工程教育專業認證下混合式教學模式研究
——以數據結構與算法分析課程為例

蘆楠楠，徐永剛，胡延軍，陳瑞瑞

（中國礦業大學 信息與控制工程學院，江蘇 徐州 221116）

新一輪科技革命和產業變革加速進行，以數字經濟為代表的新經濟形態和傳統工業的轉型升級，迫切需要具備專業創新能力和跨學科交叉的新型工科人才。高等工程教育改革已經站在新的歷史起點，面臨越來越多的機遇與挑戰。新工科專業，是相對于傳統工科專業，主要針對新興產業的專業，以互聯網和工業智能為核心。智能與互聯技術的發展趨勢促使以計算機為載體的數據科學與各學科相互融合成為“學科交叉融合”的精髓[1]。計算機類、電子信息類的核心課程成為新工科新范式下培養人才的基礎[2]。因此，為適應新工科的發展需求，傳統的電子信息類核心課程也需要相應的改革和創新[3]。

在新工科建設過程中，現有的專業核心課程建設應充分考慮目前信息技術發展中人工智能、大數據及云計算等熱門領域，以工程教育專業認證為指導，不斷改革和豐富教學內容[4]。以學生為中心，產出導向和持續改進為核心內涵，建立以學生能力為導向的新觀念，形成以能力達成為目標的新的教學模式，促進學生能力要求的達成。

數據結構與算法分析作為計算機、電子信息類的重要核心課程，銜接了程序語言設計、離散數學等基礎課程與人工智能、大數據等專業課程。由于該門課程在實際問題中的可操作性，是眾多核心基礎課程中能夠直接用來解決各學科實際問題的課程。數據結構是連接客觀世界與計算機世界的橋梁和紐帶，是實現計算機進行信息表示和處理的唯一途徑。因此，該門課程的學習會對學生未來從事工業制造、航空航天和能源氣象等交叉領域工作產生深遠的影響。根據新工科“新理念、新要求、新途徑”的發展發向[5]，工程教育專業認證勢在必行。工程教育專業認證以學生為中心，產出導向和持續改進為核心內涵。這就要求建立以學生能力為導向的新觀念，從而形成以能力達成為目標的新的教學模式。對標工程教育專業認證，數據結構與算法分析課程需要在傳統理論講授的基礎上轉向畢業要求的學術能力和工程能力的提高。本文分析數據結構與算法分析課程的教學現狀，從教學方法、質量評價等方面研究和探討工程教育專業認證下的電子信息類核心課程混合式教學模式。

一 課程現狀

以計算機為載體的數據科學與各學科的相互融合已然成為高等工程教育改革下新工科專業建設的精髓。作為計算機靈魂課程的數據結構與算法分析也逐漸成為新工科專業的核心基礎課程，電子信息工程專業亦是如此。雖然給予了數據結構與算法分析核心課程地位，但是，距離工程教育認定標準，實現產出導向的工程教育模式還有一段路程。根據課程特點及目前授課情況，本文從課程內容、教師和學生三大教學構成要素來分析數據結構與算法分析課程存在的問題。

作為專業核心必修課程，數據結構與算法分析是銜接先修課程與后續專業課程的紐帶，為專業課學習和課程實踐奠定了基礎。數據結構與算法是由具體的編程語言來描述的，編程基礎直接影響到數據結構與算法分析的學習效果。而后續課程按照專業方向分為信息處理、通信技術、網絡技術和電子工程，都需要學生具備開發高效程序的能力。

數據結構與算法分析由數據結構和算法兩部分構成，主要目標是提高學生程序設計能力和解決專業實際問題的能力。課程基礎概念多，概念之間易混淆，學生難以掌握。課程內容抽象，邏輯性強，要求學生有較強的邏輯思維能力。重要知識點主要以偽代碼的形式來呈現，要求學生具有基本的程序思維和良好的編程能力。

學生編程實踐能力較差，先修課程基礎薄弱。雖然在程序語言設計中學習了結構體、指針、類和函數等編程基本概念，有一定的編程訓練，但是很多學生仍然難以獨立完成實驗和作業中涉及編程的題目。因此，在課程筆試時，編程題型是所有題型中得分率最低的。學生學習方法不得當，學習效率不高。前期以數電、模電、信號與系統為主的專業基礎課以概念理解和數學推導為主，是學生熟悉和習慣的學習模式；而數據結構更側重于訓練學生的邏輯思維和抽象能力，學生在學習方法上需要跳出舒適圈。部分學生的原動力不足，主動性較差。遇到難理解的知識點，上課不認真聽講，下課不愿意花時間復習，作業不能獨立完成，抄作業時有發生。

以上現象也反映出教師在教學活動的安排和組織上存在一定的問題。主要體現在：第一，課堂組織形式單一，難以激發學生學習熱情。以PPT為主的多媒體教學在內容和形式上缺乏新意，而且缺乏了傳統的板書教學對過程性的講解，學生聽課易疲勞。第二，缺乏及時的教學反饋。課堂教學和作業批改的周期較長，教師未給學生及時地反饋刺激，學生失去了及時查漏補缺的最佳時機和深入探索相關知識的興趣。第三，考核評價機制不全面、不科學。雖然引入了過程性考核，與課程設計和期末考核相結合來構建考核評價體系，但是以課程考試為絕對中心的評價導向沒有改變。即使包含過程性評價，也多以主觀印象給分，缺乏客觀評價標準[6]。

二 基于OBE的課程目標設計

產出導向教育（OBE）是工程教育專業認證標準的重要內涵，要求課程要明確反映對畢業要求的支撐。因此，數據結構與算法分析課程目標的設計需要與電子信息工程專業培養目標相契合，以畢業要求為準繩，對畢業要求指標點進行具體闡述[7-8]。表1給出了針對工程教育認證畢業要求指標點具化出的數據結構與算法分析理論課程目標設計，重點體現工程教育專業認證中對分析與解決復雜電子信息工程問題能力的培養。

表1 數據結構與算法分析理論課程目標設計

三 以學生為中心的多元化教學模式

以學生為中心的教育理念是工程教育專業認證的另一重要內涵。這就要求現有的教學模式由以教為中心到以學為中心轉變，以學生能力達成為目標。教師的主導作用轉變為過程指導和管理。將工程實踐和學術研究模式融入課程教學過程中，開展以學生為中心的多元化教學模式，激發學生學習的主觀能動性，培養學生分析、解決復雜工程問題的能力。

（一）線上線下混合

由于新冠肺炎疫情影響，在線同步直播教學、在線協同教學和在線混合式教學等新型教學形式從理論研究變為了現實，成為特殊條件下的主流教學形式，也是未來課堂教學的發展趨勢。

具體可從三方面實施。首先，正常課程教學中仍以線下面授式授課方式為主。面授可以更好地掌握學生的學習狀態和知識接受情況。其次，將重要知識點按照章節整理成微課，為學生線下學習提供豐富的資源。微課通常在10～15min，是對重要知識點進行高度總結和概括。最后，借助雨課堂、中國大學生慕課網等公共教學平臺，開展師生、學生間的交流和互動。以討論、習題、測驗、互評和在線答疑等靈活的方式開展多種形式的教學活動。同時，平臺可以對學生的學習過程進行全程記錄，便于導出進行數據分析，能夠幫助教師科學地評估學生學習情況。

此外，面臨疫情的突發性，特殊時期的線上線下混合式教學模式還要面臨線上和線下靈活組合方式，自適應地調節比重。一旦突發疫情，課程教學就要施行完全線上教學。通過對已有的疫情期間教學經驗分析，線上教學的效果不盡人意。除了利用現有的線上教學平臺，還需要在線上課程中加入虛擬課堂，提高學生在線參與度，也可以讓老師在授課過程中實時地掌握學生的學習動態。

（二）課內課外融合

課內課外融合的教學模式是典型教學模式，被廣泛用于教學過程中。為適應工程教育認證標準，課內課外融合的教學形式也應以學為中心，以學生能力達成為原則。課內教學需要弱化教師的主導作用，改變滿堂灌教學形式，強化教師課內引導課外指導作用。具體實施要點如圖1所示。

圖1 課內課外融合教學模式要點

課內主要針對知識要點進行學習與鞏固，加強重點難點的分析。通過引入案例專題，形成課堂討論主題，提煉出難點進行詳細講解，再對知識點測試，最后進行點評小結。以案例專題的形式引入要學習的知識點，從學生討論中發現知識難點，有針對性地測試和點評可以有效引導學生發現問題，提高學生對問題方法探索的渴望，從而激發學生學習的內在驅動力。課外學習中，除了線下作業及時批改和問題答疑，數據結構與算法分析課程更要強調實踐能力的提高。因此，要開設綜合實驗和課程設計加強學生的實踐訓練。在實施的過程中，我們也發現學生的編程基礎參差不齊，學生在涉及編程的作業、實驗和課程設計上的表現較差。也需要在課程教學中適當地對幾種基本數據結構的抽象數據型實現進行模塊化，給編程基礎較差的學生程序實現上的提示，使他們能夠順利設計和實現作業和實驗中的程序。而且，在課程的推進過程中，逐漸地去模塊化，培養學生能夠獨立地抽象問題的數據結構，設計程序和實現，從而解決問題。同時，為了解決一些基礎好的學生“吃不飽”的問題，滿足學生在培養中的個性化需求，進一步對學生進行分層次、多元化的培養方案，將課外實踐訓練內容和過程向工程型或學術型拓展。

（三）分層次實踐教學模式

數據結構與算法分析課程內容豐富，體系完善，技術性強，是電子信息專業課程的重要前修基礎課程，因此，要求學生在學習過程中培養問題抽象、數據組織和數據處理等實踐能力。傳統的實踐教學以驗證性、綜合性實驗為主，實驗的分析、設計性不足，無法滿足學生多元化與個性化的培養需求，學生實踐積極性不高，嚴重影響了課程學習效果。我們的做法是采用分層次實踐模式，突出課外實踐活動的工程性和學術性，與學生職業生涯規劃相適應。

分層次實踐模式主要分為三層。第一層為基礎實驗，以課內集中實驗方式，限時完成，在線提交，實時批改答疑。這一層次實驗要使學生掌握典型數據結構的邏輯結構、存儲結構及算法實現，檢驗和鞏固課程基本知識和方法。從驗證實驗、綜合實驗到簡單設計實驗，按照實驗進階來組織。低階驗證實驗主要檢驗學生基本知識點和基本教學內容的掌握情況，鞏固課程的基本知識和方法。中階綜合實驗培養學生基本問題的求解能力，訓練學生問題分析、算法實現、編碼與調試等各個環節的能力。高階設計實驗訓練學生靈活運用所學知識解決實際問題，對于給定問題能夠抽象其邏輯結構，選擇合適的存儲結構，對其進行算法設計，分析算法的時間和空間效率，程序實現和分析運行結果，以強化學生綜合運用知識解決實際問題的能力。

在第一層次的實踐中，學生的基礎知識和基本技能得到了鞏固和加強。在第二、三層次的課外實踐結合學生個性化需求分為面向應用的工程型實踐和面向研究的學術型實踐。工程型實踐和學術型實踐均以課程設計項目的形式體現。學生可以根據自己定位選擇適合的課程設計項目，利用課外時間完成文獻調研、項目分析、項目設計和成果總結、匯報。工程型實踐注重工程能力的培養。課程設計項目以規模較大的，與實際應用結合緊密的，需要綜合運用所學知識的問題為主。通過對給定問題的分析，選擇合理的數據結構，設計高效處理算法，增強學生協作解決較大規模實際問題的能力。學術型實踐注重創新思維的培養，引導學生對某一數據結構或算法進行深入研究，鼓勵學生提出自己的想法。因此，課程設計以數據結構或算法延伸出來的具體問題為主，針對具體場景，編程實現，提升算法性能，從而提高學生分析問題和解決問題的能力，重點培養學生創新性思維能力，鼓勵學生改進和優化數據結構和算法。

四 全過程的課程教學評價體系

線上線下，課內課外全面結合的混合教學模式，需要有一套科學系統的教學評價體系。針對線上線下混合，以過程性評價和結論性評價相結合來構建評價指標。過程性評價指標可統計學生微課點擊次數與學習時長，問題討論和在線答疑的次數和內容的條數。結論性評價以線上測驗、線下作業批改和課程考試為主。在課內課外融合的教學模式中，對課堂專題討論可以采用過程性評價，對課內測試和課外作業則采用結論性評價，綜合實驗和課程設計等實踐類內容需要過程性評價和結論性評價相結合來建立綜合性指標。其中，考慮到課程設計評價的科學性和系統性，我們專門設計和開發了用于數據結構與算法分析課程設計的系統平臺。該平臺可以實現對課程設計從選題到評價的全過程管理。此外，平臺中還設計了數據分析模塊，可對收集的課程設計過程管理數據進行必要的數據處理和分析，可以實現對課程設計過程的科學反饋，也為數據結構與算法分析課程混合式教學研究提供了有價值的過程化教學評估數據和結果。

五 結束語

經過長期的研究和實踐，數據結構與算法分析的課程建設相對已經比較成熟，在計算機類專業課程體系中占有重要位置。但是，中國礦業大學電子信息專業開設的數據結構與算法分析課程還面臨著開課時間短、課程建設不足等問題，需要結合后續專業課程的需求，以工程教育專業認證理念為指導，改善課程建設的不足。本文系統分析了課程在教與學中存在的問題，按照工程教育專業認證的畢業要求制定課程目標，并設計了以學生為中心的多元化教學模式和全過程的課程教學評價體系，可為電子信息類的數據結構與算法分析課程改革提供參考。