夜雨聆风
在高职编程类课程中，“编程能力弱、项目设计能力欠缺、自主学习能力差”是长期存在的教学痛点。面对这些挑战，应用技术学院《Python编程实践》课程团队，以AI技术为突破口，打造了一套“AI学习助手+项目式教学”融合的创新教学模式，让编程教学更智能、更高效、更有趣。
01
四位AI助手
全程陪伴学习
课程精选四款AI工具，分别解决编程学习中的不同痛点：
工具 | 核心功能 | 教学应用场景 |
Fitten Code | 自动补全代码 | 学生在VS Code、PyCharm等IDE中编写代码时，按Tab键即可智能补全，减少重复输入，专注逻辑与算法。 |
DeepSeek | 代码解释 | 遇到复杂代码片段时，DeepSeek可逐行解释含义，帮助学生理解底层逻辑，尤其适合爬虫项目中的反爬处理。 |
Tabnine | 智能补全 + 项目方案诊断 | 不仅自动补全代码，还能对学生的爬虫项目方案进行AI诊断，指出潜在问题并给出优化建议。 |
ProcessOn | 流程图绘制 | 辅助学生绘制爬虫项目的流程图、思维导图，梳理数据采集、清洗、存储、可视化等环节，提升项目规划能力。 |
02
项目式教学
打通“学”与“用”
课程围绕一个完整的Python爬虫三级项目展开，涵盖数据爬取、清洗、存储与可视化。学生在完成项目的过程中，逐步掌握Python编程核心技能，真正实现“做中学、学中做”。AI工具的加持，让项目实践不再“卡壳”，学生在解决问题的过程中不断建立自信与成就感。
03
教学成效初显
创新特色鲜明
课程团队教师表示：“AI不是替代学生思考，而是为他们提供更高效的学习支持。”通过AI赋能，学生在编程效率、项目完成度、自主学习能力等方面均有显著提升，课程也因此形成了鲜明的教学特色：
智能辅助：从代码补全到作业批改，AI全程陪伴
项目驱动：真实任务导向，激发学习动力
资源丰富：在线平台+可视化工具，降低学习门槛
能力导向：培养解决实际问题的编程人才
04
特色凝练
《Python编程实践》课程创新性地引入Fitten Code、DeepSeek、Tabnine、ProcessOn四大AI工具，分别承担自动补全代码、代码解释、项目方案诊断与流程图绘制等职能，深度融入爬虫项目式教学全过程。学生在AI辅助下，编程效率与项目完成度显著提升，逐步建立起“提出问题—设计方案—实现落地”的工程思维，为成为适应人工智能时代的高素质技术技能人才打下坚实基础。
稿件来源：陈亮
编辑：纪梦迪 刘殿朕
责任编辑：吴思娴 邵明钰 孙佳妮
审核：李馨雨 邱岳 张博雅
