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基于工程教育认证的“算法设计实验”课程教学改革与实践

2020-07-23韩丽霞毕方明

关键词:工程教育认证计算机

韩丽霞 毕方明

摘    要:根据工程教育认证的“学生中心、产出导向、持续改进”理念,结合计算机专业的特点,从教学模式、教学方法与实践训练三个方面开展“算法设计实验”课程教学改革实践,旨在实现“以教为中心”向“以学为中心”的转变、“课程导向”向“能力导向”的转变、“重知轻行”向“知行合一”的转变,将能力培养贯穿教学全过程。实践证明,“算法设计实验”课程教学改革达到工程教育认证的要求,切实提高了学生对复杂工程问题的解决能力。

关键词:工程教育认证;算法设计实验;计算机

中图分类号:G642.3         文献标识码:A           文章编号:1002-4107(2020)08-0040-02

2016年6月2日,我国成为《华盛顿协议》成员国,正式开启了我国高等工程教育的国际化进程。采用国际化认证标准,有助于我国大学积极培养具有工程实践能力的学生、努力提高学生的实践能力与创新意识、进一步提升人才培养的质量,也对我国加快“新工科”建设和“双一流”大学建设具有非常重要的现实意义。

贯彻工程教育认证的“学生中心、产出导向(Outcome based Education,OBE)[1-2]、持续改进”的理念,结合工程教育专业认证协会专业认证通用标准中的12条毕业要求,中国矿业大学计算机科学与技术学院对计算机专业的“算法设计实验”课程教学进行了改革与实践。

传统的“算法设计实验”课程教学[3-4],主要存在以下三个问题:(1)以“教师为中心”的教学模式,把知识传授作为教学的主要目的,学生的能力培养没有得到充分的重视,不利于培养学生解决计算机工程问题的能力。(2)实验教学以基础验证性题目为主要内容,达不到本科工程教育聚焦学生解决复杂工程问题能力培养的定位[5]。(3)理论与实践脱节严重。很多学生只是单纯地接受知识,出现了“学而无法实践”的尴尬局面,学生的实践能力亟待提高。

一、实现“以教为中心”向“以学为中心”的转变        在传统的CBE(Competency Based Education)教育中,教师处于教学环节的核心地位,学生“被动”地接受知识和技术,其作为“学习”的主体地位被忽视,能力培养未得到充分的重视。因此,亟须转变这种传统的教学模式,实现“以教为中心”向“以学为中心”的转变。以学生为中心的教学模式,有如下三个特征。

第一,以学生为中心的教学模式强调,教师是课堂的“引导者”,学生是知识的“探索者”,课堂教学要“以学生为中心”。一方面,教师要根据教学大纲的要求,结合学生的兴趣和爱好,以具体的工程问题作为导向,将“离散数学”“数据结构”和“算法设计”课程之间相关的知识点进行纵向衔接,在宏观层面上构建完整的知识体系;另一方面,重视在教学过程中发挥学生的能动性,激发学生学习的积极性和热情,鼓励学生能够主动接受新知识,进行自我消化和吸收,进而扎实地掌握算法理论基础和技术,点燃起强烈的探究欲望,逐步培养学生自我探索、自主学习的能力。

第二,以学生为中心的教学模式强调,学生是知识的“应用者+创造者”,而不是知识的“继承人”。基于工程教育认证的理念,教育不应该只关注“学生学了什么”,重要的是要关注“学生能利用所学,解决什么样的问题”。以计算机工程问题解决作为主线,激励学生利用掌握的知识和方法,进行离散模型抽象、数据结构选择、算法设计、上机实践以及算法分析,并进一步提出改进策略。将学生的能力培养贯穿学习的始终,切实培养学生分析问题、解决问题的能力。

第三,以学生为中心的教学模式强调,学生和教师之间的换位思考。教师需要站在学生的角度,了解学生在学习知识时的难点是什么,在能力发展过程中遇到的主要问题有哪些,从而对自己的教学内容做出有针对性的调整,更好地传授知识、启迪思想。同样,学生也需要站在教师的立场上,对教学内容进行思考,进行自我归纳,更好地掌握知识和提升能力,为今后的创新奠定良好的基础。

以学生为中心的课堂教学,要贯穿“学生是课堂的主体”的理念,用最简单的语言讲解最深奥的理论;将能力达成作为最重要的培养目标,带着学生一起去探索,激励学生的自我探索,达到学以致用的目标。

二、实现“课程导向”向“能力导向”的转化

基于OBE理念,“算法设计实验”课程以计算机工程问题解决作为主线,将“离散数学”“数据结构”和“算法设计”按照知识内容进行纵向组织,逐步培养学生通过系统组织知识点解决计算机工程问题的能力,实现从“课程导向”向“能力导向”的重大转变。基于计算机工程问题解决能力培养的实验框架安排如下。(1)以计算机科学中比较经典的工程问题,如以“单源最短路径”问题、“最小生成树”问题作为导向,鼓励学生深入思考,激发学生学习的兴趣和好奇心;(2)针对问题的具体特征,引导学生找出所有操作对象及操作对象之间的关系并用数学语言加以描述,建立其数学模型(离散数学模型),培养学生模型抽象的能力;(3)针对抽象的离散模型,确定适合问题特征的存储结构,培养学生具体问题具体分析的能力;(4)根据问题的特征和数据结构,设计至少一种有效的算法对问题进行求解,锻炼学生灵活应用算法的能力;(5)编写程序并在计算机上运行以获得正确的结果,切实提高学生的实践能力;(6)对不同算法的运行结果进行复杂性分析,尝试改进,逐步培养“学而优则用,用而优则创”的能力。下面以“单源最短路径”问题作为示例,給出了实验内容的具体安排(见表1)。

表1  “单源最短路径”问题求解

从表1可以看到,在“单源最短路径”问题中,以具体的公交路线图引入问题,可以有效地激发学生的学习热情和求知欲;利用离散数学中的图论知识,确定图的点、边和权,将问题抽象为有向图的“单源最短路径”问题;针对有向图的特征,选择合适的存储方式,完成物理存储;对于抽象的问题,要求灵活运用算法的知识,设计求解的算法并上机实现。上述过程,将学生的能力培养贯穿于整个教学过程中,“一气呵成”地培养学生“学以致用”的能力,最后的创新提高,将进一步激发学生的探索精神,有利于培养学生的创新思维和创新能力。

在传统的“算法设计实验”课堂中,教师只注重对某些算法的编程实现,割裂了具体问题抽象、分析、解决的过程,无法实现对学生的思维能力和探索精神的培养。学生则忙于调试程序的细节,忽略了理论知识的内化、吸收,更无法构建完整的知识体系。基于计算机工程问题解决能力培养的实验框架,有助于于引导学生建立“问题—抽象—分析—解决—改进”的知识架构,“从问题中来,到问题中去”,切实培养学生学有所用、学以致用。

三、实现“重知轻行”向“知行合一”的转变

“读万卷书,行万里路”,实践能力与理论学习对计算机专业学生具有同等重要的地位。理论知识为实践提供了重要的指导,实践训练有助于加深对理论知识的理解,两者相辅相成,相得益彰。

第一,在实验平台中设置基础、设计和综合三种阶梯式实验题目,引导学生以循序递进的方式完成实验题目。其中,基础题目多为验证性题目,旨在切实锻炼学生的实践能力,加深对理论知识的理解;设计性题目为提高性题目,旨在培养学生对算法的灵活应用能力,鼓励学生对同一问题提出多种求解方法,能够分析各种算法的利弊;综合性题目难度最大,需要学生以计算机工程问题解决为主线,针对实际问题进行数学模型抽象、数据处理、算法设计和编程实践,将各个知识点纵向衔接,培养学生解决复杂工程问题的能力。

第二,遵循“以赛促学、以赛促改”的实验教学理念,在“算法设计实验”课程中引入了国际大学生程序竞赛(ACM—ICPC)模式,对于综合性题目采用ACM—ICPC的小组赛制,3名学生组成一个小组,以小组为单位完成实验综合题目。小组制有效增强了学生之间的交流与合作,实现小组成员之间的查漏补缺,引导学生有效思考,培养学生问题求解的开放性思维;有利于实现学生之间的分工合作,培养学生的团队协作精神和持续追求效率更高、质量更好算法的创新意识,积极探索“一流人才”的培养模式。

第三,将问题模型的抽象、数据处理、算法设计等能力,纳入学生的学习效果评价和考核制度,鼓励学生独立思考、分析、解决问题,并将“算法设计实验”课程对应专业认证的指标点完成达成度分析,用于制定持续改进方案。通过这种考核评价方式,将终结性评价与学生的能力培养综合为学生的最终实验课成绩。

基于工程教育认证的“算法设计实验”课程教学改革,以竞赛为抓手,优化了实验内容,锻炼了学生的实践能力,激发了学生参加竞赛的热情,取得了显著的教学成果。近年来,中国矿业大学计算机学院学子在ACM—ICPC亚洲区域赛等比赛中共获金奖2项、银奖15项、铜奖23项,是中国矿业大学大学生程序设计竞赛与人才培养的里程碑,也为学校“双一流”和“新工科”建设发挥了积极作用。

参考文献:

[1]陈翔.面向不同层次学生的算法设计与分析课程教学

改革探索[J].计算机教育,2014,(18).

[2]刘晓璐.基于ACM—ICPC模式的算法分析与设计课程

的建设与实践[J].中国教育信息化,2015,(10).

[3]陈珠灵,汤儆,许紫婷,等.以赛促改 推动科研反哺本科

实验教学[J].实验技术与管理,2018,(10).

[4]张仕,吴闻,严宣辉.以ACM—ICPC为核心的学生培养

体系实践[J].计算机教育,2018,(1).

[5]李华新,谭敏生.工程教育认证背景下计算机专业人才培养

探索与实践[J].黑龙江教育:高教研究与评估,2018,(11).

收稿日期:2019-12-27

作者簡介:韩丽霞(1980—),女,山东威海人,中国矿业大学计算机科学与技术学院讲师,博士,主要从事仿生优化算法研究。

基金项目:中国矿业大学教学研究项目“以赛促改,以赛促教,以赛促学——以ACM—ICPC为依托”(2019YB22);中国

矿业大学计算机科学与技术学院“数据结构”教改项目

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