基于問題驅動和能力導向的“計算思維與算法設計基礎”課程教學實踐探索*

穆 珺 肖曉霞 劉青萍

(湖南中醫藥大學信息科學與工程學院 長沙 410208)

1 引言

大學計算機基礎系列課程是高等中醫藥院校非計算機專業培養學生計算思維與學習能力的核心基礎課程[1]。計算思維作為一種用計算機有效解決問題的方法、確切描述問題及其解決方案的思維過程，已成為信息化人才必備的素養和技能[2]。“計算思維與算法設計基礎”課程是湖南中醫藥大學面向非計算機專業學生開設的必修課[3]，其目標是培養學生的計算思維和終生學習能力。本研究基于學生專業背景，以最近鄰分類算法進行疾病診斷問題為驅動，將糖尿病診斷案例貫穿到課程教學中，促使學生學會將現實生活中的復雜問題轉化為計算機能理解的問題，培養學生計算思維及分析、解決問題的能力。

（3）流量清洗：主要是引流和回注策略的下發。當管理平臺做出清洗指令時，骨干運維系統對相應 D路由器下發引流路由和回注路由；當指令撤銷時，將相應路由撤銷。同時，還需要對 D 路由器、清洗設備進行狀態監控。

2 課程教學現狀

2.1 課程介紹

“計算思維與算法設計基礎”課程是面向理學、工學類非計算機專業本科生所開設的公共基礎課。該課程教學以實際問題為驅動[4]，從問題提出、分析和抽象出發，引導學生進行問題分析與建模，并運用C語言程序設計和實現算法，最終求解問題。通過這一過程，學生可由淺入深地對計算機自動求解問題形成深刻理解；教師可訓練和強化學生問題抽象分析和求解能力，從而實現形成計算思維的培養目標。

鬧鐘響的時候，天真的還很昏暗。阿東爬起來，洗漱完后，又把錄音機試聽了一下，毫無問題，然后再去叫阿里。阿里睡意蒙眬，說：“姆媽還沒叫。”

2.2 現狀分析

本課程所面向的授課對象主要是藥學、中藥學、藥物制劑、康復治療、生物工程、醫學檢驗技術等專業本科生。這些專業的學科特點與計算機專業差異較大，學生信息素養普遍比較缺乏，如何有效調動學生學習興趣是本課程教學需要解決的關鍵問題。另外本課程所采用教材[4]中教學內容組織以問題為驅動，所選用案例是學生成績管理系統。教學過程中部分學生反饋教學案例所反映的實際問題和專業結合不夠緊密，希望采用更加貼合專業特點的教學案例。

3 教學方法探索與思考

本研究探討問題驅動教學法在“計算思維與算法設計基礎”課程中的應用，對于提高學生計算思維和自主學習能力具有實際意義。問題驅動教學建立在建構主義學習理論基礎上，即基于問題的教學方法，以提出的問題為學習載體。教師將教學內容蘊含在某個問題中，通過預先設計的“問題鏈”引導學生自主學習、協作探究，促使學生通過尋找問題的解決方法掌握相應教學內容，從而提高學生發現、分析、解決問題的能力[5]。在問題驅動教學法應用過程中[6]，問題設計和問題鏈構造是核心和關鍵。巧設問題鏈、構建知識鏈循序漸進地引導學生通過置疑、思疑和解疑過程提出問題、分析問題和解決問題，以達到培養學生計算思維、創新意識和終生學習能力的目標。

4 問題驅動式教學法在課程中的研究與實踐

4.1 教學設計

家政服務的絕大部分工種以女性服務人員為主，我們習慣于統稱她們為“阿姨”。在阿姨身上，有以下幾個關鍵特征需要我們關注。

4.1.2 教學內容和知識點 結合最近鄰分類算法進行糖尿病診斷這個原始問題及其相關子問題，按照教學課時安排進一步梳理教學內容和知識點，探索提出問題和構建問題鏈的方式，引導學生掌握如何將復雜的原始問題逐層分解為用所學知識能解決的子問題，見表1。通過設置由淺入深、由易到難的一系列子問題，逐步引導學生掌握“分而治之”的問題分析與解決方法，以此培養學生計算思維，并提升分析和解決問題、自主學習能力。

4.2 教學實施

4.2.1 概述 根據課程安排和教學設計有計劃、按步驟地實施教學。導課過程中讓學生了解與專業相關的前沿研究案例，并以問題為驅動激發學生學習積極性；教學過程中將枯燥的新知識點與原始問題的子問題關聯起來，通過進階設計鼓勵學生持續學習；課程結課時引導學生將所學知識連貫起來，以問題和案例為驅動，學會將復雜的原始問題逐步分解為子問題，運用所學知識解決專業領域中的實際問題。教學實施具體過程可分為以下3個階段。

4.2.2 創設情境，提出問題 從醫藥相關專業學生感興趣的熱點話題入手，結合學科發展前沿和學生專業背景，通過人臉識別技術和計算機輔助疾病診斷的應用案例引出分類算法[7]。采用皮馬印第安人糖尿病數據集[8]，以最近鄰分類算法如何對未知類別的測試樣本進行疾病分類為問題，引導學生學習分類算法。

重慶插秧機示范推廣工程，尚處于起步階段，還沒有一個完整的產業服務鏈，主要表現在以下幾個方面[2]：一是售后服務滯后，插秧機出現故障后，沒有專業人員及時維修；二是投入不足，基礎弱化，基層農機化工作普遍存在“應付干、敷衍干、不愿干、甚至無人干”的現象；三是科研不足，對丘陵山區小型農機具的創新和研發都還處于起步階段；四是適應丘陵山區作業的農業機械有效供應不足，成為制約丘陵山區農業機械化快速發展的主要矛盾；五是農機服務組織程度不足，農機作業服務市場遠不能滿足農村經濟發展的需要。

4.2.4 問題分析，總結凝練 疾病診斷問題屬于分類問題。引導學生解決“最近鄰分類算法進行糖尿病診斷”問題主要包括3個步驟。一是教師通過設置自學和分組作業，讓學生提前學習訓練樣本、測試樣本概念。促使學生結合自查資料和小組討論獲取以下信息：訓練樣本是計算機分類算法的知識來源和分類依據，是源于已經存在的人類專家(醫生)經驗，在自動診斷問題中體現為醫生診斷過的歷史病例信息。訓練樣本通常包含兩方面內容：屬性和類別標簽。訓練樣本屬性是醫生進行分類(診斷)之前就已知的信息，例如待診斷對象的各項檢測指標；訓練樣本類別標簽則是醫生根據待診斷對象的各項檢測指標(訓練樣本屬性)和自身經驗以及相關診斷標準進行診斷所得到的分類結果——陰性或陽性。測試樣本是沒有被醫生診斷過、有待計算機算法自動診斷的待診斷對象。測試樣本同樣包含屬性和類別標簽兩方面內容。同理測試樣本屬性是在算法進行分類(診斷)之前就已知的信息，即按照訓練樣本屬性的相同項目所構成的檢測指標。測試樣本類別標簽是指分類算法計算之后得到的分類結果——陽性或陰性。二是在上述概念理解的基礎上提取原始問題中隱含的信息，明確每個概念在該具體問題中的取值，轉化為計算機能理解的已知條件。具體信息如下：采用美國國立糖尿病與消化及腎臟疾病研究所采集和公布的皮馬印第安人糖尿病數據集[8-9]，該數據集中每個訓練樣本包含8個屬性和1個類別標簽。訓練樣本的8個屬性分別是：待診斷對象的年齡、體重指數、懷孕次數、舒張壓、口服葡萄糖耐量試驗中血漿葡萄糖濃度、三頭肌組織褶厚度、2小時血清胰島素、糖尿病系統功能。訓練樣本的1個類別標簽是：陽性(用1表示)或者陰性(用0表示)，這是由醫生診斷得到的已知條件。每個測試樣本中同樣包含8個屬性(與訓練樣本屬性的構成完全相同)和1個類別標簽，其中測試樣本類別標簽屬于未知信息，由分類算法計算后得到。需要說明的是在數據集采集中醫生進行糖尿病診斷是基于世界衛生組織標準[9-10]，而并不完全基于上述8個屬性值。但是這8個屬性是專家所挑選的與糖尿病相關危險因素[9]，可以利用其訓練計算機分類算法尋找其中規律，從而實現利用計算機算法早期診斷和預測糖尿病。理解實際問題后需要引導學生了解最近鄰算法基本原理，認識到算法應用基于如下假設，即如果待分類的測試樣本屬性和某個訓練樣本的屬性特別相似(兩個樣本屬性的歐幾里得距離很小)，那么這個測試樣本很可能和相似的訓練樣本具有同樣的類別標簽。由此可知最近鄰算法是通過計算待診斷的測試樣本屬性和所有訓練樣本屬性之間的距離找出與測試樣本距離最近的前K個訓練樣本，即為K近鄰，出現次數最多K近鄰類別即為最近鄰算法對該測試樣本所劃分的類別，詳細流程如下。

算法輸入：

float TrainingAttr[TrainingNum][FeatureNum], int TrainingLab[TrainingNum], float TestingAttr[FeatureNum], int K

算法輸出：

變量lab(測試樣本的類別標簽)

算法流程：

1：定義數組float Distance[TrainingNum]，用來存儲測試樣本到所有訓練樣本的距離；

2：定義變量int lab，用來存儲算法得出的測試樣本的類別標簽；

4.1.1 教學方案 根據“計算思維與算法設計基礎”課程教學目標與教學內容，結合授課學生的學科和專業背景、問題驅動教學原理，在教學設計中融入醫藥類專業學生感興趣的問題，制定該課程教學方案，將最近鄰分類算法進行糖尿病診斷這一問題貫穿到課程教學中，通過問題驅動引導學生提出問題、構建問題鏈，促使學生在置疑、思疑和解疑過程中學習分類算法。

3：定義變量int vote0和int vote1，并初始化為0，用來存儲算法得出的陰性樣本和陽性樣本各自的投票數；

6：sortDistance(Distance,TrainingLab)；即調用sortDistance函數，對所有訓練樣本到測試樣本的距離Distance按升序排序，并且將訓練樣本的類別標簽TrainingLab對應地重新排序。

8： if TrainingLab[i]==0

綜上所述,得出以下結論:第一,多模態環境下POA教學模式能夠有效提高學生的聽力材料理解能力;第二,在聽說教學中有效地應用POA理論,提高學生英語應用能力;第三,POA 的應用能有效地促進學生可選擇性輸出語言和口語輸出能力,提高學生的英語口語技能。

5： Distance[i]←CmptDistance(TrainingAttr[i],TestingAttr); 即調用CmptDistance函數計算第i個訓練樣本的屬性TrainingAttr[i]和測試樣本的屬性TestingAttr之間的歐幾里得距離；

4：for i ← 0 to TrainingNum-1

目前，農村教育研究領域對新型職業農民的精準教育培訓研究主要集中在2個方面。一方面，積極進行農民的教育培訓工作，通過投入教育資源的方式，對傳統農民進行技術教育、經營能力教育，使傳統農民具備現代新型職業農民的基本素質；另一方面，通過農業高等教育，對擁有一定文化基礎的學生開展新型職業農民的素質培育，以此培養學生成為新型職業農民的接班人。本文在以供給側農業改革需求為導向的新型職業農民教育培訓分析中，提出農村教育應當具有全面性和持續性，不應因文化基礎不同而采取有選擇的教育方式。因此，提出了精準教育體系下的集體學習機制，即利用集體學習方式，實現農村就地教育的開展，幫助傳統農民提升認識、知識和技術等。

徜徉于自然山水之間的謝靈運，將山水審美趣味貫穿于其詩歌創作之中，于是像《過始寧墅》《登江中孤嶼》《石壁精舍還湖中作》《登石室飯僧詩》這樣膾炙人口的山水詩不斷問世。

7：for i ← 0 to K-1

作為中國公民，關注我國的國際地位以及國際競爭力，也是參與政治生活的一種體現，只有對國家進行關注，才會發現國家的優勢和不足，以激發我國公民內心的自豪感以及責任感，通過不斷參與政治生活，來建設社會主義民主政治，不斷提升我國的競爭力和優勢，以提高我國的國際地位。

4.2.3 問題驅動，引發思考 以“最近鄰分類算法進行糖尿病診斷”問題為驅動，引導學生學習分類算法原理與基本概念。循序漸進地指引學生構建問題鏈，思考蘊含著專家經驗的訓練樣本、被計算機分類的測試樣本分別是什么，如何從訓練樣本得到分類規律，怎樣通過分類規則判斷測試樣本的未知類別等問題。

9： vote0加1

10： else

11： vote1加1

12：if vote0>vote1

13： lab←0

14：else

15： lab←1

16：返回分類結果lab

三是引導學生采用“分而治之”法將問題逐步劃分為容易理解的子問題，再進行分步求解。以問題驅動引導學生通過自學和小組討論等方式思考如何將原始問題分解為適合的子問題，并結合所學知識判斷是否可以直接求解，如不能則繼續逐層分解直到解決，見表2。

表2 問題分解過程

5 教學反思

5.1 存在的問題

本研究基于思維與能力培養目標，探討問題驅動教學法在“計算思維與算法設計基礎”課程教學中的應用與實踐。教學實施過程中學生學習興趣有所增強，多數學生能積極按照要求開展自主學習，針對實際問題思考如何有效分析和分解促進求解。教學中尚存在以下問題：第一，由于課時受限，本問題求解僅采用手動輸入訓練數據并存儲至數組的方式，一定程度限制了訓練數據的規模，無法完全展現分類算法性能。第二，本研究所進行的教學設計和教學實施尚未與教學評價充分結合起來，學生自主學習和小組討論主要以平時成績加分和自愿完成的形式，沒有完全納入到平時成績和最終成績考核與評價中，不能有效保證全體學生學習效果及評價。

中國有句古語，細節決定成敗。這句話也完全適用于民主政治建設。民主不僅是由一系列相互銜接的制度構成，從另一個視角言之，民主也是由一系列相互銜接的細節構成。如果在民主生活中，我們不注重細節，甚至故意忽視細節，那么不僅降低了民主政治的質量，更主要的是損害公民意識的養成。在我國基層民主中，由于諸多因素的影響，這一點尤為顯著。

5.2 建議

今后教學改進方向主要包括4個方面：一是鼓勵學生自學C語言文件處理，實現從文件中讀入訓練數據，進一步優化現有方法；二是將編程語言從C語言轉變為更高級、更靈活的Python語言，降低編程語言掌握難度，在教學內容中增加文件操作相關內容，從而更合理地求解問題；三是改進教學評價方法，設計并實施科學合理的教學評價方法，以此促進教學效果的準確客觀評價，從而為進一步改進和優化教學方法提供依據；四是優化教學設計，將思政教育和混合式教學融入到課程設計中，使學生能在有限的課時更靈活、更自主地學習。

6 結語

本研究針對“計算思維與算法設計基礎”教學中存在的問題，探討問題驅動教學法在課程教學中的應用與實踐。通過引入最近鄰分類算法進行糖尿病診斷這一實際問題引導學生學會分析和解決問題，培養學生主動學習的能力。教學實踐顯示本研究所提出的教學方法較好地激發和引導了學生學習興趣，有效地培養學生計算思維及分析、解決問題能力。