智慧课堂在《数据结构与算法》教学中的应用研究

张 浩，余 亮，杨 利，卢小杰，吴新丽，昌 杰

(皖南医学院 1.医学信息学院；2.健康大数据挖掘与应用研究中心；3.教务处，安徽 芜湖 241002)

《数据结构与算法》是计算机相关专业的核心基础必修课[1]，也是研究生入学考试必考科目，为学生从事人工智能、深度学习、大数据研究提供必要的知识储备，其重要性不言而喻。该课程内容抽象，章节关联度大，重难点多且逻辑性强，学生普遍反映“难学、难懂、难用”[2]。目前，传统的课堂讲授仍是主流，师讲生听、师问生答是教学常态，学生的被动定位不利于激发学生的主动性和学习热情，也制约了师生互动的深度，教学效果不理想。

大数据、云计算和5G等新技术的快速发展催生了新一轮的信息化浪潮，2019年1月教育部发文《关于加强网络学习空间建设与应用的指导意见》提出“加快推进教育信息化转段升级，推动教与学变革，构建“互联网+教育”新生态。传统课堂教学环境在新一代信息化技术的加持下正在向智能化转型升级，一种全新的教育教学模式——智慧课堂应运而生[3-5]，并日益成为信息化教学研究的热点。国内高校也积极开展智慧课堂的教学应用研究：邓娜基于智慧课堂开展了计算机相关课程教学研究[6]；何国良等[7]和黄俊[8]基于智慧课堂对《数据结构与算法》课程分别提出了多维分层教学方法和学习预警模型；任雪萍就《数据结构与算法》课程进行了线上线下相融合的研究[9]，这些方法都不同程度地提高了教学质量。

为进一步探索智慧课堂在医学院校教学中的应用前景，本研究以皖南医学院某专业学生为研究取样，在《数据结构与算法》课程教学中开展智慧课堂的应用研究，并将教学方法和教学效果报道如下。

1 对象和方法

1.1 研究对象 《数据结构与算法》课程在皖南医学院某专业大一下学期开设，本研究选取该专业两个年级学生作为研究对象，2019级采用智慧课堂教学作为研究组，2018级采用传统课堂教学作为对照组，在授课教师和教材使用完全相同的情况下比较两种教学模式在本课程中的教学效果。

1.2 研究方法 为了保证对比分析结果的信度，本研究从两个方面进行设计和研究：①在作业和实验任务完全相同的前提下，对期末考试试卷难度进行干预，即两次考试的题型、题量和考点完全相同，仅题目的描述方式有差异来保证两次试卷难度接近；②从性别、年龄、生源地3个维度比较两个年级的人员构成。研究组学生共133人，男生85人，女生48人，平均年龄(19.3±1.2)岁，省内132人，省外1人；对照组学生共135人，男生84人，女生51人，平均年龄(19.5±1.3)岁；均为省内学生。两组性别、年龄、生源地差异均无统计学意义(P>0.05)。

1.3 流程分析

1.3.1 传统课堂教学流程 ①课前：教师通过研究教材、撰写教案、制作PPT等工作完成备课，学生通过预习了解教材内容；②课中：教师开展课堂讲授、提问和布置作业环节，学生听课并接受老师提问；③课后：学生完成作业提交给教师批改。

1.3.2 智慧课堂教学流程 以刘邦奇“三段十步”[3]的智慧课堂教学流程为原型，结合课程实际教学情况作了调整，如图1所示。①课前：教师通过平台以视频、音频或文档等多种形式进行资源推送，学生学习后完成教师布置的预习测试，教师通过平台的数据统计了解资源的利用率和预习测试的结果，开展学情分析，据此制定出合适的教学方案。②课中：教师根据预习测试和预习反馈完成情景设定，进行新课导入，重点讲解学生困惑的知识点，调动学生的学习积极性；随后教师根据课堂的教学情况下发布新的探究学习任务，鼓励学生分组合作，并最终由小组代表提交成果；为了巩固探究学习环节涉及到知识点，教师布置随堂测试，并即时公布测试结果，为后续开展的师生互评和生生互评的多元评价提供客观依据。③课后：教师通过平台布置作业，并根据课中随堂测试结果进行个性化资料推送，最后对整个教学过程中共性和个性的问题进行梳理总结，并结合下一次教学内容完成资源推送。

图1 智慧课堂教学过程

1.4 评价方式 以作业成绩、实验成绩和期末考试成绩作为评价指标，反映知识点掌握程度、编程能力强弱和综合素质；用优秀(90～100)、良好(80～89)、中等(70～79)、及格(60～69)和不及格(0～59)5个分数段人数占比和优良率分别从局部和整体对比组间差异。

1.5 统计学方法 采用统计软件SPSS 18.0对原始数据进行分析。评价指标以均数±标准差表示，组间比较采用t检验；分类资料以百分比(%)表示，组间比较采用χ2检验或Fisher确切概率法。P<0.05为差异有统计学意义。

2 结果

2.1 两组学生作业成绩、实验成绩、期末考试成绩比较 研究结果显示，研究组作业成绩、期末考试成绩均高于对照组，差异有统计学意义(P<0.05)，而两组实验成绩差异无统计学意义(P>0.05)。见表1。

表1 两组作业成绩、实验成绩和期末考试成绩比较 分

2.2 两组学生期末考试分数段比较 从“优秀”、“良好”、“中等”、“及格”和“不及格”五个分数段对两组学生进行比较。结果表明，研究组优良率(66.17%)高于对照组(29.63%)，差异有统计学意义(P<0.05)。见表2。

表2 两组学生期末考试分数段分析结果[n(%)]

3 讨论

通过对两种教学流程进行分析，我们认为智慧课堂的优势主要有：①数据支撑，科学决策。智慧课堂基于信息技术对整个教学流程学习数据进行动态采集和分析，课前精确完成学情分析，帮助教师科学合理地设计教学方案，避免了传统教学过度依赖教师经验主义；课后根据作业数据进行个性化资源推送，帮助学生查漏补缺，实现精准教学。②快速响应，即时反馈。动态数据采集和分析会对预习测试、随堂测试、课后作业形成即时评价，学生提交答案后就能看到结果，帮助学生迅速了解知识点的掌握情况，大大消除了由传统作业反馈滞后性引起的学习倦怠。③多元交流，多方互动。师生、生生之间的互动除了课内交流外，课外还可通过云端平台进行线上互动，突破时间和空间的限制，让交流无处不在。

智慧课堂以课前学情分析为起点，为教学方案的制定提供了科学依据，实现“以学定教”，提高了学生的自学能力；课中以师生互动为核心，教师根据课堂即时反馈引导学生进行探究性学习，培养学生探索精神，实现“以教导学”；课后以个性化辅导为终点，一对一的辅导不仅及时解决了学生学习困惑，拉近了师生距离，增进了师生友谊，更能激发学生学习热情；教师对个性化问题的收集整理，又可以丰富后续教学的内容，实现“以学促教”。智慧课堂使“教”与“学”既相互独立又融合统一，教学环节过渡自然，无缝衔接，形成了完整的教学闭环，真正构建了“以学生为中心”、教师为引导、师生多通道互动、“教”与“学”深度融合的智能、高效课堂。

“互联网+教育”时代下的智慧课堂为教学模式的创新与发展提供了契机，同时也面临着诸多挑战：如何将课程思政有机融入智慧课堂，厚植学生爱国情怀，落实高校立德树人根本任务[10]；如何结合不同学科特点，构建基于智慧课堂的教学体系；如何全面提高教师的信息化素养和信息化教学能力，加快智慧课堂教学模式的落地；如何提升学生智慧课堂教学参与度，引导学生逐步适应新的学习场景等；如何释放智慧课堂潜能，提升智慧课堂效能，还有很多有价值的课题需要我们去深入研究。