的提高。
加強課程輔導和答疑:加強對學生的課程輔導和答疑,Python 課程目前一周只有一次線下課程,任課老師需要為學生提供更加個性化和專業(yè)化的指導,除了課堂時間,要通過其他途徑與學生保持聯(lián)系,幫助學生解決學習中的問題,從而提高學生的學習效果和成績。
促進學生參與競賽和實踐活動:可以組織學生參加與Python課程相關的競賽和實踐活動,如程序設計競賽、項目開發(fā)等,讓學生感受到課程內(nèi)容的應用和實際效果,從而增強學生的學習動力和興趣。
加強課程管理和評估:學院可以建立健全課程管理和評估機制,對課程的教學效果進行定期評估和反饋,發(fā)現(xiàn)問題及時改進,促進教學質(zhì)量的提高。
未來的Python 公共課成績分析將更多地利用大數(shù)據(jù)分析方法來探究成績差異的原因,利用機器學習和數(shù)據(jù)挖掘等技術預測學生的成績,識別學生的學習困難點。同時可以關注教學質(zhì)量評價和反饋機制的構(gòu)建,通過不斷完善反饋機制來提高教學質(zhì)量和學生的學習效果。