基于算法驅動的實踐教學模式在職業本科教育中的應用

引言

數據結構是計算機科學的核心基礎，但其教學長期存在“重理論、輕實踐”的困境。國內外研究表明，傳統教學模式中知識孤立化、案例單一化問題顯著[1-2]。尤其在職業本科教育中，學生須具備快速適應企業技術需求的能力，而現有課程設計難以滿足“技能導向”培養目標3-4。國外經典教材如《算法（第4版）》（Algorithms，4thEdition）注重通過實際案例引導學生理解算法設計5。我國教育部在職業教育改革中多次強調實踐教學體系的構建以及產教融合的重要性[4，這為數據結構教學改革提供了政策支持和方向指引。因此，探索一種結合實踐、項目驅動、產教融合的教學模式，對于提升職業本科教育的教學效果具有重要意義。

本文旨在構建以算法為驅動、以職業場景為載體的實踐教學模式，為職業本科教育提供可落地的課程改革方案，理論意義則體現在“算法-數據結構-場景”三元融合模型的創新性構建。

1.現有教學模式不足與職業本科需求分析

1.1現有教學模式的局限性

1.1.1教學方法和模式僵化

在當前的計算機教育領域，尤其是“數據結構”課程的教學中，國內高校普遍采用“理論講授 代碼演示”的模式。這種模式雖然在一定程度上能夠傳授基礎知識，但也存在諸多問題，難以滿足職業本科教育對高素質技術技能型人才的培養需求。在“理論講授 ⁺ 代碼演示”的模式下，學生往往只是被動地接受知識，缺乏主動參與和實踐的機會。這種教學方式難以激發學生的學習興趣和創造力，不利于培養學生的工程化思維和解決實際問題的能力。

1.1.2知識割裂

傳統的教學模式往往將數據結構分開講解，導致學生難以理解二者之間的協同性。例如，在講解哈希表時，學生可能只學會了哈希表的結構，但對于如何設計沖突解決算法以及如何優化哈希函數卻知之甚少。這種知識的碎片化使得學生在面對實際問題時，難以靈活運用所學知識進行綜合分析和解決。

1.1.3案例陳舊

現有的教學案例多集中于基礎算法，如冒泡排序、快速排序等，這些案例雖然經典，但已難以滿足現代計算機科學的前沿需求[9-0]。隨著人工智能（AI）、區塊鏈、大數據等新興技術的快速發展，學生需要接觸更多與這些前沿技術相關的案例，如AI推薦系統中的協同過濾算法、區塊鏈中的默克爾樹等。然而，目前的教學案例在這方面明顯不足，導致學生對新技術的理解和應用能力受限。

1.2職業本科教育的特殊需求

職業本科教育作為職業教育體系中的重要組成部分，肩負著培養高素質技術技能型人才的重任。根據《國家職業教育改革實施方案》，職業本科教育需聚焦“技術技能融合”與“真實場景對接”，以滿足社會對技術技能人才的迫切需求。

1.2.1技能導向

職業本科教育強調技能培養，學生需要具備解決實際工程問題的能力。例如，在數據庫索引優化方面，學生不僅要理解 ?B+ 樹的原理，還要能夠將其應用于實際的數據庫系統中。這種技能導向的教學模式要求課程內容更加貼近企業的實際需求，培養學生的實踐能力和創新精神。

1.2.2分層遞進

職業本科教育注重課程內容的分層遞進，以適應不同層次學生的學習需求。這種分層遞進的教學模式能夠幫助學生逐步建立知識體系，提高學習效果。同時，通過不同層次的項目實踐，學生能夠更好地理解和掌握所學知識，培養解決復雜問題的能力。

1.2.3產教融合

中共中央辦公廳、國務院辦公廳印發

G-知音-算法驅動的實踐教學模式應用研究

的《關于推動現代職業教育高質量發展的意見》明確提出“深化產教融合”[4，要求課程內容與企業需求無縫銜接。這意味著職業本科教育需要加強與企業的合作，引入企業的真實項目和案例，讓學生在實踐中學習和成長。通過產教融合，學生能夠更好地了解行業動態和企業需求，提高就業競爭力。同時，企業也能夠參與人才培養過程，為學生提供實踐機會和指導，實現校企雙贏。

2.基于算法驅動的教學模式構建與實施一以“數據結構”課程為例

2.1基于算法驅動的教學模式構建

2.1.1理論框架與設計要點

2.1.1.1理論框架

基于算法驅動的教學模式以算法作為知識串聯的核心線索，構建了一個從理論到實踐的完整閉環。具體而言，這一過程被劃分為三個關鍵階段：首先是“案例導入”，通過引入實際應用場景來激發學生的學習興趣和求知欲；然后是“算法實現”，在這個階段，學生將學習并掌握相關算法的具體實現方法；最后是“項目實戰”，學生需要將所學的算法和數據結構知識應用到實際的項目中，從而實現理論與實踐的緊密結合。

2.1.1.2設計要點

首先，算法牽引。選擇經典算法作為教學的切入點，如Dijkstra算法，通過對算法的深入分析，引導學生理解數據結構（如圖和優先隊列）的實現邏輯。這種以算法為核心的牽引方式，有助于學生建立對數據結構的直觀認識，并理解其在算法實現中的關鍵作用。

其次，場景嵌入。將教學內容與實際應用場景緊密結合，如設計智能導航等案例。通過這種方式，學生能夠在學習過程中感受到“數據結構”課程知識在現實世界中的重要價值，從而提高他們的學習動力和興趣。

最后，分層遞進。根據學生的認知規律和學習能力，將教學內容分為初級、中級和高級三個層次。初級項目側重于基礎數據結構（如鏈表）的實現，中級項目則引入更復雜的數據結構（如B+樹索引優化），而高級項目則挑戰性地涉及智能導航等復雜場景。這種分層遞進的設計有助于學生逐步構建和完善自己的知識體系，同時培養他們解決復雜問題的能力。

2.2基于算法驅動的教學模式實施

2.2.1準備階段——教學模塊設計

圍繞課程核心知識圖譜，設計五大教學模塊（如表1所示），形成從基礎到前沿的梯度知識架構。每個模塊包含典型算法案例、核心數據結構及對應工程場景，構建“知識-能力-應用”的映射關系。

2.2.2實施階段——教學模式的落實

“數據結構”課程作為人工智能技術應用專業的核心課程，蘊含了大量知識點。為驗證“案例導人-算法實現-項目實戰”這一實踐教學模式的有效性，筆者從該課程中選取“智能道路巡檢小車如何規劃最短路徑”這一知識點進行研究。

2.2.2.1案例導人：問題驅動的知識錨定

以真實工程問題為切入點，構建算法學習的現實場景（場景嵌入）。通過具象化問題描述（如“智能道路巡檢小車如何規劃最短路徑”），建立算法需求與實際應用的直接關聯。引導學生從問題定義出發，分析關鍵技術點（如最短路徑求解對應Dijkstra算法），明確數據結構選擇的約束條件（如圖的存儲結構影響算法效率）。此環節側重培養問題抽象能力，使學生理解“為何需要特定算法”，而非簡單學習技術細節。

2.2.2.2算法實現：數據結構與算法的協同建模

在算法實現解析過程中，建立“數據結構決定算法效率”的核心認知。以Dijkstra算法為例，對比鄰接矩陣與鄰接表兩種存儲結構在空間復雜度上的差異 [O（n²） 與O（n+e）] ，分析優先隊列優化對時間復雜度的影響[從 .O（n²） 提升至 O（（n+e）logn） ，其中，n表示圖中頂點數量， Ψ_e 表示圖中的邊數量]。通過代碼逐行注釋、時空復雜度量化分析、不同實現方案對比等教學手段，揭示數據結構如何作為算法的底層支撐。

2.2.2.3項目實戰：工程化能力培養體系

采用“分組協作-需求拆解-迭代開發”的項自實施模式，以“智能道路巡檢小車導航系統”等真實場景為載體，要求學生完成從需求分析到系統實現的全流程。

重點培養三項核心能力：（1）技術選型能力一—根據項目約束（如嵌入式設備算力限制）選擇合適的數據結構（如鄰接表替代鄰接矩陣）與算法優化策略（如啟發式搜索改進Dijkstra算法）；（2）工程化實現能力—完成動態路徑更新（實時處理傳感器數據）、效率分析（基于BigOnotation評估算法性能）、可視化交互（路徑規劃結果圖形化展示）等功能模塊；（3）團隊協作能力—通過Git進行版本控制，運用敏捷開發模式（Scrum）管理迭代周期，最終提交包含技術報告、代碼倉庫、演示視頻的完整交付物。

該實施路徑通過模塊化知識組織、場景化問題導入、工程化能力訓練，構建“理論認知-技術應用-創新實踐”的遞進式培養體系，為后續具體教學案例的落地實施提供可復用的方法論框架。

23總結階段——教學效果評估與反思

為了全面評估所提出實踐教學模式的效果，筆者進行了對比實驗。以下是具體的實驗過程和數據。

2.3.1實驗對象

選取深圳職業技術大學人工智能技術應用專業120名大二學生作為調查對象，其中2023級60名學生為實驗組，2022級60名學生為對照組。

2.3.2實驗設計

實驗組：采用“案例導入-算法實現-項目實戰”實踐教學模式。

對照組：采用傳統“理論講授+代碼演示”教學模式。

2.3.3觀察指標

知識掌握度：通過閉卷考試評估學生對最短路徑的理解。

實踐能力：通過項目評分評估學生的代碼實現和優化能力。

課程滿意度：通過問卷調查評估學生對課程的整體滿意度。

2.3.4實驗結果

由表2可知，實驗組知識掌握度的平均分顯著高于對照組，“案例導人-算法實現-項目實戰”實踐教學模式在提高學生知識掌握度方面的應用價值較高。

由表3可知，實驗組實踐能力的平均分顯著高于對照組，“案例導入-算法實現-項目實戰”實踐教學模式在提高學生實踐能力方面的應用價值較高。

學人工智能技術應用專業120名大二學生（2023級60名學生為實驗組，2022級60名學生為對照組）進行課程滿意度調查，調查結果如表4所示，其中實驗組滿意度顯著高于對照組。

結語

在短期效果方面，“案例導入-算法實現-項目實戰”的實踐教學模式成效顯著，極大地提升了學生的知識遷移能力。以“智能道路巡檢小車如何規劃最短路徑”這一案例為例，在采用該教學模式后，學生對知識的掌握度以及實踐能力均提高，主要得益于教學模式中案例導入環節，通過真實場景問題激發學生興趣，引導學生主動思考；算法實現環節深入剖析數據結構與算法的協同關系，幫助學生理解知識本質；項目實戰環節讓學生在實際操作中運用所學知識，實現知識的有效遷移。此外，該教學模式創新性地將真實場景融入教學，有效解決了職業本科教育中數據結構課程理論與行業實際需求脫節的問題。在案例導入和項目實戰環節，引入大量實際應用場景，讓學生在學習過程中充分了解數據結構在行業中的應用方式和價值，填補了理論與實踐之間的鴻溝。

未來展望中，計劃進一步擴展案例范圍，引入區塊鏈中的默克爾樹、元宇宙中的空間索引等前沿技術場景，以增強課程的前瞻性和實用性。同時，將課程思政融入算法設計，通過隱私保護算法與哈希脫敏技術等案例，對學生進行工程倫理教育。

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作者簡介：孫志偉，博士研究生，副研究員，smeker@szpu.edu.cn，研究方向：算法設計和職業本科教育。

基金項目：深圳職業技術大學2024-2025學年本科專業“揭榜掛帥”課程數據結構一（編號：深職大校發［2024]151號）；深圳職業技術大學研究基金——量子安全通信協議設計與應用研究（基金號：6024310040K）。