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应用型本科院校“数据结构”课程建设的探索

2020-10-12余莉

教育教学论坛 2020年38期
关键词:数据结构作业同学

余莉

[摘 要] “数据结构”是计算机专业一门重要的专业基础课程。该文在应用型人才培养视角下,从学生学习状态分析开始,对“以学生为中心”的教学理念、“内容为王”的教学根本、多元化、差异化评价机制等方面进行课程改善,通过学生评教等方面展示三轮教学后的改善效果,并对下一步的建设提出展望。

[关键词] 数据结构;课程改善

[基金项目] 2017年度校级重点课程建设项目“2017年度校级重点课程建设《数据结构》”(JXGG201742)

[作者简介] 余 莉(1976—),女,安徽合肥人,硕士,上海建桥学院信息技术学院副教授,主要从事计算机图形学研究。

[中图分类号] G642    [文献标识码] A    [文章编号] 1674-9324(2020)38-0250-02    [收稿日期] 2020-02-10

一、引言

数据结构作为计算机科学与技术专业及其相关专业的基础核心课程,是设计和实现编译程序、操作系统、数据库系统及其他系统程序和大型应用程序的重要基础[1],在计算机学科知识体系中具有核心的重要地位,体现着创造性思维的信息素质培养过程。

上海建桥学院自2000年建校以来,就开设了“数据结构”课程,目前已连续为13届学生开设了数据结构课程。作为专业基础课程[2],全院所有专业的学生必修,有助于学生对前一学期学习的程序设计进行总结提高,也为后续专业课程提供基础,内容承上启下,贯通始终,构成计算机科学与技术人才素质框架中的脊梁骨,对学生能力培养至关重要。

为提升学校的教学质量和学生的学习成效,研究课程改善机制对促进地方高校向应用型大学转型[3],提高教学质量具有重要作用[4]。“数据结构”课程获得了上海建桥学院的重点课程建设项目资助,并完成了三轮课程改善历程报告,本文对课程建设做了总结,并对下一步工作进行了展望。

二、学生学习状态分析

(一)学习态度参差不齐,学习习惯尚未养成

学生对于专业学习的动力差别很大[5],甚至有部分专业调剂的学生不喜欢本专业,更谈不上专业课的认真学习了。再加上大学的课程比高中更为复杂,而计算机专业的课程又开设的太多,学生普遍感觉时间安排不过来。把所有课程都学的很好,很难;所以需要抓住重点,识别出重点课程进行有效学习。

(二)学习基础一般,程序设计自信心不足

“数据结构”的前导课程是“面向过程程序设计(C语言)”,很多学生对前导课程掌握不牢固,导致本课程的学习难度加大。

(三)考核成绩不足以反映学习水平

该课程的实验和作业在考核中占了40%的比重,目的是强调过程式考核,培养学生软件设计、编程实现、软件测试与维护等实践能力。但随着网络的发达,很多布置的题目网上都有程序源码下载,一些偷懒或编程能力差的同学为了完成任务,下载后直接提交,这根本达不到实验和作业的目的,还很容易挫伤其他同学的积极性。

三、课程改善历程

(一)“以学生为中心”的教学理念

践行“以学生为中心”的教学理念,基本要求就是因材施教。大学教育从精英化教育转化为大众化教育,我们的学生在学风、班风、学习主动性、自律性等各方面都有了变化,应采用不同的教学设计。开学第一次课,应向学生交代该课程的成绩评定方式,并强调课程重要性:考研的同学,不同学校计算机学科专业基础课可能考的不同,但“数据结构”是必考的科目;毕业后工作的同学,只要和软件开发搭了边,就需要严密的逻辑思维能力,正是“数据结构”这门课程在算法编写过程中训练了逻辑思维能力,甚至有毕业工作了的同学又拿起“数据结构”教材再学一遍的例子;最后,对于希望能正常毕业的同学来说,“数据结构”课程4个学分,它直接影响到本学期的“面向过程程序设计实践”2个学分,还会影响到“面向对象程序设计”“移动设备应用软件开发”等后继课程的学习。

(二)“内容为王”的教学根本

随着教师对教学内容理解的加深和拓宽,对教学经验和教学改革成果的应用,对新技术发展的引用,教学内容应有所不同。应用型大学和研究型大学相比较而言,教学重点和教学难点也应有所不同。

(1)预备实验。本课程课内共六个实验,预备实验并不计入总评成绩统计,但也是必不可少的一个环节。上学期的“程序设计基础——C语言”普遍课时不充足,结构体和指针并没有讲透,预备实验的任务一主要复习函数的定义和调用;任务二主要复习结构体和文件的使用,为学生提供了一个从C到数据结构的过渡期,老师也可抓紧机会对班级情况进行摸底。(2)加强问题分析。熊庆旭老师强调了授课过程中应加强问题分析,以弥补教材偏重具体解题,一旦问题分析透彻了,解题方法就跃然纸上。避免学生听老师讲课听的懂,自己做题就不会了的情况。譬如在哈夫曼树这个小节,常规教材都是先介绍哈夫曼树的构造,再介绍哈夫曼的应用——哈夫曼編码。实际教学中我把顺序调换了一下,学生对这个知识点有了具体应用场景,哈夫曼树、带权路径长度等就不只是枯燥的基本概念了。

(三)多元化、差异化评价机制

现代评价在评价原则上更侧重发展性原则和真实性原则,评价方式更侧重形成性评价,评价内容更侧重思维情感和过程方法。

(1)平时作业。作业通常做两题,一题是回家作业,另一题是交作业时补充的题目,难度比回家作业稍低,当场完成后交作业,目的就是鼓励同学自主完成回家作业,即使是参考来的答案也要把它看懂。作业得分低的同学可以找老师订正,课间和课后的时间通常都比较繁忙,不少学生在认真订正。(2)实验。为提高学生的技能水平,课内实验采用小组合作的方式,与岗位技能相结合,完成综合性项目。但也有部分学生“浑水摸鱼”,实验全靠组长完成。为了对学生进行真实的评价,也随着教育信息化的建设,本轮教学要求学生每次下课都提交程序源代码,实验开始前关闭U盘、关闭网络,然后采用机房的极域系统收集作业,强迫学生参与到编程实践中。几次实验做下来,交白卷的同学寥寥无几,绝大部分同学都投入到课堂教学中。(3)附加题。教育心理学家加涅认为:学习是累积性的。即较复杂、较高级的学习是建立在基础性的学习基础之上的。基于加涅的学习层级理论,本课程按层级关系组织实验、平时作业和随堂测试,要求所有学生完成基本题目,学有余力的同学完成附加题。如在顺序表的随堂测试里,两道顺序表的统计、插入删除等基本题各50分,一道附加题20分,两个班级共四位同学得到了110分以上的好成绩。

四、目前改善效果及下一步建設计划

(一)目前改善效果

学生评教结果如下图所示,开展了课程改善历程之后的三轮“数据结构”教学,评教结果有了很大进步,这对于教学型大学是很有益处的。

(二)下一步建设计划

(1)引入竞赛机制。学习数据结构的难点在于知识的运用,ACM-ICPC竞赛平台、PTA平台提供了大量的编程练习,重点考核知识综合运用能力和编写程序的能力,下一步考虑将课后实践情况纳入1+X考核体系,加强学生自主学习的能力。(2)教学视频。本课程已录制3个微视频放在BlackBoard平台上,分别是学生作业中典型错误题型的解析,针对性强,内容短小精悍,只有几分钟的时间。学生可查找、暂停、回放视频,有利于学生的自主学习。下一步考虑按学生需求录制更多的微视频。

参考文献

[1]邱劲,王平,徐展.“数据结构”课程教学改革与实践探索[J].西南师范大学学报(自然科学版),2013,38(1):139-142.

[2]熊岳山,钱程东,徐凯.数据结构课程教学中的数据抽象能力培养体会[J].计算机工程与科学,2014,36(s1):27-30.

[3]尹天鹤,陈志荣.面向产教融合的数据工程类人才培养探索与实践[J].高等工程教育研究,2019(3).

[4]汤凤莲.台湾高校课程管理与改善机制的特点及启示[J].西昌学院学报(社会科学版),2016,28(3):137-140.

[5]李晓鸿,骆嘉伟,季洁,等.“数据结构与算法分析”研究型实践教学的探索[J].实验室研究与探索,2012,31(1):121-125.

Exploration on the Course Construction of Data Structure in Application-oriented Undergraduate Universities

YU Li

(School of Information Technology,Shanghai Jianqiao University,Shanghai 201306,China)

Abstract:'Data Structure' is an important fundamental course in computer science.In the perspective of training applied talents,this paper begins with the analysis of students' learning status and carries out course improvements from several aspects,such as the "student-centered" teaching philosophy,the "content is king" teaching fundamental,and the diversification and differentiation evaluation mechanism.After three rounds of teaching,feedback from student evaluation surveys is collected and used to put forward further improvements of the course construction.

Key words:data structure;curriculum improvement

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