新工科背景下低代碼平臺在“大學計算機基礎”課程中的應用

張思萌 姜丹 王輝

摘要：針對新工科背景下“大學計算機基礎”課程實際教學中的學生動手能力弱的問題，提出了課程配套的基于低代碼平臺的實驗教學方法，并將云計算、人工智能模型等新興技術引入課堂，介紹了該套實驗課程的詳細內容，闡述了其教學效果。

關鍵詞：低代碼平臺；軟件開發；高校教育；計算機教學

中圖法分類號：TP311 文獻標識碼：A

１ 引言

２０１７ 年，相關部門提出“新工科”計劃，目標是為新興的工科產業提供人才儲備。自該計劃推出以來，以“新工科”為核心的課程建設成為各大高校改革發展的重要方向［１～２］ 。在近幾年的新興技術中，云計算、大數據、網絡安全等技術百花齊放，成為計算機時下最熱的發展方向，而這些技術的共同點是發展速度快、技術壁壘高，需要技術積累和沉淀，顯然這些新興的發展方向給高校的計算機教學帶來了一定的挑戰。

２ “新工科”計劃與“ 大學計算機基礎”課程融合現狀

“大學計算機基礎”是一門計算機公共基礎課程，主要內容是學習計算機基礎知識，培養學生建立良好的計算思維［３］ 。“大學計算機基礎”課程一般面向非計算機專業學生［４］ ，學生的共同特點是計算機基礎薄弱、沒有清晰的計算思維的概念。通過對學生學習情況調查顯示，學習“大學計算機基礎”課程，使學生掌握了計算機的基礎理論知識，能夠將簡單問題抽象化，然后通過編程解決，但是其動手能力相對較弱，無法獨立完成應用開發，導致很多學生無法將計算思維落地，實現交互性更強的可視化應用軟件，進而造成理論強、實踐弱的結果。所以，如何通過學習“大學計算機基礎”課程，讓學生建立對等的實踐能力，是目前“大學計算機基礎”課程研究的重點。尤其是在“新工科”的背景下，新興技術層出不窮，其高壁壘的學習路徑難以與“大學計算機基礎”課程結合，如何將二者進行更好的融合是高校計算機教學研究和探索的重要方向［５］ 。

３ 低代碼平臺特性

在實際應用中，傳統的軟件開發需要大量的計算機知識積累，并涉及多方人員的溝通和配合，開發流程漫長，所以市場產生了對于“低代碼”的需求。２０１４年，Ｆｏｒｒｅｓｔｅｒ 提出低代碼的概念，隨后各大科技公司如微軟、ＩＢＭ 等相繼推出低代碼解決方案，并稱其為低代碼平臺（Ｌｏｗ Ｃｏｄｅ Ｐｌａｔｆｏｒｍ， ＬＣＰ）［６］ 。低代碼平臺的出現給軟件開發帶來了新的定義，使開發人員從重復勞動中解放出來，極大地賦能了業務人員和沒有計算機知識積累的人員［７］ 。

低代碼平臺是近年來計算機應用的新興發展方向，其算力一般由云計算平臺提供支持，實現了計算資源的彈性可擴展。低代碼平臺還提供了大量的人工智能模型接口，如微軟Ｐｏｗｅｒ Ｐｌａｔｆｏｒｍ 平臺提供了ＡＩ Ｂｕｉｌｄｅｒ 模塊，以及文本識別、實體提取、文本翻譯、預測等人工智能模型，這些都可以供低代碼平臺直接訓練調用。除此之外，低代碼平臺在數據的安全性上也提供了極大的保障，在權限管理中，可通過基于角色的權限進行權限分割，在數據傳送上，低代碼平臺可借助云計算的可搜索加密技術確保數據的安全性。

綜上所述，低代碼平臺是集合了眾多新興技術為一體的典型的“新工科”新興技術。

與其他新興技術不同，低代碼平臺通過短時間的學習即可輕松上手。低代碼平臺采用“搭積木”的方式進行組建，開發過程所見即所得。該平臺提供了大量常見的圖形化組件，如確定按鈕、工具按鈕等。每個組件還配備多種相應動作，如跳轉、彈出等動作。開發人員只需梳理應用業務流程，即可在低代碼平臺上快速實現并發布部署應用。低代碼平臺因其特有的敏捷的開發模式，非常適合初學計算機課程的學生，在建立一定的計算思維后，學生可在低代碼平臺上快速實現應用的搭建，從而強化動手能力和計算思維。筆者結合低代碼平臺的特性，綜合考慮“大學計算機基礎”課程的特點，設計了與該課程配套的實驗課程，可加強學生的計算思維，提升學生的動手能力。

４ 基于低代碼平臺的“ 大學計算機基礎”課程配套實驗課程設計

４．１ 教學大綱設計

“大學計算機基礎”課程的內容多、方向廣，如圖１ 所示。左側為課程內容的組成部分。“大學計算機基礎”課程以計算工具與計算思維為核心，同時以Ｐｙｔｈｏｎ 編程為基礎，既把Ｐｙｔｈｏｎ 當作學習的對象，又將其作為實踐工具，強化計算思維。為滿足以后的學習工作需要，教學內容還應覆蓋基礎的Ｗｉｎｄｏｗｓ 和Ｏｆｆｉｃｅ 操作。

４．２ 課程教學實例

為提升學生的動手能力，加強學生的計算思維，本文設計了一套基于低代碼平臺的教務成績管理系統的實驗流程。該實驗可在課程的后期作為配套實驗展開授課，在授課前，學生應先掌握圖１ 左側的所有內容，在實驗課程展開期間，將對①～⑧的所有內容進行綜合實踐應用，每個實驗所包含的知識點均歸類于圖１ 右側實驗進度的下方。實驗所使用的平臺為微軟的Ｐｏｗｅｒ Ｐｌａｔｆｏｒｍ，以及Ｐｙｔｈｏｎ 環境和Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ３６５。以下是實驗進度的詳細組成信息。

（１）進度一：低代碼平臺介紹。

進度一的教學目標著重于在應用設計中感受計算思維的應用，通過動手實踐，了解最新的軟件開發技術。

實驗初期，可以直接引導學生進行實踐，使其感受開發流程。低代碼平臺中，應用的搭建是由多個有內容的頁面堆疊而成的，并通過響應動作關聯成動態的應用。課程講授可以考慮從平臺提供的大量頁面模板直接入手，如空白界面、日歷界面等，這些模板界面已經配備了完整的ＵＩ 設計，進行內容填充即可使用。低代碼平臺采用控件形式開發，在每個頁面中，可根據實際需要，直接添加包裝好的圖形化控件，還可以設置控件的可見性、大小，以及其關聯的動態動作。

（２）進度二：建立數據模型。

進度二的教學目標著重于加強學生對數據模型三要素的理解，通過建模，學生能夠掌握常見輕量級數據庫的建模和使用方法。

進度二以教務成績管理系統的建立為出發點，第一步，引導學生從建立概念數據模型的角度入手，進行現實世界的抽象建模，設計教務系統的Ｅ?Ｒ 圖，主要實體應包括教師、學生、班級、課程等，隨后補全實體所包含的屬性和聯系。第二步，將概念數據模型轉換為邏輯數據模型，即關系表模式。第三步，介紹某一數據庫軟件的使用方法，如小型數據庫Ａｃｃｅｓｓ 等。

最后，介紹Ｐｏｗｅｒ Ａｐｐｓ 對數據庫的接入方法，及對接入的數據進行展示，配置相應的功能，如數據的增刪改查等。

（３）進度三：擴展實驗。

進度三采用組隊學習的方式，選擇感興趣的專題進行擴展學習，提供以下４ 個方向進行研究學習．方向一：基于角色的權限控制。在應用中，通常會涉及不同權限的角色，而每個角色應具有不同的權限，如訪問、數據操作等。在教務成績管理系統中，主要涉及的角色有學生、教師等。每個角色的權限范圍是不一樣的，如學生能看到自己的成績，其具有訪問權，但無權修改；教師可以瀏覽選其課程的學生列表，填入學生的成績。如何賦予每個用戶足夠的權限是一個重要的問題，最常被開發者使用的模型是基于角色的權限控制模型（ Ｒｏｌｅ?Ｂａｓｅｄ Ａｃｃｅｓｓ Ｃｏｎｔｒｏｌ，ＲＢＡＣ），該模型可以根據角色劃分不同的權限，每個用戶可以集成其角色所擁有的權限，達到權限控制的目的。在此實驗中，可引入ＲＢＡＣ 模型，實現精準的權限劃分。

方向二：人工智能模塊。低代碼平臺通常具有很高的集成性，可以引入訓練好的人工智能模型，從而優化應用的運行。在教務系統中，試卷成績的錄入，可通過訓練文字識別模型（ Ｏｐｔｉｃａｌ ＣｈａｒａｃｔｅｒＲｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ，ＯＣＲ）得以實現。除了ＯＣＲ 模型之外，還可以采用聚類算法對學生的成績進行聚類評估，構建更精準的教學評價體系。

方向三：機器人流程自動化。機器人流程自動化（Ｒｏｂｏｔｉｃ Ｐｒｏｃｅｓｓ Ａｕｔｏｍａｔｉｏｎ，ＲＰＡ）是低代碼技術的衍生技術之一，ＲＰＡ 可以通過模仿用戶操作計算機的方式，實現流程的自動化運轉和處理。而ＲＰＡ 和低代碼平臺的結合，給了流程自動化和批量操作更多的可能。比如，在應用程序的按鈕上，可以關聯自動運轉的操作流，當點擊成績的提交按鈕后，將觸發成績發布審批流程，實現成績的自動發布。

方向四：云計算。低代碼平臺的算力依靠云計算提供支撐。在教務成績管理系統中，考慮到學生信息、學生成績等通常需要存儲若干年，并且對數據的安全性有一定的要求。對于數據的存儲，可以考慮借助云計算的存儲資源實現，從而提高應用的可靠性。

（４）進度四：小組匯報。

在學習拓展方向后，通過組隊的方式，自主探索應用搭建主題，實現完整應用的落地。匯報內容應包括需求分析文檔、詳細設計文檔、應用展示等。

５ 課程實施情況

課程的首次開展采用Ｏｎｅ?ｄａｙ Ｗｏｒｋｓｈｏｐ 報名的形式，共計３０ 名學生。考慮到低代碼平臺敏捷的開發特性，限定每小組３～４ 人進行組隊開發。最終匯報結果如表１ 所列。

根據匯報情況可得出，低代碼平臺平均開發時長為６．６４ 小時，相較于傳統的軟件開發技術，開發周期大幅縮短。在所用技術統計中可以發現，進度三的選做實驗均得到了有效的利用。從匯報結果上看，其作品完成度高，交互性強。對選課學生進行隨訪后發現，低代碼平臺成為很多學生開發的主要選擇，在需要快速搭建業務雛形時，學生多數會主動選擇低代碼平臺進行實踐，該課程的開設大幅提高了學生對于計算機課程的興趣。在各項計算機大賽和建模比賽中，利用低代碼開發的應用都取得了良好的名次。

６ 結束語

低代碼平臺憑其上手快、易理解、易擴展的特性，成為近兩年國內開發市場的大熱產品。其開發理念敏捷高效，十分適合“大學計算機基礎”課程中的實作訓練，學生可以快速構建屬于自己的應用并進行發布，既鍛煉學生的計算思維，又使得應用構想得到快速驗證和落地。

參考文獻：

［１］ 教育部高等教育司．“新工科”建設復旦共識［Ｊ］．高等工程教育研究，２０１７（１）：５?１５．

［２］ 唐德凱，夏新文，桂小林．新工科背景下面向賦能教育的大學計算機課程改革探索［Ｊ］．計算機教育，２０２０（９）：１７８?１８２．

［３］ 李暾，劉萬偉，毛曉光．面向計算思維培養的大學計算機基礎課程實訓體系建設與應用［Ｊ］．計算機教育，２０１９（８）：６?９．

［４］ 傅向華，張席，劉宏偉，等．面向新工科的應用型大學計算機基礎課程教學改革［Ｊ］．計算機教育，２０２２（２）：１２４?１２８．

［５］ 石雷，樊玉琦，胡學鋼，等．新工科背景下基于低代碼開發平臺的軟件工具與環境課程教學［Ｊ］．計算機教育，２０２２（４）：１１５?１１９．

［６］ ＷＡＳＺＫＯＷＳＫＩ Ｒ．Ｌｏｗ?ｃｏｄｅ ｐｌａｔｆｏｒｍ ｆｏｒ ａｕｔｏｍａｔｉｎｇ ｂｕｓｉｎｅｓｓｐｒｏｃｅｓｓｅｓ ｉｎ ｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇ［Ｊ］．ＩＦＡＣ?ＰａｐｅｒｓＯｎＬｉｎｅ，２０１９，５２（１０）：３７６?３８１．

［７］ 中國軟件行業協會．２０２０ 中國低代碼開發平臺十大發展趨勢［ ＥＢ／ ＯＬ］． ｈｔｔｐ： ∥ ｗｗｗ． ｃｓｉａ． ｏｒｇ． ｃｎ／ ｃｏｎｔｅｎｔ． ｊｓｐ？ ｉｄ ＝８ａ９ｅ２ｂａｄ６ｅｃ５９７ｃ７０１６ｆ２１ｆ５５１９ｅ００ｅ３＆ｃｌａｓｓｉｄ＝８ｃ７２１０６ａ６１ｆｂ４ｂ９ｄ８ａ２８９２６８２ｄｂｂｅ１８ｃ．

作者簡介：張思萌（１９９５—），碩士，助教，研究方向：數據挖掘與分析、低代碼平臺開發。