数据结构课程混合式教学资源建设与实施方案探讨

周朝萱 刘小英

（攀枝花学院，四川 攀枝花 617000）

1 引言

数据结构是计算机相关专业的一门重要核心专业基础课程，也是很多计算机类专业硕士研究生入学考试的必选课程。该课程具有理论性和实践性强、内容抽象、知识点多等特点，学生普遍反映理解困难、学习兴趣不大，尤其是采用C语言描述算法时，涉及结构体、指针、递归函数等，更是让学生感到理解和算法编写困难。在传统的教学模式中，教师投入足够的精力备课和讲授，学生也认真听课，但这种教学模式不重视学生的主观意愿，往往教师讲什么，学生就学什么，学生常常反映课堂上听懂了，但完成作业或进行算法设计时却很迷茫，不会应用知识解决问题，教学效果较差。

为了提高教学效果，有必要对数据结构课程进行教学改革。混合式教学模式是借助网络平台，进行学生的在线自主学习和教师的课堂教学相结合的一种教学模式。清华大学在线教学指导专家组组长于歆杰认为混合式教学会成为大势所趋。

2 数据结构混合教学在线课程资源建设

2.1 混合式教学中线上线下教学内容设计

在混合式教学中，一方面学生借助网络教学资源自主学习知识，另一方面以教师讲授等方式开展课堂教学，加深学生对知识的理解和应用。合理设计自主学习和课堂教学内容，才能将学生的自主学习与传统的课堂教学有机结合，提高教学效果。在数据结构课程的混合式教学中，教师首先将知识点分为了解、记忆、理解与应用等不同层次，分别进行线上和线下教学。

（1）线上教学内容。学生在网络平台自主学习了解和记忆层次的基础知识，在课堂教学后，完成单元测试和在线作业，以检验单元知识是否达到教学目标。

（2）在课堂教学中，以教师为主导，是通过讲授等教学方式，学习理解和应用层次的知识，引导学生运用知识进行算法分析、设计和实践，应用知识解决实际问题。

2.2 基于“超星”平台的混合教学在线课程资源建设

丰富的教学资源和友好的网络平台能激发学生的学习热情，数据结构课程的在线资源依托于“超星”平台，教学团队根据课程以及在线学习课程的特点，建设的教学网站主要包括课程介绍、教学大纲、考核办法、课程章节等模块，其中，课程章节是本平台的重点建设内容，主要包含教学视频、课件、章节测试、线上作业、讨论等。课程平台首页如图1所示。

图1 《数据结构》在线教学平台首页

平台中的学生在线学习的资源主要分为教案、章节、资料、通知、讨论、作业、考试、题库等板块，重点建设的是“章节”内容。数据结构课程教学内容包括线性结构、树形结构、图形结构、查找算法与排序算法4大模块。我院常选用严蔚敏的《数据结构(C语言版)》教材，该教材中，将知识共分为9个章节。在进行教学资源建设时，按章节划分知识，每一个章节一个单元，共建设了9个单元，每个单元分为多个教学专题，为每个单元精心制作了微课视频和PPT课件，设计了讨论问题和单元测试的试题库等。以“树和二叉树”单元为例，其资源按根目录逐级向下细分结构如图2所示。

图2 数据结构资源建设目录级划分

（1）单元建设。在单元建设中，主要包含单元导学案和专题设计。

①单元导学案。在单元导学案中，列出了本单元的主要知识点、学习目标、时间安排、视频、典型例题和练习题、推荐学习网站等，学生在进入本单元学习之前能根据单元导学案制定学习计划，在学习完成后，通过典型例题和练习题巩固知识。

②专题设计。为了细化知识点，每个单元都分为多个专题，例如，在“树和二叉树”这一单元中，共设计了5个专题，每一个专题设计了相应的专题导学案和专题讲稿，录制了一到多个专题视频，每个视频时间尽量控制在20分钟以内，主要讲授本专题的基本概念和基础知识，以“树和二叉树”单元为例，该单元的专题、视频数量及时间如表1所示。

表1 树形结构单元的专题、视频数量及时间

（2）在线测试。在资源建设过程中，教学团队搜集了大量的数据结构课程相关试题，并按单元知识点进行整理归类，建设了按单元知识点划分的较全面的试题库，包含选择、填空、判断、问答和算法设计等多种题型。

（3）在线讨论。在线平台中开辟了讨论区，方便师生之间互相讨论、答疑，教师在每个单元中都事先设计了多个在线讨论问题，学生带着问题进行自主学习和在线讨论，学生在自主学习时遇到了问题或难点，可以将问题发布到平台进行讨论。

（4）在平台中还提供了课件PPT、在线作业、教学大纲、教学日历、实验教学资料、课程设计资料及学生的优秀编程作品和设计报告等，供学生自主学习过程中使用和参考。其中，课件资源是混合式教学中不可缺少的资源，本课程目前已根据教材章节安排制订了9个单元的完整课件。

3 混合式教学实施方案

在2020年和2021年中，本院采用了混合式教学模式对2018级、2019级计算机类专业的数据结构课程进行教学。课程教学中，采用课前预习、课堂教学和课后巩固三个阶段和多个步骤、多种教学方法实施方案。

（1）课前预习

①线上教学资源准备。任课教师课前在网络平台中准备好视频、导学案、PPT课件、试题库、在线作业、讨论问题等学习资源。在导学案中布置好学生课前自主学习的学习要求、目标、相关的学习资源列表、时间计划等。

②学生线上自主学习。学生观看网络教学平台上的视频、参与线上讨论，在线答疑，完成单元和专题导学案中的课前练习题等。在学习过程中，学生可以自由组合，分成小组进行，也可以独立完成，有时还会运用钉钉等平台，进行答疑、课程直播等，提升学习积极性。

（2）课堂教学

数据结构混合式教学的课堂教学流程如图3所示。

图3 数据结构课程教学过程

①通过预习提问，或者学生以小组为单位汇报学习情况，检查学生自主学习效果。

②在本课程的教学中，一些如“串”等掌握程度要求不高的知识，完全由学生自学，鉴于本人所在学校是二本院校，学生整体的自学能力不够强，课堂教学中教师还须详细讲授重、难点知识点，常采用启发式教学、案例教学、投稿展示、分组讨论等方法开展课堂教学。教师首先提出问题或给出案例，然后引导学生分析案例、开展小组讨论、学生阐述解决方案、教师归纳总结等，引导学生逐层深入理解和掌握知识，应用知识解决问题，提高学生参与度，活跃课堂气氛。

③借助雨课堂等平台进行随堂测试与练习，了解学生的知识吸收程度和课堂学习效果，最后，教师对本次课内容进行总结并布置课后练习题。

（3）课后巩固

在课堂教学后，学生通过完成线下作业、借助平台上的资源自主复习，巩固知识，在每一单元教学结束后的两周内，学生进行本单元的在线测试，检验学习效果。教师跟踪学生的学习状态，及时督促学生完成课后学习任务，总结教学效果，适时调整教学计划和教学方式。

4 考核方式与教学效果

4.1 考核方式设计

为了跟踪和评价教学效果，本课程考核成绩主要由三部分组成，总评成绩评定方法为：在线学习成绩占20%，课堂表现成绩占20%，期末考试成绩占60%。其中：在线学习成绩包括学生在线视频学习次数与时长、在线作业成绩、在线测试成绩、课程讨论区互动参与度等。课堂表现成绩包括课堂教学时学生的课堂讨论参与情况、回答问题正确情况、课后作业完成情况等。期末考试成绩是对整个课程知识掌握情况的检测。

4.2 教学效果

我们分析了2020年和2021年的数据结构混合式教学成绩，并将学生的考试成绩与2020以前的该门课程的传统教学成绩进行了对比。图4是同一专业的不同年级成绩比结果。

从图4的对比结果可以看出，采用混合式教学后，全班的期末成绩中，不及格的人数减少了，80分以上的人数大大增加，说明，采用混合教学法后，数据结构课程的教学效果有了明显的改善。

图4 传统教学与混合式教学成绩对比

4.3 评价反馈

为更好开展相关的教学改革，我们设计了一个不记名形式的网上调查问卷，了解学生对教学模式的看法。统计问题调查结果，80%左右的学生表示满意，认可这种教学模式，表2是问卷调查的部分结果。

表2 问卷调查结果

5 结语

在数据结构教学中，通过混合式教学改，把传统教学模式的优势和学生网络自主学习的优势紧密结合起来，既发挥了教师在教学过程中的引导、启发和监控等主导作用，也充分发挥了学生在网络平台中自主学习的主动性，同时，也能激发学生的学习兴趣和积极性，增强了学生的自信心。实践证明，采用混合式教学模式进行数据结构课程教学取得了较好的教学效果。