何琳麟
（四川外国语大学成都学院，成都 611844）
2015 年10 月，教育部、国家发展改革委、财政部联合发布了《关于引导部分地方普通本科高校向应用型转变的指导意见》，主要指导部分普通高校以社会需求为导向，逐步向应用型本科高校转变。2016 年，国务院总理李克强指出要推动具备条件的普通本科高校向应用型高校转变。因此，国内高校以培养应用型人才为目标，服务地方经济发展，加强产教融合，增强大学生的实践能力、创新创业意识和社会责任感。这就对应用型大学课程教学提出了新的要求。应用型本科院校要改变传统“灌输式”教学模式，改变教师在教学中所扮演的“传授者”的角色，教学应以学生为中心，以企业、行业和用人单位的用人需求为导向，重视知识向技能的转化，注重培养学生的实践与创新能力。近几年，各高校教师纷纷开展相关课题的研究和实践，应用型课程改革已成为应用型本科院校教学改革的重点内容。
成果导向教育（Outcome Based Education，OBE）是一种以学习者为中心、学习结果为导向的教育理念。2018 年，出版的《普通高等学校本科专业类教学质量国家标准》提出“突出学生中心、产出导向和持续改进”三大原则，对OBE 教育理念作出了充分的肯定。
OBE 是指教学设计和教学实施的目标是学生通过教育过程最后所取得的学习成果。该教育理念强调：①课程的教学目标、教学内容、教学组织等都应基于学生的学习成果进行反向设计；
②课程教学应以学生为中心，尊重学生个体的差异性，当给予每个学生适当的学习机会和条件时，所有的学生都能获得成功；
③进行合作学习，将学生之间的竞争变为自我提升的竞争，使学生在团队协作中共同进步；
④教学评价应是达成性评价，关注学生能力的提高，而不是对学生的学习成就划分高低等级。因此，探索基于OBE 教育理念的教学模式在应用型高校课程教学中的应用具有非常重要的意义。
电子商务专业的Python 数据分析与应用课程要求学生在完成该课程学习后，能熟练应用编程语言Python 对现实中的电商数据进行采集、整理，能针对处理后的数据利用数学建模、可视化等手段进行分析，形成书面分析报告，从而为电商企业提供行为指导。该课程强调理论与实践相结合，要求学生既要掌握数据分析的相关理论方法，又要掌握Python 语言的基本语法以及在数据领域广泛应用的相关技术，对实践操作能力要求特别高。若采用传统的课程教学模式，即以教材为向导，教师讲、学生听、教师演示、学生模仿的教学模式，已然不能满足学生的学习需求。同时，由于课堂时间有限，课堂教学难以满足学生实践操作需求。因此，应用型高校迫切需要对当前电子商务专业的Python 数据分析与应用课程进行教学改革。
针对该课程特点，在OBE 教育理念下，应用型高校要遵循“以学生为中心、反向设计、持续改进”的原则，从教学目标、教学组织、教学资源、教学评价等方面对课程进行全面改革。
3.1 以需求为导向确立教学目标
OBE 教育理念强调学习成果，这里的学习成果既是学习终点的产出，也是学习开始的目标，同时学习成果也要满足企业用人需求。因此，高校要从社会需求出发，结合学校定位和专业人才培养目标，围绕人才专业能力和综合素质培养目标，根据电子商务专业学生的预期职业领域、岗位层次以及岗位需求来反向制定教学目标和教学策略。该课程的教学目标：①掌握数据分析的基本概念、流程和方法；
②掌握在Anaconda 中利用Pandas、NumPy、Matplotlib 等Python库进行数据处理、分析统计和展示等的能力；
③能按照数据分析的基本流程，根据需求选用恰当的分析方法和技术对真实电商数据进行处理和分析；
④能根据分析结果得出结论，提出建议，并形成数据分析报告。整个课程教学是将理论融于实践，以项目驱动展开，强调团队合作，让学生在学中做、在做中学，从而进行研究性学习。
3.2 反向设计课程教学内容，让内容紧扣学习成果
学校要想达到理想的教学效果，就不能将教学进度和教学内容根据教材来安排。教材中的章节设计一般都遵循系统性和科学性原则，知识结构完备，但对于Python 数据分析与应用这种应用型课程来说，无法体现其实际的指导意义。因此，在Python 数据分析与应用课程的实际教学中，教师要基于学习成果反向设计课程教学内容、优化课程教学内容，让课程教学内容紧扣学习成果，服务于学习成果，以此支撑课程教学目标的实现。为了让学生尽快了解和熟悉数据分析的思想和方法，整个教学内容和教学顺序结构要按照电商数据分析的基本流程来确立，即“确定数据分析目的→获取数据→数据预处理→数据统计与分析→数据展示→结论与建议”，在此过程中要重点突出数据预处理、常见数据分析方法和数据的可视化等内容。当然，没有按照教材的内容和顺序来教学，不是否定教材、抛弃教材，而是依据实际需求调整、优化教材内容。
3.3 学习阶段化、工作过程化，让学生在项目中乐学
依据已确定的教学内容，将整个学习过程划分为5 个学习阶段，如图1 所示。在教学实施的过程中，每个阶段都以实际的电商数据为例，形成一个或多个数据分析项目，每个项目都是一个独立的数据分析任务，并在其中融入各阶段学生应掌握的知识点和操作技能，包含数据分析应用的基本过程，即“数据输入→数据处理→数据输出”。学生通过完成一个个数据分析项目，在不断重复的知识应用过程中去学习，既能避免学生学习单一知识点和技能而感到枯燥，又利于学生对数据分析的实际过程进行充分理解，真正实现学中做、做中学，让学生乐学、会学。
图1 学习各阶段
3.4 课内课外有机结合，小组团结协作，调动学生自主学习的积极性
该课程是一门实践性很强的课程。如果只学不练，或者只有理论没有实践，学生就难以掌握该课程的知识和技能。只有将理论融于实践，通过反复练习，在操作中不断探索、总结经验，学生才能有所得。但这就出现了一个问题，那就是时间不足。该课程总的教学时长为64 课时，虽然其中包含实操时间，但若要将所有项目都放在课堂上完成是不可能的，因为学生可能会在一个小的错误调试上耗费大量时间。对此，教师可以转移教学“阵地”，将课内教学向课外延伸，课堂上讲授关键的知识点和操作方法，帮助学生解决课外学习中的问题，将完整的项目实践都放在课外进行。在课外，将学生分成2～3 人一组，使他们按小组完成教师布置的阶段性项目。在完成项目的过程中如果遇到问题，小组成员之间便可以进行讨论分析，查找出错原因，若问题一直未解决，则将其记录下来，与项目作业一起提交给教师。教师将学生的问题进行汇总分析，在课堂上对一些典型的问题进行解答或发起讨论。如此一来，既解决了在课堂上无法完整开展实操项目的困难，又让学生的学习效果得到了大幅提升。同时，在课后，将学生分成小组进行实践锻炼，既可以使其共同进步，培养其团结协作、口头表达与交流的能力，又可以实现学生之间思维的碰撞，使学生在不断学习模仿中突破自我思维的局限，进行创新性学习与思考。这种学习方式能给学生带来良好的学习体验，让其获得不断学习与探索的动力。
3.5 充分利用网络资源，拓展学习渠道
随着网络技术的发展和普及，各种网络学习平台得以迅速发展，学生的学习资源得到了极大丰富。教师可以从网上找到与该课程相关的文字或视频资料用于课堂内容的补充，整理一些好的网络资源分享给学生。该课程对学生的Python 编程技能有一定的要求，虽然在前驱专业基础课程中有Python 编程基础内容，但部分学生掌握得并不牢固。因此，教师可以向学生推荐“中国大学MOOC”等学校平台，让编程基础较差的学生利用课余时间在这些平台上学习Python 编程基础知识。而对于那些基础知识较扎实的学生来说，可以让他们也利用该平台，学习Python 网络爬虫与信息提取等知识，掌握更多的数据分析相关知识与技能。学生在网络平台上学习时，教师可以利用QQ、微信群等为学生答疑解惑。同时，教师也可以从“CSDN”“知乎”等平台整理一些文字资料作为教材的有益补充，充分挖掘和利用网络资源，这样既能拓展学生的学习渠道，又能让教师从繁杂的教学资源制作中解放出来，从而有更多的时间为学生答疑解惑，进行针对性的辅导。
3.6 尊重个体差异，采用多种评价考核方式
在相同的学习环境下，学生的学习效果存在差异。教师应该看见并尊重这种差异，不能用一种评价标准来对学生的学习效果进行评价。OBE 教育理念强调，评价的目标不是区分学生学习成就高低，而是提高所有学生的学习效果。Python 数据分析与应用是应用型课程，更关注对学生能力的考查。因此，教师可以采用多种评价考核方法相结合的方式对学生进行评价。第一类是过程性考核，包括随堂测试、课后项目作业的提交。随堂测试主要是通过设置选择题来对识记类的知识进行检测；
而项目作业则是对操作技能的掌握程度进行评价。第二类是综合实践考核。该考核在期末课程结束时进行，考核内容是让学生根据数据分析的目的，自行采集真实的电商数据，按照数据分析的基本流程对数据进行处理分析，形成数据分析报告。综合实践考核用于考查学生的多维度能力，包括分析方案的设计能力、数据收集能力、问题分析及解决能力、综合评价能力等。
基于OBE 教育理念的电子商务专业Python 数据分析与应用课程改革要以成果为导向，以学生为中心，注重学生应用能力和综合素养的培养，从而有效提高课程教学效果。整个教学过程的实施对教师提出了更高的要求，教师不仅要转变角色，从“主导者”变为“引导者”，还应站在更高层次来了解专业人才培养目标和该课程在整个专业知识体系中的作用与定位，这样才能准确制定课程教学目标和课堂教学策略，同时在教学实施过程中还需根据教学评价结果不断调整教学内容，从而让课程教学真正以学生为中心，满足学生的学习需求。
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