基于信息技术的“算法设计与分析”课程混合式教学设计

刘汉英 陈宫 敬超 王宇

桂林理工大学信息与科学工程学院 广西桂林 541004

一、概述

“算法设计与分析”是一门实践性和理论性较强的计算机类专业课，是操作系统、人工智能、大数据等专业课程的基础。部分算法理论抽象，实现代码较长，许多学生都反映这门课比较难学。传统的“算法设计与分析”教学设计以各种算法为章节模块，逐个讲授算法的理论及实现方法，学生在实验课上自主编程实现并验证，效果并不理想。20世纪末，随着信息技术的发展，网络教学模式在培训、成人教育等方面得到了验证，也向普通高校推广，使混合式教学模式在高校教学中得到了广泛的应用。本文以“算法设计与分析”课程为例，分析传统教学设计及存在的问题，并针对存在的问题进行混合式教学设计，开展教学实践，取得了较好的教学效果。

二、传统教学设计及问题

传统的“算法设计与分析”课程教学设计简单，教师先讲授算法理论，包括知识点、注意事项，然后举典型案例，进行具体的问题分析、算法设计、实现，期间设定一些问题供学生思考、回答，最后总结、布置课后作业和实验任务。在整个教学中，教师处于主导地位，决定教学内容、教学实施方法、教学评价，学生被动地接受知识，跟着教师思考问题，寻求解决方法，按时完成作业和实验。这种教学模式效率高，沿用多年，同时暴露出以下问题，急需解决。

(1)教学设计没有因材施教。在进行传统教学设计时，教师主要是依据教学大纲、按知识点进行教学设计，教学内容陈旧、覆盖所有知识点，没有考虑学生的实际情况，其设计好坏，很大程度由教师的经验决定，教学进度统一，教师只能尽量满足大多数学生，能力弱的学生可能跟不上进度，导致后面的课程无法理解，失去学习兴趣。

(2)学生发现问题能力没有得到锻炼。传统的课堂教学过程中，以教师为中心讲授算法的理论和实现方法，学生主要是按教师制定的线路学习，教师提出问题、分析问题和解决问题，学生是旁观者，缺乏灵活性，课堂上的互动比较少，部分学生因为性格内向不敢主动回答问题，传统课堂教学往往没有回放，有些学生为了记录笔记或需要拍照来不及思考。

(3)教学评价方法单一，反馈不及时。传统的教学评价中，主要是考勤、作业和期末考试，教师通过作业和课间答疑了解学生对课程知识点的掌握情况，目前，往往是大班授课，批阅学生作业工作量大，批改进度赶不上授课进度。

(4)实验设计上，设计型实验较少，主要是验证实验，通过集成开发环境IDE(Integrated Development Environment)完成，学生自己设计测试用例、编写代码、调试、运行、检验，有些可能考虑不周，没有考虑边界情况和特殊用例，教师无法一一检查，学生也无法知道。

三、混合式教学设计

2019年开始，“算法设计与分析”课程组开始进行课程混合式教学改革，将课程知识点进行按理解难易程度进行划分，把比较容易理解的内容放到课外自学，课堂上主要强调重点，解决难点问题。如表1所示，将课程教学过程分为课前—课中—课后三个环节。课前，教师发布学习指导，将事先制作好的课件、视频、链接发给学生，学生自己安排时间学习，并在课程群中反映学习过程中的不理解或有疑问的地方，教师通过网络平台查看学生的预习情况，根据学生反映的问题调整课程内容和进度；课堂上先对重点、难点进行讲解，学生对不理解的地方提出，教师适时解答；课后，教师制作课程补充视频、发布课后作业、实验、讨论；学生复习、完成作业，自主组成学习小组进行讨论，撰写小组讨论报告。课程安排一次小组讨论成果展示，让小组代表分享小组讨论结果，同学们可以提问题、提建议。

表1 混合式教学活动的实施

(1)教学设计因学生而变。在混合式教学中，课程设计的依据增加了学生的预习情况和学生的问题环节，内容和形式上都进行了较大改变，课堂上对概念性、较容易的知识点不做详细的讲述，PPT中仅对识记及重点知识点做归纳、总结，着重讲述学生难理解的算法的分析、比较、改进及实现关键点，学生容易把握重点、易错点、难点，学生问题可以得到及时解答。学生通过其他同学的提问也了解到同学们的学习情况。混合式教学设计解决了内容多、课时少的问题。另外，将算法热点和学科竞赛题引入课堂，激发了学生的学习兴趣。

(2)信息技术保障混合式教学的实施。信息技术的发展使混合式教学成为可能。网络教学辅助平台(简称平台)和即时工具成了教师手中除了黑板、粉笔、PPT之外的得力助手。本课程选择雨课堂一体化平台为网络教学辅助平台，并建立QQ课程群，教师使用平台发布学习指导、学习资源，使用平台和工具了解到学生的学习情况，有针对性地开展教学活动；课堂提问实现了匿名，学生敢于主动提问题、回答问题，参与程度大幅提高；课堂教学实现了回放，不明白的地方可以重复学习，学生可以放心思考，不用忙于记笔记、拍照。

(3)多元化、过程化评价督促学生自主学习。信息技术使教学过程数据化、可追溯，对学生学习行为评价更加公平、公正、公开。教师鼓励学生主动提问题、自觉主动学习、参与讨论，开课初在平台上设置平时成绩的考核方法、比例，学生可以查看并努力完成学习任务。平台对客观题可以自动批阅，极大地减轻了教师的工作量。教师对主观题打分并用红笔批注，学生可以实时看到错误点，及时修改。

(4)在线测试平台、小组讨论、展示促进学生能力提高。在IDE上完成验证性实验外，布置了一些设计型、改进型实验，并向学生推荐了在线测试平台，学生以小组为单位进行讨论、分析、调试、互助完成任务。在线测试平台综合考虑了问题边界条件、特殊情况。通过共同编码、调试，学生们进一步理解，有些不经意的错误，可能会导致整个结果的不正确，学习需要一丝不苟，对未知问题要勇于探索，学生们发现问题能力、解决问题能力、合作能力、表达能力得到锻炼。

四、教学设计实例

动态规划是“算法设计与分析”课程的重要算法，抽象、代码量大，学生理解困难，下面以动态规划第一章为例，进行教学设计。

(1)学情分析：大学二年级学生，已经学习了枚举、递推、递归、回溯、贪心等算法，有一定的分析算法能力，能听懂、看懂，但部分不会编写。

(2)教学方法：案例法、比较分析法、探究法。

(3)课前：①发布学习指导(预习概述、实施步骤、数塔问题)、视频(注意开课时不要一次性发布所有的教学资源，学生无法在短时间内完成发布的学习内容，会让学生失去信心)；②学生自学并收集学习到三个问题(第一，如何理解最优化原理？第二，动态规划只能从底向上求最优解吗？第三，贪心法能求解的问题都能用动态规划求解吗)。

(4)课中：①简述本次课的教学内容；②用雨课堂发布两个基础问题(下列算法中通常自底向上求解最优解的算法是什么？什么问题可以使用动态规划求解)，进一步了解学生的课前预习情况，讲解；③总结归纳课程重点：最优化原理、多阶段决策最优化问题、最优子结构特性，以0-1背包问题为例解释约束条件、目标函数、最优解、最优子结构；④将问题划分阶段及寻找最优解的性质是动态规划问题的难点，课程以数塔问题为例进行分析，把抽象的问题直观化，找出递推关系，填写最优决策表；⑤修改求解值要求，指导学生填写最优决策表；⑥问题变通：以蓝桥杯题目《数字三角形》为例，讨论分析问题解决方法，解答学生课前第二个问题：从上向下求最优解；⑦实际问题：最短路径问题，引出不能使用的动态规划问题求解的情景；⑧讨论解答课前第三个问题：与贪心法进行比较分析；⑨小结，布置课后作业、讨论题，推荐相关学术文献。

(5)课后：①学生复习、作业、参与讨论；②教师课程反思，批改作业，准备下次课程。

以上是动态规划第一次理论课的教学设计。实验项目设计中，在验证性实验的基础上，增加了代码填空、设计型、改进型、综合型的实验。在进行教学设计时，我们注重课程知识、能力和素质的有机结合，由浅入深，既包含基础知识，又引入相关的竞赛和学科前沿相关文献，给不同能力层次的学生不同的学习要求和挑战。同时，充分利用信息技术增加课程互动性、学生间的互助讨论，让学生进一步理解“与人合作需要对人友善”。

五、实施效果

“算法设计与分析”课程经过近三期混合式教学实践，不断改革教学方法，修改教学内容。实践结果表明，混合式教学有效地解决了传统教学中的突出问题，学生评教逐年提高(91.07、93.62、95.09)，表2和图1为近三期学生成绩分布。每期教学结束，本课程均采用教学质量管理平台进行问卷调查，如图2所示，调查结果表明，98%的同学认为自己理解并掌握了课程内容，近三期指导学生参加蓝桥杯程序设计大赛有5人获得自治区级以上奖励。

图1 近三期学生成绩分布

表2 近三期学生成绩

图2 学生评教

结语

本文针对传统的“算法设计分析”课程教学设计中暴露的问题，提出了混合式教学设计实施方案，并以动态规划第一次课为例，按照“两性一度”的“金课”要求，给出了具体的实施实例。

混合式教学的顺利开展需要学校、教师、学生三方面的共同努力。学校要统一挑选购买网络教学辅助平台，在进行教学安排时，需要给学生留出足够的自由支配时间，以便学生进行自主学习；教师要花更多的时间准备素材、录制视频、收集学生问题、检查和督促学生学习情况、分层次进行教学设计；学生要提高学习自觉性和控制力。

目前，“算法设计与分析”课程线上资源丰富，有视频、课件、讨论等119个，目前仍在不断更新、扩充，满足了不同层次学生的学习要求。教学实践表明，混合式教学既发挥了教师的主导作用，又强调了学生是学习的主体，能有效提高教学质量，适于进一步推广。