算法设计与分析课程混合式教学模式设计与实践

陈艳　卢清秀　文晓棠

［摘 要］针对算法设计与分析课程教与学难度大、课程内容繁多、理论性强、实践要求高等特点，课程组设计了较为完善的课程教学方案，包括教学内容、实践教学、课程思政、课程线上平台建设、教学手段和方法、考核评价方式六个方面，并结合该方案给出了教学案例示范。同时，课程组对课程教学方案的实施效果进行了分析和评价。

［关键词］算法设计与分析；混合式教学；课程思政；实践教学；考核方式

［中图分类号］ G642 ［文献标识码］ A ［文章编号］ 2095-3437（2023）17-0062-06

算法设计与分析课程（以下简称本课程）是计算机和信息技术相关专业的核心课程，算法是该专业学生必须掌握的核心技能之一。学习好本课程不仅能为后续专业课程学习奠定基础，而且有助于培养学生的计算思维和问题解决能力。本课程注重针对实际问题进行数学建模，并训练学生选择高效算法求解问题的能力。

开展本课程建设，可以打通课程间的壁垒，从顶层规划“程序设计课程群”的建设[1]，逐步构建递进式的程序设计能力提升路线，不断帮助学生提高程序设计和解决复杂工程问题的能力，有助于培养符合工程教育认证标准的高素质人才。因此，设计一套有助于提升教师教学水平、提高学生学习兴趣、增强学生应用能力的课程教学方案十分重要。

一 、现状分析

（一）课程特点

一是前驱课程难度大。本课程的前驱课程为离散数学、概率论、线性代数等数学类课程，数据结构，程序设计语言以及计算方法，如图1所示。前驱课程既为算法的建模分析提供了数学工具，又为算法的设计提供了严谨的数学逻辑思维，但其对于学生来说都是较难掌握的课程，尤其是数学类课程，如果学生没有掌握相关内容，那么在算法设计与分析课上需要应用的时候，就会感觉前驱课程的储备不够。

二是课程理论性强、难度大。本课程涉及较多的理论知识，如问题的原理、数学模型和复杂性的分析等，这些内容是算法分析的基础。课程内容逻辑性较强，每个算法中的知识点相互关联，只要有一个知识点没掌握，就会直接影响到后面的学习。

三是课程内容知识点较多。例如，本课程涉及的算法就有递归技术与分治法、贪婪法、动态规划法、回溯法、分支限界法等，还包括计算机应用领域的一些算法，如图2所示。要在有限的课时内讲授所有内容，使学生能在理解算法的基础上灵活运用其来解决实际问题，难度较大。

（二）教情分析

本课程是一门理论与实践并重的课程，理论性强，实践要求高。课堂上单纯的理论讲解较为枯燥，部分学生学习积极性不高，不利于学生理解和掌握相关的知识点。而通过实践教学能激发学生的学习兴趣，促进学生对理论知识的理解和吸收，提高知识应用能力。但是目前，在教师团队的建设中，存在部分教师专业理论基础扎实但缺少企业工作经历和专业实践技能训练的情况，部分教师的专业知识与现代技术的实际应用能力不能有效融合[2]。部分教师在授课过程中，涉及实践教学内容的讲授较少，大多是以理论讲授为主，课程教学方法单一、内容枯燥，导致课堂气氛沉闷，缺乏活力和吸引力。

（三）学情分析

一是部分学生对本课程理论学习的主动性不高。本课程的理论内容多且抽象，部分学生在学习的过程中会产生畏难情绪，在一定程度上影响了课程的教学质量和教学效果。

二是学生学习基础参差不齐。课程设计的难度较大，难以兼顾不同学生的学习要求。如果偏重基础薄弱的学生，基础较好的学生无法得到提高；而如果讲授较高难度的课程内容，又容易导致基础薄弱的学生跟不上。

三是部分学生应用所学知识来解决实际问题的能力不足。本课程教学的目的是让学生能够运用相关算法解决生活中的实际问题。然而部分学生即使已经学习并理解了算法，在遇到实际问题时，也未必能用所学的算法知识解决实际问题。究其原因，一是学生对算法的了解仅仅停留在对理论的认知，没有深入理解其内在逻辑；二是学生对所学算法的理论缺少足够的实践应用训练。

根据本课程存在的问题，为了使课程真正发挥应有的作用，课程组在教学中采用了混合式教学模式，通过教学实践，在一定程度上提升了教学效果。

二、 课程设计

（一）教学体系

课程组设计了“教材+技术论坛+竞赛”“三位一体”教学内容，如图3所示。算法方面的技术论坛，如力扣（LeetCode），具有丰富的题库资源；CSDN技术论坛，有完整的知识结构体系等。各类相关的竞赛真题、模拟题也可作为教学内容，如ACM竞赛题、蓝桥杯竞赛题等。以教材为基础，依托技术论坛资源丰富教学内容，通过各类竞赛真题、模拟题增加教学内容的深度，提高趣味性。结合“三位一体”教学体系开展教学，既满足了课程对算法理论基础的要求，又满足了算法案例丰富、实践内容充分和难度适中的需求，保障了教学内容的设计有梯度、有层次。

（二） 实践教学

实践教学的目的是培养学生的动手能力。实践教学的开展对提高学生的综合运用能力、创新开拓能力、生存能力、社会适应能力以及综合素质具有重要的作用。

1.多样化的实践内容

为了提高学生的积极性，满足不同学生的需求，除了必做任务，增加选做题。选做题是实验相关知识点的拓展或延伸，难度上接近于竞赛，题目选自竞赛真题或技术论坛题库，选题的宗旨是让学生了解相关知识點的经典应用，培养学生的算法设计与分析能力。例如在动态规划篇中，必做实验任务包括0～1背包问题、最大子数组问题、最长公共子序列问题、编辑距离问题、矩阵连乘问题，这些都是课堂案例的内容。选做题包括爬楼梯问题、最长公共子串问题、最长回文子串问题和完全平方数问题等，是对动态规划策略应用的进一步延伸。

2.多样化的实践方式

实践任务根据任务的复杂程度和难易程度分为验证性实验、设计型实验和综合性实验。对于验证性实验，采取以个人为单位的方式完成；对于工作量大的设计型实验和综合性实验，采取分组的方式进行，分组的规模由任务工作量来决定，每组最多不超过4人。在任务的完成过程中，既要充分体现团队协作过程中每个成员发挥的作用，也要体现团队执行的优势。通过团队任务，锻炼学生的组织能力和团队协作能力。

3.“以赛促练”的课外实践

对于有余力的学生，引导他们参加各类国家级、省级竞赛，以竞赛来促进学习。通过这些竞赛活动，吸引更多的学生参与进来。无论能否获奖，在备赛的过程中，学生的实践能力会在一定程度上得到提高[3]。另外，还可以引导学生结合自己的课外实践优秀成果开展科研活动，在刊物上发表技术论文。

引导学生参加“以赛促练”的课外实践活动[4]，需要有相应题库、资源库的支撑，以便学生开展赛前练习。为此，本课程建设了专门的试题库，内含各种难度层次的试题资源，其中就包含了竞赛模拟题和历届真题。

（三） 课程思政

1.设计思路

本课程的教育理念为以育人为本，强化专业能力，培养科学工匠精神，树立社会主义核心价值观。通过开展课程教学，不仅要给学生传授专业知识，而且要培养学生的学习能力、分析问题和解决问题的核心专业能力，更要培养学生的科学工匠精神，将社会主义核心价值观与课程内容相结合，从而潜移默化引导学生在完成专业学习的同时树立社会主义核心价值观。本课程是非思政类的计算机相关专业核心课程，课程思政的主要设计思路如图4所示。

2.实施方式

本课程思政实施方式包括以下5点。

（1）建立课程教学团队，对课程任课教师进行相关培训。课程组集体备课，集思广益，共同挖掘课程思政案例。

（2）遴选合适的课程思政教学多媒体案例，将遴选出来的课程思政案例合理融入课程教学。在线下教学的过程中通过知识的讲解渗透思政内容，以达到教书育人的效果。

（3）在实训案例中融入思政元素，比如在讲解算法训练案例时结合热点问题，挖掘其中蕴含的思政元素，在学生的实训练习中加入课程思政教学，以达到在润物细无声中融入课程思政的效果。

（4）在线上平台每章的导学部分设置思政内容，有文档、图片和视频等形式，相关资源都是与该章内容相关的新闻热点、先进事迹、先进技术等，通过学生对线上资源的自学来进行课程思政教育。

（5）在平时的教学和实验中，对学生进行职业道德教育、工匠精神教育、国家安全教育、价值观和集体意识教育等。

3.课程思政案例设计

课程组按照课程思政的总体设计思路和实施方式，设计了课程思政案例，部分案例如图5所示。

（四）课程线上平台建设

本课程是一门抽象学科，对计算思维水平要求较高。实践表明，学生较难在线下授课时间内深刻理解理论内容[5]。

1.平台的应用

在理论教学中，通过借助线上教学平台，教师可结合教学大纲和丰富的线上资源，为学生设计预习内容和达标测验[5]；借助平台，教师可高效地安排课前小测来让学生复习上一节课的内容；在课程的教学中，对于一些有关科普或者教育类的、比较复杂的课程思政内容，可以借助线上教学平台来完成；借助平台，学生可以通过线上教学视频或其他在线资源完成对课程内容的复习巩固。

在实践教学中，本课程上机实验的必要性体现在两个方面：一是针对验证理论课上所讲授的内容，通过实验可让学生直观地理解抽象理论；二是通过设计性实验来提高学生算法思维能力，这类实验旨在考查学生对所学知识的应用能力，培养学生的算法设计与分析能力。这两类实验都可通过线上平台完成，并通过教师评价或者学生互评的方式来了解实验的完成情况，这种方式还能起到学生之间互相学习的作用。对于较难的实验，教师可以通过平台发布讲解视频或者发起讨论，由学生在课后进行学习。

平台的教学资源为教师的备课提供了标准和规范，降低了教师课程备课的难度，为课程教学的延续性、课程教学团队的稳定性提供了保障和依据。平台的实时数据为课程教学团队实时了解各教师、各班级学生的学习情况提供了便利，减少了沟通成本，对教师的发展起到了促进的作用。

2.线上课程教学平台的建设

线上课程教学平台的建设是课程线上线下混合式教学模式得以开展的关键，为线上课程教学提供了课程资源和平台支持。教学平台建设主要包括课程教学资源建设和题库建设。对本课程来说，为了保障线上学习效果，课程教学资源必须涵盖课程的所有教学内容，为了保障有余力的学生有更大的进步空间，线上平台还需从广度和深度、经典和创新两个维度着手丰富教学资源。题库主要应用于三个方面：作业、考试和备赛。因此，题库的难度需要有梯度，針对不同的学习要求，要能从题库中快速地找到不同梯度的训练题。课程线上平台建设方案如表1所示。

（五）教学手段和方法

本课程采用线上线下混合式教学模式开展教学，如图6所示。通过线上教学培养学生的自主学习能力、自我管理能力、勇于面对困难和克服困难的能力、分析问题和解决问题的能力。借助线上文档资源和教学视频开展教学，使学生对课程内容有一定的理解；通过线下课的巩固、答疑、案例的模拟和训练等，使学生能进一步掌握课程知识。

线上：线上课件和教学视频用于学生课前预习和课后复习，教师每次课上布置下节课的课前预习任务，包括视频和少量测试题。学生可根据自身情况对每章的附加案例进行有选择性的学习，教师可根据学生的学习情况提出相应的学习要求。课后，教师布置线上作业和章节测试题，并设置完成时间节点，学生需要在指定时间内完成。客观题由平台自动批阅，主观题由教师手动批阅。

线下：线下包括理论课和实验课。理论课以教师讲授课程内容为主，实验课主要为完成教师布置的实验任务。根据教学大纲和教学进度开展理论课和实验课教学。在学生预习的基础上有重点地进行讲解和辅导。

线上+线下：线上以学生自学为主，教师对学生的学习情况进行点评和考核，并将学生的共性问题在线下课予以解决。通过线上线下结合的方式，保证学生的学习效果。

（六）考核评价方式

对学生的评价和考核，不能局限于一次期末考试，尤其对于算法这种集理论与实践于一身的课程。课程的考核不能仅以得到学生的课程最终成绩为目的。课程组改变了传统“以分数论英雄”的评价模式，将评价标准向学生的学习情况和实践能力倾斜，将课程期末考试成绩占综合成绩的比例下调，加大线上学习情况的考核比重。线上平时考核内容包括出勤情况、线上任务完成情况、作业完成情况、实验完成情况、测试，给每项内容设定不同的考核分值，形成线上学习过程评价成绩，结合线下课堂表现，得出学生的平均成绩（占总成绩的50%）。最后与期末测试成绩（占总成绩的50%）相结合，得出学生的课程考核成绩。本课程考核评价体系如表2所示。

三、教学案例

结合本课程线上线下混合式教学模式，以动态规划篇——“最长公共子序列问题”为例设计一次教学过程，具体如表3所示。

四、教学效果分析

本课程的线上线下混合式教学模式自开展以来，经历了2年的实践。从学生对教师的评价来看，开展线下教学以来，学生对教师教学的满意度有明显提升；从学生的卷面考试成绩来看，课程的期末考试平均分有大幅提高；从学生参加蓝桥杯全国软件和信息技术专业人才大赛的情况来看，参加人数明显增多，获奖级别有所提升，获奖人数有所增多；从毕业设计选题来看，对算法类课题，从零选题到多人选择相关课题作为毕业设计，不仅实现了零的突破，更是形成了一小股对算法研究的热潮；从教师对本课程的教学意愿来看，也有明显改善。本课程教学效果如表4所示。

五、结语

一套行之有效的、符合学生学习要求的教学课程设计，对提高教师的教学水平、激发学生的学习兴趣和提升学生的思维能力都有重要的作用。本文从教学内容、实践教学、课程思政、课程线上平台建设、教学手段和方法、考核评价体系六个方面着手，设计了算法设计与分析课程教学方案，并通过教学实践，取得了明显的教学效果，可以作为其他同类课程教学设计的参考。

［ 参 考 文 献 ］

[1] 华伟，张典，姜官男，等.数据结构与算法分析立体化教学模式探索[J].计算机教育，2018（10）：93-96.

[2] 齐砚奎.我国民办高校教师队伍建设的问题与对策研究：校本管理的视角[D].上海：华东师范大学，2022.

[3] 陈艳，许丽娟，文晓棠.算法设计与分析课程教学改革探索[J].计算机时代，2022（7）：136-140.

[4] 王淼，董星星.基于ACM-ICPC竞赛模式的算法设计与分析教学改革实践[J].电子元器件与信息技术，2022，6（9）：222-225.

[5] 刘雨薇，李茹.线上线下混合式教学在“算法设计与分析”课程中的应用研究[J].教育理论与实践， 2021，41（9）：62-64.

［责任编辑：苏祎颖］