關于高職院校數據結構課程提高教學質量的研究

秦燕妮

（合肥經濟技術職業學院電子信息系 安徽合肥 230031）

一、概述

因地制宜教學是指掌握學生學情、課程特點后，選擇與其合適的教學手段和知識點進行教學活動，真正做到從學生出發，以學生為主導，從而幫助學生更大可能性學得更多、學得更好。

可視化教學是利用圖形、圖像、動畫等視覺表征手段和視覺認知輔助工作，將符合學生認知經驗的教學內容經由相應的教學活動內化為學生認知結構。學生觀察、體驗、發現、敢于利用這些生動可視化知識，并通過認知加工將其外化為可視化語言以促進教學過程中的知識傳播和創新，同時自然地培養和造就學生認知能力和創新能力[1]。

體驗式教學以學生需求為中心，更重視學生的自主學習。在體驗式教學中，教師應根據課程大綱、教學目的和學生現狀設計體驗案例，通過案例實踐幫助學生加深知識的理解和運用。教師在采用體驗式教學時，不僅要傳授知識，還要引導學生通過案例掌握知識、思考問題、總結經驗[2]。

問題教學法就是在課前將學生需要掌握的知識點以問題的形式呈現，在課堂上向學生提出若干小問題，引發同學獨立思考，繼而掌握知識、開發技能，可以幫助學生全方位掌握知識要點，也能提高學生的獨立思考能力。

舉例教學是講授中最常見的一種方法，舉例教學是指在課堂教學過程中，聯系實際說明問題的一種方法，是教師根據教學需要，以不同方式列舉典型事例，用以說明解釋教學內容，以促進學生理解知識、調動參與知識建構和發展能力的教學方法。

二、“數學結構”課程現狀分析

1.數據結構課程分析

（1）《數據結構》知識復雜、抽象

《數據結構》作為高職計算機專業的基礎課程，里面有非常多抽象、復雜的知識要點，例如串的操作、排序算法等等，其運算過程復雜而抽象。既要學生掌握算法思想，又要其能夠寫好代碼，難度系數非常大。復雜、抽象的教學內容用傳統教學手段難以將運算過程直觀地表現出來，學生無法直觀感受知識，必須通過想象去掌握靜態程序代碼的復雜動態變化過程。

（2）需要其他先修課程知識支撐

《數據結構》作為高職計算機專業的必修課程，先修課程是離散數學和C語言，很多高職院校并沒有開設離散數學相關課程，學生缺少相關學習，而目前的C語言課程教學現狀是學習效果也并不理想。

2.學生現狀分析

學生先修課程學習效果不理想，例如對結構體、指針等內容不熟悉。當學習數據結構課程時遇到大量的C語言偽代碼，學生就會覺得難懂、難學，畏難情緒由此滋生，給授課教師也帶來重重困難，再者高職院校學生有一部分自律性差，基礎較為薄弱，無法完成教師課后任務或者存在抄襲敷衍現象，課上聽課容易走神，容易中途放棄。

三、研究目標

1.提高學生能力

針對學生基礎薄弱的特點，采用合適的教學方式、教學內容，幫助學生提高學習興趣、注意力。培養學生獨立思考能力，解決問題的能力，提高學生抽象思維能力，提高學生數據結構等課程的學習質量。

2.優化現有課程結構

（1）改善現有考核模式

現有考核方式不合理，考核內容較為簡單，平時分過多依賴于考勤、作業，而作業又存在很多抄襲現象，導致學生缺乏主動性、積極性。

（2）改變教學方式

現有的傳統教學方式存在很多弊端，無法應對基礎薄弱、自律性差的學生以及抽象復雜的教學內容，改變教學方式，使得學生更容易學習。

（3）優化教學設計

優化現有教學設計，教師教學更加便捷，學生學習更主動。

四、研究內容

1.因地制宜教學

學生基礎薄弱，而課程內容又復雜抽象，原有的課后作業存在大量的抄襲或者敷衍現象，故增加課堂內任務，增加提問環節，將每個項目的課后作業更改到課堂上，請同學現場回答。在考核時，避免死記硬背的理論知識，增加通過理解推算的題目，對課本不是照搬全抄，而是采用適合的教學內容，減少晦澀難懂而又不重要的知識點，對于重點知識通過反復舉例講解。

（1）知識講解與任務相結合教學法

在每章課程的結束都會有習題任務，教師在課前教學設計環節將任務分配到每一個小結知識點的結束，在講完知識點后布置課堂任務，讓同學當堂完成，幫助其進一步理解知識點，對于較簡單題目，教師鼓勵那些容易走神、基礎薄弱的學生作答；對于較難的題目，可由學生主動舉手作答。對于回答錯誤的學生，詢問其思路，并幫其糾正，鼓勵其勇氣；對于回答正確的學生，給予肯定。鼓勵式教學更適合高職院校的學生。

（2）去除過于復雜而非重難點的教學內容

數據課程內含有大量的代碼，在課堂上全部進行講解，難度較大，學生容易走神，可根據不同的知識點進行優化或者舍棄，在課程中涵蓋很多知識點應用的實訓課程，是一些比較難的C語言代碼，含有指針、結構體等難點，實訓課時僅有8課時，數據結構本身是一種偏理論性的算法課程，如果過多地介紹這些代碼，一是增加了學生學習的難度，二是偏離了課程的重點，三是會降低學生學習的積極性，因此應該摒棄較難的代碼部分，留下重要并且簡單的實訓內容。

2.可視化教學

（1）基于visualgo的可視化教學方法

所謂可視化教學，是指在計算機的幫助下，將一些抽象的事物及其變化過程通過視頻、動畫、圖片等現實可觀化的方式表現出來，使得學生能夠直觀地觀察到這些知識，從而建立起抽象事物模型與現實世界的關聯。

數據結構課程的學習最大的難點就是知識點的抽象化，一方面很多知識點偏離實際生活經驗，另一方面是設計很多復雜算法需要其自己想象。但是如果可以通過可視化將整個學習的知識點、運算流程，讓學生清晰可見，就可以大大地降低課程的學習難度。visualgo網站提供了大量的圖片和動畫，讓知識點直接作用于感官，是一個很好的學習網站，因此在數據結構課程教學中，可以利用它將知識點具體化。

下面是在數據結構課程中可視化教學的舉例：

（1）在“最小生成樹”中介紹普里姆（Prim）算法時，可將整個算法的動態運算過程使用視頻展現給學生，課前在visualgo網站錄制算法的運算視頻，作為教學素材，課中放給學生看，讓學生觀察其運算思路，回答問題，掌握知識要點，最終完成算法的學習。圖1是運算過程的截圖展示。

圖1 最小生成樹計算過程

（2）在講解冒泡排序（Bubble Sort）時，課前在visualgo網站錄制算法的運算視頻，課中以水中氣泡引入介紹冒泡排序算法，然后播放算法排序視頻，視頻中算法的動態過程如圖2。幫助學生直觀地看到算法的運算過程，然后介紹關鍵代碼，讓抽象復雜的運算過程變得可觀，幫助學生更簡單地掌握知識的學習。

圖2 冒泡排序過程

3.多種方法融合教學

不同的知識，需要不同的方法，不同的人，需要不同的方法。高職院校的學生類型豐富，數據結構的知識重點也多，因此需要選取合適的方法，就需要融合多種方法，在不同的情況下選擇不同的方法進行教學，才能最大可能性地提高教學質量。

（1）體驗式教學

為了提高學生的學習興趣，在講到部分算法或者數據結構時，由于學生本身也是一種非常好的操作對象，教師可利用學生進行體驗式教學。例如，講到插入排序算法知識點時，可在知識點講解后，由教師創建情景，布置任務，讓學生分小組，利用插入排序算法方法思想進行動態的調整自己的座位，最終小組全員達到按照學號升序排序的目的。整個過程輕松有趣，學生主動參與，既能幫助學生真正掌握知識點，也能增加學生的學習興趣。

（2）問題教學法

感覺印象不如概念可靠，而數據結構的概念十分復雜抽象難懂，容易讓學生困惑，巧妙的問題教學法可讓學生循序漸進地靠近知識的內涵，也可以幫助學生掌握知識的要點，增加學習興趣，提高獨立思考能力。在數據結構教學中，教師可以讓學生觀看問題的解答過程，觀看過程中思考問題，在“看”“思”“答”的過程中得到知識點的掌握，例如，講到希爾排序時，其概念性的介紹就有幾百字，內容非常抽象復雜。因此采用以下教學設計：

學生反復看視頻，視頻內容為希爾排序的舉例講解。學生思考問題：

①變量K分別設定哪些值？

②什么時候發生交換？

③什么時候需要回溯比較？

④什么時候停止回溯？

回答問題。

通過問題的回答，學生便掌握了希爾排序的重難點，再回過頭看希爾排序的概念就變得非常簡單易懂。

（3）舉例教學法

在講到部分知識點時，采用舉例方式，讓學生真實客觀地將抽象的問題聯系到實際，既能讓學生知道自己所學知識與現實世界的關聯，更能幫助學生理解知識點，提高學習興趣。

舉例1：講到“棧”時，以 “桶裝月餅”為例，觀察月餅的加入、拿出從而得到“棧”的插入、刪除等性質特點。

舉例2：在講到最小生成樹時，為了讓學生真實地了解到問題，以“為村莊規劃路”問題為例，將圖中的每個結點看成村莊，將每個分支看成村莊之間的擬規劃道路，分支上的權看成對應道路需要的造價，求解最小生成樹變成從規劃圖初稿當中選擇部分路使得總造價最低且每個村莊都可以互通。

舉例3：在講到排序算法之間的性能比較時，可以以“圖書館進了1280本新書”為例，為了將圖書排好順序，采用不同的排序算法，如果只有一位人工管理員，冒泡需要9.5天，插入排序需要將近5天，快速排序需要3.5個小時。通過時間的對比，讓學生知道算法之間的差距。

五、研究應用后的教學效果與評價

將研究成果應用于我校2020級計算機應用技術、2020級計算機網絡技術兩個專業，其教學效果與2019級相比有了明顯提升。具體數據如下表所示：

表1 教學效果各項指標

課堂作業基本完成，很少出現抄襲現象，會主動討論題目并能積極主動地舉手答題，很少出現走神的學生，基本都是抬頭認真聽講。能夠積極主動地參與到教學活動中。在課程考核在增加了難度之后，只有極少數人未通過考核，教學效果較好。

該研究結果可經過改善優化應用于其他課程教學當中。