“MOOC+翻转课堂”的多元化教学模式研究与实践——以《Python语言程序设计》课程为例

在知识经济时代,不少高校都将MOOC、微课以及翻转课堂等作为新型教学模式,致力于将其融入实际教学中,构建线上线下混合式教学模式,以推动高校教育体系革新。《Python语言程序设计》是计算机专业的重要课程,以学生学习为核心构建"MOOC+翻转课堂"的多元化教学模式,有利于提升学生分析问题与解决问题的能力,革新传统教育教学体系,实现学生自主学习、提升实践能力的培养目标。     

基于“MOOC+翻转课堂”的C程序设计混合式教学

MOOC作为教育信息化的杰出代表,它的出现促使很多新兴教学模式的产生,翻转课堂就是其中之一。本文针对高校新生计算机通识课程教学现状,以C语言课程为例,提出"MOOC+翻转课堂"式混合教学模式。实践结果证明,混合教学能够帮助大学新生尽快完成由被动受教到主动钻研的学习模式转变,提高学习效率,培养创新能力。     

基于“SPOC+任务驱动”的翻转课堂模式研究

为实现MOOC与传统课程的融合,真正实现"以学生为中心"的教学变革,提出构建基于"SPOC+任务驱动"的翻转课堂模型,介绍该模型的3个核心阶段,具体阐述非线性编辑课程翻转课堂的实践,最后说明翻转课堂的实践结果并提出反思。     

基于学习通多维考核在Python程序设计课程中的实践与探索

教育信息化2.0背景下强调信息化与教育教学的深度融合,高校有必要实施"互联网+教育模式",改革传统的教学模式。基于从,笔者以《Python程序设计》课程教学为例,借助超星学习通提供的强大教学辅助功能,开展互动式教学尝试,并结合多维考核模式进行实践研究。实践证明,借助学习通实施信息化教学,能够促进考核公平,提高学生的课堂参与度,调动学生自主学习的积极性,提高课程的教学质量。     

基于尔雅平台的“SPOC+课堂”混合式教学设计与应用

针对MOOC背景下高校课程教学改革创新的需求,文章从混合式学习理念出发,阐述SPOC内涵及其应用于混合式教学的优势,设计基于超星尔雅网络教学平台的"SPOC+课堂"混合式教学模式,探讨其在大学计算机应用基础课程中的具体应用,力求SPOC与传统课堂的深度融合,充分发挥"网络学习+课堂学习"混合教学优势,推动高校课程教学模式的改革和创新。     

“项目教学+翻转课堂”在网页制作课程中的应用

翻转课堂作为多元化教学的有效手段近年来在国内教育中得到重视。"项目教学+翻转课堂"的组合教学模式,着眼于为学生确立清晰的学习目标、构建完整的知识体系结构,在以教师为中心的教学模式与以学生为中心的教学模式之间找到最佳的平衡点。笔者以网页制作基础课程为例,探索了这种新模式下教师组织教学的具体方法,同时,阐述了该模式的功能与有效性。     

融合敏捷理念的“SPOC+MOOC”高互动性JAVA程序设计教学

针对当前翻转课堂在JAVA程序设计教学中面临的理论课前学习积极性与实践课堂应用不匹配的挑战,以“SPOC+MOOC”翻转教学为基础,提出融合Scrum的“SPOC+MOOC”新型翻转教学模式,从课前MOOC理论学习、课中SPOC实验实践、课后专业需求驱动的敏捷团队协作开发几方面介绍教学实践过程,最后说明教学成效。     

“互联网+”背景下高校混合式教学创新研究

近几年在高校教育教学方面，混合式教学模式被广泛应用，该教学模式的应用有效融合传统面授教学和新型在线教学两者的长处，可明显提高课程教学效率。为促进该教学模式价值的充分体现，文章经由分析高校体育课当前的发展状况与不足，对“互联网+”背景下高校体育课程混合式教学进行研究，讨论教学实践方面混合式教学模式应用的优势，同时挖掘该教学模式具体应用于高校体育课教学的途径，从而增强学生学习的积极性和主动性，帮助学生养成终身科学锻炼的意识和行为，促进学生自身顽强奋斗、团结协作体育精神的建立。     

基于“MOOC+SPOC+任务驱动”程序设计教学模式研究

为实现"教师引导,学生主导"的教学变革,提出构建基于"MOOC+SPOC+任务驱动"的程序设计教学模式,介绍该模式的4个阶段和以C语言为实例的教学模式的实践过程,分析实践结果并提出改进。     

MOOC理念下“计算机网络原理”精品课程的立体化建设

MOOC的发展为高等教育课程改革带来了一场革命,翻转课堂作为一种新的课堂教学模式冲击着传统的课堂教学方式。文章分析MOOC和翻转课堂带来的教学模式的转变,探讨如何将MOOC和翻转课堂教学模式的理念融入"计算机网络原理"精品课程的建设,梳理课程知识体系,进行多样化的课程设计,制作课程视频和微课,开发课程辅助教学系统,等等;提出以教师重点知识引导与学生自主学习相结合的教学模式,旨在培养学生创新能力以适应互联网时代大学教育转型改革的趋势。     

利用Python和GTK+的Linux GUI应用的快速开发

介绍了Python语言、GTK 图形包、glade图形界面生成器以及用Python GTK 开发Linux GUI应用的基本方法。并以机群网络通信监控系统的设计与实现为例，对用Python GTK 开发Linux GUI应用的方法进行了阐述。     

Python:学生“生活力”培养的网络路径

在信息技术快速发展的当下,"生活力"教育思想在教育实践中可操作性较强。在生活化的情境里进行教学,根据学生的个性发展特点,选择让学生接受的通俗易懂、便于操作的生活案例,可以提高学生的学习兴趣,培养学生的终身学习习惯,达到把教学与学生生活结合起来的目标。如何把"生活力"思想运用到Python教学中来,以此培养学生的"生活力",是我们要思考并解决的一个问题。     

使用普通英语的编程语言

Python不是什么新的语言，它问世于上世纪的80年代，但是近年来它得到越来越的程序设计人员的青睐，不再只是爱好者们使用，已经进入了主流应用，成为很多企业关键应用程序的编程语言，被美国的IT媒体誉为软件的创新技术。     

基于Python+Pandas+Matplotlib的学生成绩数据统计与图形输出实现

笔者以集宁师范学院计算机相关专业的学生成绩为例,对学生的成绩数据进行了细致化分析,对Python+Pandas+Matplotlib进行了相关探讨,旨在提高计算机专业教学效果。在研究的过程中,利用Python的第三方软件Pandas的数据处理功能,分析授课性质、时间、性别、生源地等方面与学生成绩之间的内在联系,并借助Matplotlib的可视化展示功能,将他们之间的关系通过图像的方式展现出来,对计算机专业学生的发展具有重要的意义。     

Programming with Python

Python is a powerful, easy-to-learn programming language based on traditional languages but better suited to current operating systems, networks, and hardware.     

MPI for Python

MPI for Python provides bindings of the Message Passing Interface (MPI) standard for the Python programming language and allows any Python program to exploit multiple processors. This package is constructed on top of the MPI-1 specification and defines an object-oriented interface which closely follows MPI-2 C++ bindings. It supports point-to-point (sends, receives) and collective (broadcasts, scatters, gathers) communications of general Python objects. Efficiency has been tested in a Beowulf class cluster and satisfying results were obtained. MPI for Python is open source and available for download on the web (http://www.cimec.org.ar/python).     

"Python数据分析基础"线上线下混合教学设计与实施

"Python数据分析基础"课程追求以问题求解为出发点和落脚点,培养学生学科交叉和创新应用能力.课程通过中国大学MOOC平台把所有教学环节打通,及时了解学生的学习情况,帮助教师把握教学节奏,调整教学方法.积极开展线上线下混合教学实践,教学内容、教学方法、课程实践、课程考核各环节紧密配合,把教学设计落实到平时的教学过程中.教学实践获得了较好的教学效果,通过了学校示范课堂认定,并帮助学生在学校的数学建模比赛中取得了满意的成绩.     

运用Python进行网络编程

介绍了网络编程的基本概念和步骤,介绍了网络编程的服务端模型,说明了如何应用Python来进行网络程序的开发,详细介绍了select服务器模型,并通过一个简单实例说明select服务器模型的应用步骤。     

Python在数据可视化中的应用

数据可视化是许多科研领域的关键环节。当前有很多可视化工具,如Origin、Sigmaplot、Matlib等。这些工具有很多是商业化的软件,并不具备数据统计分析能力。本文介绍一种基于Python的新兴的、免费的可视化方法。Python更接近人类的自然语言,易学,并且具有强大的数据爬取、预处理、统计分析、挖掘和可视化功能,在网络爬虫、大数据、云计算、人工智能等众多领域都有广泛应用。本文首先介绍了Python语言的特点,然后介绍常用可视化库,并通过示例来展示用Python做可视化的优势。