新工科建設的背景下基于PBL的《數據結構》課程教學模式研究

楊雷 馬安香 張曉紅 王彤

摘? 要：為了適應“新工科”對人才綜合性和創新性的培養需求，在分析了“數據結構”目前現狀的基礎上，結合基于問題的學習方法（PBL），提出“傳統的教學方法為主，PBL教學方法為輔”的混合教學模式，并從學習方式的確定、問題設計、教學過程以及教學評價展開PBL教學法應用方法討論。

關鍵詞：新工科;數據結構;PBL;教學方法

中圖分類號：G642 文獻標志碼：A 文章編號：2096-000X（2021）08-0105-04

Abstract： In order to meet the training needs of New Engineering Disciplinesfor comprehensive and innovative talents， based on the analysis of the current situation of Data Structure， combined with the problem-based learning method（PBL）， this paper puts forward the teaching method that traditional instruction method should be as the main method， and the problem-based learning modeas the aided one. This paper discusses the application of PBL teaching method from the determination of learning mode， problem design， teaching process and teaching evaluation.

Keywords： New Engineering Disciplines; course of Data Structure; problem-based learning mode; teaching method

引言

隨著以云計算、物聯網、人工智能與大數據為代表的新一代科技革命和產業革命的興起為工程發展帶來了歷史性的機遇。為了適應新興產業發展的需要，培養新型工程人才，引領工程教育建設強國，教育部提出了“新工科”建設要求，推動人才培養理念、培養模式等方面的改革。2017年2月以來，以教育部發布的《教育部高等教育司關于開展“新工科”研究與實踐的通知》和《關于推進新工科研究與實踐項目的通知》為起點，自此在全國各地高校以深化工程教育改革的研究實踐活動蓬勃展開，并已經先后達成“復旦共識”“天大行動”和“北京指南”，對于“新工科”建設具有重要的指導意義[1-2]。2018年10月8日，教育部聯合工業和信息化部以及中國工程院發布了《關于加快建設發展新工科實施卓越工程師教育培養計劃 2.0 的意見》，推動了“新工科”建設的深化與擴展，同時也對計算機類專業人才的能力與素質培養提出了更高的要求[3]。作為涵蓋人工智能、大數據、互聯網+和網絡安全等新興技術并且能夠充分體現新工科強調的交叉融合的新工科專業，計算機類專業應該勇于承擔責任，緊跟“新工科”建設的步伐，履行工程教育發展賦予的使命，將培養工程實踐能力強、融合創新能力強，并具有國際競爭力的新型工程人才作為主要培養目標之一[4]。

在當前“新工科”背景下，計算機類專業課程教學改革探索受到了社會和教育界的高度重視。《數據結構》課程是計算機及其相關專業重要的專業基礎課程，是介于數學，計算機硬件和計算機軟件三者之間的一門核心課程[5]，在計算機科學中，《數據結構》課程對于諸如微機原理、操作系統，編譯原理，軟件工程，人工智能等計算機專業的其他后續課程的學習都是十分有裨益的。《數據結構》課程的教學內容主要討論各種數據結構的邏輯結構、存儲結構以及基于相應結構的算法設計和算法性能分析技術。它所包含的知識以及技術方法，對于計算機專業本科生來說，無論對進一步學習計算機領域里的其他知識，還是將來從事理論研究、應用開發及技術管理等工作都起著重要的作用。目前東北大學《數據結構》課程經歷多年的發展，在教學內容與教學方式方面進行了一系列的探索和嘗試[6-7]，也積累了一定的經驗。然而，由于《數據結構》課程知識龐雜、內容抽象，而這門課程授課對象為大學二年級學生，很多同學由于之前并沒有工程實踐背景難以理解課程內容與工程應用之間的聯系。另外在“新工科”背景下授課過程中面向創新性人才培養的特色不夠突出，因此如何在“新工科”背景下圍繞《數據結構》課程的建設要求，探索新的教學方法、提高教學效果已經成為任課教師亟待解決的問題。

近年來，基于問題的學習方法（Problem-Based Learning，簡稱PBL）在國際上受到廣泛關注，國內外許多大學采用該教學方法并取得了較好的教學效果。與以教師課堂講授的傳統教學方法不同，基于問題的學習方法將教學內容與專業領域內的問題整合起來，以問題為驅動，強調學生的主動學習，著重培養學生解決問題的能力，創新實踐能力和團隊協作的能力。在《數據結構》課程教學過程中使用PBL教學法能讓學生在提出問題、 分析問題、解決問題的過程中深刻理解所學知識，從而有助于培養學生的自主學習、批判思維、自我管理、團隊合作和創新實踐的能力。

一、PBL教學法

PBL教學法起源于1969年加拿大的麥克馬斯特大學醫學院，是一種以問題為基礎的教學方法[8]。基于問題的學習方法是一種以學生為主體、把問題作為學習起點，以問題為核心規劃學習內容，圍繞問題尋求解決方案的一種學習方法。在基于問題的教學方法執行過程中，教師從原來的教學活動的引領者轉變為教學活動的推動者，不再通過課堂講授將知識教給學生，而是為學生設計專業領域內開放性的問題，鼓勵學生自主研究以及爭論，學生在解決問題的過程中，通過“做中學”來獲取知識、培養能力。教師的責任是提供學習材料，給予學生適當的指導，營造良好的學習氛圍，監控整個學習過程，保證學習過程順利地進行。與傳統教學方法相比，基于問題的學習方法強調學生的主動學習為主，多種學習途徑相結合，重視交流與協作、鼓勵爭論與反思。目前基于問題的學習方法已經從醫學領域走向其他學科教育領域，隨著相關研究的不斷深入與完善，該方法日漸成熟，能夠充分滿足提高學生的自主學習、批判思維、自我管理、團隊合作和創新實踐的能力的需求。

二、數據結構課程現狀分析

東北大學《數據結構》課程主要授課對象是計算機科學與技術、人工智能、物聯網等三個計算機相關專業的大學二年級本科生。課程的教學時長是72學時，其中理論教學56學時，實驗教學16學時。課程內容主要包括兩大部分：（1）各種基本類型的數據結構及其應用;（2）查找和排序的各種實現方法及其綜合分析比較。目前的課程現狀具有以下特點：

1. 課程內容繁雜，知識點多，邏輯性、抽象性強。首先《數據結構》課程內容包括線性表、棧和隊列、串、數組和廣義表、樹和二叉樹、圖、查找、排序等，相對于56授課學時，課程內容繁雜，知識點多。其次，《數據結構》是理論知識與實踐訓練相結合，是從實踐抽象到理論，又用理論來指導實踐的一門學科。每種基本的數據結構包括數據的邏輯結構、數據的存儲結構、數據的運算三部分內容，課程所涉及到的基本數據結構是從抽象數據類型的角度展開討論，而且數據結構解決實際問題的過程分為兩個階段：從實際問題中和抽象數據類型到具體物理存儲實現的過程。由于本校大學二年級秋季學期之前學生尚未接觸計算機物理存儲結構等相關知識，并且課程內容對學生的問題抽象能力和邏輯分析能力都有一定的要求，因此學生對于《數據結構》課程的理解和學習存在一定難度。

2. 課程以教師課堂講授為主，授課內容重視理論教學，對于應用思維與應用能力的培養重視不夠。《數據結構》課程主要評價方式以筆試為主，主要考察學生對數據結構基本概念、方法，以及算法的考察。很多學生缺少主動進行編程實踐的機會，不利于學生創新能力的提高。同時，課程對于如何與實際問題相結合，處理實際問題的能力重視不夠。盡管課程包括16學時實驗，但是實驗題目的設計往往是對于基本數據結構實現以及簡單應用的訓練和考察。實驗題目缺乏應用創新性。同時，教學實踐中發現，有的學生即便課程取得較好的成績，仍然感到本課程抽象不易理解，更不知如何在實際問題中如何進行應用。這樣，在“新工科”的發展背景下，課程體系建設因為缺乏對學生綜合問題解決能力的培養，導致學生往往僅重視理論內容而忽略應用思維和能力的提高。

三、基于PBL模式的《數據結構》課程教學

針對計算機類專業《數據結構》課程現狀，有必要以“新工科”理念為指引進行相應的改革和實踐，充分調動學生學習的主觀能動性，提高《數據結構》課程的教學質量，提升學生的工程實踐能力、創新能力和綜合素質。為達到上述目標，我們將基于PBL教學方法應用于《數據結構》教學活動中。我們選取2018級計算機科學技術專業直博班為研究對象。直博班學生數量較少，屬于小班授課，而且直博班的學生是通過選拔產生，大多具備基本的計算機編程技能，有較好的學習主動性以及一定的團隊合作意識。在實踐基于PBL模式的《數據結構》課程教學活動中，我們主要解決了以下四個關鍵任務：學習方式的確定、問題設計、教學過程組織以及完善教學評價。

（一）學習方式的確定

學習方式就是要明確傳統課堂講授教學方式和問題導向教學方式的結合方式。根據薩文巴登的界定，將基于問題學習方法分為兩種模式：完全PBL模式和混合PBL模式[10]。所謂完全PBL模式是一種純粹的基于問題進行學習的模式，整個的學習過程中沒有教師的課堂教授知識，學生完全依靠自學并在解決問題的過程中掌握知識。而混合PBL模式則是教師講授學習和問題導向學習相結合的學習方式。傳統教學方法和PBL方法各自具有其特點和優勢，二者不應該是非此即彼的關系，而且由于數據結構課程具有知識點多且內容繁雜的特點，而學生學習能力差異是存在的，完全舍棄傳統的課堂講授也現實，因此在實踐中，將傳統課程教學方法和PBL教學法進行集成，確定了以“傳統的教學方式為主，PBL 教學方法為輔”的這一相互促進，辯證統一混合教學模式。通過教師對知識點的系統梳理與講授，讓學生了解基本的理論知識和主要的學術觀點，然后在此過程中結合基于問題的教學法，提出一些開放性的問題，通過適當的指導并且營造良好的學習氛圍。學生通過組成學習小組，充分發揮自主學習并且利用組間討論，根據自身的知識體系來進行分析問題和解決問題，學生在這個過程中來獲取知識以及培養能力。

（二）問題設計

問題設計是《數據結構》應用PBL，問題設計是PBL成功的關鍵因素。設計問題時不僅要考慮問題是否涵蓋課程的教學內容和教學要求，還要考慮問題是否具有開放性、現實性，以及一定的復雜性與挑戰性。為此我們根據多年的教學經驗結合目前計算機領域發展前沿，對教學內容進行深入系統的研究和分析，設計合理的問題情境。當講授到線性表的時候，作為第一個引入抽象數據類型的數據結構，為了便于學生深刻理解，可以結合學校的實際情況，組織學生設計信息管理系統，實現信息存儲，查詢、插入、刪除等功能。可以選擇圖書管理、學生成績管理、選課管理等學生容易理解的問題情境。當進行到課程的中后階段，學生對各種數據結構有了一定的了解，此時引入簡易全文搜索引擎實現問題。一方面該問題為綜合設計性問題，需要利用數據結構中多個基本結構以及算法，通過該問題的解決可以建立知識點間的基本網絡結構，對于基本概念將有進一步深入理解。另一方面，搜索引擎技術是目前的一種重要Web應用，通過對該問題的解決也將讓學生了解數據結構的應用方向，提高學生的學習主動性與求知欲。圖1展示了簡易中文搜索引擎與數據結構相關章節及所屬知識點的脈絡關系。

（三）教學過程組織

根據PBL教學模式的指導思想，在任課教師的引導下，圍繞《數據結構》課程中的核心內容和問題，按照“提出問題→分析問題→解決方案設計→評價與反饋”的迭代過程。具體實施的過程如下：將學生按照自愿的原則進行分組。首先由教師引入問題，介紹項目的情境與需求。學生提出自己的初步解決方案，接著教師講述相關的知識點。之后，學生根據課堂領悟情況，進行問題分析，給出問題的初步解決思路。課堂講授結束后，有一至數天的間歇，各小組在此期間可以通過教材、參考書、互聯網等學習手段進行解決方案設計。之后再次組織各小組對其解決方案進行討論和評價。教師對各小組提出的共性問題進行總結，提出新的問題并引出新的知識點，接入第二次迭代過程。根據項目的不同每個項目迭代周期也有長有短。一般來說，平均每個項目周期為3周。圖2展示了混合教學模式的實施路線。

（四）完善教學評價

由于引入PBL教學方法，原有的教學評價方法也將相應的進行改變。原來《數據結構》考試的評價方式是“平時+實驗+期末考試”的評價方法，這種評價方法是靜態的，體現的學生成績評定的功能，而缺乏評價的問題發現和改進功能。而引入PBL混合教學模式后，評價方式改為“項目評價+期末考試”。其中項目評價包括每個項目進行的不同階段進行評價，評價的方式包括學生自評、學生互評以及教師的總結和點評。根據各小組的完成情況和個人在項目中的表現進行打分。伴隨PBL項目展開評價活動是一個動態的評價過程，可以將整個課程的教學過程看成是一個包含若干部分的整體過程。每一部分之間是相互聯系的，每個階段的項目評價作為一個過渡性的評價，可以用來及時發現學習過程中出現的問題，改進教學，又為下一個部分的學習奠定基礎。另外為了提高課程整體的整合和學生評估的公平透明，評價中可以使用一些工具和交流評估指標。例如，可以使用項目執行時間、所占存儲空間等項目評價指標以及Github中報告的質量缺陷以及Github Wiki[11]中的日常會議報告等工具提供的功能。

四、結束語

隨著以網絡化、信息化和智能化的深度融合為核心第四次工業革命的到來，傳統課堂講授方式已經不適應當今《數據結構》課程的教學目標和方法。如何培養出適應“新工科”要求的具有綜合素質以及創新能力的人才，對高等學校任課教師提出了新的挑戰。我們將PBL教學模式引入《數據結構》課程的教學實踐中來，充分調動了學生的學習的積極性和主動性，引導學生發揮創新性思維，把握理論知識和實際工程應用問題的共性，培養學生利用所學知識分析和解決實際工程問題的能力。通過教學實踐證明，學生能夠積極的投身整個教學過程，課堂師生互動更加活躍，學生對這門課的反映也好于以往。目前基于PBL的《數據結構》課程教學改革尚處于探索階段，從學習方式、問題設計、過程組織以及問題評價等各方面，還需要進一步經驗的積累， 充分發揮 PBL 教學法的高效，取得更好的教學效果。

參考文獻：

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[10]Shannon M. Sipes. Development of a Problem-Based Learning Matrix for Data Collection[J].The Interdisciplinary Journal of Problem-based Learning （IJPBL），2017（11）：1-13.

[11]https：//help.github.com/cn[EB/OL].