亓静

摘要：本文集中阐述了随着我国社会的不断发展，人工智能技术也得到了长远的发展，因此需要将传统的数据结构课程进行教学改革，使其能够将现今存在的诸多问题进行有效解决，帮助学生能够自主学习，提升学习效率，使其数据结构课程更加合理化、现代化。

关键词：人工智能;数据结构;教学现状;教学改革

中图分类号：G642 文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2020）12-0151-02

数据结构是一种结合了计算机科学和计算机技术的专业类学科。同时该科目的课程安排上具有很强的理论性和实践性，同时教学上也有了较高的难度，对教师水平提出了一定的要求，但是现阶段开展的数据结构教学中存在着很多问题，严重影响到学生进行程序设计的学习以及对数据抽象能力的培养。

1现今《数据结构》教学要点

1.1课堂讲解环节

现阶段的《数据结构》的教学中，面授形式的教学中会出现学生参与兴趣比较低，这是由于教师仅仅口头讲授，导致学生缺乏学校兴趣，甚至一些教师也没有很好地将人工智能教学落实到位。还有在进行教学中，一些教师的教学水平并没有达到很高的水平，同时教学能力上也有待提高，因此使学生丧失了学习的动力，没有利用合理的教学方法进行教学，让学生学习效果不佳。

1.2课程难度问题

对于《数据结构》课程来说，不同于其他学科的学习，本身课程内容就具有较高的难度，知识点都十分的抽象，具有极强的逻辑性，其有着很多的抽象概念和复杂的算法，而学生并没有足够的实际应用的经验来帮助学习，所以在学习《数据结构》的课程时很难快速理解，在进行学习中有着较大的困难。并且对于大多数学生来说，没有一个很好的学习方法和学习方向，及时学习之后仍然不知怎么进行将学习的知识进行实践。

1.3学生基础不好，不具备编程能力

由于学生的学习能力、知识基础、生活阅历、都有着较为明显的变化。《数据结构》的学习之前需要有一定的编程基础，需要进行C语言等程序设计语言以及离散数学的学习，由于有些学生并没有很好地对这些课程进行学习，因此严重影响到日后《数据结构》的学习，所以学生必须具有一门的编程语言学习才可以解决实际出现的问题，但是其中不少学生并没有很好的掌握一门程序设计语言，甚至并没有程序设计语言的基础，从而根本无法进行算法分析以及算法设计的相关学习。

1.4学生学习主动性要点

由于学生进行学习的过程中没有一个良好的学习积极性，甚至一部分学生会没有做好进行学习的心理准备，还有一部分学生有着对学习强烈的抵抗心理，因此在学习过程中不断地寻找逃避学习的途径，想要通过一些侥幸手段来逃避考试。另一部分学生学习知识基础并不牢靠，使其没有一个完整的学习体系，面对《数据结构》学习中较难的数据概念和数据算法难以理解，不会将理论知识联系实践解决问题，这样持续下去会让学生增加学习中的难点和问题，让原本理论难度较高的学习变得更加枯燥无味，丧失学习的热情，学习没有动力甚至不愿意接受课程的学习。

2信息技术背景下课程对于教师的要求

针对上述学生中出现的各种问题，会严重影响到学生学习知识，使数据结构课效率低下，同时也是数据结构教学普遍存在问题。因此需要教师进行课程的全面改革，不断深化课程教学的改革落实工作。数据结构课程教学对教师提出了更多地要求，在现今信息技术背景下，需要充分利用信息技术来进行数据结构课程教学，同时不断提高教师对于数据结构教学重要性的认识，能够对现代教育技术充分掌握，同时合理进行教学设计，提升服务意识。以往传统的教学方法已经无法满足现今网络时代的教育需求，因此教师需要不断进行网络教育形式的研究工作，能够进行合理的教学改革。不断利用信息技术中人工智能的帮助下进行教学教育，不仅可以有效地提高学生的学习效率，同时能够及时反馈学生的学习效果，对学生的学习数据进行统计和分析，帮助教师及时地进行教学内容调整，同时将学生作为教学主体，将教师从原本的知识传授者变成教学引导者，帮助学生能够进行自主学习，促进学生综合素质的提高。

3人工智能背景下《数据结构》课程的探索实践

数据结构教学中加入人工智能技术，可以有效提高教学质量，同时也符合现代教育的要求。这样的教学以学生作为学习主体，让学生可以对自身的学习情况有一个大致的了解。针对《数据结构》课程中的各种问题，需要制定出相应的对策。

3.1对于面授輔导课

对于全日制下的《数据结构》课程的开展，是进行面授课的形式。因此，这样的面授课还是会以文字材料为教学基础，教师需要对学生进行重难点的详解，同时对于算法分析能够有条理地进行讲解。面授课程的重点是进行学习方法的教学，因此需要能够对课程中重难点问题进行方法性的教学引导，对学生中的作业的批改和实际解决问题的能力进行重点培养。近些年来我国学科的教学面授辅导也出现了很多问题，面授课教学质量下降的原因来自各个方面，其中一个方面是因为这种面授的形式受到学生学习积极性的影响，有些时候学生没有很好的学习主动性，因此教师需要利用人工智能进行辅助教学，来提高课堂的趣味性，并且在现阶段信息技术大发展的背景下，可以很好地利用人工智能在课堂上进行教学，开展新型课堂，利用网络不受时间和空间的限制，进行《数据结构》的教学工作。

同时要积极向学生传达课程的重要性，使其学生对这种课程形式重视起来，在每次上完课之后，需要对学生进行详细的了解，以此掌握每个学生的学习状态，同时利用人工智能技术，把学生的作业、成绩以及其他学习过程中的信息输入到电脑中，并利用人工智能技术进行作业的批改和纠错，教师在之后进行审查和总结，并让人工智能不断地进行学习，熟悉教师进行教学任务的安排和处理，这样在人工智能技术的加持下，可以保障面授课程教学的高效率性，同时能够对每一个学生进行学习情况的统计分析，在处理个别学生的问题时可以迅速进行问题的处理分析，以及有针对性地进行教学。同时针对那些没有计算机的学生或者无法长期使用电脑的学生也能够进行信息统计，同时建立出整个教学安排的课程大纲，交给计算机结合学生学习能力进行整体分析，向教师展示出合理的教学计划，让教师在进行面授课的教学中更有针对性，符合学生的学习习惯。

3.2网上进行教学辅助

在当今高速发展的计算机技术的加持下，可以利用人工智能的形式进行网上教学，其中教学形式包括进行网上自主学习、网上答疑解惑、网上考试、网上小组讨论。对这种形式的展开，能够充分利用信息技术和人工智能的科技性进行教学，教学设计对于教师来说一直是进行教学工作的重点内容，因此需要针对《数据结构》课程特点，与人工智能技术优势有机结合起来，让学生能够更加高效地进行学习。同时考虑到学生面对面授课有时会出现的没听懂的情况，需要不断地对学生进行引导教育工作，让学生如果有不明白的问题，可以通过网络进行复习，这样保障学生在学习中有足够的复习机会，让学生不会再学习中出现知识点记忆割裂的情况发生。

在《数据结构》课程教学中引入人工智能技术，最大的优势之处就是能够帮助学生进行高效的自主学习。对于学生自主学习而言，分为课前课后和课下。首先对于学生课前准备来说，学生需要进行一定程度的预习，但是由于学生的学习能力是不同的，教师就不容易进行统一管理，但是利用人工智能进行每个学生教学内容的统计，并可以通过分析进行每个学生应该进行的预习工作的通知和安排，这样就不会只是依赖教师进行统计和分析，大大提高了教学效率。而课程教学中人工智能同样可以很好地做好对学生学习情况的监管行为，对于纪律性的管制依靠人工智能来做，及时对学生进行提醒，这样很好的保障了教师进行教学的连贯性，不会因为个别学生而打断所有人的听课过程，而最后课后的帮助，便是针对教师教学后布置的作业，在学生完成后能够通过人工智能进行第一时间的收取甚至批阅，极大地提高教学效率，同时针对卷子中出现的一些问题，对教师进行及时的反馈，这样可以帮助教师第一时间了解学生所出现的学习问题。

4总结

综上所述，在人工智能技术的背景下，教师在进行《数据结构》的课程教学中，能够利用人工智能技术的优势之处有效地提高教学效率，同时也可以让学生更加有针对性地进行课程学习，提高学习质量。