數據結構課程線上教學設計與分析

王 婷，陸克中，馬小琴，胡歡歡

（池州學院 大數據與人工智能學院，安徽 池州 247000）

引言

隨著當代互聯網技術的發展，教育信息化已成為“互聯網+”時代的潮流趨勢。近兩年，受新冠肺炎疫情影響，學校線下教學的開展受到了極大限制。為貫徹落實國家疫情防控常態化下教學政策，實現“停課不停教，停課不停學”目標，開展線上教學成為教師必備技能，給任課教師和學生帶來不小的挑戰，尤其是數據結構課程十分注重學生的動手編程能力，在缺乏有效監督的教學環境下，很難保證實驗教學的實施效果。挑戰和機遇并行，在此期間我國高校教師開始行動起來，積極規劃實施在線教學活動，深入教學分析研究，取得了不錯的成果。與此同時，我國互聯網企業也推出了各類在線教學工具和平臺，開發豐富多樣的課堂教學功能以滿足師生的課堂需求，搭建了虛擬仿真實驗平臺，為在線實驗教學活動的順利實施提供了有力支持。

2021年中國移動互聯網調查研究報告顯示，我國在線教育用戶規模在2020年3月已達4億。我國網民群體主要以學生為主，其中大部分為“95后”“00后”大學生。據分析，當代大學生普遍能夠接受在線教學的學習方式，并且樂于嘗試選擇“在線教學資源”進行學習。然而在線學習不能完全脫離教師的參與，缺乏師生互動的課堂教學會導致學生的問題不能得到及時的解答，降低學生的學習效果和積極性。因此，教師在數據結構線上教學過程中要充分吸取翻轉課堂教學模式的優點，做到既能發揮教師的主導作用，又能充分體現學生的主動性與創造性。

數據結構是計算機類專業的基礎課程，在課程結構體系中處于核心地位，也是很多高校計算機類專業考研的熱門學科。數據結構是研究數值型變量和非數值型變量在計算機中的存儲和處理過程的學科，主要介紹線性和非線性兩種類型邏輯結構的數據，探討其在計算機內部存儲方式，并如何進行一系列的刪除、插入、修改、查找等操作。學習數據結構為今后計算機類課程的學習，以及軟件程序開發能力的提高打下夯實的基礎。

本文以培養應用型人才為目標，結合地方需求和時代發展特點，針對數據結構傳統課堂教學中容易出現的問題，運用線上教學模式進行教學方法的分析和改進探索，提高學生運用專業理論知識解決實際問題的能力。在線上教學中融入思政元素，培育學生創新強國的理念，樹立正確的世界觀、人生觀和價值觀，促進推動數據結構課程思政建設。

一、數據結構課程線上教學設計理念

（一）依托客觀真實數據聚焦教學目標

數據結構課程線上教學需要教師聚焦教學目標，積極引導學生根據自身學習特點，利用好網絡學習資源充足、沒有時間和空間限制的優勢，合理安排課程學習進度。課中利用釘釘App進行直播教學，并根據學習通App上布置的預習作業和希冀在線教學平臺實驗完成情況等一些客觀數據，了解學生的真實學習情況，并將其轉化為圖表形式，直觀反映整個班級的教學狀態和教學效果。對于效果與期望目標差距較大的班級，教師需要主動了解班級情況，以便更好地改進教學方法。

（二）掌握動態學習數據做到及時督促

利用釘釘App的簽到功能檢查學生到課率，通過搶答、邀請學生上臺、討論等環節拋出具體的問題，引導學生思考。數據結構課程線上教學模式改變了以往強調知識傳授的傳統教學方式，以培養學生綜合能力為目標，進一步加強師生互動，鼓勵學生積極融入課堂。學習過程中注重學習效果與智能測評先行，動態掌握學生學習數據。通過簽到和答題得分情況實時反映學生在線學習狀態，便于教師及時了解具體情況，根據需要去把控和調整課堂節奏。課后導出學生的課堂在線時長，精準掌握學生是否存在懈怠情況，幫助教師及時督促學生。

二、數據結構課程線上教學設計方案

（一）線上教學資源的準備

線上教學過程中，教師需要花費大量的時間和精力去準備教學資源。目前線上課程的教學資源主要涉及素材性資源和生成性資源兩類。數據結構課程線上素材性資源主要有課程教學大綱、教學進度表、電子課件、在線題庫等。數據結構課程線上生成性資源主要有日常教學活動通知、限時簽到、互動討論、在線測試等。在設計數據結構課程線上教學資源時，應當重視在線微視頻和輔助教學資料的制作。在了解學生需求和能力的基礎上，結合課程內容，明確教學重點和難點，擬定線上教學視頻錄制方案。本著嚴謹治學的理念，錄制完成的教學視頻需要進行后期剪輯優化處理，在保證內容高質量的前提下，再發布至在線教學平臺供學生學習和參考。

（二）課前學生自主學習環節

1.任務驅動教學。在課程學習中，教師如何提高學生自主學習能力一直是個值得分析探討的問題。數據結構課程線上教學吸取傳統課堂教學的優點，仍采用任務驅動教學法以激發學生的學習興趣。學生在學習過程中，教師不進行過多的干預，堅持任務驅動為導向，提倡學生課前自主預習本章節知識點。教師將課程視頻和預習任務提前發布至學習通平臺，學生通過預習自行把握和了解本次課的重點和難點內容。

2.確立學習目標。在整個數據結構在線課程學習體系中，學生要做到自我調控、自我評價。課程在線直播前5分鐘內發起簽到，確認到課率的同時提醒學生課程即將開始。在預習過程中，學生提前了解整個課程的章節內容，包括每章節的重點和難點內容，根據自身對知識點的掌握程度及自我個性化需求，在課上教師的講解過程中選擇感興趣或不懂的地方重點聆聽，提出疑問，達到自我調控的目的。完成課前預留的題目，檢測自主學習效果的同時進行自我學習滿意度評價。

（三）線上直播教學活動安排

1.多人協同小組匯報。在學期開始，教師根據寢室安排對班級學生進行分組并安排課程匯報任務。小組組長利用釘釘App協同文檔中的釘釘腦圖功能，和小組成員協作完成課程思維導圖的創建、大綱筆記及重點和難點的梳理，讓每位學生參與在線思考，真正意義上做到知識的自我把控。每次直播課程中利用15分鐘進行單獨小組匯報，匯報完成后由其他小組成員在線進行評論和打分，期末教師根據得分高低匯總選出最佳小組。

2.班級聯播互動。在線直播教學過程中，教師可以通過搶答布置隨堂練習或讓學生將答案拍照上傳至互動交流對話區，進一步鞏固消化課程知識點。因教學任務中數據結構課程班級有多個，根據理論合班、實驗分班的要求，教師可利用釘釘在線直播的多群聯播功能，選擇需要聯播的班級群，靈活使用“連麥”功能，開展班級與班級之間的討論環節，活躍課堂氣氛。

3.算法可視化。數據結構課程內容相對抽象、邏輯性強，涉及諸多的算法理論知識，理解難度大。線上教學過程中利用希冀在線實驗教學平臺，實現數據結構課程中復雜算法的可視化，直觀形象的動態演示算法執行過程，展示算法每一步執行狀態和結果，降低理解難度。

（四）課后學生自我提升

1.“最美錯題集”評比活動。數據結構課程線上教學更加重視加強學生的自主學習，督促養成歸納總結的習慣。學期期中和期末在班級內各進行一次筆記評選活動，學生將錯題集拍照上傳至釘釘班級群，學生通過釘釘群匿名投票方式選出“最美錯題集”，進一步提高學生自主學習意識，促進學生之間互相學習，互相督促，在溫故而知新的過程中不斷形成階段性學習資料。

2.視頻回放。在線學習過程中，學生往往會出現因為網絡不穩定、被課堂之外的活動打斷等沒有及時跟上課堂節奏的情況。釘釘App線上教學具有直播回放功能，可以讓學生有足夠多的時間和精力去進行查缺補漏，重新學習鞏固課上沒掌握到位的內容，幫助課后自我提高。

（五）在線實驗教學設計

1.增加在線實驗時長。數據結構課程強調培養學生的數據抽象能力，但不能局限于抽象的講解。通過實驗上機操作訓練，使學生掌握數據結構基本算法思想。數據結構線上實驗教學平臺不再拘束于傳統課堂的課時數，教師延長在線實驗平臺開放時間，讓學生有足夠的課余時間在平臺中完成程序的編寫、調試及代碼的優化。

2.編制實驗指導書。實驗指導書分基礎和提高部分，在滿足實驗課程大綱需求的基礎上，由淺到深，逐步開展。有前置課程C語言的基礎，本課程第一個實驗設計為實現順序打印1～N這N個正整數，讓學生用循環和遞歸調用2種不同的方法解決具體問題，進一步理解算法時間復雜度和空間復雜度。后續開展線性表、棧、隊列、二叉樹、查找和排序等實驗，將算法思想融入具體的項目實踐，在教學過程中不斷更新實驗教學內容。

3.在線實驗平臺的部署。教師結合實驗指導書，在希冀教學平臺布置實驗任務。在線實驗的起始和結束時間清晰明了的展示在學生網頁端，有利于學生養成良好的時間觀念。學生通過希冀平臺完成實驗代碼編寫調試，提交實驗報告。若初次提交的版本有問題，可在實驗時間允許范圍內提交修改后的版本，增強學生實驗開展的自主性和便利性。教師也能夠在平臺查看每位學生的實驗代碼編寫情況和實驗在線時長。

三、線上教學推進數據結構課程思政建設

課程思政主要是在課程的教學開展過程中將思政元素融入進去，重點應放在思政元素與教學內容及教學形式的結合上。同樣，線上教學中教師更需要思考如何引導學生樹立正確的世界觀、人生觀和價值觀，潛移默化地影響學生的行為和思想，積極推進課程思政建設。

1.思想政治教學資源。挖掘課程思政資源是做好數據結構課程思政建設的關鍵。在線教學過程中，教師收集與教學內容有關的科學家故事、時事政治、熱點新聞，課前將有關視頻和資料上傳至學習通平臺。比如，在講到計算機科學家尼古拉斯·沃斯“程序=算法+數據結構”的至理名言時，通過講述尼古拉斯·沃斯的生平經歷加強學生的愛國教育和對科學孜孜不倦的追求；在講到隊列的FIFO、LILO操作規范，由當下流行的排隊打卡網紅店引導學生要遵守社會秩序，尊重社會公德，同時告誡年輕人不可盲目跟風。

2.思想政治教學方式。池州市作為國家綠色生態示范城區，高校教師可以結合地方特色開展系列社會實踐活動來承擔服務地方的責任。比如我市石臺、青陽等地區的茶業和農產品種植業發達，目前現代化機器設備在當地生態農業中得到應用。線上教學改變以往勞動教育方式，結合勞動教育開展課程思政。通過在線視頻對接企業讓學生深入了解現實的生活場景和工作場所，運用專業知識和科學技術手段，設計系統輔助企業解決在生產管理過程中遇到的實際問題，工作中精益求精，提高質量和效率。

四、數據結構課程線上教學效果分析

在2018級數據科學與大數據技術專業采用傳統課堂教學模式進行授課，在2019級智能科學與技術專業采用線上教學模式。數據結構課程考核方式為平時表現10%+課內實踐20%+課后作業10%+期末成績50%。對比學生期末考試成績情況，線上教學授課的2019級平均成績較2018級有了一定程度的提高。另外，從期末學生卷面成績各項題型得分情況了解到算法設計題的得分率最低，說明學生獨立分析設計算法的能力仍然有所欠缺。

數據結構線上教學模式確實能夠在某種程度上提升學生的自主學習能力，激發學生的學習興趣，但是在線上教學的過程中需要注意以下幾點：首先，課堂形成良好的互動氛圍。線上教學師生之間隔著屏幕，因為設備或網絡不穩定的情況存在，導致其不具備線下教學中師生互動的及時性和暢通性，所以教師要在課堂教學中精心設計互動環節，充分調動學生交流積極性。其次，提高學生的自我約束力。線上教學過程中，教師并不能時刻掌控每位學生的學習狀況，尤其是部分學生自我約束力差，課中注意力不集中，容易受外界環境干擾，且數據結構課程中循環鏈表、KMP算法、堆排序等理論知識抽象程度高、理解難度大，學生容易產生畏難情緒，因此線上教學不僅需要教師付出更多精力，學生也要投入更多的時間和努力緊跟課程進度。最后，教師要從課程思政角度出發，多引導學生樹立正確的價值觀，由生活實例引出課程內容，循循善誘；在線實驗中做到分層教學，因材施教。總的來說，線上教學方法在數據結構課程中的應用，能夠使學生更好更透徹理解數據結構的基本概念，進一步培養學生良好的軟件開發能力及團隊合作意識。