课程评价在高校数据结构课程改革中的实施探讨

张春玲 王学伟 王晓艳 王琦

摘要：课程评价改革是新课程改革的一部分，在落实立德树人根本任务、全面提升学生学习能力、提升课程教学质量等方面具有重要意義。文章以“数据结构”为课程评价改革的研究对象，分别从过程性评价、终结性评价的构成以及得分细则等方面探究具体实施策略。教学实践表明，实施课程评价改革后，“数据结构”课程在“教”与“学”方面都有显著向好的变化，其改革策略可为其他课程的评价改革提供方法借鉴。

关键词：课程改革；“数据结构”；评价；过程性评价；终结性评价

中图分类号：G642文献标志码：A文章编号：1008-3561（2024）02-0121-04

基金项目：2020年山东省本科高校教学改革研究项目（编号：M 2020029）

课堂教学是落实立德树人根本任务的主渠道，而课堂教学改革是提高人才培养质量的突破口，课程评价改革作为课堂教学改革的重点内容之一，有利于提升“教”与“学”质量。近年来，很多学者开始关注课程评价改革，并将其研究成果应用于具体教学实践中[1]。张敏、曹显兵通过对高等教育质量保障体系建设的思考，提出质量文化建设中课程教学评价的改革思路[2]。邵道萍认为，高校课程教学质量评价体系应从评价指标具体化、差别化，评价实施过程科学化，评价计算过程的科学化设计以及评价结果的合理使用等方面加以完善[3]。基于“数据结构”教学中存在的教学评价重结果轻过程，导致学生学习主动性不强、自主学习能力弱、分析解决问题能力不强等教学痛点，本校秉承“立德树人、学生中心、深度学习”的教育理念，以课程思政为引领，明确“能力提升、知识传授、价值引领”的教学目标，设计多元化考核评价方式，并以此作为课程改革基础，制定课程改革方案。

“数据结构”是计算机相关专业的核心课程，重在引导学生掌握数据之间的逻辑结构、如何在计算机中存储知识、如何进行算法分析与设计等基本知识以及针对实际问题进行分析建模的实践能力，使其成长为适应社会需要的高级应用型人才。基于课程教学中存在的理论与实践脱节以及学生的学习动力不足、实践能力有待提高等问题，本校以立德树人根本任务为出发点，以学生为中心，积极推进课程改革，在知识传授中促进学生能力的提升，使其树立正确的世界观、人生观、价值观。

1.重构教学内容，建立学科知识体系

（1）挖掘课程思政元素，优化教学设计。本校“数据结构”课程内容优化的原则是使课程展现出更宽广的视野、更深邃的内涵以及更有特色的内容体系，以此激发学生的学习活力和学习动力，便于学生学习和理解，并以线上线下混合教学模式，培养学生的创新意识和自主学习能力。同时，本校组织教师深入挖掘课程中的思政融入点，积极推进课程教学改革。其中，课程思政教学环境分为第一课堂（理论课堂+实验课堂）、第二课堂（大赛等），基本措施有案例的选取、分组探究、翻转课堂、名人事迹、项目开发等[4]。课程改革方案中课程思政的实施，使学生经历了“学习动力不足—产生兴趣—主动学习—实验实现—学科竞赛—素质提升”的变化，能正确认识、分析、解决问题。

（2）整合多学科教学内容，建立学科知识体系。“数据结构”在整个计算机授课体系中处于比较重要的位置，在授课中，教师要结合授课内容有机融入思政元素、AI前沿技术、经典算法等，以创新的形式讲解跨学科知识，以此重塑内容体系，改变知识组织方式，让知识从孤立走向整合。而多学科知识的整合可进一步实现教学内容的层层递进，即表层含义（知识的基本概念）—本质含义（知识解决的实际问题）—深层含义（蕴含的数学思维、算法思想），帮助学生拓展知识视野，构建全新的学科知识体系，并提高学生对课程内容的持续性学习能力[5]。教学内容的重构还可以理论联系实际的方式把抽象的数据结构问题形象化，将专业知识与学科前沿技术融合，实现德智并重，并体现课程的高阶性、创新性，让学生感觉到学习数据结构“有趣、有用”，从而激发出强烈的学习兴趣，更加高效地进行自主学习。

2.多元化评价方式改革，构建新型教学模式

重构教学内容、搭建学科知识体系的课程改革为课程评价改革奠定了基础。在具体实践中，本校基于BOPPPS模式构建新型教学模式，将学生的过程性成绩作为评价重点，以此推动学生进行主动学习、探究式学习、创新性学习。其中，新型教学模式是指综合运用问题探讨模式、生讲师补充生练课后再练模式、专业教学与思政教育结合模式等先进的教学方法，并兼顾类比教学法、案例教学法等多种教学手段，实现知识性、趣味性、发展性和思政教育的一体化，将学生的知识探究过程作为过程性成绩，考查学生的团队合作沟通能力、研究分析解决实际问题能力，使其掌握正确的学习方法，形成主动参与、自主探究的良好学习习惯[6]。在实践过程中，基于学生学习基础以及实践能力的不同，教师可根据实际案例引导学生进行分组讨论，以实验答辩验证学生的学习效果，或让学生借助线上OJ平台来练习相关算法题目，以验证学生的实际问题解决能力。

课程评价因其作用、性质不同，可分为形成性评价和终结性评价。其中，形成性评价也叫作过程性评价或“促进学习的评价”，是指在教学过程中进行的评价，其强调的是“促进”作用，而不是单纯的结论，通过收集教学过程中各个局部优缺点的资料，包含对学习成绩、各种表现的背后原因的分析以及如何改进的思考和判断，从而明确需要调整和改进的方向[7]。过程性评价是一种成长性的评价方式，其不仅是学生学习成绩的客观反映，还能提高学生的学习主动性，促使学生实现全面发展与个性发展的统一。可以说，如果没有过程性评价，学生学习的意义就难以把握，学生也很难发挥主观能动性参与师生互动、生生互评或进行自我反思。同时，过程性评价也是确保教学效果、检验课程教学效果的有效手段。终结性评价是教学完成之后所实施的评价，即对教学计划的成效做出整体判断，以便进行评定或证明，学期末或学年末进行的各科考试、考核都属于这种评价，其目的是检验学生的学业是否最终达到各科教学目标的要求[8]。

“数据结构”课程的理论性、实践性都比较强，为激发学生的学习积极性，有效记录学生的学习过程，本校的“数据结构”课程评价改革分为过程性评价和终结性评价两部分，每部分各占50%的比重，即在期末考试评价的基础上，增加过程性成绩比例，全过程记录评价学生的学习效果，促使学生主动优化自身的学习方式、学习过程，实现由被动学习、“考试型”学习到主动学习、“创新型”学习的转变[9]。“数据结构”课程评价改革的原则是以学生为中心、因材施教，采取“线上+线下”相结合的多元评价方式，重点评价学生的学习效果，实现“课内教学”与“实践课堂”的深度融合、“知与行”的和谐统一，积极培养具有扎实基础知识、富有创新精神的高素质应用型人才[10]。

1.完善过程性评价

（1）过程性评价的构成。“数据结构”的过程性评价由25%的线上平时成绩和25%的实验答辩课成绩组成。其中，线上平时成绩由学生依托学习通平台自主学习中的课堂测验、章节作业、课堂互动等部分组成，学生每天的学情可以隨时生成，学期末可以生成所有平时成绩。而实验答辩课成绩由学生分组完成的实验答辩成绩、团队合作成绩、实验报告等部分组成，每完成一次实验随时整理实验成绩，为下一次实验答辩提供参考。过程性评价体现了以学生为中心的理念，能从不同角度对学生各方面能力进行评价，可弥补终结性评价忽视学生学习过程的不足，有利于学生进一步优化学习策略，树立正确的学习动机，从表层式学习走向深层次学习[11]。1）线上平时成绩。为激发学生的学习积极性，线上课程借助学习通平台并结合课程思政设计教学过程，从多角度把握课堂教学节奏。第一，有期待感。让学生课前自学基础知识，简单了解所学内容，对课堂所学知识形成期待感。第二，形成危机感。通过课前、课中随时发布测试题目，同时将测试成绩记录到平时成绩中，并在线上平台随时展示自学、课堂互动以及作业完成情况，让学生在相互对比中形成危机感，以此激发学生的竞争意识，提高学生参与教学活动的积极性。第三，有成就感。测试提问题目都比较简单，只要认真听课就能拿到分，而为让学生产生成就感、荣誉感，对于主动提问的学生可给予额外加分。这不仅有助于提高学生的自主学习能力，还有助于教师随时把握学生的学习情况，以此调整自己的教学设计、教学进度。2）实验答辩课成绩。该部分评价是本次教学改革的重点。在实施中，首先要对班内学生进行科学分组，尽量做到公平公正，然后组内通过分工合作完成每一个实验，再分别进行答辩并完成实验报告。同时，教师要告诉学生实验评分组成以及评分标准，每组答辩完后现场公布学生分数，让组内学生及全班学生都明确答辩的真实意义，以此培养学生的语言组织表达能力、分析解决实际问题能力、勇于创新能力、团队合作能力。在授课中，教师可通过学习通以及实验答辩随时收集学生的全过程学习数据，并基于学生的知识自学程度、掌握程度、关注程度、互动程度、实验完成情况等的教学反思，进一步优化教学设计。

（2）过程性评价的得分细则。1）线上平时成绩得分细则。每学期开始时，教师要在学习通“成绩管理”中进行权重设置，其中课程自学视频占20%、章节测验（作为任务点的作业）占30%、学生章节学习次数占10%、签到占10%、课堂互动（问卷、抢答、讨论、随堂练习、调查问卷等）占30%。根据权值设置，学习通会根据学生完成情况自动计分。2）实验答辩课成绩得分细则。“数据结构”实验课由6个实验组成，每个实验的答辩成绩由答辩情况（70%）+组内合作情况（10%）+实验答辩报告（20%）+答辩顺序（奖励分）组成。第一，答辩情况评价标准。在答辩过程中，小组成员可根据分工情况分别介绍实验功能，并回答教师的提问，能够按实验要求的功能正确运行并正确回答问题的得分（90分～95分），增加额外功能的得分（95分以上）；小组分工较好，团队合作比较默契，有1个～2个功能没有实现但回答流利的得分（80分～89分），回答不流利的得分（75分～79分）；小组分工一般，团队合作的默契度一般，有3个功能没有实现的可根据答辩情况得分（70分～74分）；小组分工不明确，解决问题一般，程序运行有问题的重新答辩。小组答辩完成后，教师要公布每个学生的得分，对答辩没通过（低于60分）的学生，整个小组要重新答辩。第二，组内合作情况评价标准。组内合作情况由组长打分、组内成员互相打分两部分组成。答辩结束以后，组长可根据组内人员表现情况进行打分，同时组内人员根据各自完成情况进行互评，然后教师根据组内合作情况对组内人员的答辩成绩进行适当调整。第三，实验答辩报告评价标准。答辩结束后，每个小组要根据教师规范的答辩报告提纲，整理实现的实验源代码、实验运行情况以及答辩过程中的相关问题，同时总结并改进教师提出的问题以及团队合作过程中出现的问题，以进一步提高自身的解决问题能力。得分标准：报告格式正确，实验内容清晰，实验运行截图清晰，答辩问题描述清晰，实验反思与改进有效，得分（90分～95分）；格式正确，实验内容和运行基本正确，答辩问题描述较完整，实验有简单改进，得分（80分～89分）；格式需要调整，实验内容和运行有一定错误，问题描述较完整，实验无改进，得分（70分～79分）；其他情况得分（60分～69分）。第四，答辩顺序得分标准。为鼓励学生认真、积极完成实验，每次答辩顺序由各组长提前申请，遵循答辩时间越早、答辩越流利的得分越高的原则，第一名组内整体加分（8分）、第二名加分（6分）、第三名加分（5分）、第四名加分（4分），后续根据答辩情况适当加分。实施中，以小组答辩正确为主，不以答辩顺序为主。

2.完善终结性评价

终结性评价主要由期末笔试成绩组成，包括选择题、判断题、综合应用题以及算法设计题等。教师要针对实际情况，完善终结性评价的内容与形式，以此体现人才培养目标的基本要求，比较全面地考核学生对“数据结构”课程基础知识的掌握情况、分析解决实际问题以及进行算法设计的基本能力。

“数据结构”课程评价中的过程性评价是课程评价改革的重点。在具体实践中，教师多次对评价模式进行完善，从提高学生的动手实践能力出发，由软件工程专业开始实施包含实验答辩成绩的过程性评价，并注重收集学生的过程性成绩。最先完整使用此模式的是本校20级物联网班，相比此前没有使用此模式的19级物联网班，学生期末笔试成绩及格率由64.86%上升到90.7%，综合成绩及格率由78.3%上升到100%。后续，本校逐渐将此模式应用到软件工程以及计算机科学与技术专业中，学生的过程性成绩、笔试成绩以及学习积极性等各方面都在逐步提升。另外，通过问卷星对连续两届软件工程、物联网专业学生调查发现，学生对线上线下混合式翻转课堂教学模式、BOPPPS教学过程设计、思政元素的融入认可度比较高，对自身自学能力、动手实践能力、实验完成度、参与算法比赛的积极性等达成度也比较高。可见，整体教学改革效果良好，学生的学习成绩、竞赛成绩逐步提升，教师的教学能力也明显提高，教学竞赛成绩优异。

“数据结构”课程的过程性考核通过章节测验、作业、实验答辩、期末考核等多环节、多种方式進行，可使教师更好地掌握学生的学习、实践、团队合作情况，然后以此为依据因材施教，从多角度、全面提高学生的综合能力。“数据结构”课程评价改革实施过程中存在的难点是实验答辩成绩中团队合作情况的打分，教师是根据答辩时学生的表现来考虑团队合作情况，但组长以及组内人员的互相打分存在一定偏差，这种情况需要在后续教学过程中进行反思改进，使分数真正体现团队合作情况，尽量公平公正。

总之，“数据结构”教学改革注重学生综合能力的培养，而其中的课程评价可进一步激发学生的学习积极性，提高学生的解决实际问题能力，实现“知与行”的统一。同时，借助课程评价，教师能够及时发现教学问题，反思自己的教学行为，并优化、创新教学活动，确保课程评价结果的准确和公平，形成以学生为中心的科学的课程评价体系。

参考文献：

[1]田昕.“以学生为中心”的高校教学质量保障体系构建[J].上海教育评估研究，2020，9（01）：13-17.

[2]张彩霞，邹建国.地方高校应用特色学科评价体系与学科建设研究[J].创新创业理论研究与实践，2022，5（24）：52-55.

[3]邵道萍.新时代教育评价改革背景下高校课程教学质量评价体系构想[J].商丘师范学院学报，2021，37（04）：47-50.

[4]吕小亮.课程评价视角下的高校思政课教学改革研究[D].厦门：厦门大学，2019.

[5]吴正刚，严明，张瑞红.以学生为中心的高校教学质量评价体系构建[J].黑龙江教育，2019，（04）：1-4.

[6]王金云.我国高校课程评价的困惑及改革趋向[J].信阳师范学院学报：哲学社会科学版，2010，30（05）：65-67.

[7]曹思婷.高校课程质量评价存在的问题及应对措施[J].安顺学院学报，2010，12（01）：71-73.

[8]张霞，毛艳丽，张岩，朱新锋，刘彪，康海彦.“以学生为中心”混合式教学质量评价体系的构建[J].创新创业理论研究与实践，2023，6（04）：109-111+115.

[9]甄真，白菁，米洁.高校课程“双维度、多方式”过程性评价模式探究[J].北京教育，2021，（11）：44-46.

[10]宋晓霞，武伟，李勇.基于激励机制的C语言课程评价方式改革[J].计算机教育，2021，（10）：117-121.

[11]张荣博，许莉，丛丽晖，李胜宇.基于精细粒度考核的高级程序设计课程评价方式改革[J].计算机教育，2020，（10）：134-138.

Exploration of the Implementation of Course Evaluation in the Reform of Data Structure Courses in Universities

Zhang Chunling， Wang Xuewei， Wang Xiaoyan， Wang Qi

（Weifang University of Science and Technology， Shandong Province， Shouguang 262700， China）

Abstract： Curriculum evaluation reform is a part of the new curriculum reform， which is of great significance in implementing the fundamental task of moral education， comprehensively improving students’ learning ability， and enhancing the quality of curriculum teaching. The article takes "data structure" as the research object of curriculum evaluation reform， and explores specific implementation strategies from the aspects of process evaluation， summative evaluation， and scoring rules. Teaching practice has shown that after implementing the curriculum evaluation reform， the "data structure" course has shown significant positive changes in both "teaching" and "learning" aspects， and its reform strategy can provide methodological references for the evaluation reform of other courses.

Key words： curriculum reform； "datastructure"；evaluation；processevaluation；summativeevaluation