人工智能背景下《數據結構》課程的教學改革分析

亓靜

摘要：本文集中闡述了隨著我國社會的不斷發展，人工智能技術也得到了長遠的發展，因此需要將傳統的數據結構課程進行教學改革，使其能夠將現今存在的諸多問題進行有效解決，幫助學生能夠自主學習，提升學習效率，使其數據結構課程更加合理化、現代化。

關鍵詞：人工智能;數據結構;教學現狀;教學改革

中圖分類號：G642 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2020）12-0151-02

數據結構是一種結合了計算機科學和計算機技術的專業類學科。同時該科目的課程安排上具有很強的理論性和實踐性，同時教學上也有了較高的難度，對教師水平提出了一定的要求，但是現階段開展的數據結構教學中存在著很多問題，嚴重影響到學生進行程序設計的學習以及對數據抽象能力的培養。

1現今《數據結構》教學要點

1.1課堂講解環節

現階段的《數據結構》的教學中，面授形式的教學中會出現學生參與興趣比較低，這是由于教師僅僅口頭講授，導致學生缺乏學校興趣，甚至一些教師也沒有很好地將人工智能教學落實到位。還有在進行教學中，一些教師的教學水平并沒有達到很高的水平，同時教學能力上也有待提高，因此使學生喪失了學習的動力，沒有利用合理的教學方法進行教學，讓學生學習效果不佳。

1.2課程難度問題

對于《數據結構》課程來說，不同于其他學科的學習，本身課程內容就具有較高的難度，知識點都十分的抽象，具有極強的邏輯性，其有著很多的抽象概念和復雜的算法，而學生并沒有足夠的實際應用的經驗來幫助學習，所以在學習《數據結構》的課程時很難快速理解，在進行學習中有著較大的困難。并且對于大多數學生來說，沒有一個很好的學習方法和學習方向，及時學習之后仍然不知怎么進行將學習的知識進行實踐。

1.3學生基礎不好，不具備編程能力

由于學生的學習能力、知識基礎、生活閱歷、都有著較為明顯的變化。《數據結構》的學習之前需要有一定的編程基礎，需要進行C語言等程序設計語言以及離散數學的學習，由于有些學生并沒有很好地對這些課程進行學習，因此嚴重影響到日后《數據結構》的學習，所以學生必須具有一門的編程語言學習才可以解決實際出現的問題，但是其中不少學生并沒有很好的掌握一門程序設計語言，甚至并沒有程序設計語言的基礎，從而根本無法進行算法分析以及算法設計的相關學習。

1.4學生學習主動性要點

由于學生進行學習的過程中沒有一個良好的學習積極性，甚至一部分學生會沒有做好進行學習的心理準備，還有一部分學生有著對學習強烈的抵抗心理，因此在學習過程中不斷地尋找逃避學習的途徑，想要通過一些僥幸手段來逃避考試。另一部分學生學習知識基礎并不牢靠，使其沒有一個完整的學習體系，面對《數據結構》學習中較難的數據概念和數據算法難以理解，不會將理論知識聯系實踐解決問題，這樣持續下去會讓學生增加學習中的難點和問題，讓原本理論難度較高的學習變得更加枯燥無味，喪失學習的熱情，學習沒有動力甚至不愿意接受課程的學習。

2信息技術背景下課程對于教師的要求

針對上述學生中出現的各種問題，會嚴重影響到學生學習知識，使數據結構課效率低下，同時也是數據結構教學普遍存在問題。因此需要教師進行課程的全面改革，不斷深化課程教學的改革落實工作。數據結構課程教學對教師提出了更多地要求，在現今信息技術背景下，需要充分利用信息技術來進行數據結構課程教學，同時不斷提高教師對于數據結構教學重要性的認識，能夠對現代教育技術充分掌握，同時合理進行教學設計，提升服務意識。以往傳統的教學方法已經無法滿足現今網絡時代的教育需求，因此教師需要不斷進行網絡教育形式的研究工作，能夠進行合理的教學改革。不斷利用信息技術中人工智能的幫助下進行教學教育，不僅可以有效地提高學生的學習效率，同時能夠及時反饋學生的學習效果，對學生的學習數據進行統計和分析，幫助教師及時地進行教學內容調整，同時將學生作為教學主體，將教師從原本的知識傳授者變成教學引導者，幫助學生能夠進行自主學習，促進學生綜合素質的提高。

3人工智能背景下《數據結構》課程的探索實踐

數據結構教學中加入人工智能技術，可以有效提高教學質量，同時也符合現代教育的要求。這樣的教學以學生作為學習主體，讓學生可以對自身的學習情況有一個大致的了解。針對《數據結構》課程中的各種問題，需要制定出相應的對策。

3.1對于面授輔導課

對于全日制下的《數據結構》課程的開展，是進行面授課的形式。因此，這樣的面授課還是會以文字材料為教學基礎，教師需要對學生進行重難點的詳解，同時對于算法分析能夠有條理地進行講解。面授課程的重點是進行學習方法的教學，因此需要能夠對課程中重難點問題進行方法性的教學引導，對學生中的作業的批改和實際解決問題的能力進行重點培養。近些年來我國學科的教學面授輔導也出現了很多問題，面授課教學質量下降的原因來自各個方面，其中一個方面是因為這種面授的形式受到學生學習積極性的影響，有些時候學生沒有很好的學習主動性，因此教師需要利用人工智能進行輔助教學，來提高課堂的趣味性，并且在現階段信息技術大發展的背景下，可以很好地利用人工智能在課堂上進行教學，開展新型課堂，利用網絡不受時間和空間的限制，進行《數據結構》的教學工作。

同時要積極向學生傳達課程的重要性，使其學生對這種課程形式重視起來，在每次上完課之后，需要對學生進行詳細的了解，以此掌握每個學生的學習狀態，同時利用人工智能技術，把學生的作業、成績以及其他學習過程中的信息輸入到電腦中，并利用人工智能技術進行作業的批改和糾錯，教師在之后進行審查和總結，并讓人工智能不斷地進行學習，熟悉教師進行教學任務的安排和處理，這樣在人工智能技術的加持下，可以保障面授課程教學的高效率性，同時能夠對每一個學生進行學習情況的統計分析，在處理個別學生的問題時可以迅速進行問題的處理分析，以及有針對性地進行教學。同時針對那些沒有計算機的學生或者無法長期使用電腦的學生也能夠進行信息統計，同時建立出整個教學安排的課程大綱，交給計算機結合學生學習能力進行整體分析，向教師展示出合理的教學計劃，讓教師在進行面授課的教學中更有針對性，符合學生的學習習慣。

3.2網上進行教學輔助

在當今高速發展的計算機技術的加持下，可以利用人工智能的形式進行網上教學，其中教學形式包括進行網上自主學習、網上答疑解惑、網上考試、網上小組討論。對這種形式的展開，能夠充分利用信息技術和人工智能的科技性進行教學，教學設計對于教師來說一直是進行教學工作的重點內容，因此需要針對《數據結構》課程特點，與人工智能技術優勢有機結合起來，讓學生能夠更加高效地進行學習。同時考慮到學生面對面授課有時會出現的沒聽懂的情況，需要不斷地對學生進行引導教育工作，讓學生如果有不明白的問題，可以通過網絡進行復習，這樣保障學生在學習中有足夠的復習機會，讓學生不會再學習中出現知識點記憶割裂的情況發生。

在《數據結構》課程教學中引入人工智能技術，最大的優勢之處就是能夠幫助學生進行高效的自主學習。對于學生自主學習而言，分為課前課后和課下。首先對于學生課前準備來說，學生需要進行一定程度的預習，但是由于學生的學習能力是不同的，教師就不容易進行統一管理，但是利用人工智能進行每個學生教學內容的統計，并可以通過分析進行每個學生應該進行的預習工作的通知和安排，這樣就不會只是依賴教師進行統計和分析，大大提高了教學效率。而課程教學中人工智能同樣可以很好地做好對學生學習情況的監管行為，對于紀律性的管制依靠人工智能來做，及時對學生進行提醒，這樣很好的保障了教師進行教學的連貫性，不會因為個別學生而打斷所有人的聽課過程，而最后課后的幫助，便是針對教師教學后布置的作業，在學生完成后能夠通過人工智能進行第一時間的收取甚至批閱，極大地提高教學效率，同時針對卷子中出現的一些問題，對教師進行及時的反饋，這樣可以幫助教師第一時間了解學生所出現的學習問題。

4總結

綜上所述，在人工智能技術的背景下，教師在進行《數據結構》的課程教學中，能夠利用人工智能技術的優勢之處有效地提高教學效率，同時也可以讓學生更加有針對性地進行課程學習，提高學習質量。