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摘 要：随着人工智能和大数据的飞跃发展，《数据结构及算法》的重要性达到了前所未有的高度。但在具体实施过程中，发现普遍存在“重理论，轻实践，重方法，轻过程”的问题，学生动手能力不强，积极性不高，综合程序设计能力较差。本文基于 SPOC 和翻转课堂对课程建设进行改革，利用我院教师在教学资源制作方面的优势，构建出满足国家教育信息化要求、符合大学生特点的新型混合式教学模式和配套实施方法。
关键词：数据结构；翻转课堂；SPOC；课程建设
本文引用格式：高磊 .《数据结构及算法》课程的研究与建设 [J]. 教育现代化 ,2020,7(32):133-135.
Research and construction of "data structure and algorithm" course
GAO Lei
(School of Computer Science, Southwest Petroleum university, Chengdu Sichuan)
Abstract: With the rapid development of artificial intelligence and big data, the importance of Data Structure and Algorithm has reached an unprecedented height. However, in the specific implementation process, it was found that there was a general problem of “ value theory, despise practice, value method, despise process.” This paper reforms the curriculum construction based on SPOC and flipped classrooms, and uses the advantages of our college teachers in the production of teaching resources to construct a new hybrid teaching model and supporting implementation methods that meet the requirements of national education informatization and meet the characteristics of college students.
Key words: Data structure; Flipped classroom; SPOC; Curriculum construction
一 引言
《数据结构及算法》是计算机相关专业的核心课程，是培养学生程序设计能力的重要理论基础，是引领学生真正进入计算机技术领域的桥梁课程 [1]。其专注于提升学生的逻辑思维能力、算法设计能力和程序编程能力，是一门非常重要并且实践性很强的课程 [2]。《数据结构及算法》为后续的课程提供理论和实践基础，在计算机专业的培养方案中占有重要地位。
随着人工智能和大数据的飞跃发展，《数据结构及算法》的重要性达到了前所未有的高度。目前， 国内外各大高校都设有数据结构相关课程，但在具体实施的过程中，发现普遍存在“重理论，轻实践， 重方法，轻过程”的问题，学生动手能力不强，积极性不高，综合程序设计能力较差，远远达不到实际人才需求的要求 [3]。
具体问题描述如下。
（一） 课程内容抽象
《数据结构及算法》包含的内容比较广泛，其原理和算法大多比较复杂 [4]。课程需要讲述现实生活中的各种数据结构及各种常用数据结构的结构表示、存储表示、处理方法及应用算法设计；常用数据分类和数据查找的技术；算法设计与分析的能力的培养；分析和解决工程实际问题的能力的培养。其本身具有的抽象性和复杂性加大了学习的难度，很多学生难以理解这些抽象概念及相关知识。
（二） 学生基础薄弱
《数据结构及算法》通常采用C语言或者C++语言， 要求具有数学基础和程序设计基础，但很多学生对 C 语言的掌握情况并不理想，例如对指针等内容掌握情况堪忧。很多学生实际编写的代码很少。目前普遍存在的问题：代码量明显不足；调试能力差；对于复杂问题束手无策 [5]。实验课上有很多同学有畏难情绪， 只会编简单程序，程序出现错误提示时，立刻缴械投降。很多同学远远达不到课程的教学要求，高校人才培养与实际人才需求已经出现了严重脱节的现象。
（三） 教学方式和手段陈旧
教师上课前没有充分了解学生基础知识的熟悉程度，上课时直接进入《数据结构及算法》的课程内容，很多同学从最开始就已经跟不上老师的节奏了； 课堂上老师依然采取“老师讲，学生听”的传统方式， 学生无法接受课程的复杂内容，学习积极性就会越来越差；课后没有必要的平台可以让老师和学生充分交流，互动性很差，对学生的辅导达不到效果 [6]。
（四） 考核方式单一
《数据结构及算法》考核方式依然是期末试卷为主、平时成绩加实验报告为辅。考试内容很少涉及实际应用，只是一些简单的基础知识，学生学习兴趣不高，无法调用学生学习的主动性。实验报告也只是简单程序的编写，综合程序设计能力得不到提高 [7]。
如何激发学生学习的主动性和积极性，引导学生学好这门课程 [8]，是本文研究的主要问题。本文借鉴《数据结构及算法》的教学改革历程，进一步研究课程建设与人才培养的相关问题，基于 SPOC 和翻转课堂对课程建设进行改革，借鉴国际国内知名大学的建设模式和改革经验，利用我院教师在教学资源制作方面的优势，构建出满足国家教育信息化要求、符合大学生特点的新型混合式教学模式和配套实施方法，这将会进一步有助于提升教师教学能力、改进课程教学效果、形成人才培养特色。
二 教学改革
“SPOC + 翻转课堂”[9] 是指基于 SPOC 在线学习平台与翻转课堂 [10] 进行结合，通过线上和线下教学活动，能够将真实课堂与虚拟课堂结合，可以在很大程度上增加学生自主学习的机会。课前，老师设计课前学习目标，制作教学视频，并通过 SPOC 在线学习平台发布任务清单。学生需要在课外时间观看视频，学习并解答问题；课中，老师组织与视频任务相关的各种活动，协助学生充分理解和消化知识；课后，老师根据课前和课中的学习情况布置作业，并再次发布学习资源，帮助学生巩固知识。此外， 教师需根据平时的视频观看、问题学习、问题解答、作业完成情况等综合评价学生的学习情况。
SPOC 与翻转课堂教学模式的结合将进一步完善翻转课堂教学模式，有助于实施以“学生为中心” 的教学方法，有望提高学生的学习积极性，解决传统教学方法教学效果低下的问题。这对于巩固学生计算机专业理论教学环节的知识、培养学生的动手、创新能力以及设计良好的职业生涯规划和提高求职能力都具有现实的积极意义。
具体内容如下。
（一） 加强基础课程
《程序设计基础》与《离散结构》两门课都是《数据结构及算法》的先修课程，先修课程对于同学们理解《数据结构及算法》课程有重大的作用，如果能把先修课程学好，对《数据结构及算法》课程的理解就会加深很多，课程开展会更加顺利。
《数据结构及算法》与《程序设计基础》老师组成综合课程组，对两门课程的内容、特点以及相关性充分讨论学习。可以做两方面的尝试：一方面， 让课程组老师从《程序设计基础》到《数据结构及算法》连续带同一批学生进行教学；另一方面让一部分老师上《程序设计基础》，一部分老师上《数据结构及算法》，两部分老师充分沟通，做好衔接。例如，《数据结构及算法》需要用到的内容，《程序设计基础》课程进行中必须讲深讲透。
《离散结构》与《数据结构及算法》关系也很密切，《数据结构及算法》课程组总结出课程中与《离散结构》相关的内容，由课程组派出老师与《离散结构》课程组进行沟通，把这些内容交给《离散结构》课程组老师，把《数据结构及算法》中需要的知识与老师进行充分沟通，希望《离散结构》老师充分讲深讲透。
（二） 建立以学生为中心的教学模式
改变传统的“满堂灌”的教学模式，建立以学生为中心的教学模式。建立协作学习小组，在课前，教师把视频材料作为课后作业布置给学生，学生以小组为单位在课下或线上进行讨论和学习。充分利用网络平台，例如我校的超星系统、中国大学MOOC 以及程序设计类实验辅助教学平台等，采用线上线下混合教学模式，线上用各种网络平台，学生可以进行作业提交、视频观看、提问问题、在线讨论等操作，达到自主学习的要求。在《数据结构及算法》大纲中适当增加线上教学时间，充分利用线上教学时间，老师积极引导学生进行线上学习， 在实体课堂教学中与学生充分讨论，了解学生的误解，回答学生的问题，并一起处理教学任务，教师在课堂上主要起到引导的作用。教师可根据学生的实际情况设置和调控课程的进度、节奏和评分系统。建立微信、QQ 群、慕课等，对教学内容充分进行线上和线下的讨论，老师引导，让先进学生带后进学生， 解决学生的实际问题。简而言之，就是让学生养成主动学习（养成观看视频、阅读教材等习惯，主动学习知识）和主动练习（能力不是学出来的，是练出来的）的能力。
（三） 与当前热点领域结合
当前的热点领域包括人工智能、大数据、机器学习等，学生们对热点问题都有所了解，也非常感兴趣。课程组将课程理论基础知识与当前热点领域紧密结合，运用课程中的相关知识解决热点问题， 丰富数据结构课程体系，让学生了解基础知识的作用，加强对基础知识的理解，对学习的内容产生浓厚的兴趣。
例如，可以通过神经网络及人脸识别等大家比较熟悉的方法，讲解一下原理，然后结合《数据结构及算法》的内容，引导学生学习需要掌握的知识， 以及实现方式。有兴趣的同学可以课后进行扩展实现，老师给予必要的指导。
（四） 采用案例与学生讨论复杂问题
《数据结构及算法》课程很多内容比较复杂，可以采取案例的方式通俗易懂地讲解。例如链表逻辑结构：可以引入地下特工中每个特工都有一个单线联系的上线；栈：通过步枪弹夹子弹的进出讲解栈的后进先出的特点；队列：采用银行传统排队方式和现在取号系统为示例，讲解链式队列和顺序队列。课程组老师要根据课程内容多设计与讲授内容相关的案例，制作跟案例相关的动画，让课程内容形象生动地展现在学生面前。每个老师负责各自的章节，选取每一章的案例，并制作动画讲解，由课程组长审核，然后提交到网络平台，学生可以自行观看，老师也可以在课程讲授中根据学生的情况，结合动画进行讲解。
（五） 建立配套的考核评价方式
改变单一的考核评价方式，降低最后期末考试成绩的份额，增加视频观看任务、作业完成情况、小组分数设定、回答问题情况等的份额。尤其是加强协作学习小组的作用，全组每个成员都要掌握学习内容，否则如果出现一个成员没完成任务（例如回答问题错误等情况），整个组的成绩都要被拉低，这种方式会极大提升整个协作小组的学习积极性， 尤其是学习成绩差的同学，由先进带后进，形成浓厚的学习氛围，提升人才培养的质量。可以以协作学习小组为单位进行一次综合答辩。每个同学都有分工，完成一个复杂问题，从最开始的设计以及到最后的实现。最后面向全体同学做汇报，然后由同学和老师进行提问，完成答辩。
最后的综合成绩认定可以分为如下几个模块： 视频观看、作业完成情况、实验完成情况、讨论参与程序、小组协作情况、答辩情况以及期末成绩等。这样的综合成绩相对来说更加能体现学生掌握课程内容的程度，考核方式更加合理。
（六） 复杂习题讲解
对于稍微复杂的问题，不同学生有不同的理解能力，很难做到一次讲解能让所有同学都理解。所以课程组采取对重点复杂习题进行统一讲解。采取的方式是课程组老师统一选取既重要又有难度的习题，然后分解分发给课程组的老师，每个老师负责几个习题，然后录制习题详细讲解的视频，由课程组长进行审核，然后把这些习题讲解的视频发到网上，学生根据自己的情况，自行观看视频。这样， 学生可以反复观看，直到明白为止。
（七） 课程思政
加强本课程的课程思政环节，而不是一味地讲授理论知识。近年高校教育出现了很多问题，课程组教师要在讲课的过程当中穿插入课程思政的内容， 让学生在学习的过程当中，能对人生做出一些有深度的思考。我们是培养有感情的学生，而不是学习的机器。老师在教学过程中培养出愿意为社会做贡献的学生，是最大的成就。学生在学习的时候，能够慢慢培养出更好的人生观、价值观和世界观。教书育人中育人也是很重要的，学生拥有善意的微笑、适宜的语言、勇于拼搏的精神、团队合作的意识、有效的组织能力等，是课程思政最大的功绩。
三 结论
《数据结构及算法》是一门运用计算机思维 , 分析和研究程序设计中的非数值型数据之间的相互关系及运算的课程，是计算机科学与技术、网络工程、软件工程、物联网工程专业的一门专业基础课程，培养学生综合编程能力。论文在总结高等院校传统教学模式优缺点的基础上，突出以学生为中心，既注重“教得好”，更注重“学得好”，激发学生的学习兴趣和潜能，切实提高人才培养能力。基于 SPOC 和翻转课堂， 积极探寻线上和线下相结合、教室内与教室外、协作学习小组的教学模式改革，并将其运用于我校的实际教学活动中，切实提高我校的人才培养质量和就业竞争力。经过实际教学示范后取得了良好的效果，也可以为其他类似院校的教学改革提供参考。
参考文献
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[10]成娅辉 . 翻转课堂在数据结构教学中的应用分析 [J]. 教育现代化，2017，4（34）：212-213.
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