基于SAM模型的《数据结构》课程研究

王 璨徐 东王森永

（1.大连科技学院 辽宁·大连 116052；2.沈阳农业大学 辽宁·沈阳 110000）

1 学情分析

《数据结构》是普通高等院校计算机相关专业的专业基础必修课，该课程具有理论性和实践性，受众为软件工程、网络工程、物联网工程、计算机科学与技术、信息管理与信息系统、数据科学与大数据技术等专业本科或专科一、二年级的学生，旨在培养学生在具备一定的编程基础的前提下，具备复杂问题的分析与解决能力。通过教学反馈情况来看，学生虽具有一定的编程能力，但自制力较差、缺乏战胜困难的勇气和决心。而《数据结构》课程中涉及大量的算法，需要学生具有较强的理解能力，同时动手操作能力也应有所提升。鉴于此，传统的教学方法并不能解决上述问题，本文通过引入SAM模型，围绕学生的兴趣和能力培养展开深入探讨。

2 SAM模型

SAM模型内涵。

SAM模型是一个实现课程开发的持续优化与改进的过程。学习方案的开发是多方参与、发挥协调优势的团队共同完成的。这个过程与AGILE模型很像。在实际的项目中重复步骤，使每一个阶段的目标都接近既定的质量要求[1]。SAM包含三个阶段：

（1）准备阶段：即收集信息，集中思考，生成创意。

（2）迭代设计阶段：确定内容并进行设计，生成模型大纲并持续优化迭代。

（3）迭代开发阶段：实现课程内容。根据环境（培训对象）的不同开发出多种版本，并进行测试、评估和完善[2]。

SAM模型和AGILE模型如图1图2所示：

图1：SAM模型

图 2：AGILE 模型

3 基于SAM的《数据结构》课程研究

3.1 基于栈的SAM模型

围绕课程中的章节──栈，学生参与初级版本课程内容的评估，并根据自身的学习状况提出修改意见；课程组根据学生的修改意见生成中级版本的课程内容，具体增加出栈序列的问题，提高学生运用所学知识的能力，再将中级版本的课程内容交给学生评估，学生可以借助互联网，也可以对教师提问和留言，在讨论的过程中整理好修改意见；如此迭代至下一个版本，增加卡特兰数的推导，提高学生演绎推理的能力，再交由学生评估；再迭代生成下一个版本，增加卡特兰数的实践环节，提高学生的实操能力及解决问题的能力，至此完善最终版本的教学设计方案。

在实施过程中，由教师组织学生分组进行讨论，不同版本的课程内容有助于实现分层次教学。

基于SAM的教学设计目标在于让学生理解栈的特点及栈适用于解决什么类型的问题，对出栈序列背后的一系列问题进行演绎、推理和实践，通过构建SAM模型，提高学生分析问题和解决问题的能力、团队合作的素质，最终提高学生的综合能力。

实施步骤如下所示：

图3：实施步骤

3.2 基于学生认知层次的SAM模型

按学生认知由低到高的次序，可以将课程内容划分为知识层—简单应用层—拓展应用层，仔细研读课程内容，围绕不同的层次设置不同层次的任务，调动学生参与的积极性，将学生进行分组，让学生在小组中完成任务并达到该层任务对应的能力培养。

3.2.1 针对知识层能力的培养

围绕知识层的能力培养，需要让学生理清每章的主要内容和重点内容，可以将任务按章节进行划分，如《数据结构》课程共8章，分别是绪论、线性表、栈和队列、多维数组和广义表、树、图、排序、查找，共划分为8个任务，每个任务交由一组完成，让学生绘制章节的思维导图或鱼骨图等，理清章节的重难点内容，并与其他章节融会贯通。参与分组任务的同学按完成的程度，给予课堂表现60-75的分数。

3.2.2 针对简单应用层能力的培养

目前，已经针对单链表的建立和二叉树的建立开展了上机实验，实验属于验证性实验，并没有进行分组。为了调动学生参与的积极性，经过课程组深入地研讨，将课程内容进行了梳理和细化，精心挑选了6个分组任务，具体包括：直接插入排序、起泡排序、直接选择排序、快速排序、顺序查找、二分查找，参与此任务的学生，需要编写代码、调试程序，并进行演示汇报。参与分组任务的同学按完成的程度，给予课堂表现76-90的分数。

3.2.3 针对拓展应用层能力的培养

拓展应用层要求学生具有分析解决复杂问题的能力，在实践中一般设置课后思考题作为自主学习的延伸，针对这一层次，主要针对蓝桥杯竞赛的题目，设置一组分组任务，例如猴子选大王，参与分组任务的学生需要做到熟练掌握知识，并能做到举一反三，涉及的能力较多，也需要编写代码、调试程序，并进行演示汇报。参与分组任务的同学按完成的程度，给予课堂表现90-100的分数。可以采用学习通进行分组。

4 总结

本文从教学实践出发，在深入了解了学生的学情后，由课程组进行深入探讨，围绕SAM模型，针对栈迭代开发出不同的版本，随后根据学生认知由低到高的次序，将课程内容划分为知识层—简单应用层—拓展应用层，并设置了不同层次的分组任务，加强学生对重点内容的融会贯通，提高动手能力，最终提高分析问题解决问题的能力。