獨立學院應用型人才培養方案下《數據結構》課程改革初探

翟建麗 廣東工業大學華立學院

關鍵字：獨立學院 數據結構 多元化 教學改革

1 獨立學院人才培養的特點

獨立學院是“普通高校行政資源+非財政社會資本”相融合的辦學模式，在該辦學模式下應充分發揮其自身辦學主體獨立、民辦靈活的優勢，盡量實現與普通高校差異化教學，制定適合自身發展的人才培養方案。獨立學院作為以本科教學為主的教學型本科高等學校，培養的學生既應有相應的理論基礎，又要強調實踐應用能力的培養，實現高素質應用型人才的培養計劃。

獨立學院的學生與同級公辦院校的學生相比，入學成績相對遜色一些，也就是說其理論學習能力相對差一點，但是其動手能力很多同學表現的較為優秀。針對《數據結構》這么課程，如何調動學生的學習積極性，讓其學好理論知識是一個難點。理論知識也是后面應用的基礎，想達到較為理想的編程能力，理論知識首當其沖要學好。同時該課程又有及其廣泛的應用范圍，所以學以致用也至關重要。如何做到魚與熊掌兼得的教學效果，是眾多教學改革討論的重點。

2 《數據結構》課程的特點

《數據結構》是計算機應用專業和計算機軟件專業的一門核心課程，也是相關專業的專業基礎課程之一，是很多后續課程，例如：操作系統、數據庫原理、編譯原理、算法分析、人工智能等的基礎，在整個計算機知識體系結構中非常重要，且不可替代。

《數據結構》主要研究的是在算法設計中，如何選取適合的數據結構，包括邏輯結構和存儲結構，并在此基礎上應用相應語言對其算法進行實現。《數據結構》課程本身比較抽象，不易于理解，很少同學感興趣，較難調動學生的積極性。但是通過較好的完成《數據結構》課程的學習，能夠很好的提高學生的軟件開發和計算機思維能力。

3 《數據結構》課程教學現狀

《數據結構》課程的傳統教學模式中，理論教學多以傳授知識、利用偽代碼描述數據結構及其算法為主；實踐教學多單個知識點為基礎，進行一定的編程實踐教學。在此種教學模式下，很多時候教學效果不能滿意，追其原因，主要總結為以下四個方面：

(1）學生學習積極性不高：《數據結構》課程，本身理論知識具有很強的抽象性，理解起來比較難。傳統的以講授的“填鴨式”式教學，很難調動學生的積極性，學生大多數表現為學習動力不足。

(2）課時不足：《數據結構》課程，四大基本存儲結構：線性表、棧、隊列、樹、圖，還包括查找、排序、外部存儲等，每一個章節都需要較多課時的講解和時間，這樣就表現為課時的不足。如果在總課時不變的基礎上，就會出現強理論輕實踐或者強實踐就會請理論的現象，陷入兩難境地。

(3）實踐環節單薄：傳統教學模式，基本都是滿足理論教學的基礎上，以實踐為輔，該教學模式使得實踐環節過于單薄。作為很多算法都是需要編程實踐才能深入理解的課程，這樣的時間環節，很難令人滿意。

(4）學習的基礎不足：學習《數據結構》課程，要有很多課程作為其先導課程，院校在排課過程中會考慮到這個問題，但是學生的學習程度參差不齊，導致先導課程學習不好，后面的課程也很難開展。

在《數據結構》課程的教學過程中，教師們已經意識到了相關的問題，也提出了一些相關的改革措施，例如以下教學方法的引入：

(1）翻轉課堂：隨著現代信息技術的發展，很多借助于網絡的教學模式應運而生，翻轉課堂就是其中一種，被很多老師采用。翻轉課堂將“教”與“學”的角色進行了很好轉換，學生從被動的“聽”，變成了主動的“問”，無疑提高了學生的參與度。

(2）Moocs：在“互聯網+”時代，給同學們提供了太多“線上”學習的便利條件，同學們只需引導，即可很好的展開自主學習。通過Moocs，學生可以利用互聯網在課余時間對課程進行系統的學習，那么上課時間老師只需要針對課程的重點、難點和實踐環節即可。此項改革舉措，可以大大節省課堂上理論學時的講解，同時對該課程具有了一定的而了解，可以大大的提高學生上課學時的效率。

(3）課程設計：針對實踐環節，很多時候老師選擇課程設計。老師給出課程設計題目或者范圍，由學生單獨或者小組完成，以鍛煉其動手能力。

在傳統教學模式的基礎上，很多前輩已經做了很多的嘗試，并且這些嘗試確實是對于《數據結構》課程起到了一定的作用，但是這些模式大多變現為單一的改革，只能對其中某一方面起到較理想的改進。如何將這些方法和措施加以綜合運用，以便更好的提高教學質量，是本文需要闡述的重點。

4 多元化融合的教學改革

《數據結構》這門課程不是枯燥無味不切實際的難學理論，而是在計算機功能占據80%以上應用的數據處理時代的實用學科，其在很多實際問題的解決中都發揮著重大的作用。所以在這門課程的改革中，必定會涉及理論和實踐兩個大方向的改革。

4.1 “線上/線下”教學

開課前的準備工作非常重要，沒有一個良好的課前準備，該多元化融合的教學改革將很難運行下去。開課前準備工作主要突出“線上/線下”教學，其中主要包含以下三個方面的工作：

(1）讓學生知道學習該課程的先導課程：掌握一門語言（例如C語言），了解離散數學和一些算法只是，更有利于課程的開展。如果其先導課程學習的較差，那么有必要在開課之前做好準備工作。

(2）借助翻轉課堂的理論，在開課之前，針對于該課程給學生提出一些問題，最好是實踐中的難度適中的問題，讓學生先來思考。其目的不是為了讓學生來解決問題，而是要讓學生知道，我們通過《數據結構》課程的學習，可以解決什么樣的問題，在實際中有什么樣的用處，以提高學生的學習興趣。讓學生帶著問題來學習，實現驅動式的學習模式。

(3）布置Moocs的學習，先對一門課程系統的進行一次學習和了解。此處要根據老師的經驗指定學習課程，例如 “中國大學Moocs”，浙江大學，陳越、何欽銘教授開設的《數據結構》課程，為國家級精品課程，講解深入淺出，非常不錯。在學習的過程中學生肯定有很多地方有疑惑，沒關系，帶著這些問題來上課，來解決它，這樣的學習將事半功倍。在這里，要想達到想要的效果，可以規定學生必須達到的目標，例如自學30個學時的指定課程等。

因為學生的基礎參差不齊，且獨立學院的學生學習理論知識的能力略低于普通高等院校，所以對于《數據結構》課程的學習，做好學習前的準備工作顯得尤為重要。

4.2 教學內容改革

“線下”教學注重對線上教學的分析和總結，解決學生通過自主學習不能夠理解的知識點。有了前期良好的準備工作，學生對于數據結構已經有了一定的認識和了解，所以在此不需要滿堂灌的講解理論和概念，只需要突出重點和難點，同學回答學習中遇到的疑點，并帶領進行一定的案例學習，以便讓學生對于數據結構只是有更深一步的認識和理解。

(1）突出重點：培養應用型人才的教學，是為了能夠學以致用，所以在課程內容設置方面，可以有所調整。不要再完全按照課本內容按部就班的教學，可以突出每個章節的重點，對不必要的章節可以省略，對于簡單的章節可以自主學習，此處對重點章節詳細解讀，做到學以致用。

(2）攻克難點：《數據結構》課程的理論知識，部分課程相對而言比較難以理解，特別是后面的平衡二叉樹、圖論中的最短路徑等知識點，理解起來就比較費力，更別說真正的應用。要達到靈活運用的程度，只能對難點知識下大力度來學習和理解。

(3）提供好的程序代碼供學生參考和閱讀：通過閱讀優秀的代碼，學生可以在不知不覺中吸收其中的營養，例如良好代碼的風格、最優數據存儲結構的選擇等。同時，能夠很好的提高學生的代碼閱讀量和代碼閱讀能力。

4.3 加強實踐環節

(1）加強課堂實踐環節：《數據結構》在我院計算機專業一般為3+1學分的教學模式，即三個學時的理論教學，一個學分的實踐教學。在理論講解的基礎上實踐，課時是遠遠不夠。據了解，北京大學計算機系，理論教學72學時，上級實踐100多學時。這么多的學時，不是所有學校都能夠安排的，但是可以通過課前準備減少理論學時的基礎上，適當的增加實踐學時。在實踐學時上課時，就應適當的以具體的實例來引導學生理解理論知識，讓學生知道所學知識能夠解決什么具體的問題，能夠做到學以致用。在課堂教學案例的選擇上，要注意難度選擇適宜。太容易，不能很好的有助于理論知識的理解；，太復雜會致使學生通過通過也很難聽懂，嚴重打擊其積極性。

(2）以項目為中心的實踐性教學：以項目為中心的實踐性教學，是通過師生共同協作以完成一個具體項目的開發。在項目開發過程中，老師引導學生如何將理論知識應用到實踐中來，學生通過具體的實現，鍛煉了其編程動手能力的同時，也提高了學生的溝通能力，合作能力，代碼閱讀能力等。

(3）課程設計的合理設置：課程設計的選題，在難度方面，要做到難度適中；選題方向方面，要做到貼近現實，例如對于圖論中最短路徑的理解，可以借助于百度地圖中最短距離；對于非計算專業選開《數據結構》課程的同學，選題最好貼近專業或學科，針對不同學科因地制宜。把課堂中真正學到的東西，用到自己的專業，不僅提高了動手能力，同時也能大大提高學生的學習興趣，例如《運籌學》中的很多知識可以借助于數據結構編程實現。

（4）課程的總結和討論環節不可缺少。《數據結構》中的很多實例，都可以通過多個算法來完成，但是每個方法的時間復雜度和空間復雜度會有所不同，如何做到最優，是值得學生們認真思考和討論的。通過討論和總結，能夠達到對該課程的靈活運用。

5 結束語

本文針對《數據結構》課程的“線上/線下”教學、教學內容、教學實踐環節等方面經行了相關的闡述。本文也有很多的不足之處會在以后的教學中繼續努力總結和完善，例如：好的教學離不開一支優秀的師資隊伍，培養實踐應用型師資必不可少。

《數據結構》課程盡管比較難學，但是經過一定的努力也是可以學好的。需要教師在總結前人經驗的基礎上，總結出適合獨立學院學生使用的教學方式與方法，使學生在邏輯思維能力和應用實踐能力方面都得到鍛煉，以提高其程序設計與開發能力。