劉 影,岳 靜,楊先鳳
(西南石油大學 計算機科學學院,四川 成都 610500)
教育為國家富強、民族繁榮、人民幸福之本。隨著我國綜合實力和經濟實力的進一步提升,我國高等教育國際化進程加速,來華留學生規模逐年增長。2021年留學生數量突破44萬,中國成為亞洲最大留學目的國。特別是我國從2013年提出“一帶一路”倡議以來,在人文交流先行思想指導下,我國與“一帶一路”國家加強教育合作、擴大人文交流、共同培養人才,為區域發展提供支撐。在此背景下,“一帶一路”沿線國家來華留學生數量急劇增加,結構和層次不斷提升。來華留學生打破以漢語學習為主的格局,理、工、農、醫類學科留學生比例分布更加合理。《國家中長期教育改革和發展綱要(2010—2020)》提出“進一步擴大留學生規模”“優化來華留學生人員結構”“提高來華留學生教育質量”,為中國高校國際化發展指明了方向。留學生規模和培養質量在一定程度上反映了高等學校的教育水平。在國務院頒布的《統籌推進世界一流大學和一流學科建設總體方案》中提出“營造良好的國際化教學和科研環境,增強對外籍優秀教師和高水平留學生的吸引力”。留學生培養成為“雙一流”大學建設的組成部分和建設成效的重要衡量指標,提升留學生教育質量是培養知華友華的國際各領域優秀人才的主要途徑。
西南石油大學計算機科學學院現有計算機科學與技術、軟件工程專業本科、碩士留學生近100人,主要來自孟加拉國、印度尼西亞、馬來西亞等亞非國家。自2019年開始,作者對計算機科學學院本科留學生開展了連續三年的全英文“數據結構及算法”課程教學工作,累積授課學時超過190學時,聽課學生70余人。由于留學生的學科基礎、文化背景、學習方式和習慣、求學目的與中國學生均有明顯差異,作者深刻感受到必須針對留學生課程進行建設與教學模式改革,以培養適應國際化需求的計算機專業技術人才。
“數據結構及算法”課程是計算機大類專業留學生的核心基礎課,總學時為64學時。該課程理論和實踐性強、內容豐富且抽象。通過該課程的學習,使學生掌握基本的數據結構及算法,熟悉算法復雜性分析,培養學生對問題的抽象和建模能力,為學生分析和解決計算機科學與技術領域的復雜工程問題奠定良好的基礎。本課程的學習效果直接影響到學生后續課程學習的積極性和信心,也影響著學生對抽象建模和程序設計能力的培養。
根據教育部頒布的《來華留學生高等教育質量規范》,來華留學生在學科專業上的培養目標和畢業要求與所在學校和專業的中國學生一致。西南石油大學計算機大類專業“數據結構及算法”課程的授課目標是:“使學生理解數據結構的基本概念、計算機內部數據對象的表示和特性,掌握數據的邏輯結構、存儲結構以及各種基本操作的實現,能夠針對實際問題選擇合適的數據結構,并設計出結構清晰、正確易讀、復雜性較優的算法;能夠綜合運用所學的數據結構知識、算法分析與設計知識解決較復雜的實際工程問題;掌握對算法進行時間、空間復雜性分析的基本技能”。
北京師范大學一項針對來華留學生全英文授課項目的就讀體驗調查表明,留學生對教學質量基本感到滿意,但對課程教學主要有以下意見:開課前教師提供詳細課程計劃的現象非常少見,學生不知道課程進程安排;在教學深度上,教師對思想的啟迪有所欠缺,按照PPT照本宣科的現象比較普遍,不能促發學生思考,沒有認知上的進一步拓展;教師對留學生要求標準較低且不嚴格。這一調查結果在一定程度上反映了其他高校留學生教學中的問題。課程是教學活動的主要載體,學生對課程內容、形式及質量的評價將影響其留學的整體體驗。
傳統的課堂講授為主的授課方式以知識為導向、教師為主體,學生被動接受教師的知識灌輸,對學生自主學習、獨立思考和解決問題能力的培養明顯不足。特別是留學生在語言交流上不夠順暢,教師講授為主的授課方式更加難以吸引學生參與課堂教學。
針對留學生的課程體驗反饋和傳統課堂教學模式的不足,我們采用任務驅動型教學模式,開展以學生為主體、以問題為導向、以綜合案例貫穿零散知識點的授課模式實施教學改革。通過提出具體的分階段任務,要求學生獨立完成一系列子任務,最終實現課程目標。任務驅動方式能夠調動學生主動探索式學習的積極性,學生對課程參與度的提升直接導致教學質量的提升。
任務驅動型教學方法要求學生完成一系列子任務,最終實現一個完整的綜合任務。實現任務案例需要靈活運用課程覆蓋的全部主要知識點,打破以往線性表、樹、圖、查找與排序、算法復雜度分析等知識點零散應用的方式,采用一個相對獨立、完整、復雜的案例貫穿主要知識點。任務案例的設計是任務驅動型教學模式的關鍵,案例可在課程實施過程中根據本學科發展和教師的科研項目進行動態調整,但必須能體現課程學習的達成度。
這里我們以基于新冠疫情防控研究的案例為例,說明任務驅動型課程的教學設計和實施過程。新冠病毒引發的流行病在世界范圍內暴發,給人類的生產、生活造成極大的影響。世界各國在應對疫情過程中付出了巨大的經濟代價,流行病的傳播與控制是人類共同關注的話題。我們以新冠疫情防控為背景,提出“構建人類接觸傳播網絡并識別網絡中最具影響力的傳播源”這一問題作為課程任務案例。為解決該問題,需要應用“數據結構及算法”課程主要知識點,包含線性表、堆棧、隊列、樹、圖、查找和排序等,實現對人類接觸網絡的構建、感染個體的加入與刪除、最具影響力的傳播源的識別與排序等。為了實現“新冠疫情中最有影響力的傳播源識別”這一任務,圍繞線性結構、樹形結構、圖結構、查找與排序等核心知識點,我們設計若干幾個子任務:(1)個體數據的采集及存儲;(2)人類接觸網絡的構建及分析;(3)網絡社區檢測;(4)網絡節點中心性的計算;(5)最有影響力的傳播源識別。
解決上子任務涉及知識點包括線性結構的存儲及運算算法、圖結構的存儲及運算算法、樹結構的存儲及運算算法、查找和排序算法這五大核心知識模塊。我們設計針對上述任務的子任務,各子任務與課程知識點的對應關系如表1所示。

表1 綜合案例的任務分解
課程一開始就將任務下達給學生,學生可以通過網絡教學資源預習相關章節,嘗試實現子任務。在實現任務過程中,學生可以靈活地應用所學知識,提出創造性地解決問題的辦法。這種形式有利于促發學生的主動思考。
圍繞課程任務案例,將每個子任務的實現和相對應的知識點設計為一個單元,每個單元分為課前預習、課堂理論教學、課后實踐、任務評價四個環節,如圖1所示。

圖1 教學過程階段劃分
在課前預習環節,教師向學生提供本單元學習指導。學習指導主要包括如下部分:應掌握的知識點、在線英文學習資源、本單元學習完成后應完成的子任務、課后作業提交方式及截止時間。計算機類課程的全英文在線資源較為豐富。如美國加州大學伯克利分校開設,內容主要包括數組、字符串、鏈表、堆棧、隊列、樹、圖、壓縮存儲等結構及其運算算法。美國普林斯頓大學開設,內容包括最重要的數據結構及算法,特別是排序、查找、圖和字符串。澳大利亞昆士蘭大學開設,內容主要包括貪心算法、動態規劃、分治法,基于圖的算法。這些教學內容與我們課程目標點基本吻合。學生可以通過訪問課程網站、在線開放課程,進行課前自主學習,在此基礎上嘗試實現子任務。對任務截止時間的限定使得對留學生的管理更為嚴格和規范。
在課堂理論教學環節,首先組織學生對預習和任務初步探索過程中遇到的困難進行討論,找準學生學習難點。然后教師結合自身的教學經驗和學生的實際情況,重點突出地對關鍵知識點進行講解,并以演示形式應用在解決任務中。這一環節對教師的英文水平提出較高的要求。教師不但要講解自己熟悉的課程內容,還要與來自不同國家、具有不同口音的留學生進行面對面的交流。這就要求教師不斷錘煉自身英文授課的基本功,以便流暢地與學生進行雙向交流。
在完成課堂教學之后,學生對關鍵知識點有了更深一步的理解。為了按時完成子任務,學生需要花費大量的課后時間結合開放學習資源進行自主學習。面對任務,學生能夠發揮個人的創造性,利用所學知識分析和解決問題。例如,在實現表1中所示子任務5“網絡中節點的接近中心性計算”時,學生需要自行查閱網絡科學相關論文,學習“接近中心性”的計算算法。由于接近中心性需要計算最短路徑,算法時間復雜度較高,學生需要選擇合適的數據存儲結構使得計算復雜度較低。這樣在完成該任務時,鍛煉了學生的科研探索能力、綜合分析能力和對核心知識的應用能力,實現了主動的課后延伸。
最后,教師組織學生一起對任務完成情況進行評價。評價由任務完成報告和課堂報告兩部分組成。針對任務完成報告,主要評估學生是否完成任務所要求的功能和性能。由于課程學時所限,對于每個子任務選擇有代表性的1~2個同學進行匯報,教師對報告內容進行點評,對學生完成任務的情況進行反饋。與學生就任務進行及時、明確的溝通,營造開放的課堂氛圍,能夠保證教學活動順利推進,帶給學生更加積極的學習體驗。
在學生順利完成課堂教學后,進一步以多種渠道鼓勵學生進行課后延伸,強化對課程內容的掌握和調動學生學習的積極性。一是嘗試引導學生參加ACM國際大學生程序設計比賽、大學生互聯網+創新創業項目等含金量高的大賽,二是鼓勵留學生加入教師科研團隊,盡早展開科研訓練。這樣不僅可以快速積累知識和經歷,還為就業或繼續深造做好儲備。
留學生是國際交流和合作的紐帶,提升來華留學生培養質量是促進我國高等教育國際化、提高國際影響力和培養知華友華的國際人才的必然要求。本文將任務驅動型教學方法引入留學生“數據結構及算法”課程教學,舉例說明基于綜合案例的任務驅動型教學模式。通過提出任務和解決問題導向,調動學生學習的主動性和能動性,同時利用學生的反饋信息激勵教師不斷地改進教學方式和教學內容,將“教”與“學”統一起來,做到教學相長,切實提高留學生課程質量。