基于多平台融合的Python教学实践分析

洪钟

摘要：本文主要探究多平台融合下Python教学实践措施。研究过程中，以多平台融合教学要素为切入点，分析可融合高校教学平台、QQ、微信、腾讯会议、Zoom等。以此为基础，结合Python教学设计思路，提出多平台融合下Python教学措施，从而为相关工作者提供参考。

关键词：多平台融合;Python教学;教学实践;分析

中图分类号：G642      文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2022）09-0119-02

当前，各高职院校于平台上开展线上精品课程，辅助课程教学的辅助系统及教学仿真虚拟平台琳琅满目，特别是相较于传统面授课堂，在线课堂能够突破时空限制，使得学生能够在家中、课余时间也能够学习知识。而怎样保证教学质量与进度，基于多平台融合展开Python教学实践，发挥师生主体作用，将课堂教学任务保质保量完成已经成为当前研究重点。

1 多平台融合教学要素

1.1 教学要素

传统课堂教学中，由教学方法、教学内容、教师与学生组成，课堂主体为师生[1]。课堂教学是指教师在课堂上结合教学内容，选择符合学情及自身风格的教学方法，以此培养学生自我学习、应用技能及自我教育能力的过程。教学中不能仅将学生看作传授知识的群体，应当明确其个体情况，具体到Python这一学科，教学目标要求学生在了解基础课堂知识的同时，拥有自我教育与学习的能力，合理将Python知识用于计算机编程，实现自身综合素质的全面提高。

线上课堂教学要素等同于传统课堂要素，且还需要添加教学平台要素。多平台融合的课堂教学，仍以学生和教师为主体，课堂上教师负责设计活动，激发学生积极性，引导其树立热爱学习的理念，学生则需要参与课堂中，赋予自身内在学习动力，对时间计划合理安排，凸显学生主体作用;教学方法是指师生为完成任务所使用的方法，包含教师“教”的方法和学生“学”的方法;教学内容为平台教学载体;教学平台为线上教学的保障和基础，也是师生互动的基础。

1.2 平台介绍

在Python教学实践中，为保证顺利完成线上课堂教学，可选择高校教学平台为主平台，以QQ、微信为交流平台，以腾讯会议、Zoom为直播平台，以此实现多平台容和教学。

（1）腾讯课堂、Zoom直播平台为在线教育平台，可借助音视频方式进行教学直播，提供高水平在线课堂教育[2]。同时，平台具备屏幕分享功能，将师生屏幕连接起来，观看教师电脑的操作方法，适用于Python知识教學。

（2）学校主平台。该平台具有小组讨论、签到、数据共享的功能，如我们现在使用的湖南水利终身学习平台。线上教学中，教师可利用签到进行考勤管理，确保学生可按时参与在线教学。同时，利用数据共享还能将课件、网络资源等传输至平台，为学生自主学习提供帮助，以小组讨论的方式，拓展学生合作空间与学习方式，调动学生积极性，提高在线教学实效性。

（3）QQ、微信。在聊天功能之外，平台还能进行演示白板、文件上传、群公告发布、群课堂及相册等功效，实现群成员禁言、消息发送等方式下发通知。利用照片上传、白板演示解答知识，拓展教学功能，实现多元化知识学习。

2 教学设计思路

Python课程内容丰富，包含基础数据结构、编程及控制结构算法等，以往学生学习中通常存在面对任务畏缩的情况，进程较为缓慢，效率较低，主要是由于学生缺乏充足问题解决经验，思路不清晰[3]。因此，应当以学生为中心，从学生出发，根据其认知规律，可将教学知识分层，采取螺旋设计方式，螺旋递进有助于学生逐渐建构知识。任务驱动也能够让学生感受到学习乐趣，调动学生兴趣，提高学习效果。在任务递进教学中，应做到步步深入、知识连贯性。学生学习Python元组、顺序、数据结构列表、字典、控制结构选择、循环等，实际应用中通常是控制结构与数据结构综合应用。

（1）选择课程内容。课程内容作为教学设计环节的基础，开展线上教学需立足于学生已有知识结构，进一步拓宽知识广度，挖掘知识深度，以此实现教学内容为螺旋上升态势。因此，需根据系统功能，布置Python练习与学习任务，学生自主分析教材，明确流程需求等，选择恰当结构算法进行编程。

（2）线上教学中，学生观看MOOC进行基础知识学习，课上练习与给出解答，为Python应用奠定基础。学生在学习中能够发现其知识弱点，平台安排固定题目，要求学生闲暇时间自主练习，巩固知识。

（3）安排教学任务，考核学生应用知识问题解决能力，以此作为该线上课堂教学成绩，考核过程中，可通过考试系统抽题考核学生。

3 Python教学实践分析

3.1 教材选用

本课程选择教材为董付国教授的《Python程序设计基础》，清华大学出版社出版，本书对Python内部工作原理进行一定程度的剖析，并适当介绍了Python代码优化和安全编程的有关知识。为学生展示编程语言学习的有趣路径，以此为学生传达理解计算生态，培养创新思维理念。并且，还有与教材配套同步的在线课程，免费为学生开放。

3.2 课前准备

在课前准备中，教师需通过学校平台完成小组讨论、签到及共享资源。Python教学前，教师可根据共享功能，通过操作平台程序开设Python课程，创建班级生成邀请码，将其发送至微信群内，学生登录平台后打开邀请码，即可进入Python课程，积极展开在线学习[5]。学生进入平台后，教师可将录制教学内容、课件、慕课、测试题等内容传送至平台，且借助平台功能设定上传资源分值，要求学生观看视频，通过参观时长、种类等为学生评分，以此作为考核指标之一，约束学生预习行为，提高其学习积极性。并且，课前2分钟教师组织人员以拍照、手势或位置等方式签到，记录考勤，教师后台即可了解签到情况，确保电脑前学生已经就位，以免采取传统点名方式效率较低，为课堂教学挤出更多时间。

3.3 课堂教学

腾讯课堂中，教师应该根据软件申请流程，填写完善姓名、教学课程及所在院校等信息，在平台软件商提交入驻申请，完成审核后即可展开在线教学[6]。在课堂中有录播与直播两种教学模式，在线课堂为掌握学生动态，加强师生之间互动，可采取直播方式进行Python教学，且将直播过程录屏，完成直播教学后，将教学录屏内容上传至主平台，便于学生日后巩固复习。教师进驻腾讯课堂后，引导学生也按照程序要求选择课程，展开直播学习。

以飞机飞行编程为例，Python课程为学生布置冒泡序列、函数知识巩固，平台设置字典、列表、循环嵌套综合应用题目，使得学生能够掌握语法細节。

任务一：求机型总飞行时间，练习循环控制、列表及元组结构（该任务为基础知识，内容较为简单）。

任务二：求机型不同当日总飞行时间，训练循环控制结构与字典（该任务延续了上一任务程序，结构却更为复杂，学生需掌握混合应用字典与列表方法，不同飞机架次、机型有所不同，列表、字典长度也存在差异分析学生实际数据结构问题解决能力）。

任务三：飞机类设计，以代码编写飞行员计划，练习算法和进行类（该任务较为复杂，需使用类与对象、列表原函数，学生需结合题目构造飞行员类，对象列表，计算总飞行时间，做好飞行时间排序工作，输出飞行员总时间与编号）。

在直播教学中，采取任务教学法，教师利用屏幕分享功能，为学生展示自身电脑屏幕操作方式，讲解各个任务要求、定义等，加深学生掌握基础知识。并且，通过数据分析要求学生收集资料，以文档汇总的方式，将其上传至主平台中。通过上述教学，以腾讯课堂为载体，引进任务教学法，整合线下与线上教学，拓宽在线教学深度，鼓励和引导学生在互联网教学中实现深入思考，激发学生兴趣，吸引学生注意力，以免受环境影响，促进教学效率提高。

3.4 课后布置

在Python教学实践中，教师可利用微信群答疑解惑、布置作业，加深学生对知识的掌控，提高教学有效性。并且，在微信群中，教师可利用群公告模式，为学生提醒，明确下节课时间，解答问题及布置作业等，确保学生可全面了解作业与教学内容。在群中积极督促学生展开自主学习、复习与预习，教师也可以上传相册的方式，在群内分享Python程序案例，分析案例继承关系、控制结构、类等，巩固教学内容，有助于其理解基础知识。

3.5 教学评价

以期末成绩满意度调查可知，91%的学生十分满意，85%的学生评价可适应此种教学模式。以开学线下考试组织成绩而言，大部分学生有所收获，成绩分布较为优异。该模式可提高学生积极性与主动性，直播间中的弹幕使得学生能够隐藏在ID后面，踊跃评论或提问，增加师生互动交流。课堂测试结构的实时排名，也能够调动学生好胜心，更为积极主动的学习。学生还能观看短视频，弥补线上由于管制不足所造成的低效学习和注意力分散，结合记忆以往曲线规律，设置1小时，1星期，1个月的节点设置阶段测试，加深学生知识记忆。

4 总结

综上所述，在线教学中院校存在平台单一、模式陈旧等问题，通过多平台融合教学，可实现各平台优势互补，有效解决上述问题。因此，可根据Python教学要求及学生情况，从教材选用、课前准备、课堂教学、课后布置这几方面出发，以此对学生考勤签到、资源共享，为学生答疑解惑，从而提高教学质量。

参考文献：

[1] 周邵萍，朱明亮，李琳.基于过程监控和多平台融合的线上教学模式实践与思考[J].化工高等教育，2020，37（6）：15-19，49.

[2] 刘红蕾.混合教学模式下多平台深度融合的大学英语线上教学探讨[J].英语广场，2020（32）：122-124.

[3] 韩志豪，刘晓英.基于Python的机器视觉实验教学平台设计[J].计算机测量与控制，2020，28（3）：250-254，259.

[4] 刘瑜，杜晶，杨玫.MOOC背景下《大学计算机基础》Python实验螺旋分层教学设计[J].计算机工程与科学，2019，41（S1）：114-118.

[5] 郭福亮，周钢，李永杰，等.新大纲下的《大学计算机基础》课程改革实践探索[J].计算机工程与科学，2019，41（S1）：59-62.

[6] 张莉，金莹，张洁.多样化可扩展的Python教学体系探索与实践[J].计算机教育，2017（8）：18-22.

【通联编辑：光文玲】