“新工科”背景下算法設計與分析課程的教學改革

鄧國強 唐 敏

（桂林電子科技大學數學與計算科學學院，廣西 桂林 541004）

0 引言

算法設計與分析是本校數學與計算科學學院信息與計算科學專業的一門專業基礎核心課程，理論性與實踐性兼顧。本課程主要講授各種算法策略的基本機制、基礎算法、基本算法設計技術、算法復雜度與問題下界、剪枝搜索、近似算法、分攤分析、隨機算法和在線算法等。算法的研究不僅對計算機專業學生非常重要，對信息與計算科學、通信工程、分子生物學等專業學生也必不可少。

1 新工科背景下的人才培養

2017年2月以來，教育部積極推進新工科建設，發布了《關于開展新工科研究與實踐的通知》。通知中明確指出：新工科建設以互聯網和智能為核心，以人工智能、云計算、機器人、大數據、區塊鏈等用于傳統工科專業的升級改造，相對于傳統的人才，未來新興產業和經濟需要實踐能力強、創新能力強的高素質復合型新工科人才。算法分析與設計作為信息與計算科學專業的一門專業必修課，如何根據新工科背景下的人才導向，最大限度地利用該課程幫助學生適應各種新興產業，提高自己的實踐能力和問題解決能力，成為具備國際競爭力的人才，是信息與計算科學專業教學改革和人才培養中面臨的一個重要問題。探索新工科背景下的算法設計與分析教學和實踐新模式顯得尤為迫切。

2 圍繞新工科建設進行教學改革

2.1 開展系列講座，充分認識互聯網與信息時代，探討新工科人才培養模式

專業課教師應具有較強的理論功底與豐富的實踐經驗，通過與學生進行交流，了解學生學習興趣，把握學生實際具有的專業技能和技術。開展系列講座，介紹機器學習、大數據處理等，引導學生查閱文獻，了解網絡信息和人工智能時代的新問題、新方法、新技術。

本課程任課教師組成討論組，定期進行交流探討，分析課程教學內容與新工科教育新理念、人才培養新模式相適應的具體實施策略。與其他專業課程老師探討算法分析與設計課程與數據庫、計算機網絡、數字信號處理等課程之間的結合點，在“學科交叉、深度融合”的基礎上，為學生提供更自由的選擇與發展空間，培養各種知識融會貫通的復合型人才。

2.2 優化教學內容，結合新工科專業和新興產業要求，突出實際應用，完善考核體系

在教學內容設置上，除了講授經典算法和設計策略，還應結合新興產業要求，將大數據、云計算、機器學習、人工智能算法也加入我們的課堂，從各種競賽和實際應用中挖掘與算法課程相關的工程案例。讓學生感到授課內容不再是陳舊知識，而是與當今時代的發展緊密結合的。突出實際應用、問題驅動、工程案例教學，完善考核體系。

開展多維度教學評價體系，既達到課程教學目標，又體現實際應用能力。在期末成績評定上不搞一刀切、一場定勝負，兼顧學生的不同特長，設計不同的考核內容和檢查形式，在過程性考核中，擅長算法分析的可以從理論的角度進行考查，擅長語言的可以從數值實驗的角度進行考查，擅長算法設計的可以從偽代碼的角度進行考查。

2.3 開展混合式教學模式

強調以學生為中心的BOPPPS教學法和復合式教學法在課堂教學中得到廣泛使用[2]。課前指導學生收看線上教學視頻、結合MOOC[3]和SPOC[4]、查閱中英文文獻和各種技術資料，從廣度和深度兩方面掌握所研究問題的經典算法、流行算法、應用等；將英語學習應用于專業學習，作為算法設計分析課程的學習工具[5，6]；課堂上教師講授基本知識，給出基本算法設計策略，學生對閱讀材料、課后習題、程序等進行討論和交流，教師給予指導和評價。

2.4 精選課程設計課題，提高學生創新能力

以算法分析與設計課程中經典算法與問題為核心，精選課程設計內容，結合移動互聯網、云計算、大數據、定位導航、軟件開發等設置多學科交叉融合的項目，嚴格控制選題人數，保證小組之間的競爭與交流合作。讓教師成為“導師”，讓課本成為“文獻”和“參考書”，提高學生適應變化能力與工程創新能力。例如，結合“Voronoi圖的構造”和新工科內容，設置課題：基于Voronoi圖的近鄰優化聚類算法、基于Voronoi圖的3D打印輕量化結構設計、基于Voronoi圖與博弈策略的多無人機軌跡規劃等。再例如，與云計算、互聯網技術相關的求解無向帶權圖的最小割隱私保護問題、求解TSP問題的量子計算算法設計、物聯網下大數據隱私保護等。

3 結語

本項目將推進新工科背景下才培養過程中的算法課程教學與實踐的全面改革，成果通過以下形式體現：完成混合式理論教學和研究型實踐教學的新模式改革；豐富的課程建設資源；培養一批競賽能手和具備初步科研能力的學生；突破以講授抽象算法理論及實現傳統算法為主的理論教學和實踐內容，將經典算法與新工科背景下人工智能、機器人、云計算、大數據等新興知識和技術相結合，采用線上學習、研討式課堂教學的教學方法，建立混合式教學模式和研究型實踐教學模式；開展持續性創新性活動，實行多樣化全方位考核方式，以適應新工科創新型人才培養。