韓志豪

摘 要： 近幾年隨著人工智能的飛速發(fā)展，中國(guó)、美國(guó)已經(jīng)將人工智能寫入戰(zhàn)略層面，但高校的程序設(shè)計(jì)課程與人工智能的發(fā)展存在著脫節(jié)的現(xiàn)象。本文分析了人工智能特點(diǎn)與發(fā)展方向，梳理Python編程語(yǔ)言特點(diǎn)與人工智能的關(guān)系，整理針對(duì)人工智能的Python程序設(shè)計(jì)教學(xué)內(nèi)容，結(jié)合Python程序設(shè)計(jì)教學(xué)經(jīng)驗(yàn)，提出人工智能方向的Python程序設(shè)計(jì)教學(xué)目標(biāo)、教學(xué)模式、教學(xué)方法。通過(guò)教學(xué)實(shí)驗(yàn)，論證了本Python程序設(shè)計(jì)的教學(xué)方式優(yōu)于一般的Python程序設(shè)計(jì)教學(xué)方式。

關(guān)鍵詞： Python； 人工智能； 教學(xué)方式； 程序設(shè)計(jì)

中圖分類號(hào)：G434 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號(hào)：1006-8228（2018）07-76-06

Abstract： In recent years， with the rapid development of artificial intelligence， China and the United States have written artificial intelligence into strategic layers. However， there is a disconnect between the programming courses in universities and the development of artificial intelligence. To solve this problem， this paper analyzes the characteristics and development direction of artificial intelligence， combs the relationship between the characteristics of Python programming language and artificial intelligence， organizes the teaching content of Python programming for artificial intelligence， and combining with Python programming teaching experience， proposes the artificial intelligence oriented Python Programming teaching objectives， teaching models and teaching methods. Through the teaching experiments， it is demonstrated that the Python programming teaching method is superior to the general Python programming teaching method.

Key words： Python； artificial intelligence； teaching method； programming

0 引言

2017年7月國(guó)務(wù)院發(fā)布《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》[1]，12月國(guó)家工業(yè)和信息化部發(fā)布《促進(jìn)新一代人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展三年行動(dòng)計(jì)劃（2018-2020年）》[2]。2018年3月起，在計(jì)算機(jī)二級(jí)考試加入了“Python語(yǔ)言程序設(shè)計(jì)”。Python語(yǔ)言因其特有的屬性：簡(jiǎn)潔高效、解釋性、可擴(kuò)展性、生態(tài)性[3]，而成為了最受歡迎的語(yǔ)言，它豐富的第三方庫(kù)，既避免了重復(fù)開發(fā)，又增加了語(yǔ)言的張力。目前，98%的人工智能的開發(fā)，用的是Python語(yǔ)言編程。

在高校傳統(tǒng)的教學(xué)中，用C/C++或Java作為主要語(yǔ)言設(shè)計(jì)編程課程[3]。但是高校教學(xué)需要緊跟時(shí)代的步伐，更要走在時(shí)代的前列，與此同時(shí)，由于大數(shù)據(jù)分析、人工智能的蓬勃發(fā)展，Python語(yǔ)言市場(chǎng)對(duì)人才的需求，也正處于供不應(yīng)求的狀態(tài)。因此將Python程序設(shè)計(jì)作為必修課程顯得尤為重要。

Python語(yǔ)言是一種解釋型高級(jí)語(yǔ)言，可移植、跨平臺(tái)、面向?qū)ο蟮忍攸c(diǎn)，運(yùn)用場(chǎng)景也越來(lái)越廣泛[3]。與此同時(shí)，人工智能提升到了國(guó)家戰(zhàn)略層面，推動(dòng)著人類第四次工業(yè)革命。國(guó)內(nèi)高校對(duì)Python與人工智能的教學(xué)研究還相對(duì)較少，人工智能主要集中在科研領(lǐng)域。在此環(huán)境下總結(jié)Python教學(xué)經(jīng)驗(yàn)，探索人工智能方向的Python程序設(shè)計(jì)教育教學(xué)。

1 背景

1.1 人工智能的發(fā)展與教育

人工智能最早于1965年在Dartmouth學(xué)會(huì)上被提出，隨后被定義為“人工智能就是研究如何使計(jì)算機(jī)去做過(guò)去只有人才能做的智能的工作”[4]，人工智能最開始被盲目追捧，到20世紀(jì)七八十年代遭遇發(fā)展瓶頸，但在2016年谷歌基于深度學(xué)習(xí)的AlphaGo戰(zhàn)勝了圍棋世界冠軍，又一次激發(fā)了人們對(duì)人工智能的熱情[5]。

人工智能（英語(yǔ)：Artificial Intelligence，AI）的核心是能夠構(gòu)建與人類交流、學(xué)習(xí)，甚至超越人類推理、知識(shí)、規(guī)劃、學(xué)習(xí)、交流、感知、移動(dòng)和操縱物體的能力[6]。

目前，我國(guó)常用的人工智能方向，主要有無(wú)人駕駛、機(jī)器學(xué)習(xí)、智能搜索、智能推薦、圖像識(shí)別、語(yǔ)音翻譯、機(jī)器人、博弈、預(yù)測(cè)等。國(guó)內(nèi)科技巨頭華為、百度、阿里巴巴、騰訊、科大訊飛等公司，加快布局了人工智能的研究，他們成立了專門的研究機(jī)構(gòu)，開放他們的定制平臺(tái)，如百度的apollo系統(tǒng)，用于無(wú)人駕駛。阿里巴巴的阿里云ET城市大腦，用于交通管理；科大訊飛的語(yǔ)音云，用于語(yǔ)音識(shí)別與實(shí)時(shí)翻譯。而國(guó)內(nèi)高校對(duì)人工智能的研發(fā)與教學(xué)布局還相對(duì)較弱。

1.2 Python編程語(yǔ)言的背景與特點(diǎn)

21世紀(jì)，計(jì)算機(jī)經(jīng)歷了飛速的發(fā)展。計(jì)算機(jī)的編程語(yǔ)言也蓬勃發(fā)展，出現(xiàn)了匯編語(yǔ)言、C++、Java、C#、PHP、Python、Objective-C等等，但是像Python語(yǔ)言既具有面向?qū)ο蟮奶攸c(diǎn)，又像腳本語(yǔ)言方便上手，卻很少有[7]。因此，在2016年，教育部高等學(xué)校大學(xué)計(jì)算機(jī)課程教學(xué)指導(dǎo)委員會(huì)發(fā)布了《大學(xué)計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)課程教學(xué)基本要求》（簡(jiǎn)稱：《基本要求》）[8]，《基本要求》首次建議將Python語(yǔ)言作為首門程序設(shè)計(jì)課程的教學(xué)語(yǔ)言。

相比其他的傳統(tǒng)語(yǔ)言，Python語(yǔ)言有如下的特點(diǎn)。

⑴ 簡(jiǎn)潔、易學(xué)。Python的語(yǔ)法邏輯清晰，簡(jiǎn)化變量類型的區(qū)分，并且增加多維度運(yùn)算、多類型運(yùn)算等，簡(jiǎn)化了編程的語(yǔ)義表達(dá)，提高了程序的可讀性，增強(qiáng)了程序的邏輯結(jié)構(gòu)。

⑵ 可嵌入性、可擴(kuò)展性。Python語(yǔ)言可以嵌入到C++語(yǔ)言中，從而提供腳本編程的功能。Python程序中，也可以加入C++語(yǔ)言，來(lái)提高運(yùn)行的效率。

⑶ 開放、開源。Python語(yǔ)言遵從GPL（GNU General Public License）協(xié)議，所有的代碼都可以開放出來(lái)，這也使得Python擁有12萬(wàn)個(gè)以上的第三方庫(kù)，避免了重復(fù)編程，提升了編程效率。

⑷ 高層語(yǔ)言、面向?qū)ο?。Python是一種高層語(yǔ)言，當(dāng)用Python編程時(shí)，無(wú)需考慮內(nèi)存細(xì)節(jié)、指針問(wèn)題等。而Python的語(yǔ)法既支持面向?qū)ο笠仓С置嫦蜻^(guò)程。

⑸ 跨平臺(tái)、可移植性。Python是一種解釋型語(yǔ)言。這使得Python的程序可以直接在各種系統(tǒng)（如Linux、Windows、MacOS）拷貝運(yùn)行，不必?fù)?dān)心環(huán)境配置問(wèn)題。

2 Python程序設(shè)計(jì)教學(xué)探索

為了適應(yīng)沒(méi)有編程基礎(chǔ)的學(xué)生能學(xué)深Python語(yǔ)言編程，同時(shí)緊跟人工智能的時(shí)代背景，Python程序設(shè)計(jì)課程內(nèi)容主要包括：Python簡(jiǎn)介，Python安裝，Python輸入輸出，數(shù)據(jù)類型與變量，運(yùn)算符，條件語(yǔ)句，循環(huán)語(yǔ)句，Python特性，函數(shù)，面向?qū)ο?，常?jiàn)類庫(kù)，人工智能編程。

2.1 Python程序設(shè)計(jì)教學(xué)目標(biāo)

教學(xué)目標(biāo)是使學(xué)生進(jìn)步和變化的明確表述，也是教學(xué)活動(dòng)期望得到的學(xué)生的學(xué)習(xí)結(jié)果。因此，Python程序設(shè)計(jì)的教學(xué)目標(biāo)在整個(gè)教學(xué)活動(dòng)中，起著引導(dǎo)性的作用。

教學(xué)目標(biāo)一 學(xué)生具有用Python編寫基本程序的能力。要求學(xué)生根據(jù)程序的功能需求，建立面向?qū)ο罂蚣?，基于常用類?kù)，使用Python語(yǔ)言編程并調(diào)試，最終實(shí)現(xiàn)程序功能。

教學(xué)目標(biāo)二 學(xué)生掌握Python編程的特性。每一種編程語(yǔ)言都大同小異，但每一種編程語(yǔ)言都有它獨(dú)有的特性。而Python語(yǔ)言是解釋型語(yǔ)言，非常容易進(jìn)行混合語(yǔ)言編程，方便使用它的第三方庫(kù)。因此在運(yùn)用Python時(shí)，必須避免與其他語(yǔ)言混淆，而學(xué)生掌握Python語(yǔ)言的特性顯得尤為重要。其中Python較為著名的特性有：①字典；②切片；③生成式；④生成器；⑤逗號(hào)的用法；⑥簡(jiǎn)單循環(huán)；⑦淺拷貝與深拷貝；⑧類屬性與實(shí)例屬性；⑨裝飾器，⑩正則表達(dá)式。

⑴ 字典的示例代碼

name_scores={‘Jack：80， ‘Kevin：95， ‘Pony：75}

print（name _scores[‘Kevin]）

輸出：95

⑵ 切片的示例代碼

sale=[155，102，74，11，55，87，63，42，99，82]

print（sale[0：3]）

輸出：[155，102，74]

print（sale[-3：-1]）

輸出：[42，99]

注：負(fù)號(hào)為反方向開始計(jì)數(shù)

print（ sale[：4] ）

輸出：[155，102，74，11]

注：默認(rèn)為從零開始計(jì)數(shù)

print（ sale[：：-1] ）

輸出：[82， 99， 42， 63， 87， 55， 11， 74， 102， 155]

⑶ 生成式的示例代碼

temp=[x*2 for x in range（1， 11）]

print（temp）

輸出：[2，4，6，8，10，12，14，16，18，20]

⑷ 生成器的示例代碼

temp2=（x*2 for x in range（1， 11））

print（next（temp2））

輸出：2

print（next（temp2））

輸出：4

注：注意括號(hào)的區(qū)別

⑸ 逗號(hào)的示例代碼

a，b=2，5

print（a，b）

輸出：2 5

list_1=[1，2]

list_2=[‘a(chǎn)，b]

for x，y in zip（list_1，list_2）

print x，y

輸出： 1 a

2 b

⑹ 簡(jiǎn)單循環(huán)的示例代碼

print（“Tom”*2+”Jack”*3）

輸出：TomTomJackJackJack

⑺ 淺拷貝與深拷貝的示例代碼

import copy

a=[1，2，3]

b=a

c=copy.copy（a）

d=copy.deepcopy（a）

print（id（a），id（b），id（c），id（d））

a.append（4）

print（a，b，c，d）

a=[4，5，6]

print（a，b，c，d）

輸出：

19063880 19063880 19089800 19048840

[1， 2， 3， 4] [1， 2， 3， 4] [1， 2， 3] [1， 2， 3]

[4， 5， 6] [1， 2， 3， 4] [1， 2， 3] [1， 2， 3]

⑻ 類屬性與實(shí)例屬性的示例代碼

class Tool（object）：

num=0

def__init__（self，newname）：

self.name=newname

注：其中num為類屬性，name為示例屬性

⑼ 裝飾器的示例代碼

def dec（func）：

def innt（）：

print（"zhuangshi"）

return func（）

return innt（）

@dec

def func（）：

print（"func"）

func（）

輸出：

zhuangshi

func

注：python裝飾器本質(zhì)上就是一個(gè)函數(shù)，它可以讓其他函數(shù)在不需要代碼變動(dòng)的前提下增加額外的功能，裝飾器的返回值也是一個(gè)函數(shù)對(duì)象（函數(shù)的指針）

⑽ 正則表達(dá)式的示例代碼

import re

data="Boys are taller than girls"

result=re.match（ r'（.*） are （.*？） .*'， data）

if result：

print （"result.group（）："， result.group（））

print （"result.group（1）："， result.group（1））

print （"result.group（2）："， result.group（2））

輸出：

result.group（）：Boys are taller than girls

result.group（1）：Boys

result.group（2）：taller

注：將data中與'（.*） are （.*？） .*'相匹配的內(nèi)容賦值給result

教學(xué)目標(biāo)三 使學(xué)生了解常用的Python庫(kù)，了解人工智能思想及編程方式。在人工智能時(shí)代背景下，若不借第三方庫(kù)，只靠Python的標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)，很難編寫復(fù)雜的處理程序。而Python有開源的特性，其所衍生的第三方Python庫(kù)也均都開源，而且很多開源庫(kù)都有團(tuán)隊(duì)維護(hù)，因此十分適合企業(yè)及個(gè)人使用。常見(jiàn)的Python標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)如pdb、urllib、httplib、hash、os、threading等，常見(jiàn)的Python第三方庫(kù)requests、numpy、matplotlib、tensorflow等，其中打敗全世界圍棋高手的AlphaGo，就是基于tensorflow開發(fā)而來(lái)的。由于第三方庫(kù)眾多，函數(shù)及用法各有不同，讓學(xué)生全部掌握十分困難，需要指導(dǎo)學(xué)生了解第三方庫(kù)的特征及用法。當(dāng)學(xué)生需要用時(shí)，采用“help（）”指令的方式得到該函數(shù)的用法及參數(shù)特性，使學(xué)生學(xué)會(huì)去獨(dú)立探索Python庫(kù)的多樣性，而不是一味的填鴨式教育，這樣可以提升學(xué)生學(xué)習(xí)的積極性與主動(dòng)性，提高學(xué)生的動(dòng)手能力，增強(qiáng)學(xué)生的探索與創(chuàng)新精神。

2.2 任務(wù)驅(qū)動(dòng)與項(xiàng)目驅(qū)動(dòng)混合教學(xué)模式

為了達(dá)到上述的教學(xué)目標(biāo)，Python程序設(shè)計(jì)在教學(xué)活動(dòng)中采用學(xué)生主體、教師主導(dǎo)的任務(wù)驅(qū)動(dòng)與項(xiàng)目驅(qū)動(dòng)混合模式，開展教學(xué)活動(dòng)，引導(dǎo)學(xué)生完成每一章節(jié)的具體任務(wù)，從而提升學(xué)生的Python語(yǔ)言編程能力。

任務(wù)驅(qū)動(dòng)模式是指在教學(xué)過(guò)程中，以學(xué)生為中心，以任務(wù)為載體，把教學(xué)內(nèi)容巧妙地隱含在一個(gè)個(gè)具體任務(wù)之中，學(xué)生通過(guò)獨(dú)立或協(xié)作完成任務(wù)，學(xué)習(xí)新知識(shí)和新技能 [9]。Python程序設(shè)計(jì)在教學(xué)過(guò)程中，對(duì)于基礎(chǔ)章節(jié)每一小節(jié)一個(gè)任務(wù)，以任務(wù)結(jié)果評(píng)價(jià)學(xué)生掌握情況，通過(guò)這樣的方法打破理論與實(shí)踐分離，將課堂理論運(yùn)用到任務(wù)中去，實(shí)現(xiàn)理論與實(shí)踐相統(tǒng)一。

Python程序設(shè)計(jì)的示例任務(wù)如下。

任務(wù)1 兩個(gè)文件file1和file2，各存放一行字母，要求把這兩個(gè)文件中的信息合并，并且按字母順序排列，輸出到一個(gè)新文件file3中。

任務(wù)1代碼如下：

import string

fp1=open（'file1.txt'）

data1=fp1.read（）

fp1.close（）

fp2=open（'file2.txt'）

data2=fp2.read（）

fp2.close（）

fp3=open（'file3.txt'，'w'）

data_all=list（data1+data2）

data_all.sort（）

data_unite=''

data_unite=data_unite.join（data_all）

fp3.write（data_unite）

fp3.close（）

項(xiàng)目教學(xué)法是師生通過(guò)共同實(shí)施一個(gè)完整的項(xiàng)目工作而進(jìn)行的教學(xué)活動(dòng)。將一個(gè)相對(duì)獨(dú)立的項(xiàng)目（產(chǎn)品教學(xué)法），交由學(xué)生自己處理。信息的收集、方案的設(shè)計(jì)、項(xiàng)目的實(shí)施及最終的評(píng)價(jià)，，都由學(xué)生自己負(fù)責(zé) [10]。在Python程序設(shè)計(jì)的項(xiàng)目教學(xué)中，考驗(yàn)了學(xué)生對(duì)Python基本庫(kù)與第三方庫(kù)的了解及運(yùn)用程度，結(jié)合人工智能的編程思路，帶領(lǐng)學(xué)生了解人工智能在日常生活中的運(yùn)用。有些大型項(xiàng)目，學(xué)生無(wú)法直接入手，在課程教學(xué)活動(dòng)中需幫助學(xué)生了解大型項(xiàng)目的開發(fā)流程，模塊分割，聯(lián)合調(diào)試等，使得學(xué)生在學(xué)會(huì)協(xié)作編程的同時(shí)，提高企業(yè)項(xiàng)目的編程能力。

任務(wù)2 Python程序設(shè)計(jì)的示例項(xiàng)目：有如下一組數(shù)據(jù)，X代表房子面積，Y代表房子價(jià)格，運(yùn)用面向?qū)ο笤O(shè)計(jì)思想，采用線性回歸擬合，將最后回歸信息通過(guò)坐標(biāo)軸展示。

X=[18，20，33，45，94，110，121，133]

Y=[1324，3315，2218，4127，8679，9989，10987，15412]

任務(wù)2的關(guān)鍵代碼如下：

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

house_area=np.array（[18，20，33，45，94，110，121，133]，

dtype=np.float64）

house_price=np.array（[1324，3315，2218，4127，8679，9989，

10987，15412]，dtype=np.float64）

class House_Price_Predicted（object）：

def__init__（self，datenum，iternum，learnrate）：

#super（House_Price_Predicted，self）.__init__（）

self.date_num=datenum

self.iteration_num=iternum

self.learn_rate=learnrate

def simple_d_a（self，cal_price，price，area）：

return （cal_price-price）*area

def simple_d_b（self，cal_price，price）：

return cal_price-price

def cal_loss（self，cal_price，price）：

return sum（（cal_price-price）**2）/（2*self.date_num）

def draw_date（self）：

chart1a=np.array（np.linspace（-20，20，100））

chart1b=np.array（np.linspace（-20，20，100））

draw_loss=np.zeros（shape=（len（chart1a），len（chart1b）））

for ai in range（0，len（chart1a））：

for bi in range（0，len（chart1b））：

a0=chart1a[ai]

b0=chart1b[bi]

temp=self.cal_loss（a0*house_area+b0，house_price）

draw_loss[ai][bi]=temp

chart1a，chart1b=np.meshgrid（chart1a，chart1b）

return（chart1a，chart1b，draw_loss）

def draw_chart（self）：

fig=plt.figure（1，figsize=（12，8））

chart1=fig.add_subplot（1，1，1）

chart1.plot（house_area，house_price）

chart1.plot（house_area，house_price，'o'）

chart1.set_xlabel（'X'）

chart1.set_ylabel（'Y'）

for step in range（1，self.iteration_num）：

__loss=0

all_da=0

all_db=0

for i in range（0，len（house_price））：

tempda=self.simple_d_a（a*house_area[i]+

b，house_price[i]，house_area[i]）

tempdb=self.simple_d_b（a*house_area[i]+

b，house_price[i]）

all_da=all_da+tempda

all_db=all_db+tempdb

__loss=（a*house_area[i]+b-house_price[i]）**2/2.0

tempx=np.linspace（0，1，4）

tempy=tempx*a+b

chart1.plot（tempx，tempy）

a=a-all_da * self.learn_rate

b=b-all_db * self.learn_rate

all_loss.append（__loss）

all_step.append（step）

plt.ioff（）

plt.show（）

def main（）：

hp=House_Price_Predicted（8，100，0.01）

hp.draw_chart（）

if __name__ == '__main__'：

main（）

注：為了方便運(yùn)算，代碼通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化將數(shù)據(jù)調(diào)整到0～1之間。

通過(guò)上述代碼當(dāng)?shù)螖?shù)為20次時(shí)，線性擬合為圖1所示。

當(dāng)?shù)螖?shù)設(shè)為100時(shí)，線性擬合如圖2所示。

當(dāng)?shù)螖?shù)設(shè)為500時(shí)，線性擬合如圖3所示。

Python程序設(shè)計(jì)的任務(wù)驅(qū)動(dòng)與項(xiàng)目驅(qū)動(dòng)混合教學(xué)模式，在整個(gè)教學(xué)過(guò)程中，基礎(chǔ)知識(shí)部分適合以任務(wù)驅(qū)動(dòng)教學(xué)模式，而在拓展知識(shí)部分及綜合訓(xùn)練適合以項(xiàng)目驅(qū)動(dòng)教學(xué)模式，其中拓展知識(shí)部分主要包括面向?qū)ο?，常?jiàn)類庫(kù)，人工智能編程。

任務(wù)驅(qū)動(dòng)與項(xiàng)目驅(qū)動(dòng)混合教學(xué)模式，克服了理論知識(shí)枯燥乏味，學(xué)生積極性、主動(dòng)性不高，實(shí)操能力不強(qiáng)等問(wèn)題，同時(shí)與單一的任務(wù)驅(qū)動(dòng)相比，增加了學(xué)生真實(shí)的項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)，實(shí)現(xiàn)了產(chǎn)教融合，與單一項(xiàng)目驅(qū)動(dòng)相比，減輕了學(xué)生學(xué)習(xí)Python編程與人工智能編程的壓力，給予學(xué)生更多的編程信心與編程樂(lè)趣。

2.3 Python程序設(shè)計(jì)“1171”教學(xué)方法

教師為實(shí)現(xiàn)教學(xué)目標(biāo)而開展各種教學(xué)活動(dòng)設(shè)計(jì)教學(xué)程序，采用必要的教學(xué)手段。

在Python程序設(shè)計(jì)課程中，把每次課程分為4個(gè)階段，分別占用課時(shí)比例為10%，10%，70%，10%，故簡(jiǎn)稱為“1171”教學(xué)法。前10%主要采用講授法或啟發(fā)式教學(xué)法，帶學(xué)生引入課程，并理解知識(shí)點(diǎn)；接下來(lái)10%為課程的演示階段，主要通過(guò)演示法或討論法，向?qū)W生演示編程實(shí)現(xiàn)某個(gè)功能的過(guò)程，或向?qū)W生提出綜合性的項(xiàng)目問(wèn)題，與學(xué)生展開討論；占比最大的70%時(shí)間，用于學(xué)生的編程實(shí)操、實(shí)驗(yàn)，在學(xué)生需要幫助時(shí)給予啟發(fā)，提高學(xué)生自主探索的能力；最后的10%時(shí)間，采用講授法或討論法，向?qū)W生闡述整個(gè)課程中遇到的常見(jiàn)問(wèn)題及編程技巧，總結(jié)本堂課的重點(diǎn)內(nèi)容。

根據(jù)實(shí)踐，在整個(gè)Python程序設(shè)計(jì)的教學(xué)活動(dòng)中，采用“1171”的教學(xué)法，能大大提升學(xué)生的自主性與創(chuàng)新創(chuàng)造力，而采用傳統(tǒng)的講授法與實(shí)驗(yàn)法結(jié)合教學(xué)，難以激發(fā)學(xué)生的興趣，通過(guò)在課程中間穿插學(xué)生對(duì)于項(xiàng)目、任務(wù)的討論，加深學(xué)生對(duì)于知識(shí)點(diǎn)的理解，并為編程實(shí)訓(xùn)做好鋪墊，同時(shí)讓學(xué)生懂得了團(tuán)隊(duì)合作。而最后的總結(jié)時(shí)間，是引導(dǎo)學(xué)生對(duì)于實(shí)操中問(wèn)題的回顧，加深了學(xué)生對(duì)重點(diǎn)和難點(diǎn)的印象。

3 結(jié)束語(yǔ)

在浙江國(guó)際海運(yùn)職業(yè)技術(shù)學(xué)院的程序設(shè)計(jì)課程中進(jìn)行了教學(xué)實(shí)踐。實(shí)踐表明，該教學(xué)目標(biāo)、教學(xué)模式、教學(xué)方法可以激發(fā)學(xué)生對(duì)Python程序設(shè)計(jì)的學(xué)習(xí)熱情，并且了解人工智能的編程思路，同時(shí)使學(xué)生具有運(yùn)用Python解決實(shí)際問(wèn)題的能力。逐漸的Python代替C語(yǔ)言成為其他非計(jì)算機(jī)專業(yè)的程序設(shè)計(jì)必修課，學(xué)生可以告別復(fù)雜語(yǔ)法的困擾，而專注于其專業(yè)領(lǐng)域的研究。但目前國(guó)內(nèi)高校的Python師資短缺，希望本文能為程序設(shè)計(jì)相關(guān)的教輔人員提供教學(xué)思路，以期更好的推廣Python教學(xué)。

參考文獻(xiàn)（References）：

[1] 新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃[Z].國(guó)發(fā)〔2017〕35號(hào).

[2] 《促進(jìn)新一代人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展三年行動(dòng)計(jì)劃（2018-2020年）》印發(fā)[J].機(jī)器人產(chǎn)業(yè)，2018.1：70-79

[3] 秦科，劉貴松.面向Python應(yīng)用的大學(xué)教學(xué)改革初探[J].計(jì)算機(jī)教育，2017.9：21-25

[4] 派崔克·溫斯頓.人工智能[M].劍橋出版社，1984.

[5] 馬玉慧，柏茂林，周政.智慧教育時(shí)代我國(guó)人工智能教育應(yīng)用的發(fā)展路徑探究——美國(guó)《規(guī)劃未來(lái)，迎接人工智能時(shí)代》報(bào)告解讀及啟示[J].電化教育研究，2017.38（3）：123-128

[6] De Meyer， Kris. Foundations of stochastic diffusion search.Diss. University of Reading，2004.

[7] 秦科，劉貴松.面向Python應(yīng)用的大學(xué)教學(xué)改革初探[J].計(jì)算機(jī)教育，2017.9：21-25

[8] 嵩天，黃天羽，禮欣.Python語(yǔ)言：程序設(shè)計(jì)課程教學(xué)改革的理想選擇[J].中國(guó)大學(xué)教學(xué)，2016.2：42-47

[9] 吳靜.項(xiàng)目教學(xué)法與任務(wù)驅(qū)動(dòng)教學(xué)法的異同比較[J].北京工業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院學(xué)報(bào)，2011.10（3）：79-82

[10] 徐肇杰.任務(wù)驅(qū)動(dòng)教學(xué)法與項(xiàng)目教學(xué)法之比較[J].教育與職業(yè)，2008.11：36-37