新工科背景下数据结构与算法课程思政教学改革研究

冯学晓 张晓 欧群雍

基金项目：郑州工业应用技术学院校级课程思政样板课程项目“数据结构与算法”（项目编号：郑工教〔2022〕6号文件）；2022年教育部高等教育司产学合作协同育人资助项目“新工科背景下数据结构与算法课程思政教学改革研究”（项目编号：220901221141447）；2021年教育部高等教育司产学合作协同育人资助项目“新工科背景下人工智能专业建设方案研究”（项目编号：202102633001）；郑州工业应用技术学院校级一流本科专业建设点项目“物联网工程”（项目编号：郑工政〔2021〕170号文件）。

【摘  要】 课程思政教学改革对学生、教师和高校教育体系具有深远影响，其在培养具备伦理素养和社会责任感的工程师和公民方面更具有重要意义。基于此，文章重点探讨了如何在数据结构与算法课程中融入思政教育元素，包括课程内容整合与设计、教学方法与策略的调整、教师培训与支持、学生参与及反馈、评估与改进五个关键方面，以期提高学生的综合素养和伦理决策能力。

【关键词】 数据结构与算法课程；思政教育；改革；综合素养

在新工科背景下，高校教育面临着不断变化的挑战和机遇。随着社会对工程技术人才的需求不断增加，数据结构与算法课程作为计算机科学和工程领域的核心课程，扮演着至关重要的角色。然而，传统的技术教育往往偏重专业知识传授，缺乏对伦理和社会责任的关注。在这一背景下，思政教育在高校课程中的融合变得愈发重要。本研究旨在探讨如何在数据结構与算法课程中融入思政教育元素，从而为高校教育提供有关如何将思政教育元素融入技术课程中的指导和启示，以培养更具有全面素养的工程师和公民，满足社会对人才的需求，并为高校教育的不断改进提供有益的经验。

一、相关理论综述

（一）数据结构与算法课程的本质

一是数据结构的学习：课程首先介绍各种基本数据结构，如数组、链表、树、图等，以及它们的实现和操作方法。学生需要理解每种数据结构的特点、适用场景以及时间复杂度。二是算法设计与分析：课程着重培养学生的算法设计能力。学生将学习不同的算法设计方法，包括贪心算法、动态规划、分治法等。同时，他们需要学会分析算法的时间复杂度和空间复杂度，以便能够选择最合适的算法来解决不同的问题。三是问题解决能力：数据结构与算法课程旨在培养学生的问题解决能力。通过解决各种复杂的计算机科学问题，学生将学会将抽象思维应用于实际情境，并编写高效的代码来解决这些问题。四是编程技巧：课程还注重编程技巧的培养。学生需要通过实际编程练习来巩固所学的数据结构和算法知识，并学会编写清晰、高效的代码。

（二）思政教育在高校课程中的应用

思政教育在高校课程中的应用是教育领域的重要话题。思政教育是高校教育中的一项重要任务，旨在培养学生的思想品德、社会责任感和公民素养。其特点在于注重对学生的思维方式、价值观念和社会责任的引导和塑造。思政教育鼓励学生独立思考，培养其批判性思维，激励他们积极参与社会事务、关注时事问题，并形成积极向上的价值观。在高校教育中，思政教育应与专业课程有机融合。这一融合不仅能够加深学生对专业知识的理解，还能够促使他们将道德伦理和专业实践相结合。例如，在数据结构与算法课程中，可以引入与伦理、社会责任相关的案例研究，让学生思考计算机科学领域的伦理挑战，如隐私保护、人工智能伦理等。通过这种方式，学生将更深刻地理解专业知识与社会伦理之间的关联，并培养出社会责任感。

（三）新工科教育与数据结构与算法课程

一是跨学科融合：鼓励学科之间的融合与合作，培养综合性能力。二是工程实践：注重学生在实际工程项目中的实践经验，培养解决实际问题的能力。三是创新与创业：鼓励学生具备创新思维，培养创业意识。数据结构与算法课程与新工科教育的关联：一是跨学科融合：数据结构与算法课程为计算机科学专业的学生提供了跨学科的基础，使他们能够更好地与其他工程领域的学生合作，解决复杂的工程问题。二是工程实践：通过数据结构与算法课程中的编程实践和项目，学生将在实际工程项目中应用所学知识，培养工程实践能力。三是创新与创业：数据结构与算法课程培养学生的问题解决能力，这对创新和创业非常重要，学生可以利用所学知识开发新的技术和应用。

二、课程思政教学改革的影响

（一）提升学生的综合素养

通过将伦理、社会责任等思政教育内容融入数据结构与算法课程，培养学生更广泛的素养。他们不仅能够具备技术专业知识，还能够运用伦理原则和社会意识来解决现实问题。这有助于他们更好地应对工作中的伦理挑战，成为有社会责任感的专业人才。

（二）培养批判性思维和伦理决策能力

课程改革强调了学生的批判性思维和伦理决策能力的培养。学生在分析案例、参与讨论和撰写伦理反思论文的过程中，不仅能够学到知识，还能够培养独立思考和道德判断的能力，这对他们的职业发展和日常生活意义重大。

（三）提高教师的专业素养

为了成功实施思政教育，教师不仅需要掌握专业技术知识，还需要深入理解伦理和社会问题。这将促使教师提高自身伦理素养和专业素养，使他们能够更好地引导学生思考和讨论伦理问题。这也有助于构建更具人文关怀的教育氛围。

（四）创新教育体系

数据结构与算法课程思政教学改革是高校教育体系创新的一部分。它鼓励不同学科领域的融合，推动了跨学科教育的发展。这种创新模式可以为其他课程和专业提供启示，促进更多思政教育的融入。

（五）培养社会责任感

通过思政教育改革，学生将更加了解自己在社会中的责任和角色。他们不仅仅是掌握技术专业知识的精英，还是社会大家庭的一分子，肩负着关注和解决社会问题的责任。这种教育改革有助于培养出具备高度社会责任感的公民。

三、数据结构与算法课程思政教学改革的实施路径

（一）课程内容的整合与设计

数据结构与算法课程思政教学改革的核心在于将技术教育与伦理、社会责任等思政教育内容相互融合，以培养学生的全面素养。为实现这一目标，需要明晰的课程设计与内容整合。首先，课程内容应明确定义与思政教育相关的主题和模块。这些主题可能包括伦理原则、社会责任、隐私保护、人工智能伦理等。明确这些主题，可以为学生提供一个明晰的思考框架。其次，选择合适的教材和案例非常关键。教材可以包括伦理学经典著作、现代伦理理论、法律法规文件等，以便学生能够深入理解伦理的基本概念和原则。最后，引入真实世界的案例研究，如数据泄露事件、算法偏见等，有助于学生将抽象伦理理论与实际问题相联系。更进一步地说，课程设计需要确保思政教育内容与技术教育内容之间的有机融合。这可以通过将思政教育元素嵌入技术教育的实际案例中，让学生在解决问题时考虑伦理和社会责任因素。例如，在教授排序算法时，可以引入一个案例，讨论算法的公平性和社会影响。

（二）教学方法与策略的调整

第一，引入案例研究。通过真实世界的案例，可以引导学生思考伦理和社会责任问题。案例研究可以涵盖技术领域中的伦理挑战，如隐私问题、算法偏见、数据安全等。学生将得到机会针对这些案例进行分析，思考可能的伦理决策，以及不同决策对社会的影响。第二，采用小组讨论与辩论。组织小组讨论和辩论活动可以促进学生之间的思想交流和合作。通过讨论伦理问题，学生可以从不同角度探讨并辩论出解决问题的最佳方式。这有助于培养学生的批判性思维和团队协作能力。第三，鼓励学生参与伦理反思论文的撰写。在课程结束时，教师应要求学生撰写一篇伦理反思论文，分析他们在课程中所面临的伦理挑战，以及如何应对这些挑战。这项任务能够培养学生的个人思考和反思能力，帮助他们将课程所学应用到实际情境中。第四，教师应充分准备并引导学生参与。教师的角色在于引导学生的思考，鼓励他们提出问题和从不同角度思考伦理问题。教师还应提供适当的支持和反馈，确保学生在思政教育方面有所成长。

（三）教师培训与支持

一是为教师提供专门的伦理教育培训。这种培训可以涵盖伦理理论、伦理决策模型、伦理问题分析等内容。教师将学习如何教导学生思考伦理问题，以及如何应对可能出现的伦理挑战。二是为教师提供案例和教材资源。教师需要了解如何将伦理案例引入课程，并能够有效地引导学生分析这些案例。提供适用的教材和案例资源，有助于教师更好地准备教学内容。三是建立教师交流与合作平台。教师之间的经验分享和合作对提高思政教育的质量至关重要。学校应创建一个教师社群，让教师之间分享成功的教学实践、教材资源和课程设计，进而促进更好的教学方法的传播。四是为教师提供定期的反馈和指导。在改革初期，教师可能需要額外的支持和指导，以适应新的教学方法和策略。定期观摩课堂、提供反馈、组织教学研讨会等方式可以帮助教师不断提高自身的伦理教育水平。

（四）学生参与及反馈

在数据结构与算法课程思政教学改革中，学生的积极参与和反馈至关重要。以下是关于学生参与及反馈的关键点：第一，鼓励学生积极参与课堂活动。教师可以采用互动式教学方法，如案例分析、小组讨论和角色扮演，以激发学生积极参与、主动思考。这种参与性教学有助于学生更深入地理解伦理问题，提高他们的批判性思维能力。第二，定期收集学生的反馈。可通过匿名问卷、小组讨论或个别面谈等方式，收集学生对课程内容和教学方法的看法和建议。学生的反馈可以帮助教师了解他们的需求和关注点，从而及时调整课程。第三，鼓励学生参与伦理反思活动。例如，可以要求学生撰写伦理反思论文，让他们分析课程中所遇到的伦理挑战，以及自己的伦理决策。这有助于学生将伦理理论应用到实际情境中，提高他们的伦理素养。第四，建立学生反馈的闭环机制。教师应该积极响应学生的反馈，将学生的建议纳入课程调整中。这可以增强学生的参与感和课程满意度，并推动课程的不断改进。

（五）评估与改进

为确保数据结构与算法课程思政教学改革的成功，需要建立有效的评估机制，并根据评估结果进行不断的改进。以下是评估与改进方面的关键措施：首先，建立课程评估体系。这包括制定明确的课程目标和学习成果，并确定相应的评估方法和指标。课程目标可以包括学生的伦理素养、批判性思维能力、伦理决策能力等。评估方法可以包括考试、论文、案例分析、小组讨论等多种形式。其次，定期进行课程评估。在每个学期结束后，应对课程进行全面评估，收集学生的学术表现数据以及思政教育成果的相关信息。这可以通过学生问卷调查、作业评估和课堂观察等方式完成。再次，分析评估结果。教师和教育机构应仔细分析评估结果，了解课程的优点和不足之处，这有助于确定改进的方向和重点领域。最后，根据评估结果进行改进。根据评估结果，对课程进行相应的调整和改进。这可能包括修改教学方法、更新教材、增加案例研究等。改进的目标是提高课程的质量，确保学生在思政教育方面能够得到充分的成长。

四、结语

数据结构与算法课程思政教育改革是高校教育的重要创新举措，它已经产生了积极的影响，并为未来的发展提供了有益的经验。这一改革通过培养学生的综合素养、批判性思维和伦理决策能力，能够使得学生更好地适应技术发展的挑战，满足社会变革的需求。同时，教师的专业素养也得到了提升，高校教育体系也因此更具创新力。未来，期待更多高校将思政教育元素融入不同领域的课程中，为培养具备伦理素养和社会责任感的工程师和公民提供更多机会。这不仅有助于高校教育的不断改进，也将为社会的可持续发展贡献更多智慧和力量。

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