生成式人工智能賦能數據結構課程動態可視化教學方法研究

中圖分類號：G434；TP18 文獻標志碼：A 文章編碼：1672-7274（2025）07-0201-03

Research on Dynamic Visualization Teaching Method of Data Structure Course Empowered by Generative Artificial Intelligence

HUWei，MEIXueer，YANGWen （ChongqingNormal University，Chongqing，China）

Abstract： This article constructs a teaching framework based on the combination of generative artificial intelligenceand dynamic visualizationtechnology，designsanintellgent teaching platformarchitecture，andelaborates in detail on AI driven dynamic visualization content generation， personalized learning path planning，and adaptive interactive learning experience. Research has shown that generative artificial intelligence can dynamicaly adjust teachingcontentbyanalyzing students'learning behavior，and generate targeted visual materials to presentabstract data structures and algorithms in a dynamic form，improving students'understanding and learning interest.

Keywords： generative artificial intelligence; data structure course; dynamic visualization teaching

1 數據結構課程的教學現狀分析

數據結構課程作為計算機科學與技術專業的核心課程，其基本內容涵蓋數組、鏈表、棧、隊列、樹、圖等多種數據組織形式及其操作方法，同時包含排序、查找等基礎算法。該課程的教學目標主要是培養學生對數據組織和管理的基本原理的理解，掌握數據結構與算法設計的核心知識，具備分析和解決實際問題的能力。在學習過程中，學生需要在理論學習的基礎上，通過實踐掌握如何高效地設計和實現各種數據結構及算法，為后續學習更高階的計算機課程如操作系統、人工智能奠定基礎。

傳統的數據結構教學方法主要以理論講授為主，輔以少量實踐課程。這種模式盡管能夠系統地傳授知識，但也暴露出一些明顯的不足。數據結構課程本身理論性較強，許多概念高度抽象，尤其是在講解如遞歸、樹的遍歷、圖的最短路徑算法等內容時，學生常常難以從靜態的理論描述中構建起直觀的認知體系。傳統教學中，教師多使用板書或幻燈片展示靜態圖形，學生難以理解數據結構在動態操作過程中的變化，這進一步加大了學習難度。同時，由于課程內容較為抽象，缺乏直觀表現形式，部分學生對學習興趣不高，主動性不足，導致學習效果不盡如人意。

隨著信息技術的發展，教育技術在數據結構教學中的應用逐漸普及，尤其是多媒體教學技術和虛擬實驗室的引入，給傳統教學模式帶來了一定的改進。在多媒體教學中，教師通過動畫、視瀕和圖形化工具展示數據結構的動態變化過程，使學生能夠直觀地理解復雜的結構操作。例如，動畫演示二叉樹的插入、刪除和遍歷操作，可以幫助學生快速掌握相關算法的原理。然而，多媒體教學雖然一定程度上提升了學生的學習興趣，但依然缺乏針對個體學習需求的適應性，教學內容無法根據學生的學習進度和接受能力動態調整。虛擬實驗室的引入為數據結構課程的實踐教學提供了新的途徑。通過虛擬實驗環境，學生可以在線進行數據結構的操作與實驗，驗證自己對理論知識的理解，并通過編寫代碼完成實際任務。例如，學生可以在虛擬實驗室中模擬鏈表的插入與刪除操作，觀察數據結構的動態變化。然而，當前虛擬實驗室的使用在一定程度上依賴于教師預先設計的實驗內容和框架，學生的探索空間有限，缺乏自主性和個性化學習的支持。

2 生成式人工智能技術概述

生成式人工智能是一種利用深度學習技術從數據中學習并生成新內容的智能化技術，其核心算法包括生成對抗網絡（GANs）、變分自編碼器（VAEs）以及基于自回歸模型的文本生成技術。生成式人工智能通過對海量數據的學習與理解，能夠生成與原始數據分布相似的新內容，其生成的內容包括圖像、文本、語音以及代碼等多種形式。近年來，隨著深度學習和算力技術的快速發展，生成式人工智能在圖像合成、自然語言處理和人機交互領域取得了顯著的成果。從最早期的基于規則的生成方法，到深度學習推動下的生成模型，生成式人工智能的能力不斷擴展，其應用場景也愈發多樣化。

在教育領域，生成式人工智能的應用潛力逐漸顯現，為傳統教學模式注入了新的活力。個性化學習是生成式人工智能在教育領域的重要應用之一。基于生成式人工智能的學習系統可以根據學生的知識水平、學習進度和個性需求，動態生成適合的學習材料。通過分析學生的學習行為數據，系統能夠準確識別學習中的薄弱環節，并生成針對性強的練習題目或復習內容，幫助學生強化薄弱知識點。此外，智能輔導是生成式人工智能的另一重要應用。基于自然語言處理和語音識別技術，生成式人工智能可以模擬教師角色，為學生提供實時的解答和指導。學生在學習中遇到的問題可以通過智能輔導系統獲得詳細的解答，而無須等待教師的線下答疑，從而顯著提高學習效率。自動生成學習材料是生成式人工智能技術的核心優勢之一。在教育實踐中，教師需要花費大量時間編寫教材、設計習題和制作教學視頻[1。生成式人工智能能夠根據課程內容快速生成高質量的學習材料，例如，自動編寫課堂演示文稿、生成動畫演示復雜概念，甚至創建仿真環境供學生進行互動學習。通過減少教師在教學準備上的時間投入，生成式人工智能可以使教師將更多精力集中于教學質量的提升和學生的個性化指導。

將生成式人工智能技術與數據結構課程結合，可以為教學提供全新的可能性。數據結構課程內容理論性強，抽象概念多，學生在學習中往往對復雜算法和數據結構的動態變化感到困惑。生成式人工智能可以動態生成可視化教學材料，通過生動直觀的動態圖形展示鏈表、樹、圖等數據結構的變化過程，幫助學生理解抽象概念。此外，生成式人工智能還可以為數據結構課程設計個性化的學習路徑，根據學生的學習進度和理解能力動態調整課程內容和教學節奏。學生可以在系統的指導下進行針對性的練習與鞏固，逐步加深對知識的掌握。

生成式人工智能還可以在數據結構課程中實現智能化的實驗指導。實驗環節是數據結構教學中不可或缺的部分，學生在實踐中往往會遇到各種編程問題。基于生成式人工智能的智能實驗助手可以實時分析學生的代碼，檢測潛在錯誤，并生成相應的提示與解決方案，幫助學生快速找到問題的根源并優化代碼實現。通過引入生成式人工智能技術，數據結構課程可以在內容生成、個性化教學和智能實驗指導等多個方面實現突破，從而提升學生的學習體驗和教學質量。生成式人工智能技術在教育領域的應用前景廣闊，其對教學內容的動態生成能力為現代教育注入了新的可能性。數據結構課程作為計算機科學領域的基礎課程，與生成式人工智能技術的結合，不僅可以幫助學生更好地理解復雜的理論概念，還可以促進個性化學習與教學內容的多樣化生成，為實現更高效的教學方法和學習模式提供強大的技術支持[2]。

3 動態可視化技術在數據結構教學中的應用

動態可視化技術是近年來隨著信息技術的發展而廣泛應用于教育領域的一項重要技術，其通過動態圖形和交互式可視化等手段，使抽象的知識內容具象化，幫助學習者直觀地理解復雜概念。動態圖形是動態可視化技術的核心部分。通過將數據或算法的變化過程以動畫的形式呈現，學習者可以觀察數據結構的操作過程，如插入、刪除和搜索等操作在內存中的具體表現。交互式可視化則是動態可視化的擴展形式。學習者不僅可以觀看演示動畫，還可以通過與系統交互操作來調節演示過程的速度、順序，甚至可以輸入特定數據生成個性化的可視化內容。動態可視化技術在數據結構教學中的應用具有顯著優勢。首先，動態可視化技術能夠有效提高學生的理解能力。數據結構課程的核心內容如鏈表、樹、圖等理論性強，抽象概念多，學生在學習過程中容易感到困難。通過動態可視化技術，將靜態概念動態化，將抽象概念形象化，使學生能夠從直觀的畫面中理解數據結構的變化過程。例如，在講解鏈表時，動態可視化技術可以展示節點的動態分配與釋放過程，幫助學生理解指針的指向關系及其變化[3]。此外，動態可視化技術能夠激發學生的學習興趣。傳統的教學模式中，教師通常以文字或圖表的形式呈現知識點，缺乏生動性。動態可視化技術通過動畫和交互界面的引入，使學習過程變得更加趣味化，能夠吸引學生的注意力，激發學習動力。動態可視化技術還能夠顯著促進教學效果。學生可以通過自主操作動態可視化工具加深對知識點的理解，在互動過程中將理論與實踐結合，更快地掌握復雜內容。

在數據結構課程中，動態可視化技術可以廣泛應用于鏈表、樹、圖等內容的教學中。在鏈表的教學中，動態可視化技術可以展示節點的插入、刪除、搜索等操作的動態變化過程。通過動畫演示指針的變化過程，學生能夠清晰地理解鏈表的結構特點及其操作。在樹的教學中，動態可視化技術可以用來展示二叉樹的遍歷過程，如前序、中序和后序遍歷。動畫可以動態顯示節點的訪問順序，使學生更加直觀地理解樹的遞歸遍歷過程。在圖的教學中，動態可視化技術可以演示最短路徑算法或最小生成樹算法的執行過程，如Dijkstra算法和Prim算法的動態實現。通過動態顯示算法每一步的狀態變化，學生能夠更深入地理解算法的核心思想和實現細節。目前，已有多種動態可視化教學平臺和工具被應用于數據結構課程中。例如，VisuAlgo是一款專門為數據結構和算法教學設計的在線可視化工具，其提供了豐富的動態可視化內容，包括數組、棧、隊列、鏈表、樹、圖等數據結構的動態操作演示。用戶可以通過交互界面輸入數據，觀察算法的執行過程以及數據結構的變化。此外，AlgorithmVisualizer是一款開源的動態可視化工具，支持多種算法和數據結構的演示，用戶可以通過編輯代碼或參數設置生成特定的動態演示。這些工具通過動態可視化的方式，使學生能夠從多維度、多角度深入理解數據結構和算法[4]。

4 生成式人工智能賦能動態可視化教學方法設計

生成式人工智能與動態可視化技術的結合為數據結構課程的教學方法設計提供了全新的路徑。在教學框架中，生成式人工智能負責對學生的學習行為數據進行分析，動態調整教學內容與節奏，同時通過生成高質量的動態可視化內容，將抽象的概念形象化呈現。在教學過程中，生成式人工智能與動態可視化技術的有機結合能夠實現理論教學與實踐操作的深度融合，為學生提供更加高效、直觀的學習體驗。結合生成式人工智能的動態可視化教學框架包括學生行為數據的采集與分析、動態可視化內容的生成與展示、個性化學習路徑的推薦以及教學反饋的實時優化。生成式人工智能通過算法和模型對數據結構課程的核心內容進行深度學習與解析，基于課程內容生成動態可視化材料。平臺架構包括數據輸入模塊、AI生成模塊、動態可視化展示模塊以及學習評估模塊[5]。數據輸入模塊采集學生的學習行為數據，包括學習時間、習題完成情況以及知識點掌握情況。學習評估模塊根據學生的學習反饋對教學內容進行優化，為生成式人工智能提供數據支持。

生成式人工智能能夠根據學生的學習進度和理解能力智能生成教學內容，并動態調整學習路徑，實現個性化教學。在數據結構課程中，學生的學習水平與進度往往存在顯著差異，傳統的統一教學內容難以滿足所有學生的需求。生成式人工智能通過分析學生的學習數據，智能生成符合其認知水平的教學內容。例如，對于學習鏈表的學生，生成式人工智能可以根據其知識點掌握情況生成從簡單到復雜的動態可視化演示，幫助學生逐步加深理解。

5 結束語

生成式人工智能與動態可視化技術的結合為數據結構課程的教學帶來了全新的可能性。通過生成式人工智能的動態內容生成能力和個性化學習路徑規劃，學生可以更直觀地理解復雜的數據結構和算法概念。動態可視化技術通過動態圖形和交互式界面的形式將抽象理論具體化，使學習過程更加生動有趣，提升學生的理解力和學習興趣。交互式教學平臺利用生成式人工智能構建自適應學習環境，為學生提供實時反饋和個性化指導，優化學習體驗和教學效果。該方法不僅解決了傳統教學模式的局限性，還為現代教育技術在數據結構課程中的深入應用提供了重要啟示，為教育信息化的發展開辟了新的路徑。

參考文獻

[1]宋宇，許昌良，穆欣欣.生成式人工智能賦能的新型課堂教學評價與優化研究[J].現代教育技術，2024，34（12）：27-36.

[2]董志友，黃晶偉.數智賦能混合式學習形成性評價模式研究[J].教書育人（高教論壇），2024（33）：94-97.

[3]冷靜，盧弘煥，代琳.生成式人工智能賦能批判性思維測評——基于ChatGPT的應用實驗[J].現代遠程教育研究，2024，36（6）：102-111.

[4]王珠珠.生成式人工智能在基礎教育教學應用的先行者分析——以廣州市天河區某教師隊伍建設項目為例[J].廣州開放大學學報，2024，24（5）：1-8，107.

[5]劉思源，賀苗.生成式人工智能賦能大中小學思政課一體化的耦合機理、風險審視與路徑探要[J].中國礦業大學學報（社會科學版），2024，26（6）：77-84.