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大模型时代经管“Python基础”课程教学路径提升

［摘要］为应对大模型时代对经济与管理类人才的新需求，通过“Python基础”课程的教学改革，提升学生的跨学科应用能力和技术技能。研究设计了面向学生的学习基础、学习状态、学习效果、课程评价及授课建议的问卷调查，系统地分析了当前教学在激发学生兴趣和实践能力方面的不足。研究提出“T-S-T-T-F”培训教学模式（教师教授—学生自学—团队学习—教师指导—学生反馈），强调通过实践导向的教学设计，利用Python解决真实商业管理问题，增强编程与数据分析能力，促进Python与经管学科的深度融合，为该专业本科生的职业发展奠定坚实基础。

［关键词］经济与管理类；Python基础；培训式教学；教学改革路径

［基金项目］2024年度中央财政支持地方高校改革发展资金人文社会科学研究专项“大模型技术驱动的政府决策支持系统与智库建设优化研究”；2024年度教育部产学合作协同育人项目“面向经济与管理类专业的‘Python基础’课程教学改革研究——基于AIStudio人工智能学习与实训社区”（231002728212431）；2022年度全国应用型高校研究生教育发展联盟一般课题“专业学位研究生‘数智’能力评价及其提升路径研究”（AGED2022YB08）

［中图分类号］G642.0［文献标识码］A［文章编号］1674-9324（2025）09-0072-04［收稿日期］2024-11-06

大模型技术的兴起为教育领域带来了深刻变革，尤其在经济与管理类专业中，传统教学模式已难以满足快速发展的商业环境和技术需求。Python作为跨学科的重要工具，不再仅是一种编程语言，而已成为融入经济管理课程的关键因素，帮助学生应对复杂的商业数据和技术挑战［1］。

基于对大一新生的学习基础、学习状态、学习效果、课程评价及授课建议的调查发现，当前教学模式在激发学生学习兴趣和提升实践能力方面存在一定的局限。为此，本文提出了一种创新教学改革路径——“T-S-T-T-F”培训式教学模式（“教师教授—学生自学—团队学习—教师指导—学生反馈”培训式教学模式）。该模式突破了传统教学的限制，强化了学生的自主学习和团队合作能力。通过实际案例训练，培养了学生跨学科的问题解决能力和实践技能。此教学模式顺应大模型时代的需求，推动了教学改革与职业发展，探索了教育与技术深度融合的创新路径［2］。

一、经济与管理类学生“Python基础”学习状况分析

本次问卷调查涵盖了南京工程学院经济与管理学院“Python基础”课程的401名有效学生样本，包括财务管理专业30人、国际经济与贸易48人、会计学74人、劳动与社会保障85人、市场营销59人、物流管理58人，以及信息管理与信息系统47人，其中一年级本科生占比81.3%。样本中女生比例较高（66.08%），19～22岁的学生占比82.54%，具有较强的代表性。值得注意的是，46.38%的学生在16～18岁时购买了第一台电脑，反映出了学生的数字化基础情况。

（一）学前基础分析

调查结果显示，经济与管理类学生在进入“Python基础”课程前，计算机操作和编程基础普遍薄弱，尤其在Python语言方面，多数学生为初学者。具体而言，59.10%的学生仅具备计算机的基础操作技能，67.08%的学生仅听说过Python，能熟练使用者仅占0.75%。此外，59.60%的学生从未接触过任何编程语言，88.78%的学生是在大一期间首次学习Python。因此，课程设计应从零基础出发，实施分层教学，并通过实践项目提升学生解决经济管理问题的实际能力。

（二）学习状态分析

调查显示，经济与管理类学生在“Python基础”课程中的学习动机较弱，主动性不足。具体而言，46.38%的学生认为自己勤奋程度一般，课堂参与度较低，54.61%的学生上课注意力易分散，课外学习投入有限，44.89%的学生每周课外学习时间不足2小时。尽管有45.89%的学生对数据分析工作感兴趣，但这一兴趣尚未转化为有效的学习投入。大多数学生认为课程难度较大，62.84%的学生表示能理解理论内容，但在实践中遇到困难，反映出理论与实践的脱节问题。建议在课程设计中增强互动性和实践指导，采用案例教学激发学生兴趣，并提升其实际编程能力。

（三）学习效果分析

问卷调查结果显示，尽管“Python基础”课程具有一定难度，但学生在编程技能和数据处理方面取得了显著进步。具体而言，54.61%的学生表示掌握了基本的编程能力，47.38%的学生在数据处理方面有所突破。然而，学生在基础语法方面的掌握仍不够扎实，48.88%的学生对语法的理解仅为“一般”，精通者仅占3.49%。此外，22.44%的学生认为课程提升了问题解决能力，但仍有8.98%的学生未感受到显著进步，表明课