Python科学计算生态》课程过程化考核方案

 

Python作为一门通用的程序设计语言,非常适合于网站开发、系统管理以及通用的业务应用程序。另外,Python在科学领域也建立了牢固的基础,其提供了非常丰富的数学计算工具,支持高效且强大的数值运算,并在科学计算领域取得领先。通过本课程,我们将介绍Python语言基础以及其应用于科学计算的一系列工作和库,作为软件工程机器学习方向的专业方向必修课程。

为了确保教学质量、公平有效的评价学生的学习效果,该课程采用的过程化考核方案为:雪梨(平台)作业占55%,平时成绩占15%,期末考核占30%,具体细化如下。

1. 雪梨(平台)作业

第一次、第二次考核/作业:理解数据类型基本操作,5分;

第三次考核/作业:理解Python代码流程控制语句,3分;

第四次考核/作业:理解异常处理,4分;

第五次考核/作业:获取一张GIF图片的高度和宽度,3分;

第六次考核/作业:理解正则表达式,3分;

第七次考核/作业:获取Python官网首页最新新闻数据,10分;

第八次考核/作业:搜索文件,8分;

第九次考核/作业:理解numpy和matplotlib的基本使用,9分;

第十次考核/作业:数据分析综合练习,10分。

特别说明,雷同作业一律0分;学生对作业判定结果有异议,可以找老师申诉,课程组经过综合考虑之后,给学生最终答复。

2. 平时表现

平时表现包括出勤、回答老师问题、解答同学问题、对本课程的教学提出一些建设性的建议等,该项总共占15分,老师平时做好记录,学期末对所有学生进行综合给分。

3. 期末考核  

为了检验学生对本课程知识的整体掌握情况,学期末对学生进行期末考核,该项占30分。特别说明,所有学生必须参加期末考核,不参加期末考核的学生最终成绩为不合格。