新工科背景下“数据结构”课程的教学改革探索

摘要：随着新工科背景下人才培养目标的转变和人工智能技术的迅猛发展，传统“数据结构”课程的教学模式已经难以满足学生的需求。针对新形势下该课程所面临的挑战，本文提出基于融合机器学习模型的“数据结构”教学改革新模式。通过设计新的课程内容、加强实践环节和强化项目实践等方式，旨在引导学生深入理解机器学习与数据结构的理论与应用。该模式不仅能够为教师提供适应人工智能时代有效的教学方法和策略，也有助于提高学生的实践能力和创新能力，为学生未来的研究和实践奠定坚实基础。

关键词：新工科；数据结构；教学改革；机器学习

一、概述

随着科技的快速发展和人工智能时代的到来，数据的重要性愈发凸显。数据不仅是信息社会的基础，也是推动社会进步和创新动力的源泉。在这个信息爆炸时代，“数据结构”作为计算机科学的重要基石，是计算机专业学生必修的重要课程之一。这门课程主要介绍计算机中数据的存储和操作方式，是计算机程序设计和算法研究的重要基础。然而，当前传统的“数据结构”教学方式已经无法满足人工智能时代对学生的需求，需要进一步适应新的需求和挑战［1］。

随着人工智能技术的迅猛发展，机器学习已经成为人工智能领域的重要技术。该技术被广泛应用于自然语言处理、图像识别、语音识别等领域，这种广泛应用在数据处理和决策中引发了教育领域的深刻思考。因此，在面对人工智能时代的挑战时，将机器学习模型融入“数据结构”教学中，以培养学生的数据思维能力和解决问题的技能，已成为适应时代需求的必然选择。

传统的“数据结构”教学通常采用以理论讲解为主，然而，这种教学方法在当前环境下存在着一系列问题。首先，传统的“数据结构”教学往往只注重理论讲解，而忽略了实践环节，导致学生缺乏实践经验，从而无法真正理解数据结构的应用场景。其次，缺乏对新技术的介绍，如机器学习和深度学习等，传统的“数据结构”教学往往只介绍数据结构的基本原理和算法，而缺少对新技术的涉及。再次，传统的“数据结构”教学与实际应用场景缺乏联系，学生难以将所学的数据结构知识与实际应用场景相结合，进而难以应对实际问题的解决。从次，传统教学模式也缺乏启发式思维培养，学生仅仅被告知数据结构的基本概念和解决问题的方法，而不是被引导思考如何创造更优的数据结构或优化算法等。最后，传统“数据结构”教学与其他学科脱节，难以满足现实需求，例如数据科学、人工智能等领域对于跨学科融合知识的需求。这些问题导致传统的“数据结构”教学与实际需求脱节，学生在学习过程中缺乏实践经验和创新思维的培养，无法满足人工智能时代的需求。因此，教学改革需要进行有针对性的改革。

通过融合机器学习模型的“数据结构”教学，有望培养学生的创新思维、数据分析和解决问题的能力。这不仅有助于学生在人工智能时代更好地适应社会需求，还能够为他们的未来职业发展提供有力支持。本文的研究对于促进教育改革、提高教学质量和推动学生终身学习具有重要的理论和实践意义。

二、教学内容改革的探索

传统的“数据结构”教学注重理论知识和基本操作的讲解和练习，而忽略了“数据结构”在实际应用中的重要性和机器学习在数据结构中的应用。因此，本文提出一种新的教学模式，旨在将机器学习模型与数据结构相结合，通过实际案例和应用展示数据结构的基本概念和应用。

（一）数据结构的基本概念与应用

机器学习中需要处理各种不同类型的数据，如向量、矩阵、图等。“数据结构”课程可以着重介绍这些基本的数据结构，并通过实际案例和应用展示其在机器学习中的应用，如使用数组、链表、树等数据结构来实现机器学习算法中的数据存储、检索、排序等操作。数组用于存储向量和矩阵数据，可以进行快速的访问和操作。在机器学习中，常常需要对数据进行数值计算和统计分析；链表用于存储非数值型数据，例如文本和图像数据。链表可以按顺序存储数据，也可以支持快速插入和删除操作。树用于建立各种类型的分类和回归模型，例如决策树［2］、随机森林［3］和梯度提升树［4］等，树的结构可以很好地表示变量之间的关系和规律。图用于表示各种复杂数据关系和网络结构，例如，社交网络和图像识别中的图像分割和图像标注。图的特点在于可以对复杂数据结构进行建模，并支持多种算法和模型的实现。

（二）数据结构与算法的效率分析

在机器学习中，对于大规模数据的处理和分析，高效的数据结构和算法是至关重要的。“数据结构”课程可以通过举例来介绍如何应用不同的数据结构和算法来优化机器学习算法的性能。例如，针对大规模图像数据的处理和分类，可以采用基于哈希表的快速检索算法；而针对海量文本数据的处理和分析，则可以采用基于前缀树的高效字符串匹配算法。此外，随着人工智能和大数据时代的到来，图数据结构的应用也日益广泛，学生可以通过课程学习到图算法的实际应用，如社交网络分析、推荐系统等。通过数据结构和算法的分析，学生能够了解如何根据具体问题的特点来选择合适的数据结构和算法，以达到更高的效率和准确率。

（三）机器学习中的常用数据结构

在机器学习中，有一些常用的数据结构被广泛应用，如线性回归［5］、决策树、支持向量机［6］等。“数据结构”课程可以介绍这些常用的数据结构，并结合机器学习算法的原理和实际应用，深入探讨它们的特点、优缺点以及在机器学习中的应用场景。此外，随着深度学习的发展，神经网络等数据结构也成为机器学习中的重要组成部分。因此，课程还可以拓展讨论如何利用各种数据结构来实现和优化深度学习算法，进一步提升学生对于数据结构在机器学习中的理解和应用能力。

（四）数据结构的高级应用

机器学习中还涉及一些高级的数据结构，如图、哈希表、堆等。“数据结构”课程可以引导学生深入学习这些高级的数据结构，并通过实际案例和应用，展示它们在机器学习中的应用，如图神经网络［7］、哈希表在数据索引和数据检索中的应用等［8］。此外，还可以介绍如何利用这些高级数据结构优化机器学习算法的性能，如使用优先队列实现的堆来加速最短路径算法在图像分割中的应用，以及在哈希表中快速查找最近邻居的方法等，从而使学生能够更深入地理解和应用数据结构在机器学习中的重要性和实用性。

（五）数据结构与机器学习的综合实践

通过实践项目，将数据结构与机器学习算法结合起来，学生能够亲自动手实现和优化机器学习算法中的数据结构部分。例如，可以设计一个基于树结构的决策树算法，并通过实现和测试不同数据结构的效率，让学生深刻理解数据结构在机器学习中的作用和应用。此外，还可以扩展实践项目，引入大型数据集和实际问题，让学生在解决实际挑战的过程中，深入理解和应用数据结构与机器学习的知识，培养其解决实际问题的能力和创新思维。

通过以上教学内容的改革，学生可以更加深入地理解数据结构在机器学习中的重要性和应用价值，帮助学生更好地理解和应用数据结构，将抽象的概念和理论与实际的人工智能领域的前沿技术相结合，培养学生的实际问题解决能力和创新能力。

三、教学改革实施方案的探索

教学改革实施方案的目标是将机器学习技术有效地落实到“数据结构”课程中，以探索新的教学模式和提高学生的实践能力。

（一）引入机器学习技术

在“数据结构”教学中引入机器学习技术，介绍数据结构在人工智能领域的应用，并引导学生掌握相关的算法和模型。在教学中，可以通过讲解机器学习的基本概念和原理，来介绍它们在人工智能领域中的应用。例如，在讲解树这一数据结构的时候，可以引入决策树算法；在讲解图时，可以介绍图神经网络模型。通过这样的方式，学生能够深入了解数据结构在人工智能领域中的应用，加深对知识的理解和掌握。此外，还可以通过案例分析和实践项目，让学生亲自动手实现和应用相关算法和模型，从而提升他们的实际操作能力和创新意识。通过引入机器学习技术，学生能够更好地理解数据结构与人工智能的关系，加强对知识的应用。

（二）加强实践环节

在课程中加强实践环节，例如通过编写程序、进行实验等方式，让学生深入了解机器学习与数据结构的结合，提高学生的实践能力。例如，要求学生利用数据结构实现一些基本的机器学习算法，例如，决策树是一种常见的机器学习算法，用于分类和回归分析。它使用树形结构表示决策规则，每个节点代表一个属性判断，每个叶子节点代表一种分类结果。决策树算法中，使用了二叉树的数据结构，使得决策树的构建、遍历和剪枝等操作都可以用树的数据结构来实现。通过这样的实践，学生不仅能够在理论上了解数据结构与机器学习的结合，还能够深入掌握实际应用中的技能和方法。强调实践环节能够更好地巩固理论知识，培养学生解决问题的能力。

（三）开展项目实践

引导学生参与机器学习相关的项目实践，例如，基于数据结构的图像识别、自然语言处理等，让学生了解实际应用场景，增强学生的创新能力。在项目实践中，可以引导学生设计并实现基于数据结构的图像识别算法，例如，使用哈希表存储特征向量，构建决策树进行分类等。同时，可以引导学生开发基于数据结构的自然语言处理算法，例如使用字典树存储词典，构建文本分类模型等。通过项目实践，学生可以深入理解机器学习与数据结构的结合，提高学生的实际应用能力和创新能力。同时，项目实践也可以让学生了解到机器学习的现实应用场景，从而更好地掌握课程中的理论知识。这种综合实践的教学方式能够促进学生的综合能力提升，培养学生解决问题和创新思维TvIR7Ef5vcXRxz+WWguswA==的能力。

（四）探索新的教学模式

探索新的教学模式，例如，基于互联网和人工智能技术的在线教学平台，使学生能够自主学习和探索知识点。通过在线教学平台，学生可以随时随地访问课程内容和学习资源，包括视频讲解、交互式实验、编程作业等。平台可以根据学生的学习情况和进度，提供个性化的学习建议和评估，帮助学生更好地理解和掌握课程内容。同时，这种教学模式还可以通过人工智能技术，为学生提供更加智能化、个性化的学习体验。例如，可以通过自然语言处理技术，为学生提供语音助教和智能答疑服务；可以通过机器学习技术，对学生的学习行为和数据进行分析，提供针对性的学习建议和反馈。这种基于互联网和人工智能技术的教学模式，能够提升教学的灵活性和效率，激发学生的学习兴趣，促进学生自主学习和思考能力的培养。

以上教学改革实施方案，能够提升学生对数据结构与机器学习的理解和掌握程度，激发学生的学习兴趣，培养学生的实际应用能力和创新思维，以及促进学生自主学习和解决问题能力的提升。

四、教学评估和效果分析

在融合机器学习模型的“数据结构”教学改革中，教学评估和效果分析是至关重要的一环。本部分讨论如何评估和分析新教学模式的有效性以及学生的学习效果。

首先，可以采用定量和定性的评估方法来评估学生在课程中的学习效果。定量评估可以包括考试成绩、作业完成情况、项目成果等数据的统计和分析；同时，定性评估可以通过学生反馈、观察记录、教师评估等方式来获取对学生学习情况和体验的细致描述。其次，可以利用数据分析技术来对学生的学习过程进行深入分析。通过收集学生在学习过程中产生的数据，如学习行为记录、学习轨迹、交互数据等，可以应用机器学习模型对学生的学习状态、困难点和学习进展进行分析和预测。这些数据分析的结果可以帮助教师更好地了解学生的学习需求，调整教学策略，并提供个性化的学习支持和反馈。再次，还可以考虑与其他学校或者机构进行合作，进行跨校、跨组织的教学效果比较研究。通过与其他教育实践者共享教学材料、数据和经验，可以相互借鉴、交流和改进教学模型，进一步提高教学质量和效果。最后，在教学评估和效果分析的基础上，需要及时反馈评估结果，不断优化和改进教学模式。教师和教育机构应该积极参与教学改革的讨论和研究，形成持续的反馈机制，并根据评估结果调整教学策略和教学内容，以提高教学的实效性和可持续发展性。

通过教学评估和效果分析，学校可以全面了解融合机器学习模型的“数据结构”教学改革的成效和问题，为进一步推进教学改革提供科学依据和经验借鉴。

五、结论

本文探讨了新工科背景下将数据结构与机器学习模型相结合进行教学的新模式，旨在帮助学生更好地掌握数据结构的基本概念和应用，并进一步了解机器学习模型的应用和优化。通过分析数据结构在机器学习中的应用场景和作用，介绍了基于数据结构的机器学习模型，例如决策树、支持向量机等，同时详细分析了数据结构与机器学习模型的关系和优缺点。基于这些分析，能够让学生在实践中了解数据结构与机器学习模型的应用，同时培养其分析和解决问题的能力。

未来，将进一步探究数据结构与机器学习模型的结合，设计更加实用和高效的教学模块，同时加强对学生的自主探究能力的培养，提高他们解决实际问题的能力。此外，还可以探究数据结构和机器学习模型在其他领域的应用，如自然语言处理、计算机视觉等，从而推动数据结构与机器学习的深度融合，更好地应对人工智能时代的挑战。

参考文献：

［1］张玉红，李培培，胡学钢.关于人工智能专业中数据结构课程教学的几点思考［J］.计算机教育，2019（08）：106109.

［2］栾丽华，吉根林.决策树分类技术研究［J］.计算机工程，2004（09）：9496+105.

［3］吕红燕，冯倩.随机森林算法研究综述［J］.河北省科学院学报，2019，36（03）：3641.

［4］龚越，罗小芹，王殿海，等.基于梯度提升回归树的城市道路行程时间预测［J］.浙江大学学报（工学版），2018，52（03）：453460.

［5］胡良平.多重线性回归分析的核心内容与关键技术概述［J］.四川精神卫生，2018，31（01）：16.

［6］王霞，董永权，于巧，等.结构化支持向量机研究综述［J］.计算机工程与应用，2020，56（17）：2432.

［7］刘颖颖，叶海良，杨冰，等.基于随机重构图结构的图神经网络分类算法［J］.中国计量大学学报，2022，33（01）：5564.

［8］朱海龙，梁斌，张涛.基于局部敏感哈希的导航星库快速搜索算法［J］.西北工业大学学报，2018，36（05）：988994.

课题项目：2023年度国家自然科学基金青年基金项目“面向交通预测的小样本深度网络模型研究”（62306152）

*通讯作者：钱有程（1985—），男，汉族，上海人，博士，讲师，研究方向：从事统计机器学习方面的研究。

作者简介：尹雪妍（1990—），女，汉族，吉林吉林人，博士，讲师，研究方向：从事大数据与人工智能方面的研究。