數據結構課程教學方法

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摘要：分析高校數據結構課程教學創新的緊迫性和重要性，并就如何深化教學創新這個問題，提出基于案例驅動的系統構建方法。

關鍵詞：案例描述；案例選擇；案例評價；教學方法研究；教學改革

0引言

回顧我國改革開放30余年的歷史，高等教育的發展取得了很多成就，這得益于教育體制改革。在我國高等教育改革發展的過程中，我們也探索著在教學方法方面進行改革創新。本科生教育既是促進科技創新的主導因素，也是培養高層次人才的主要途徑。隨著科學技術迅猛發展，創新能力提升不僅決定了個人和單位的競爭優勢，同時也能體現國家的核心競爭力。本科生教育的首要重任是加快創新型、實用型人才的培養。據國內文獻報道，2015年的資格類科技人力資源中，本科學歷3093.4萬人，占38.5%。不論是總量規模方面，還是結構層次方面，科技人力資源都已成為我國繼勞動、資本、土地之后最為寶貴、最為豐富的戰略資源。我國已成為名副其實的本科生教育大國，但數量增多、規模擴大的同時也給本科生培養質量帶來了極大的挑戰。當前本科生培養質量已遭到社會的質疑，數量與質量的矛盾日益凸顯。教學方法包含教師完成教學任務所采用的教授方法和學生的學習方法。教學方法得當才能充分實現教學目的，體現教學內容的思想性、科學性和系統性，提高學生獲得知識、掌握技能的能力。因此在本科生教學工作中重視對教學方法的研究是高等教育的一項重要工作。數據結構是計算機相關學科最基本的課程，對于相關領域的本科生能否順利開展課題學習至關重要。隨著近年來人工智能技術的發展，數據結構課程已逐漸如同數學、外語一樣，其教學內容不再局限于某一專業領域，而主要涉及數據結構在不同應用中的基礎性和通用性的概念、技術和應用。課程涉及的技術可以為計算機、信息、機械、材料等多個不同的學科提供輔助。然而由于本科生人數的不斷增加，學生個體的差異性等原因都可能會影響到課程教學的效果。

1數據結構課程的特點

數據結構課程是計算機專業的核心基礎課程，是一門理論與實踐相結合的課程，在整個計算機專業教學體系中處于舉足輕重的地位。數據結構是程序設計（特別是非數值計算的程序設計）的基礎，也是設計和實現數據庫系統、編譯程序、操作系統及其他系統程序和相關大型應用程序的重要基礎。基于該門課程的重要性，現在該課程已經是計算機相關專業研究生考試必考專業課之一，是反映學生數據抽象能力、編程能力的重要體現。該課程具有以下兩個特點。1）理論抽象，內容廣泛。數據結構課程不但思維邏輯性較強，并且內容極為抽象，即使有現代化的教學工具的輔助也無法將課件中的理論知識很直觀地全部表現出來。另一方面，數據結構課程內容較為廣泛，但課時量少，學生如果沒有掌握和完全理解前面的知識點，就會難以跟上新的知識點，造成問題堆積，難以完成實驗內容。2）實踐性強，綜合能力要求高。這門課程知識體系的構建源于各種特色專業應用領域。在工業中，特別是在各種生產線上，數據結構的應用非常廣泛。只有讓本科生經歷大量的工程項目設計與實現，才能深切體會各種數據結構的功能及作用；另一方面，數據結構中通過章節劃分知識點，內容規模較小、知識針對性強，缺少一些系統性和連貫性，難以培養學生處理復雜知識問題的能力，因此當學生面對具體問題時，很難綜合地運用數據結構知識來解決實際問題。

2基于CBR技術的本科生數據結構課程教學方法

CBR（Case-BasedReasoning,基于案例的推理）是人工智能領域的重要內容。CBR的主要思想在于“相似問題具有相似解”。近年來，CBR技術已成功應用于計算機輔助診斷[1]、法律咨詢、電子商務、產品檢索[2]和醫療輔助參考[3-5]等方面。CBR模仿人類的這種問題求解行為，已經在這些領域許多成功的商業軟件上得到了證明[6-7]。

2.1CBR技術對于《數據結構》本科課程教學的適用性

如前所述，CBR是一種機器學習方法，亦是一種求解問題的方法。前者一般多用于構建專家系統（knowledge-basedsystems，基于知識的系統），后者則通常可以構建數據挖掘系統。那么CBR技術是否能適用于數據結構的本科生課程教學，并相應地能提高教學效果呢？對于CBR技術的適應性問題，在過去的時間里有許多學者開展了相關研究。1993年，Kolodner的書《Case-BasedReasoning》第一章中提出了這個問題，然而并沒有給出定量的方法。1994年，Aamodt和Plaza的經典論文中也沒有討論這個問題，不過它指出了之前對此問題進行探討的論文，包括Schank的《InsideCase-BadedReasoning》（1989）的第一章，Slade的（1991）綜述《Case-BadedReasoning:AResearchParadigm》，1992年Kolodner為她1993的書第一章預發表的《Anintroductiontocase-basedreasoning》，以及1989年第一屆DARPA的CBRWorkshop論文集的介紹部分。用Dr.ThomasRoth-Berghofer的話來說，“similarproblemshavesimilarsolutions”（CBR假設）僅僅是一種啟發式方法，由此獲得的解決方案并不精確，但是，正是由于容忍了這種缺陷，CBR才發揮了它的作用，并得以構建較為強大的基于知識的系統。因此在實際教學中將CBR技術應用于數據結構的本科生課程時，需要事先對案例庫進行評估，驗證其是否符合CBR假設，進一步來判斷CBR方法的適用性。首先，根據國內外高校的相關本科生課程教學的新形式，把握當前計算機學科數據結構本科生課程教學的現狀。深入分析數據結構本科生課程教學過程中，合理的學科、專業結構、本科生個體的特點，以CBR技術為核心驅動力，開展案例描述工作。然后，以本校本科生數據結構課程教學為例，以現有科研項目設置專業研究方向，重組科研項目集群的研究團隊。通過追蹤學科科技前沿與寬口徑培養相結合，形成新的專業增長點與現有研究方向相結合，統計分析其中最具代表性的本科生培養實例，開展案例選擇工作。最后，結合本校的辦學特色，構建適合于本科生數據結構課程教學的獎勵機制，促進本科生創新成果的涌現。提出一種切實可行的面向計算機學科、促進創新能力提升的本科生培養方式，開展案例評價工作。

2.2CBR系統實現

在實際應用中我們采用目前國內外主流的myCBR工具來進行CBR系統的研發。在傳統的課堂教學之外，我們將加強網絡教學的多向互動。通過網絡上的互動，學生通過課程網站進行自學，可以向同學、老師提出不明白的問題，教師或同學進行個別回答。而對于普遍存在的問題，老師還可以利用網絡廣播讓全班同學進行討論。這樣讓每個同學都得到鍛煉的同時，也培養了學生的協作學習精神。此外，由于網絡課堂的引入，學生在課程網站上向老師請教問題，學生之間也可以通過網站進行探討。而且由于這些對話的公開性，其他的學生也可以通過查閱這些對話來達到學習的目的。這樣同時培養了學生查找和利用網上資源的意識，合作意識以及小組內協作式學習、個人自主學習的能力。隨著目前新型網絡交流方式（比如微博）的興起，新的師與生、生與生、人與機的互動關系將成為可能。這種網站教學的多向互動的教學關系將會更加便捷，通過利用網站上教師或同學提供的有關資料，讓學生能夠隨時隨地收集資料、分析與總結，有效提高了教學質量。對于討論過的問題，可以將其搜集起來，作為典型案例（case）并在網站上進行備份，并根據學生今后的提問來進行推理（reasoning）以提供類似的話題查閱。在進行數據結構的本科生課程教學時，必須更加科學更加有針對性，要充分結合當前最新計算機技術的發展現狀和應用場景，根據社會發展的需要，來分析本校學生的整體水平以及學生之間的水平差異，從而構建起適合這門學科的教學模式與教學內容。由于數據結構課程概念較多、操作性較強，同時課時又相對較少，所以可以考慮對現有教學內容進行適當整合，抓住課程的重點難點，進一步刪繁就簡、深入淺出地介紹最主要的概念。然后通過將這些教學實例輸入到開發的CBR系統，能有效幫助老師統計分析當前學生的學習情況，并對后面的教學安排進行調整。更為關鍵的是，借助于CBR技術強大的學習能力，在為新一屆的同學制定培養方案時，可以通過借鑒以往成功經驗，CBR系統能為老師提供有效的學生培養實例。老師通過參照案例，能有望更好地制定出針對學生個體的個性化培養方案。此外，考慮到本科生個體差異較大、外部影響因素多，但培養年限較短，項目實施工程中擬將團隊教師的科研項目進行整合，提取其中的關鍵科學問題作為本科生的課題背景，針對不同的應用來開展培養工作。在將CBR技術應用于本科生培養時，本科生培養案例可以表示為不同特征的非線性組合，案例間的相似度可以根據特征之間的相似度來定義。考慮到案例特征具有高維度和異構性，項目組擬使用深度學習中的ResNet卷積神經網絡模型來學習包含高層語義信息的案例特征，進而測度案例特征之間的相似度。綜上所述，CBR引導模式能輔助教師針對性地培養本科生的創新能力，同時幫助教師改進自身的本科生培養方法。具體表現如下：（1）在培養初期，教師可以借助CBR技術來參考往屆學生的類似培養案例，為當前本科生制定培養方案。（2）培養過程中，教師可以逐步細化本科生的個體特征，將其與以往案例特征進行對比，根據教學反饋改進之前的培養方案。（3）培養周期結束時，教師可以將該本科生培養案例表示為高維特征的非線性組合，作為經驗的一部分保留下來。（4）教師還可以借助CBR技術檢索國內外其他教師的相似本科生培養案例，進一步改進本科生培養方案。（5）基于特征學習方法分析不同本科生案例間的特征異構性，教師之間可以協同改進本科生培養方案。

3結語

隨著國家的發展，我國高等院校的本科生教育規模有了前所未有的增長和發展，本科生教育已從過去的“精英教育”向著“大眾化教育”轉變。本科生教育要根據建立創新型國家的需要，構建科學的人才培養體系，明確目標，面向未來、指向社會需要，通過實施知識、能力、素質教育，來提高本科生課堂教學質量，進而培養新一代優秀的創新型人才。高等院校承擔著為國家培養高級人才的任務,而加強素質和能力的培養是提高人才質量的關鍵。計算機學科的數據結構課堂教學的實施，其教學目標的宗旨就是強調培養實際應用能力及如何結合計算機前沿技術與相關學科并運用于實踐。鑒于計算機學科知識更新速度快的特點，在今后的課堂教學中我們必須在過往課堂教學案例的基礎上，基于CBR技術不斷改進和完善教學方法和教學內容，與時俱進，才能不斷地適應新形勢下的新要求，持續為國家培養出優秀的高質量的專業人才。

作者：徐新 單位：武漢科技大學 計算機科學與技術學院