基于云計算的翻轉課堂在編程類課程中的應用

［摘 要］ 面向非理工專業學生開設編程選修課程可使其適應大數據時代的職場及學術要求，但面臨缺乏可及性、穩定性強的編程操練環境，理論課程難度較大而課時不足，以及個體化指導和過程性評價不足等困難。在“R語言與數據可視化入門”課程中，通過搭建云計算平臺，借助swirl自主學習包實現理論課程翻轉教學，借助MOOC/自媒體/自制視頻資源實現數據分析與可視化實踐課程翻轉教學，結合側重于過程性評價的多元考核方式，達到較好的教學效果。本教學設計對其他非理工專業學生的編程選修課程具有一定示范推廣價值。

［關鍵詞］ R語言；數據可視化；云計算；翻轉課堂；swirl包

［基金項目］ 2020年度天津中醫藥大學教學改革研究項目“‘互聯網+’背景下新型教學模式及其評價體系的研究與實踐”（2020JY064）；2022年度中央本級重大增減支項目“名貴中藥資源可持續利用能力建設”（2060302）

［作者簡介］ 田曉軒（1982—），男，天津人，博士，天津中醫藥大學中醫藥研究院研究員，主要從事中藥資源鑒定研究；王少峽（1978—），男，河北邯鄲人，博士，天津中醫藥大學醫學技術學院研究員，主要從事神經藥理學相關研究；王虹（1974—），女，山東龍口人，博士，天津中醫藥大學醫學技術學院副院長，研究員（通信作者），主要從事醫學技術相關研究。

［中圖分類號］ G434 ［文獻標識碼］ A ［文章編號］ 1674-9324（2024）15-0029-04 ［收稿日期］ 2023-04-23

一、面向非理工專業開設編程選修課程的價值

當下人類已進入數據化生存時代。在生物醫學領域，高通量測序等組學手段的應用已使醫學研究從科學假說驅動逐漸轉向大數據驅動。通過開設編程類選修課程，培養學生基本數據分析與挖掘能力，已成為生物醫學專業學生通識教育的一部分。但限于學生較為薄弱的知識背景，編程類課程要在有限的選修課時中達成教學效果，必須明確合理的教學目標與合適的教學工具［1］。

數據分析的過程大致分為五個階段，包括收集數據、處理數據、分析數據、展示數據和報告撰寫。R語言擅長統計建模和解決數據分析相關的問題，是一種為數據而生的程序設計語言［2］，具有免費、擴展性強、更新快、交互性強且繪圖能力強大等特點，可基于簡潔可讀的代碼完成設計，且學習門檻較低，被認為是數據分析實踐、統計作圖的理想工具［3］。筆者認為，以掌握基本數據處理和可視化分析等實用技能為教學目標，通過開設“R語言及數據可視化入門”課程，用36課時介紹R語言和可視化基礎知識，并著力于對學生數據分析與繪圖等具體實踐能力的培養，可增強學生利用計算機進行臨床試驗和科研的能力，符合其知識背景和職業規劃實際，也可使其適應大數據時代的職場及學術要求。

二、非理工專業編程課程的常見困難

一般來說，面向非理工專業學生的編程課程，需在較短課時內實現編程語言基礎知識的講授和具體實踐能力的培養。而現有編程課程往往存在以下困難。

（一）缺乏可及性、穩定性強的編程操練環境

筆者認為，編程語言課程的理論與實踐不可分割，缺乏交互的教學難以激發學生的學習興趣和潛能。特別對于計算機基礎較弱的學生，更應將動手實踐貫穿課程始終，在編程中理解編程。需借助好的教學平臺，強化自主學習并及時給予正反饋，使其跟上課程節奏并掌握解決問題的能力。

常規教學中，多在機房中采用集中教學的方式完成編程實踐。然而，在疫情防控期間，相較于普通教室，在相對封閉的公共機房授課具有更高的疫情傳播風險。且對于線下授課，無論授課地點，均可能受疫情影響而存在不確定性，隨時需因疫情情況變化而轉移至線上，學習方式由集中式學習轉變為分布式學習［4］。除此以外，基于機房的學習也難以利用學生的碎片化時間，造成個體學習時間不足。

在缺乏實驗場所支撐的情況下，教師常在線示范，或借助遠程協助工具等幫助學生在個人計算機或在線編程網站上完成編程學習［5］。然而，考慮到課程內容必須依賴若干R語言程序包完成，一般在線編程網站難以實現。而利用個人計算機，則常需花費其大量時間搭建軟件、工具包等編程環境［6］；且不同學生的計算機往往問題各異，師生疲于解決系統兼容性等問題，難以專注于課程內容本身，無法保證課程進度。

（二）理論課程難度較大而課時不足

生物醫學類等非理工專業學生，常只具備Office操作等基本計算機技能，缺少編程經驗。用14個學時使其掌握第一門編程語言的理論知識，難度較大。此前，已有諸多教育者利用MOOC等大規模在線開放課程［7］以及本校特色的線上教學資源，以翻轉課堂的形式，有效拓展教與學的時間和空間，克服授課時間不足的困難，提高教學實效。

然而，這類翻轉課堂也面臨流于形式化、知識碎片化等問題。因多數教師無法查看學生的MOOC學習進度，部分學生自制力或理解力不足而導致自學效果較差，如在面授時間主要開展小組討論等活動，則其難以參與而影響學習效率。為保證全體學生進度，理論課程仍主要依賴面授完成。

（三）個體化指導和過程性評價不足

在筆者教學過程中，觀察到學生的接受能力、學習意愿存在較大差異。例如，在可視化繪圖模塊中，僅靠一次講解常有部分學生不能充分理解，在隨后的實踐操作環節出現代碼“卡殼”情況，因計算機教學的特點，其無法跳過“卡殼”部分繼續下一步的學習。教師無暇在授課時間完成逐一輔導，陷入或影響全班教學進度或放棄后進學生的兩難境地。此外，實踐環節學生生成的代碼難以在第一時間匯集反饋，導致教師對學生的過程性評價不足，課程進度調整滯后。

三、基于云計算平臺的多元翻轉課堂教學

（一）云計算平臺搭建

為把“以學生為中心”的理念融入課堂教學，筆者在服務器上搭建Rstudio server平臺，并對學生開放。在課程準備階段，教師統一為學生分配賬號、設置權限、部署軟件環境并拷貝必需數據，以上工作通過幾行代碼完成，省時高效。學生可通過網頁隨時使用計算平臺，且只需專注于授課內容本身，節省大量編程環境故障排除時間。利用Git技術，可實現代碼共享、作業自動提交教師審閱，從而達到“云機房”的授課效果。

（二）翻轉課堂課程設置

筆者基于以上云計算平臺，充分利用MOOC/自媒體/自制視頻資源，借助雨課堂在線教育與考核功能，實現多元翻轉課堂課程設置。“R語言與數據可視化入門”課程設計見圖1。

1.借助swirl教學包實現R語言理論課程翻轉教學。實踐中，本課程常作為學生的第一門編程課程，其基礎理論部分較為抽象，邏輯性較強，學習難度較大。筆者在Rstudio server計算平臺中，部署約翰斯·霍普金斯大學開發的交互式R語言自學包swirl，并將其作為課前學習內容提前布置。“學習編程的唯一方式就是編程”，區別于常見教學視頻式的內容，swirl包通過人機交互的方式，引導學生在動手回答問題的同時實現遞進式學習（見圖2）。對于理解力或計算機背景較弱的學生，也允許其反復試錯并可即時給予語言激勵，提高其興趣。自主學習進度也有即時記錄。學生在課前完成指定學習內容后，可積累足夠的感性認識并熟悉專有英文名詞。

在隨后的課堂面授中，教師專注于概念理論的串講，為學生搭建整體知識框架，并適當采取小組的方式對概念難點、自學過程中的疑問進行討論分析，激發學生思維。

在課后，學生可在Rstudio server中完成指定課后作業（事先已統一部署發放至個人賬戶），形成代碼及輸出結果，借助Git環境或雨課堂形式提交。

2.借助MOOC/自媒體/自制視頻資源，實現數據分析與可視化實踐課程翻轉教學。本課程力圖用22個學時使學生具備數據分析與可視化的實際能力。相對于理論教學，此部分內容較為直觀，但交互操作、代碼細節較多，僅靠課堂上的演示，學生常難全部掌握。除MOOC等“金課”與自錄制視頻資源外，受商業因素驅動，公眾號、嗶哩嗶哩等平臺擁有大量優質的R語言繪圖視頻資源，經教師甄別后均可作為課前學習內容。教師將配套軟件包、代碼及數據預先部署于Rstudio server中每個學生的個人目錄下，學生可反復收看視頻后，復現視頻中的數據分析與繪圖，并完成相應習題。基于Rstudio server的實踐不限時間異步進行，但需在每個教學周內完成。此外，通過公眾號訂閱，學生還可以在課程結束后持續學習相關知識。

在課堂面授中，教師主要完成核心代碼的串講，以及高級圖形的拓展演示。頻繁利用小組形式，使學生通過討論解決習題中的編程報錯；鼓勵其不斷修改代碼，并將結果在全班展示。讓學生在實現個性化數據分析的過程中，達到對知識的進一步理解。

（三）多元考核方法的應用

借助Rstudio server云計算平臺，有利于將教學結果評價向過程性評價轉變。課程成績考核與評估方式為：綜合成績=平時成績×50%+期末成績×50%。

平時成績分為：課前，swirl包學習進度和視頻實踐案例完成情況；課中，即時反饋情況、小組表現、借助“雨課堂”的隨機點名、限時章節測試和程序設計提問等；課后，日常作業情況。

期末成績為利用自設題庫，通過雨課堂平臺限時完成。設置的題型包括單項選擇題、多項選擇題、觀點判斷題和程序設計。

其中程序設計內容，教師給定數據集和待解決問題并提前部署于計算平臺，要求學生提供R markdown導出的html文件，包含代碼與分析結果的完整報告，以此判斷學生分析代碼的真實性和合理性。

四、學習效果分析

2022年秋季學期課程結束后，對參與學習的28名學生進行了匿名問卷調查，回收有效問卷22份，回收率78.6%。調查結果顯示，27.3%的學生對課程的整體感受非常滿意，59.1%的學生對課程滿意，13.6%的學生認為課程感受一般，無不滿意情況。詳細分析問卷反饋情況，感受“一般”的學生自覺學習效果較差，課外配套學習較少。100%的學生表示對編程語言有了初步的認識。90.9%的學生自述可利用R語言實現數據可視化，達成課程教學目的。86%的學生認為翻轉課堂式學習體驗較好。但需注意以下兩點：一是仍有4.5%的學生反映自學時容易偷懶，教師需在面授中加大預習督促力度。二是在回答“編程實踐中，成就感與挫敗感哪個更大些？”這一問題時，有18.2%的學生表示挫敗感更強。為增強學生興趣，促使其在課程結束后主動利用課程知識解決實際問題，未來應加大激勵力度。

總體而言，本課程通過搭建云計算平臺，為學生提供了易操作、可及性強的編程自主練習環境。繼而調整課堂內外時間，將學習的決定權從教師轉移給學生。在這種教學模式下，在課堂內的寶貴時間，學生能夠更主動地專注于項目的學習，共同研究并解決問題，從而獲得更深層次的理解，學生的學習更加靈活、主動，參與度更強。

參考文獻

［1］嚴冰，關培超.大學非理工類編程課程教學改革研究：以C語言為例［J］.教育教學論壇，2019（40）：127-128.

［2］渠暢.基于R語言的大數據挖掘課程建設研究［J］.無線互聯科技，2018，15（4）：91-93.

［3］沈新娣，侯麗英.醫學類專業概率論與數理統計教學實踐：R軟件與案例結合教學［J］.教育教學論壇，2020（22）：284-285.

［4］祝智庭，郭紹青，吳砥，等.“停課不停學”政策解讀、關鍵問題與應對舉措［J］.中國電化教育，2020（4）：1-7.

［5］張志偉，汪劉送，崔琳等.新冠肺炎疫情背景下大數據課程線上教學探究：以《Spark編程基礎》為例［J］.宿州學院學報，2022，37（6）：80-84.

［6］顧洪亮，余光明.探究R語言在高師院校課程中的教學實踐研究：以地理科學專業《計量地理學》為例［J］.現代交際，2020（19）：70-72.

［7］夏磊.疫情防控背景下計算機應用基礎課程教學改革的探索［J］.中國新通信，2021，23（21）：177-178.