新工科背景下“數據結構”課程的教學改革探索

摘要：隨著新工科背景下人才培養目標的轉變和人工智能技術的迅猛發展，傳統“數據結構”課程的教學模式已經難以滿足學生的需求。針對新形勢下該課程所面臨的挑戰，本文提出基于融合機器學習模型的“數據結構”教學改革新模式。通過設計新的課程內容、加強實踐環節和強化項目實踐等方式，旨在引導學生深入理解機器學習與數據結構的理論與應用。該模式不僅能夠為教師提供適應人工智能時代有效的教學方法和策略，也有助于提高學生的實踐能力和創新能力，為學生未來的研究和實踐奠定堅實基礎。

關鍵詞：新工科；數據結構；教學改革；機器學習

一、概述

隨著科技的快速發展和人工智能時代的到來，數據的重要性愈發凸顯。數據不僅是信息社會的基礎，也是推動社會進步和創新動力的源泉。在這個信息爆炸時代，“數據結構”作為計算機科學的重要基石，是計算機專業學生必修的重要課程之一。這門課程主要介紹計算機中數據的存儲和操作方式，是計算機程序設計和算法研究的重要基礎。然而，當前傳統的“數據結構”教學方式已經無法滿足人工智能時代對學生的需求，需要進一步適應新的需求和挑戰［1］。

隨著人工智能技術的迅猛發展，機器學習已經成為人工智能領域的重要技術。該技術被廣泛應用于自然語言處理、圖像識別、語音識別等領域，這種廣泛應用在數據處理和決策中引發了教育領域的深刻思考。因此，在面對人工智能時代的挑戰時，將機器學習模型融入“數據結構”教學中，以培養學生的數據思維能力和解決問題的技能，已成為適應時代需求的必然選擇。

傳統的“數據結構”教學通常采用以理論講解為主，然而，這種教學方法在當前環境下存在著一系列問題。首先，傳統的“數據結構”教學往往只注重理論講解，而忽略了實踐環節，導致學生缺乏實踐經驗，從而無法真正理解數據結構的應用場景。其次，缺乏對新技術的介紹，如機器學習和深度學習等，傳統的“數據結構”教學往往只介紹數據結構的基本原理和算法，而缺少對新技術的涉及。再次，傳統的“數據結構”教學與實際應用場景缺乏聯系，學生難以將所學的數據結構知識與實際應用場景相結合，進而難以應對實際問題的解決。從次，傳統教學模式也缺乏啟發式思維培養，學生僅僅被告知數據結構的基本概念和解決問題的方法，而不是被引導思考如何創造更優的數據結構或優化算法等。最后，傳統“數據結構”教學與其他學科脫節，難以滿足現實需求，例如數據科學、人工智能等領域對于跨學科融合知識的需求。這些問題導致傳統的“數據結構”教學與實際需求脫節，學生在學習過程中缺乏實踐經驗和創新思維的培養，無法滿足人工智能時代的需求。因此，教學改革需要進行有針對性的改革。

通過融合機器學習模型的“數據結構”教學，有望培養學生的創新思維、數據分析和解決問題的能力。這不僅有助于學生在人工智能時代更好地適應社會需求，還能夠為他們的未來職業發展提供有力支持。本文的研究對于促進教育改革、提高教學質量和推動學生終身學習具有重要的理論和實踐意義。

二、教學內容改革的探索

傳統的“數據結構”教學注重理論知識和基本操作的講解和練習，而忽略了“數據結構”在實際應用中的重要性和機器學習在數據結構中的應用。因此，本文提出一種新的教學模式，旨在將機器學習模型與數據結構相結合，通過實際案例和應用展示數據結構的基本概念和應用。

（一）數據結構的基本概念與應用

機器學習中需要處理各種不同類型的數據，如向量、矩陣、圖等?！皵祿Y構”課程可以著重介紹這些基本的數據結構，并通過實際案例和應用展示其在機器學習中的應用，如使用數組、鏈表、樹等數據結構來實現機器學習算法中的數據存儲、檢索、排序等操作。數組用于存儲向量和矩陣數據，可以進行快速的訪問和操作。在機器學習中，常常需要對數據進行數值計算和統計分析；鏈表用于存儲非數值型數據，例如文本和圖像數據。鏈表可以按順序存儲數據，也可以支持快速插入和刪除操作。樹用于建立各種類型的分類和回歸模型，例如決策樹［2］、隨機森林［3］和梯度提升樹［4］等，樹的結構可以很好地表示變量之間的關系和規律。圖用于表示各種復雜數據關系和網絡結構，例如，社交網絡和圖像識別中的圖像分割和圖像標注。圖的特點在于可以對復雜數據結構進行建模，并支持多種算法和模型的實現。

（二）數據結構與算法的效率分析

在機器學習中，對于大規模數據的處理和分析，高效的數據結構和算法是至關重要的。“數據結構”課程可以通過舉例來介紹如何應用不同的數據結構和算法來優化機器學習算法的性能。例如，針對大規模圖像數據的處理和分類，可以采用基于哈希表的快速檢索算法；而針對海量文本數據的處理和分析，則可以采用基于前綴樹的高效字符串匹配算法。此外，隨著人工智能和大數據時代的到來，圖數據結構的應用也日益廣泛，學生可以通過課程學習到圖算法的實際應用，如社交網絡分析、推薦系統等。通過數據結構和算法的分析，學生能夠了解如何根據具體問題的特點來選擇合適的數據結構和算法，以達到更高的效率和準確率。

（三）機器學習中的常用數據結構

在機器學習中，有一些常用的數據結構被廣泛應用，如線性回歸［5］、決策樹、支持向量機［6］等。“數據結構”課程可以介紹這些常用的數據結構，并結合機器學習算法的原理和實際應用，深入探討它們的特點、優缺點以及在機器學習中的應用場景。此外，隨著深度學習的發展，神經網絡等數據結構也成為機器學習中的重要組成部分。因此，課程還可以拓展討論如何利用各種數據結構來實現和優化深度學習算法，進一步提升學生對于數據結構在機器學習中的理解和應用能力。

（四）數據結構的高級應用

機器學習中還涉及一些高級的數據結構，如圖、哈希表、堆等?！皵祿Y構”課程可以引導學生深入學習這些高級的數據結構，并通過實際案例和應用，展示它們在機器學習中的應用，如圖神經網絡［7］、哈希表在數據索引和數據檢索中的應用等［8］。此外，還可以介紹如何利用這些高級數據結構優化機器學習算法的性能，如使用優先隊列實現的堆來加速最短路徑算法在圖像分割中的應用，以及在哈希表中快速查找最近鄰居的方法等，從而使學生能夠更深入地理解和應用數據結構在機器學習中的重要性和實用性。

（五）數據結構與機器學習的綜合實踐

通過實踐項目，將數據結構與機器學習算法結合起來，學生能夠親自動手實現和優化機器學習算法中的數據結構部分。例如，可以設計一個基于樹結構的決策樹算法，并通過實現和測試不同數據結構的效率，讓學生深刻理解數據結構在機器學習中的作用和應用。此外，還可以擴展實踐項目，引入大型數據集和實際問題，讓學生在解決實際挑戰的過程中，深入理解和應用數據結構與機器學習的知識，培養其解決實際問題的能力和創新思維。

通過以上教學內容的改革，學生可以更加深入地理解數據結構在機器學習中的重要性和應用價值，幫助學生更好地理解和應用數據結構，將抽象的概念和理論與實際的人工智能領域的前沿技術相結合，培養學生的實際問題解決能力和創新能力。

三、教學改革實施方案的探索

教學改革實施方案的目標是將機器學習技術有效地落實到“數據結構”課程中，以探索新的教學模式和提高學生的實踐能力。

（一）引入機器學習技術

在“數據結構”教學中引入機器學習技術，介紹數據結構在人工智能領域的應用，并引導學生掌握相關的算法和模型。在教學中，可以通過講解機器學習的基本概念和原理，來介紹它們在人工智能領域中的應用。例如，在講解樹這一數據結構的時候，可以引入決策樹算法；在講解圖時，可以介紹圖神經網絡模型。通過這樣的方式，學生能夠深入了解數據結構在人工智能領域中的應用，加深對知識的理解和掌握。此外，還可以通過案例分析和實踐項目，讓學生親自動手實現和應用相關算法和模型，從而提升他們的實際操作能力和創新意識。通過引入機器學習技術，學生能夠更好地理解數據結構與人工智能的關系，加強對知識的應用。

（二）加強實踐環節

在課程中加強實踐環節，例如通過編寫程序、進行實驗等方式，讓學生深入了解機器學習與數據結構的結合，提高學生的實踐能力。例如，要求學生利用數據結構實現一些基本的機器學習算法，例如，決策樹是一種常見的機器學習算法，用于分類和回歸分析。它使用樹形結構表示決策規則，每個節點代表一個屬性判斷，每個葉子節點代表一種分類結果。決策樹算法中，使用了二叉樹的數據結構，使得決策樹的構建、遍歷和剪枝等操作都可以用樹的數據結構來實現。通過這樣的實踐，學生不僅能夠在理論上了解數據結構與機器學習的結合，還能夠深入掌握實際應用中的技能和方法。強調實踐環節能夠更好地鞏固理論知識，培養學生解決問題的能力。

（三）開展項目實踐

引導學生參與機器學習相關的項目實踐，例如，基于數據結構的圖像識別、自然語言處理等，讓學生了解實際應用場景，增強學生的創新能力。在項目實踐中，可以引導學生設計并實現基于數據結構的圖像識別算法，例如，使用哈希表存儲特征向量，構建決策樹進行分類等。同時，可以引導學生開發基于數據結構的自然語言處理算法，例如使用字典樹存儲詞典，構建文本分類模型等。通過項目實踐，學生可以深入理解機器學習與數據結構的結合，提高學生的實際應用能力和創新能力。同時，項目實踐也可以讓學生了解到機器學習的現實應用場景，從而更好地掌握課程中的理論知識。這種綜合實踐的教學方式能夠促進學生的綜合能力提升，培養學生解決問題和創新思維TvIR7Ef5vcXRxz+WWguswA==的能力。

（四）探索新的教學模式

探索新的教學模式，例如，基于互聯網和人工智能技術的在線教學平臺，使學生能夠自主學習和探索知識點。通過在線教學平臺，學生可以隨時隨地訪問課程內容和學習資源，包括視頻講解、交互式實驗、編程作業等。平臺可以根據學生的學習情況和進度，提供個性化的學習建議和評估，幫助學生更好地理解和掌握課程內容。同時，這種教學模式還可以通過人工智能技術，為學生提供更加智能化、個性化的學習體驗。例如，可以通過自然語言處理技術，為學生提供語音助教和智能答疑服務；可以通過機器學習技術，對學生的學習行為和數據進行分析，提供針對性的學習建議和反饋。這種基于互聯網和人工智能技術的教學模式，能夠提升教學的靈活性和效率，激發學生的學習興趣，促進學生自主學習和思考能力的培養。

以上教學改革實施方案，能夠提升學生對數據結構與機器學習的理解和掌握程度，激發學生的學習興趣，培養學生的實際應用能力和創新思維，以及促進學生自主學習和解決問題能力的提升。

四、教學評估和效果分析

在融合機器學習模型的“數據結構”教學改革中，教學評估和效果分析是至關重要的一環。本部分討論如何評估和分析新教學模式的有效性以及學生的學習效果。

首先，可以采用定量和定性的評估方法來評估學生在課程中的學習效果。定量評估可以包括考試成績、作業完成情況、項目成果等數據的統計和分析；同時，定性評估可以通過學生反饋、觀察記錄、教師評估等方式來獲取對學生學習情況和體驗的細致描述。其次，可以利用數據分析技術來對學生的學習過程進行深入分析。通過收集學生在學習過程中產生的數據，如學習行為記錄、學習軌跡、交互數據等，可以應用機器學習模型對學生的學習狀態、困難點和學習進展進行分析和預測。這些數據分析的結果可以幫助教師更好地了解學生的學習需求，調整教學策略，并提供個性化的學習支持和反饋。再次，還可以考慮與其他學?；蛘邫C構進行合作，進行跨校、跨組織的教學效果比較研究。通過與其他教育實踐者共享教學材料、數據和經驗，可以相互借鑒、交流和改進教學模型，進一步提高教學質量和效果。最后，在教學評估和效果分析的基礎上，需要及時反饋評估結果，不斷優化和改進教學模式。教師和教育機構應該積極參與教學改革的討論和研究，形成持續的反饋機制，并根據評估結果調整教學策略和教學內容，以提高教學的實效性和可持續發展性。

通過教學評估和效果分析，學?？梢匀媪私馊诤蠙C器學習模型的“數據結構”教學改革的成效和問題，為進一步推進教學改革提供科學依據和經驗借鑒。

五、結論

本文探討了新工科背景下將數據結構與機器學習模型相結合進行教學的新模式，旨在幫助學生更好地掌握數據結構的基本概念和應用，并進一步了解機器學習模型的應用和優化。通過分析數據結構在機器學習中的應用場景和作用，介紹了基于數據結構的機器學習模型，例如決策樹、支持向量機等，同時詳細分析了數據結構與機器學習模型的關系和優缺點。基于這些分析，能夠讓學生在實踐中了解數據結構與機器學習模型的應用，同時培養其分析和解決問題的能力。

未來，將進一步探究數據結構與機器學習模型的結合，設計更加實用和高效的教學模塊，同時加強對學生的自主探究能力的培養，提高他們解決實際問題的能力。此外，還可以探究數據結構和機器學習模型在其他領域的應用，如自然語言處理、計算機視覺等，從而推動數據結構與機器學習的深度融合，更好地應對人工智能時代的挑戰。

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課題項目：2023年度國家自然科學基金青年基金項目“面向交通預測的小樣本深度網絡模型研究”（62306152）

*通訊作者：錢有程（1985—），男，漢族，上海人，博士，講師，研究方向：從事統計機器學習方面的研究。

作者簡介：尹雪妍（1990—），女，漢族，吉林吉林人，博士，講師，研究方向：從事大數據與人工智能方面的研究。