专业数字化升级视域下“Python 程序设计”课程
建设路径
——以长春某金融高职学校为例
闫洁德国对日本积分榜
(长春金融高等专科学校  吉林长春  130000)
摘要： 在数字经济时代，职业教育专业建设应以数字化为逻辑起点，加强课程改革。近年来，大数据技术赋
多重条件下不重复计数能专业升级需求的地位尤为突出，而Python 语言是专业数字化升级的首选语言，目前各大高职学校对Python 语言专业课程进行积极创新及优化，进而适应专业数字化升级需求。基于此，该文以长春某金融高职学校为例，针对专业数字化升级视域下“Python 程序设计”课程建设路径进行分析，进而为相关人员提供参考和支持。
关键词： 专业数字化升级 Python 大数据技术 “Python 程序设计”课程建设中图分类号： G642.3;TP311.1-4
文献标识码： A
文章编号： 1672-3791(2023)07-0123-05
The Construction Path of the "Python Programming"  Course from
the Perspective of Professional Digital Upgrading
— Taking a Financial Vocational College in Changchunn as an Example
YAN Jie
(Changchun Finance College, Changchun, Jilin Province, 130000 China)
Abstract:In the era of digital economy, the construction of vocational education majors should take digitalization as a logical starting point and strengthen curriculum reform. In recent years, the status of big data technology empow‐ering the demand for professional upgrading is particularly prominent,
and Python language is the preferred language for professional digital upgrading. At present, major vocational schools are actively innovating and optimizing Py‐thon language professional courses to meet the needs of professional digital upgrading. Based on this, this article takes a financial vocational college in Changchun as an example, analyzes the construction path of the Python Program‐ming course from the perspective of professional digital upgrading, and then provides reference and support for rel‐
DOI： 10.16661/jki.1672-3791.2204-5042-2895
基金项目：吉林省职业教育与成人教育教学改革项目“财经商贸类专业数字化升级视域下《Python 程序设计》课程
标准研究”（项目编号：2021ZCY178）；中国职业技术教育学会新时代中国职业教育研究院2021年度职业教育重大课题“人工智能与大数据技术方向专业升级与提高人才培养质量的路径研究”（项目编号：SZ21B016）；2022年度长春金融高等专科学校科研规划项目（科研平台项目）“基于金融科技平台开发的“1+X”Web 前端课程的教学实践与研究”（项目编号：2022JZ023）；长春金融高等专科学校科研规划项目（科研平台项目）“经济类高职院校‘金融大数据应用’课程的创新实践研究”（项目编号：2021JZ025）。
作者简介：闫洁（
1980—），女，硕士，副教授，研究方向为大数据技术、人工智能、计算机教育。
evant personnel.
Key Words:: Professional digital upgrade; Python; Big data Technology; "Python Programming"course construction
1 “十四五”规划要求职业教育专业数字化升级
2020 年 7 月，教育部原副部长鲁昕在职业教育专业升级与数字化改造工作研讨会上提出，职业教育要立足数字经济时代，专业建设应以数字化为逻辑起点；2020 年 8 月，《教育部办公厅关于做好职业教育专业目录修（制）订工作的通知》（教职成厅函 〔2020〕10 号）中提出，要促进专业升级和数字化改造 。2021年3月教育部印发《职业教育专业目录（2021年）》。按照“十四五”国家经济社会发展和2035年远景目标对职业教育的要求，在科学分析产业、职业、岗位、专业关系基础上，对接现代产业体系，服务产业基础高级化、产业链现代化，统一采用专业大类、专业类、专业三级分类，其中高职专科专业744个[1-2]。
2 大数据技术赋能专业升级
面对新的历史发展机遇与产业发展需求，教育部及时调整了专业设置，于2021年3月印发了《职业教育专业目录（2021年）》（以下简称新版专业目录），强化职业教育专业发展全局、关键发展领域和战略性发展制高点。准确把握新版目录的价值定位、编制机理和推广途径，对新时期职业教育提质培优、增值赋能有着重要的理论和现实意义。适应新版专业目录的专业设置要求和导向，传统专业的数字化升级是迫在眉睫。该校财经商贸大类的在招专业中，有数字化升级要求的涉及6个类别共14个专业，具体情况如表1所示。通过调研专业得知，在新信息技术中，大数据技术赋能专业升级需求的地位尤为突出。
3 Python语言——人工智能、大数据技术的首选
dubbo框架的使用Python语言自1995年首次登上TIOBE 编程语言排行榜，排名连年攀升，由1995年的第21位，上升至2022年的第1位（2022年4月TIOBE发布）。而在IEEE Spectrum最新发布了2021年度编程语言排行榜中，Py‐thon已经连续4年夺冠[3]。
传统教育改革，掀起了全民“学Python”热潮，不懂Python，你将成为人工智能时代的新“文盲”。小学：山东省小学已将Python内容纳入教材。高中：浙江省已将信息技术教材VB编程语言替换为Python。大学：计算机二级考试加入“Python语言程序设计”科目。Py‐thon语言以简单、易学、自由开放等特点成为高等学校尤其是高职院校各专业的Python语言启蒙语言。Py‐thon拥有丰富的Ai库、机器学习库、numpy、matlplotlib、Pandas、scipyt等近21万个第三方库，使其成为适应于人工智能及数据采集、数据处理、数据分析、数据可视化、科学计算等众多领域应用，具有广泛应用场景，已经成为各行业进行数据分析、成果的信息化展示的首
表1   
长春某金融高职学校在招专业新旧专业名称对比
选语言。
4 课程建设面临问题
4.1  财经商贸类专业人培处于调研阶段，数字化升级程度还需探究
2021年3月，教育部印发《职业教育专业目录（2021年）》，财经商贸类专业的人才培养方案还在调研制订中，对于专业的数字化升级程度还处探究阶段，课程导向难以把握。
4.2  专业覆盖面广，调研难度大
此次专业升级覆盖面广，该校涉及多达6大类14个专业。大数据行业的技能知识较为复杂，对于每个专业具体行业、企业需求调研难度较大、历时较长、整理汇总过程比较复杂。
4.3  教学资源不丰富，教学内容难定位
2015年，各大高校开始了大数据专业的招生，各层次人才的培养方案还处于探索阶段，教学效果还没有经过岗位和市场的检验，而非计算机专业开展计算机语言类教学尝试还属首例。目前，各出版社的教材、慕课等资源，对于知识的传播过于专业，不适合针对非计算机专业的学生开展教学。涵盖各专业的实践案例的数据资源量少，使课程标准制定和课程建设过程中的参考资料匮乏。计算机专业教师，对于各类专业了解不深入，课程标准制定过程中对于内容难易程度的尺度不好把握，增加了课题研究难度[4-5]。
4.4  教学效果难掌控
非计算机专业的学生对计算机算法、框架等计算机专业知识的理解局限性很大，给教学活动增加了难度。语言类的课程实践性很强，需要学生在课余时间花大量精力去钻研。怎样调动学生学习一门看似“非专业”课程的兴趣还需实践中探索。
5 课程建设目标
使非计算机专业学生掌握一种“有用、够用、实用、适用”的编程语言，拓展大数据技术在其专业领域中的应用，帮助学生理解大数据时代的现实意义，使学生通过编程语言来进行大数据的分析、处理和管理技术，拓展财经商贸类专业学生的综合职业能力、提高职业素养，以积极投身于大数据的应用，赋能人才培养研究，助力财经商贸类专业数字化升级。
5.1  知识与技能
通过学习使学生理解大数据时代的现实意义和大数据时代下的思维变革，了解大数据在金融行业的应
用现状、发展趋势和商业规则，能够运用Python编程语言进行数据采集、数据分析和数据可视化等技术[6]。能够运用计算思维，通过计算生态构建坚实编程能力。
5.2  过程与方法
通过学习使学生掌握编程思维，了解数据的发生和发展过程。使学生能够自主的运用编程思维思考数据处理问题，更好地构建大数据思维捕捉大数据发展动态解决专业领域问题。
5.3  思政目标
通过学习端正学习态度，养成好的学习习惯；通过小组项目合作提高团队意识，能表现出宽容、忍耐的态度、信任谦让的团队协作精神、创新精神；培养必备的职业素养，爱岗敬业、诚实守信、遵纪守法，善于动脑、勤于动手、乐于实践的习惯和工匠精神；使树立正确的价值观，尊重传统文化、增强民族自豪感；正视大数据安全问题，从而在工作中合法、安全地运用大数据。
6 课程建设思路
从程序员的应用需求出发，按照“工学结合”理念，按照工作过程系统化的方法，由易到难、由单一到综合地安排教学内容与任务案例。理论教学采用“案例教学法”讲授基础知识和技能；实践教学采用“项目教学法”通过IPO程序设计思想、通过举一反三、循序渐进地完成实训任务。章节内容前后呼应，复习并进阶，强化知识、提高动手能力。教学内容设计有意识地进行思政教育，如绘制红旗，拓展国旗法；绘制笑脸，拓展“世界微笑日”和罕见疾病；圆形的绘制，拓展传统文化，融入辩证思维；文件操作，选取文学名著为数据源等。将正确的价值导向与知识传授相融合，在知识传授同时，注重动手能力培养，积极向上的正能量，培养科学精神。
《国家职业教育改革实施方案》中明确提出，在全国普通高等职业院校中开展“学历证书 + 若干职业技能等级证书”制度试点工作，建立职业院校“1+X”职业技能资格证书管理制度。在“1+X”职业资格证书管理制度中，学历证书是根本和基础，证明学生达到了国家专业人才培养标准；而职业技能证书是对学历认证的补充，是技能的强化和拓展，证明学生达到了国家职业技术技能人才培养标准。目前，职业技能认证的过程中面临的最大问题是学校的教学体系与专业技能培训方案不能与“1+X”职业技能等级证书考试进行有效对接，通常需要额外的专题培训。课程设置必须与“1+
X”职业证书大纲对标，将其内容有机重构并融入人才培养方案中，与职业能力通用课、职业能力核心课、职业能力拓展课内容进行有效衔接，做到岗课赛证融通，从“岗课赛证”的角度进行课程设计。“岗课赛证”课程设计内容如表2所示。
7 课程建设内容
7.1  教师团队的组建
“专业教师+行业应用”要求专业教师具备应用领域的专业知识，有利于知识抽取和就业引导。鼓励专业教师进入各行业调研专业应用实际需求，提升教师的专业综合能力，从而更好地开展课程的教学工作。
授课教师需要熟练掌握Python，具有运用Python 进行程序开发的能力、丰富的教学经验和良好的应用程序开发经验，能按照课程标准制订详细的授课计划，并能精心设计每一次课的教学过程，具备良好的课题控制能力和应变能力，做到因材施教。具体要求如下。
7.1.1 专任教师
专任教师应具有本科以上学历和高等学校教师资格证书，应包括教授、副教授和讲师，职称全覆盖；专任教师应具有扎实的计算机软件与硬件理论知识，熟悉IT发展趋势，有较强的语言表达能力、责任心和良好的职业道德，能胜任计算机应用技术专业教学工作。教师团队 “双师型”教师比例达95%以上；教师要有参与各种与专业相关的社会实践活动和下企业锻炼的经历，授课过程中教学与实际工作相结合。
7.1.2 企业教师
聘请1~2名具有计算机应用相关行业3年以上工程师作为校外、企业兼职教师，应为熟悉IT行业内企业工作流程、从事Python语言开发相关工作2年以上的技术专家，掌握数据分析和数据可视化技术。
7.2  教学内容选取原则
从应用的角度按照“有用、够用、实用、适用”的原则来进行教学内容的设置，使学生了解数据采集、数
据分析、数据可视化的技术领域的发展趋势和应用领域现状。依据以需求为导向、职业能力为主线，知识、能力协调发展。实践教学内容选取“轻技术、重实用”的原则，选取应用性强、实用价值高、促进就业的金融背景的项目案例，目的是提高学生灵活运用技术解决实际问题的能力。
教学设计注意课程思政建设，培养学生尊重知识
表2   
“岗课赛证”课程设计
岗位
Python技术应用工程师
Python技术应用工程师
Python技术应用工程师
Python技术应用工程师
Python技术应用工程师
Python技术应用工程师
大数据技术应用工程师
典型工作任务
下载Python 3.x IDLE并
安装
给定半径求圆的面积
天天向上的力量；分年龄购
票
九九乘法表；百鸡百钱5
Beauty短文中字幕出现次
数统计并追加短文；
Hamerlt字符统计
设计计算机器；倒计时日历
Matplotlib库安装；Mat‐
plotlib库绘图
最好的python入门教材
知识点
PythonIDLE的下载和
安装
input()、print（）、int（）、
float() 、eval()、format（）、
常用操作运算符
数组定义及初始化
if 、else 、elif的语法结
构
for 、 while的语法结构
pass、break、continue、
else
文件打开、读取、关闭
GUI交互界面
Matplotlib库制作简单
二维图形
职业技能
竞赛
Python技
术应用
Python技
术应用
Python技
术应用
Python技
术应用
Python技
术应用
Python技
术应用
大数据技
术与应用
职业技能等级证书/职业资格
证书
Python技术应用（高级）/1+X
Python程序开发
Python技术应用（高级）/1+X
Python程序开发
Python技术应用（高级）/1+X
Python程序开发
Python技术应用（高级）/1+X
Python程序开发
Python技术应用（高级）/1+X
Python程序开发
Python技术应用（高级）/1+X
Python程序开发
大数据技术应用（高级）/阿里
云“大数据分析与应用”1+X
职业技能等级证书考试
产权，使用正版软件；养成良好的编码风格，代码书写规范；培养学生耐心细致、严谨踏实、精益求精的工作作风，养成良好的职业素养；培养学生遵纪守法的意识，正确使用所学技术培养学生安全编程的意识，养成严格、完备的代码测试习惯等。
7.3  教学内容
理论教学内容包括常量与变量、基本数据类型、运算符与表达式、流程控制、函数、列表、集合和字典、文件处理、常用算法等，并将面向过程的程序设计思想贯穿其中。实验部分配合理论教学，并通过具体的上机编程实践锻炼学生的动手编程能力与代码调试能力。通过学习该课程，学生应达到基本掌握结构化程序设计的思想与方法，会使用Python语言编写简单的程序，并能够较熟练地使用一种Python语言的开发工具。7.4  实验平台搭建
PythonIDLE 3.9以上版本即可满足课程需求，常规配置的电脑即可安装，Python是开源免费不会给学生造成额外学习成本。提供免费的在线编程网站，手机登录可操作，降低硬件设备给学生带来的困难。
7.5  教学方法和手段改革
h5游戏排行榜前十名结合“任务驱动教学法”“项目教学法”“角扮演法”等，利用学校先进的多媒体教学设备和网络环境，通过重点知识的微课的建设，适度开展混合式教学，对于大学生课中“低头族”现象采取“疏”代替“堵”的解决策略提高授课效率和教学质量，切实关注到课率、抬头率、点头率和知识到达率。
7.6  考核方式和效果评价
采取上机考试方式，突出实践能力考核，将“项目实操”“理论笔试”“平时表现”相结合，解决原来对学生的考核重结果轻过程、重理论轻能力的缺陷。
7.7  课程信息化建设
（1）提供必需的教学资源：课程采用多媒体教学，教师团队应完整的教学文件（包括教学计划、教学大纲、教案等），使学生有计划地进行预习和复习；重点、难点内容应配有配全文讲稿，学生可以课后仔细阅读，慢慢消化理解。（2）形式多样的教学资源：课程对重点、难点知识讲解，尤其是重点实训操作内容应配有微课、慕课资源：建设慕课资源，充分利用学习通App的线上线下混合式教学。（3）习题资源：提供必要的在线试题，涵盖课程主要知识的强化训练，同时教师团队应精选NCRE考试、程序员考试的相关题目，使课程和职业考试接轨。（4）代码资源：依据语言类课程的特点，应提供教材的程序实例代码文件、实训的代码文件，同时应提供拓展学习代码资源，并根据课程需要不断扩充资源代码库。（5）专题讲座：课程应设计专题讲座，每个专题以工程思维分析问题，包括专题引导视频、知识讲解视频、知识相关课程思政扩展、程序代码等循序渐建立编程思维。（6）工具资源：课程应提供工具包，包括课程涉及的全部工具软件。（7）常见问题：常见问题文档，整理学习中常见问题，帮助学生快速进入学习状态。（8）思维导图：课程提供知识图谱的思维导图，帮助学生建立知识体系，系统地掌握Python语言。（9）推荐拓展学习慕课资源和学习网址。
7.8  课程延展性探索
本着基础学习领域课程要通用化的原则，探索该课程向其他专业延伸可行性，提升各专业学生的信息素养，提高人才培养质量，促进就业，为探索跨专业融合专业底层共享课程标准设置提供了研究依据。
8 结语
针对非计算机专业学生开设计算机语言类课程，在全国高职院校已有先例，虽然大数据技术和大数据应用是新兴技术，我国乃至世界对大数据教学的探讨和研究也是刚刚起步，但是，对于课程建设过程通用性经验、教训都可以借鉴到课程的改革和实践中。课题组将通过对教改方案的两轮实施，分析、归纳、总结并实时整改，使之形成系统化、应用性强、实用价值高、促进就业的教改方案，从而可以借鉴并推广到其他专业对大数据应用的教学改革。
参考文献
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