0 引 言
2020 年 5 月，教育部印发《高等学校课程思政建设指导纲要》指出：理学、工学类专业课程，要在课程教学中把马克思主义立场观点方法的教育与科学精神的培养结合起来，提高学生正确认识问题、分析问题和解决问题的能力 [1]。数据结构课程作为理工科计算机及相关专业的专业必修课程和专业核心课程，在面对培养什么人、怎样培养人、为谁培养人这个教育根本问题上，教师除了关注知识传授与能力培养，还应关注知识传授与计算思维的同频共振，深刻挖掘课程中蕴含的思政元素，培养具有过硬专业能力、高尚道德情操和强烈家国情怀的新一代大学生，树立“科技强国必有我”的信心和决心。
1 数据结构课程思政教学路径
1.1 创设知识点蕴含的生活场景，形成有效开展课程思政的润滑剂
专业课程中加入思政内容最忌讳生硬，要使思政内容与专业知识无缝衔接，就必须改革教学方法、创新教学手段，拉近课堂与学生的距离 [2]。本课程挖掘知识点中蕴含的生活场景，无缝导入知识点，引入数据结构基本概念，导出知识点关联内容，从数据结构的基本算法出发，揭示算法中的原理和本质，将思政教育内容润物无声地融入，形成有效开展课程思政的润滑剂，并进一步启发学生思考算法的用途和解决问题的方法，促进学生的应用创新意识（图 1）。例如，通过“手牵手”导入链表的定义，通过“过独木桥”介绍栈的特点，通过“排队”介绍队列的特点和基本操作，通过“家谱”导入树的结构，通过“城市交通图”导入图的结构，通过“电影院找座位”导入哈希查找过程中解决冲突的方法等。
通过知识点蕴含生活场景的有效切入，鼓励学生积极思考，引导学生结合所学所想发表自己的观点，激发学生对现有算法的理解和应用，完成对新知识的升华迁移运用，透过现象看本质，通过现实世界了解信息世界，实现使用机器世界的规则解决问题，实现跨界融合，进一步培养计算思维，奠定工程素养与工匠精神基石。
1.2 贯通“课前—课中—课后”，形成有效开展课程思政的全过程
课程思政不是做“加法”，而是一种方法，应贯穿教育教学全过程 [3]。数据结构课程应注重将思政元素的育人功能与专业知识传授有机结合，形成贯通“课前—课中—课后”的课程思政实施路径（图 2）。课前主要通过时事、故事等激发学生兴趣，引发思考，例如课前 2min 推送与学习有关的名言名句诗词、与 IT 有关的行业大事件以及当前社会的热点事件等，提高学生的人文素养，引导其关注国内时事和本学科研究与应用前沿；课中主要通过挖掘专业知识点中蕴含的课程思政元素，搭建知识与生活场景的桥梁，使学生领会知识来源于生活而又高于生活，促使其热爱生活、热爱专业，有利于其良好素养、品德的养成；课后主要通过辅导解决学生遇到的疑难问题、与学生谈心等，植入课程思政元素，鼓励学生不断克服困难、挑战自己，培养永不服输的精神，进行贯通式课程思政。
1.3 挖掘算法背后的起源故事，形成有效开展课程思政的活素材
引入计算机发展历程中的代表性人物或里程碑事件的介绍，在提升学生学习兴趣的同时，潜移默化地使学生从故事中升华思想和精神 [4]。数据结构课程基本算法和经典算法较多，在教学中持续挖掘算法背后的故事并建设素材库，形成有效开展课程思政的活素材（图 3）。本课程内容涉及的以科学家命名的直接算法有 KMP算法、 Huffman 算法、 Kruskal 算法、 Prim 算法、Dijkstra 算法和 Floyd 算法等 10 余种，收集这些科学家作出的贡献并讲述科学家发现算法背后的故事，引导学生学习锲而不舍的探究精神和树立科技强国的坚定信念；在讲到树和图的应用时引入算法研究理论与应用场景、 IT 学科前沿和最新研究成果，介绍我国在人工智能研究开发和 5G 建设等方面取得的伟大成就以及行业人才需求。
通过这些素材与课堂教学的植入，帮助学生了解科学家如何发现问题并学习探究创新的精神，进一步助力学生认识所学专业提出问题、分析问题和解决问题的计算思维模式，建立知识与结果之间的桥梁，树立专业认知和学科认同以及行业责任和使命担当。
1.4 剖析计算思维的关键思路，形成有效开展课程思政的方向标
中科院院士、清华大学教授张钹指出，最难突破的问题不在某项具体技术突破点，而在于改变思路。本课程基础算法多、实验性强，学生不但要悟原理、懂思想，还要能编写程序，更要有解决具体问题的能力，实验训练是学生真正将所学知识转化为技能与能力的关键环节。以计算思维为主体的课程思政方向标（图 4） [5]，包括计算认知层、计算方法层和计算文化层。计算机认知层映射出信息获取能力与问题分析能力，计算方法层映射出逻辑推理能力与模型抽象能力，计算文化层映射出知识迁移能力和综合评价能力。每一层都需要学生能够从问题出发，抽象出处理的对象，构建合理的计算算法模型，编写有效的代码，以便计算机能求出正确的结果。学生操作过程中遇到问题，教师不仅要帮助其一起分析产生的原因，还要提供解决的方法，更重要的是总结不同类型问题的产生原因和解决方法，使学生“鱼”和“渔”兼得，才能激发兴趣，提高成就感和获得感。
通过实验过程中思政元素的渗透，学生能不断培养探索未知、追求真理、勇攀科学高峰的勇气以及精益求精的大国工匠精神，尤其是算法实现过程中，要正确引导学生面对问题找准方法，多角度思考问题得出不同的结果，并分析结果的异同，激发学生不断去追求算法的完美性。
2 数据结构课程思政教学实践
课程思政的直接落脚点是课堂，课堂教学内容对于培养人才具有直接影响作用 [6]。
2.1 递归思想及其应用的教学探索与实践
“递归”是数据结构课程中承上启下的特殊一章，特殊是因为递归不是一种数据结构而是一种算法，是一种分而治之的算法设计策略。它是计算机科学中的一个重要工具，很多程序设计语言都支持递归程序设计，特别是后面的树和二叉树、图、查找及排序等章节中大量地用到了递归算法。递归的应用贯穿于整个计算机科学领域之中，递归算法的掌握也为后续算法分析与设计课程打下基础。
1）思政元素。
递归思想是数据结构众多算法实现的一个基础工具，通过递归算法可以把一些表面上不容易解决的问题变得更简单 , 而且解题思路更为清晰，其本质是将大问题转化成求解同类型小问题的过程，小问题解决了，大问题也就解决了。从这个角度融入思政元素：国与家的关系、大目标与小目标的关系、集体与个人的关系等。
2）课程思政教学目标。
在导入递归时，与学生的目标结合起来。目标是大问题，实现起来很难，因此，将大问题分解成若干小问题，以此类推，直到小问题不能分解为止，这个小问题也就可以直接解决，就是递归出口。
在讲解递归模型时，以国家 GDP 为例，把个人的所作所为抽象成递归最终的回溯结果，引申出每个人的所作所为可能是渺小的，但所有重大的变革或发展最终都是众多个体努力的结果，“众人划桨开大船”，引导学生培养脚踏实地的实干精神，为推动社会进步贡献自己的一份力。
在讲解递归思想时，与当前的疫情结合起来：人人有责、人人出力、人人都能做好防护，社区就有保障，城市就能正常运转，我国疫情防控就能得到有效控制。
递归思想的本质来源于数学归纳法，在计算机的许多问题解决过程中也需要数学知识，引申出华为任正非与数学的故事、国家科技发展过程中遇到的瓶颈等，教导学生实践能力有理论支撑将走得更远。
3）课程思政作业。
要求学生用递归的方法求 xn 的值，并分别输出 x1=0.99、 n=365 和 x2=1.01、 n=365 的结果，实验完成后收集学生的感悟。
学生反馈：通过实践发现，虽然 x1 和 x2 的值相差不大，但结果却相差巨大，由此可见，每天进步一点点，坚持下去一定会有收获。
根据学生程序的执行结果及反馈，教师进一步提出：作为新时代大学生，要合理分配好自己的学习与活动时间，做好大学生活规划，每天多写一个程序，坚持不放弃，必定能够达到自己最优的目标。
2.2 最小生成树算法及其应用的教学探索与实践
作为一种重要的非线性数据结构，图的应用非常广泛，寻找最小生成树是一个具有实际意义的问题。寻找最小生成树有两种典型算法——Prim 和 Kruskal 算法，通过讲解让学生了解并掌握最小生成树算法的基本思想、算法设计、算法实现及应用。
1）思政元素。
Kruskal 算法的名称是以美国科学家的名字命名，与 Prim 算法一样是求解最小生成树的一种算法，在国家的村村通道路、交通规划、电力规划等方面都有着最小生成树算法的模型。在教学过程中可通过讲故事、介绍国家建设成就、观察事物思维方式和实践等融入思政元素：勤奋、爱国、创新和坚持等。
2）课程思政教学目标。
Kruskal 算法是由美国计算机科学家约瑟夫·克鲁斯卡尔（Joseph Bernard Kruskal）提出的。讲解科学家背后的故事，鼓励学生不怕困难、勤奋努力，正所谓“天才是 1% 的灵感加99% 的汗水”。
依托最小生成树的应用，引入高铁修建、进藏公路建设、西气东输铺设等内容，增强学生的民族自豪感和爱国心，同时激发其学以致用的信心和学以报国的责任感。
运用最小生成树算法，首先须将逻辑结构图转化为计算机处理的图，透过“现象图”看“本质图”，然后选择一种算法完成求最小生树，引导学生从不同角度看待问题或事物，尝试多种方式解决同一问题，激发其探索精神和创新精神。
实践环节即采用情境式教学方法，创设软件开发企业情境，开展敬业、守法、诚信等道德教育，引导学生建立社会主义核心价值观。
3）课程思政作业。
要求学生扮演一个乡长对自己所管辖的 6 个村庄实现村村通，以便村民与村民之间能够更方便地交流，运用所学的 Kruskal 算法提出一个最优化的方案，实验完成后收集学生的感悟。
学生反馈：通过实验发现，做一个乡长不容易，做一个有专业知识的乡长更不容易；对我国交通运输方面建设取得的辉煌成就深感自豪和骄傲，也知道了具有较强的专业知识的重要性；由于这个问题的难度较大，在调试过程中出现了很多困难，但由于一直没有放弃，终于获得了成功。
根据学生程序的执行结果及反馈，教师进一步提出问题：根据所学的内容，还有没有其他方法用于解决此问题呢？如果你要对所有的村庄进行考察又该怎么规划考察路线呢？通过不断提出问题，引导学生去思考解决同一问题的不同方法，从不同角度去思考问题；同时，也映射出更多问题，促使其学会去寻求解决新问题的方法。
3 数据结构课程思政教学成效
3.1 专业知识融合人文素养，促进学生综合素质的提升
计算机专业学生与其他理工类专业一样，较社科类专业而言，普遍存在人文素养偏低的情况，对专业知识、技能以外的其他个人发展所需的综合素养培育不足。因此，课程通过专业知识融合人文素养的方法，将与课程知识点相关的名言名句及诗词渗透课堂，将经典算法背后的科学家的故事以及社会时事热点植入，让学生在欣赏、观察、思考的同时，增进对历史文化的感知、对道德情感的认知与对生活的热爱，在名言、楷模精神等的熏陶和感染下，树立强烈的文化自信，提升综合素质，增强作为中国青年的责任之心，努力奋斗，勇于担当作为。
3.2 学科交叉结合多元方法，促进学生思维水平的提升
课程通过学科交叉拓展与前沿科技素材，将计算思维引入到数据结构教学当中，将科学发现逻辑与科学研究思维融入基本算法教学；同时，采用发散思维的课堂头脑风暴方式，激发学生对现有算法的拓展，完成对新知识的升华迁移运用。在思维训练上，引导学生透过现象看本质，用辩证思维看问题，提升了思维水平。
3.3 课堂实践融合特色情境，促进学生综合能力的提升
在数据结构课程的实践环节，学生往往会遇到大量困难，在思维训练的基础上，还要加强学生勇于克服困难、善于脱离困境、变挫折为动力的心理素质和综合能力。为此，课程通过战疫故事、红色文化、革命精神、大国工匠等素材的融合，以特色故事情境鼓励并激励学生迎难而上、不畏艰险、挑战自己。在一个个正能量元素的影响下，使学生学会隐忍和坚持，在不断完成小目标后获得成就感，同时获得综合能力的提升。应用情境式教学案例，创设软件开发企业情境，开展敬业、守法、诚信等道德教育，引导学生树立和践行社会主义核心价值观。
3.4 专业教学融合思政教育，促进教师教学能力的提升
随着课程思政的深入实施 , 理工科专业学生在思政教育的熏陶下德智体美劳多方面有了综合提升，理工科专业教师的教学能力更得到了发展，课堂教学的温度、高度、深度和广度都有了质的飞跃。数据结构课程教学团队在课程思政理念指导下，不断改进课程内容结构、完善授课模式，将以前授课学生难懂、不想懂的教学难题巧妙用“思政”的方式进行了化解，学生与教师形成了良好的教学共鸣。
4 结 语
数据结构课程的改革和实践证明，不论是线上还是线下、课内还是课外，课程思政的教学都应是显性和隐性并存、学思与行思结合、理想与现实接轨、个人与家国同在。数据结构课程思政的元素挖掘与教学应用，仅是高校专业课程建设课程思政实践的一隅，但诸如此类的专业课程的课程思政建设正是“立德树人”育人理念深入课堂教学改革探索的必经历程和必要探寻。
参考文献：
[1] 中华人民共和国中央人民政府. 教育部关于印发《高等学校课程思政建设指导纲要》的通知 [EB/OL]. (2020-05-28)[2020-06-28]. http: //www. gov. cn/zhengce/zhengceku/2020-06/06/content_5517606. htm.
[2] 黄蓉生, 崔健, 唐斌. 党的十八大以来思想政治理论课教学改革的实践探索与经验启示 [J]. 中国大学教学, 2018(8): 12-18.
[3] 杨祥, 王强, 高建. 课程思政是方法不是“加法” : 金课、一流课程及课程教材的认识和实践[J]. 中国高等教育, 2020(8): 4-5.
[4] 那俊, 李丹程. 课程思政在计算机类课程中的探索与实践[J]. 中国大学教学, 2021(3): 48-51.
[5] 陈赞安, 李宁宇, 尹以晴, 等. 从算法到参与构建计算模型: 人机协同视域下计算思维的内涵演进与能力结构[J]. 远程教育杂志, 2021, 39(4): 34-41.
[6] 陈志勇, 叶桦畅, 张笑钦. 计算机类专业的课程思政: 核心元素、基本原则与实施策略[J]. 中国大学教学, 2021(4): 34-38, 65.
基金项目：国家自然科学基金地区科学基金项目（71662014）；江西省教育科学“十三五”规划项目（20YB250）；江西省高校教改研究重点项目（JXJG-20-23-2）；南昌市教育大数据智能技术重点实验室资助项目（2020-NCZDSY-012）；江西省高校人文社会科学研究项目（JC20121）。
第一作者简介：徐新爱，女，南昌师范学院教授，研究方向为数据挖掘、计算机教育等，xxa1124@163.com。
引文格式：徐新爱，王丽娜，朱恩芳. 数据结构课程思政教学路径与实践[J].计算机教育,2022(11):38-42.
转自：“计算机教育”微信公众号
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