数字化背景下数据结构与算法课程教学范式创新研究

摘要：在产业集群的强劲推动下，高校内部的专业集群展现出前所未有的活力与凝聚力，各专业间突破壁垒，加强交流与合作，共同构建跨学科、跨专业的知识网络与科研平台。本研究以数据结构与算法课程为例，探索应用型本科院校专业集群基础课程在数字化背景下的教学范式创新。采用线上线下混合教学模式，遵循“教、学、做、用”的育人逻辑，构建课程教学标准与岗位标准、职业技能证书、技能竞赛相衔接的教学体系，实现个性化教学，培养适应信息化时代需求的人才，满足跨专业学习需求。

关键词：数字化；专业集群；混合式教学；数据结构与算法

中图分类号：G642文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2024）34-0167-03开放科学（资源服务）标识码（OSID）：

1研究背景

1.1选题依据

1）教育信息化与创新人才培养：在国际新科技革命、工业4.0逐步深化，以及信息技术高速发展的背景下，引发了近几年的大数据与人工智能浪潮[1]。高校作为人才的供给侧，如何进行专业课程改革，培养满足智能系统与创新技术所需要的人才是亟待解决的问题。

2）教育数字化与国家战略：教育部推动的数字化教育，旨在通过科技自立自强、人才引领驱动，加快教育数字化落地，提升国民素质与人才创新能力，为国家竞争力提供人才支撑。传统单一学科知识已不足以满足需求，课程改革须纳入数字化背景考量。

3）数据结构与算法课程改革的必要性：数据结构与算法是绵阳城市学院智能系统与创新技术专业集群下的一门专业基础课程，涉及计算机类、自动化类、电子信息类、机械类、能动类等11个专业，但是传统的数据结构与算法课程内容已经不能满足多个专业的教学需求，课程改革迫在眉睫。

1.2国内外研究现状

1）国外研究：国外研究多关注实践导向教学，强调编程实践与项目实践，但鲜见针对数字化背景下智能系统专业集群中数据结构与算法课程改革的研究。虽然有项目合作、实验室实践与跨学科教学的案例[2]，但缺乏系统性的专业集群课程改革研究。

2）国内研究：国内针对专业集群下课程改革的研究较少，基于数字化背景下智能系统专业集群数据结构与算法课程改革的研究更是空白。因此，本研究具有重要的意义。

2思路方法

2.1研究思路及内容

通过对数字化在教育教学发展中的影响趋势进行分析，应用比较研究方法对数字化背景下国内外高等教育课程改革的内容与方式进行研究，总结提炼能为学院研究项目提供借鉴的经验，按照“教”“学”“做”“用”的育人逻辑过程展开，总结数字化背景下如何以学生为主体，教师主导，实现课程教学标准与岗位标准对接、与职业技能证书相结合、与技能竞赛相衔接的教学设计，给学生针对性推送教学内容与服务。图1是研究内容的总体框架。

2.2研究方法

本研究采用文献研究法、历史分析法、问卷调查法、访谈法与比较研究法，对中德两国高等职业教育课程改革进行分析与比较，并在此基础上，结合文献研究与访谈法，探索智能系统专业集群数据结构与算法课程改革的思路。

3数字化背景下数据结构与算法课程建设策略

3.1课程现状分析

1）学生学习动力不足，呈现被动学习状态，学习效果不佳。

2）实践能力培养不足。课程实训中开设的验证性实验较多，而设计性与综合性实验较少，缺乏实际应用场景[3]。

3）教学环节创新性不足。传统教学模式倾向于教师单向讲授，显著特点是重结果轻过程，这种教学方式忽视了学生在学习过程中的主体地位及主动探索，缺乏对学生学习动态与认知发展的充分关注，导致教学环节创新性不足，限制了教学效果的全面提升。

4）教学资源有限。学校教学资源匮乏，具体体现在缺乏先进的教学设备与软件支持，且教学资料更新滞后，严重制约了教学方式的创新与教学内容的时效性，进而影响了教学质量与学生学习效果的提升。

5）理论基础与应用经验差异大：各专业人才培养方案差异化设计，学生在前置课程中的学习与计算机编程技能基础呈现出多样性，这一多样性显著影响了其在数据结构与算法课程中的认知掌握程度。部分学生可能具备坚实的理论功底，却在将理论知识应用于实际问题解决方面缺乏充分的实践经验；另一部分学生或许拥有丰富的实践操作经历，但在构建扎实的理论框架方面显得力不从心。

3.2课程建设对策

基于以上案例分析，数据结构与算法课程建设主要应考虑人才培养与课程定位、课程资源的导入以及校企对接三个方面。

3.2.1明确人才培养目标与课程定位（对照绵阳城市学院提出的专业集群建设方案）

人才培养目标：智能系统与创新技术专业集群主要培养德智体美劳全面发展，掌握算法、计算机视觉等知识，具备算法分析、人工智能数据采集等实践应用能力，能够运用数据结构与算法解决人工智能领域实际问题的“有理想、多专多能”应用型人才[4]。

课程定位：数据结构与算法旨在培养学生的逻辑思维、算法设计与分析能力，以及解决实际问题的能力，定位于为学生未来在人工智能领域的需求提供扎实的理论基础与实践应用。

3.2.2课程资源建设（对照绵阳城市学院发文的“一师一优课”建设）

绵阳城市学院2024年1月31日发布了“一师一优课”课程建设工程实施方案（2024年），教师可以个人或团队方式申报优质课程（以下简称“优课”）建设项目，所有立项项目按项目管理方式进行管理，并实行项目负责人制度。鼓励课程项目团队与“一师联一企”项目团队融合，吸纳“一师联一企”团队成员（含企业人员），并将相应成果融入课程建设，反哺课程教学，形成课程资源，如共建课程案例库、项目库与合作开发教材等，以体现学校的应用型办学定位。项目团队中亦可邀请学生代表参与课程建设，对优课建设效果及时进行反馈。在此基础上，学院从组织保障到经费保障确保课程资源建设的顺利进行。

1）研究方法：采用文献研究法、历史分析法与比较研究法对比国内外具有代表性的高等院校成功案例，并形成调研报告；借助问卷调查、对比研究与观察法，针对数据结构与算法的教学内容，完成学生与教师意向调研，并形成研究报告；通过实地调研完成同层次兄弟院校智慧教育与科研合作新生态调研，例如：与西南财经大学天府学院合作实现师资共享等计划，丰富课程与教学资源，同时促进教师专业成长。在调研过程中选取各院校的典型案例进行深入剖析，提炼成功经验与可借鉴之处。对研究内容进行梳理，进一步完善方法与探索路径，基于学院实际情况，提出课程改革的基本策略。

2）课程建设内容：数据结构与算法与多个领域相关联，探索跨学科内容整合。课程内容分为三大模块，基础篇与提升篇由校内教师教授，技能篇由校内教师与企业教师共同完成（计划课时64个课时，其中32理论学时+32实验学时，理论学时采用线上教学，该项措施能够提供多样化的学习资源与路径，满足不同专业学生的个性化需求）。

基础篇：理解数据结构的基本概念与分类，包括数组、链表、栈、队列、树、图等，熟悉数据结构的存储与操作方式（算法基础篇，可作为支撑人工智能方向研究的基础知识，涉及人工智能专业集群下的12个专业，16理论学时—线上）。学完基础篇，学生能够清晰地解释各种数据结构的逻辑结构与物理结构，以及它们之间的区别与联系。

提升篇（考研、技能证书）：掌握常见的算法设计与分析方法，包括贪心算法、分治算法、动态规划等。结合近五年各大院校发布的研究生招生简章与考试大纲，以及全国计算机软件与技术资格水平考试大纲，梳理考研考证的相关考点，融合到教学内容中，并上传相关练习题，巩固所学知识点（理论16个课时—线上）。

技能篇（职业技能比赛—算法类大赛）：（实验32个课时—线下）能够灵活选择与应用适当的数据结构解决问题，能够应用递归思想解决问题，并理解递归与迭代的区别，能够应用数据结构与算法解决实际问题，提高编码能力与效率。课中以校企合作单位真实项目案例为载体进行教学，实现理论与实践的紧密结合，避免传统教学中理论与实践脱节的问题。课后通过引入蓝桥杯大赛软件练习系统，加强练习，组织学生参加具有影响力的算法类大赛，如蓝桥杯、全国计算机应用能力数字素养大赛等，达到以赛促学的目的。

3）教学方法：①加强案例研究，引入工程实例，结合具体的教学案例或实验（如：引入学生成绩管理系统，在讲解中可以实践操作，如何使用线性表来存储学生的基本信息与成绩，以及线性表如何进行插入、删除、查找等操作，方便对学生信息进行管理），来展示理论的实际应用效果。②强化学生参与：在课程改革过程中，增加学生的参与度，例如通过翻转课堂（通过学习通线上下发项目任务清单，学生利用课前时间完成，课中学生通过项目中的角色扮演将抽象的算法学习内容转化为具体的情境，形成更加完整与深入的理解）等方法，提高学生的主动学习能力与实际操作能力[5]。③关注最新技术：研究中应考虑包括人工智能、大数据等最新技术在内的教学方法与工具，例如引入TONGYILingma、OpenAICodex等AI编程软件，提供智能代码补全、代码解释、单测生成、问题修复等辅助功能，提高学生的学习效率。

3.2.3校企对接（对照绵阳城市学院发文的“一师联一企”）

为进一步推进人才培养模式改革，完善校企联合人才培养的新机制，深入推进产教融合、校企合作，充分发挥实习实训基地在人才培养中的作用，强化学生的综合实践能力，提高实践教学质量，绵阳城市学院发布了关于《绵阳城市学院“一师联一企”校外实习实训基地建设工程实施方案》的通知，保障了校企对接的顺利进行。

3.2.3.1现有基础

依托绵阳市互联网协会企业研发、生产、营销等现有条件，为学生提供真实、先进的实习实训环境，促进理论与实践的结合，提高学生的实际操作能力与创新能力。根据数据结构与算法课程实验需求，有场所500余平方米，其中教室功能区域能够通过搭建虚拟实验室，提供真实或模拟的项目案例，使学生参与项目实践，锻炼综合运用数据结构与算法的能力。该协会会员单位近60家，均为正常运营的互联网及软件开发类企业，配备专业的实训师资队伍，包括专职教师与企业兼职教师，可以进行较大规模的会议、培训、联合授课、指导实验等，为数据结构与算法课程建设提供全方位的资源支持，包括在线教学资源库、实践教学资源、师资培训与支持以及课程评价与管理等方面。

3.2.3.2建设目标

1）实训实习机会：该协会会员单位近60家，均为正常运营的互联网及软件开发类企业，通过学院组织的一师联一企活动，与企业共同建设实践教学基地，为学生提供真实的实践环境，同时与企业签订正式的合作协议，明确双方在联合授课、实习安排等方面的权利与义务。

2）企业专家参与：为学生讲解行业前沿技术与发展趋势，使学生了解企业实际运营中的问题与挑战，增强实践意识。同时可介绍企业文化、工作环境等，激发学生对企业的兴趣与向往。

3）企业课题导入：主动对接合作企业，获取具有实际应用价值的企业项目与技术难题作为毕业设计选题来源。通过明确目标与需求、注重实用性与创新性、评估项目难度与可行性以及考虑学生的兴趣与意愿等步骤来筛选企业项目与技术难题，并通过制定详细的计划与方案、建立校内和企业的双导师制度、加强过程监督与管理、注重成果展示与评估以及建立反馈与改进机制等措施来确保课题质量。

3.2.3.3主要举措

1）构建校企合作平台。

①建立实习实训项目库：根据数据结构与算法课程学生的实习实训需求，与企业合作建立实习实训项目库，包括软件开发、新媒体运营、互联网营销等多个领域的实训项目，为学生提供丰富的实习实训机会。

②引入企业导师：邀请企业的专业技术人员担任数据结构与算法课程的实验实训导师，使其根据实际工作经验为学生提供实践指导，帮助学生将理论知识应用到实际工作中。

③建立实习实训评价体系：结合学生的实习实训表现，建立实习实训评价体系，包括学生的实习表现、实训成果与企业导师评价等多个方面，全面评价学生的实习实训效果。

④加强教师的科研能力：鼓励教师参与企业的科研项目，提升教师的科研能力，同时为教师提供了解企业最新技术与行业动态的机会。

2）深化校企合作机制。

①绵阳市互联网协会负责协调相关企业，依据其用工需求，定期或不定期地在学院开展企业文化及用工特性宣讲活动，组织专题研讨会与技能培训，旨在为师生搭建掌握行业动态、精进专业技能的平台。

②通过正式签署合作协议，强化与企业的战略合作伙伴关系，共同致力于实习实训基地的建设与发展，拓宽实习实训渠道，并着力提升实践教育的质量与效果。

③设立实习实训专项基金（学院颁布了一师联一企文件，给项目提供充足的资金支持）：为确保实习实训项目的有效实施，特建立实习实训支持基金，专项用于实训设施购置、导师酬劳支付等关键环节，以保障实践教学活动的顺利进行。

④企业实习生培养计划须紧密贴合智能系统与创新技术专业集群的课程标准与专业需求。在遵循学生自主选择原则的基础上，通过双向选择流程，企业可吸纳符合要求的毕业生加入其团队。

4研究结论与展望

1）研究成果：建立了完善的教学支持体系，包括在线教学资源库、丰富的学习材料与实践案例；设立实验实训中心，配备先进的软硬件设施，为学生提供良好的实践环境；建立校企合作平台，邀请企业专家进校园，开展专题讲座与项目指导等。经过系统性的分析与实践，最终提出了基于数字化背景下数据结构与算法课程建设的策略框架，构建了“教、学、做、用”一体化的教学模式。

2）展望未来研究方向为现代社会要求学生具备跨学科的综合能力，但数据结构与算法课程仍聚焦于专业性知识，缺乏与其他学科的联系与整合，限制了学生的视野与思维方式。在接下来的研究过程中，将进一步探索基于人工智能技术的个性化教学模式，开发更丰富的线上线下混合教学资源。

参考文献：

[1]王莹.专业集群背景下教学模式改革实践[J].教育教学论坛，2022（36）：94-97.

[2]华振兴，陈卓然.独立学院“专业（集群）”转型发展人才培养改革与探索：以博达学院“计算机专业集群”为例[J].吉林省教育学院学报，2018，34（6）：146-148.

[3]康丽滢，李秀云，迟剑.大数据专业集群背景下创新创业教育模式的研究与实践：以河北民族师范学院为例[J].智库时代，2019（8）：155-156.

[4]李煜文.德国职业教育数字化转型模式及其启示[J].宁波职业技术学院学报，2024，28（5）：9-14.

[5]尤殿龙，窦燕，余扬.混合式教学下学生计算思维能力培养：以燕山大学“数据结构与算法”课程改革为例[J].教育教学论坛，2024（22）：141-144.

【通联编辑：谢媛媛】

基金项目：四川省教育信息化与大数据中心：基于数字化背景下教学范式创新与实践探索研究—以数据结构与算法课程为例（项目编号：DSJZXKT263）