徐航 谢莹 严涛

摘  要：随着电子信息技术的发展，传统以课堂教学为主的数据结构课程教学模式已不能适应当代大学生的生活场景与疫情环境下的新兴教学需求。因此，探索混合式教学背景下一种适应新时代要求的数据结构课程改革方案已经势在必行。该文以线上教学平台为基础，以实际教学经验为参考，从课程架构设计、教学资源建设、课前学习引导、课堂师生互动和课后扩展实践等多个角度出发，提出课程改革的一般思路与方法，有助于提高学生的学习效率和积极性。

关键词：数据结构；教学改革；混合式教学；线上教学平台；教学模式

Abstract： With the development of electronic information technology， the traditional teaching mode of data structure course based on classroom teaching can no longer meet the emerging teaching needs of contemporary college students' life scenes and epidemic environment. Therefore， it is imperative to explore a curriculum reform scheme of data structure course to meet the requirements of the new era under the background of hybrid teaching. Based on the online teaching platform and taking the actual teaching experience as the reference， this paper puts forward the general ideas and methods of curriculum reform from the perspectives of curriculum architecture design， teaching resource construction， pre-class learning guidance， classroom teacher-student interaction and post-class expansion practice， which helps to improve students' learning efficiency and enthusiasm.

Keywords： data structure course; teaching reform; hybrid teaching mode; online teaching platform; teaching mode

数据结构课程是计算机类专业大学本科生的必修基础课程[1]，其前驱课程通常包括离散数学、C语言等，后继课程通常包括算法设计、计算复杂性等[2]。因此，对数据结构的研究往往是构造复杂系统与设计高性能算法的基础，是学生从数值计算到非数值计算逻辑的一个思维转折[3]。近年来，在线开放课程与线上学习平台如雨后春笋般崛起，为促进信息技术与教育教学的深度融合、进一步推动我国在线课程建设与应用共享等，教育部印发的《关于加强高等学校在线开放课程建设应用与管理的意见》（教高〔2015〕3号），规定了建设在线开放课程的三个基本原则：立足自主建设、注重应用共享、加强规范管理[4]。此外，受世界范围的新冠感染疫情影响，我国目前的防疫局势仍面临挑战[5]。以笔者自身为例，所在的学校与城市受输入性新冠感染病例影响，开展了数月的线上教学。受益于笔者此前对数据结构课程线上线下混合式教学改革的探索经验，数月的线上教学进展顺利，在恢复线下教学后成功地衔接上既定的教学计划。可见，当今社会对混合式教学的需求刻不容缓[6]。

一  数据结构课程教改模式探索

（一）  课程架构设计

数据结构的课程架构设计应参照既定的人才培养方案要求，结合所用在线教学平台的特点，遵循面向不同院系学生的认知规律和能力专长，对课程的理论大纲和实验内容进行统筹安排，将课本内各章节内容按照知识点、技能点、重难点进行串联、梳理和划分，并合理分配学时、学力，以符合混合式教学模式中线上线下课程相结合的特殊需求。

以笔者自身为例，所教学的班级为新工科产业学院的物联网工程系学生，其学科背景需紧贴新工科产业需求与物联网专业实践，在掌握傳统数据结构与算法知识的基础上还需进一步结合未来的就业场景进行实验与大作业设计。具体而言，在工程知识上，需掌握数学、自然科学知识，计算机及信息技术领域的工程基础和专业知识，并将其用于解决物联网应用领域的复杂工程问题；在问题分析上，能应用数学、自然科学和工程科学的基本原理思考物联网工程与相关技术，并通过文献研究，识别、表达、分析复杂工程问题，掌握问题分析方法，获得有效结论；在设计开发上，能够掌握面向应用领域的物联网系统开发全周期、全流程的基本方法和技术，设计满足特定需求的物联网系统、关键算法及应用软件，并能够在设计环节中体现创新意识，考虑社会、健康、安全、法律及环境等制约因素。

例如，在学期末尾，可组织学生针对物联网工程实践中的传感器部署应用场景研究设计一个与之相关的资源优化算法，作为课程设计的大作业提交。学生可以小组为单位，在指导老师的建议下，查阅相关文献并利用各种开源的代码实验平台，分阶段、分领域、深入浅出地自学启发式群智能搜索算法（如遗传算法、粒子群算法等）。从而在实践应用中加深对数据结构课程的知识应用，扩展对算法设计分析的概念理解。

总体而言，本文所提出的基于混合式教学模式的数据结构课程的整体架构如图1所示。以理论和实验大纲为理论基石，以线下课堂的面对面师生交流为主干，以线上教学平台的各种开放资源为补充，有机结合，同时对理论和实验大纲进行合理的反馈与修正，三者合一，共同构成了数据结构课程地混合式教学架构模式。下面将就图1中混合式教学模式的各个构成要素逐一展开说明。

（二）  教学资源建设

工欲善其事，必先利其器。一个好的线上教学平台对混合式教学的作用是毋庸置疑的[7]。笔者主要采用的是超星线上教学平台，包括其内部关联的超星学习通网页版、手机APP版等，以实现大部分课程资源的上传、下载和分享，以及在线课堂上的师生互动（如签到、通知、提问、讨论、课堂小测和线上考核等）。此外，还应广泛结合其他线上教学平台，如中国大学MOOC（慕课）、bilibili课堂频道和网易公开课等知名网络平台，从而全方位地扩充学生的知识面、补齐学生的知识短板、夯实学生的理论基础。

以超星平台的静态教学资源建设为例，如图2所示，教师在进入课程主页后可以自由上传与编辑课程教学资源。每一章的教学资源可以包括电子书籍、PPT课件、线上公共开放视频以及教师自己录制的课堂或线下教学视频等，不一而足。学生在进入课程主页后，可以选择相应章节的内容自由安排学习计划，充分发挥主观能动性。此外，如图3所示，在对应教师的课程档案界面里亦可编辑建设当前教学班级的本学期课程档案资料，既方便了教师对课程资源建设的复用与总结，又增加了学生复习、预习课程知识的渠道途径。

（三）  课前学习引导

磨刀不误砍柴工。做好课前预习和学习引导是提高学生听课效率的不二法门[8]。针对数据结构课程的学习特点和不同章节内容的学习难度，笔者采用量身定制学习任务单和知识点指南双管齐下的方法，以应对混合式教学的特殊环境。首先，利用超星平台的通知功能对所有学生进行广播，以预告下次线上或线下课程的学习任务单。根据线上和线下课程的不同需求，学习任务通常包括但不限于要求学生观看一定课时的教学视频、完成一定题量的课堂知识小测、参与某些开放式的关键问题讨论等。其次，还将利用超星平台的资源存储与共享功能，针对下次线上或线下课程即将讲授的重难点知识进行结构化的总结、归纳和梳理，从而让学生能做到胸中有沟壑，事半功倍地学习。

以学习周第二周的某一节线上课程为例，一般会对学生做以下学习任务通知（通过超星学习通APP软件发布）。

1）完成超星平台课程目录中第二章所有小节的任务点学习（含视频和测试），视频至少要看到90%的进度，可以选择双倍速度播放，测试需达到60分以上。

2）完成当天发布的手势签到和线上讨论活动，会在学习过程中发布重难点讨论主题，请大家踊跃参与。另外，物联203的同学还需要在理论课后继续参加实验课的线上学习，请同学们不要错过！

3）线上学习后，还要完成课后布置的小测作业以检验大家的学习情况。

4）本周暂时采用观看录像、线上讨论、互动答疑和课后小测等方式综合授课，下周会视具体情况考虑是否使用线上直播的方式授课，请大家提前安装好腾讯会议软件。

（四）  课堂师生互动

良好的师生互动是混合式教学成功的基石。针对学生对数据结构课程中艰深算法内容与复杂计算环节的吸收不良问题，笔者采用的策略是在讲完一个重难点知识之后，马上进行随机点名与提问。若是处在线上教学环境，则充分利用超星平台的作业发布与在线提问功能进行有针对性的线上小测与提问等，并且将学生的表现纳入平时分的考虑范畴，对表现好的学生予以奖励，对表现差的予以激励。此外，在线上教学的授课方式上，笔者采用视频录播与实时直播相结合的方式。以騰讯会议软件的录播和直播功能为基础，根据线上和线下课程的不同教学需求进行录播或直播。需要注意的是，录播虽然打破了授课时间的限制，让学生在学习安排上有了更大的自由度，但是在互动沟通的实时性上却不如线上直播。因此，还需要借助超星平台的开放式讨论功能和微信群的实时聊天功能来弥补录播教学模式师生互动的不足。

如图4所示，笔者会在课前发出主题讨论的通知，并在课间与课后同学生针对某个学习重难点进行开放式的讨论。此方法的特点是所有人都可参与，讨论热度较高，容易激发学生的学习兴趣与参与感，且没有时效限制，可以带着问题一直学习，并在学习的过程中思考与解决问题。缺点是很难做到实时讨论，通常在一问一答中存在一定的时延，由于所处环境等复杂因素有时无法及时回复学生。因此，如前文所述，线上的师生互动应该多样化、灵活化，教师应综合使用线上平台及其他通讯互联工具同学生展开同步或异步的互动交流，从而最大限度地掌握学生的学习动态，加深学生的知识吸收与理解。

（五）  课后扩展实践

实践是检验真理的最佳标准。数据结构课程的混合式教学不应止步于课堂教学，还应进一步延伸至课后的扩展研究与项目实践当中，这对数据结构课程而言尤为重要。因此，应该发挥混合式教学的优势，通过线上指导，辅助学有余力的学生在课外学习数据结构相关知识点的延伸与应用，以及课本中相关算法设计的升级与优化，从而进一步培养学生的主观能动性和创造力。此外，笔者在学期中段还会组织感兴趣的学生参与自己主持的多个科教研项目，从而锻炼学生的科研实践能力，加深对课本知识的理解。

遗传算法是一种基于混沌搜索的启发式群智能算法，通常由于解决优化类的NP复杂问题。其结构简单、功能强大且数十年间在国内外取得了长足的发展，网上的学习案例与实验代码俯拾皆是。相比复杂的数学理论推演，其更加注重实验编程实践，非常适合计算机领域的学生入门学习。因此，笔者常常会以遗传算法为学习目标布置学期末的课程设计案例，以达到拓展学生学术知识、培养学生科研能力和加深学生算法领悟的目的。通常，笔者会先让学生以3～5人为单位划分小组，再给予其2～3周的时间，通过查阅图书文献及互联网电子文献（如知网、IEEE、ACM等学校已购的学术数据库）的方式自主学习遗传算法的基本框架、发展历史、实际应用和改进方向，并要求其在学期末提交一份学习报告或进行一段PPT讲演，主题可以从老师提供的几个选项当中选择，亦可自主选择切合主旨的题目。此外，那些表现优异且对科研产生浓厚兴趣的学生还会被邀请参与到笔者主持的一些科研项目当中，从而进一步强化学生的科研素养，加深对数据结构与算法知识的拓展应用，并为一部分励志读研的学生提前累积一定的学术经验与科研技能。

二  數据结构课程的教改效果反馈

最后，笔者会在学期末组织学生完成若干份反馈混合式教学成果的调查问卷，其主要目的在于统计学生的学习偏好和成效，以分析过往教学的不足之处。例如，图5—图8就显示了某班学生对四个示例问题进行匿名问卷调查的结果。由图5—图7可知，虽然大多数学生认为数据结构课程中的“树与二叉树”章节是最难理解的，但也恰恰是其最为喜欢且掌握程度较高的一个章节。这说明大多数学生面对困难反而爆发出了更高的学习积极性与主动性，从而达到了更好的学习效果。由图8可知，大多数学生认为使用超星线上教学平台观看授课老师录制好的视频对自己的线上学习帮助最大，而观看中国大学慕课平台或其他线上教学平台的开放视频则要次之。这是对授课老师的一种认可，也从侧面反映了混合式教学模式的优越性与普适性。

三  结束语

本文以笔者对数据结构课程的线上线下教学经验为例，结合当今社会背景与国家需求，进一步讨论了混合式教学模式的课程框架设计、课程资源建设、课前知识引导、课堂师生互动和课后扩展实践等重要环节。通过对数据结构课程的混合式教学改革，学生的学习效率与积极性得到了提高，为学生毕业后的求职、科研和教学道路奠定了坚实的基础。

参考文献：

[1] 耿国华，张德同，周明全.数据结构——用C语言描述[M].北京：高等教育出版社，2015.

[2] 严蔚敏，李冬梅，吴伟民.数据结构（C语言版）[M].北京：人民邮电出版社，2015.

[3] 崔洪振，刘梦琳，张伟，等.基于数据结构教学内容的混合式教学过程研究与探索[J].中国教育信息化，2021（13）：88-92.

[4] 教育部关于加强高等学校在线开放课程建设应用与管理的意见[EB/OL].http：//www.moe.gov.cn/srcsite/A08/s7056/201504/t20150416_189454.html.

[5] 王树梅，杜明.疫情背景下《数据结构》课程实验教学改革研究[J].湖南理工学院学报（自然科学版），2021，34（2）：80-84.

[6] 苏彩霞，丁岚.《算法与数据结构》课程线上线下混合教学模式探索[J].创新创业理论研究与实践，2021，4（13）：19-21.

[7] 王宇英.基于Educoder平台的“数据结构与算法”实验教学模式改革研究[J].教师，2021（20）：107-108.

[8] 李立.《数据结构》课程的教学改革创新研究[J].中国新通信，2021，23（8）：181-183.