教育教学论坛

一、引言

数据结构作为计算机科学与技术专业及其相关专业的基础核心课程，是设计和实现编译程序、操作系统、数据库系统及其它系统程序和大型应用程序的重要基础^[1]，在计算机学科知识体系中具有核心的重要地位，体现着创造性思维的信息素质培养过程。

上海建桥学院自2000年建校以来，就开设了《数据结构》课程，目前已连续为13届学生开设了数据结构课程。作为专业基础课程^[2]，全院所有专业的学生必修，有助于学生对前一学期学习的程序设计进行总结提高，也为后续专业课程提供基础，内容承上启下，贯通始终，构成计算机科学与技术人才素质框架中的脊梁骨，对学生能力培养至关重要。

为提升学校的教学质量和学生的学习成效，研究课程改善机制对促进地方高校向应用型大学转型^[3]，提高教学质量具有重要作用^[4]。《数据结构》课程获得了上海建桥学院的重点课程建设项目资助，并完成了三轮课程改善历程报告，本文对课程建设做了总结，并对下一步工作进行了展望。

二、学生学习状态分析

（一）学习态度参差不齐，学习习惯尚未养成

学生对于专业学习的动力差别很大^[5]，甚至有部分专业调剂的学生不喜欢本专业，更谈不上专业课的认真学习了。再加上大学的课程比高中更为复杂，而计算机专业的课程又开设的太多，学生普遍感觉时间安排不过来。把所有课程都学的很好，很难；所以需要抓住重点，识别出重点课程进行有效学习。

（二）学习基础一般，程序设计自信心不足

《数据结构》的前导课程是《面向过程程序设计（C语言）》，很多学生对前导课程掌握不牢固，导致本课程的学习难度加大。

（三）考核成绩不足以反映学习水平

该课程的实验和作业在考核中占了40%的比重，目的是强调过程式考核，培养学生软件设计、编程实现、软件测试与维护等实践能力。但随着网络的发达，很多布置的题目网上都有程序源码下载，一些偷懒或编程能力差的同学为了完成任务，下载后直接提交，这根本达不到实验和作业的目的，还很容易挫伤其他同学的积极性。

三、课程改善历程

（一）“以学生为中心”的教学理念

践行“以学生为中心”的教学理念，基本要求就是因材施教。大学教育从精英化教育转化为大众化教育，我们的学生在学风、班风、学习主动性、自律性等各方面都有了变化，应采用不同的教学设计。开学第一次课，应向学生交代该课程的成绩评定方式，并强调课程重要性：考研的同学，不同学校计算机学科专业基础课可能考的不同，但《数据结构》是必考的科目；毕业后工作的同学，只要和软件开发搭了边，就需要严密的逻辑思维能力，正是《数据结构》这门课程在算法编写过程中训练了逻辑思维能力，甚至有毕业工作了的同学又拿起《数据结构》教材再学一遍的例子；最后，对于希望能正常毕业的同学来说，《数据结构》课程4个学分，它直接影响到本学期的《面向过程程序设计实践》2个学分，还会影响到《面向对象程序设计》、《移动设备应用软件开发》等后继课程的学习。

（二）“内容为王”的教学根本

随着教师对教学内容理解的加深和拓宽，对教学经验和教学改革成果的应用，对新技术发展的引用，教学内容应有所不同。应用型大学和研究型大学相比较而言，教学重点和教学难点也应有所不同。

①预备实验。本课程课内共六个实验，预备实验并不计入总评成绩统计，但也是必不可少的一个环节。上学期的《程序设计基础——C语言》普遍课时不充足，结构体和指针并没有讲透，预备实验的任务一主要复习函数的定义和调用；任务二主要复习结构体和文件的使用，为学生提供了一个从C到数据结构的过渡期，老师也可抓紧机会对班级情况进行摸底。②加强问题分析。熊庆旭老师强调了授课过程中应加强问题分析，以弥补教材偏重具体解题，一旦问题分析透彻了，解题方法就跃然纸上。避免学生听老师讲课听的懂，自己做题就不会了的情况。譬如在哈夫曼树这个小节，常规教材都是先介绍哈夫曼树的构造，再介绍哈夫曼的应用——哈夫曼编码。实际教学中我把顺序调换了一下，学生对这个知识点有了具体应用场景，哈夫曼树、带权路径长度等就不只是枯燥的基本概念了。

（三）多元化、差异化评价机制

现代评价在评价原则上更侧重发展性原则和真实性原则，评价方式更侧重形成性评价，评价内容更侧重思维情感和过程方法。

①平时作业。作业通常做两题，一题是回家作业，另一题是交作业时补充的题目，难度比回家作业稍低，当场完成后交作业，目的就是鼓励同学自主完成回家作业，即使是参考来的答案也要把它看懂。作业得分低的同学可以找老师订正，课间和课后的时间通常都比较繁忙，不少学生在认真订正。②实验。为提高学生的技能水平，课内实验采用小组合作的方式，与岗位技能相结合，完成综合性项目。但也有部分学生“浑水摸鱼”，实验全靠组长完成。为了对学生进行真实的评价，也随着教育信息化的建设，本轮教学要求学生每次下课都提交程序源代码，实验开始前关闭U盘、关闭网络，然后采用机房的极域系统收集作业，强迫学生参与到编程实践中。几次实验做下来，交白卷的同学寥寥无几，绝大部分同学都投入到课堂教学中。③附加题。教育心理学家加涅认为：学习是累积性的。即较复杂、较高级的学习是建立在基础性的学习基础之上的。基于加涅的学习层级理论，本课程按层级关系组织实验、平时作业和随堂测试，要求所有学生完成基本题目，学有余力的同学完成附加题。如在顺序表的随堂测试里，两道顺序表的统计、插入删除等基本题各50分，一道附加题20分，两个班级共四位同学得到了110分以上的好成绩。

四、目前改善效果及下一步建设计划

（一）目前改善效果

图1：2019-2020学年第1学期评教结果

学生评教结果如图1所示，开展了课程改善历程之后的三轮《数据结构》教学，评教结果有了很大进步，这对于教学型大学是很有益处的。

（二）下一步建设计划

①引入竞赛机制。学习数据结构的难点在于知识的运用，ACM-ICPC竞赛平台、PTA平台提供了大量的编程练习，重点考核知识综合运用能力和编写程序的能力，下一步考虑将课后实践情况纳入1+X考核体系，加强学生自主学习的能力。②教学视频。本课程已录制3个微视频放在BlackBoard平台上，分别是学生作业中典型错误题型的解析，针对性强，内容短小精悍，只有几分钟的时间。学生可查找、暂停、回放视频，有利于学生的自主学习。下一步考虑按学生需求录制更多的微视频。