學分制下數據結構與算法課程實施策略的改革與探索

周天清 趙軍輝 董晶亮 李光輝 李軒

摘要：隨著高等教育改革的不斷深化，愈來愈多的大學傾向于學分制教學。數據結構與算法是計算機與其他許多相關專業的一門重要基礎課程，如何提高該課程在學分制下的教學效果是各高校教師需要研究的問題。基于此，文章重點論述了學分制下數據結構與算法課程的現有教學內容、方式與方法上存在的問題，并提出了相應的解決辦法，切實改進教學效果，以符合新世紀高等教育培養高素質人才目標的需要。

關鍵詞：學分制;數據結構與算法;教學內容;教學方式;教學方法

中圖分類號：G642.0? ? ?文獻標志碼：A? ? ?文章編號：1674-9324（2019）40-0137-03

學分制于19世紀末首次出現在美國哈佛大學[1，2]。相對于歐美發達國家，我國學分制教學起步相對較晚——北京大學于1918年率先實行“選課制”，其他許多高校試行學分制則始于1978年。隨著國內眾多高校辦學條件的不斷提升及對學分制教學優勢認識的不斷深化，學分制教學在國內已得到全面推廣。實際上，學分制是一種以學生為主體，為學生提供諸多課程學習選擇的教學管理制度，它主要以學分衡量學生的學習分量及成效[3，4]。

自學分制教學模式推行以來，數據結構與算法已不再是計算機專業的特有課程，早已成為許多其他專業（如通信工程、信號處理與電氣自動化等）學生的選修課。然而，卻也存在不少現實問題：（1）學生先行課程（如C語言或C++語言）基礎不扎實，甚至無基礎，課程學習難度偏大;（2）課程學時偏少（如江西某校通信普通班，共32學時），教學要求較高（涉及實驗課與課程設計），進一步加大了學習難度;（3）很多學生選擇這門課程往往出于拿學分的目的，對該課程的學習重視程度不夠。針對這些問題，不少教師不斷嘗試改進教學內容結構、教學方式與方法，但仍存在各式各樣的問題。

一、學分制下數據結構與算法教學中存在的問題

隨著學分制教學的逐步盛行，學分制下數據結構與算法教學中存在許多不可避免的現實問題：

1.數據結構與算法課程教學內容結構陳舊。傳統的數據結構與算法課程教學內容往往追求翔實全面，理論證明嚴謹透徹，這就造成了教學內容多、課時少的矛盾，難以適應學分制教學改革目標的要求[5]。隨著我國教育制度改革進度的不斷深化，許多教師對數據結構與算法課程教學內容做了相應調整，但仍照搬原有教學內容，沒有實質性的變化。為追求學分制教學，許多高校不考慮本校生源質量與教學實際條件，盲目縮短課時量。許多教師仍以傳統教學模式完成新型教學任務，往往疲于追趕教學進度，無法做到重點突出、難點攻破，極大地影響了教學質量和效果。

此外，很多學校的數據結構與算法及其先行課程的安排欠缺科學性與合理性，其主要表現如下：（1）先行課安排滯后，無法適應數據結構與算法的附屬課程（如實驗課與課程設計）教學;（2）先行課安排的教師不同，導致教師無法根據數據結構與算法課程教學需要把握重點、解決難點，極其不利于數據結構與算法附屬課程的開展。在實際教學中，常發現因數據結構與算法及相關先行課開設的不合理性導致許多學生采取“混日子”、“放棄”的態度對待課程學習的現象，嚴重缺乏了學生的學習興趣。針對這種現象，擔任數據結構與算法課程的教師急需根據實際條件調整課程內容結構。這也就意味著，學分制下數據結構與算法課程教學內容結構的變革有必要且意義重大。

2.數據結構與算法課程教學方式、方法陳舊。盡管學分制教學已深入人心，但仍有部分學校以原行政班級來從事教育教學活動，教學過程還處在以教師為主、學生被動接受的“填鴨式”或“注入式”階段。一方面，很多數據結構與算法課程的教師缺乏對實用職業技術的深入了解，缺乏對課程方向領域前沿發展最新動態的認知，在課程教學過程中一味地照本宣科，致力于枯燥理論知識的傳授，無法做到生動形象，更無法調動學生的學習興趣。另一方面，教師教學忽視學生的個體差異、教學內容與教學要求設置完全一樣，導致同一教師講課出現部分學生知識接收受限，部分學生卻又無法充分接受的現象。顯然，這種教學安排著重強調了共性，卻忽略了學生的個性發展，非常不利于學生愛好、特長及潛力的發揮，更無法彰顯以人為本、因材施教的教育理念。

在這種情況，如何結合學生實際情況，合理利用教學設施，改進教學內容、方式與方法，提升教學質量是值得研究的問題。

二、學分制下數據結構與算法課程實施策略的改革與探索

為應對上述諸多問題，學分制下數據結構與算法課程的實施策略有待于進一步改進。為此，提出了以下幾點建議：

1.教學過程應注重基礎，精選教學內容。目前，許多高校在開展學分制教學過程中，極大地縮短了教學課時量[6]。譬如，江西某高校數據結構與算法選修課程的課時是其必修課程的一半，僅32學時，其中理論課時為20，實驗課時為12。鑒于該課的先行課程安排可能不甚合理，為順利開展同該課程相關的實驗教學及課程設計，往往需要騰出2—4個理論學時用于先行課程（如C語言）的復習教學。若教學過程中再另外安排作業或小測評課時，那么實際理論上課時間大致6次（12學時）。顯然，這點課時對于相對復雜的數據結構與算法課程來說，可能顯得極為不足。在這種情況下，該如何開展教學工作，提升教學效率是各高校教師的重點研究內容。

針對數據結構與算法課程課時偏少的現象，教師在開展教學過程中應注重基礎教育、實用教育，精簡教學內容，突出教學重點。為此，可從以下幾點著手：（1）根據學生自身條件，精選教學內容。如果學生先行課程學習基礎扎實，可適當提升教學深度，適當展開教學內容，否則需要簡化教學內容，側重基本知識點的傳授。另外，鑒于先行課程的學習內容，可以不涉及或盡量少涉及“串與數組”的知識點，以減少學時的消耗。（2）教師可針對某些實際問題（如迷宮求解）列出具體實現算法，結合算法講解相關知識點（如棧和隊列的定義、實現及特點等），這樣可以激發學生的學習積極性，鞏固先行課程，提升代碼動手編寫能力，還可以避免特意花時間復習先行課程。顯然，這種教學方式可以一舉多得。（3）教師在傳授基礎知識的同時，根據課堂教學內容及教學效果，精選一些有代表性的練習題，鞏固課堂學習成果，減少學生的作業負擔。總之，在學分制教學下，教學內容結構的調整已勢在必行，但需要嚴密結合學生自身條件及課堂教學效果實施，盡量貫徹深入淺出、由易到難、循序漸進的教學原則。

2.教學內容與時俱進，凸顯時代特色。隨著計算機技術的發展，數據結構與算法課程的教學內容也有了一定的更新，比如算法具體執行時間的度量、所占具體存儲空間的衡量及相關理論研究成果的更新。因此，教師需要結合計算機及數據結構與算法理論發展實際，更精確、仔細、客觀地傳授相關知識點，以突出學科知識的合理性與科學性。

此外，教師可在課堂教學過程中適當引入課程的最新前沿成果，促使學生了解其發展動態，增長學生見聞，還可進一步促進學生的學習熱忱。做到了教學內容的實時更新與補充，凸顯了數據結構與算法課程教學內容的時代特色。

3.堅持“學生主體、教師主導”的教學模式。數據結構與算法課程的教學嚴重依賴于學生先行課程的學習效果，依賴于學生個體的差異，其質量的好壞依賴于課堂模式及氛圍的營造。為提升課程教學效率，“學生主體、教師主導”[7-8]的教學模式早已被各高校教師力推。盡管該教學模式早已盛行，但要應用在學分制下數據結構與算法課程的教學過程中，還需做到以下幾點：（1）根據學生個體差異合理安排實驗內容。數據結構與算法課程的實驗內容的可行性取決于學生對其先行課程學習的效果。盡管教師可以特意花時間給學生復習先行課程的相關要點，但所獲效果往往受限于課時量。當然，教師也可通過案例教學復習先行課程的內容，但所涉及的知識點往往有限，無法全面覆蓋實驗內容。那么，該如何對待因先行課程的學習所導致的個體差異呢？如何科學、合理地安排實驗內容呢？面對這些問題，擔任數據結構與算法課程的教師可嘗試在實驗中因材施教：一方面，給基礎好的學生安排全新實驗內容，要求他們獨立、自主地完成相關算法與代碼的設計與編寫;另一方面，給基礎相對薄弱的學生設計完整的實驗指導書，在指導書中給出完整或部分實驗代碼，要求他們電腦上輸入、測試與調通，并要求他們弄懂實驗的每一步驟、每行代碼命令的意義。顯然，有“差異”性的實驗安排既能滿足基礎好的學生的求知欲，又能兼顧基礎弱的學生的需求，極大地調動了學生的實驗動手積極性，使其實驗課程均有所獲。（2）建立激勵學生的成績評價機制，促進學生自主學習能力的培養。學生的數據結構與算法課程學習成績的好壞取決于課堂學習，但往往不是“填鴨式”[9]的被迫學習，而是有目的、充滿熱情的主動學習。眾所周知，高校課堂時間短，但數據結構與算法課程的課堂知識容量偏大。如果學生課堂所學知識未能在課后得到鞏固，依據人類思維記憶的規律易知一段時間后所學知識點恐怕所記無幾。為避免此類現象的產生，很多教師往往布置課后作業以強化課堂所學，但卻存在不少抄襲的現象。顯然，在數據結構與算法課程的教學過程中，教師需要建立切實有效的、能激勵學生的成績評價機制，以促進學生自主學習能力的培養。為此，可從以下兩方面著手：一方面，可以學生為主體，讓其上臺講解相關知識點或習題，教師可從旁輔助，并將其表現記錄到成績中;另一方面，教學過程中引入小測評，且在此前設立目標，迫使學生自主學習，不斷朝目標前進。（3）營造良好的學習氛圍，加強課堂互動。在現實生活中，有許多擔任數據結構與算法課程的老師認真對待每堂課，辛辛苦苦五十分鐘（有些學校45分鐘），但其教學效果卻并不好。這是因為這些老師只知一味地灌輸知識，未能考慮到學生接受知識的疲憊情況，忽視了人類的生理規律——人的注意力時間有限，大約20分鐘。為緩解學生的學習疲勞，提升其學習效率，營造良好的學習氛圍，加強課堂互動不失為明智之舉。一方面，在數據結構與算法課程開展過程中，教師可適當講解專業領域的名人趣事、先進技術，亦可是人生趣事、為人處事、寓言及“心靈雞湯”之類的內容;另一方面，教師在傳授知識的過程中，可以通過提問、學生討論等方式活躍學習氛圍。通過這種教學方式、方法，將極大地激發學生的學習熱情，提升學習效率。

三、結束語

學分制下數據結構與算法課程的教學嚴重受限于課堂學時及其先行課程的安排與教學。面對這些困難，教師可根據學生實際情況科學調整教學內容，合理安排實驗內容，在堅持“學生主體、教師主導”的教學模式下改進教學方式與方法，以充分調動學生學習的積極性，提升教學效率。

參考文獻：

[1]王艷春.學分制下大學生思想政治教育前瞻性思考[D].東北師范大學，2006.

[2]馬賽，郝智秀.學分制在哈佛大學創立和發展的歷史軌跡——兼論美國學分制產生和發展的社會背景[J].高教探索，2009，（01）：70-75.

[3]王俊生.學分制下影響選課的因素分析及模型構建[J].高教探索，2010，（05）：80-82.

[4]劉昕.完全學分制條件下大學生教育管理研究[D].山東大學，2016.

[5]劉杰.學分制下中等職業學校數學課程改革的研究與實踐[D].福建師范大學，2005.

[6]邢德勝.學分制下電子技術課程教學改革研究[J].黑龍江教育學院學報，2015，34（1）：62-63.

[7]畢宏州，楊紅霞.教師主導地位與學生主體地位在課堂教學中的體現[J].學周刊，2016，（7）：151-151.

[8]熊紅梅.發揮教師主導作用，突出學生主體地位[J].中外交流，2017，（6）.

[9]張建菊.填鴨式教學向新課改理念轉變策略[J].中學教學參考，2016，（6）：85-85.