教育教学论坛
EDUCATION TEACHING FORUM 2020年12月第51期Dec.2020No.51
Python数据分析课程云交互式教学方法
黄周春
（南京航空航天大学经济与管理学院，江苏南京211100）
一、
引言Python数据分析是我校信息管理与信息系统专业学生的必修课程，也是与数学以及计算机相关专业的
基础课程。其目的是通过学习和实践训练，使学生掌握Python程序设计的基本语法、相关工具的结构与组
成，并结合具体案例，培养学生使用Python进行数据分析的能力。数据分析需要使用恰当的统计分析方法对
收集来的大量数据进行分析，
将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。数据分析是为了提取有用信息和形成结论对数据加以详细研究和概括总结的过程[１]。Python数据分
析课程的授课对象通常是大二学生，
在学生拥有高等数学以及统计学等知识的基础上，培养学生使用
Python语言编程并将其灵活运用到实践中进行数据分
析的能力。课程有广度与深度的双重要求，
教学难度较大。大学python知识点汇总
二、Python 数据分析课程教学的现状和问题
该课程在介绍Python基本概念的基础上，重点介绍各种文件的读取、数据库的链接、各种图表的制作，并介绍如何进行统计分析及建模以及各种Python包的
使用。通过该课程的学习，
可以使学生初步具备使用Python进行数据分析的能力。这不仅是培养数据分析师或数据科学家绝好的课程，
也非常适合有志从事其他领域工作或科学研究的学生选修学习。
笔者通过查阅文献资料、实地调研与访谈，
以及实践教学，切实了解到该课程在授课过程中存在的一些突出问题。
1.学生编程语言基础普遍薄弱，
部分学生数学知识不足。大二的学生刚刚完成大一通识教育课程的学习，还未接触过编程语言，没有任何关于面向对象语言如Python的基本语法与数据结构的知识积累，这需
要在教授如何使用Python实现数据分析之前，用大量
课时来培养学生的编程思维，
同时介绍基础知识。此外，需要学生掌握恰当的统计分析工具来对数据进行
分析。然而根据笔者的经验，许多学生对先修课程如统计学的知识学习得不很扎实，这使得他们在数
据分
析过程中知其然而不知其所以然，
不能达到课程的预期目标。
2.传统教学方法较为单一，
课堂交流困难。大多数编程教学采取的是课堂PPT讲授结合上机实验的传统教学方法。这种方法的优点是能够将理论讲授与实践
教学分开，学生可以在掌握充分的理论知识后，集中进行上机操作。然而这也正是其弊端所在。学生在理
论讲授过程中，对PPT上展现的代码会有将其实现的
欲望却不能施行，影响其学习兴趣；而在上机过程中，又不能灵活使用先前所学到的理论知识。
3.学生编程过程中遇到的问题复杂多样，
传统教学方法中教师对问题的解决效率低下。编程语言实践过程出现bug是非常普遍的存在，特别是对
于还未培养出绝佳编程习惯的学生。Python语言因追求简洁优雅的特性，相比于其他编程语言如Java和C语言缺少强制范例，使得编程更加灵活，更加适合初学者。然而，也正是由于其灵活性，使得当学生运行程序失败的时
候，较难排查问题所在。学生在解决问题之前，
无法继续运行程序，影响其学习的积极性。
三、Python 数据分析云交互式教学方法
联通主义学习理论认为学习即连接和网络形成
的过程，网络由节点和连接两部分组成，
为了促进持续学习，我们需要培养和维护连接[２]。在信息多样化、知识更新极快的时代，需要通过学习网络来构建学习者的知识网络。教学交互层次塔理论是将远程学习交
［摘
要］Python是信息管理与信息系统、计算机科学与技术、电子商务等专业学生进行数据分析所需要掌握的基础性语言和分析工
具。Python数据分析是此类专业的基础课程，是后续课程如大数据分析的学习基础。文章分析Python数据分析课程教学的现状，针对存在问题提出一种云交互式教学方法，阐述了该方法在实际教学中的实践与实施建议。［关键词］Python；数据分析；云交互
［基金项目］2018年度国家自然科学基金青年项目“基于分解算法优化电力系统维修计划的研究”（71801114）；2019年度南京市留学人
员科技创新项目择优资助“基于大规模网络优化的航班恢复问题与算法研究”
（1009-YQR19025）［作者简介］黄周春（1986—），男，安徽潜山人，2016年获美国中佛罗里达大学工业工程系博士学位，
现在南京航空航天大学经济与管理学院任讲师，研究方向为航空运营管理、能源与环境系统优化、交通优化等。
［中图分类号］G642.4
［文章标识码］A
［文章编号］1674-9324（2020）51-0307-03
［收稿日期］2020-08-27
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