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“数据结构”翻转式教学改革研究

2020-07-27周艳聪黄橡丽孟巍

现代信息科技 2020年5期
关键词:数据结构线上线下教学案例

周艳聪 黄橡丽 孟巍

摘  要:“数据结构”作为计算机类专业的核心课,直接影响着后继课程的学习。针对该课程内容抽象、学习难度大等特点,提出了利用网络资源和自有平台相结合的混合式教学模式。针对部分教学内容给出了课堂学生为主、教师为辅的翻转式课堂教学内容设计,使学生高度参与到课堂教学,为学生提供了不一样的课堂体验,收到较好的教学效果。

关键词:数据结构;线上线下;教学案例;翻转课堂

中图分类号:TP311.12-4;G642      文献标识码:A 文章编号:2096-4706(2020)05-0194-03

Research on the “Data Structure” Flipped Teaching Reform

ZHOU Yancong,HUANG Xiangli,MENG Wei

(School of information engineering,Tianjin University of Commerce,Tianjin  300134,China)

Abstract:As the core course of computer major,“Data Structure” directly affects the learning of the following courses. According to the characteristics of the course,such as abstract content and difficult learning,this paper puts forward a hybrid teaching mode which combines network resources with its own platform. In view of some teaching contents,this paper gives the flipped classroom teaching content design with students as the main part and teachers as the auxiliary part,which enables students to participate in the classroom teaching highly,provides different classroom experience for students,and receives better teaching effect.

Keywords:data structure;online and offline;teaching cases;flipped classroom

0  引  言

“數据结构”课程是计算机类相关专业的核心课程。该课程为数据库、操作系统等后继课程提供了重要的基础知识,因此,其在专业课中占据着举足轻重的地位。但“数据结构”课程内容较为抽象,算法繁多,学生学起来有一定的难度。传统教学模式中,课堂上教师以讲授为主,学生被动听课,稍微走神,就会导致后面内容跟不上,因此,上课效果不佳,学生也容易产生厌学心理。实验教学环节中,由于学时有限,实验课上学生只能完成基础算法的实现,实际中遇到待解决问题,学生往往无从下手。而且很多学生不能将课程内容与其他课程、自己专业有效联系起来,出现学习和应用脱节的现象,从而丧失学习的兴趣和自信心。因此,有效进行课程改革,将课堂活跃起来,让学生的被动学习变为主动学习,真正掌握“数据结构”课程的精髓,为学生提供内容形象丰富、有参与感的教学体验尤为重要。

1  课程教学改革方案设计

结合天津商业大学复合型应用型创新创业人才培养目标,针对当前课程教学中存在的若干问题,课程基于自主教学平台和雨课堂平台,采用“课前自学+课堂指导+课下复习并实践”的混合式翻转课堂学习模式。课程以核心知识点为基本单位,将课程内容进行有效组织,让学生课前登录自主学习平台自学;课堂上教师将核心内容进行简单串讲,然后有针对性地辅导;课后学生完成个人知识检测和实践,并根据个人情况进行实践拓展。通过该方式优化教学组织形式和学习内容,提高了课堂学生参与度和积极主动性,提供了差异化、立体化教学体验。

课程采用基于核心知识点的翻转课堂模式进行。教学过程中将课堂教学与课下实践充分融合,课上课下的教学内容、教学方法、教学手段和资源连贯衔接、紧密配合,尤其鼓励学生自主学习,让学生通过自学和讨论获取更强的学习能力和对知识更深层次的理解,以及更强的分析问题与解决问题的能力、创新实践能力。具体教学内容、教学方法、教学手段设计如表1所示。

2  课程考核方式及评价

课程的核心目标是通过课程的学习,使学生熟练地掌握数据结构的内在逻辑关系及其在计算机中的表示方法,以及有关基本操作的算法实现;熟悉它们在计算机科学中的基本应用;培养和训练学生根据求解的问题合理选择数据结构,应用高级语言编写和实现结构清晰和正确易读的算法,以及评价基本算法的能力;培养学生的计算思维、分析问题和解决问题的能力以及实践创新能力;培养学生的规范意识、团队精神、合作精神、探究精神。课程以过程考核和能力考核为重点。由于课程为基础课程,理论性较强,需进行书面知识考查,故学生成绩评价仍采用传统的平时成绩与期末成绩按权重综合评定的办法。学生平时成绩由多个过程考核成绩按权重叠加形成,增加了学习过程的考核。考核的重点从“考知识”向“考能力”转变,建立以考察综合能力和素质为主体的考核内容,促进学生自主学习能力、实践能力、创新能力和协作能力的提高,实现知识、能力、素质的协调发展。具体考核方案如表2所示。

教师根据学生课前预习时长、课前自测、课堂出勤、课程参与度、小组讨论、课程展示、课后自测、课程实验完成情况给予课堂评分,作为学生本次翻转课堂教学平时成绩。

3  翻转课堂教学内容设计示例

以严蔚敏、吴伟民编著的《数据结构》教材第十章内部排序为例进行翻转课堂教学设计。本章的内部排序主要讲解插入排序、交换排序、选择排序、归并排序、基数排序等几种典型的排序方法。相对来讲,课程内容较易理解,相互关联性不强,故本章完全采用翻转课堂的形式完成。

教师提前将本章节的教学大纲上传到网络教学平台,然后布置讲解任务,以小组为单位,每组准备讲解一个排序方法。哪个组讲解哪个排序算法,由系统随机指派;课堂中具体由谁来讲解,教师随机确定。这就要求小组内每位同学都要积极参与,不能存在侥幸心理。翻转式教学法的应用不仅可以加深学生对知识的理解,还可活跃课堂氛围,提高学生的语言表达能力。前期实践证明,学生活跃度非常高,参与度和表现欲都非常强。

3.1  课前预习

课前划分学习小组,发布学习任务。通过自主学习平台,课前为学生提供教学大纲、优质的电子教案、经典教学视频、动画演示、自测习题等教学资源,以个人学习与小组讨论相结合,完成课前预习工作。其中,通过课前自测,可以很好地检测个人自学情况。如果成绩不理想,教师给予必要的辅导。课前一周,以小组为单位随机派发某个排序算法,作为小组展示内容。学生以小组为单位制作讲解课件,准备课堂展示。课件制作过程中教师可提供答疑服务。

3.2  课堂展示

课堂上,教师首先就整章的内容进行导引,阐述各算法之间的关系。然后由各小组分别展示。教师随机指定小组内某个学生进行内容展示(可防止某些同学积极参与,某些同学消极怠工的情况)。展示过程中听众学生可提问,讲解学生需给出解答。展示过程中讲解学生可采用任何教学方式、方法,例如动画展示、提问、小组讨论等。讲解结束后需回答听众学生提问,同时回答教师提问。教师根据学生讲解情况进行本算法的简单总结,同时对学生讲解进行点评,完成教师评分、学生评分环节。然后继续下一组学生。当演示全部完毕,教师再次梳理课程核心知识点,起到总结和复习的作用。最后进行答疑辅导。

3.3  课后复习与实践

课后学生登录自主学习平台,完成章节或知识点检测,可检测个人课堂知识掌握情况。自主学习平台为每个学生提供了建议的学习方案,整理了错题本和答题情况统计。学生可以根据答题情况进一步制定个人学习计划。教师登录平台可查看到每个学生的完成情况,然后根据学生具体情况对个别学生实施单独辅导。

同时,在课后实践环节,教师根据授课内容,给出与授课内容相关的实际问题项目,要求学生以小组为单位完成项目的分析、设计与编程实现,从而给出可行的项目解决方案,达到理论与实践的真正结合,为课程设计打好基础。

3.4  教师评测

教师根据学生课前预习时长(平台有学习记录)、课前自测、课堂出勤、课程参与度、小组讨论、课程展示、课后自测、课程实验完成情况给予课堂评分,作为学生本次翻转课堂教学的平时成绩。

4  结  论

文章针对“数据结构”课程特点和当前教学现状,对课程进行了线上线下的结合,部分课程内容全部翻转的混合式教学改革设计。以自主研发的自主学习平台为基础,结合雨课堂教学平台,实施了“课前自学+课堂辅导+课下复习与实践”的混合式翻转课堂学习模式。经过小范围实践,教学效果良好。

参考文献:

[1] 渠慎明,刘珊,王青博,等.数据结构课程中的翻转课堂教学模式研究 [J].计算机时代,2018(9):66-68.

[2] 郭群.翻转课堂在数据结构课程教学中的实践研究 [J].信息与电脑(理论版),2018(19):224-225.

[3] 彭国建,房琦.“数据结构”课程翻转课堂教学模式研究与实践 [J].教育观察(上半月),2017,6(15):111-113.

作者简介:周艳聪(1978-),女,汉族,河北饶阳人,副教

授,博士研究生,研究方向:智能信息处理;黄橡丽(1963-),女,汉族,河北藁城人,副教授,硕士研究生,研究方向:计算机应用;孟巍(1978-),女,汉族,河北玉田人,講师,硕士研究生,研究方向:数据分析、图像处理。

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