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数据结构课程“刻意练习”教学体系的探索

2024-11-12 29 上传者：管理员

摘要：针对地方应用型本科高校数据结构课程的难掌握概念、难设计数据结构与算法、难综合应用“三难”问题，分析该问题对学生的专业发展和实际应用能力产生的影响，提出以学生能力培养为出发点，在重构数据结构学习能力层次基础上，构建数据结构课程的“刻意练习”教学体系。

关键词：
刻意练习
反馈机制
教学体系
数据结构
能力层次
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在应用型本科高校中，数据结构课程的传统教学模式已不适应新时代的教学和学习环境。传统教学过分侧重理论的灌输，缺乏实际操作和项目实践练习，反馈周期长且未能融合应用场景。为了更好地满足应用型本科学生的实际需求，现在迫切要对传统的数据结构教学模式进行改革与优化。

1、数据结构课程重要性及传统教学模式面临问题

数据结构课程是计算机科学教育的核心课程，对学生的理论学习和实际应用至关重要。该课程支撑着计算机领域的多个高级学科[1]并对毕业生的就业前景产生深远影响[2]。数据结构课程以其深奥的理论、高层次的概念抽象性和计算的复杂性而著称[3]，教学为主、实验为辅的教学模式一直存在，使得数据结构和算法两大概念出现“难掌握”“难设计”和“难应用”问题[4]。此外，传统模式往往忽视了实践和反馈的重要性[5]，未能及时有效解决学生所遇到的问题。

2、刻意练习理论概述

刻意练习起源于瑞典心理学家安德斯·艾利克森的研究成果[6-7]，强调系统性练习以达成具体学习目标，为增进学习能力提供了科学方法，其核心包括4个要素[8-12]：明确的目标设定以引导学习方向，深度专注的练习以避免盲目重复，实时反馈以指导学习进程以及持续的自我超越以实现能力提升。刻意练习在教育领域，特别是在计算机编程教学中，显示出显著的效果[13-14]。适当的反馈机制不仅提高了学生的学习成绩和动机，还显著提升了他们的编程技能、积极性和自信[15-16]。

3、重构数据结构学习能力层次

数据结构课程理论与实践紧密融合的特性，为课程能力层次[17]的精确划分提供了支撑。基于这一核心理念，明确地划分3个独立但相互关联的能力层次：验证层、设计层和综合应用层(如图1所示)。验证层通过验证来加强理论知识的理解，设计层要求学生自主分析问题并设计算法以应对特定挑战，综合应用层则要求学生整合所学，对复杂问题进行选型、评估和制订解决方案，以培养综合应用能力。3个能力层次为数据结构学习“绘制”了清晰的进阶路径。

4、构建数据结构刻意练习体系

在重构数据结构学习能力层次基础上，构建数据结构课程刻意练习实践体系。该体系由层次化目标、专注练习、反馈机制及持续改进机制四大部分组成，在学习通平台和学校自建的Online Judge平台实施(如图2所示)。

4.1 层次化目标

在刻意练习的理论指导下，设定分层目标成为关键的教学策略。验证层次目标是让学生系统性地掌握核心概念；在设计层次中，学生不仅需为特定问题设计合适的数据结构，同时也需深化对算法策略的理解；而综合应用层次目标则是使学生能够将所学知识应用于实际场景，解决复杂问题，并进行自主策略优化。以“树和二叉树”章节为例，各层次的教学目标见表1。

图1 数据结构学习能力层次划分

图2 数据结构刻意练习体系的设计与实施

表1 树和二叉树各层次目标

能力层次树和二叉树的目标

验证层次 (1)掌握并理解树和二叉树的基本概念(2)深化对基础操作(如增删改查)的理解和应用(3)熟悉树和二叉树在数据存储、查找和排序中的应用场景

设计层次 (1)根据问题需求，对已选型的数据结构进行详细解释(2)掌握并能独立设计树和二叉树的操作算法

综合应用层次 (1)灵活运用树结构，如提高查找效率或维护平衡(2)针对实际问题自主选择或设计最优策略，分析算法复杂度

4.2 专注练习

专注练习是数据结构刻意练习体系的核心元素，学生通过特定的、准确的、集中的和指向性的练习，理解数据结构的概念、设计实现数据结构和算法、综合应用数据结构和算法，由此实现数据结构课程的能力层次目标，从而全面系统地掌握数据结构课程。

1)验证层次的专注练习。

验证层次的专注练习设计为各种数据结构及算法的物理实现，如线性表的链式存储及链表的插入和删除操作。该层次通过验证物理结构理解逻辑结构概念；通过验证简单算法，理解消化算法的基本功能。该层次属于低层次练习，学生容易掌握、实现，有助于建立学生的自信心。

该层次练习主要通过Online Judge平台实施，其中教师发布任务要求、程序结构和部分伪代码算法，学生在此基础上编写并提交完整程序以验证所学内容。Online Judge的自动化测试和反馈机制为学生提供即时的错误诊断和优化建议。此练习模式融合理论与实践，促进学生深入理解基础概念，为后续的高级设计与应用奠定基础。

2)设计层次的专注练习。

设计层次的专注练习在于引导学生深入理解和实践数据结构与算法的设计。例如，任务可能包括设计两个队列，实现一个后入先出的栈。该层次以设计与实现为主，通过将复杂问题转化为简单、结构化的逻辑模型，加强数据结构设计能力的培养；通过清晰地定义、分析问题和推理出解决方案，加强算法设计能力的培养。该层次属于进阶层次的练习，有助于提升学生的分析问题、解决问题能力。

设计层次练习采用学习通与Online Judge在线平台，实现多层次、多步骤的教学活动。教师在学习通上发布设计任务和参考资料，包括图解视频以辅助学生全面理解。学生在理解问题和确定数据结构类型后，须以“三人行”小组形式通过流程图清晰规划算法步骤。完成逻辑结构设计后，学生将方案编码在Online Judge平台上验证，根据平台反馈优化设计。

3)综合应用层次的专注练习。

综合应用层次的专注练习旨在将数据结构与算法的知识应用于解决现实世界问题，例如电商平台推荐系统或智慧城市交通调度。学生首先需分析问题，识别关键数据结构和算法，如最短路径算法，然后结合验证层的物理结构概念与设计层的策略，如链表、哈希表或图算法，制订解决方案。在编码过程中，除了实现设计，还须对性能和异常问题进行优化。

这一层次的练习通过学期末的课程设计实施，涉及具有挑战性的题目，来源包括蓝桥杯比赛、ICPC比赛和校企合作的实际案例项目。学生需要以小组方式完成问题分析、数据结构选型与设计、算法设计与实现，并提交包含可执行代码的设计报告。教学过程中，教师采用“结合实际应用案例和将大任务分解为小模块”的策略，通过课后实践将课程设计中的代码模块分散至各章节，使学生逐步积累经验。

3个层次的练习按循序渐进地设计，确保学生在每个层次集中实现当前目标。学生须在完成一个层次的目标后才能进入下一层次，这种阶梯式学习策略激发了学生的积极性。

4.3 反馈机制

在刻意练习体系中引入了双向反馈机制[18]，既为学生提供即时、精确的反馈，还确保教师能够实时了解学生的学习进展和需求。此机制在教育学与学习科学领域中已被视为一个至关重要的优化学习的手段[19]。

双向反馈机制依托在线教学平台，结合教师和学生反馈策略。教师利用实时课堂评估、在线学习跟踪和学情问卷调查等多种方法，全面掌握学生的学习及分层次的练习情况，从而进行教学调整。学生则通过在线平台对课程内容和教学方法进行评价，并可查阅成绩和排名。这样既提升了学生的参与度，也为教师提供了关于学生需求的直接信息。

4.4 持续改进机制

持续改进机制在刻意练习体系中占据重要地位，致力于不断微调和优化。此机制构成了一个全面的闭环过程，包括检测、分析、调整及反馈环节。通过这种持续的学习、自我调整和逐步优化的方法，学生能够更加深入地理解知识，并显著增强解决问题的能力，其核心的价值在于帮助学生明确地识别学习过程中的难点，并形成有效的应对方案。

为有效实施此机制，采取了综合策略。学习日志和反馈策略使学生持续地记录和反思学习经验，以识别和解决学习中的问题，并增强自主学习和自我调整能力。明确的学习计划和目标设定帮助学生系统化地规划和跟踪学习进度。此外，“三人行”学习小组模式促进团队合作和集体智慧的作用，鼓励学生从同伴中获取反馈，深化知识理解。结合自我评估模板见表2，学生能更明确地识别学习盲点和优势，并针对性地调整学习策略。

表2 数据结构课程自我评估模版

评估内容评估指标学生自我评价(1—5)学生改进与建议教师反馈及改进建议

学习目标的明确性是否清晰了解本阶段的学习目标和结果?评分标准：1—完全未达到2—达到一部分3—基本达到4—达到大部分5—完全达到协调教师进行一对一讨论，以了解课程学习目标提供额外的讲解或辅助学习资源

学习策略的有效性所采用的学习方法和资源是否合适和有效?探索其他的学习方法，如分组学习或寻求辅导提供新的学习策略，如推荐在线资源

学习进度的跟踪是否按计划学习?有无难题和挑战?如何解决?寻找额外的资源或求助于教师来解决提供具体的解决问题的方法，如额外学习材料或一对一指导

能力和知识的掌握程度是否达到了预定标准和期望的能力水平?花更多的时间进行学习与练习提供针对性的讲解

自我反思和改进对自己的学习过程有何感受?认为哪些地方做得好，哪些地方须改进?调整学习计划提供改进策略、给出具体建议

5、实证研究结果与讨论

为评估“数据结构课程刻意练习教学体系”的教学效果，烟台理工学院信息工程学院在2019级、2020级和2021级计算机科学与技术专业的3个班级进行了试点教学。如图3所示，2022—2023(1)学期，这些班级在学习通平台上展现出了积极的学习行为。在此期间，教师上传了84份课程资料，包括30集共513分钟的代码讲解视频。平台题库更新至450题，并在学期中发布了23轮在线练习。为全面评估学习效果，除期末考试外，还进行了3次定期测验。学生参与度高，累计活动次数达到52 525次，表明教学体系的有效性和受欢迎程度。

为更好地收集班级学习情况的反馈，整个学期分别在学期开始、学习中、结课后发放了4次问卷(如表3所示)。

累计收集了近3年的教学数据，对比了刻意练习体系实施前后的学生学习效果，并进行了深入分析和讨论，汇总表见表4。

实证研究表明，刻意练习体系在数据结构课程中的应用显著提升了学生的成绩，激发了学生的积极性，增强了对设计环节和实验的重视程度。课堂互动更加频繁，学生在设计环节的表现和课程设计的质量显著提高。此外，该体系还激发了学生参与学科竞赛的积极性，使学生在省赛和国赛中的成绩有了突破性进展。这些结果为刻意练习体系在地方应用型本科高校数据结构课程中的有效应用提供了坚实的证据，同时也为该课程的教学改革提供了有力的理论和实践支持。

图3 2022—2023(1)学期学习通平台题库、活动及资料统计

表3 2022—2023(1)学期学习通平台问卷调查

表4 实施刻意练习体系前后效果对比

6、结语

以地方应用型本科高校数据结构课程为对象，针对现存的教学问题，以学生能力培养为核心，重构数据结构学习的能力层次，并基于能力层次的划分构建了数据结构刻意练习教学体系，为学生塑造了一个科学且系统的学习途径。经过3年的持续实施和实证分析，该体系的稳定性和有效性得到了验证。结果表明，该教学体系不仅显著提升了教学质量，而且有效地促进了学生的独立思考能力、设计能力、问题分析与解决能力，以及综合应用能力的发展。未来的教学实践应关注如何将刻意练习体系整合到其他专业课程中，以适应不同教学环境并满足学生的多元化学习需求。

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