符合工程認證要求的《數據結構與算法》課程教學改革

常晨霞，丁晉湘，王萬升

(云南民族大學 電氣信息工程學院,云南 昆明 650500)

工程教育專業認證是國際通行的工程教育質量保障制度，也是實現工程教育國際互認和工程師資格國際互認的重要基礎.工程教育專業認證的核心就是要確認工科專業畢業生達到行業認可的既定質量標準要求，是一種以培養目標和畢業出口要求為導向的合格性評價.2006 年，中華人民共和國教育部發布《關于成立教育部工程教育認證專家委員會的通知》 ，我國開始開展工程教育專業認證工作.2016年，我國正式成為《華盛頓協議》的第18個成員國，標志著我國對工程人才培養的質量得到國際認同.近年來，大部分高校積極開展工程教育專業認證.“雙一流”的建設思路更是對大學培養和學科建設提出了任務要求.專業認證因其“以學生為中心、以目標為導向、持續改進”的建設思路，“國際互認”的最終目標，成為建設“雙一流”的重要指導標準.

《數據結構與算法》是一門介于數學、計算機軟件和硬件之間的綜合課程是編程的基礎，屬于計算機類的核心課程；是數據庫系統、操作系統等課程的先修課程；也是計算機及相關專業的考研、計算機等級考試和程序員考試的必考課程，更是廣泛應用于人工智能、大數據等現代工業、科研領域之中.《數據結構與算法》課程內容抽象，學生掌握較為困難，傳統教學模式為“以教師為主體、教材為中心；以知識傳授為導向，卷面成績為評判”，在該模式的影響下，學生側重于理論知識的記憶和書面考試成績的高低，而缺乏運用所學理論知識解決復雜的實際工程問題的能力，從而與工程教育專業認證的相關理念相違背.

1 工程教育專業認證背景下《數據結構與算法》課程改革

針對傳統授課模式的不足之處，依照工程教育專業認證對學生的畢業要求，結合全國大學生智能汽車比賽項目主要從教學內容、教學方法和評價考核3個方面展開.

1.1 教學內容

在原有授課內容的基礎之上，對基本概念性、識記性知識點的授課方式改為通過線上慕課視頻的方式開展，并增加智能小車相關問題提取并實現教學環節.

智能汽車競賽是全國大學生電子設計大賽的創新比賽，是由教育部高等自動化專業教學指導分委員會主辦的一項具有導向性、示范性和群眾性的全國競賽.從2006年開始，至今已經成功舉辦了15屆.該賽事涵蓋了控制、模式識別、傳感技術、電子、電氣、計算機、機械及車輛工程等多個學科交叉的競賽，旨在培養大學生的綜合知識運用能力、基本工程實踐能力和創新意識，激發大學生從事科學研究與探索的興趣和潛能.學校自2014年以來已連續多次參賽并成功承辦2016屆西部賽區賽事.學院設有智能小車實驗室，并配備專門的調試場地，為本次課程改革的開展提供了有力支撐.

智能小車比賽設立不同的比賽組別，包括攝像頭組、電磁組、直立組、三車編隊組、越野組等.對于不同組別的參賽隊伍，按照各組比賽要求，使用特定公司的微控制器作為核心控制模塊，通過增加道路傳感器、設計電機驅動電路、設計編寫相應軟件和組裝整車，制作一個能夠自動識別道路的智能汽車，按照比賽規則跑完全程，所用時間最少者為優勝.智能汽車系統設計包括3個部分：賽車總體機械結構、硬件電路系統和軟件控制系統.軟件控制系統是汽車的靈魂，以攝像頭組智能汽車軟件控制為例，一般包括信息采集、處理、賽道識別和自動控制4個部分.智能小車相關問題提取及說明如下：

1) 起始線識別 起始線能否準確的檢測到，并轉化為停車標志，是智能車跑完一圈后能否平穩停下來的關鍵.判斷起始線的方法常有數黑點法、三段黑線法等.

2) PID控制 根據識別的賽道信息對小車進行自動控制，自動控制包括電機轉向控制和直流電機控制調節速度，電機轉向控制算法一般采用 PID 算法，直流電機控制算法一般采用二維模糊算法和 PID 算法.

3) 賽道識別 在智能車競賽中室內賽道主要包括：直線賽道、曲線彎道、交叉路口、環島和三叉路口等.

4) 二值優化 針對于攝像頭組，系統采集到的圖像信息不能直接用來控制智能車，需要將圖像去噪，去除干擾，運用二值優化算法提取出賽道黑線后，才能用來控制智能車行駛.

5) 無線組網 無線組網技術應用于智能小車比賽的多車編隊組，通過運用無線技術，一般為藍牙組網技術，對3輛車之間的信息進行傳遞，使3輛車按照預先設置好的順序運行.

6) 無線充電 第17屆全國大學生智能車競賽第5比賽組為無線充電組，要求用于儲能的法拉電容的容量小于等于 2 F，充電電壓小于 12 V.車模上用于控制電路和LED顯示電路的電源可以來自于單獨供電電池.用于驅動舵機、電機的電源則需要來自于車模上 2 F 儲能電容.

圖1 斑馬起跑線

以起始線識別選題為例，斑馬線起跑線如圖1所示.計時起始點處有一個寬度為 10 cm 黑色斑馬線，斑馬線使用與賽道黑色邊線一樣的材料制作.車庫賽道元素是在起跑線旁設置的方形區域，它的尺寸如圖2所示.智能車通過在車庫/賽道內識別起始線達到出入車庫的目的.比賽開始時停在車庫里的小車實際檢測到的起始線參考圖3.對于攝像頭組，首先將由COMS攝像頭采集來的賽道信息圖像轉成二值化0/1數組；為了濾除圖像噪聲，需對其進行濾波處理；因攝像頭看賽道有一定的角度，故可選擇是否進行畸形矯正以還原賽道圖形；為了更好的識別賽道信息，利用圖像邊緣提取算法進行邊緣信息提取.之后借助相應的算法達到識別起跑線的目的.一般情況下小車在開始及最終跑完返回所用的起始線識別算法不同，當運行一周返回時可采用數黑點法，該方法需要借助棧來實現.

智能汽車提取問題和課程知識結合點及涉及課程詳見表1.在前期進行相關章節授課時，引入智能小車相關問題，圍繞問題引導學生進行課程知識的對比思考，比如每種數據結構的特點是什么，針對具體的問題應采取何種數據結構并實現.

圖2 賽道車庫 圖3 起始線參考圖

表1 智能汽車提取問題和課程知識結合點及涉及課程對應表

常見的幾種數據結構學習之后教師發布項目任務，任務分配及要求為：班級分組，每組2～4人，每組選擇一個問題開展研究.要求進行問題分析、模型建立、算法設計及仿真實現，算法實現部分可依托學院已有的智能小車實驗室，將自己的算法應用到實際車輛上進行驗證調試，最后撰寫項目報告，并在學期 15～18 周進行項目總結匯報答辯，匯報完成后老師進行點評總結及學生互評.項目報告內容包括問題(背景)描述、方案設計；項目實施包括算法的流程圖、代碼、實驗結果(實驗平臺介紹)等；評價(或總結)包括實驗效果評價等、小組成員分工說明.項目實施整個過程與工程認證教育畢業要求指標點對應如表2所示.

表2 智能汽車項目實踐環節與工程認證指標點對應表

續表2

1.2 教學方法

本課程的傳統教學方法以講授和程序演示為主，并安排適當的課堂討論和答疑，講授過程中使用問題導入、啟發式教學、類比法、動畫演示、實例講解等.在以上傳統教學方法之外，本次教學改革一方面引入思維導圖、問卷星、雨課堂等工具：借助思維導圖工具可以梳理重要知識點之間的區別與聯系，使學生快速了解知識點的層次結構，便于學生構建知識體系；利用問卷星、雨課堂進行隨堂小測驗，能及時掌握學生對知識點的理解運用程度.另一方面加入其他教學方法，以智能小車相關問題教學部分為例，還采用了基于項目和問題結合的教學方法、分組教學方法、翻轉課堂教學方法：

在課程上完 12 周之后，對上課班級分成若干組，每組選一名小組長，例如19級電子班一共40人，共分成12個小組，每組2～4人.根據前期查閱的資料對需要用 C 語言或C++編程解決的問題進行細化和分工，最終每個團隊完成分配任務.

翻轉課堂式教學模式，是指學生在課后完成知識的學習，而課堂變成了老師學生之間和學生與學生之間互動的場所，包括答疑解惑、知識的運用等，從而達到更好的教育效果.本課程要求上課班級同學在課后進行智能汽車知識點的學習，撰寫 PPT， 并在學期 15～18 周進行 PPT 匯報工作，匯報完成后老師進行點評總結、同學進行互評.

在原有課程內容的基礎之上加入智能小車部分，勢必會使原本不多的授課課時更加緊張，所以必須改變原本授課模式，一些基本性、概念性知識的學習通過線上觀看慕課視頻的方式進行，該部分的學習效果通過課前作業的完成質量來衡量.課上主要用來答疑討論及講授知識點的應用.

1.3 考核評價方法

《數據結構與算法》課程傳統考核評價包括：作業及出勤、期中考試和期末考試3部分.其中期末成績一般占比70%及以上.這種評價方法著重考試分數，對學生具體的實踐操作能力、知識運用能力及綜合能力考察不夠.本次改革針對考核評價進行調整，加入更多過程性評價環節，以便多元化、多角度、更加全面的考察學生對知識的掌握程度.

在傳統的考勤及課后作業、期中成績、期末成績之外，加入課前作業、課堂測驗、、智能小車大作業考核評價部分，其中除期末考試外的部分稱為過程性評價，占比約為50%～60%(視教學效果可適當調整).具體操作如下：

1) 考勤與課前、課后作業 考勤采用釘釘日程動態二維碼簽到方式，考核占比 5%; 課前作業和課后作業學生完成后需要交給老師審閱，每周2個學時，作業量為 2 h，考核占比約10%.

2) 雨課堂測驗 雨課堂測驗采用選擇題、判斷題和填空題3種形式，對一節課的知識點進行考查，考核占比5%.

3) 智能小車大作業 結合全國智能小車競賽項目，以小組為單位布置實踐類團隊大作業，讓學生利用學習的數據結構與算法知識，分析解決一個實際案例問題，編程實現所設計的方案，并編寫項目報告.團隊大作業的成果將在討論課上分組匯報，由組長通過PPT匯報展示成果，并介紹團隊成員分工，講解設計思路、對比多種方法的算法復雜度、程序運行時間等.集翻轉課堂、課堂討論、分組合作等形式于一體.考核占比20%.

4) 期中考試 對前半個學期知識點進行考查摸底，占比為10%.

5) 期末考試 閉卷考核方式，對整門課程的知識點進行考查，考核占比50%.

2 課程改革實效性分析

本次教學改革方案針對2019級電子信息工程、通信工程專業共計86人進行教學開展，課程結束后，一方面以調查問卷的方式請學生對本次課程改革進行評價：包括課程內容及教學設計滿意度評價及本課程對工程教育認證畢業要求的達成度評價.另一方面從學生參加智能小車比賽取得成績及參加華為認證通過率方面對本次課程改革的實效性加以佐證.

2.1 課程滿意度調查

學生對課程滿意度調查結果如圖4所示，從結果來看，學生對課程內容及教學設計非常滿意占比51.2%及53.5%，滿意占比46.5%及44.2%，總體滿意度達到97.7%，這說明了廣大學生對本課程改革方案的認可.

2.2 工程教育畢業要求達成度調查

工程教育畢業要求達成度結果如圖5所示，對照工程教育專業認證對畢業生的要求，學生對參加本課程學習后所獲的的能力進行選擇，圖中所列為畢業要求中具有代表性的九點.從圖中可以看出：在獲得工程知識、問題分析、設計/開發解決方案、使用現代工具能力等方面很多學生給予認可，但工程與社會方面選擇率相對較低，該要求具體為能夠基于工程相關背景知識進行合理分析，評價專業工程實踐和復雜工程問題解決方案對社會、健康、安全、法律以及文化的影響，并理解應承擔的責任.理工科課程改革本身與社會、體育、法律等文科類相關內容結合較少，這也為我們提供了其他改革思路，例如結合思政建設、社會案例等進行相關課程內容的開展.從調查結果顯示，本次課程改革實現了培養對學生獲得工程知識、問題分析、設計/開發解決方案、研究、使用現代工具、個人和團隊、溝通、終身學習的能力.

圖4 課程滿意度調查結果

圖5 工程教育畢業要求達成度調查結果

2.3 改革課程對學生參加智能小車比賽、認證考試的促進

本次課程改革結合全國大學生智能小車比賽，從比賽中進行問題提取、題目設計，通過本課程的學習，使學生熟悉比賽規則、通過方案設計、實驗論證達到比賽要求，以學促賽、以賽促學.參加本課程學習的學生參加2021年度智能小車比賽并取得全國二等獎的好成績.本次課程改革很好的提升了學生工程教育認證要求的相關能力，在擁有相關能力的基礎上，2021年我院電子信息工程、通信工程專業學生積極參加華為安全HCIA、大數據HCIP、數據通信HCIA、云計算HCIA的認證考試，并取得不錯成績，其中HCIA-云計算的通過率更是達到了95%以上.

3 結語

本項目依據工程教育專業認證要求，結合全國大學生智能車競賽對《數據結構與算法》課程進行改革，重構理論——實踐知識框架，優化課程內容，使課程體系與相關工程實踐更加吻合.在教學過程中始終堅持以學生為中心，對學生的學習過程進行全程跟蹤和進程式評估，實時調整教學內容和方法，從受眾出發提高教學質量.在教學方法方面，融入傳統教學、項目教學、問題教學、任務驅動、頭腦風暴、小組匯報、翻轉課堂等課程改革模式、實現課堂——工程一體化、理論——實踐一體化，全面提升學生的科研能力、團隊溝通能力、實踐能力和創新能力.在教學模式方面，實行“課堂教學為主”“自主學習為輔”和“以學促賽、以賽促學”的教學模式相結合，培養學生理論應用于實踐，實踐促進理論創新的思維能力以及解決復雜工程問題的能力，提高人才培養質量，解決合格人才供給不足的矛盾.