新工科背景下“数据结构”课程“三位一体”教学模式探究

罗富贵 李明珍 宋倩 覃运初 唐凤仙

摘要：“数据结构”是计算机类专业的核心课程之一，在教学的过程中，存在以下问题：教学方式单一，学生实践能力差，学习积极性不高以及自主学习能力差等问题。鉴于此，结合新工科和工程教育认证的培养要求、课程的性质和教学经验，本文分别从课程的理论教学、实践教学和课程考核体系等三个方面进行探讨，引入“知识、能力、素质三位一体”的教学理念，突出知识能力素质的培养，在教学中全面提升人才培养质量，以满足当今社会的人才需求。

关键词：数据结构；教学模式；教学改革；“三位一体”

一、引言

近年来，国家推出了一系列落实创新驱动发展战略，拉动了以新技术、新业态、新产业为特点的新经济快速发展^[1]。经济结构的调整对高校人才培养质量提出了更高的要求。与传统的工科人才相比，现在高校工科人才培养与企业需求有脱节的现象，社会需要的是具有较高工程实践能力、创新能力和工程素养的新型复合型工程人才。因此，实现工科人才培养以满足社会经济发展的需要，已成为高校工科人才培养研究的热点问题^[2]。在当今大数据人工智能迅速发展的时代，算法发挥着非常重要的作用，“数据结构”就是一门如何利用算法思维解决实际问题的课程，同时也是计算机类专业的核心课程，在课程体系中占据非常重要的地位。同时数据结构也作为新兴技术如大数据技术、人工智能、云计算的重要基础^[3]。由于该门课程具有很强的理论性和实践性，课程内容抽象，学生学起来感到吃力，缺乏积极性。因此，在课程教学中，应如何提高教学效果，加强学生的实践能力，应如何培养学生解决问题的能力和创新能力，是教师在教学中需要去探討的问题^[1]。本文根据《数据结构》在教学中出现的主要问题，并结合课程的性质和教学经验，从理论教学、实践教学和课程考核体系三个方面进行探讨。将“知识、能力、素质三位一体”的理念引入教学改革中，突出知识、能力和素质的培养，全面提高人才培养质量。

二、“数据结构”课程教学现状与问题分析

目前，很多高校“数据结构”课程还是以讲授知识点为主的教学模式，笔者通过多年的教学经历总结出数据结构课程教学过程中主要存下如下问题。

（一）教学方式单一

目前，“数据结构”课程的教学方法仍采用传统的教学方法，即“老师讲，学生听”。在这种传统模式下，教师可以有效地维护课堂纪律，监督学生的学习状况，教师也可以通过与学生面对面地交流及时发现学生的学习状况，及时调整教学进度和教学节奏，这是传统教学模式的优势所在。然而，传统课堂留给学生讨论和实践的时间很少，教师用灌输式给学生传授知识，学生处于被动地接受学习，整个过程缺乏学生的独立思考。一般情况下，学生只能通过课后完成习题理解内化知识点，这种方式很不利于培养学生的应用和创新能力，这是传统课堂教学模式的弊端。

（二）实践教学课时少，欠缺创新能力培养

“数据结构”课程理论性和实践性都较强，但在实际教学过程中，教师大都以理论知识讲解为主，实践教学环节薄弱，学生实践较少，动手编程能力较弱，教师一般安排学生利用课后时间进行实际操作。有一些意识较差的学生不能按时完成老师布置的实践任务，导致实践能力更弱。此外，即使学生在理论教学中理解了算法的设计思想，但在自己编写相应的程序代码到实现具体应用，仍存在一定的差距。在实践教学中，以验证性实验项目为主，缺乏设计性、综合性的实验项目，学生的分析问题和解决问题的能力无法得到培养，更不用说培养学生的创新能力。

（三）课程抽象程度高，内容难以理解，教学效果不理想

“数据结构”课程理论性强，知识点众多，内容比较抽象，学生不易理解，容易导致学习效果不佳，进而失去对课程的兴趣^[4]。而且在教学过程中，有些教师很少能将理论性的知识转移到专业的应用层面，学生很难将所学到的知识和技能用于解决实际问题，学生的专业应用能力没有得到培养，导致教学效果不理想。

（四）课程评价体系单一，无法真正将学生学习过程纳入成绩评定中

目前，“数据结构”课程的考试方式主要是笔试，学生的成绩主要以期末试卷考核为主。另外还存在学生课前不预习、课后不复习、作业抄袭、遇到困难就回避的情况，如此下去，不懂的知识点就会越积越多，导致到后面的内容学起来更困难，慢慢失去了学习的动力，甚至放弃课程的学习，导致学习效果差^[4]。同时，在教学过程中，学生的学习过程缺乏监督，自主学习的效果缺乏公平的评价，作业和实验结果没有区分，导致最终考核成绩评分无法准确评定，学生对学习过程不重视。

鉴于此，本文针对“数据结构”在教学中存在的主要问题，探索实用的教学模式，以激发学生学习的主动性，培养学生的创新能力，从而提高课程教学质量^[1]。

三、“三位一体”的“数据结构”课程教学模式的构建

结合新工科、工程认证的培养要求，“数据结构”课程的教学改革目标如下：改变以往单一知识传授为主，单一的课程考核方式的缺点，课程教学将知识传授、能力培养和素质培养有机结合，同时将课程的评价准则贯穿整个教学过程中，使得学生的学习效果评价从单一的期末考试为主向多形式的评价模式转变^[4]。同时，在教学方式和手段上，充分利用线上和线下学习模式的优势，充分利用学习平台、学习资源和学习手段的有效融合，使得学生在学习知识的同时，激发他们的社会责任感，同时他们的应用能力也得到多维度的训练和培养。

（一）理论教学方式改革

“数据结构”课程本身抽象难懂，导致学生学习困难，难以调动学生学习的积极性和主动性。在“数据结构”课程的教学过程中，重构教学方法和手段，重构教学模式开展理论教学，从而提高课程的教学效果和质量。

1.基于信息技术的混合式教学模式

在理论教学过程中，对理论知识进行分类，利用信息技术平台，对于理论强和难点知识点，采用线下课堂模式进行教学，通过与学生面对面、即时交流，掌握学生的学习情况。对于容易理解的知识点，借助信息技术将理论知识直观、生动地呈现给学生。如果学生在预习过程中对知识点有不理解的地方，可以通过信息平台反馈给老师，老师会在线下教学中根据情况在课堂上讲解不理解的知识点。同时，为了让更多的学生真正参与到课程教学过程中，利用QQ课程群和雨课平台，在课前、课中、课后与学生互动，让教师实时了解学生的学习过程和学习动态。这种教学模式既能提高学生的课堂参与度，又能激发学生积极的学习主动性。

2.“竞教结合、以赛促学”的教学方式

为培养学生创新能力，解决学生课堂学习与实际应用脱节的问题，将“以赛促教、以赛促学”的工程实践教育模式贯穿于教学过程，将课程教学与社会实际需求相结合，将行业、就业需求与日常教学相结合。将编程语言、数据结构、算法设计与分析等课程内容与编程比赛相结合，将编程比赛应用于实验和课程项目中，将竞赛内容与实践训练相结合^[5]。为了实现“以赛促学”的教学效果，利用PTA程序设计类实验辅助教学平台丰富的资源，循序渐进地对学生的学科竞赛能力进行培训，扩充知识，规范代码编写，提高实践能力，培养学生的创新能力和团队合作能力，同时利用平台代码查重功能，教育学生不得抄袭他人代码，实现诚信教育。

（二）实践教学方式改革

根据对学生学情的分析，结合课程的性质和特点，以核心能力的实现为指导，进行数据结构课程的实践教学。按照由浅入深的原则，通过层层递进的方式，按照点、线、面的概念逐步设计实践教学过程，即基础验证实验、设计实验、综合实验。实践教学活动采用分布式、案例式、小组合作的方式进行，培养学生在实践中解决问题的能力和思政素养，如图1所示。

1.分布式教学，提高学生实践能力

根据学生不同阶段的知识储备，“数据结构”的实践教学采用分布式教学，由简单到深入，由易到难，循序渐进地进行指导，使学生能够跟上老师的实验安排进度。通过逐步增加实验难度，学生可以逐步建立信心，激发学习热情。培养学生实践能力和思维能力，从而达到培养学生实践能力的目的。

2.案例式教学，增加学生的专业应用能力

在实践教学中采用案例教学法，能够更好地帮助学生理解和掌握知识与应用场景。在实践教学中，选择合适的案例不仅能够提高学生的学习兴趣，而且还能培养学生解决问题的能力。因此，案例式教学法关键要选好合适的案例。首先，所选择的案例要符合实践教学的内容，尽量涵盖重点和难点；其次，所选择的案例要有代表性，这样学生不仅能学到算法设计的思路，还能从一个例子举一反三。最后，所选择的案例要实用，更适合实际的生活，能提高学生的学习兴趣，加深对知识点的理解和应用。

3.小组式教学，增强学生团队协作能力

在实际教学中，根据学生的实际情况，将班级分成几个小组，每个小组3—5人，每个小组的成员都是能力较强的学生，以“以强带弱”的方式，让能力强的学生引导能力弱的学生加深和巩固对知识点的理解和掌握。同时，这种教学方法也考验了学生之间的合作和沟通能力。遇到问题时，小组成员可以相互讨论，分析问题，提出解决问题的算法，最终实现编程。小组教学可以使每个学生充分发挥自己的才能，提高学习的主观能动性，并培养学生的团队合作和沟通能力。

（三）课程考核方式改革

1.构建多元化的课程考核体系

在数据结构课程评价中，改变以往单一的考核方式，设置了多维度、多阶段的考核。例如，课程教学的评价分数构成： 理论成绩+学习过程成绩+上机操作成绩，同时纳入学生相互评价和教师评价，体现了评价的客观性。同时，让学生参与评价，在相互考核中可以拓宽思路，互相学习，增加了学生参与课堂的参与度，体现了以学生为中心的教学理念。

2.课程评价体系构成

利用信息技术平台，考核方式可以变得多样化。将学生的学习过程纳入考试成绩中，更全面、科学地考核学生的实践能力、应用能力和创新能力。除了日常作业、考勤考核、期中期末考试外，课程还应结合专业安排一些能力考核任务，如小项目、案例分析、讨论话题、实践训练项目等，使得学生更好地理解课程内容，同时综合能力进一步得到锻炼，从而培养应用和创新能力。课程考核结果采用全量化的形式进行评分，主要分为过程考核和期末考核两部分。过程考核占50%，包括课堂小组讨论与分享、编程作业、在线学习和课堂表现。期末考试根据教学目标进行，闭卷考试成绩占50%，包括理论知识笔试和算法设计试题计算机考试。各类目考核具体细则见表1。

四、结束语

应用结果导向的现代工科教育理念，针对“数据结构”课程的特点和教学过程中存在的主要问题和原因，结合教学经验，从理论教学改革、实践教学改革和课程考核体系改革等三个方面对数据结构的“三位一体”教学模式改革进行了探讨和研究。该教学模式不仅能够激发学生的积极性和主动性，还能提升学生的实践技能和知识应用能力，对提高教学质量具有积极的影响。在今后的教学过程中，将对该模式进行实践验证，期望本研究能为提高数据结构课程的教学质量提供有价值的参考。

作者单位：罗富贵 李明珍 宋倩 覃运初 唐凤仙

河池学院 大数据与计算机学院

参  考  文  献

[1] 吴庭芳.算法设计与分析“三位一体”教学模式探究[J].电脑知识与技术，2021，17（04）：138-140.

[2] 林晓艳，郭春凤，周延，高喜梅，陈进.新工科背景下“光纤技术”课程“三位一体”教学模式探究[J].科教文汇（下旬刊），2021（04）：99-100.

[3]谭定英，陈平平，李学征等.数据结构与算法课程思政教学案例[J].计算机教育，2022（01）：78-83.

[4] 罗富贵，覃运初，李明珍.基于雨课堂平台的数据结构课程教学改革与探索[J].电脑知识与技术，2021，17（02）：111-112.

[5] 徐秀芳.地方本科院校“以赛促教、以赛促学、以赛促训”教学模式探析[J].高教刊，2020（12）：52-55.

項目基金：河池学院2020年教改重点项目（2020EZ001）；河池学院2022年教改一般项目（2022EB009）；河池学院2022年度课程思政示范课程（2022KCSZ03）。

罗富贵（1984-），女，壮族，广西来宾人，副教授，研究方向：数字图像处理、模式识别；

通讯作者：李明珍（1986-），女，汉族，河南新乡人，博士生，研究方向：网络安全、隐私保护。