0 引 言
本科工程教育提倡以学生为中心、产出为导向、持续改进三大教育理念，要求培养本科学生解决复杂工程问题的能力。与《华盛顿协议》 [1-3]等效，《工程教育认证标准》给出的 12 条毕业要求明确体现了这一基本定位，其对数据结构的教学可以从以下 4 个方面进行刻画 [4-5]。①工程知识：要求掌握计算机工程和计算机科学与技术专业知识，包括计算机硬件、软件及系统等方面内容，具备理解计算机领域复杂工程问题的能力，能够判别计算机系统的复杂性；②问题分析：要求能够对计算机领域复杂工程系统或者其运行过程进行抽象分析与识别，选择或建立一种模型抽象表达；③设计并开发解决方案：要求掌握程序设计理论与方法，具备软件开发技能，能够合理地组织数据，有效地存储和处理数据，正确地设计满足特定需求的算法流程或软件功能模块；④分析与研究：针对计算机领域复杂工程问题，要求具有计算机软硬件及系统相关的工程基础实验验证与实现能力，能够对实验数据进行解释与对比分析，给出实验结论。
数据结构作为计算机专业工程认证体系中的学科基础课，系统讲授其概念、原理、技术和应用，是理论与实践紧密结合的课程，也是解决本专业领域中复杂工程问题的重要基础。在实际的教学过程中，既要使学生掌握相关理论知识，又要得到综合运用能力及计算机系统开发相关能力的训练，切实提高工程能力，为毕业要求的达成做贡献。然而，这门课的难度大，且传统的教学模式不能适应新形势的需要，主要表现在：①理论复杂、概念抽象，知识点繁多，不易于理解和掌握，同时又有实践的难度，很难让学生在有限的课堂教学时间内完全熟练掌握课程内容，这也使得学生缺乏持续性的学习动机；②学生在学习过程中，会出现水平和学习需求各异、学习动机散化的现象，部分学生学习能力较强，以参加程序设计竞赛和考研为目标，大部分学生学习能力一般，以在今后的工作中实用为目标，还有小部分学生，学习能力较弱而且学习主动性差，以尽力通过考试，拿到学分为目标；③学生在学习过程中会误认为知识即能力，缺乏创新的愿望和能力。
1 线上线下相互协同的教学模式改革
1.1 教学方式与手段的变革
传统的以课堂和书本为主的教学方式已经不能满足新形势下能力培养的需求，因此，要开展线上线下相互协同教学：线下课堂教学为主体，线上 SPOC 课程资源和部分翻转课堂为辅；既有教师线下面对面的指导与交流，又有学生线上的自主学习，两方面相互补充、互相协调。
1.2 教学活动和组织的变革
在线上线下相互协同的模式下，教学活动和教学组织以学生为中心、产出为导向，实现菜单式教学和多元化教学，整个教学过程划分为图 1所示的 4 个主要阶段。第 1 阶段：线上预习（学生为主）；第 2 阶段：线下教学（教师为主）；第 3 阶段：线上线下复习提高（学生为主）；第4 阶段：线下考核与考试。课程的教学实施又分为理论教学和实践教学两个部分。
1.2.1 理论教学过程——以学生为中心
数据结构的理论教学部分，不再是按照既定的教学内容，按部就班、一成不变地在课堂上讲解知识点，而是通过不同教学阶段学生的线上预习、复习情况的反馈，进行线下教学内容的设计，以学生的学习情况为中心，更好地进行理论知识的讲解。以数据结构某一章（第 2章）中的教学组织为例（该章节设计为 5 课时），理论教学过程如下，图 2 展示了具体的理论教学模式。
（1）线上预习为线下教学做准备。对于关键性知识点，教师在课前通过视频的方式，向学生发布预习内容。为了使学生在预习的过程中加深思考，同步发布翻转课堂的“讨论案例”。
（2）线上复习作为线下教学的反馈。课后学生通过完成在线作业进行自我评测，并利用线上教学视频自主查漏补缺。
（3）线下课堂为主要教学阵地。课堂的教学设计，根据学生预习和复习后的薄弱环节，自适应地加强对难点的讲解。更进一步的，通过某些讨论专题的设置，进行课堂翻转，知识点学习放在课前学生自己完成，而课堂上则是通过和老师、同学的讨论，开拓思维。学生可以主导学习的重点和学习的过程、暴露出学习的难点，使这个过程更开放、更以学生为中心。
（4）线下综合测试作为学习的阶段性总结。课程内容相关的几章学习完后，进行单元测验，对这一阶段的理论学习情况进行小结，根据本阶段的教学效果及时复盘，也能更好地辅助下一阶段教学的安排。
1.2.2 实践教学过程——以产出为导向
面对学生在学科竞赛、考研、工作应用等方面不同层次的学习目标，逐步培养学生解决复杂工程问题的能力。在实践教学环节，本课程提出了以产出为导向、分层引导的教学模式。图 3 展示了该实践教学模式，并以某一章（第 2 章）中的实验课组织为例（该章节设计为 3 个实验）。教学过程中，面向不同的产出需求，实验内容分成以下 5 个不同的层级。
（1）基础实验：基础性必做实验内容，包含理论课上所有重要的抽象数据类型的定义、基本操作及其应用，目标为巩固课堂学习。
（2）提高实验：章节性的选做实验，部分题目来源于以往的考研题，适合学生课后思考完成，目标为提高提优。
（3）研究型实验：具有探索性质的选做实验，完成一个具有一定难度、与计算机发展前沿相关的研究性题目。目标为鼓励并引导学生的创新意识和能力。
（4）竞赛实验：题目来自 ACM 及蓝桥杯程序设计竞赛中与数据结构相关的试题，难度较大，目标为提高竞赛认知和兴趣。
（5）团队项目实验：综合性必做实验，鼓励学生小组合作，共同完成一个与实际的应用相结合的选题。引导学生运用数据结构理论和知识，分析、设计和解决“复杂工程问题”，强调参与和学习，发挥学生学习的主动性，激发学生的学习兴趣和创造力，目标为培养学生的团队精神和协作意识，更鼓励并引导他们的创新意识和能力。
学生可以根据自己对这门课学习的需求，在教师的协助和指导下，通过选择不同的实验模块，设定自己实验的难度和深度，实现不同程度的能力训练。课后，学生可以通过实验调试素材和视频，练习解决一些实验中常出现的问题，进一步锻炼自己的调试和编程能力。
1.3 考核方式的变革
随着教学过程的线上线下协同展开，考核形式和内容的设定也应更为多样，实现“线上线下混合的考核形式和分层考核内容”，目的是全方位、客观衡量学生的能力且把考核作为教师教学的“课堂效果仪表”和学生的“激励器”。
为了提高学生自主学习的兴趣、参与课堂的热情和实践创新的积极性，应提高过程考核成绩的比例：线下成绩 15%、线上成绩 15%、实践成绩20%、期末成绩 50%，具体考核的形式和内容如下。
（1）线上随堂测试：通过线上随堂测试的成绩，可以评估学生预习和即时学习的效果，找出学习中的薄弱环节，在下一阶段的授课中巩固加强，使教师随时掌握学生学习动态，更好地在课堂教学环节引导学生的学习。
（2）线上作业测评：每章节后，学生可以通过线上课后作业，测评自己本章节的学习情况。
（3）线下单元考试：通过把内容相关的几个章节组成一个单元，进行单元测试，全面考核和评价学生在一个相对较长时间段内的学习情况，也可以评价学生在学习过程中的成长。
（4）实践考试与考核：课程的实践考核中融入分层考核，分为个人考试任务和小组项目任务两个部分。在个人任务考核中，注重独立完成代码编写、调试及测试代码能力；在小组任务考核中，学生自主组成小组，自主选题，完成一个团队项目实验。小组任务采用答辩验收的方式，由数据结构课程组老师组成答辩组，注重考查小组成员的分工合作、综合设计、项目实施及结果展示能力。
考试不再只是传统的期中、期末模式，以两张试卷作为一门课学习好坏的标准，通过线上线下混合考核、实践环节分层考核，最终目标是改变传统考核的功能，更注重对学习过程的把控，真正全方位衡量学生的能力，使学生在学习中看到自己的成长。
1.4 课程资源的变革
为了更好地实现“线上线下相互协同”教学新模式，课程还应建设一系列的线上线下资源适应不同教学阶段的要求，具体如图 4 所示。
将课程教学视频作为课堂教学的前期环节 ,教师通过课前预习任务的完成反馈，集中更多的精力去设计课堂内的活动，优化课堂教学的课件和实验指导，并进一步做好学生的学情分析和兴趣调查，实现以学生为中心的教学。通过“翻转课堂”改变传统灌输式教育模式，使教师在学生课堂讨论中，启发学生思维，传授学生方法，可以充分调动学生学习的积极性和主动性，进而提高教学质量。课后复习阶段，学生通过完成在线作业、习题集、观看实验调试视频等资源，对自己的学习情况查漏补缺。
另一方面，强调课程思政建设，根据数据结构及计算机学科性质特点，突出培养学生的科学精神，探索创新精神，加强对学生计算机职业伦理道德的教育，促进学生养成工科人严谨、实干的工作作风。
2 教学改革的效果
数据结构通过线上线下相互协同的教学模式改革，课程内容既包含了传统及经典内容，又通过实践环节中的研究型课题反映计算机科学发展的前沿性和时代性。教学中增加了师生互动，强化教师团队的学习支持和服务功能，转变传统的课堂管理模式，教学形式呈现先进性。学生可以根据自己的兴趣和能力自主学习，选择不同分级的实践内容和课题，使学习结果具有探究性。教学改革的效果具体表现为以下几点。
（1）有效地提高学生学习的成绩。通过重新构建学习流程，改变了传统的知识只在课堂上灌输现状，提升了学习效果；多种教学方法融合，推动教学相长。
（2）有效地提升学生的综合能力。通过知识能力素质的有机融合，学生课前预习，课上引导思考和自主提问，提高学生思维的能力。同时，通过完成实践环节中的团队项目课题，培养学生解决复杂工程问题的分析、设计和实现能力。
（3）有效增进学生学习的兴趣。根据数据跟踪， SPOC 视频观看数平均 18 个，观看视频时长平均 6 小时 22 分钟， SPOC 作业、 SPOC 自我测试完成人数班平均 70% 以上。同时，参加程序设计竞赛的总人数和获奖人数逐年提高，有多名同学以算法改进为选题，获得优秀毕业设计（论文）奖。
（4）有效扩展课程的辐射面。SPOC 课程学习中，非专业班级同学注册人数占全部学习人数的 12.5%，对于一门难度颇大的专业课来说非常不易。同时，根据教学改革更新后的配套实验指导与习题集受到院外、校外同学的欢迎，多次追订。
3 持续改进——学情分析
持续改进是工程教育专业认证的重要组成部分，需要针对课程建立“评价—反馈—改进”反复循环的改进机制 [6-7]，以期待持续改进教学活动，使学生的能力始终与毕业要求相符合。除了每学期课程结束后，获得课程目标达成度的评定，调查问卷得到的学生对授课内容与学习效果的评定结果外，通过获取和分析课程在线数据，建立学情分析机制，更细致地分析学习过程中的问题，对下个教学循环中提高目标达成度提供更具体的改进方向。这里的课程在线数据包括以下两个方面内容：①学习过程数据：学习资源使用数据、学习行为投入数据；②学习结果数据：课堂测评、课后作业与自测、考试数据。
可以按章节的知识点掌握程度，建立图 5 所示的知识点掌握情况雷达图，该图通过在线课后作业与自测结果绘制。通过分析，可以获得每个章节中各个重要知识点的掌握度情况，包括最好水平、平均水平和最差水平，在下一轮的教学中及时调整和改进。图 5 显示了班级中某同学在第2 章中，各个知识点掌握情况与班级平均情况的对比。
此外，可以分析学习成绩和学习习惯的相关度，建立图 6 所示的成绩相关性分析折线图，该图根据在线观看视屏数量和两次线下单元测验成绩绘制。通过分析，可以看到，在数据结构的学习过程中，视频的观看和成绩是正相关的，因此在下一轮的教学中，可以继续提供和适当增加在线视频，辅助学生的预习和复习，通过指导学生建立更好的学习习惯，达到持续改进的目的。
4 结 语
线上线下相互协同的教学模式改革能更好地达成工程教育认证中的目标，为培养解决复杂工程问题的计算机人才做准备，但是课程的改革也是极具挑战的，在实施过程中也存在很多的难点。为了实现线上线下的协同式教学、混合式考核，对老师备课、学习过程中的支持服务均有较高要求，老师更需要综合考虑各方面的因素来调动学生的学习积极性。
在课程的后续改进中，拟基于积累的数据，开发一个数据分析应用，实现自动学情跟踪分析，包括学习习惯分析、学习投入分析、学习预警等，并推荐更适合该学生的学习视频、学习资料和练习题，使教学更具有个性化。
参考文献：
[1] 周克宁. 罗朝盛, 康敏. 植入“复杂工程问题”的教学体系改革探索[J]. 中国大学教学, 2016(10): 51-54．
[2] 蒋宗礼. 本科工程教育: 聚焦学生解决复杂工程问题能力的培养[J]. 中国大学教学, 2016(11): 27-30, 84．
[3] 李志义. 对我国工程教育专业认证十年的回顾与反思之二: 我们应该防止和摒弃什么[J]. 中国大学教学, 2017(1): 8-14．
[4] 孙桓五, 张琤. 基于工程教育专业认证理念的地方高校工科专业建设实践[J]. 中国大学教学, 2017(11): 39-42, 53．
[5] 蒋宗礼. 培养计算机类专业学生解决复杂工程问题的能力[M]. 北京: 清华大学出版社, 2018: 1-8.
[6] 赵亦希, 陈佳妮, 陈关龙. 以学生能力培养为导向是工程教育专业认证的基本准则[J]. 上海教育评估研究, 2014(4): 5-7.
[7] 杨春明, 韩永国. 一门计算机课程的形成性评价应用策略[J]. 计算机教育, 2011(4): 60-62, 66.
基金项目：南京审计大学信息工程学院计算机科学与技术国家一流专业建设专项课题项目“工程教育专业认证背景下本科生毕业设计教学改革与研究”（2021JG070）。
第一作者简介：陈一飞，女，南京审计大学副教授，研究方向为人工智能、文本挖掘、智能信息提取，yifeichen91@nau.edu.cn。
引文格式：陈一飞，王瑜，孙玉星. 基于工程认证的数据结构课程教学改革[J].计算机教育,2022(11):97-102.
转自：“计算机教育”微信公众号
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