大数据背景下的数据结构教学改革

张一倩

（济南职业学院，山东 济南 250000）

随着物联网、云计算、互联网+等技术的兴起与快速发展，信息数据量正呈指数增长。大数据时代已悄然开启，使得大数据方向的人才需求也日益倍增。作为计算机相关专业核心基础课程的《数据结构》，也面临着改革与挑战。课程组以我院“3+2职业院校与本科高校对口贯通分段培养计算机信息管理专业人才培养方案”为依托，围绕“3+2信管”（简称）人才培养的具体要求，制订了配套的教学内容、教学方法、课程标准、考核标准等，在大数据时代背景下进行了一系列教学改革，主要体现在教学内容的改革、教学方法的改进和考核方法的改变上。

1 精选应用案例，改革教学内容

数据结构课程以基本数据结构和算法设计策略为知识单元，系统地介绍了数据结构的知识与应用、计算机算法的设计与分析方法，主要内容包括线性表、树、图等典型结构以及算法设计策略。课程培养学生的数据抽象能力、对大量数据的表示和组织能力，能利用典型的思路方法在数据抽象概念上描述算法并编写出结构清楚、正确易读的应用程序。在教学实践中，采取了以下措施对教学内容和教学方法进行了改革。

首先，由实例引导理论，学以致用，帮助学生将理论与实践结合起来。

传统的数据结构课程中，直接介绍基本数据结构和常用算法的设计，重点突出；但内容较为抽象，难以激发学生的学习兴趣。在内容选取上，针对3+2信管专业特色和年轻学生的特点，在介绍相关概念和术语时，通过具体的应用实例引入。采取用实例引导理论、理论推导方法、方法指导实践案例的教学设计，激发学生的学习兴趣，提高了教学效果。

例如，讲解“数据”概念时，穿插“google”一词的由来，提出“大数据时代海量数据如何存储”的问题，通过分析大数据的“容量大、种类多、速度快、数据复杂性高”等特点，引出海量数据存储的要求和实现方法。进而在讲解经典算法后，给出了算法分析的思路。课堂教学中，也要重视这一点。在教学过程中应该有意识地通过讲解或讨论的形式，让学生习惯于这种算的比较和分析，并在此基础上提出自己新的想法。

同时，注意以前沿话题为引导，促进基础内容的教学。例如，时间复杂度分析是数据结构课程的难点之一，学生在理解渐近时间复杂度时遇到困难。此时可以联系“深蓝”与AlphaGo的话题。深蓝是分析国际象棋的超级电脑，1997年首次击败了国际象棋顶尖高手。AlphaGo是一款人工智能围棋软件，2017年前后多次战胜围棋世界冠军。在AlphaGo与深蓝之间的时间里，大数据和计算机的运算能力几乎呈现指数式提升，但是为何相差二十年的时间呢？从国际象棋提升到围棋，最重要的差异是什么？在前沿问题引导的基础上，向学生顺势提出算法复杂度数量级的概念，强化学生对多项式级、指数级等难点的理解。

其次，“3+2职业院校与本科高校对口贯通分段培养”属于应用型本科，与研究性本科的差异在于注重实践，注重数据分析在实际问题中的合理运用。鉴于课程一开始就提出算法效率及分析，而大数据背景下许多技术创新和成果都依赖于高效的算法，可见算法效率的重要性。在授课过程中，注重将大数据思维融入数据结构的实践教学中，通过一系列“算法在通讯、医药、物流、交通等领域提供基础”的实例，培养学生的算法思想与计算思维。例如，人类基因组图谱解码的实现与新算法的发明分不开，新算法将计算速度提高了几个数量级。又如，在教学中渗透“算法组织数据，实现有效搜索”的案例，使学生认识到，大数据背景下没有聪明的搜索算法，就会迷失在互联网海量的数据丛林中。

再次，考虑到3+2信管专业在本科段的学习，适当选择和后续课程有密切关联的知识点进行精讲，为“知识点连成知识网”打好基础。例如，《运筹学》是3+2信管专业本科段的核心课程，“图与网络分析”、“网络评审计划”等单元设计到的知识点与数据结构课程有交叉并进一步拓展。在授课中讲“图”的概念、存储、基本算法思想后，可以联系运筹学中的知识点展望后续内容，提供相关资料，提高学生的兴趣，提供必要的能力储备。又如，课程中介绍“数据”概念时，在原有内容的基础上简介大数据时代的数据库、数据仓库、数据挖掘等热点词汇，既深化了理解，又拓展了视野，为进一步的智能数据分析打好基础。最后，考虑到数据结构是一门进阶性课程，概念抽象，难度较大。而随着大数据的发展，Python语言的地位正在逐步提高，其相对简单的代码编写，成为众多大数据工程师的选择。在课堂上使用C语言描述数据结构后，建议学有余力的学生对比学习Python作为描述语言的版本，相辅相成。

2 问题驱动知识点，改进教学方法

在大数据时代背景下，课程组对数据结构课程进行了重新审视，提出了若干教学方法的改进举措。

首先，在内容组织上，实施问题驱动教学法，按照“提出实际问题→设计算法解决问题→分析算法效率”的路线授课，将“传递-接受”的传统模式转变为以解决问题、完成任务为主的互动模式。课堂上教师通过设立问题情境，引导学生启发式思维，通过对某领域研究现状和研究热点的探讨培养新时代的信管大数据方向的应用型人才。

第二，课程将传统教学手段与多媒体教学结合起来，引入多种教学手段，将抽象的概念和过程通过动画演示出来。同时使用“超星学习通”等信息化教学平台，丰富课程资源，实现线上线下同步授课，实现上传录播视频、课后回放复习等多种授课方式，实现师生的良性互动，对学生课余自学起到了促进、指导作用。

第三，围绕“3+2信管”人才培养的具体要求，着重培养学生的动手能力。围绕数据结构的各单元知识点，在单元实训作业的基础上，设计若干大型综合性练习实例。通过相关背景知识的回顾、题目解析与实现要点分析、测试方法分析等环节，为学生完成综合性的数据结构实训提供参考。练习题目取材于实际应用场景，例如，在“查找”单元中，要求学生完成“搜索算法的比较”这一题目。现实中大家都通过搜索引擎浏览web，用关键字查询包含所需信息的网页，并收到可能与查询相关的页面列表。利用优秀的算法，现在的搜索引擎可以在极短的时间内从数亿网页中匹配用户查询。学生设计程序对搜索算法进行比较时，虽然在测试数据的规模方面有一定的局限，但通过了解相关知识也学习到：在大规模实验环境中，通常在搜索前，根据条件降低搜索规模；根据问题的约束条件进行剪枝；利用搜索过程中的中间解，避免重复计算这几种优化思想提高算法效率。

3 顺应疫情，利用网络化教学平台改变考核方式

首先，利用“学习通”平台，实现教学考核过程化。将平时作业、上机实验、期中考试和期末考试等多个阶段的考核过程相结合，实现了覆盖整个学期的过程化考核。

第二，在各阶段的考核中，采用随堂讨论、课后客观题检测知识点、提交实验报告等多样化的考核题型，综合考察学生在各个阶段的理解、掌握和综合、应用的能力，实现了对学生“知识-能力-素质”等方面的多样化考核。

第三、教学中对各种数据结构和算法的学习和掌握，最终应以编程和实际应用为目的。在考核过程中，充分利用上机实验等资源，引入电子化的考核技术，提高学生的编程能力，避免以往“只会答题，不会编程”的弊端。

第四，智能化发掘考核结果。采用传统方式批阅考核试卷，不仅效率低下，更难以从全局把握学生的学习效果，无法发现教学中的不足。利用“学习通”平台的考核系统对学生的考核结果采用网络化汇集统计，不仅可以针对每个学生指出其不足，提出补习建议，还能够通过数据挖掘，发现具有共同性的问题，帮助教师改进教学方法。

新的考核方式把科学的教育思想和教育模式变为具体的教学计划、可操作的教学目标和实践活动，体现了以学生为中心的教学思想，凸显了以实际操作为目标的教学理念。同时，过程考核和技能考核也起到了“督学”和“督教”双重作用。

4 结束语

总之，新的改革举措把科学的教育思想和教育模式变为具体的教学计划、可操作的教学目标和实践活动，体现了以学生为中心的教学思想，凸显了以实际操作为目标的教学理念。在大数据的背景下，教师应顺应时代发展，对自身提出更高的要求，结合专业方向与数据结构课程特点，提高涉及大数据的频率，并落实到每个教学环节，在未来的教学活动中不断完善课程建设。