计算生态学视角下的Python教学研究与实践外文翻译资料

计算生态学视角下的Python教学研究与实践

关键词：计算机生态学，Python语言，动机理论，教学实践，应用技术

摘要：从当前Python语言教学实践出发，结合Python语言的特点，从计算生态学的角度，基于学习动机理论，阐述了Python语言的教学理念。在教学理念的指导下，组织“有用” “有趣”的教学案例，从对Python生态学的初步认识，到对Python生态学的深入理解，再到对Python生态学的应用，注重知识的循序渐进。它是激发学生学习动机，培养学生计算思维和工程思维习惯的当代工具，探索计算机理论应用的新视角。

1介绍

2016年，教育部高等学校计算机课程教学指导委员会发布了《高等学校计算机基础课程教学基本要求》(以下简称《基本要求》)[1]。根据我国高校计算机教学的现状，首次推荐使用Python。在这种推动下，国内大学逐渐开始进行Python语言教学。在美国排名前30的大学中，90%的美国大学在计算机科学(CS)入门课程中教授Python。同时，python也是美国大学计算机科学系最受欢迎的入门程序设计语言。选择不同的语言作为编程的入门语言，不仅反映了不同学校的计算机教育理念，也影响了学生对计算机科学的第一印象。Python作为一种生态语言，在培养学生的计算思维能力和工程思维习惯方面发挥着重要作用。

2计算生态学视角下的Python

2.1计算生态学。

“生态学”的概念源于生物学。它研究生物之间以及生物与非生物环境之间的关系。自数十亿年前地球上的生命起源以来，经过漫长的发展和进化，孕育出了各种各样的生命形式，具有自然选择和依赖。在计算机领域，第一台电子数字计算机ENIAC于1946年诞生于宾夕法尼亚大学。随着现代科学技术和信息技术的发展，一种开放的、开源的信息形式逐渐在计算机社区中出现，比如覆盖多个社区的各种开源软件，以Linux为代表的开源操作系统，以及Arduino。Beaglebone、raspberry和PI是三大主要的开源硬件，它们构成了“计算生态系统”。像生物生态学一样，在计算生态系统中有许多参与者。自由环境为信息技术的发展提供了重要的创新源泉。

2.2 Python的F特性

在Python开发领域，有一个流行的说法“生命短暂，你需要Python”。这句看似开玩笑的话实际上反映了Python的语言特性及其在开发人员心中的价值。

Python的特点是快速解决问题。简单和优雅是它最直观的特性，使用更少的代码完成更多的工作。要实现相同的任务，C语言需要1000行代码，Java只需要100行，而Python可能只有20行。

Python是一种易于学习、免费且开源的高级语言。虽然它是解释性语言，但与其他编译语言相比，会降低程序的执行效率。然而，在大多数应用场景中，处理器的处理速度完全抵消了程序执行效率的成本，Python语言在程序开发速度和运行效率之间实现了平衡。

鉴于Python的这些特点，学生更容易学习。它允许学生专注于编程而不关注底层的细节。即使是编程初学者也可以轻松开始Python学习之旅。这将有助于培养学生的计算思维和工程思维习惯。此外，学习者的工作机会、职位和工作内容有很多选择，未来的发展空间也很大。

2.3 Python的计算生态

Python自诞生以来一直致力于开源，建立了世界上最大的编程和计算生态系统[2]。Python已经建立了200多个标准库，这些库类型丰富，功能强大，可以满足一般的需求，包括输入输出、数值计算、文件处理等。用户安装程序后，他们可以直接使用它，而不需要单独下载它。因此，Python有“内置电池”的昵称。此外，长期以来，世界各地的Python爱好者都贡献了大量的第三方库。目前，Python第三方库数量接近12万个，覆盖了数据处理、人工智能、系统运维、网络编程等领域，几乎覆盖了所有计算领域。Python的计算生态系统相当强大。

Python是可扩展的。Python的第二个绰号是“胶水语言”。所谓粘合语言，是指可以粘合的功能模块，可以用其他语言调用，不能兼容的代码可以粘合。其他语言的优势可以有机地结合起来，形成一个高效的新程序。Python可以方便地将c 和Java编写的模块结合起来，使c 在底层的优势和Java面向对象的特点能够统一成一个完整的程序。正是“胶水”的作用使Python在语言排名中脱颖而出。

3计算生态学视角下的Python教学理念

基于对Python计算生态系统的理解和应用，我们将教学内容分为Python基础生态系统和Python高级生态系统两部分。同时，结合激励模式对教学阶段进行划分。

心理学认为，它可以形成有效的教学，激发和保持学习者的学习动机。20世纪80年代，佛罗里达州立大学John M Keller教授提出了一种教学设计激励模型，即ARCS模型。这个模型是四个英文单词的缩写:注意力、相关性、信心和满意[3]。该模式关注的是如何通过教学设计来调动学习者的学习动机。

在arc教学模式的指导下，结合Python的计算生态学特性，我们将教学过程分为以下几个阶段。

了解Python的基本生态学。Python的基本生态是一般意义上的编程。在这一阶段，我们着重讲解Python的基本语法和元素，着重介绍高级语言编程的方法，从问题抽象到算法再到程序实现。以标准180为例。Python提供的Ren库作为“构建块”指导学生使用构建块来组织程序，并帮助学生构建模块化解决方案。

与Python生态系统相关。Python语言有一个巨大的计算生态系统。任何问题的解都取决于问题的计算性质。在构建教学案例时，将第三方库作为解决问题的基本模块，拓展了学生编程的视野。此外，Python的一些第三方库之间也存在依赖关系。在使用这些相关库时，我们应该了解它们的依赖关系，并训练学生从连接的角度来解决问题。

理解Python的生态价值。与C、Java等传统语言相比，Python语法简单，但有自己完整的语法逻辑。它是一种简单、易学、功能强大的编程语言。在人工智能、机器学习和数据挖掘方面，Python支持强大的第三方库。通过使用这些库，学生可以在不编写大量代码的情况下实现一些强大的功能，增强了他们解决问题的信心，同时让学生在学习过程中集中精力分析问题，而不是把时间浪费在复杂的语言上。在纠错方面，提高了学生的学习兴趣，培养了学生的计算思维能力。

实现Python的生态函数。以科学计算库Numerical Python (NumPy)和SciPy为例，NumPy支持多维数组和矩阵操作，并为数组操作提供了大量的数学函数库。SciPy基于NumPy，提供了许多科学的算法。例如:优化、插值、傅里叶变换等。这些函数和算法都与高等数学、线性代数、数学建模密切相关，让学生意识到所学的知识是有用的，从而保持较高的学习动机。

4 Python教学实践

从计算生态学的角度在Python教学理念的指导下，我们组织了“有用”“有趣”的教学案例，从对Python生态学的初步理解、对Python生态学的深入理解到对Python生态学的运用，注重知识的逐步进步，激发学生的学习动机，培养学生的计算思维。

4.1了解Python生态

在了解Python的初始阶段，本文介绍了Python语言的基本概念，对编程方法有了基本的了解，使学生能够编写大约10行Python程序。Python的基本知识点主要包括:Python基本元素、Python序列、控制语句。这些知识点通过一些有趣的经典案例来巩固，如:“一百钱一百鸡”、“水仙数”、“体重指数BMI”等有趣的案例。首先联系Python的第三方库，并整合循环语句、选择语句和嵌套语句的使用，让学生感受Python的乐趣。

4.2深入Python生态

在这一阶段，函数和面向对象按照代码重用和抽象的顺序进行了说明。通过与军事相关的案例，实现对较难的知识点的学习，如舰载机配备、飞行员飞行训练等与自身职业发展相关的案例，让学生认识到所学的知识点可以学会运用。在此基础上，Python的应用领域逐渐扩展。使用Python构建冯·诺依曼架构，实现操作系统的使用，实现数据库的操作等，拓展了学生编程的视野，保持了学生的学习动机。通过使用psuti模块和pymysql模块，学生可以深入了解Python“glue”语言的特点。

4.3使用Python生态学

本阶段着重培养学生运用Python生态语言的特点解决实际问题，属于Python的高级生态系统。在教学过程中，要注意实际问题作为教学案例，使用socket编程实现网络通信，使用Web爬虫抓取网站信息，使用NumPy和SciPy实现优化、线性方程、积分、插值、特殊函数、快速傅里叶变换、以及科学与工程中常用的计算方法，并使用Matplotlib库实现数据可视化。培养学生运用工程思维习惯解决问题。

5结论

从计算生态学的角度，可以解释Python的知识点。一方面，它可以使学生更好地理解和使用Python语言。另一方面，这种教学理念也符合Python作为生态语言的学习理念。同时，在学习动机理论的指导下，用计算生态学的思维来解释Python的知识脉络，可以培养学生的计算思维能力和工程思维习惯，这是信息社会所必需的核心能力。

外文原文资料信息

[1] 外文原文作者：Lina Wang and Ying Ren

[2] 外文原文所在书名或论文题目：Python Teaching Research and Practice from the Perspective of Computational Ecology

[3] 外文原文来源：

出版社或刊物名称、出版时间或刊号、译文部分所在页码：Springer Nature Singapore Pte Ltd. 2021 R. Kountchev et al. (eds.), Advances in Wireless Communications and Applications, Smart Innovation, Systems and Technologies 191 p 177-182

网页地址：

二、外文原文资料：

Python Teaching Research and Practice from the Perspective of Computational Ecology

Abstract In view of the current teaching practice of Python, combined with the characteristics of Python language, this paper expounds the teaching concept of Python language from the perspective of computational ecology and based on the theory of learning motivation. Under the guidance of the teaching concept, it organizes “useful” “interesting” teaching cases, from t

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