李 娟，孙 方，张冰心

（武昌工学院 信息工程学院，湖北 武汉 430065）

0 引言

近年来，计算机科学与技术、软件工程、数据科学与大数据技术、物联网工程等新工科专业成为应用型本科院校的重点发展专业，而数据结构是该类专业最重要的基础课程。在传统线下教学中，数据结构课程教学内容存在多、难、杂的问题，教学条件存在时空禁锢、资源难求、众口难调的问题，教学模式存在手段单一、理念落后、效率低下的问题，教学评价存在考核方式片面化、评价标准主观化的问题，教学管理存在管控尺度难把握、教学资料杂乱少的问题。针对这些问题，混合教学模式提供了一种新的解决方法［1-2］。

1 相关研究

混合式教学将线上平台与线下教学两种学习环境相融合，充分利用互联网及信息技术优势，打破了传统线下教学的时空界限，为学生提供了更丰富的学习渠道，充分体现了以学生为中心的教学理念［3-5］。混合式教学模式带来了本科教育教学的革新，同时也在本科教育教学改革实践中不断发展、成熟。混合式教学模式发展初期着重于信息技术的应用，包括课程网络资源建设、微课视频制作、在线作业平台设计、网络教学环境搭建等，这些技术在新冠肺炎疫情期间得以迅速发展，并在本科教学中了发挥不可或缺的作用［6-8］。线上平台优势得以充分展现的同时引发了教师们的进一步思考，其对如何进行资源、方式、环境的混合，如何在线下教学中利用网络平台和先进技术手段开展教学设计，如何进行线上、线下的有效衔接，进行了研究［9-11］。在混合式教学实践中，教师们在智慧教学平台［12-14］（如智慧树、中国大学MOOC、超星学习通、雨课堂等）的支持下，从课前、课中、课后时间维度，教师、学生角色维度，教学、活动、评价交互维度，根据人才培养与具体课程定位展开了混合式教学设计，加强了对学生自主学习能力的培养，提高了教师课堂的教学效率与质量。

教育的根本是育人，专业课程与课程思政协同育人是本科院校教育教学的重要课题［15-16］，科学融入课程思政是混合式教学模式进一步发展完善的方向。为此，本文开展混合式教学模式下的数据结构课程教学改革研究，主要包括以下3个方面：①优化教学目标，明确课程思政目标；②完成数据结构课程混合式教学设计，提出专业课知识与思政元素全浸入式融合的教学方案；③构建诊断性评价、形成性评价与终结性评价相结合的评价体系，有效调控学习过程，客观公正地进行学习效果评价。

2 教学目标

教学应以学生为中心，遵循教师引导、学生主动、OBE导向的理念，融思政教育、专业技能、课程内容于一体。根据学校应用型人才培养需求，数据结构课程教学目标分为知识目标、能力目标、工程目标和思政目标4个方面，具体如下：①知识目标。理解数据结构相关概念与基础知识，掌握数据之间的逻辑关系和物理实现；理解查找与排序问题及解决方案；能够综合分析各种相关算法的性能及应用；②能力目标。能够根据具体问题要求综合选择、设计并构建合理的数学模型和数据结构，具备运用所学知识解决实际问题的能力和计算思维，具有良好的科学研究精神和较强的科学工程意识；③思政目标。树立正确的工程伦理观，培育社会责任感、工匠精神，激发家国情怀，培养科技报国、堪当民族复兴大任的创新引领型人才；④工程目标。能够通过程序员职业资格考试；能够依据软件工程规范，结合问题需求进行编程实践，初步具备设计计算机领域复杂工程问题解决方案的能力。

3 混合式教学设计

3.1 整体设计方案

数据结构课程教学内容由基本概念、经典数据结构和典型问题求解3部分组成，具体如图1所示。

Fig.1 Data structure course content system图1 数据结构课程内容体系

逻辑结构、物理结构和算法分析等相关概念为课程核心内容的学习奠定基础。经典数据结构包括线性结构、树结构与图结构，在教学设计中按照逻辑结构、物理结构、操作算法、应用分析组织教学内容，使学生理解掌握各种数据结构的逻辑关系、物理实现及典型应用。典型问题求解主要包括查找与排序，在教学设计中按照基本原理、算法设计与实现、性能分析及综合比较的逻辑顺序组织教学内容，使学生能够理解不同查找/排序算法的设计思路、实现方法、效率和适用性。

数据结构课程网站提供完善的资源库、习题库及作业库，按照教学内容、知识点详解、实验项目、本章小结、本章测试等项目组织各章节内容，以提供系统学习资源与学习指导。该课程共计72学时，其中线上24学时，用于数据结构基本概念、基础理论和相关算法原理的教学，使学生形成初步知识体系；线下48学时，含32学时课堂教学和16学时实验教学，引导学生对所学知识进行深入理解与巩固，能够融会贯通和拓展应用。依托课程网站开展混合式教学，线上教学平台的智能化、课堂教学的智慧化、实验教学的开放化使学生具备了一定的数据抽象和算法设计能力，也初步具备了创新性和批判性思维。数据结构课程教学内容与学时分配如表1所示。在教学中应坚持以教师育人为关键，形成协同育人模式。利用专业课中蕴含的思想政治教育元素帮助工科学生坚定正确的政治信仰，发挥专业课教师对学生思想的引导作用。

Table 1 Data structure teaching content and study time arrangements表1 数据结构教学内容与学时分配

3.2 教学实施方案

以教学单元为单位，数据结构课程混合式教学路径如图2所示。课程教学按照线上线下混合、理论实践融合、课内课外覆盖及沉浸式思政方式组织实施，整个教学过程包含线上学习、理论课堂、实验课堂和课后学习4个阶段。

Fig.2 Blended teaching path图2 混合式教学路径

在线上学习阶段，教师提前发布任务及时间节点，同时给予简要导学，学生自主选择时间学习线上教学视频，完成线上讨论与作业。线上学习内容注重解决问题的思维和方法的引导，使学生进一步掌握基础知识、提高技能水平。教师通过平台提供的学习数据统计、在线作业完成情况及线上学情反馈掌握学生在线学习情况，以便进行线上线下的衔接设计，为线下授课做好充分准备。

理论课堂按照课表在智慧教室实施，线下授课以案例为中心，采用理论—实践融合方式进行。教师围绕案例进行提问、解答，然后设计新的问题，引出新的解答途径并演练、验证，通过计算机现场编程、调试与运行直接体现教学目的。案例剖析及问题解决需要学生积累一定的知识基础，同时也是对其重难点知识应用能力的考察。必要时教师需针对性回顾线上学习内容，同时通过线上平台记录储存理论课堂的学习过程及学习成果，以便学生后期巩固与复习。

课程实验开展线下实践教学，通过综合训练培养学生分析具体问题、建立数据模型并解决实际问题的能力，培养其创新意识，提高动手实践能力。教学单元所对应的实验应与单元教学同步启动，线上学习为实验项目提供了知识基础，学生在自主学习的同时通过编程初步实现对应数据结构的定义、存储和基本操作。在实验课堂，综合前期学习成果进行项目的设计与实现，完成项目编码、调试、运行与验证，通过实验报告对项目进行整理、总结。项目实践需要线上及理论课堂学习成果的支撑，学生在实验过程中可根据项目需求在网络平台进行相关知识点的深度学习，实验过程、项目成果及实验报告同样可以通过网络平台记载保存。

课后学习主要包括复习、自测两个环节，通过复习回顾章节内容查漏补缺，熟练掌握教学内容；通过自测验证学习效果，保证教学目标的达成。网络平台的线上学习资源、理论与实验课堂的学习记录可以复现教学单元学习内容、学习过程，为学生课后学习提供保障。

为保障教学效果，由课程助教团队负责将辅导性教学融于线上线下、课内课外各个环节中，以学生需求为本，灵活采用集中答疑、小组辅导、个别交流等方式为学生服务。同时，在教学中进行全浸入式课程思政探索，融思政教育、专业技能、课程内容于一体，以正确的价值观引导知识学习，培养三观端正、知识完备、技能过硬的专业人才。

3.3 教学实践

以“队列”章节为例，混合教学安排如表2所示。

Table 2 Blended teaching arrangement of the queue unit表2 队列章节混合教学安排

3.3.1 线上教学

教师通过公告的形式发布学习任务及时间节点，学生在规定时间范围内完成线上学习活动，包括在线作业、主题讨论等。线上学习资源主要包括相关文档资料及知识点详解视频等，其中视频学习被设置为任务点，完成任务点后学生可按需完成其他教学活动。队列章节在线教学活动包括队列特点、队列存储结构及优缺点、队列典型应用3个主题讨论；关于循环队列、链队列的程序理解作业题；关于在线学习评价的问卷调查等。

3.3.2 课堂教学

队列章节线下理论课为2学时，主要包含循环队列和链队列两个知识点，各讲授1学时。以循环队列知识点为例，课堂教学实施过程如图3所示。

Fig.3 Teaching process of “circular sequence”图3 “循环队列”知识点教学过程

在教学过程中灵活运用多种先进教学方法，有效调动学生的学习积极性。有机融合传统教学模式与现代化教学模式，综合运用知识传授、技能技巧培养、情感交往手段，以期获得最优教学效果。课堂利用学习通APP开展教学活动，充分激发学生学习兴趣，发挥其主观能动性，师生借助APP进行有效互动，及时反馈学情。典型课堂教学活动如表3所示。

Table 3 Typical classromm teaching activities表3 典型课堂教学活动

3.3.3 实验教学

实验教学在实验室进行，利用课程网站发布实验任务，并给出必要的实验背景讲解和重难点提示。学生可以根据实际需求自主学习并完成实验任务。为有效监督学生实验情况，教师可要求其以随堂练习的形式提交实验调试与运行界面。

3.3.4 在线测试

课程采用网站在线测试、阶段考试等多种方式对学生学习情况进行考察。在线测试由学生完成章节学习后自主选择时间完成，而阶段考试由教师根据实际情况制定具体时间，由学生统一完成考试。

3.3.5 思政育人

构建全浸入式思政育人环境，包括在课程网站设计中增加思政元素，如工程伦理观、社会责任感、工匠精神、家国情怀等育人题材；在教学案例中以“队列体现的是一种秩序”为核心进行教学内容与思政融合；在教学过程中，结合学生未来职业规划，以“程序员的生活追求，积极向上，追求美好；程序员的专业追求，刻苦钻研，自主创新；程序员的工作追求，认真严谨，追求实效”为主题深挖思政元素，进行“润物细无声”的潜思政。

4 考核与评价

4.1 课程考核方案

着眼于有效调控学习过程，构建诊断性评价、形成性评价与终结性评价相结合的评价体系，其中，诊断性评价、形成性评价作为过程性考核，以平时成绩、实验成绩的方式进行记录；终结性评价以期末考试的方式实现。

课程平时成绩通过网站进行记录和导出，包括签到、章节学习、讨论、作业、分组任务、课程互动及在线测试7个部分，涵盖教学全过程，占总评成绩的30%。课程实验以项目为载体，将实验任务贯穿于教学全过程，通过自评、互评和教师评价进行综合评价。实验项目包括线性表及应用、堆栈及应用、队列及应用、树及典型算法、图及典型算法、查找算法与分析、排序算法与分析，占总评成绩的20%。终结性评价侧重于考核学生的知识掌握程度和应用情况，通过考试的方式进行，考核内容涵盖大纲全部知识点，占总评成绩的50%。

课程考核评价具有以下两个重要特点：①评价因子多元化。考核中注重过程与结果相结合，重视过程性考核，结合线上资源及平台功能，以网站各种学习数据作为评价依据之一；②评价主体多元化。除教师参与评价外，还引入小组、学生作为评价主体，以激发学生竞争意识，调动其学习积极性。多元化评价机制保证了课程考核的公平性、公正性、有效性和权威性。

根据课程考核评价机制，软件工程2020级02班平时成绩平均分为87分，实验成绩平均分为85分，期末成绩平均分为83分，总评成绩平均分为85分，分数分布如图4所示。考试成绩符合正态分布，能较为真实地反映教学效果。从考试成绩来看，学生能够较好掌握所学内容，教学达到预期效果。

Fig.4 Distribution of student score图4 学生成绩分布

4.2 教学效果评价

混合教学模式下的数据结构课程教学改革与实践始于2021年春季学期，在软件工程201902班进行了试点教学，软件工程2019级其他班级仍采用传统线下教学方式。2022年春季学期在软件工程2020级全面展开，学生成绩及评教如表4所示。

Table 4 Comparison of student scores and teaching evaluation results in data structure courses表4 数据结构课程学生成绩及评教结果比较

软件工程2018级以传统线下方式开展教学，学生普遍反映教师教学能力和教学水平较高，授课认真富有激情，但是课程难度较大，课堂很难完全听懂，课后复习有点无从下手，平时成绩评定缺乏客观有效依据。软件工程2019级（非201902班次）以传统线下方式开展教学，从课程成绩和学生评教来看，教学效果优于2018级，其原因在于课程网站提供了丰富的教学资源，方便学生课外学习；考勤、作业、实验、课堂活动等学习任务均在网站提交、记载，平时成绩有据可依。软件工程201902班开展混合教学模式试点，与非试点班相比效果显著，充分体现了混合教学的优越性。软件工程2020级对混合教学模式试点方案进行了完善与优化，教学效果得到进一步提升。2018-2020级3届学生课程成绩与评教结果比较体现了混合教学模式的优越性。

课程团队成员认为完善的课程网络教学平台，过程化、智能化电子教学档案，线上、线下全融合式教学活动设计使得课程教学更加流畅、生动，良好的教学体验感和课堂效果使得授课教师成就感满满。课程组的教学实践及研究成果多次在学校、院系各层次及武汉民办高校的同行中进行交流和展示，受到学校督导及同行老师的好评。数据结构课程近3年教学评价结果如表5所示。可以看出，综合评分连续3年增长，课程改革持续发力。

Table 5 Data structure course teaching evaluation of recent 3 years表5 数据结构课程近3年教学评价结果

5 结语

混合教学模式下的数据结构课程教学改革与实践以学生为中心，设计小而精的教学内容模块，以实际案例为载体展开翻转教学；秉承OBE教育理念，融理论、编程、应用于一体，全面开展各种教学活动，最大化激发学生学习激情，提高教学效率；通过以练促学、以证促学、以赛促学等方式，使学生更加明确教学目标，获得学习成就感，进一步拓展课程教学领域，真正实现学以致用、融会贯通；考核中注重过程与结果相结合，评价主体多元化，以激发学生竞争意识，调动学生学习积极性；结合学生未来职业规划思政育人，激发学生学习兴趣，引导学生主动学习、积极思考。教学实践结果表明，与传统教学相比，混合教学模式取得了明显效果，深受教师、学生及同行好评。今后将在现有建设基础上对课程资源及教学案例进一步系统化、丰富化及思政化，对教学设计、教学流程、教学方法进一步优化。同时，为了在应用本科院校发挥更大课程效用、增加课程受众，计划将先修课程及后继课程建设一同纳入规划，进行课程群协同发展，巩固数据结构的核心课程地位，体现对先修课程的有效延伸，以及后继课程的有效联系与支撑。对于本专业学生，联动建设课程、竞赛及创新创业项目，进行课程教学的课内外拓展；对于其他工科专业学生，尝试开设普适性选修课实用数据结构与算法，最大化课程受众，将计算思维的培养普及化。