Python科学计算生态 / 2019级人工智能方向《Python科学计算与生态》

《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。