基于Python的數據分析課程教學模式探討

摘要：隨著大數據時代的到來，數據成為各個領域中最重要的信息資源，如何從數據里發現并挖掘有價值的信息成為了眾多學者研究的問題。文章針對高校開設數據分析課程中存在的問題，構建了“自主學習—案例教學—實戰訓練”三位一體的教學模式。實踐證明該教學模式不僅提高了學生的分析與解決問題能力，還提高了學生的決策及實踐動手能力。

關鍵詞：教學模式;自主學習;實踐動手

1、前言

隨著大數據與云計算技術的快速發展，數據得到了前所未有地爆發性增長。在大數據環境下，能夠從數據中挖掘有價值的信息變得越來越重要，數據分析技術應運而生。眾多高校計算機專業為了培養學生通過計算機工具和數學知識處理數據，從中發現規律性的信息，并做出決策的能力，都開設了數據分析這門課程。該課程涉數學，Python數據分析概論，Numpy數值計算基礎，Matplotilb數據可視化基礎和Pandas統計分析基礎等知識。學習完這門課程，學生能夠在數據收集、整理與清洗的基礎上，進行數據預處理、數據分析及數據可視化，并能完成數據分析應用的編程。在實際應用中，原始數據往往存在不完整、不一致等情況[1]。這顯得數據分析前的數據預處理過程尤為重要。另外，大數據技術正在與數據挖掘、人工智能等技術融合[2]。說明大數據技術的應用已逐漸滲透到社會生活的各行各業，利用數據分析技術挖掘信息已勢在必行，這對高校人才培養模式提出了更高的要求。

2、課程教學現狀

數據分析課程要求學生具備高等數學、線性代數以及統計學等數學背景，并能將Python語言靈活運用到實踐中，進行數據處理及分析。該課程涉及面廣，難度深，并且需要有較強的Python編程能力。因此，用傳統課堂講授的方法很難達到教學目標的要求。

2.1以數學為背景，編程要求高

數據分析課程是本院人工智能專業大二學生的專業核心課程，課程要求學生有較好的數學和統計學基礎。但根據統計數據來看，此年級學生的數學功底較弱，統計學方面的知識幾乎沒有。另一方面，要求學生有較強的Python編程基礎，程序設計的教學不能僅僅滿足于語法層面，還應著力培養學生的程序設計能力以及解決不同領域的實際問題的能力[3]。因此，Python程序設計的教學需要從人才培養目標出發，著力培養學生的編程能力以及理論聯系實際的能力，而且還要強調對學科特征的體現[4]。因此，對于數據分析這門課來說，學生在大一學習了Python基本語法后，還需要掌握如何使用Python語言實現數據處理及數據分析。然而根據多年教學經驗，許多大二學生只能掌握基本的Python語法，這使得他們處理數據分析問題很難下手。

2.2教學方法單一

傳統教學方法是教師講，學生聽。教師采用PPT講授理論知識，學生在吸取了理論知識后，進行上機操作。然而這種的學習方式很被動，由于理論知識抽象難懂，學生在課堂上聽教師講授時可能已經失去了學習興趣，導致理論知識掌握不扎實。等到上機操作時，又不能靈活使用所學到的理論知識。因此，傳統課堂教學方法對于數據分析這類涉及面廣又有較高編程要求的課程來說并不適用，很難提高學生的分析與解決問題能力及實踐動手能力。

3、教學模式探討

針對上述問題，我們在數據分析課程的教學中，構建了課前自主學習—課堂案例教學—課尾實戰訓練的三位一體教學模式。

3.1課前自主學習

課堂教學前，教師將本節課需要的預習目標、教學PPT及小視頻上傳到教學資源平臺，然后引導學生利用平臺進行自主探究預習。

教師可以利用網絡上的多媒體資源，根據教學大綱及因材施教原則創建各類自主學習的信息化平臺實施分層教學，幫助學生提高自主預習效率。教學資源分為必學內容和拓展內容，必學內容可以針對課堂知識點及Python編程來設定，每位同學必須自主完成學習任務;拓展內容讓學有余力的同學進行選學，為今后培養競賽的種子選手打基礎。

通過這種線上的預習任務，讓學生養成自主學習的習慣，進而提高學生自主學習的能力。

3.2課堂案例教學

在多年的課堂教學中，我們發現職業院校學生喜歡動手實踐，喜歡通過模仿、體驗、討論等方式進行學習。

因此課堂教學時，首先檢測學生預習目標是否達成，然后提出新的學習目標;接下來通過案例教學法，引入本講的學習案例，提出多個疑難問題并布置學習任務;最后通過多種形式的教學活動，完成學習任務。

從表1中可以看出，為了更好發揮學生的主體作用，教師設計了多種教學活動，通過小組PK梳理思路，開啟頭腦風暴激發思維活動，利用小組討論分工協作;在這些教學活動中攻克教學的重難點，培養學生的團隊協作能力和決策能力;最后教師根據各組表現進行點評及指導，完成本次課的教學目標。

3.3課尾實戰訓練

為了將知識點融會貫通、兼顧社會能力及實踐動手能力的培養，課程結束后安排一周的課程設計任務，發展學生的實踐技能。教師結合具體的企業項目，根據開發過程中需要的知識與技能規劃教學進度，確定學生實訓任務。

整個課程設計圍繞高技能人才培養的目標展開教學，以“項目導向、任務驅動”的教學模式為主，引入企業真實項目，創設實戰環境。以任務的開發過程為主線，融合所學知識點，根據任務的不斷拓展來推動整個課程設計的進展。在具體的項目開發過程中，要求學生按照需求分析、數據收集、數據處理及數據分析等過程展開任務。在循序漸進完成任務開發的同時實現教學目標，做到理論與實踐、知識與社會需求的深度融合。

參考文獻

[1]湯羽.大數據分析與計算[M].清華大學出版社，2018.

[2]王巖，楊森，黃嵐等.大數據分析與應用課程體系構建[J].計算機教育，2020（2）：26-29.

[3]嵩天，黃天羽，禮欣.Python語言：程序設計課程教學改革的理想選擇[J].中國大學教學，2016（2）：42-47.

[4]趙廣輝，李屾，秦珀石等.以賦能為目標的Python程序設計線下“金課”建設[J].計算機教育，2019（11）：28-32.

作者簡介：吳慧婷（1980-），女，副教授，主要研究方向：機器學習、深度學習。