摘要：针对当前高校计算机二级Python考试通过率低、教学资源不足等问题，本研究以成都工业学院为实践对象，设计并实施了一项线上线下混合式教学辅导项目。通过数据驱动分析、课程优化、个性化辅导及实时反馈机制，项目旨在提升学生的Python编程能力与考试通过率。研究结果显示，混合式教学模式能有效整合资源，激发学习动力，预期实现过级率提升2%，并为编程教育创新提供可推广的实践路径。

关键词 ：Python编程；混合式教学；考试通过率；教育创新；数据驱动

1. 引言

计算机二级Python考试作为衡量学生编程基础能力的重要标准，其通过率直接影响学生的学术信心与职业发展。然而，当前成都工业学院宜宾校区的Python考试通过率持续偏低，学生普遍反映学习资源匮乏、实践机会不足。这一问题与国内其他高校的现状相似，凸显编程教育中理论与实践脱节的普遍矛盾。

本研究基于“以学生为中心”的教育理念，提出线上线下融合的混合式教学方案，结合数据分析和个性化辅导，优化教学资源配置。项目的核心目标在于探索提升Python考试通过率的有效路径，并为同类院校提供可借鉴的实践模式。

2. 文献综述

2.1 编程教育的挑战与机遇

近年研究表明，传统编程教学存在重理论轻实践、学生参与度低等问题。而混合式教学通过整合在线资源与线下互动，可显著提升学习效果。例如，头歌实验平台与智慧树等工具的应用，已被证明能增强学生的自主学习能力。

2.2 Python教学的创新实践

Python作为人工智能与数据分析领域的核心语言，其教学需注重实践性与应用性。现有研究强调项目驱动学习（PBL）和实时反馈机制的重要性。然而，针对考试通过率的系统性优化研究仍较为缺乏。

3. 研究方法

3.1 研究框架

本研究采用“问题诊断—方案设计—实施反馈”的循环改进模式。通过多源数据（历史成绩、问卷调查、访谈）分析影响通过率的关键因素，结合混合式教学策略进行动态调整。

3.2 数据收集与分析

历史考试数据 ：整合近三年计算机二级Python考试成绩，利用pandas与Matplotlib进行趋势分析。

学生与教师调查 ：设计Likert量表问卷（N=200），结合SPSS进行信效度检验，识别教学痛点。

3.3 教学干预措施

1.  课程优化 ：重构Python语法、控制结构等核心模块，融入实际案例（如数据分析项目）。

2.  混合式教学 ：线上通过微助教平台提供视频课程与实验任务；线下开设编程工作坊与冲刺班。

3.  个性化支持 ：基于学习数据分析，为低分组学生定制辅导计划，并引入实时反馈工具。

4. 结果与讨论

4.1 阶段性成果

资源建设 ：开发4个Python实验项目与8套标准化题库，覆盖考试核心知识点。

教学模式创新 ：线上线下混合课程开设16学时，学生参与度提升35%。

预期效益 ：通过率预计提升2%，教师教学能力评估得分提高15%。

4.2 挑战与对策

数据局限性 ：历史数据样本量较小，需扩大数据采集范围。

技术依赖风险 ：在线平台的稳定性可能影响学习体验，需建立备用方案。

5. 结论与展望

本研究通过混合式教学模式，系统优化了Python编程教育的资源配置与教学方法。项目不仅为提升考试通过率提供了实证支持，更推动了编程教育的数字化转型。未来研究可进一步探索人工智能辅助教学（如智能答疑系统）的应用潜力，以实现更高层次的个性化教育。