“數據結構”課程教學策略初探

魏蕾　蔡騁　馮妍

摘 要：“數據結構”課程既是計算機領域的專業基礎課，也是承接程序設計與高效算法及后續學習的樞紐課程。文章從“數據結構”課程教學現狀出發，運用認知結構理論提出了數據結構課程教學策略。

關鍵詞：數據結構；認知結構；策略

中圖分類號：G642.3 文獻標識碼：A 文章編號：1002-4107（2016）12-0027-02

近年來，高校教學改革關注的重點，除構建基礎理論的知識結構體系外，也注重學生的實踐能力的培養和創新性的提高。高等院校的計算機相關專業，應以計算機科學與技術學科理論知識為基礎，加大實踐教學環節的培養，以實現用科學、工程化的方法開發和維護具有較強實用性、高質量的軟件為目的，從而培養新型實用性人才，以適應不斷變化的就業需求。

“數據結構”課程的教學內容，側重于典型數據結構及經典算法的講解與演示，已經有較為成熟的理論知識體系，但存在著抽象難懂，實驗時困難重重等問題[1]。解決目前的教學困境，需要在調整教學內容的同時，注重教學方法的改進。

一、明確教學目標

美國教育心理學家布魯納在認知結構教學理論中指出，發展學生的智力應該是教與學的主要目的[2]。在這里，教與學都應該有明確的目標。

從教的角度來看，提出教學目標，亦即通過課程學習，學生應掌握的理論知識和應具備的能力、素質。具體來說，就是：建立數據結構概念，樹立數據結構設計與算法設計的基本思維模式；掌握采用不同數據結構分析問題和設計程序的方法；結合實際問題，選擇高效的數據結構，并能分析相應算法的效率[3]。

從學的角度來看，學生對這門課程的期望值，分為三個層次，由低到高依次為：修完課程，達到基本要求，拿到學分；對計算機相關行業感興趣，有強烈考級、考研需求，愿意花課余時間和精力去學習；熱衷于對計算機理論、相關算法的改進和研究，致力于提高軟件開發和運行效率，愿意不眠不休，花費大量時間和精力去鉆研。

從歷年的數字來看，學生的學習熱情，從被動型（Ⅲ型）到積極型（Ⅱ型）再到狂熱型（Ⅰ型），所占的比例也有所不同。筆者選取了西北農林科技大學信息計算專業近5年的學生情況進行分析對比，如表1所示。

表1 學生學習情況分型表

從表1中不難看出，近年來Ⅰ型學生的百分比有所下降，尤其是Ⅱ型學生，他們對這門課程的興趣度下降非常顯著，13級的數字顯示，將近52%的學生都只是為達到課程要求而學習。這固然和專業需求、課程難易程度，及應用性要求密不可分，但也需要任課教師根據學生學習目標，適當調整教學目標和過程。

影響學生學習的關鍵因素是動機，它取決于學生的心理傾向和為學習所做的準備。在教學中，需要任課教師積極干預和引導，便于學生明確學習目標和興趣點，為他們的后續學習做好鋪墊。

二、使知識結構適應認知結構

學生學習的認知結構與人類認識客觀事物的過程非常類似，為促進教學，應選擇適當的知識結構及適合學生學習的方式。本門課程，是一個開放、有序、內容豐富的知識結構體系。它涉及領域廣，涵蓋知識點多，理論性較強。課程的知識結構主要有基本結構及應用算法兩部分。學生的“數據結構”認知結構是學生按照自己的經驗與理解，根據感知、記憶和思維的特點，使知識在頭腦里組織成具有內部規律的整體結構，既包括學生已有的數據結構知識，又包括了這些知識的內部組織形式。

“數據結構”課程教學，需要盡早在這兩種結構之間建立聯系。課堂上，教師應首先把學科的知識結構和邏輯組織全面展示給學生，以便于學生的了解和掌握。

為縮小學生與知識結構間的差距，第一堂課引用員工信息表的例子，設計四種不同的應用場景，分別是：全員參加集體活動、按年齡大小進行體檢、員工職務關系、員工之間的好友關系。該例中數據元素之間的邏輯關系，對應四種典型邏輯結構：集合、線性結構、樹形結構、圖狀/網狀結構。通過該例，學生能直觀感受數據的邏輯關系，并重新發現自己原有的知識狀況，促進、改造現有的知識結構，并且在此基礎上修正和發現新的學習，同時還能增強學習的興趣和信心。厘清邏輯關系后，再引入物理結構，提出順序和鏈式存儲結構的概念，使學生明確邏輯結構與物理結構研究的內容和之間的聯系即可。在后續章節的講授中，再進行深入研究和探討。

三、合理設計教學序列

按照研究問題的過程，設計教學序列。學生的學習過程，不應是單純地接受，而是積極地進行信息加工。

待學生對研究內容和學習方法有了初識，再引入算法和算法分析的概念。首先介紹算法特性和算法設計的要求。為避免混淆，可以用學生在學習編程語言階段的編程題目為例，提高學生對概念的熟悉度及認同感，增強學習的信心。對于算法分析的量度，此處涉及漸進時間復雜度和空間復雜度，重點在于算法分析的方法。課堂教學時，采用問答式教學方法，既能啟發學生思考，又能活躍課堂氣氛，通過不同類型算法的分析，讓學生掌握基本的方法。

后續章節內容的學習，分為兩個層次，首先是按照線性結構—樹形結構—圖狀結構的次序，從簡單基本的結構入手，再逐步細化、深化；其次就是應用算法的層次，這里主要涉及排序、查找的經典結構、算法及分析。通過教學，學生了解并接受研究“數據結構”的流程：根據實際應用問題，分析邏輯關系，選擇存儲結構，實現算法，分析算法效率，優化。這樣不僅能夠提高學生的積極性，更能有效引導學生學習知識與掌握學習的方法。

學生學習知識，掌握技能的過程不可能一蹴而就，需要日積月累，循序漸進。在整個教學過程中，教師應考慮學生的認知結構和學習基礎，激發學生的認知行為和潛力，積極引導學生充分思維，發散思維，充分體現學科的系統性和學生的主動性，并將其有序結合。

四、強化感性認識與理性認知

大學的“數據結構”課堂，多采用多媒體課件，除利用演示文稿講解基本理論知識，還加入了動畫、聲音、視頻等多媒體元素，能夠動態模擬操作算法的執行。這種輔助教學方式淺顯易懂，有利于學生的形象思維，加深學生對抽象問題的感性認識。但存在一個不容忽視的問題，就是學生變“笨”了，他們只重視概念的理解，忽略了算法實現，及代碼編寫。學生經常會有“課堂聽懂很容易，實習編碼寫不出”的困擾。

對于抽象概念的理解，感性認識的作用不可或缺，但“數據結構”的教學，仍需進一步加強與深化。筆者的做法是在一個完整的知識模塊里，挑選一個典型案例，精講，細講，透講。對于剛接觸課程的學生來說，能夠有完整的范例供他們模仿，是很有必要的。比如在線性結構的線性表部分，可以用約瑟夫環的問題作為示范，該問題難易適中，規模不大，適合課堂講解和演示。從建立單循環鏈表開始，綜合運用線性表的查找、刪除等操作，直到實現約瑟夫環的輸出，在分析過程中示范編寫代碼。這樣能保障學生課堂理解算法思想，課下能夠模仿教師課堂的示范，還原解決問題的完整過程。模仿的過程，也就是培養和建立良好習慣的過程。這樣的精講范例，不用很多，結合課時分配，針對典型數據結構進行講解即可。

五、注重實踐教學探索

課堂教學之外，編程實踐也是“數據結構”教學中至關重要的環節。目前使用的教材中，大多給出類—語言的算法，要求學生在實踐環節實現代碼的編寫。實踐時采用的形式是在現有實驗平臺上，由任課教師提供題目，輸入，輸出及測試用例，制定相應規則。要求學生獨立設計算法，編寫代碼，完成相應題目的設計與實現。這種方式，讓每位學生都動手編寫代碼，起到了理論階段性驗證的作用，但存在一些問題：部分典型算法的驗證，課堂已講解過，教材也有配套資源，導致學生積極性下降；題目的難易程度不盡相同，缺乏統一評價標準；不符合軟件開發的標準流程。

筆者結合教學內容，將敏捷開發模型、綜合實驗平臺引入到“數據結構”課程的實踐過程中。

首先，通過“搜集—討論—篩選—測試”的閉環過程建立實驗課題庫平臺，使得原課程中分散的知識點轉化為項目的技術亮點，有機結合，避免知識點過于孤立；豐富實驗題庫的內容，增設應用題庫和考研題庫，以激發學生的學習興趣及研發熱情；加大題目的難度，增強學生對難點問題的理解和掌握。

其次，選擇敏捷模型，結合項目題庫，融入到學生的實驗過程中，形成一套行之有效的標準化開發模型。具體來說，有敏捷過程部署、角色設定、持續改進與自動化測試[4]，將敏捷開發模型過程融入學生學習和實訓的過程。例如，最短路徑題目，將綜合能力較強的學生設定為客戶方負責人（PO），其整體負責需求組建、用戶故事分解、各個特性團隊的解耦。將動手能力較強的學生設定為敏捷專家（SM），其整體負責各個特性團隊，并指導團隊內的自組織、閉環學習以及故事的交付。各個特性團隊除了設定敏捷專家，還配備質量分析師（QA）、開發人員。這個團隊通過站會、看板、結對、發布會、回歸會等一系列敏捷過程持續改進，完成最終的實驗題目。

總之，“數據結構”課程是一門理論性較強，需要緊密聯系實踐的科學。用現代教育理念指導，結合先進的軟件開發技術，指導“數據結構”教學及實踐，對于提高學生的理論認知、培養學生的創新意識和編程實踐能力，具有十分深遠的意義。

參考文獻：

[1]趙耀紅，孫宇.數據結構實驗教學的實踐與探索[J].長

春大學學報，2012，（4）.

[2][美]杰羅姆·布魯納；宋文里，黃小鵬譯.布魯納教育文

化觀[M].北京：首都師范大學出版社，2011：92-96.

[3]嚴蔚敏，吳偉民.數據結構：C語言版[M].北京：清華大

學出版社，2011：1-2.

[4]胡文生，趙明，楊劍鋒等.基于UML模型的敏捷開發迭代

順序的確定[J].計算機科學，2013，（12）.