设计学习成果目标

1) Implement and validate fundamental data structures.
- Build arrays, linked lists (singly/doubly), stacks, queues, hash tables, heaps, balanced binary search trees, and graphs in a chosen programming language.
- Write unit tests that cover core operations and edge cases; assert invariants (e.g., heap order, tree balance, hash load factor).
- Confirm expected asymptotic bounds for operations (e.g., O(1) average hash lookup, O(log n) heap insert) through analysis and, when feasible, measurement.

2) Analyze complexity and select appropriate data structures under constraints.
- Evaluate time and space complexity using Big-O; estimate memory footprints and constant-factor effects.
- Choose data structures that meet a given problem’s performance, memory, and correctness requirements; justify the selection with trade-off analysis (e.g., hash table vs. tree map, adjacency list vs. adjacency matrix).
- Meet stated targets (e.g., worst-case lookup ≤ O(log n), memory budget ≤ N MB) and document the rationale.

3) Apply data structures to design, optimize, and communicate complete solutions.
- Model problems, map them to suitable structures, and compose them to implement features (e.g., LRU cache, priority scheduler, shortest-path solver).
- Document APIs and invariants; prove or test correctness on boundary conditions and adversarial inputs.
- Profile implementations, identify bottlenecks, and optimize by tuning or swapping data structures while preserving correctness.

完成本课程后，学习者能够：

1) 搭建并使用Python开发环境，独立运行代码与脚本
- 安装并验证指定版本的Python（例如：python --version）。
- 创建与激活虚拟环境（python -m venv .venv；激活后执行pip list）。
- 在REPL与脚本两种模式运行代码（python、python hello.py），并使用IDE/编辑器配置解释器与基本调试。

2) 运用基础语法与核心数据结构解决简单问题
- 编写包含变量、表达式、输入输出、条件判断、循环的程序；使用f-string进行字符串格式化。
- 正确选择并操作list/tuple/dict/set，进行切片与遍历；使用内置函数与常用运算符完成数据处理。
- 通过小任务验证：例如读取一段文本，统计词频并按次数排序输出；避免缩进错误与类型转换错误。

3) 用函数、模块与异常处理编写可读、可复用的程序
- 定义并调用函数（包含默认参数与关键字参数），为函数撰写docstring与基础类型注解。
- 组织模块与包（import与from ... import），并使用标准库（pathlib、json、datetime）完成文件I/O与JSON读写。
- 编写健壮的异常处理（try/except/else/finally、raise）；通过一个小项目验证：从JSON读取数据、过滤与汇总、写回文件，并用unittest编写至少1个基础测试用例。

以下为销售新人培训课程的3个可评估学习成果。请直接据此设计教学活动与考核。

1) 能够高效完成客户需求探询并形成清晰的价值主张
- 行为要求：在模拟初次沟通中，使用SPIN/BANT等框架识别痛点、预算、决策角色与时机；以一句话价值主张复述客户关切与解决方案。
- 达成标准：在两次角色扮演中，关键要素识别准确率≥80%；价值主张包含对象、问题、方案与预期收益四要素。
- 评估方式：教练观察清单+录音评分；提交书面价值主张模板。
- 实施提示：提供高质量问题库与复述句式卡片；要求学员以70/30提问-讲述比例；用“客户原话”填充价值主张模板。

2) 能够按标准化流程推进首次接触并在CRM中完整留痕
- 行为要求：按“开场-建立信任-探询-价值呈现-约定下一步”的流程完成一次冷启动电话与一次初访；在CRM中当天完成线索记录、下一步行动与提醒设置。
- 达成标准：通话控制在3–5分钟内明确下一步；预约率或有效推进率≥20%；CRM字段完整率100%，下一步行动具体到时间、对象与目标。
- 评估方式：通话/会议录音质检；CRM审计（字段完整性与时效）。
- 实施提示：提供流程话术与开场脚本；演示标准化CRM录入视频；下发字段必填清单与“下一步行动”示例库。

3) 能够处理常见异议并实现小步推进或试探性成交
- 行为要求：使用LAER/“感觉-经历-发现”等四步法定位真实异议，完成澄清、回应与行动转化（如试用、演示、引荐决策者）。
- 达成标准：在模拟中有效处理价格、时机、竞品至少3类异议；每次回应后提出一个可执行的小步骤；推进转换率≥60%。
- 评估方式：角色扮演评分量表（倾听、澄清、回应、推动）；情境选择题测验≥80分。
- 实施提示：建立“异议-背后原因-回应策略”矩阵；训练停顿与复述技巧；准备转化语句库（如“如果…我们是否可以…”）。

使用方法：
- 将上述学习成果写入课程大纲，并为每项配置对应的练习、示范与考核。
- 在每个模块结束时，按“达成标准—评估方式”进行过关考核，未达标者安排针对性复训与再评估。