AI背景下数据结构课程教学痛点分析与对策

王梦菊 李 俭 郭川军

（哈尔滨金融学院 黑龙江哈尔滨 150000）

21世纪以来，随着AI技术的发展，高等教育面对新型教学场景、教学对象的较强个性化需求、多学科知识融合和计算思维的推广普及等新的变化，高校教师亟需改变传统教学模式、创新教学方法以应对复杂多变的教育教学环境和专业能力的新要求。现代高等教育课堂教学变革的重要一环是针对现存问题中的痛点，找到适合现代大学生发展的教学良方。数据结构课程是计算机专业的一门专业基础课程，也是计算机课程体系中的核心课程之一。该课程所介绍的数据的各种逻辑结构、存储结构及相关的算法既是程序设计的基础（特别是非数值程序设计的基础），又是设计和实现系统软件及大型应用软件的重要基础。学好数据结构是提高编程能力、更好地理解其他计算机类课程知识进而提升计算机类专业能力的重要因素。因此，查找教学痛点并找到解决对策对数据结构课程教学创新有重要意义。

一、Al背景下数据结构课程教学痛点分析

（一）数据结构内容丰富、知识体系庞大，学后忘前

数据结构课程的教学要求是学会分析研究计算机加工的数据对象的特征。在面对一个非数值的应用问题时，引导学生根据对软件进行评价的基本标准，选择最佳的逻辑结构、存储结构和相应的算法。从而使学生逐步掌握编写执行速度快、占用空间少、可靠性高、可读性好的程序设计方法和技巧。这就要求学生熟知数据结构的基本概念，熟悉各种逻辑结构和存储结构的特点，并且熟练运用各种基本算法。但数据结构的内容十分丰富，概念繁多且易混淆，算法较先行课程“程序语言设计”相对更加复杂。初学者往往感到知识点体系混乱、学后忘前，难以建立清晰的全局视野。

（二）数据结构算法繁多、过程复杂、极易混淆，自学困难

数据结构中涉及三种逻辑结构，进一步细分为线性表、栈、队列、串、数组、广义表、树、二叉树、图；四种存储结构为顺序、链式、索引和散列。同一种逻辑结构可以采用不同的存储结构，不同的逻辑结构也可以采用同一种存储结构，但这不只是简单的排列组合，根据某种逻辑结构特点采用的存储结构实现大不相同。比如：循环链表、二叉链表都是链式存储，但结构大不相同。这使得数据结构中的算法更加复杂繁多，同时多种算法在名称、过程上极易混淆。以上因素使得该课程课后复习或自学相对困难。

（三）“学此何用？”

数据结构内容理论性强，对于学习计算机专业不久的学生而言，较难体会课程的应用价值，常常质疑“学这个有什么用？”。对此疑问的回答、指出学以致用的方向，有助于提高学生学习动力。尤其在面对复杂艰涩的知识时，更需要持续的意志力，解决此问题就变得更加迫切。

（四）手机分散课堂注意力

随着个人电子产品的普及和APP功能的丰富，广阔学习平台和海量学习资源为学生学习带来了便捷，但是学生对手机的过分依赖和不合理利用也成为了影响学习的不利因素。课堂上看手机成为降低抬头率的主要因素。在尊重学生的前提下，如何将学生的注意力拉回课堂，如何利用手机功能为教学助力、化弊为利，成为关系到教学质量亟待解决的问题。

（五）学习持续力差

任何知识的学习都需要专注和持续的意志，特别是对于数据结构这样内容丰富的课程，但学习的持续力却一直是大多数学生所欠缺的。而且由于受到各种电子设备的影响，笔记碎片化、短时效注意力现象越来越严重，学生的持续学习能力也表现出弱化趋势。

（六）忽视课堂笔记

大多数学生没有意识到做课堂笔记的重要性和实用性，有的学生甚至根本不做笔记，这与个人电子设备的普及有着很大关系。手机拍照代替手写记录，但零散的照片很难作为课后复习的资料。PPT课件是教师的教案展现，不能替代学生在课堂学习梳理后的笔记。课堂笔记不仅仅是对教师课堂教学的简单记录，而是学生对讲授知识进行理解分析后的整理，成为被咀嚼过的个性化知识体系，这对于学习的深入和巩固至关重要。

二、Al背景下数据结构课程教学痛点对策

对于上述痛点，分别采用如下对策。

（一）采用“对分课堂”，实现“知识内化”

复旦大学心理学教授张学新提出的“对分课堂”教学模式，于2014年在复旦大学本科课程上初试成功。至今，已在全国高校广泛实践，获得高度认可。该模式通过把课堂时间一分为二，一半留给教师讲授，一半留给学生进行讨论。在讲授和讨论之间引入内化环节，使学生对讲授内容进行吸收之后进行讨论，通过对讲授与讨论的有机整合，实现“教法”与“学法”的对立统一。因此，“对分课堂”教学模式的实质和目的是“知识内化”[1]。

分析“数据结构”中各类知识点的特征，结合教学实践，采用“对分课堂”的理念，进行如下教学设计。

对于概念，运用对分课堂和翻转课堂的理念，使学生识记于脑、内化于心、运用自如。初识概念，采用教材定义；记忆、运用后，在本节或本章末，请学生用通俗的语言向非专业的学生或低年级的学生介绍此概念，教师点评。即完成四大环节：“讲授（教师）-内化（学生）-运用（学生）-介绍（学生）-点评（教师）”，实现“对分课堂”。

对于算法，采用“讲授（教师）-作业/练习（学生）-分组讨论（学生）-共性问题解答（教师）”实现对分课堂。除“讲授”外，其他三个环节可采用雨课堂、智慧树等线上平台，依据不同章节的教学需求，安排在课上或课后进行。方便对学生答案进行统计，针对共性问题，教师解答。节省教学时间、促进师生互动、提高教学效果。

（二）线上模块化视频题集，实现“以学为中心”

算法的求解是一个动态过程，传统纸质教材的求解过程图示无法呈现动态过程的所有细节，具有很大的局限性。针对每个算法，录制一个求解过程的微视频。短小简洁，在钉钉、微信等即时通信平台即可发布，形成模块化，作为线上教学资源。学生可根据自身的学习需求，随时随地通过线上教学视频学习某个算法；通过暂停、快进，调整视频速度，与学生的接受能力相匹配，促进自主学习。

（三）“问题导向”明确学习方向、“创设情境”激发学习兴趣

以“问题导向”设计教学流程：“应用问题举例（教师）-讨论解决办法（学生）-归纳原理/学习理论（教师/学生）-探索其他应用（学生）”。使学生在实际应用价值的牵引下，学习理论知识，为后面的深入学习明确方向。

课程中创设“城市规划”等情景和名人故事，使学生身临其境，培养学生发现问题、解决问题的能力。

（四）将手机转化为学习工具，化弊为利

学生使用手机登录“雨课堂”，线上回答问题，实现课堂师生互动。与传统的课上提问相比，有如下优势：在短时间内，全体学生都能参与，既节省课堂教学时间又能全员参与师生互动；能够实时统计，方便教师及时掌握学情，采取对策。

学生使用手机在智慧教室投屏，进行小组间讨论。数据结构的综合题，大多需要画图解决，且大多答案不唯一，由学生自主地将各小组讨论结果手机投屏，方便学生展示讨论成果，提高学习热情。

（五）构建线上学习共同体，促进学习持续性

大学学习更多地需要学生自主学习，在互联网等信息技术迅速发展的背景下，教与学的时空限制得以突破，学生获取知识的渠道更具多样性和灵活性，线上学习成为高校学生的重要学习方式[2]。

但大多数学生在线上自主学习时的学习持续性较弱。人类是社群动物，需要在人与人之间的互动沟通中构建起对自己的认知，理解自己的价值。学习领域的研究表明，学习环境以及学生间互动和师生间互动，是帮助学生塑造人格，并且建立社会属性的重要元素，对促进学习的持续性大有帮助。

借助QQ、微信、钉钉等线上平台构建学习社区，可以更好地为学生提供互联网平台上良好的学习交互服务，激发其自我效能感，促进交互行为的产生与转化。在虚拟空间中布置作业、答疑、点评，与学生进行实时沟通，构建“师生讨论”和“生生讨论”的学习共同体。同时分析互联网学习环境下学生社会交互行为的影响因素及其内在效应关系，从提高激发学生交互内在动力的角度出发，考虑交互意愿、教师支持、学习支持、感知有用性、感知易用性、自我效能感等因素，设计适当的移动学习交互活动。同时，构建以学生为中心的移动学习交互服务，提升学习交互服务质量，促进移动学习环境下学生学习交互行为的形成与发展，从而提高学习持续性。

（六）加强过程评价，重视课堂笔记

课堂笔记即是学生进行复习时的记忆工具，也是对教师课堂教学的认识和提炼，亦是对学生课堂学习思路的整理。条理清晰的笔记需要对课堂知识的梳理总结，有助于巩固所学知识点，更利于对听课时的疑惑和灵感进行记录，以便课后解决。因此，在评价体系上加入课堂笔记的评价，月末学生互评，期中期末教师评阅，取平均值作为课程总成绩的10%，评选优秀笔记进行展示，组织学生进行笔记记录心得交流，有效督促学生记录课堂笔记。

三、结束语

任何形式的教学都离不开设计精良的教案。而“知识组织清晰、重点突出”是好教案的重要特点。为此，本课程教案围绕“全局概述—三大数据结构—两大算法”这条主线展开设计，力求知识体系清晰完整；通过对各章中的重点、难点及总结性知识点进行提炼，使学生易于抓住重点，便于学习。讲授中，参照知识模块的独立性和相关性设计教学案例和应用问题，促进学生对现行课程知识点的反思，并为后续课程知识的理解打基础，从而有利于专业知识全局视野的建立。