基于计算思维的数据结构课程教学改革探索与实践

时间：2024-05-18

刘洞波缪智文张碧何宏孙亮

摘要：针对教育信息化的新形势，分析数据结构课程教学现状，讨论计算思维与数据结构的关系，利用MOOC资源开展混合教学模式的方案，对基于计算思维的数据结构课程MOOC教学模式进行深入探讨。

关键词：数据结构计算思维 MOOC 教学改革

中图分类号：G728 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2019）06（a）-0123-02

教育部教育信息化十年发展规划（2011—2020）提出：“要加强推广信息技术和教育的融合，结合网络和信息技术，开发、整合优质的教育资源及平台，推进信息技术在教学中的普遍应用。”针对数据结构课程教学过程中学生编程困难的问题，将计算思维和大规模在线开放课程模式（MOOC，Massive Open Online Course）引入到数据结构课程教学中，以计算思维为导向，从教学观念、教学目标、教学手段和教学内容等不同层面入手，提出大学数据结构课程教学改革的具体方案，构建数据结构MOOC课程模式，对数据结构课程教学的改革和创新及人才培养有着重要的现实意义。

1 研究现状

2006年，美国卡内基梅隆大学Jeannette M. Wing教授总结了计算思维的定义。2008年10月，在桂林召开了关于“计算思维与计算机导论”的专题学术研讨会。此后，中国科学院的李国杰院士、陈国良院士等也对“计算思维”概念进行了介绍和解读;哈尔滨工业大学等对计算思维教学在计算机程序设计中的教学进行了改革与实践[1-3]。2012年以后，MOOC的发展很快，MOOC方面的研究越来越多，主要从MOOC对高等教育的影响和MOOC本身的发展两方面展开研究。伍民友提出“慕课”是一场教育革命，未来的教育将会出现“明星教师、精品课程、分块内容、分级辅导”的趋向[4];司明依据计算思维的本质，归纳总结了数据结构课程中计算思维线索，提出了面向计算思维能力培养的理论教学、实验教学内容的组织方式，并制定了相应的理论教学与实验教学的方案和措施[5];赵媛提出以计算思维为导向、以实战化案例问题为牵引、以能力培养为目标，建设传授知识与思维训练相结合、编程语言与程序设计相结合、自主学习与平台引导相结合的计算机C程序设计课程MOOC[6];刘光蓉在C语言上机实践教学中，通过计算思维方法的模仿与综合运用，将计算思维方法更深层次地融人到C程序设计实验教学中[7];刘小晶探究如何在高校数据结构课堂教学中有效实施翻转课堂的教学模式，提出了具体实施方案，明确了教学活动过程中各要素的流程控制，最后就实施方案应用中的关键问题进行了分析[8]。

通过以上分析可知，MOOC课程模式仍处于加快发展和创新时期，寻找一种高阶思维和当前的教学理论、MOOC课程模式相结合是当前MOOC课程发展的重点。

2 数据结构课程教学现状

2.1 教学方法有待改进

现在数据结构课程教学仍然有一大部分采用讲授型的教学模式，教师在课堂内传授知识，偏重知识灌输，学生在课堂外内化知识。教师没有很好地挖掘数据结构课程中包含的思想方法，也没有进行很好的总结归纳，没有合理地组织教学内容，课程教学缺乏系统性和创造性。学生在学习过程中只是遵从、记忆和模仿，是被动地接受知识，这样很难调动学生自主学习的积极性和协作学习的自主性，学生的思维和能力难以得到发展，最终导致学生创新能力不足，只具有一定的模仿能力。

2.2 教学资源不实用

现有教学资源主要表现形式有精品课程网站和网络课程，这些综合性教学平台主要是整合各类优质资源，知识力度很大，提供的教学资源有长达45min的教学视频，一个视频包含多个知识点，视频内容和传统课题表现形式相似，主要体现教师授课场景、PPT内容展示等，教学重点不突出，学生无法聚焦学习重点，资源可用性较差，学习效果不佳。同时，这些教学资源开发通常依赖专业的多媒体技术人员，任课教师难以亲自开发，而技术人员不一定熟悉教学规律，开发的资源不一定适用于教学，从而造成需与求之间的不对称，不利于教学活动的正常开展。

2.3 实践环节不到位

数据结构课程知识点多、抽象性高、逻辑性强、程序复杂，一般教材中只有算法的关键代码，不包含完整的宏和结构体的定义，学生学习的积极性不高，无法上机直接验证算法，同时算法的理论性较强，和开发实际项目差别较大，理解算法较困难，学生体验感差。此外，学生没有很好地学习先导课程，编程语言掌握不够扎实。数据结构课程的算法描述采用C语言居多，C语言中的函数、指针、结构体等是学习难点。学生学习了结构化程序设计思想，但对于函数、指针、结构体等难点知识掌握得不够好，不能透彻理解相应的数据结构和算法描述，不能灵活地应用于程序设计，导致不能很好地完成课程的实践环节。

3 基于计算思维的数据结构课程MOOC教学模式

在实际教学过程中，由于学生缺乏正确的编程方法和软件工程的思想，面对实际问题，学生不知道如何去分析问题、设计程序。计算思维是运用计算机科学的概念进行问题抽象、系统设计和计算机求解的一系列思維活动，对数据结构课程教学有着重要的指导意义。

3.1 计算思维引入数据结构课程教学

计算思维的本质是抽象和自动化，通过对数据的抽象建立数据的对象模型，通过对问题的抽象建立问题的数学模型，通过对数学模型进行算法设计实现问题的计算机求解，从而实现编程的自动化。“模型+算法”是数据结构的实质，数据元素之间存在的相互关系的集合就是狭义的数据结构，而广义的数据结构是在狭义定义的基础上加上基本操作的集合，完成数据结构的实现。

建立应用数据的对象模型就是从问题中抽象出数据对象，分析数据对象中各元素之间的逻辑关系，确定数据的逻辑结构，选取数据的存储结构，确定存储结构的基本操作。建立数学模型就是对问题原型进行分析，抽象、分解，挖掘数据间的关系和数据的变化规律，建立可用计算机求解且与原问题本质相同的理想化对象，數据结构中常见的数学模型一般有树形模型、图论模型、集合模型和排序模型等。最后，确定好计算策略，选取合适的算法对数学模型实现问题的求解[9]。

3.2 MOOC教学资源建设

针对数据结构课程内容滞后，构建数据结构MOOC课程模式。明确教学目标，精炼教学内容，针对核心概念、重要知识点、必要教学环节、教学活动等特定的主题，在众多的知识点或教学环节中提炼出重点、难点或兴趣点，予以重点解答。主要目的是使选题内容清晰凝练，学生倍感兴趣，让学生在短时间内高效掌握学习内容。课程内容可以是知识讲解、知识拓展、方法传授、技能演示、教材解读、题型精讲、总结归纳、教学经验交流等。

在数据结构中，根据知识单元的特点与教学目标对知识单元进行碎片化。教学知识单元主要包括数据的线性结构、树形结构、图形结构和集合类型等。线性结构包含线性表、栈和队列、数组和字符串等;树结构包含二叉树、线索树、排序树、一般树等;图结构包含无向图、有向图、带权图、一般图等;集合类型主要包括查找、排序和文件等[6]。

3.3 MOOC混合式教学组织

MOOC混合式教学的优势就是教师可以节省一部分知识技能讲解的时间，把更多的时间和精力用于培养学生的计算思维能力。教师不再是单纯的知识传授者，而是帮助学生建构知识的引导者和解决问题的辅导者。教师可采用教学方法有很多，比如自主学习、任务驱动、案例教学、构建主义教学等，引导学生主动学习、探索知识。

课前准备。教师提供微视频、PPT、教材电子材料等微课教学资源，明确学习的知识要点和关键步骤。学生根据教师提供的内容导读，观看教学视频、PPT等教学资源，回答提出的问题，进行课前自主探究。

课中组织。教师解决课前准备阶段搜集到的问题，组织学生进行课堂学习;设置典型任务，组织学生自主探究或小组协作学习;进行任务和学习作品的完结，实现知识和技能的建构和内化。

课后巩固。教师对学生完成的课程任务进行点评，供学生交流学习;收集提供拓展学习资源，布置拓展任务;发布问卷调查，征求收集学生对教学模式的看法[8，10]。

4 结语

将计算思维和大规模在线开放课程模式引入到数据结构课程教学中，以计算思维培养为目标，进行数据结构课程的教学改革，提出数据结构课程教学改革的具体方案，构建数据结构MOOC课程模式，对数据结构课程教学的改革和创新及人才培养有着重要的现实意义。

参考文献

[1] 南国农.新世纪信息化教育工作者的使命——推进“14345工程”[J].电化教育研究，2003（12）：1-4.

[2] 战德臣，聂兰顺.计算思维与大学计算机课程改革的基本思路[J].中国大学教学，2013（2）：56-60.

[3] 孔德宇，徐久成，孙全党，等.基于计算思维的大学计算机基础课程教学改革与创新研究[J].计算机教育，2014（17）：16-19.

[4] 伍民友，过敏意.论MOOC及未来教育趋势[J].计算机教育，2013（20）：5-8.