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應用型本科院校“數據結構”課程建設的探索

2020-10-12 02:40:38余莉
教育教學論壇 2020年38期
關鍵詞:作業實驗課程

余莉

[摘 要] “數據結構”是計算機專業一門重要的專業基礎課程。該文在應用型人才培養視角下,從學生學習狀態分析開始,對“以學生為中心”的教學理念、“內容為王”的教學根本、多元化、差異化評價機制等方面進行課程改善,通過學生評教等方面展示三輪教學后的改善效果,并對下一步的建設提出展望。

[關鍵詞] 數據結構;課程改善

[基金項目] 2017年度校級重點課程建設項目“2017年度校級重點課程建設《數據結構》”(JXGG201742)

[作者簡介] 余 莉(1976—),女,安徽合肥人,碩士,上海建橋學院信息技術學院副教授,主要從事計算機圖形學研究。

[中圖分類號] G642? ? [文獻標識碼] A? ? [文章編號] 1674-9324(2020)38-0250-02? ? [收稿日期] 2020-02-10

一、引言

數據結構作為計算機科學與技術專業及其相關專業的基礎核心課程,是設計和實現編譯程序、操作系統、數據庫系統及其他系統程序和大型應用程序的重要基礎[1],在計算機學科知識體系中具有核心的重要地位,體現著創造性思維的信息素質培養過程。

上海建橋學院自2000年建校以來,就開設了“數據結構”課程,目前已連續為13屆學生開設了數據結構課程。作為專業基礎課程[2],全院所有專業的學生必修,有助于學生對前一學期學習的程序設計進行總結提高,也為后續專業課程提供基礎,內容承上啟下,貫通始終,構成計算機科學與技術人才素質框架中的脊梁骨,對學生能力培養至關重要。

為提升學校的教學質量和學生的學習成效,研究課程改善機制對促進地方高校向應用型大學轉型[3],提高教學質量具有重要作用[4]。“數據結構”課程獲得了上海建橋學院的重點課程建設項目資助,并完成了三輪課程改善歷程報告,本文對課程建設做了總結,并對下一步工作進行了展望。

二、學生學習狀態分析

(一)學習態度參差不齊,學習習慣尚未養成

學生對于專業學習的動力差別很大[5],甚至有部分專業調劑的學生不喜歡本專業,更談不上專業課的認真學習了。再加上大學的課程比高中更為復雜,而計算機專業的課程又開設的太多,學生普遍感覺時間安排不過來。把所有課程都學的很好,很難;所以需要抓住重點,識別出重點課程進行有效學習。

(二)學習基礎一般,程序設計自信心不足

“數據結構”的前導課程是“面向過程程序設計(C語言)”,很多學生對前導課程掌握不牢固,導致本課程的學習難度加大。

(三)考核成績不足以反映學習水平

該課程的實驗和作業在考核中占了40%的比重,目的是強調過程式考核,培養學生軟件設計、編程實現、軟件測試與維護等實踐能力。但隨著網絡的發達,很多布置的題目網上都有程序源碼下載,一些偷懶或編程能力差的同學為了完成任務,下載后直接提交,這根本達不到實驗和作業的目的,還很容易挫傷其他同學的積極性。

三、課程改善歷程

(一)“以學生為中心”的教學理念

踐行“以學生為中心”的教學理念,基本要求就是因材施教。大學教育從精英化教育轉化為大眾化教育,我們的學生在學風、班風、學習主動性、自律性等各方面都有了變化,應采用不同的教學設計。開學第一次課,應向學生交代該課程的成績評定方式,并強調課程重要性:考研的同學,不同學校計算機學科專業基礎課可能考的不同,但“數據結構”是必考的科目;畢業后工作的同學,只要和軟件開發搭了邊,就需要嚴密的邏輯思維能力,正是“數據結構”這門課程在算法編寫過程中訓練了邏輯思維能力,甚至有畢業工作了的同學又拿起“數據結構”教材再學一遍的例子;最后,對于希望能正常畢業的同學來說,“數據結構”課程4個學分,它直接影響到本學期的“面向過程程序設計實踐”2個學分,還會影響到“面向對象程序設計”“移動設備應用軟件開發”等后繼課程的學習。

(二)“內容為王”的教學根本

隨著教師對教學內容理解的加深和拓寬,對教學經驗和教學改革成果的應用,對新技術發展的引用,教學內容應有所不同。應用型大學和研究型大學相比較而言,教學重點和教學難點也應有所不同。

(1)預備實驗。本課程課內共六個實驗,預備實驗并不計入總評成績統計,但也是必不可少的一個環節。上學期的“程序設計基礎——C語言”普遍課時不充足,結構體和指針并沒有講透,預備實驗的任務一主要復習函數的定義和調用;任務二主要復習結構體和文件的使用,為學生提供了一個從C到數據結構的過渡期,老師也可抓緊機會對班級情況進行摸底。(2)加強問題分析。熊慶旭老師強調了授課過程中應加強問題分析,以彌補教材偏重具體解題,一旦問題分析透徹了,解題方法就躍然紙上。避免學生聽老師講課聽的懂,自己做題就不會了的情況。譬如在哈夫曼樹這個小節,常規教材都是先介紹哈夫曼樹的構造,再介紹哈夫曼的應用——哈夫曼編碼。實際教學中我把順序調換了一下,學生對這個知識點有了具體應用場景,哈夫曼樹、帶權路徑長度等就不只是枯燥的基本概念了。

(三)多元化、差異化評價機制

現代評價在評價原則上更側重發展性原則和真實性原則,評價方式更側重形成性評價,評價內容更側重思維情感和過程方法。

(1)平時作業。作業通常做兩題,一題是回家作業,另一題是交作業時補充的題目,難度比回家作業稍低,當場完成后交作業,目的就是鼓勵同學自主完成回家作業,即使是參考來的答案也要把它看懂。作業得分低的同學可以找老師訂正,課間和課后的時間通常都比較繁忙,不少學生在認真訂正。(2)實驗。為提高學生的技能水平,課內實驗采用小組合作的方式,與崗位技能相結合,完成綜合性項目。但也有部分學生“渾水摸魚”,實驗全靠組長完成。為了對學生進行真實的評價,也隨著教育信息化的建設,本輪教學要求學生每次下課都提交程序源代碼,實驗開始前關閉U盤、關閉網絡,然后采用機房的極域系統收集作業,強迫學生參與到編程實踐中。幾次實驗做下來,交白卷的同學寥寥無幾,絕大部分同學都投入到課堂教學中。(3)附加題。教育心理學家加涅認為:學習是累積性的。即較復雜、較高級的學習是建立在基礎性的學習基礎之上的?;诩幽膶W習層級理論,本課程按層級關系組織實驗、平時作業和隨堂測試,要求所有學生完成基本題目,學有余力的同學完成附加題。如在順序表的隨堂測試里,兩道順序表的統計、插入刪除等基本題各50分,一道附加題20分,兩個班級共四位同學得到了110分以上的好成績。

四、目前改善效果及下一步建設計劃

(一)目前改善效果

學生評教結果如下圖所示,開展了課程改善歷程之后的三輪“數據結構”教學,評教結果有了很大進步,這對于教學型大學是很有益處的。

(二)下一步建設計劃

(1)引入競賽機制。學習數據結構的難點在于知識的運用,ACM-ICPC競賽平臺、PTA平臺提供了大量的編程練習,重點考核知識綜合運用能力和編寫程序的能力,下一步考慮將課后實踐情況納入1+X考核體系,加強學生自主學習的能力。(2)教學視頻。本課程已錄制3個微視頻放在BlackBoard平臺上,分別是學生作業中典型錯誤題型的解析,針對性強,內容短小精悍,只有幾分鐘的時間。學生可查找、暫停、回放視頻,有利于學生的自主學習。下一步考慮按學生需求錄制更多的微視頻。

參考文獻

[1]邱勁,王平,徐展.“數據結構”課程教學改革與實踐探索[J].西南師范大學學報(自然科學版),2013,38(1):139-142.

[2]熊岳山,錢程東,徐凱.數據結構課程教學中的數據抽象能力培養體會[J].計算機工程與科學,2014,36(s1):27-30.

[3]尹天鶴,陳志榮.面向產教融合的數據工程類人才培養探索與實踐[J].高等工程教育研究,2019(3).

[4]湯鳳蓮.臺灣高校課程管理與改善機制的特點及啟示[J].西昌學院學報(社會科學版),2016,28(3):137-140.

[5]李曉鴻,駱嘉偉,季潔,等.“數據結構與算法分析”研究型實踐教學的探索[J].實驗室研究與探索,2012,31(1):121-125.

Exploration on the Course Construction of Data Structure in Application-oriented Undergraduate Universities

YU Li

(School of Information Technology,Shanghai Jianqiao University,Shanghai 201306,China)

Abstract:'Data Structure' is an important fundamental course in computer science.In the perspective of training applied talents,this paper begins with the analysis of students' learning status and carries out course improvements from several aspects,such as the "student-centered" teaching philosophy,the "content is king" teaching fundamental,and the diversification and differentiation evaluation mechanism.After three rounds of teaching,feedback from student evaluation surveys is collected and used to put forward further improvements of the course construction.

Key words:data structure;curriculum improvement

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