独立学院应用型人才培养方案下《数据结构》课程改革初探

翟建丽 广东工业大学华立学院

关键字：独立学院 数据结构 多元化 教学改革

1 独立学院人才培养的特点

独立学院是“普通高校行政资源+非财政社会资本”相融合的办学模式，在该办学模式下应充分发挥其自身办学主体独立、民办灵活的优势，尽量实现与普通高校差异化教学，制定适合自身发展的人才培养方案。独立学院作为以本科教学为主的教学型本科高等学校，培养的学生既应有相应的理论基础，又要强调实践应用能力的培养，实现高素质应用型人才的培养计划。

独立学院的学生与同级公办院校的学生相比，入学成绩相对逊色一些，也就是说其理论学习能力相对差一点，但是其动手能力很多同学表现的较为优秀。针对《数据结构》这么课程，如何调动学生的学习积极性，让其学好理论知识是一个难点。理论知识也是后面应用的基础，想达到较为理想的编程能力，理论知识首当其冲要学好。同时该课程又有及其广泛的应用范围，所以学以致用也至关重要。如何做到鱼与熊掌兼得的教学效果，是众多教学改革讨论的重点。

2 《数据结构》课程的特点

《数据结构》是计算机应用专业和计算机软件专业的一门核心课程，也是相关专业的专业基础课程之一，是很多后续课程，例如：操作系统、数据库原理、编译原理、算法分析、人工智能等的基础，在整个计算机知识体系结构中非常重要，且不可替代。

《数据结构》主要研究的是在算法设计中，如何选取适合的数据结构，包括逻辑结构和存储结构，并在此基础上应用相应语言对其算法进行实现。《数据结构》课程本身比较抽象，不易于理解，很少同学感兴趣，较难调动学生的积极性。但是通过较好的完成《数据结构》课程的学习，能够很好的提高学生的软件开发和计算机思维能力。

3 《数据结构》课程教学现状

《数据结构》课程的传统教学模式中，理论教学多以传授知识、利用伪代码描述数据结构及其算法为主；实践教学多单个知识点为基础，进行一定的编程实践教学。在此种教学模式下，很多时候教学效果不能满意，追其原因，主要总结为以下四个方面：

(1）学生学习积极性不高：《数据结构》课程，本身理论知识具有很强的抽象性，理解起来比较难。传统的以讲授的“填鸭式”式教学，很难调动学生的积极性，学生大多数表现为学习动力不足。

(2）课时不足：《数据结构》课程，四大基本存储结构：线性表、栈、队列、树、图，还包括查找、排序、外部存储等，每一个章节都需要较多课时的讲解和时间，这样就表现为课时的不足。如果在总课时不变的基础上，就会出现强理论轻实践或者强实践就会请理论的现象，陷入两难境地。

(3）实践环节单薄：传统教学模式，基本都是满足理论教学的基础上，以实践为辅，该教学模式使得实践环节过于单薄。作为很多算法都是需要编程实践才能深入理解的课程，这样的时间环节，很难令人满意。

(4）学习的基础不足：学习《数据结构》课程，要有很多课程作为其先导课程，院校在排课过程中会考虑到这个问题，但是学生的学习程度参差不齐，导致先导课程学习不好，后面的课程也很难开展。

在《数据结构》课程的教学过程中，教师们已经意识到了相关的问题，也提出了一些相关的改革措施，例如以下教学方法的引入：

(1）翻转课堂：随着现代信息技术的发展，很多借助于网络的教学模式应运而生，翻转课堂就是其中一种，被很多老师采用。翻转课堂将“教”与“学”的角色进行了很好转换，学生从被动的“听”，变成了主动的“问”，无疑提高了学生的参与度。

(2）Moocs：在“互联网+”时代，给同学们提供了太多“线上”学习的便利条件，同学们只需引导，即可很好的展开自主学习。通过Moocs，学生可以利用互联网在课余时间对课程进行系统的学习，那么上课时间老师只需要针对课程的重点、难点和实践环节即可。此项改革举措，可以大大节省课堂上理论学时的讲解，同时对该课程具有了一定的而了解，可以大大的提高学生上课学时的效率。

(3）课程设计：针对实践环节，很多时候老师选择课程设计。老师给出课程设计题目或者范围，由学生单独或者小组完成，以锻炼其动手能力。

在传统教学模式的基础上，很多前辈已经做了很多的尝试，并且这些尝试确实是对于《数据结构》课程起到了一定的作用，但是这些模式大多变现为单一的改革，只能对其中某一方面起到较理想的改进。如何将这些方法和措施加以综合运用，以便更好的提高教学质量，是本文需要阐述的重点。

4 多元化融合的教学改革

《数据结构》这门课程不是枯燥无味不切实际的难学理论，而是在计算机功能占据80%以上应用的数据处理时代的实用学科，其在很多实际问题的解决中都发挥着重大的作用。所以在这门课程的改革中，必定会涉及理论和实践两个大方向的改革。

4.1 “线上/线下”教学

开课前的准备工作非常重要，没有一个良好的课前准备，该多元化融合的教学改革将很难运行下去。开课前准备工作主要突出“线上/线下”教学，其中主要包含以下三个方面的工作：

(1）让学生知道学习该课程的先导课程：掌握一门语言（例如C语言），了解离散数学和一些算法只是，更有利于课程的开展。如果其先导课程学习的较差，那么有必要在开课之前做好准备工作。

(2）借助翻转课堂的理论，在开课之前，针对于该课程给学生提出一些问题，最好是实践中的难度适中的问题，让学生先来思考。其目的不是为了让学生来解决问题，而是要让学生知道，我们通过《数据结构》课程的学习，可以解决什么样的问题，在实际中有什么样的用处，以提高学生的学习兴趣。让学生带着问题来学习，实现驱动式的学习模式。

(3）布置Moocs的学习，先对一门课程系统的进行一次学习和了解。此处要根据老师的经验指定学习课程，例如 “中国大学Moocs”，浙江大学，陈越、何钦铭教授开设的《数据结构》课程，为国家级精品课程，讲解深入浅出，非常不错。在学习的过程中学生肯定有很多地方有疑惑，没关系，带着这些问题来上课，来解决它，这样的学习将事半功倍。在这里，要想达到想要的效果，可以规定学生必须达到的目标，例如自学30个学时的指定课程等。

因为学生的基础参差不齐，且独立学院的学生学习理论知识的能力略低于普通高等院校，所以对于《数据结构》课程的学习，做好学习前的准备工作显得尤为重要。

4.2 教学内容改革

“线下”教学注重对线上教学的分析和总结，解决学生通过自主学习不能够理解的知识点。有了前期良好的准备工作，学生对于数据结构已经有了一定的认识和了解，所以在此不需要满堂灌的讲解理论和概念，只需要突出重点和难点，同学回答学习中遇到的疑点，并带领进行一定的案例学习，以便让学生对于数据结构只是有更深一步的认识和理解。

(1）突出重点：培养应用型人才的教学，是为了能够学以致用，所以在课程内容设置方面，可以有所调整。不要再完全按照课本内容按部就班的教学，可以突出每个章节的重点，对不必要的章节可以省略，对于简单的章节可以自主学习，此处对重点章节详细解读，做到学以致用。

(2）攻克难点：《数据结构》课程的理论知识，部分课程相对而言比较难以理解，特别是后面的平衡二叉树、图论中的最短路径等知识点，理解起来就比较费力，更别说真正的应用。要达到灵活运用的程度，只能对难点知识下大力度来学习和理解。

(3）提供好的程序代码供学生参考和阅读：通过阅读优秀的代码，学生可以在不知不觉中吸收其中的营养，例如良好代码的风格、最优数据存储结构的选择等。同时，能够很好的提高学生的代码阅读量和代码阅读能力。

4.3 加强实践环节

(1）加强课堂实践环节：《数据结构》在我院计算机专业一般为3+1学分的教学模式，即三个学时的理论教学，一个学分的实践教学。在理论讲解的基础上实践，课时是远远不够。据了解，北京大学计算机系，理论教学72学时，上级实践100多学时。这么多的学时，不是所有学校都能够安排的，但是可以通过课前准备减少理论学时的基础上，适当的增加实践学时。在实践学时上课时，就应适当的以具体的实例来引导学生理解理论知识，让学生知道所学知识能够解决什么具体的问题，能够做到学以致用。在课堂教学案例的选择上，要注意难度选择适宜。太容易，不能很好的有助于理论知识的理解；，太复杂会致使学生通过通过也很难听懂，严重打击其积极性。

(2）以项目为中心的实践性教学：以项目为中心的实践性教学，是通过师生共同协作以完成一个具体项目的开发。在项目开发过程中，老师引导学生如何将理论知识应用到实践中来，学生通过具体的实现，锻炼了其编程动手能力的同时，也提高了学生的沟通能力，合作能力，代码阅读能力等。

(3）课程设计的合理设置：课程设计的选题，在难度方面，要做到难度适中；选题方向方面，要做到贴近现实，例如对于图论中最短路径的理解，可以借助于百度地图中最短距离；对于非计算专业选开《数据结构》课程的同学，选题最好贴近专业或学科，针对不同学科因地制宜。把课堂中真正学到的东西，用到自己的专业，不仅提高了动手能力，同时也能大大提高学生的学习兴趣，例如《运筹学》中的很多知识可以借助于数据结构编程实现。

（4）课程的总结和讨论环节不可缺少。《数据结构》中的很多实例，都可以通过多个算法来完成，但是每个方法的时间复杂度和空间复杂度会有所不同，如何做到最优，是值得学生们认真思考和讨论的。通过讨论和总结，能够达到对该课程的灵活运用。

5 结束语

本文针对《数据结构》课程的“线上/线下”教学、教学内容、教学实践环节等方面经行了相关的阐述。本文也有很多的不足之处会在以后的教学中继续努力总结和完善，例如：好的教学离不开一支优秀的师资队伍，培养实践应用型师资必不可少。

《数据结构》课程尽管比较难学，但是经过一定的努力也是可以学好的。需要教师在总结前人经验的基础上，总结出适合独立学院学生使用的教学方式与方法，使学生在逻辑思维能力和应用实践能力方面都得到锻炼，以提高其程序设计与开发能力。