基于大語言模型的Python編程教學(xué)實踐探索

摘要：本文針對高中Python編程教學(xué)中“循環(huán)結(jié)構(gòu)”這一內(nèi)容，探索了基于大語言模型的教學(xué)實踐策略，通過情境創(chuàng)設(shè)、問題分析、方案設(shè)計、編程實現(xiàn)及反思優(yōu)化五個教學(xué)階段，構(gòu)建了以問題探究為核心的教學(xué)流程。在教學(xué)過程中，大語言模型作為技術(shù)腳手架，為學(xué)生提供了個性化指導(dǎo)與即時反饋，幫助他們理解抽象的編程概念、解決編程問題。實踐結(jié)果表明，大語言模型在彌補(bǔ)傳統(tǒng)教學(xué)局限、提升學(xué)生編程能力和學(xué)習(xí)興趣方面具有顯著效果。同時，在實踐中也發(fā)現(xiàn)，大語言模型的教學(xué)應(yīng)用存在一定局限性，如學(xué)生對其過度依賴和內(nèi)容準(zhǔn)確性的問題。

關(guān)鍵詞：大語言模型；Python編程教學(xué)；循環(huán)結(jié)構(gòu)；個性化指導(dǎo)

中圖分類號：G434" 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A" 論文編號：1674-2117（2025）06-0058-03

在Python編程教學(xué)中，循環(huán)結(jié)構(gòu)是一個關(guān)鍵內(nèi)容，它不僅是編程的基礎(chǔ)概念，更是解決復(fù)雜問題的重要工具。然而，在實際教學(xué)過程中，教師往往面臨以下挑戰(zhàn)：首先，學(xué)生通常對抽象的程序控制結(jié)構(gòu)理解困難；其次，班級授課模式下難以照顧到學(xué)生的個體差異，基礎(chǔ)好的學(xué)生缺乏深度學(xué)習(xí)的機(jī)會，而基礎(chǔ)薄弱的學(xué)生則可能跟不上教學(xué)進(jìn)度；再次，有限的課堂時間難以為學(xué)生提供足夠的實踐機(jī)會和及時的個性化反饋。近年來，以ChatGPT為代表的大語言模型（Large Language Models，LLMs）展現(xiàn)出獨(dú)特的教育應(yīng)用價值。[1]在教學(xué)中，大語言模型可以扮演智能導(dǎo)師的角色，為學(xué)生提供個性化的指導(dǎo)，協(xié)助學(xué)生進(jìn)行學(xué)習(xí)探究與問題解決。因此，在編程教學(xué)中，大語言模型為教師進(jìn)行教學(xué)創(chuàng)新提供了可能性。[2]

本文以教科版高中信息技術(shù)必修1中的Python的循環(huán)結(jié)構(gòu)教學(xué)為例，探索將大語言模型融入教學(xué)實踐的有效策略，旨在為提升程序設(shè)計教學(xué)效果提供新的思路和方法。循環(huán)結(jié)構(gòu)的主要內(nèi)容在教科版高中信息技術(shù)《必修1 數(shù)據(jù)與計算》的“2.3 周而復(fù)始的循環(huán)”這一節(jié)，在后續(xù)的教學(xué)內(nèi)容中，循環(huán)結(jié)構(gòu)也貫穿于各個章節(jié)中。學(xué)生如果不能夠理解循環(huán)結(jié)構(gòu)，會對后續(xù)相關(guān)內(nèi)容的教學(xué)產(chǎn)生較大影響。因此，筆者以“循環(huán)結(jié)構(gòu)”為主題，以問題驅(qū)動為手段，以大語言模型為技術(shù)腳手架，進(jìn)行了教學(xué)實踐探索，并將教學(xué)流程總結(jié)為五個階段：情境創(chuàng)設(shè)、問題分析、方案設(shè)計、編程實現(xiàn)、反思優(yōu)化（如下圖）。

情境創(chuàng)設(shè)

傳統(tǒng)的編程教學(xué)常常注重程序設(shè)計語言的語法教學(xué)，而忽略問題情境的重要性，這讓本就抽象的編程概念更難讓學(xué)生理解。因此，以真實問題驅(qū)動，創(chuàng)設(shè)能夠吸引學(xué)生的教學(xué)情境是開展探究教學(xué)的第一步。在本課中，筆者根據(jù)“4.2 數(shù)值計算”中的拓展知識“計算π的值”，結(jié)合“2.3 周而復(fù)始的循環(huán)”中的循環(huán)結(jié)構(gòu)的相關(guān)內(nèi)容，設(shè)計了驅(qū)動問題：如何計算圓周率？圓周率是高中生已經(jīng)掌握的數(shù)學(xué)概念，但是學(xué)生對圓周率的計算方法了解不多。同時，圓周率的計算問題非常適合用循環(huán)結(jié)構(gòu)來解決，常見的圓周率計算方法都涉及了無窮級數(shù)的累加運(yùn)算。

好的情境離不開優(yōu)質(zhì)的驅(qū)動問題，筆者的經(jīng)驗有兩點(diǎn)。首先，驅(qū)動問題要有跨學(xué)科性?！镀胀ǜ咧行畔⒓夹g(shù)課程標(biāo)準(zhǔn)（2017年版2020年修訂）》（以下簡稱“（新課標(biāo)”）鼓勵學(xué)生進(jìn)行跨學(xué)科問題解決，而數(shù)學(xué)、物理、化學(xué)、生物等學(xué)科本身就有大量問題適合編程解決，從這些學(xué)科中找到適合探究的問題能夠大大增加對學(xué)生的吸引力。[3]其次，驅(qū)動問題與教學(xué)內(nèi)容要天然吻合。也就是說，編程的介入能夠大大簡化驅(qū)動問題的解決。以計算圓周率為例，手工計算難度極大，但是利用循環(huán)結(jié)構(gòu)來計算圓周率能極大提升計算效率。

問題分析

在情境創(chuàng)設(shè)完成、引出驅(qū)動問題后，就需要學(xué)生分析問題，這時大語言模型作為技術(shù)腳手架就可以介入教學(xué)。按照傳統(tǒng)的方式，教師需要提前準(zhǔn)備好與圓周率計算相關(guān)的閱讀材料，供學(xué)生閱讀并分析問題，了解圓周率的計算方法。而在大語言模型的支持下，教師只需拋出探究問題，并給出一些提示詞案例，學(xué)生就可以自行進(jìn)行小組探究。在本課中，筆者選用的大語言模型是“豆包”，并給學(xué)生提供了兩個提示詞案例：“是否可以向我介紹一下圓周率計算的歷史？”“圓周率是怎么算出來的？”學(xué)生以兩人為一組，根據(jù)提示詞案例自行修改優(yōu)化進(jìn)行問題探究。

在選擇大語言模型的時候，要選擇無需登錄就可以使用的模型，本課中的“豆包”就可以直接使用。同時，教師需要給學(xué)生展示使用方法并提供簡單的提示詞案例。有的學(xué)生已經(jīng)有了一定的大模型使用經(jīng)驗，但是仍然有不少學(xué)生并沒有接觸過生成式人工智能技術(shù)，所以演示使用方法是很有必要的。此外，需要給學(xué)生確定好探究的目標(biāo)，如告知學(xué)生“在探究完成后，需要選擇一種你認(rèn)為適合編程實現(xiàn)的方法，并給出理由”。這樣，學(xué)生既可以深入了解圓周率計算的方法與演變歷史，又可以有比較明確的探究方向，并與后續(xù)的編程活動相結(jié)合。

方案設(shè)計

在完成問題分析后，學(xué)生需要設(shè)計問題解決方案。本課的重點(diǎn)是學(xué)生綜合運(yùn)用循環(huán)結(jié)構(gòu)來解決問題，在此之前學(xué)生已經(jīng)學(xué)習(xí)了教材上計數(shù)循環(huán)（for循環(huán)）和條件循環(huán)（while循環(huán)）兩個基本結(jié)構(gòu)。因此，在方案設(shè)計這一環(huán)節(jié)，教師可以提示學(xué)生回顧教材內(nèi)容，自行選擇合適的循環(huán)結(jié)構(gòu)來設(shè)計方案。同時給出建議：編程技能薄弱的小組可以選擇“萊布尼茨級數(shù)”并使用for循環(huán)來設(shè)計解決方案。在與大語言模型對話的過程中，用萊布尼茨級數(shù)來計算圓周率是大多數(shù)情況都會給出的計算方法，同時其公式簡單，很適合用for循環(huán)來實現(xiàn)。

在這一階段，大語言模型的作用在于為學(xué)生的設(shè)計過程提供啟發(fā)，而不是直接給出解決方案。學(xué)生可以利用大語言模型的交互功能，就選定的計算方法咨詢關(guān)鍵問題，如：“萊布尼茨級數(shù)和蒙特卡洛方法計算圓周率，哪個更容易編程實現(xiàn)？”通過這樣的互動，學(xué)生能夠從大模型的反饋中獲得啟示，但仍需自主設(shè)計完整的解決方案。此外，教師應(yīng)強(qiáng)調(diào)在設(shè)計方案過程中避免直接請求大模型生成代碼，而是讓學(xué)生結(jié)合循環(huán)的三要素（初始值、循環(huán)條件、循環(huán)體）獨(dú)立完成代碼框架的構(gòu)建。這一階段的核心目標(biāo)是培養(yǎng)學(xué)生的計算思維能力，讓學(xué)生通過獨(dú)立思考來理解問題的解決思路。通過這種方式，既保持了學(xué)生思維的獨(dú)立性，又充分利用了大語言模型的輔助功能。

編程實現(xiàn)

在完成設(shè)計方案后，學(xué)生需要將方案轉(zhuǎn)化為具體的Python代碼。這一階段可以充分發(fā)揮大語言模型的優(yōu)勢，實現(xiàn)針對具體問題的個性化指導(dǎo)。由于學(xué)生的編程基礎(chǔ)參差不齊，在編寫完整代碼過程中他們遇到的問題會很多。在教學(xué)中，教師應(yīng)要求學(xué)生先獨(dú)立完成初步的代碼編寫，當(dāng)遇到困難時再向大模型求助。在這一過程中，大語言模型可以充當(dāng)“助手”，為學(xué)生提供個性化支持。例如，學(xué)生可以將問題代碼片段提交給大語言模型，詢問問題所在和改進(jìn)建議。這種即時反饋機(jī)制能夠幫助學(xué)生快速解決問題，同時提高其對編程的信心。

為了確保學(xué)生在這一環(huán)節(jié)中主動參與問題解決，教師需要引導(dǎo)學(xué)生正確使用大語言模型。例如，當(dāng)學(xué)生代碼報錯時，教師應(yīng)該建議學(xué)生使用更具體的提示詞，如“我的程序錯在哪里？你有什么改進(jìn)建議？請不要直接告訴我正確的程序”。這種引導(dǎo)能夠幫助學(xué)生明確問題的來源，進(jìn)而更好地理解解決方案的原理。

此外，教師還可以為學(xué)生提供進(jìn)階任務(wù)，如優(yōu)化代碼性能、調(diào)整循環(huán)實現(xiàn)方式等，以適應(yīng)不同水平學(xué)生的需求。對于能力較強(qiáng)的學(xué)生，教師可以鼓勵他們嘗試實現(xiàn)更復(fù)雜的計算方法，如蒙特卡洛方法。這一方法涉及隨機(jī)坐標(biāo)的生成和條件判斷，在實現(xiàn)過程中對循環(huán)結(jié)構(gòu)的靈活運(yùn)用提出了更高要求，同時還能幫助學(xué)生拓展知識面。[4]通過多樣化的任務(wù)設(shè)計，學(xué)生能夠在編程實踐中不斷挑戰(zhàn)自我，深化對循環(huán)結(jié)構(gòu)的理解，并掌握更全面的編程技能。

反思優(yōu)化

反思優(yōu)化是整個教學(xué)流程中的重要階段，旨在引導(dǎo)學(xué)生回顧并改進(jìn)已完成的程序。這個階段的活動可以從三個層面展開：代碼層面的優(yōu)化、算法層面的反思和學(xué)習(xí)過程的總結(jié)。

在代碼層面，學(xué)生可以與大語言模型進(jìn)一步互動，討論如何提升代碼的運(yùn)行效率、可讀性等。例如，通過調(diào)整算法流程減少冗余計算，或者通過優(yōu)化變量命名提升程序的可讀性。在這一過程中，大語言模型能夠提供具體且富有啟發(fā)性的建議，從而幫助學(xué)生優(yōu)化自己的程序，并了解程序優(yōu)化的方法。

在算法反思層面，學(xué)生需要比較不同計算方法的優(yōu)劣，并思考如何提高計算精度與效率。例如，通過對比萊布尼茨級數(shù)與蒙特卡洛方法的實現(xiàn)，分析兩者在不同場景下的適用性與效率差異。此外，學(xué)生還可以探討算法的改進(jìn)方向，如增加迭代次數(shù)或采用更高效的公式。教師可以結(jié)合學(xué)生完成的代碼實例，組織全班討論，讓學(xué)生相互學(xué)習(xí)與借鑒，進(jìn)一步加深對問題解決過程的理解。

最后，學(xué)習(xí)過程的總結(jié)是反思優(yōu)化階段的核心部分。教師可以引導(dǎo)學(xué)生回顧用編程解決問題過程中的收獲與挑戰(zhàn)，如哪些環(huán)節(jié)最具啟發(fā)性、在哪些方面仍需改進(jìn)等。通過這樣的總結(jié)，學(xué)生能夠更全面地審視自己的學(xué)習(xí)過程，并為后續(xù)的編程學(xué)習(xí)積累經(jīng)驗。同時，教師還可以組織代碼展示與互評活動，讓學(xué)生從同伴的作品中獲取靈感，這不僅能夠提升學(xué)生的批判性思維能力，還能進(jìn)一步培養(yǎng)其團(tuán)隊合作意識和創(chuàng)新能力。

參考文獻(xiàn)：

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[3]李鋒，席少劍，熊璋.面向數(shù)字素養(yǎng)與技能的信息科技課程標(biāo)準(zhǔn)及其教學(xué)實施[J].中國遠(yuǎn)程教育，2024，44（11）：52-59+96.

[4]錢逸舟，方璐.項目驅(qū)動的Python編程教學(xué)設(shè)計——以“蒙特卡洛法求圓周率”為例[J].中國信息技術(shù)教育，2021（18）：39-40+92.