基于Python语言描述的数据结构课程设计实践探究

汪舜敏 彭擎宇 段景辉 梁志勇 周显春

关键词：混合式教学；思政建设；数据结构；Python语言描述

Python语言具有简洁性、易读性以及可扩展性等特点，在网络爬虫、数据分析、机器学习等多个领域被广泛应用[1]。2022年5月，TIOBE编程语言排名榜中，Python已跃居全球前四，成为4大流行语言之一，该语言也陆续成为高校计算机专业的基础课程[2]。目前，许多高校计算机专业的数据结构课程已采用Python语言进行描述，其中，北大陈斌老师的《数据结构与算法》是一个真实案例。

1 课程总体设计

本课程以三亚学院信息与智能工程学院学生为例，本学院学生相比本科公办院校学生整体而言存在一定差异，为提升学生学习效果，需要采用因材施教的教学方法。根据以上学生现状，本文结合Python语言的特点，采用Python 语言对《数据结构》课程进行描述。主要从混合式教学、思政元素两大方面进行课程设计，共计60学时，其中理论课45学时，实践课15学时。教学方法采用线上线下混合式教学法、案例讲解法、团队合作法等多种形式。以教师讲解为方向，以线上学习为辅助，围绕学生学习情况，及时采取措施调整教学方案，将所学知识融入实践教学，突出学生动手能力和独立解决问题的能力。

2 课程混合式教学设计

混合式教学的基本理念是“以学生为主体，教师为主导”，其可以将传统线下教学和线上的网络教学相结合，综合课前课中课后设计、随堂小测、课后练习等师生互动、生生互动环节[3]，通过线上+线下的教学方式，充分发挥在线教学与传统线下教学的优势，使线上教学由教学辅助活动变为教学必备活动，充分发挥两者相混合的“1+1＞2”的作用，促进学生高效学习，提升学生学习兴趣[4]。

《数据结构》可为后续《数据库》《高级语言程序设计》等专业课程奠定重要的逻辑基础，但该课程要求学生具有较强的逻辑思维，能够理解并掌握算法思路，建立算法思维模式，并利用Python语言进行实际应用，这要求学生能够较为灵活地学习。传统讲授方式是线下课堂上以教师主动授课，学生被动学习的方式进行，导致学生的学习积极性较低，容易出现部分学生不听课的情况。另外，不同地域、不同家境等条件孕养出来的学生，往往学习能力高低不一，对内容的理解和思考问题的角度也各有差异；且传统的线下课堂授课方式单一，难以实现不同学习基础的学生在一节课内取得相对相同的学习效果。因此，课程的讲授应该根据学生学习层次高低不一的实际情况，而混合式教学可以实现该学习效果，凭借打破时间和空间限制的优势，该教学模式可以让一般水平的学生能成为中等水平，其他水平的学生以此类推。因此，本課程采用混合式教学方法实现线上线下一体化。与此同时，遵循立德树人的教育理念，为该课程寻找思政元素，增添色彩[5]。

本课程混合式教学模式的开展采用芯位教育一体化平台实现。平台中主要包含在线教学、课程答疑、通知、统计等模块，在该平台可以实时观察学生线上学习的分析统计数据；在教学设计入口中，包括课程基础信息、教学设计、课程考核、题库管理、资源管理五大模块，教师可以通过该平台对所授课程进行管理，包括视频内容、学生信息等[6]。并利用该平台对《数据结构》课程进行课程建设，包括课程内容设计、课程资源建设等。教师可以通过平台发布预习作业、线上学习任务通知等，布置线上视频学习、测试作业等任务，在讨论区发布问题或者给学习问题进行答疑，将有代表性的学习帖置顶或推荐给学生，以提升学生自主思考和分析解决问题的能力。且通过免受时间和空间限制的网络教学平台，可加深师生、生生之间对课程内容的沟通交流。总的来看，想要充分混合式教学的优势，就需要充分利用平台优势，完善教学内容、教学过程设计，对教学效果进行评估，以此完成全方位的混合式教学，本文即从以上三个方面展开以下论述，相关内容如下：

2.1 教学内容设计

混合式教学相比普通网上课堂教学，主要差别在于前者要求教师在开展实际教学之前，应该精心设置线上、线下教学内容，使得线上线下设计相辅相成、融合恰当，并根据学生学习情况的变化而及时做出修改和调整，以保证学生的学习效果。而后者只考虑线上学习。本文在进行混合式教学设计时，重点考虑：线上线下内容划分，线上线下相辅相成，与学生常用学习方式相结合。本课程教学内容设计如下：

1） 线上：课前预习、课后巩固。线上主要是将学习视频、阶段性测试习题、章节练习等按照授课计划进行模块化排序，知识点涵盖整本教材。课前预习包含视频学习和习题自我检测，视频内容按照时间分布到平台上，只有开通权限的视频才能学习，结束时间为最后一周的周日，以避免学生刷课行为；自我检测采用题库形式，每个学生的习题将不同，避免学生抄袭行为，通过课前预习确定线下授课的教学内容重难点。课后巩固主要是通过章节练习、阶段测试等习题测试方式，提高学生对混淆知识点、易错知识点的区分与判断，此测试结果是作为线下授课回顾上一节知识点的重要依据。

2） 线下：课中授课。根据学生线上平台讨论区发布的学习问题，以及线上平台统计的学生预习情况反馈信息，确定本节课的教学内容。以根据课堂提问形式进行习题检测，根据习题检测情况及时调整教学内容所需的时间，以保证不同层次的学生都能有较大的收获；课中也伴随着知识点的随机测试，若测试结果偏差，将适当重点讲解，了解学生疑难所在，并在下次授课时加入该因素的考虑。

2.2 教学过程设计

混合式教学的过程设计主要包括线上视频预习、课堂学习、课后作业、线上测试、答疑解惑等，教学过程设计分为课前预习、课中教学以及课后复习三大部分，如图1所示。混合式教学设计如图2所示，分为线上教学与线下教学两大部分，图中虚线代表线上教学与线下教学之间的相互作用。

线上线下学习任务情况如下，以本校大数据专业《数据结构》课程为例：

任务一：

线上：针对二叉树的基本知识发布学习视频令学生自主学习该内容，作为课前预习。线下：对学生预习情况以及评论等信息确定课中该节知识点的难点，以实际教学为例，发现学生对二叉树的性质、存储方式难以理解，因此线下课中对其进行详细讲解，并对该节重点知识：对二叉树的遍历以及线索二叉树进行重点讲授，课后布置二叉树纸质作业帮助学生消化和吸收本节课新知识，两周后对本节知识点进行阶段性小测试[7]。

任务二：

线上：对图的遍历、最小生成树进行课前预习。线下：发现学生对图的遍历和之前树的遍历有所混淆，以及最小生成树与现实关系有所不解。因此，线下课中教师需要重点讲解图与树在遍历时的区别以及重点知识：最小生成树，课后布置线上图的遍历、最小生成树作业帮助学生消化和吸收本节课新知识，两周后对本节知识点进行阶段性小测试。

课中，首先复习，对已学知识回顾总结并重点讲解难点以及引入本节知识的重点，每章节结束时，利用题库进行课堂小测，及时了解学生的学习情况[8]。数据结构课程选取每章中经典算法作为理论知识的实践教学内容，在实践课堂中，形成以小组组长为中心的学生分组学习小组并最终形成实验文档及代码，上课过程中为学生讲解实践教学内容的理论知识，并课中带领学生演示，以提高学生学习深度，提升学生分析与解决问题的能力[9]。

课后利用芯位教育一体化平台通过测试练习题进行课程巩固，课程测试练习题采用限时方式进行，过期则不能提交，只能最后一周补交并根据补交次数按等级扣分，以此培养学生在学完本节内容后及时进行复习归纳的思维模式。在课程答疑模块学生可以根据所学知识总结自己疑惑的知识点和当前学习的难点，要求每个学生至少发表16次评论，保证每个学生积极参与思考自己的学习情况，以此提高学生的自主学习、自我思考能力，同樣可以在学生产生困惑时能够及时解惑。

2.3 课程教学实践结果

数据结构芯位教育一体化平台教学效果如图3所示，由图3可以看出，在利用本文设计方法进行教学实践后，学生平时成绩优秀人数95人，良好18人，中等7人，总人数126人（注：图中剩余人数为自主选修），总体表现良好。其中，视频平均完成率与作业平均分如图4所示，结果都表现为优秀。

3 思政元素设计

2016年12月，习近平提出把思想政治工作贯穿教育教学全过程，本课程思政元素的设计体现如下：

1） 实践是检验真理的唯一标准：一门课程的学习不应该仅仅限于听懂和理解，还应该学会运用到实践中。因此，本课程分为理论和实验两部分，理论知识的学习用于为实验打好基础，实验的练习又将理论知识升华到实践应用中，只有通过实验才能验证理论知识的正确性和作用。本课程对线性表、栈、串、树、图、查找和排序分别进行了实验，通过实验让学生亲手验证理论知识，体会该思政元素的作用。

2） 个性与共性：在树与二叉树之间，二叉树属于树，具备树应有的特征，即共性；但是二叉树也有其特有的多种性质，尽管学生难以区分，这是二叉树的个性，也是因为这样的个性与共性的关系，使得树可以转换为二叉树，二叉树可以转换为树；具有相似关系的还有二叉树与森林之间的相互转换。

4 结束语

在混合式教学中，教师工作量相比传统课堂教学大大增加，需要投入更多的精力来规划和设计整个教学全过程，为教师和学生带来了较大的压力，为有效缓解此现象的发生频率，更要加强与学生的交流，及时掌握学生学习情况，多引入新方法新手段，提高教学质量。本文基于芯位教育一体化平台，对基于Py⁃thon语言描述的数据结构课程进行课程设计，实践结果表明，应用该课程设计方法后，整体教学效果良好。