數據結構課程混合式教學模式的資源優化策略

摘要：在教育信息化迅速發展的背景下，數據結構課程的傳統教學資源與新興線上資源的整合面臨挑戰，因此展開對混合式教學模式資源優化的策略研究。研究內容聚焦于分析線上線下資源的特點、評估教學需求與學生偏好，并制定相應的優化策略。通過文獻研究、案例分析及教學實踐觀察等方法，得出應整合拓展線上資源、更新補充線下資源以及融合兩者的結論。該成果有助于構建高效的數據結構教學資源體系，提升教學質量，促進學生對數據結構知識的掌握與應用，推動課程教學的創新發展。

關鍵詞：數據結構；混合式教學；資源優化；教學質量

中圖分類號：G42文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2025）20-0141-03

0引言

在數字化浪潮席卷教育界的當下，數據結構課程的教學正處于變革的關鍵節點。線上教學資源如繁星般涌現，線下教學傳統亦有其深厚的根基，但二者如何協同發力成為亟待攻克的難題。隨著混合式教學模式逐漸成為主流，資源的優化配置成為決定教學成敗的關鍵因素。從精準剖析各類資源特質，到巧妙融合多元技術手段與創新教學設計，一場重塑數據結構教學資源生態的變革悄然興起。

1數據結構混合式教學資源現狀分析

1.1線上教學資源類型與特點剖析

1）視頻資源：線上視頻資源是數據結構課程的重要組成部分，通常按照教材章節劃分，涵蓋從基礎概念到復雜算法的講解。例如，中國大學MOOC上的數據結構課程視頻，能夠幫助學生在課前預習或課后復習時自主學習。其特點是內容系統、講解詳細，學生可以隨時暫停、回放，適合不同學習進度的需求。

2）在線測試平臺：如在線評測系統（OnlineJudge，OJ）平臺是數據結構課程的重要線上資源。它提供豐富的編程題目和實時反饋機制，學生可以通過多次“試錯”來提升編程能力。這種資源的特點是互動性強、反饋及時，能夠有效激發學生的學習積極性和自主性。

3）虛擬實驗室與模擬工具：部分線上平臺提供數據結構的可視化工具，如樹結構、圖結構的動態演示，幫助學生直觀理解抽象概念。這類資源通過具象化教學，降低了學習難度，尤其適合初學者。

4）在線討論社區與協作平臺：一些課程利用企業微信、超星學習通等工具組織線上討論，促進師生互動和生生交流。其優勢在于能夠激發學生的創造性思維，通過頭腦風暴解決復雜問題，增強團隊協作能力。

1.2線下教學資源優勢與局限探討

精心編寫的教材邏輯嚴密、結構清晰，不僅能幫助學生系統掌握知識框架，還能實現深度的師生互動[1]。教師在課堂上的現場板書和講解能夠根據學生的實時反應靈活調整教學節奏和重點，及時解答學生的疑惑，實現深度的師生互動。然而，線下資源也存在一定的局限性。其更新速度相對較慢，難以迅速反映數據結構領域的最新研究成果和行業動態。受時間和空間的限制，學生在課后復習和拓展學習時可獲取的資源相對有限，這不利于學生的自主學習和知識的深化。

1.3現有資源整合情況及問題梳理

目前，在數據結構課程的混合式教學中，資源整合已取得了一定的進展，但仍存在不少問題。部分教育機構和教師已經開始嘗試將線上和線下資源結合使用，但在整合過程中缺乏系統性和深度。一些線上課程與線下教學進度未能有效銜接，導致學生在學習過程中出現知識斷層。線上互動資源和實踐項目未能得到充分利用，造成了一定的損失。線下教學資源的數字化程度較低，難以與線上資源實現高效融合和共享，無法形成有機的教學資源生態系統，從而影響了教學效果的進一步提升。

2資源優化的關鍵要素與方向確定

2.1基于教學目標的資源需求評估

在數據結構混合式教學中，資源優化需緊密結合教學目標，精準配置教學資源。對于線性數據結構，如棧、隊列和鏈表，教學目標是幫助學生掌握其基本概念和操作，因此需提供簡潔明了的文檔、動畫資源，以及豐富的代碼示例庫和在線調試工具（如OJ平臺），以增強學生的理解與實踐能力。對于非線性數據結構，如樹和圖，教學目標是培養學生解決復雜問題的能力，因此應提供案例研究和交互式軟件（如可視化工具），幫助學生理解其在實際應用中的復雜場景。此外，還需結合前沿研究成果，將最新的算法優化內容融入教學資源，以提升課程的前沿性和挑戰性。

2.2學生學習風格與資源偏好調研

深入了解學生的學習風格與資源偏好對于優化數據結構教學資源至關重要。通過問卷調查和學習行為分析發現，視覺型學習者傾向于借助圖形化的思維導圖和動態演示視頻來理解數據結構的邏輯關系，此類資源能夠將抽象知識具象化，增強記憶效果[2]。聽覺型學習者則更受益于教師的詳細講解音頻和專家講座播客等，在聆聽過程中把握知識要點。而動手實踐型學習者渴望獲得大量的編程實踐項目和虛擬實驗室環境，通過親自動手操作深化對數據結構的理解。部分學生偏好自主探索式學習，他們對在線學習社區和知識問答平臺等互動資源的需求較大，以便在交流中拓展思維，獲取多元化的解題思路和學習經驗。

2.3適應數據結構知識體系的資源重點優化領域

在基礎數據結構部分，應著重優化入門引導資源，例如制作趣味性強的微視頻課程，以通俗易懂的方式介紹數據結構的基本概念和應用場景，激發學生的學習興趣。對于核心算法和復雜數據結構，應強化深度解析資源，例如邀請行業專家撰寫專業的技術博客，深入剖析算法的時間復雜度和空間復雜度優化方法，并結合實際項目案例講解其在大數據處理和軟件開發中的應用。在實踐環節，需大力拓展綜合性項目資源，創建模擬企業項目開發環境的在線平臺，提供豐富的項目模板和數據集，以培養學生的團隊協作能力和解決實際問題的能力，全面提升學生的數據結構素養。

3資源優化策略的具體實施途徑

3.1線上資源整合與拓展策略

線上資源整合與拓展是數據結構混合式教學資源優化的關鍵環節。首先，應篩選高質量的在線課程資源，如MOOC平臺上的優質課程，并結合課程教學目標進行內容整合。其次，按核心知識點對資源進行分類整合，以確保資源的系統性和連貫性。例如，將線性表、樹、圖等知識點分別與對應的視頻講解、案例分析和編程實踐等資源進行匹配。最后，附上實踐案例鏈接，引導學生通過實際案例加深理解。同時，利用大數據分析技術對學習資源進行優化，根據學生的學習行為和反饋動態調整資源內容。通過以上步驟，實現線上資源的高效整合與拓展，提升教學資源的利用效率和教學效果。

3.2線下資源更新與補充方法

在教材方面，應成立專門的教材編寫小組，邀請行業專家和教學經驗豐富的教師參與，結合數據結構領域的最新研究成果和行業應用趨勢，對現有教材進行全面修訂。增添如量子計算中的數據結構應用、人工智能算法背后的數據結構基礎等前沿內容，以確保教材與時俱進[3]。在教學輔助資料方面，組織教師編寫針對性強的數據結構學習手冊，涵蓋重點知識總結、常見錯誤分析及經典算法的優化思路等，方便學生隨時查閱和復習。在實驗室建設方面，應加大投入，購置先進的數據結構實驗設備和軟件工具，引入高性能的服務器集群，用于模擬大規模數據存儲和處理場景，讓學生在實踐中深入理解數據結構在實際工程中的應用。同時，配備專業的算法調試和分析軟件，幫助學生提升編程和算法優化能力。

3.3促進線上線下資源融合的技術手段與教學設計

在技術層面，借助學習通平臺的強大功能以及云計算的運算和存儲能力，應開發一體化學習應用程序，徹底重塑學生的學習體驗。學生能夠輕松突破時空限制，通過學習通平臺一鍵訪問海量優質線上課程資源，無論是經典的數據結構理論講解視頻，還是前沿的算法應用案例分析，均可隨時隨地學習。同時，學習通平臺的線下作業提交功能確保了學習過程的規范性與可追溯性，而在線討論區則為學生營造了活躍的學術交流氛圍。尤為重要的是，基于大數據分析和人工智能算法的個性化學習路徑推薦，宛如為每位學生配備了專屬學習顧問，精準推送契合其知識掌握程度和學習進度的內容，從而大幅提升學習效率。教師精心設計的線上項目任務緊密貼合實際應用場景，例如開發一個校園活動管理系統的數據結構模型，從最初的需求分析文檔到詳細的技術框架搭建指南，為學生提供了清晰的方向指引。在學生分組線下協作時，面對復雜的數據存儲與檢索需求，可以積極運用所學知識。在遇到諸如哈希表沖突解決等難題時，學生能夠迅速借助學習通平臺上的豐富學術資源，向教師專家求助或與其他小組展開頭腦風暴。定期舉辦的線上成果展示與線下深度研討相結合的活動，不僅讓學生在展示中增強自信，更在多元的交流反饋中汲取靈感，持續優化項目方案，深度激發數據結構綜合應用與創新思維潛能，實現知識與能力的螺旋式上升。如圖1所示。

4資源優化效果的檢驗與持續改進機制

4.1資源優化效果的評估指標體系構建

為全面評估數據結構課程混合式教學資源優化的效果，須構建科學合理的評估指標體系。該體系涵蓋知識掌握、教學資源利用率、學生滿意度和學習行為四個維度。在知識掌握維度，具體指標包括學生對線性與非線性數據結構的“理解水平”、應用能力以及問題解決能力，通過考試成績和作業完成度等量化指標進行衡量。在教學資源利用率方面，評估線上資源的點擊率、使用時長和線下資源的借閱頻率等，以反映資源的實際使用情況。學生滿意度則通過問卷調查和課堂反饋等方式收集，重點關注資源的易用性、實用性和互動性。學習行為維度則考查學生的學習時間分布、自主學習頻率等，以評估資源對學生學習習慣的引導作用。通過這些指標的綜合評估，能夠精準定位資源優化后的教學效果。如果學生反饋顯示某些資源的利用率低或滿意度不高，則需要針對性地調整資源內容或優化呈現方式，以持續改進教學資源的質量和適配性。

4.2教學實踐中的效果監測與數據收集

利用學習管理系統（LMS）的強大功能，可以實時跟蹤學生的學習軌跡。對于線上學習，詳細記錄學生登錄課程平臺的時間、瀏覽的頁面內容、在每個知識點上停留的時長以及作業提交的時間和成績等信息。在線下教學中，通過課堂觀察和電子設備輔助，收集學生的課堂表現數據，如注意力集中程度、與教師和同學的互動情況等[4]。設置定期的問卷調查環節，以了解學生對資源的主觀感受，包括資源的易用性、趣味性和對學習的幫助程度等方面的反饋。此外，還可以借助智能教學設備，采集學生在實踐操作過程中的行為數據，如代碼編寫的步驟和調試的次數等。通過全方位、多渠道地收集數據，確保能夠全面、準確地反映資源優化后的教學效果，為后續的分析和改進提供充足的素材。

4.3根據反饋的資源優化調整策略

教學中若發現學生在某一數據結構知識點上的知識掌握指標不佳，例如二叉樹的遍歷算法理解困難，可針對性地增加該部分的線上動畫演示資源，以更直觀的方式展示算法的執行過程，并補充線下的專項練習題集，以強化學生的練習。當資源利用率較低時，例如某一復雜的項目案例資源無人問津，則需重新評估其難度和引導說明，簡化步驟并提供詳細的操作指南，以提高學生的參與度。對于學習參與度不高的情況，若線上討論區活躍度低，可引入獎勵機制，鼓勵學生積極發言，并優化討論區的界面和話題設置，使其更具吸引力[5]。通過不斷根據反饋調整資源，形成一個動態的優化循環，確保數據結構課程的教學資源始終保持在高效、實用的狀態，滿足學生的學習需求，提升教學效果。

5結束語

綜上所述，數據結構課程的混合式教學資源優化是提升教學質量的重要途徑。通過深入剖析線上和線下教學資源的現狀，明確了各自的特點與問題。基于對教學目標和學生學習風格的精準評估，確定了資源優化的關鍵方向。借助線上資源整合拓展、線下資源更新補充以及創新的融合策略與教學設計，推動了教學的進步。持續的效果評估與反饋調整機制，則保障了資源始終適配教學需求。在未來，這一優化進程將持續深化，不斷提升數據結構課程教學的效能。將進一步細化優化策略，幫助學生全面掌握數據結構技能，以適應未來的數字化人才需求。同時，結合人工智能、大數據等前沿技術，探索更加智能化、個性化的教學資源優化方案，為學生提供更高效、更精準的學習支持。

參考文獻：

[1]周林娥，史芳行.數據結構課程混合式教學模式的探索與實踐[J].信息與電腦，2024，36（20）：236-238.

[2]韋曉敏.應用型人才培養導向下混合式教學在《數據結構》課程中的實踐與探索[J].山西青年，2023（24）：136-138.

[3]周紅靜，李超良，劉耀.數據結構課程的混合式教學模式實踐[J].福建電腦，2023，39（12）：121-124.

[4]高媛，付麗，黃春光.大類招生背景下的線上線下混合式教學模式改革探索：以“算法與數據結構”課程為例[J].黑龍江教育（理論與實踐），2023（7）：80-82.

[5]徐航，謝瑩，嚴濤，等.基于混合式教學的數據結構課程改革與探索[J].高教學刊，2023，9（16）：148-151，157.

【通聯編輯：張薇】