戴彩艷 佘侃侃 丁有偉

摘要：云計算、大數(shù)據(jù)和人工智能等新興技術的興起，為中醫(yī)藥發(fā)展提供了新的動力，“智能+中醫(yī)藥”產(chǎn)業(yè)蓬勃發(fā)展，社會對“智能+中醫(yī)藥”應用型人才的需求數(shù)量和能力要求逐年增長，而Python高級應用與這些新興技術關聯(lián)密切。在南京中醫(yī)藥大學的Python高級應用課程教學開展過程中，存在課程教學內(nèi)容與中醫(yī)藥特色難以融合、教學的成果與研究型及應用型人才培養(yǎng)目標沖突、課程體系缺乏系統(tǒng)性以及智能化特征缺失等問題。因此，本研究擬梳理Python高級應用課程的理論教學內(nèi)容，在此基礎上設計實踐案例，以便將本學科學生科技能力的提升與本校優(yōu)勢專業(yè)相結合，聚焦“智能+中醫(yī)藥”應用型人才培養(yǎng)，不斷提升人才實踐能力，確保培養(yǎng)的“智能+中醫(yī)藥”應用型人才能夠具備完善的實踐知識體系。通過課程學習，并經(jīng)過系統(tǒng)性的實踐方案訓練，使學生將所學的理論知識與應用實踐能力相結合，提升自身的競爭力。

關鍵詞：人工智能；Python高級應用；“智能+中醫(yī)藥”；應用型人才

引言

課程的改革和探索是計算機領域老師不斷需要改進的地方[1-2]。近年來，Python在高校教學中實現(xiàn)了跨越式發(fā)展，從基礎到應用，不斷推動高校人才能力的提高和創(chuàng)新[3]。理工科高校憑借強大的師資力量和行業(yè)背景，逐步建立了人工智能理論研究體系以及面向行業(yè)應用的Python教學體系，為社會輸出了大量的人工智能科研和應用人才，也為醫(yī)學、農(nóng)業(yè)等各類?？圃盒５娜瞬排囵B(yǎng)提供了基礎[4]。不同模式的教學方式被應用到了Python相關課程的教學中[5-6]。但是在中醫(yī)藥院校開展Python高級應用課程學習過程中，發(fā)現(xiàn)中醫(yī)藥行業(yè)對新興技術的敏感度較低，同時，中醫(yī)藥院校人工智能師資匱乏，導致這些院校處于Python高級應用與人才培養(yǎng)模式結合的探索階段。

目前各中醫(yī)藥院校不斷完善中醫(yī)藥信息化的人才培養(yǎng)模式，在進行“智能+中醫(yī)藥”人才模式探索時，通常以應用型人才培養(yǎng)為目標，課程培養(yǎng)方案的制訂通常采用兩種方式：一是借鑒知名的理工科高校，二是在自身中醫(yī)藥信息化方案基礎上增補。但是在借鑒其他高校教學經(jīng)驗過程中，往往存在中醫(yī)藥特色難以融合以及研究型與應用型人才培養(yǎng)目標沖突的問題；在自身中醫(yī)藥信息化方案基礎上增補的過程中，存在課程體系缺乏系統(tǒng)性以及智能化特征缺失等問題。同時，由于中醫(yī)藥行業(yè)特征以及中醫(yī)藥院校人工智能基礎理論師資不足等原因，導致當前各中醫(yī)藥高校的“智能+中醫(yī)藥”人才培養(yǎng)存在較多問題，其中實踐能力培養(yǎng)模式不能支撐應用型人才培養(yǎng)目標問題尤為突出。

而Python高級應用課程作為融合科學計算與可視化等技術的課程，相關知識點的教學模式需要探索和改進，使學生能夠?qū)ython高級應用的理論、實驗與學校優(yōu)勢學科的實際應用結合起來，提高學習興趣，增強專業(yè)信心。

1. Python高級應用課程教學問題分析

1.1 Python高級應用教學中結合“智能+中醫(yī)藥”的理論實驗銜接不連貫

中醫(yī)藥數(shù)字化發(fā)展多年，已有完善的實踐知識體系，但中醫(yī)藥智能化剛剛起步，為了滿足社會需求，各中醫(yī)藥院校在人才培養(yǎng)方案中強行加入云計算、大數(shù)據(jù)和人工智能類課程，導致中醫(yī)藥智能化實踐知識體系散亂，且與中醫(yī)藥數(shù)字化實踐知識體系之間出現(xiàn)明顯的斷層，沒能真正實現(xiàn)“智能+中醫(yī)藥”實踐知識體系的融合。

而Python高級應用是在Python語言基礎上融合了數(shù)據(jù)分析及可視化、機器學習、深度學習、框架結構等技術。該課程的教學中結合“智能+中醫(yī)藥”的理論實驗銜接不連貫，實驗和理論對應性不強，不能成為一個循序漸進的教學體系，使本就零散的知識點更不容易凝聚，造成學生學習興趣下降，為了完成任務而學習，不能引導學生主動學習，激發(fā)他們內(nèi)在的學習興趣。

1.2 Python相關課程實踐內(nèi)容、知識點和課程深度耦合

從傳統(tǒng)的中醫(yī)藥信息化到當前的中醫(yī)藥智能化之間存在實踐知識體系的斷層，即中醫(yī)藥智能化相關課程之間存在重復度高和關聯(lián)性弱的問題，而且此類課程與中醫(yī)藥信息化類課程屬于兩個獨立的知識體系，學生無法形成完整的“智能+中醫(yī)藥”實踐知識體系。而當前市面上尚無面向“智能+中醫(yī)藥”的教材，中醫(yī)藥高校通常選擇通用的人工智能類教材，此類教材要么偏重于理論基礎講解，要么面向某種開發(fā)工具或行業(yè)具體應用介紹操作流程，甚至存在課程內(nèi)容重復、技術工具過時、技術工具不兼容、應用業(yè)務不合理等問題，導致同一課程的多個實踐項目之間缺乏系列性，多門課程的實踐內(nèi)容之間缺乏系統(tǒng)性。

由于Python高級應用在中醫(yī)藥智能化使用中起步較晚，并無經(jīng)典的教學案例，且Python相關課程較多，而一門課程的實踐內(nèi)容僅與本課程的教學目標相關，課程內(nèi)的實踐項目通常僅與對應的知識點相關，呈現(xiàn)出實踐內(nèi)容與知識點和課程的深度耦合，但課程之間以及同一課程的多個知識點之間實踐內(nèi)容相互獨立，缺乏系統(tǒng)性，導致學生只知其然，而不知其所以然，更不能舉一反三和融會貫通。在Python大類不同課程，如Python基礎、Python數(shù)據(jù)可視化、Python高級應用等課程開展過程中，當這些課程不屬于同一個老師，而老師們之間沒有及時進行溝通時，往往會出現(xiàn)知識點重復或知識點獨立的情況，學生無法將所學知識融合起來。

基于Python高級應用教學中結合“智能+中醫(yī)藥”的理論實驗銜接不連貫，Python相關課程實踐內(nèi)容、知識點和課程深度耦合的問題，我們研究并探索了面向中醫(yī)藥院校的Python高級應用課程的教學模式。

2. 中醫(yī)藥院校Python高級應用教學模式探索

2.1 梳理Python高級應用課程的理論教學內(nèi)容

在探索過程中，我們以培養(yǎng)目標為核心，以應用能力提升為主線，將Python高級應用課程體系中涉及的理論內(nèi)容進行分類，同一指標為小類、同一大項能力指標為大類。每個大類的能力設置為同一理論教學內(nèi)容，包含的不同指標點為問題的不同求解目標。構建以支持度為度量的實踐內(nèi)容評價體系，包括每個實驗對教學目標的支持度、每個教學目標對畢業(yè)要求指標點的支持度、課程對培養(yǎng)目標的支持度等，優(yōu)化Python高級應用課程的理論教學內(nèi)容，保證課程開展過程中理論與實踐內(nèi)容的延續(xù)性和系統(tǒng)性?，F(xiàn)在很多教材的內(nèi)容有不同，也有相同，通過不同教材內(nèi)容的提取，在Python高級應用課程的理論教學中，著重安排了科學計算常用庫的介紹、數(shù)據(jù)收集及預處理的操作方法、數(shù)據(jù)挖掘算法的介紹及使用案例介紹、對挖掘結構進行可視化的操作方法、網(wǎng)絡爬蟲及正則化使用方法的介紹和Python常用框架使用的引導。

其中，常用的第三方科學計算庫主要介紹的是numpy、pandas、sklearn及tensorflow；數(shù)據(jù)收集及預處理，著重介紹數(shù)據(jù)收集過程中無效數(shù)據(jù)的剔除、缺失數(shù)據(jù)填充、其他類型數(shù)據(jù)向數(shù)值型數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化方法；數(shù)據(jù)挖掘算法，著重介紹回歸、決策樹，其中包括不同方法建立的決策樹的優(yōu)缺點及在此基礎上建立的隨機森林和XGBoost的使用、神經(jīng)網(wǎng)絡、k-means聚類、關聯(lián)規(guī)則等；可視化高級應用，著重介紹如何使用matplotlib、seaborn以及Echarts對挖掘的結果進行可視化；正則式與網(wǎng)絡爬蟲，著重介紹re、requests以及BeautifulSoup庫的使用；在Python框架的使用理論中，主要介紹Flask及Django架構。其中涉及的主要理論教學內(nèi)容如表1所示。

梳理Python高級應用課程的理論教學內(nèi)容是基礎，在理論講解中，可以選取一種中醫(yī)藥數(shù)據(jù)收集整理分析及可視化貫穿始終，便于學生建立學習該課程的信心，提升學習興趣。

2.2 設計實踐案例，與本學科及校優(yōu)勢專業(yè)相結合

在Python高級應用課程理論教學內(nèi)容的基礎上，需要設計合理的教學案例，才能使教學效果事半功倍。我們考慮設計面向課程目標的系列實踐內(nèi)容，保證課程內(nèi)各知識點實踐內(nèi)容的連貫性和依賴性。中醫(yī)藥大學的優(yōu)勢專業(yè)是中醫(yī)和中藥。因此，考慮基于理論教學內(nèi)容，結合中醫(yī)藥數(shù)據(jù)處理展示過程，設置中醫(yī)藥數(shù)據(jù)收集、預處理、挖掘、可視化及系統(tǒng)展示，將中醫(yī)藥數(shù)據(jù)及其應用封裝為實踐案例，培養(yǎng)學生解決復雜工程問題的能力。

通過不同教材內(nèi)容的提取，在Python高級應用課程的實驗教學中，著重安排在中醫(yī)藥數(shù)據(jù)基礎上，該數(shù)據(jù)包括名老中醫(yī)治療相關疾病的病案，如國醫(yī)大師治療甲狀腺的相關病案、兒童哮喘中醫(yī)診療相關病案、名老中醫(yī)治療腎病病案等，學生也可以根據(jù)自己的興趣，結合自身的能力，選取自己感興趣的相關中醫(yī)中藥數(shù)據(jù)。在收集到的數(shù)據(jù)基礎上，開展科學計算常用庫的操作實驗、中醫(yī)藥數(shù)據(jù)的預處理實驗、病機藥物關聯(lián)規(guī)則挖掘?qū)嶒?、藥方中社團挖掘?qū)嶒?、正則化及網(wǎng)絡爬蟲實驗、挖掘結果調(diào)整實驗、基于matpltlib及seaborn庫的結果可視化實驗以及Python框架的使用實驗。其中涉及的主要實驗教學內(nèi)容如表2所示。

通過以上實驗的安排，使學生在原來學習Python語言的基礎上，選取自己感興趣的中醫(yī)藥數(shù)據(jù)，使用科學計算常用庫進行相關的實驗，以熟悉常用庫在中醫(yī)藥數(shù)據(jù)預處理中的使用，對其中包含的一些有效信息進行挖掘、提取關鍵屬性等。挖掘過程中，為了提升挖掘結果的準確性，可以進一步通過網(wǎng)絡爬蟲等方法獲取更多的數(shù)據(jù)，以便補充或者修正數(shù)據(jù)結果，對挖掘結果進行調(diào)整。之后，結合matpltlib及seaborn庫對結果進行可視化。最后，使用Python框架對整個數(shù)據(jù)的操作流程進行展示，并補充用戶注冊、登錄等操作以完善系統(tǒng)。

通過一環(huán)套一環(huán)的實驗，引導學生逐步從數(shù)據(jù)收集處理到數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)可視化、挖掘結果完善，最終綜合所有步驟，建立完整的交互系統(tǒng)，使學生在Python高級應用的學習過程中，有條理、有目的、有興趣地提升、完善自己的系統(tǒng)，牢牢掌握Python高級應用的相關知識。

結語

在國家大力推廣中醫(yī)藥與現(xiàn)代技術結合發(fā)展的時代，中醫(yī)藥高校的計算機類專業(yè)肩負著培養(yǎng)“智能+中醫(yī)藥”綜合型應用型人才的重要使命。在中醫(yī)藥院校Python高級應用教學開展過程中，構建數(shù)字化到智能化轉(zhuǎn)變的系統(tǒng)性知識體系，有助于后續(xù)課程的設立、學生能力的培養(yǎng)；設置面向課程目標和知識體系的實踐內(nèi)容，有助于強化課程內(nèi)實踐內(nèi)容系列性、課程間實踐內(nèi)容系統(tǒng)性的建設，使實踐內(nèi)容與知識點的耦合度降低，并能夠統(tǒng)一開發(fā)平臺，降低教學內(nèi)容重復度，有助于提高學生的綜合應用能力，提高中醫(yī)藥高校的實踐教學水平和“智能+中醫(yī)藥”綜合型應用型人才培養(yǎng)質(zhì)量，為中醫(yī)藥信息化發(fā)展和健康中國戰(zhàn)略實施輸送專業(yè)人才。

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作者簡介：戴彩艷，博士研究生，副教授，研究方向：中醫(yī)藥數(shù)據(jù)分析與挖掘。

基金項目：南京中醫(yī)藥大學自然科學基金青年項目——基于衰減系數(shù)的動態(tài)蛋白質(zhì)網(wǎng)絡建模及研究（編號：NZY61906100）。