数智赋能《Python 程序设计》课程教学创新改革探讨

一、教学创新改革背景

当前，以人工智能、大数据、云计算、物联网等为代表的新一代信息技术（即“数智技术”）正深刻重塑社会生产生活各领域，也对高等教育人才培养提出了更高、更迫切的要求。作为支撑数智时代发展的核心工具语言之一，Python 凭借其简洁性、强大的库生态及在数据分析、人工智能、科学计算等领域的广泛应用，已成为高校各专业的重要课程。然而，传统《Python 程序设计》教学在数智时代背景下日益凸显其局限性：

国家教育数字化战略行动全面推进，“人工智能 + 教育”成为重要发展方向。教育部《教育信息化 2.0 行动计划》、《高等学校人工智能创新行动计划》等政策文件均强调要推动信息技术与教育教学深度融合，探索智能化教育新模式。因此，利用数智技术赋能《Python 程序设计》课程教学改革，既是破解传统教学困境的关键抓手，更是顺应时代发展、培养高素质数智人才的必然选择。

二、数智赋能教学创新理念与设计

数智赋能教学创新，绝非简单地将技术工具“嫁接”于传统课堂，而是以先进教育理念为指导，实现数智技术与教学要素的深度耦合与流程再造。本课程改革秉持以下核心理念：

1、以学生为中心，个性化发展：利用学习分析、AI 推荐等技术，精准识别学生个体差异（学习风格、知识水平、兴趣点），提供定制化学习路径、资源和辅导，促进因材施教。

2、数据驱动，精准决策：全过程、多维度采集学习行为数据（如代码提交记录、在线测试结果、讨论区互动、项目进展），运用大数据分析技术，为教师教学优化（如难点聚焦、策略调整）和学生学习改进（如薄弱点预警、学习建议）提供科学依据。

3、虚实融合，重在实践：构建基于云平台的在线编程环境、虚拟仿真实验项目，打破时空限制，提供随时可用的、资源丰富的实践平台，支持复杂场景模拟。

4、能力导向，知行合一：聚焦计算思维（抽象、分解、模式识别、算法设计）、问题解决能力和创新实践能力的培养。设计基于真实场景（如数据分析、小型AI 应用开发）的项目任务，引导学生在“做中学”、“用中学”。

5、人机协同，智能增强：发挥 AI 在自动化批改、智能答疑、代码辅助生成、知识图谱构建等方面的优势，将教师从重复性劳动中解放，使其更专注于高阶思维引导、创新激发和人文关怀，实现“AI 助教”与教师智慧的有效协同。

6、构建“双螺旋”驱动的数智赋能教学模式：

（1）“技术赋能螺旋”：提供智能化的资源、AI 工具与环境支撑（智能资源库、云平台、AI 工具链）。

（2）“教学创新螺旋”：项目任务驱动教学方法、互动、评价的变革（PBL、精准教学、过程化评价）。

（3）二者深度交互、相互促进：技术为教学创新提供可能和支撑，教学需求牵引技术的迭代与应用深化，共同作用于提升教学效能与学生能力发展。

三、数智赋能教学创新措施

基于上述理念与教学模式，在《Python 程序设计》课程中实施以下关键数智赋能措施：

1、构建智能化、动态化的教学资源库

（1）智能知识图谱：利用自然语言处理和知识图谱技术，构建Python 知识体系图谱（涵盖语法、数据结构、常用库、典型应用场景），可视化呈现知识点关联，支持学生按图索骥、查漏补缺。系统能根据学习进度自动推荐相关知识点和案例。

（2）AI 驱动的案例库：集成大量覆盖不同难度、应用领域的项目案例（如爬取并分析农产品销售情报信息、基于Flask 搭建简易Web 应用、利用DeepSeek 进行编程操作）。利用 AI 技术，可动态生成变式题目、根据学生代码自动匹配相似案例供参考。案例库定期更新，融入业界最新实践（如调用DeepSeek API）。

（3）交互式微课与智能导学：开发碎片化、交互式微课视频（如讲解关键概念、演示调试技巧）。嵌入智能导学代理，可在学生观看时弹出针对性小测或提示，根据作答情况推荐后续学习内容。

2、打造云原生、智能化的教学实践平台

（1）一站式云编程环境：部署基于容器的云端开发环境（如集成VS Code Online + JupyterLab + 主流Python 库和数据库），学生通过浏览器即可访问，免除环境配置困扰，支持多人协作编程。平台预置常用数据集和项目模板。

（2）虚拟仿真实验项目：针对复杂或资源受限场景（如网络爬虫伦理模拟、分布式计算、GPU 加速训练），开发虚拟仿真实验模块，提供安全的探索环境。

（3）AI 结对编程助手：集成智能代码补全（Copilot 类）、实时错误检测与修复建议（类似Linter 但更智能）、代码风格检查工具，辅助学生高效、规范编码。

3、实施数据驱动的精准化教学与辅导

（1）学习行为分析与画像：平台自动记录学生登录、视频观看时长、代码提交频率与质量、测试成绩、论坛提问等数据。利用机器学习模型（如聚类、分类）生成学习画像（如积极型、理解困难型、实践薄弱型），识别潜在风险学生。

（2）自适应学习路径：根据学生画像和前置知识测评结果，动态规划个性化学习路径。例如，为基础薄弱者推送更多基础语法练习和讲解；为进阶者开放更复杂的项目挑战。

（3）智能答疑与辅导：部署基于大语言模型（LLM）的智能问答机器人，7x24 小时解答常见语法、库使用问题，并能理解部分上下文。对于复杂问题或机器人无法解答的，自动转接给教师或助教。教师根据平台预警，对重点学生进行主动干预（如推送学习资料、预约辅导）。

4、推行即时化、过程化的智能评价反馈

（1）AI 代码自动评阅：利用静态分析（AST 解析）、动态测试（单元测试框架集成）、代码相似度检测、甚至基于 LLM 的代码理解与评分技术，对编程作业进行自动化批改。不仅给出对错，更能指出逻辑缺陷、效率问题、风格不足，并提供改进建议。批改效率提升 80% 以上。

（2）过程性评价数据仪表盘：为教师和学生提供直观的数据仪表盘，展示学习进度（如知识点掌握度雷达图）、实践活跃度（代码行数、提交次数）、项目完成情况、互动参与度等综合指标。评价贯穿整个学习周期。

（3）基于项目的多元评价：结合 AI 评分、同伴互评（平台支持匿名互评）、教师评价，对项目成果（代码质量、文档、创新性、演示）进行多维度考核。

5、促进教师数智素养提升与角色转型

（1）教师培训工作坊：定期组织教师学习数智工具使用、数据分析解读、AI 辅助教学策略设计。

（2）人机协同备课与授课：鼓励教师利用AI 工具生成教学材料初稿、设计测验题目、分析学情，教师专注于内容优化和教学设计。课堂上，教师从知识传授者转变为学习引导者、促进者和项目教练。

（3）教师实践社群：建立在线教研社区，分享数智赋能教学经验、优秀案例和挑战，促进持续改进。

四、数智赋能教学创新成效

经过两轮教学周期的实践，数智赋能改革在《Python 程序设计》课程中取得了显著成效：

1、学生学习成效显著提升

（1）成绩提升：实验班（实施改革）平均成绩较对照班（传统教学）提高约 12.3%，优秀率（85 分以上）提升15.8%，及格率 100% 。标准化编程能力测试得分明显优于往届。

（2）能力增强：学生解决复杂问题的能力（通过综合性项目考核评估）和代码规范性（通过 AI 代码风格检查指标）得到普遍认可。学生在各类编程竞赛、创新创业项目中运用 Python 的比例和获奖层次提升。

（3）计算思维发展：通过项目报告和访谈发现，学生在问题分解、算法设计、抽象建模等方面的意识与能力明显加强。

2、学习体验与投入度明显改善

（1）学习满意度高：问卷调查显示， 90% 以上的学生对智能资源库、云平台、AI 答疑的便捷性和实用性表示满意，认为学习路径个性化对自身有帮助。

（2）实践积极性增加：平台数据显示，学生平均代码提交次数、在线时长、参与讨论频率均有大幅增长。项目完成度和质量提高。

（3）自主学习能力提升：学生利用智能导学、知识图谱进行自主探索学习的意愿和能力增强。遇到问题更倾向于先利用 AI 助手或资源库尝试解决。

3、教学效率与精准性飞跃

（1）教师负担减轻：AI 自动批改节省了教师约 70% 的作业批改时间，智能答疑处理了大量基础问题。教师能将更多精力投入教学设计、深度辅导和与学生的高阶互动。

（2）教学决策科学化：基于学习行为数据的分析，使教师能更精准地定位教学难点、识别学习困难学生，并据此调整教学节奏和策略，干预更具针对性。

（3）反馈及时有效：AI 评阅与仪表盘使学生能即时获得代码反馈和学习状态评估，极大地缩短了反馈周期，促进了学习的及时调整。

4、课程辐射与示范效应初显

改革经验在校内专业课教学推广，相关智能教学平台和资源库被共享使用。基于本课程实践撰写的教研论文和开发的智能教学工具在校内产生一定影响。

五、总结与展望

数智赋能《Python 程序设计》课程教学改革，通过构建“双螺旋”驱动（技术赋能与教学创新深度融合）的新模式，有效破解了传统教学在资源、方法、实践、评价等方面的痛点，实现了教学效率、质量和学生体验的全面提升。智能化的资源与环境是基础支撑，数据驱动的精准教学与辅导是核心手段，即时化、过程化的智能评价是质量保障，而教师数智素养提升与角色转型是关键动能。

实践证明，数智赋能并非取代教师，而是通过人机协同，将教师从繁琐事务中解放，使其更能发挥创造力与引导力，同时也为学生提供了更个性化、更高效、更沉浸的学习体验，有力地促进了计算思维和创新能力这一核心目标的达成。

展望未来，还需在以下方面深化探索：

（1）大模型深度融入：探索利用更强大的 LLM 进行代码生成辅导、项目创意启发、个性化学习内容生成与对话式学习。

（2）情感计算与学习状态感知：结合生物传感器或行为分析，更精准识别学生学习状态（如困惑、挫败感），提供适应性情感支持和干预。

（3）跨学科项目协同：利用云平台和数智工具，支持 Python 与其他学科（如生物信息学、计算社会科学）结合的更复杂跨学科项目实践。

（4）伦理与数据安全：高度重视 AI 应用中的算法公平性、透明度问题，以及学生学习数据的隐私保护与安全使用。

（5）教师发展长效机制：构建更系统、持续的教师数智素养培训与支持体系，鼓励教师成为数智教育创新的设计者和研究者。

（6）数智赋能的道路没有终点。唯有持续拥抱技术变革，坚守育人初心，深化技术与教育的双向奔赴与螺旋上升，方能培养出真正适应并引领数智时代未来的栋梁之材。《Python 程序设计》课程的改革实践，为高校推进课程数字化转型提供了有价值的参考。

参考文献：

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[2] 管理类研究生招聘预测上涨，这些地区商科硕士招聘意向最高 [J]. 界面新闻，2022-07-06.

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