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摘要：针对高校管理类专业的特点和Python编程语言的现状和发展趋势进行了分析，探讨了结合不同专业特点进行教学的方式和方法。
关键词：管理类专业; Python ;教学法
中图分类号：G4 文献标识码：A 文章编号：（2020）-31-194
当前，国外许多高校已采用Python作为程序语言教学对象。国内随着Python逐渐升温，一些高校也开始开展Python教学。
目前国内大概上百所大学开设了Python课程[1]，开始大多是小班尝试。这种现象近年来并没有得到显著提升，Python在高校的教学还没有得到普及[2]。
本文旨在分析Python的语言特性和不同专业的专业背景，提出针对管理类专业学生开展Python教学的教学内容选择，推动Python语言教学在高校的推广。
1 Python教学设计的必要性
尽管一些高校开展了面向管理类专业的Python教学，并采用了MOOC、翻转课堂等教学方法[3]，但目前整體来说，针对管理类专业的Python教学主要还是针对个别专业设计，整体上依
然处在探索阶段，并没有形成可以推广的一般性的教学方案。管理类学科包罗万象，它们不仅与计算机专业具有不同的特点，彼此之前也千差万别。
在这种情况下，如何有针对性地开展Python语言的教学显得尤为必要。本文针对管理类专业的自身特点，结合Python语言的语法结构，探讨面向管理学科各专业学生的Python教学内容设计。
2 Python语言的教学内容
从语法结构上来说， Python教学内容分为基本知识点和扩展知识点。其中基本语法主要包括：基本环境配置、基本的数据结构、程序控制流程，程序的输入输和基本第三方库（如 Pandas）等，
这部分Python的基础知识，对任何专业的学生来说都是必须要学习的，因此该内容可以作为不同专业学生的Python课程公共部分。
Python的扩展知识点主要是Python面向不同领域的高级应用，主要包括：网络编程、数据库处理、数据可视化、数学工具和机器学习等几个方面。
管理类专业学科方向繁多，在进行Python教学的过程中必须要结合本专业的自身特点，有选择的安排Python教学内容。
本文把Python语法结构分为基本和扩展两类知识点，并且在每个知识点中也把涉及到的内容作了划分。因此，不同专业在设计Python教学内容的时候可以根据本专业的具体情况选择基本知识点和部分扩展知识点。目前Python在许多学科中都有着重要的地位，如大数据分析、电子商务、物理、金融或生物信息等。本文从电子商务与信息系统和工商管理两个专业入手，讨论 Python 面向不同专业的差异化教学内容设计。
3 管理类专业Python教学内容
从专业的内容即可知晓“信息”对电子商务专业的重要性。因此，针对该专业， Python 的教学重点应放在解决信息管理中的实际问题和提高工作效率上。当前的电子商务与信息系统专业的教学很容易陷入到两个极端：泛泛而谈的纯理论和过于着重编程的纯技术，而后者常常与计算机专业相混淆，导致电子商务专业的学生学习起来痛苦且无趣。在Python教学过程中，应结合本专业的实际情况，选择具有代表性的扩展知识点。建议以下三个方面作为电子商务与信息系统专业的Python教学高级内容知识点：网络编程、数据库管理和数据可视化等。之所以选择以上三个模块作为教学重点，主要原因正是电子商务的信息重要性。随着网络的普及，信息数字化、信息海量化的特点愈发显著，而大数据时代的到来更是加强了这一特点。有鉴于此，建议以上三部分作为教学重点，从网络信息的获取到信息的保存和数据的展示，为电子商务与信息系统专业的学生提供完整的数据处理流程。
近年来，金融机构对IT技术的研发投入越来越大，工商管理专业的学生学习如何快速处理/分析数据，顺应当前的市场需求，而Python作为工具正是最好的选择之一。Python 语言的高可读性、低学习成本和高开发效率性等特点完全满足工商管理的需求。从工商管理专业和Python语言的自身特点，建议选择数据可视化、数学工具和机器学习等作为Python扩展知识点的教学内容。数据可视化是反应海
量数据内在规律的最直观方式，因此该部分内容是工商管理专业的重点教授内容。利用机器学习的相关算法可以帮助工商管理专业的学生分析、获取隐藏在海量数据里边的内在规律。鉴于该模块涵盖的知识点非常庞大，而且该领域始终处在研究的前沿，每年都会有很多新的研究成果出现。因此，这部分内容建议以基础教学为主，帮助学生掌握机器学习的基本概念和模型。数学工具是机器学习的基础和先导知识，因此这部分内容也是必须教授的课程内容。
结语
本文根据Python语言的自身特点，把 Python 的语法结构分为基本和扩展两部分知识点，并根据其难度或涉及的领域进行了细分。针对目前高校管理类专业开展Python教学的现状，结合Python的语法结构提出了一般化的教学内容设计方法，并以电子商务与信息系统和工商管理两个专业为例探讨如何利用该方法实现具体专业的Python教学内容设计。实践证明，Python教学内容的设计如果可以做到以
Python 语法结构为基础，以本专业实际情况为出发点，必然能做到有的放矢，切实提高学生掌握 Python语言的能力。
参考文献
[1]嵩天，彭远红，宋文婷.理解和运用计算生态 推动Python语言教学改革[J].计算机教育，2017（08）：6.
[2]辛利.Python程序设计课程互动式在线教学研究[J].福建电脑，2020，36（09）：134-136.
[3]段韶鹏，贾博文.基于成果导向理论的Python课程教学改革与实践[J].电脑知识与技术，2020，16（20）：120-121.
作者单位：安徽宿州学院
关键词：管理类专业; Python ;教学法
中图分类号：G4 文献标识码：A 文章编号：（2020）-31-194
当前，国外许多高校已采用Python作为程序语言教学对象。国内随着Python逐渐升温，一些高校也开始开展Python教学。
目前国内大概上百所大学开设了Python课程[1]，开始大多是小班尝试。这种现象近年来并没有得到显著提升，Python在高校的教学还没有得到普及[2]。
本文旨在分析Python的语言特性和不同专业的专业背景，提出针对管理类专业学生开展Python教学的教学内容选择，推动Python语言教学在高校的推广。
1 Python教学设计的必要性
尽管一些高校开展了面向管理类专业的Python教学，并采用了MOOC、翻转课堂等教学方法[3]，但目前整體来说，针对管理类专业的Python教学主要还是针对个别专业设计，整体上依
然处在探索阶段，并没有形成可以推广的一般性的教学方案。管理类学科包罗万象，它们不仅与计算机专业具有不同的特点，彼此之前也千差万别。
在这种情况下，如何有针对性地开展Python语言的教学显得尤为必要。本文针对管理类专业的自身特点，结合Python语言的语法结构，探讨面向管理学科各专业学生的Python教学内容设计。
2 Python语言的教学内容
从语法结构上来说， Python教学内容分为基本知识点和扩展知识点。其中基本语法主要包括：基本环境配置、基本的数据结构、程序控制流程，程序的输入输和基本第三方库（如 Pandas）等，
这部分Python的基础知识，对任何专业的学生来说都是必须要学习的，因此该内容可以作为不同专业学生的Python课程公共部分。
Python的扩展知识点主要是Python面向不同领域的高级应用，主要包括：网络编程、数据库处理、数据可视化、数学工具和机器学习等几个方面。
管理类专业学科方向繁多，在进行Python教学的过程中必须要结合本专业的自身特点，有选择的安排Python教学内容。
本文把Python语法结构分为基本和扩展两类知识点，并且在每个知识点中也把涉及到的内容作了划分。因此，不同专业在设计Python教学内容的时候可以根据本专业的具体情况选择基本知识点和部分扩展知识点。目前Python在许多学科中都有着重要的地位，如大数据分析、电子商务、物理、金融或生物信息等。本文从电子商务与信息系统和工商管理两个专业入手，讨论 Python 面向不同专业的差异化教学内容设计。
3 管理类专业Python教学内容
从专业的内容即可知晓“信息”对电子商务专业的重要性。因此，针对该专业， Python 的教学重点应放在解决信息管理中的实际问题和提高工作效率上。当前的电子商务与信息系统专业的教学很容易陷入到两个极端：泛泛而谈的纯理论和过于着重编程的纯技术，而后者常常与计算机专业相混淆，导致电子商务专业的学生学习起来痛苦且无趣。在Python教学过程中，应结合本专业的实际情况，选择具有代表性的扩展知识点。建议以下三个方面作为电子商务与信息系统专业的Python教学高级内容知识点：网络编程、数据库管理和数据可视化等。之所以选择以上三个模块作为教学重点，主要原因正是电子商务的信息重要性。随着网络的普及，信息数字化、信息海量化的特点愈发显著，而大数据时代的到来更是加强了这一特点。有鉴于此，建议以上三部分作为教学重点，从网络信息的获取到信息的保存和数据的展示，为电子商务与信息系统专业的学生提供完整的数据处理流程。
近年来，金融机构对IT技术的研发投入越来越大，工商管理专业的学生学习如何快速处理/分析数据，顺应当前的市场需求，而Python作为工具正是最好的选择之一。Python 语言的高可读性、低学习成本和高开发效率性等特点完全满足工商管理的需求。从工商管理专业和Python语言的自身特点，建议选择数据可视化、数学工具和机器学习等作为Python扩展知识点的教学内容。数据可视化是反应海
量数据内在规律的最直观方式，因此该部分内容是工商管理专业的重点教授内容。利用机器学习的相关算法可以帮助工商管理专业的学生分析、获取隐藏在海量数据里边的内在规律。鉴于该模块涵盖的知识点非常庞大，而且该领域始终处在研究的前沿，每年都会有很多新的研究成果出现。因此，这部分内容建议以基础教学为主，帮助学生掌握机器学习的基本概念和模型。数学工具是机器学习的基础和先导知识，因此这部分内容也是必须教授的课程内容。
结语
本文根据Python语言的自身特点，把 Python 的语法结构分为基本和扩展两部分知识点，并根据其难度或涉及的领域进行了细分。针对目前高校管理类专业开展Python教学的现状，结合Python的语法结构提出了一般化的教学内容设计方法，并以电子商务与信息系统和工商管理两个专业为例探讨如何利用该方法实现具体专业的Python教学内容设计。实践证明，Python教学内容的设计如果可以做到以
Python 语法结构为基础，以本专业实际情况为出发点，必然能做到有的放矢，切实提高学生掌握 Python语言的能力。
参考文献
[1]嵩天，彭远红，宋文婷.理解和运用计算生态 推动Python语言教学改革[J].计算机教育，2017（08）：6.
[2]辛利.Python程序设计课程互动式在线教学研究[J].福建电脑，2020，36（09）：134-136.
[3]段韶鹏，贾博文.基于成果导向理论的Python课程教学改革与实践[J].电脑知识与技术，2020，16（20）：120-121.
作者单位：安徽宿州学院