基于知识图谱的Python语言程序设计教学工具的开发与应用

在人工智能与医学大数据的背景下,作者所在学校开设了“计算机基础B”课程,着力于培养医学生的计算机应用能力和计算机编程思想。针对当前医学生编程能力明显不足的问题,本文开发了基于知识图谱的Python语言程序设计教学工具,帮助学生挖掘程序设计与任务代码之间的关系以及理解程序运行的内部原理,该工具围绕医学问题设计教学案例,能够激发医学生的学习兴趣,提高医学生使用计算机编程解决实际问题的能力。

“互联网+Python”“汽轮机课程设计”课程辅助教学

“汽轮机课程设计”是通过汽轮机的热力设计提升学生工程实践能力的教学过程。以往“汽轮机课程设计”经历了由手算向电算的转变过程,但依然存在设计质量不高、进度卡滞等问题。为了改善教学效果,本文基于Python Flask轻量化网络框架技术,结合math浮点运算、pyXSteam水蒸气函数和MathJax网页矢量公式设计了一套在线验证程序。该程序具有编制简单、结构清晰、由个人维护和升级的特点,通过引入该程序,可以有效地避免学生在设计中的计算方向错误,起到加快设计进度、加深学生对设计内容理解和运用的作用。

基于OBE+BOPPPS的“Python程序设计”课程混合式教学研究

针对“Python程序设计”课程在非计算机专业授课中,存在教学方式单一、重理论轻实践、缺少可视化分析、难掌握学生进度等问题,在混合式教学模式背景下,将OBE教育理念融入BOPPPS教学模式中,重构课程内容设计体系,注重编程思维培养,以学生参与式学习为核心,结合Python123线上平台,完善课程达成度评价方法,深度探索多元化的教学方式并应用于实际教学中,以此提升非计算机专业学生学习Python的兴趣与积极性,提升教学质量。

学以致用的项目驱动式教学研究——以财务管理专业Python语言程序设计课程为例

Python语言程序设计课程是高校广泛开设的公共通识课程。该文以财务管理专业学生为施教对象,分析该课程教学面临的困难,探讨项目驱动式教学方法。通过梳理教学内容和知识点,构建知识图谱,结合专业背景设计应用项目,把知识点的教学贯穿于应用项目的开发中,同步递进,把理论与实践有机融合,传授Python语言程序设计基础知识的同时,培养学生解决问题的能力,达到学以致用的目的。

Python在酸碱滴定分析教学中的应用

基于Python自主设计开发的图形用户界面(GUI)酸碱滴定学习软件,实现了一元强酸(碱)、一元弱酸(碱)、多元酸(碱)和混合酸(碱)等不同酸碱体系滴定曲线图像的可视化绘制,化学计量点和滴定突跃范围以及滴定误差的计算。软件的运用使得教学内容更加直观、形象化,有助于获得滴定曲线变化的感性认识,深刻理解其概念与原理。

新医科背景下医学生的Python课程教学设计与实践

在新医科背景下,分析医学生开设Python编程课程的重要意义。针对在医学生Python教学中存在的挑战,从课程组织、教材选择、课程设计和教学模式等方面,将医学数据管理与Python编程教学深度融合,设计并实践了新的Python课程教学方法。经过4年多的教学研究实践,将Python的代码实现与医学知识相融合,启发学生通过实际医学项目应用他们所学的知识,培养学生的问题解决和数据分析能力。通过设计调查问卷和形成性评价的形式对课程实施效果进行评价,课程在增强学生学习Python编程兴趣和提高Python应用能力方面收到了很好的效果。课程组以高质量教育培育高水平、高素质、高融合医科人才为目标,通过医学信息数据处理案例为中心组织课堂,紧跟人工智能、深度学习等新技术,培养新医科人才,服务于“健康中国”大目标。

Python可视化技术在电动力学教学中的应用

电动力学是研究电磁场基本规律的理论课程,不仅是理解电磁现象的基础,而且为电子技术和通信工程等应用领域提供了理论支持;但电动力学理论中的抽象概念难以直观理解,数学计算尤其是矢量计算较为复杂。本文探究Python编程语言的可视化技术在电动力学教学中的应用,通过编程计算模拟可视化抽象的电动力学概念和结论,如偶极子辐射、运动点电荷的场等,让学生能直观观察电磁场的变化规律,提升学生对电磁场概念的理解与应用能力,激发学生对电动力学学习的兴趣。

Python程序设计课程思政教学实践探索

将思政元素融入Python程序设计专业课教学之中,是当前教学的重要任务。围绕课程思政目标、课程思政资源挖掘、课程思政教学实施等方面,阐述Python程序设计课程思政元素挖掘与教学实践,旨在让学生学好专业课程的同时,潜移默化地接受思政教育,进而提高学生正确认识问题、分析问题和解决问题的能力。

ChatGPT在课程教学中的应用初探——以Python程序设计为例

在人工智能技术蓬勃发展和教育数字化转型的大背景下,探讨以ChatGPT为代表的生成式人工智能工具在Python程序设计课程教学中的应用。阐述了ChatGPT在课程教学中的应用场景,重新设计了引入ChatGPT后的课堂教学模式,分析了在教学中应用ChatGPT所面临的挑战并提出了应对措施。

基于Python的无线传感器网络数据采集系统

无线传感器因节点结构复杂度高,数据量巨大,无法在海量数据中快速采集用户需求数据.为解决该问题,研究设计了基于Python的无线传感器网络数据采集系统,系统硬件包括数据采集芯片选型单元、无线收发芯片选型单元与串口通讯电路设计单元;软件模块包括网络数据挖掘采集框架设计模块、采集数据压缩模块和采集数据缓存模块.通过对上述硬件单元与软件模块的设计与开发,实现无线传感器网络数据采集系统的运行与应用.实验数据显示:相较于基于Android安全容器的网络数据采集系统,应用设计系统采集数据耗时更短、压缩率数值更大、能耗更小,充分证实设计系统的数据采集性能更佳.

基于“两线四融入”的Python语言程序设计课程思政教学探索

针对如何在专业课教学中融入思想政治教育的问题,提出基于“两线四融入”的Python语言程序设计课程思政教学模式,阐述课程总体设计理念,重新确立知识与思政的双主线教学方针,介绍新时代专业课课程思政建设在四个“融入”方面的举措,旨在为编程语言课程思政教学提供借鉴。

基于Python构建机器学习探究中药治疗胃癌通路决策树的规律性

目的 胃癌(Gastric cancer, GC)是高发率和致死率“双高”的癌症,临床中药复方治疗GC有大量的证据,表明中医药在GC的治疗方面有着出色的表现。文中针对治疗GC的临床中药组方开展基础性研究,利用其他学科较为成熟的研究思路和研究方式,探究中医药在不同维度层面的规律性。方法 筛选中国知网数据库及中药系统药理学数据库与分析平台(TCMSP)(http://tcmspw.com/tcmsp.php)、BATMAN-TCM数据库(http://bionet.ncpsb.org.cn/batman-tcm/index.php/)、SymMap数据库(http://www.symmap.org)建库至2023年3月30日期间治疗GC的文献,利用Python构建决策树模型,通过文献统计有临床治疗证据的GC复方,对高频出现的药物进行分子层面的研究,形成“中药-治疗通路”矩阵,再将无临床证据的“中药-治疗通路”矩阵送入决策树模型进行学习修正,获得治疗通路的关联队列,并通过生物信息学数据分析验证决策树模型的输出结果。结果 (1)筛选出GC高频治理中药共计26味,如白术、黄芪和茯苓等;(2)找到与GC有关的通路共计225条;(3)Python构建的决策树模型进行熵值计算,在225条有临床证据的中药蛋白富集的通路中寻找到的18条对GC有重要作用的通路;(4)决策树模型计算出“Chemical carcinogenesis-Tryptophan metabolism-PI3K-Akt signaling pathway-Antigen processing and presentation”关联队列;(5)18条通路在对不同标签中药出现不同的表现,“No”标签中药的高值(深色区域)相对集中分布,而“Yes”标签中药的高值(深色区域)相对散在分布;(6)q值和p值聚类结果提示“Fatty acid biosynthesis”和“Antigen processing and presentation”均指向“1-Yes”“Vibrio cholerae infection”和“Dilated cardiomyopathy”均指向“1-No”“Breast cancer”和“Protein digestion and absorption”均指向“0-Yes”。结论 “Chemical carcinogenesis-Tryptophan metabolism-PI3K-Akt signaling pathway-Antigen processing and presentation”通路队列,是GC中药治疗通路中的关联队列。生物信息学结果与Python构建机器学习决策树模型结果在判别是否具有GC治疗作用上有着高度相似性,从生物信息学层面印证了决策树算法模型结果的准确性。同时,利用Python构建成熟的计算机模型可以从不同的角度去研究临床复方中药在疾病治疗中的规律性,是临床中药组方研究的一种新的尝试,结合多学科多角度的分析,对中医药的现代研究有积极的推动作用,并且对人类健康发展有着重要意义。

循序渐进式教学方法在“Python程序设计”课程中的应用

针对Python课程教学过程中存在的课时不足、Python语言的学习难度分层递增等问题,文章提出教师可以通过举一反三、归纳梳理、知识迁移、融入应用、对比分析、项目实践的方法开展系统而有效的编程教学,采用逐级巩固的循序渐进式教学方法,引导学生逐步掌握Python的知识和技术要领。

基于Python的平面杆系结构有限元分析

基于Python程序,将杆单元位移不连续、理想刚杆两种力学对象关联统一,开展平面杆系结构有限元模型分析,并实现一种基于“变量标记”的自由度集中处理的计算模式.基于虚功原理引入并推证刚体荷载传递定理,表明耦合单元、刚杆及忽略某一自由度的有限元内置算法处理过程中,实质是将单元刚度矩阵进行“刚化”处理.算例分析表明,“变量标记”的计算模式与单元刚度矩阵的“刚化”处理,具有力学模型的普适性和统一性、编程的可行性以及结果的可靠性等特点,能解决平面任意杆系结构的建模问题.研究结果表明,“主从结点”、“刚杆”等建模方法,对于进一步开展有限元二次开发、大变形以及非线性等功能性扩展等有重要的参加价值,证明将Python程序应用于结构有限元分析的可行性.

能力导向的混合式Python教学阶段性问题的设计与实施

针对大学生编程与应用实践能力培养的问题,以Python语言程序设计课程教学为例,基于Educoder等多个在线学习系统,提出能力为导向的混合式Python教学阶段性问题设计方法,介绍课前、课中与课后三个阶段的具体问题设计过程,以期为计算机程序设计类课程的教学设计提供借鉴。最后,以湖南科技大学数据科学与大数据技术等专业的教学实践为例,说明对大学生编程与应用实践能力培养的有效性。

基于Python的文件统计程序开发

为解决考试过程中学生提交文件数量大、类型多、易出错等问题,以“实用软件应用”课程考核为例,采用Python语言及第三方库Pandas开发文件统计程序,按照需求分析、总体设计、模块实现,阐述开发流程,侧重介绍交互设计与精确统计函数。此程序既可满足日常作业统计需求,亦可满足考试文件即时统计需求,有效提升了统计的效率和准确性,且易于扩展和移植,具有较好的应用价值与推广价值。

基于Python语言的数据筛选与过滤的研究

数据筛选与过滤是数据科学中一项重要的技术,它可从海量的数据中提取有用的信息,提高数据质量和决策效率。Python语言作为数据科学的主要编程语言,其数据筛选与过滤技术相当灵活,主要研究利用for循环、推导式、filter()函数、pandas库实现数据的筛选与过滤。

程序设计基础(Python语言)课程思政教学案例的设计与实践

通过创设验证“一万小时定律”的课程思政情境,引导学生思考坚持进步的价值,培养学生批判性思维、严谨务实的科学态度;通过上机锻炼学生计算思维能力,培养学生精益求精的大国工匠精神。

基于OBE理念的医学生“Python语言程序设计”课程的教学案例研究与设计

在新医科建设背景下,本研究基于OBE理念,根据三大医学智能应用场景进行课程综合性的教学案例研究与设计,以期培养学生运用Python语言解决实际医学问题的能力,从而实现对医学生综合创新性竞争能力的培养。

基于Python的实验室信息管理系统设计与实现

阐述Python语言的特点,它以面向对象为基础,具有动态属性的一种脚本语言,大面积应用于各种场景,尤其在开源Web框架中能够快速、高效地开发出各种网络应用。为此,以SQlite信息数据库为例,分析基于Python语言的实验室信息管理系统设计与实现途径。