杨帆，包永强

（南京工程学院 信息与通信工程学院，江苏南京 211167）

数据结构是计算机科学非常重要的一门基础课程，其目标是让学生掌握数据的存储、管理和处理方法以及数据结构在计算机科学中的应用。在教学方法方面，传统的数据结构课程教学方法主要是以教师为中心的授课模式，教师向学生介绍数据结构的理论知识，然后通过课后习题来加强学生对知识的理解和应用能力。然而，这种教学模式存在一些问题，比如理论知识与实践应用脱节、学生参与度不高等。近年来，随着教育改革的推进，项目化教学[1-3]、翻转课堂教学[4]、线上线下混合式教学[5-8]等新的教学方法也逐渐被应用于数据结构课程教学中。其中，项目化教学是一种以项目为核心的学习方式，通过学生自主选择、设计、实现和评估项目，以达到理论与实践相结合的教学目的。对项目化教学方法的深入研究和实践，不仅可以有效提高学生的学习兴趣和参与度，提升教学质量和效果，也可以推动教育教学改革的深入发展。

1 数据结构课程的内容和目标

数据结构课程的目标是帮助学生掌握数据结构的基本原理和实际应用，提高学生的计算机科学素养和实践能力。数据结构课程的主要内容通常包括以下几个方面[9-10]。

1.1 算法分析和复杂度分析

算法是解决问题的方法，而复杂度分析是评估算法效率的方法。在数据结构课程中，学生需要掌握算法分析和复杂度分析的基本概念、方法和技巧。

1.2 基本数据结构

基本数据结构包括数组、链表、堆栈、队列、树等数据结构的定义、特点、基本操作和应用。

1.3 高级数据结构

高级数据结构包括二叉搜索树、平衡树、图等高级数据结构的定义、特点、基本操作和应用。

1.4 排序和查找算法

基本的排序和查找算法包括冒泡排序、插入排序、快速排序、二分查找等。

1.5 算法设计技巧

贪心算法、动态规划、分治算法等属于常见的算法设计技巧，学生需要了解这些算法设计技巧的基本思想和应用场景，以及它们的实现方法和优劣。

2 项目化教学模式的特点

项目化教学以学生的实际需求和兴趣为出发点，通过项目设计、组织和管理，引导学生探究、发现和解决实际问题，同时培养学生的学科能力和综合素质。项目化教学是一种强调实践、跨学科、学生主导、协作和终身学习的教学模式，是当前教育改革中重要的教学模式。但是，项目化教学方法也存在一些限制[11-13]：项目化教学需要更多的时间和精力，包括项目的策划、设计、实施和评估，对于教师和学生而言都是一种挑战；项目化教学强调学生主导，需要学生具备一定的自主学习能力和解决问题的能力，否则可能影响项目的实施效果；项目化教学注重学生之间的协作交流，但是学生之间的协作可能存在合作困难、利益分歧等问题，需要教师进行适当引导和协调；项目化教学的评估难度较大，需要教师制定合理的评估标准和方法，以确保项目的评估结果公正客观。

3 数据结构课程的项目化教学模式设计

项目化教学方法需要在课堂教学模式设计、项目设计方法和学生评价方法三个方面开展具体设计。首先，课堂教学中教师应该将传统的以教师为中心模式转变为以学生为中心模式，让学生充分发挥主动性和创造性。其次，项目设计方法应该具有挑战性、可行性和实用性，在充分考虑学生兴趣和能力的同时也要涵盖课程的主要内容，让学生在项目实践中得到充分锻炼和提升。最后，评价方法应该具有客观性、全面性和针对性，教师应该制定明确的项目完成标准和评估方式，确保学生完成的项目符合要求。

3.1 课堂教学模式设计

课堂教学采用“以学生为中心”的教学模式[14]，要求学生在上课前自主学习课程材料。由于数据结构课程的知识点繁多，且存在较多的抽象概念，因此，在课前分配预习任务可以帮助学生提前掌握一些相对容易理解的知识点，同时有助于程序设计语言基础较为薄弱的学生理解和掌握课程内容。

教师在讲解完知识点后，使用“问卷星”“雨课堂”等工具进行随堂测验，学生使用手机进行选择题答题，以检验学生对基础知识的掌握情况，并将测试成绩作为平时成绩的一部分，促使学生养成课前预习的好习惯。使用手机测试软件，教师可以快速收集学生的答题情况，及时了解学生对知识点的掌握程度，为后续更复杂知识点的讲解奠定基础。

3.2 项目设计方法

实训项目需要遵循由浅入深、逐渐掌握课程知识的原则，分为基础型、综合型和创新型项目三种。基础型项目主要涉及数据结构相关单元知识点，旨在巩固基础知识；综合型项目与实际问题相关，涉及多个知识点；创新型项目来源于科技创新活动、教师科研项目、生活实际问题及工程应用等，可锻炼学生科学研究和工程应用能力。基础型和综合型项目为必选项目，创新型项目为可选项目。

3.2.1 基础型项目的设计

基础型项目适用于初学者或者需要理解基本概念的学生，需要根据学生的知识水平和实际情况确定项目的难度，不能过于复杂，否则会打消学生的学习积极性。基础型项目应该涵盖课本知识的主要内容，主要包括基本数据结构的实现等（如设计并实现栈、队列、链表、二叉树、哈希表等基本数据结构的操作）并实现相应的算法（如遍历二叉树、查找哈希表等）。

3.2.2 综合型项目的设计

综合型项目的设计需要选择具有挑战性、可行性和实用性的主题，以激发学生的学习兴趣。教师需要将项目主题分解成具体的项目任务，让学生在解决问题的过程中学习数据结构知识，并将所学的知识运用到项目实践中。教师还需要制定明确的项目完成标准和评估方式，确保学生完成的项目符合要求，并为他们提供有针对性的反馈。学生必须独立完成项目，写出完整的项目报告。这样的综合性设计可以帮助学生更好地掌握数据结构课程的知识，提高他们的实践能力和创新能力。

以下给出一个综合型项目的案例：“设计一个基于链表结构的学生信息查询系统，要求使用链表结构存储学生信息，链表节点包含学生信息和指向下一节点的指针；实现添加、删除、修改和查询学生信息等功能，并能够根据学号或姓名等关键字查询学生信息”。

通过上面综合型实验，学生可以掌握链表的整套基本操作和应用方法，如链表的创建、遍历、查找、插入和删除等。

3.2.3 创新型项目的设计

创新型项目主要采用学生自由组队的模式开展。教师提供一系列切合课程内容和学生实际情况的项目题目，由学生自由组队，根据自己的兴趣和能力选择题目，并根据项目要求和任务分配制定详细的项目计划，每个团队成员按照分工完成自己的任务，教师时刻关注项目进度，及时协调和解决问题。项目完成后，团队向其他团队展示项目成果，分享项目经验和心得。这种创新型的项目化教学模式可以激发学生的学习热情，提高他们的实践能力和团队合作精神。

以下给出一个创新型项目的案例：“设计和实现一款能够分析和可视化社交网络关系的系统，具体包括以下目标：使用Python 等编程语言，完成社交网络数据的抓取、清洗和分析，构建关系图；使用D3.js 等工具对关系进行可视化；对关系网络进行分析，包括社区发现、关系强度分析等；撰写项目报告和演示文稿，展示项目成果和分析结论。”

在上面创新型项目的实施过程中，学生不仅需要应用数据结构课程中图结构的有关知识，还需要综合运用爬虫编写、可视化方法等其他课程的内容。学生在项目中自行分工合作，可以选择以下角色。

项目负责人：负责项目计划和进度管理、分配任务和跟踪进度、协调项目成员等。

数据采集和处理：负责从社交网络中采集数据、清洗和整理数据，构建关系图等。

可视化：负责使用D3.js 等工具对关系图进行可视化，并进行交互式设计。

数据分析：负责对关系图进行分析，包括社区发现、关系强度分析等。

报告撰写：负责撰写项目报告和演示文稿，展示项目成果和分析结论。

通过合作完成项目，学生可以体验到软件设计项目中的分工合作模式，在应用所学知识的同时提升实践能力和协作能力。

3.3 学生成绩评价标准设计

项目化教学的课程考核可以分为项目参与、项目报告、项目答辩及闭卷考试四个部分。项目参与是在学生整个项目任务完成期间，根据学生的考勤、参与程度、任务完成情况进行评分；项目报告主要是针对分配的项目任务，总结学生在完成任务的过程中如何发现、解决问题，如何运用知识及所获得的心得体会；项目答辩是学生对整个项目任务的总结展示和汇报；闭卷考试主要是考核学生对专业基础理论知识的理解和掌握程度。教师通过合理分配各考核部分的占比，对学生在项目化教学过程中的表现进行全过程考核，及时掌握学生动态，了解学生的薄弱环节并及时进行指导和引导。

4 效果与启示

在数据结构课程的教学实践中，采用项目化教学方法后，师生互动大幅增加。在项目实践中，学生积极探究问题，运用所学的数据结构知识解决实际问题，增强了实践能力和创新思维能力。教师通过个性化指导和集体讨论，激发学生的学习热情和自主学习能力，实现了师生共同成长的目标。学生普遍反映：通过项目化教学方法，数据结构的理论内容、实际问题的解决及专业特点得到了很好的结合，不仅掌握了数据结构的基础知识，更具备了解决实际问题的能力和实践经验。此外，项目化教学还可以激发学生的学习兴趣，提高他们的自主学习和团队合作能力，促进他们创新思维和实践能力的发展。

未来数据结构课程项目化教学模式的改进，可以考虑将数据结构课程与其他课程相结合，例如，可以将数据结构和人工智能、计算机视觉等相关学科结合，让学生了解和掌握数据结构在这些领域中的应用，同时促进学生自主学习新兴技术，提升自学能力和创新意识。