基于课堂派混合模式的数据结构教学改革实践

陈俊仁

摘  要： 为了有效解决数据结构课程教学中存在的问题，提出基于课堂派的线上线下混合教学模式进行教学改革。该教学模式主要借助课堂派，重新设计教学过程的课前、课上和课后三个阶段，并采用注重学生学习过程的考核方式。实践表明，该教学方法可以有效激发学生学习兴趣，加强学生自学能力，增强课堂师生互动，提升课程教学效果。

关键词： 数据结构;课堂派;混合教学模式;教学改革;线上线下

中图分类号： G642    文献标识码： A    DOI：10.3969/j.issn.1003-6970.2020.10.077

本文著录格式：陳俊仁. 基于课堂派混合模式的数据结构教学改革实践[J]. 软件，2020，41（10）：295297

【Abstract】： In order to solve the problems in the teaching of data structure courses， an online and offline mixed teaching model based on “Ketangpai” is proposed for teaching reform. This teaching model mainly relies on the “Ketangpai” to redesign the three stages of the teaching process before， during and after class， and adopts an assessment method that focuses on the students learning process. Practice shows that this teaching method can effectively stimulate students interest in learning， strengthen students self-learning ability， enhance classroom teacher-student interaction， and improve the teaching effect.

【Key words】： Data structure; Ketangpai; Mixed teaching model; Teaching reform; Online and offline

0  引言

随着互联网技术的不断发展，“互联网+教育”正逐步出现在高校课堂。与传统的教育模式相比，“互联网+教育”很大程度上依赖于互联网软件产品。目前，市场上已有多款功能齐全、极具特色的在线教育软件平台，如课堂派、学习通、雨课堂等。这些平台为课堂教学提供了多种新颖灵活的教学场景[1-5]。与此同时，移动互联网的迅猛发展已使大学生离不开手机陪伴，如何正确引导大学生利用手机进行在线学习将是高校教学改革的重点。因此，把互联网教育平台引入到课堂教学，实现线上和线下教学的有机融合，是高校实施教学改革的重大课题。

数据结构课程是一门计算机相关专业的核心课程，起着承上启下的重要作用[6-7]。该课程既是对离散数学和程序设计基础的深化，也是算法设计与分析、数据库原理、操作系统等后续课程的铺垫，更是多数学生将来找工作和考研的敲门砖[8]。为此，很多高校对数据结构课程提出了不同角度的探讨与建设[9-10]。

基于以上考虑，本文将根据本校学生学习的特点以及数据结构课程教学过程中存在的问题，并结合线上和线下混合的教学模式，把课堂派引入到数据结构课程教学中，对该门课程进行教学改革。

1  课程教学现状

（1）课程理论性强。数据结构课程理论知识繁多、内容抽象、逻辑复杂，并且部分知识点的理论推演和其编程实现存在较大跨越，学生时常出现听懂理论讲解，但是仍然无法着手编程实现。因而，多数学生认为该课程抽象枯燥，逐渐失去学习的兴趣。

（2）授课方式不适合学生。在传统的教学模式中，部分授课教师采用满堂灌的方式讲授数据结构课程。然而，班级中的学生往往存在学习基础和能力相差较大的情况，因此基础薄弱的学生无法适应此种授课方式，最终造成教学效果不理想。

（3）学生学习主动性不高。对数据结构知识点的学习，不仅需要学生在课堂认真听讲，而且要求其利用课外时间进行强化学习。然而，普通本科院校的大部分学生，自主学习能力相对薄弱，学习的主动性相对较低。所以，多数学生无法真正做好课前预习和课后复习，学习该课程的时间大多集中在课堂上，由此对教师的讲授依赖程度较高。

（4）理论讲授学时有限。目前，多数高校在数据结构课程大纲中均有安排理论教学和实践环节，两者分开教学，加上其他课程的学时限制，故而一般将理论教学设置为48课时。然而，该课程的理论章节较多，教师在48课时内难以完成所有知识点的详细介绍。因此，部分知识点只能一笔带过，无法在课堂上深入剖析。由此造成学生对部分知识点理解不够透彻，进而导致其实践过程无章可循，最后无法达到理论与实践紧密结合的教学目标。

2  基于课堂派的数据结构教学改革策略

结合数据结构课程当前的教学状况，秉承“以学生为中心，以有效教学见长”的教学理念，融合线上和线下教学模式，提出了基于课堂派的数据结构教学改革。在该课程的教学中引入课堂派平台，将有助于打破教学的时空限制，调动学生的学习积极性，增加课堂的有效教学，延伸课程的学习深度，最终提升课程的教学效果。课程的教学改革主要从两个方面入手：一是，课程的教学过程设计;二是，学生的学习过程考核。

2.1  课程教学过程设计

为提升新模式的教学成效，需对课前、课上和课后等教学环节进行重新设计，教学过程如图1所示。采用该平台后，对学生来说，其学习方式将更加丰富，同时也能够加强他们的课前预习和课后复习;对教师而言，将能更加了解学生的学习情况，并更加有针对性地进行教学准备和课程讲授。

（1）课前阶段

课前阶段对学生来说极其重要，学生的预习自学需要在此阶段完成。为了更好地督促学生预习，同时也为弥补课程理论学时的不足，教师将在该阶段通过课堂派完成教学资源的发布，以供学生预习和自学。其中，教学资源可以是教学课件、知识点讲解视频、算法演示动画等形式，这些资源需要教师精心制作。

以数据结构中的线性表为例。首先，教师需要根据线性表的存储结构进行教学方案设计，把线性表分为顺序表和链表两大部分;接着，参照各个部分的知识要点进行教学课件的制作。由于链表的类型较多，学生容易混淆，因此教师可采用课前短视频录制，以供学生提前学习区分，也可补充因课时不足而落下的对比讲解;最后，再将相关的教学资源发布到课堂派的“课堂互动”或“资料库”中，供学生下载学习。在发布教学资源的同时，教师可设置预习的截止时间，也可添加互动试题。在接收到预习通知后，对于教学课件，学生必须在规定的时间内完成预习，在此过程可以通过课堂派对所学知识点提出疑问和进行评论。教师在上课之前，将结合学生所提的疑难点进行再次备课，以便授课过程更加有针对性地讲解重点、难点和疑点。例如，多数学生难以理解链表中的指针，教师在教学课件中增加指针指向的动画，借此让学生在听课过程对指针的作用有更直观的印象。另外，教师亦可通过该在线教学平台的统计数据功能了解学生课前的学习情况，及时与未完成任务的学生进行沟通。

（2）课上阶段

课上阶段是教学环节的关键阶段，也是学生答疑解惑的阶段。为了检验学生课前预习的完成情况，教师在课上阶段的前5～10分钟通过课堂派发布测试题对学生进行测试，测试的内容主要是预习任务的相关知识点。此外，在讲解环节中，教师主要根据学生的课前预习情况，对讲授的内容进行适当调整。例如，大多数学生不理解链队列中头结点的作用，教师讲授时则重点讲解链队列入队操作的相关代码，以便学生更好地掌握该疑难点。针对学生自学时提出的问题，教师授课时可采用课堂派的课件放映功能，讲解到相关位置时系统会自动提示学生的提问，教师则可以相应地为学生答疑解惑。还有，由于数据结构课程中的理论知识点较多，讲解过程难免有些枯燥，学生注意力不集中时有发生。课堂派的弹幕功能能够有效解决此类问题。教师适时开启弹幕功能，不仅可以活跃课堂氛围，而且能够吸引学生听讲，同时减少部分学生上课玩手机的情况发生。为了增强课堂互动，并及时掌握学生的听课效果，教师可通过课堂派的随机提问或抢答方式让学生回答问题。对回答正确和积极回答的学生进行星星奖励，并公布星星排名以激发学生的竞争意识和提升其学习兴趣，进而提高课程的学习效果。

另外，针对前一次课的课后巩固练习和作业，教师可借助课堂派的数据统计功能，在课上的前阶段进行课堂讲解，主要讲解错误率较高的习题。通过这部分内容的讲授，不仅可以对学生的错题进行解惑，而且能够做到课前回顾和知识的承前启后。

（3）课后阶段

课后是学生巩固所学知识的重要阶段，也是教师了解总结学生掌握情况的关键时机。教师每次课后会通过课堂派下发在线习题测试或在线作业，其截止时间一般设为下次上课的前一天，以便教师提前分析和准备。其中，在线测试习题主要针对理论知识点和计算题较多的章节设置，比如KMP算法的next数组计算、特殊矩阵的压缩存储地址计算、栈的出栈序列推算、图的基本概念等。其题型主要分为选择题、填空题和判断题。课堂派可对这三类题型进行自动判题，同时统计每道题目的正确率以及学生答题的情况。学生提交之后亦可立即查看自己的完成情况。在线作业则主要面向需要推演解题过程的知识点，如哈夫曼树的构建、二叉树性质的证明、关键路径的计算、排序算法的每趟结果输出等。学生可通过电子文档或纸质书写后拍照上传课堂派完成此类作业，教师再借助该平台的批阅功能对学生的作业进行评阅和批注，完成之后学生能够在线查看作业评语。通过课后练习和作业实施，学生可以及时复习巩固和查缺补漏，教师能够实时了解学生的学习情况。

2.2  学生学习过程考核

由于近年来计算机相关专业的就业形势较好，这些专业的学生人数逐渐增多。因此，大班教学，教师难以全面掌握学生的平时表现，故而无法较为客观地评定其平时成绩。为了较好地对学生的学习过程进行评价，数据结构课程将结合课堂派上的数据，把平时成绩设置成由考勤（10%）、课前预习完成得分（15%）、预习测验得分（15%）、星星奖励得分（20%）、在线练习得分（20%）和在线作业得分（20%）等六大部分组成。其中，考勤由课堂派的签到功能完成;课前预习完成得分由学习时长和学习状态综合评判;预习测验得分和在线练习得分则是根据课堂派自动评卷功能加以换算计分;星星奖励是由学生平时课堂回答问题积累所得，计分时再根据比例换算;在线作业得分是由教师对每次作业的评阅获得。

3  教学效果分析

2019年笔者在计算机科学与技术专业和物联网工程专业开展基于课堂派的线上和线下混合教学模式，结合学生对教师和课程的评教，在学期结束后与2018年的普通教学班级进行对比，发现学生对教学内容、教学资源、教学管理、教学方法、教学效果等方面的认可度均是前者好于后者，详见图2。另外，通过图3可得，采用本文所提教学方法的课程班的期中和期末成绩也好于普通教学的课程班。因此，从一定程度上可反映出该教学模式初具成效。

4  结束语

将课堂派作为教学辅助平台，采用线上和线下融合的教学模式，有助于学生完全融入整个教学过程。学生的学习将不再受限于上课的时间和地点，可以随时随地进行数据结构课程的学习，为此有效解决课时不足带来的困境。课堂派功能的多样性也使得学习变得更加有趣生动，教学方法更加丰富多彩，学生与教师的双向交流更加顺畅。从教学实施过程来看，这种教学改革方法能夠激发学生的学习兴趣，培养学生的自学能力，增强课堂的教学成效，提升课程的教学效果。

参考文献

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