问题驱动下的数据结构SPOC教学模式研究

王树梅，郭小荟

（江苏师范大学 计算机学院，江苏 徐州 221116）

问题驱动下的数据结构SPOC教学模式研究

王树梅，郭小荟

（江苏师范大学 计算机学院，江苏 徐州 221116）

针对数据结构课程教学中引入SPOC的教学模式进行探究，指出SPOC教学模式的利弊，提出将SPOC和传统课堂有机融合的一种教学模式，结合具体教学对该教学模式进行评价并说明结果。

问题驱动； 数据结构； SPOC； 传统课堂

1 背 景

近年来，SPOC被越来越多地应用到教育的各个阶段，小学、中学到大学都不同程度地将SPOC引入教学。各个教育领导部门在进行教学检查时，也把SPOC作为一种教学特色进行展示，甚至作为评价一个教师或者教学单位的主要指标；在效果上有意夸大SPOC的作用，夸大学生对这种教学模式的喜爱和接受的程度。

文献[1]中谈到“期望膨胀的SPOC”，指出“研究者和实践者对SPOC需要形成较为系统、冷静的认识”。文献[2]中对当前SPOC教学模式中的局限性进行讨论，提到“翻转教学自身定位不好，容易产生师生关系‘失位’、知识难度‘越位’、 适用对象‘错位’等局限性”，提出将知识内化应用到翻转课程中，并对SPOC环境下的教学模式进行分析。文献[3]通过对小学教育专业3个班级的实验教学，总结出SPOC需要具备与之相适应的教学设计和教学方式，而且这些与传统教学都具有较大区别。

数据结构作为高校计算机专业的一门基础课程，是一门理论和实践相结合的课程。传统教学模式下，数据结构课程的教学包括课堂理论教学和实验教学两部分，大部分教学模式处于一种学生被动接受的状态，学生都是按照教师的安排完成每一个学习步骤。这样按部就班的教学模式的优点在于教师能够有效安排每一个教学环节，按照教学计划完成教学任务；缺点在于学生缺乏自由发挥的空间，尤其是在实践性较强的数据结构课程中，学生对每一个算法都有自己独到的想法和做法，而SPOC教学模式恰好弥补了这一不足。

2 SPOC教学模式

将课堂进行翻转是当下各个教学阶段都比较流行的一个教学方式，某种意义上是将传统课堂上的“以教师为主体”更改为“以学生为主体，以教师为主导”[4]。这种指导思想导致教学环节也发生了变化，由之前的课堂上教师“讲”、学生“学”为主，改为学生“讲”、教师“评”为主；课下的学习目标和内容也发生了变化，由之前的教师备课、学生预习改为教师准备如何组织学生划分小组讨论问题、学生通过在线学习资料解决有关学习上的问题[5]。

高校教学过程中的课堂翻转更加需要教师有效把控课堂，有效组织课堂的教学环节。由于高校学生的自控性和自觉性都比较强，对于课下的学习环节相比中学生来讲，带有一定的目的性，因此，高校学生比较适合使用SPOC完成学习任务[6]，但是不同的专业，课堂翻转的方式和内容也有所不同。

SPOC虽然具有传统课堂不可替代的优点，但是也具有自身的局限性[7]，并不是所有专业的所有课程都适合这种教学方式。这种教学方式下，教师需要改变教学思路，不但需要及时更新在线学习资料，还需要不断更新各个知识点的习题和问题。教师做到这些还不足以监督学生的学习，还需要不定时在线与学生交流和解答问题，不定时检查学生线上的学习状态[8]。SPOC的局限性在于师生教学的脱节，一方面教师花大量时间和精力准备学习资源，包括教学视频、知识点习题等，一方面学生对这些资料不能够充分学习和利用，导致学生学习的效果达不到教师的要求。

3 问题驱动下的数据结构SPOC教学模式

针对数据结构课程的特点，教师可在进行SPOC教学时将问题贯穿整个教学过程。教学结果表明，这种问题驱动下的课堂翻转教学模式更加能够有效地监督学生课下线上的学习状态，提高教学效率和推进数据结构课程的教学改革。具体实现过程如图1所示。

图1 问题驱动的课堂翻转

（1）课前学习环节——发现问题。

课前学习的主要内容包括根据教师预留的问题有目的地学习有关资料，这些资料包括教材、辅助学习资料、在线学习视频等。教师预留的这些问题中，部分难度小的会在这个学习环节解决，部分难度稍大的会留在课堂上解决，同时也会发现新的问题。

这个环节里的主角是学生，学生在这个环节中合理安排学习时间和学习内容，除了自主学习以外，还可以和同学在线讨论相关问题。学生通过课前自主学习，一方面可以提高解决问题的能力，一方面可以加强学生之间的相互交流。在此学习环节结束时，学生需要记录哪些问题已解决，哪些问题没有解决，又发现哪些需要解决的新问题。

（2）课上讨论环节——解决问题。

经过课前学习环节，学生对知识点内容有了一定程度的理解和掌握。课上讨论环节主要内容解决学生在课前学习环节中未能够解决和发现的问题。这个过程中，教师可以设计多个小组，每组可以有相同的问题，也可以有不同的问题，在教师的引导下开展讨论和分析。这个环节中，教师和学生进行全面的接触和交流，教师不再是讲台上滔滔不绝的灌输者，而是深入学生中与学生一起分析讨论问题；再者，教师还要有条理地组织课堂，有效控制讨论的时间，然后及时作出点评。

这个环节是3个环节里的核心环节，教师一定要设计多种方案发挥学生的主动性，包括促进学生主动发表对一些问题的见解，主动和同学、老师交流，主动接受和自己解决方法不一样的结果等；同时，教师要有序安排各个组代表上台讲解问题的分析结果和解决过程，并针对发表的内容作出客观评价，鼓励学生大胆表达不同见解，最后教师进行总结分析。这样做的结果一方面可以解决预留的问题和学生提出的问题，另一方面能够培养学生创新地解决问题，提高学生独立分析问题的能力。

（3）课后巩固环节——总结问题。

通过课上对问题的讨论和分析，学生对这一课时的知识模块进一步掌握和理解。课后巩固环节主要就分析过的问题进行总结，学生需要思考哪些内容是其他同学解决的，哪些是自己解决的，哪些是和其他同学一起解决的。教师课后的主要工作包括3方面内容：一是总结课堂问题，哪些问题属于较难问题，学生比较容易解决，哪些问题属于比较容易的问题，学生在课前学习过程中就能独立解决，哪些问题属于难度适中需要稍加提示，学生就能够解决；再就是教师需要根据课堂上面对面的交流和教学，适当更新下一节课的问题难易度和内容；最后就是教师需要对学生特点作出分析，哪些学生基础较好，分析问题较快，哪些学生基础较薄弱，分析问题有些吃力，然后计划下堂课的分组，将基础好的和基础弱的学生按比例分在一个讨论组，这样学生之间也会形成一个互帮互助的良好学习风气。

由于课后巩固环节和课前预习环节是相邻的，因此学生把上节课知识点巩固以后，接下来就会根据教师预留的问题开始下一节的学习。学生在学习新知识之前，要注意新旧之间的衔接或者联系，在问题解决方式上有没有相似之处，这样更加能够促进新知识的接受和新问题的解决。

根据数据结构课程教学大纲，本课程共分为123个知识点，表1是知识点理论部分，表2是知识点实验部分。表1中列出3个学习环节中分别设置的不同问题，这些问题中有复习性质的问题，有引导性质的问题，有学习性质的问题。这些问题贯穿于3个环节，首先学生带着复习性质的问题1回忆上节课的内容，通过这个问题会对上节课内容提高熟悉程度。接下来的问题2起到承上启下的作用，一方面由“树的特点和性质”推理“二叉树的特点”，另一方面引导学生思考“二叉树的性质”。问题3是主要解决的问题，根据前面的两个问题，这个问题的答案基本已经推理出来，即二叉树的性质1—3、5是可以由树的性质推出来的，但是关于完全二叉树的性质4是前面树的性质不能推出来的。这个性质的解决过程需要掌握完全二叉树的特点，然后推出完全二叉树的4个性质。

该知识点的实验部分首先要解决的问题就是二叉树的存储结构，这是有关二叉树所有其他算法的基础问题。第2个需要解决的问题就是两类存储结构之间的相互转化，通常情况下二叉树常采用二叉链表的存储方式，完全二叉树和满二叉树采用顺序存储方式。这两种存储结构的相互转化是学生实现其他算法的前提，是在实验平台上实现二叉树算法思想的基础。问题3是关于二叉树的基本算法问题，这个问题的解决过程需要用到二叉树的性质，也要用到前面两个问题的知识。学生通过解决问题3，可以进一步巩固学习二叉树的性质并解决二叉树的问题，提高应用知识的能力。

4 评价数据结果分析

表3列出了上述3个环节的细化评价指标以及权重，2016级计科全班43名学生利用此表对数据结构课程教学进行评价。发下去43份评价表，收上来43份，全班学生无一漏评。从收上来的数据看，3个环节的平均分是16.21、46.21和26.21，3个环节得分与原权重比例分别是81%、92%和87%。从数据上看，学生对课上讨论环节评价最高，对课前预习环节评价最低，也就是说，学生对面对面的学习方式比较认可，且其独立学习和独立解决问题的能力还有待加强。

表1 知识点理论部分

表2 知识点实验部分

表4是这个班期末考试成绩分析，其中班级人数43人，缺考人数0人，实考人数43人，最高分94分，最低分45分，平均分76.49分，试卷难度系数（q=1-n/n0）为0.24。这个班的成绩符合正态分布（如图2所示），说明这种教学模式比较适合数据结构这门课程教学。

表3 2016级计科数据结构SPOC评价表

表4 期末成绩分析

5 结 语

图2 期末成绩分布

问题驱动下的数据结构课堂翻转教学模式是一种比较适用于数据结构课程的方式，要求学生接受新知识始终从解决问题入手，在问题驱动下学习在线学习资料。这种方式使得学生的学习效率得到提高，新知识的掌握和接受程度得到提升。从评价的实验数据上看，学生对这种教学方式比较认可，从期末考试的数据分析上看，学生使用这种教学方式的学习效果符合正态分布。为了更好地满足教学的需要，这种教学模式还需要改进，如如何及时搜集学生在线学习的数据、及时更改问题设置的难度和数量、更加有效地监控学生学习状态等。

[1] 容梅, 彭雪红. 翻转课堂的历史、现状及实践策略探析[J]. 中国电化教育, 2015(7): 108-115.

[2] 赵兴龙. 翻转课堂中知识内化过程及教学模式设计[J]. 现代远程教育研究, 2014(2): 55-61.

[3] 潘炳超. 翻转课堂模式应用于高校教学的实验研究[J]. 电化教育研究, 2015(3): 83-88.

[4] 李允. 翻转课堂中国热的理性思考[J]. 课程·教材·教法, 2014(10): 18-23.

[5] 郭鹏飞. 国外关于翻转课堂的理性思考[J]. 中国信息技术教育, 2014(15): 13-16.

[6] 赵兴龙. 翻转教学的先进性与局限性[J]. 中国教育学刊, 2013(4): 65-68.

[7] 黄琰, 蒋玲, 黄磊. 翻转课堂在“现代教育技术”实验教学中的应用研究[J]. 中国电化教育, 2014(4): 20-25.

[8] 张金磊, 王颖, 张宝辉. 翻转课堂教学模式研究[J]. 远程教育杂志, 2012 (4): 46-51.

1672-5913(2017)11-0073-05

G642

时空上下文感知的云服务质量预测和推荐的研究（61502212）。

王树梅，女，副教授，研究方向为数字图像处理、课程与教学论，plum8@163.com。

（编辑：宋文婷）