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一、研究综述（他人对本问题研究的情况经验综合）
2017 年，综合性高校关于工程教育的研讨会在上海召开，“新工科”这项全新的行动方案被提出，针对“新工科”的内涵及建设路径展开了深度讨论并达成了共识[1-2]。2018年4月2日，教育部办公厅发布关于印发《高等学校人工智能创新行动计划》的通知，要求推进“新工科”建设[3]。“新工科”建设[4-6]给高校传统工科专业建设与改造注入了新的血液，提供了前所未有的机遇。它倡导学科间的交叉与融合以培养多元化和创新型的人才。刘建凤等[7]与吕爱清[8]等提出教学团队是高校质量工程的重要构成，它通过以计算思维导向下团队协作的组织方式，推动学科专业建设、深化教学改革、在人才培养质量中有着重要示范和引领作用。
当前，国内外计算思维研究的重心已转向如何促进与评估计算思维发展的实际问题上[9-10]。关于如何促进计算思维的落地，虽然学者们一致认为应在具体的教学中推进，但在教学中是把计算思维视为一般学科、学科专业还是多学科专题，尚未达成共识[11-12]。此外，需要高职教学中培养的思维并不仅有计算思维，就有必要思考计算思维是否不同于学生正在形成的其他思维？ 对此，计算思维的倡导者指出，虽然计算思维与数学、工程和设计思想共享元素，并且利用了其他思维方式的相关框架， 但计算思维以其独特的方式对其他思维技能进行了扩展[13-14]。 也有人不同意这样的观点，认为尽管计算范式离不开工程、科学和数学的支持，但由于它集中在信息处理方面，故而有明显不同[15-16]。卡内基·梅隆机器人学会提供在线培训课程和相关教学资源, 以计算思维、分析和解决问题的方式, 对大学预科班学生和教师进行强化训练[17-18]。新泽西州的教育机构“风暴机器人”提供大学生程序设计课程, 该项目通过机器人项目, 强调算法和计算思维[19]。美国的CS50课类似于我国一些高校的《数据分析》。内容涵盖了多个分支, 师生互动性很强。而国内9校联盟的《计算思维导论》课以算法理论为主 (取代《信息技术基础》课) , 基本没有互动[20]。同样是《计算思维导论》课, 美国普渡大学用Python语言和Python库, 通过基本编程概念、数据管理概念、模拟和可视化来教授计算思维，取得了较好的实践效果[21]。刘光蓉等[22]通过具体实例阐述了融入计算思维特征的实验教学方法实施过程来进行教学改革。刘琼等[23]基于APP Inventor构建高职学生计算思维能力培养模式。秦昳等[24] 通过分析《程序设计基础》课程的教学现状,将Python语言与目前该课程普遍使用的C语言作比较,并用实例展示了Python语言的特点，来培养学生计算思维。唐小勇等[25]在Linux系统编程课程中引入计算思维能力培养学生计算思维。
综上所述，目前计算思维导向下的高职Python数据分析课程教学改革主要存在如下问题：
（1）目前高职Python数据分析课程培养机制与教学大纲等过于陈旧，没有与“1+X”等前沿趋势衔接起来。
（2）现有基于计算思维的Python数据分析课程教学改革多围绕理论研究展开，缺乏实践案例；
（3）较少关注计算思维与Python数据分析课程知识要点的映射关系。
二、研究意义（研究的价值、好处）
（1）实现面向计算思维教学理念的转变与计算思维导向下的Python数据分析教学改革研究课程体系的改革，推动课程体系更好更快的发展；
（2）找出影响高职院校Python数据分析设计能力的主要因素，提升教学质量；
（3）建立Python数据分析课程网站平台等，并构建、实施网络学习测试系统、精品课程等。
三、理论依据（研究的理论原理）
依据新工科视角下高职院校息类专业学生的特点，引入计算思维理念，以Python数据分析为基础，应用基于MOOC、SPOC等高职计算机课程教学模式，通过教师学习平台答辩指导，并增加计算机编程语言授课学时、开放上机实验平台等方式进行教学改革。从而提高学生自主学习积极性，提升实验设备利用率，最终实现高职学生实践动手能力的提高，并有效服务于各专业。
四、研究目标（研究要实现的具体目标）
（1）探究影响高职院校学生数据分析能力的主要因素；
（2）构建计算思维教学理念与Python数据分析课程有效融合的模型；
（3）建立Python数据分析课程网站平台等，并构建精品课程等。
五、研究内容（紧扣主题的具体的内容，条理化不一定阐述）
（1）探究计算思维为导向下高职院校Python数据分析课程的教学改革的现状；
（2）厘析计算思维与Python数据分析课程融合的维度及其影响因子变量；
（3）构建计算思维与Python数据分析课程融合的模型；
（4）优化模型、及成果的实践与推广应用。
六、研究方法（教育科学的研究方法）
本项目的研究与实践中，拟采用文献法、调查法、个案研究、实践探索、经验总结法等方法进行课题实施， 具体如下：
（1）文献法：通过知网、维普、爱思唯尔、斯普林格等机构检索相关文献，对课题进行理论分析，为计算思维导向下的Python数据分析教学改革与创新提供理论依据，形成初步的研究框架。
（2）调查法：对影响高职院校信息类专业学生程序设计能力的环节、做法等进行定性、定量分析，找出主要因素，并针对高职院校学生特点，提出教改方案。
（3）个案研究法：分专业对Python程序设计能力较强、一般、较弱三类学生的典型代表进行研究，分析他们的成功经验或失败教训，以供借鉴。
（4）实践探索法：选择典型的教学专业、单位进行教学改革实践，并根据实验结果，对改革方案进行修正、完善。
（5）经验总结法：对课题研究结果经验进行评价和总结，分析研究成果的特色和推广价值。
七、研究过程和措施（对本问题的研究过程和措施）
（1）2009 年 1 月-2009 年6月，准备阶段：搜集课题相关研究资料，分析相关研究的优缺点；
（2）2009年 7 月-2009 年12月，前期实施阶段：构建基于Python数据分析课程的理论教学与实践教学课程体系；
（3）2010 年 1月-2010年 6月， 后期实施阶段：探究计算思维理念与Python数据分析课程的映射关系；
（4）2010年 7 月-2010 年12月，结题阶段：整理和总结研究成果、撰写研究 论文、结题报告，召开结题会议。
八、参考文献
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