数据结构与算法核心课程建设

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101计划12门核心课程体系

101计划12门核心课程体系

101计划12门核心课程体系摘要:一、引言二、101计划简介1.背景与目标2.课程体系设计原则三、12门核心课程概述1.课程一:计算机基础与编程2.课程二:数据结构与算法3.课程三:计算机网络4.课程四:操作系统5.课程五:数据库原理与应用6.课程六:软件工程7.课程七:人工智能基础8.课程八:机器学习9.课程九:自然语言处理10.课程十:计算机图形学11.课程十一:计算机视觉12.课程十二:物联网技术四、课程体系的价值与意义五、结论正文:一、引言随着科技的飞速发展,计算机科学在各个领域中发挥着越来越重要的作用。

为了满足这一需求,我国制定了一套完整的计算机科学教育计划,即101计划,旨在培养高素质的计算机专业人才。

本文将详细介绍101计划下的12门核心课程体系。

二、101计划简介101计划是我国教育部门针对计算机科学领域制定的一个重要教育计划,它涵盖了从基础教育到研究生教育各个层次的课程设置。

该计划旨在培养具备扎实理论基础、较强实践能力和创新精神的高素质计算机专业人才,为国家经济建设和社会发展提供有力支持。

2.课程体系设计原则101计划下的课程体系遵循以下设计原则:(1)注重基础课程:强调计算机科学基础知识的学习,为学生打下扎实的理论基础。

(2)强化实践能力:通过实践课程和实验课程,提高学生的动手能力和解决实际问题的能力。

(3)突出创新能力:设置研究型课程和创新创业课程,培养学生的创新思维和创新能力。

(4)强调学科交叉:通过与其他学科的交叉融合,拓宽学生的知识视野,提高综合素质。

三、12门核心课程概述以下是101计划下的12门核心课程概述:1.课程一:计算机基础与编程该课程主要介绍计算机科学的基本概念、计算机硬件系统和编程语言等方面的知识。

2.课程二:数据结构与算法该课程主要讲解数据结构(如数组、链表、树、图等)和算法(如排序、查找、动态规划等)的基本原理和应用。

3.课程三:计算机网络该课程主要介绍计算机网络的原理、体系结构、协议和技术,以及网络应用和网络安全等方面的知识。

“算法与数据结构”课程教学体系的建设

“算法与数据结构”课程教学体系的建设

“算法与数据结构”课程教学体系的建设摘要:“算法与数据结构”课程是高等学校计算机专业重要的专业基础课。

本文针对该课程教学中所面临的实际问题,提出了一个兼顾课堂教学和课后实践的三层教学体系改革方案,并给出了方案实施的具体要求、方法和手段。

关键词:算法与数据结构;三层教学体系;课堂授课;课程实践;复习与评估1 教学体系建设的意义“算法与数据结构”课程是高等学校计算机专业重要的专业与专业基础课程之一,该课程的目标是通过该课程的学习,使学生能够运用课程所讨论的概念和方法更好地进行算法设计与算法分析,掌握计算机进行数据处理的基本原理和技巧,为进一步提高程序设计的能力、进一步学习和掌握计算机专业知识奠定基础。

显然,这门课教学效果的好坏将直接影响到学生能否学习和掌握未来计算机课程知识及综合利用计算机的能力。

然而,由于这门课要求学生即要有一定的理论基础,如要掌握“程序设计语言”和“离散数学”的知识,又要有一定的编程能力,能够通过实际的高级编程语言实现具体的算法,因此目前这门课的实际教学还面临着一些问题,一个是上课学生的理解能力、业务水平及掌握的专业基础知识存在差异,如何在教学上兼顾所有同学,让每一个同学都能理解和掌握所授的知识点是个问题;二是上课课时有限,如何在短时间内使学生能充分理解所授内容并将课堂教学与课后学习有机结合起来,巩固和提高教学效果需要考究;三是这门课的学生人数较多,如何保证学生问题的及时答疑、学生课后作业的及时评判、检查和管理也是需要解决的问题。

为了更好地提高教学的效果,达到教学目的,充分利用计算机普及使用的特点,探索新的教学理念和方法、新的教学体系是十分重要的。

2 “算法与数据结构”课程的三层教学体系“算法与数据结构”是理论和实践相结合的课程,为此我们应建立一个能解决上述问题的兼顾课堂教学和课后实践的教学体系,如图1所示。

(1) 课堂授课课堂授课是学生学习和掌握知识的基本途径,由于这门课的大部分内容都与算法相关,讲解起来容易使学生产生枯燥乏味的感觉。

数据结构与算法核心课程建设

数据结构与算法核心课程建设

数据结构与算法核心课程建设摘要:针对数据结构与算法课程理论联系实际的特点,文章提出在课程建设过程中应不断完善课程体系,加强团队建设,深入教学改革以及丰富教学资源,从培养学生的兴趣入手,注重学生思维能力、动手能力和创新能力的培养,最终达到提高教学质量的目的。

关键词:数据结构;课程体系;实践教学;课程群1背景数据结构与算法是计算机类专业的一门核心基础课程,是计算机、软件工程等电子信息类专业的必修课。

本课程较系统地介绍了软件设计中常用的数据结构以及相应的存储结构和实现算法;介绍了常用的多种查找和排序技术,并对其进行性能分析和比较,内容非常丰富[1-2]。

本课程的教学目标是加强学生对数据逻辑关系的分析与认识,培养学生数据抽象的能力,通过理论分析与编程实践相结合,增强学生求解复杂问题的能力以及控制算法复杂性的能力。

在计算机科学中,数据结构不仅是程序设计的基础,而且是设计和实现编译程序、操作系统、数据库系统等系统程序和各种大型应用程序的重要基础[3]。

数据结构与算法是计算机类专业部分专业课的先导课,如操作系统、编译原理和数据库原理等,因此它为后续的专业课程学习提供必要的知识和技能储备[4]。

数据结构与算法课程一直以来都是本学科的核心专业基础课程,而且正逐渐发展成为众多理工科专业的热门选修课。

只有学好了这门课,才能在今后的计算机专业课程的学习中游刃有余。

因此,本课程在国内同类课程中有较明显的先进性和示范性。

根据新世纪对人才培养的要求,教学应重在学生能力、素质的培养,尤其是思维能力、实践能力、创新能力的培养。

多年来我们致力于数据结构核心课程的建设,从完善课程体系、加强团队建设、深入教学改革和丰富教学资源等各个环节不断探索和实践。

从提高学生的学习兴趣和加强实践环节教学方面入手,在教育教学方面持续、深入地改进教学方法,开展教学研究,提高教学质量。

2完善课程体系首先,完善以“扎实基础,强化实践,引导创新”为培养目标的课程体系。

智能推荐的数据结构与算法课程教学

智能推荐的数据结构与算法课程教学

为了提升数据结构与算法课程教学质量,提出基于知识点智能推荐的线上线下混合教学模式进行教学改革。

该教学模式主要借助线上互动教学平台课堂派+PTA、引入智能推荐算法设计题目,实现课前内容准备、课中实践测试、课后总结沟通,改善学生学习过程的考核方式。

实践表明,该教学方法可以有效激发学生学习兴趣,提高课程教学质量。

数据结构与算法是计算机科学与技术、软件工程、网络工程等相关专业的专业核心课程。

该课程的学习目标是使学生掌握计算机加工数据的对象特性,选择合适的逻辑结构、存储结构和算法求解问题,培养学生问题建模能力,算法设计与分析能力,算法实现能力。

通过该课程的学习,使学生具有良好的编程技能。

同时,数据结构与算法在计算机学科专业体系中起着承上启下的重要作用。

2019年4月,教育部办公厅发布《教育部办公厅关于实施一流本科专业建设"双万计划"的通知》。

一流本科专业建设需要一流的课程建设。

在实际教学过程中,数据结构与算法课程的教学效果不尽如人意,存在诸多亟待解决的问题。

尤其是目前互联网时代,网上资源丰富,学生获取知识的途径多样化。

在这种形势下,数据结构与算法的教学如果还是墨守成规,不进行改革,学生就不能适应环境,课堂教学质量就会比较差。

引入线上线下教学资源融合的混合教学模式有利于提高学生学习和实践能力。

1 目前课堂教学弊端1.1 学生学习兴趣低、知识点难掌握数据结构与算法课程主要介绍了研究对象如何在计算机中存储、对象之间的逻辑关系、对象的操作,知识点繁多、内容抽象、逻辑复杂,并且存在相当一部分知识点的推演和其算法实现有一定难度。

尽管先修了程序设计课程,但是学生的编程水平层次不齐、相对薄弱,无法独立编写出程序或者算法来验证理论知识。

逐渐地,学生失去编程的信心和学习的兴趣。

1.2 教学方法不恰当在目前的教学中,还存在教师采用满堂灌的传统教学方式讲授,致使学生非常被动。

有些教师布置大量的练习题、作业,搞题海战术,导致学生学习没有针对性,效率低。

《数据结构》课程建设总体规划

《数据结构》课程建设总体规划

计算机与信息工程学院《数据结构》课程建设总体规划2019年6月,计算机科学与技术专业被审批为省级一流专业建设点,一流专业建设必须要有一流课程群做支撑。

《数据结构》是计算机科学与技术学科下专业的专业核心基础课程,对一流专业建设审核、工程专业认证的顺利通过起到至关重要的作用,对毕业生的毕业能力达成起着重要支撑,因此为加强《数据结构》优秀课程建设,特制定此课程建设总体规划一、指导思想和建设目标《数据结构》课程建设要以现代教育思想为先导,遵照OBE“三大”教育理念,以建设一支校企合作的专兼职、高素质师资队伍为前提,以市场IT行业岗位需求为导向,以优化的课程内容知识体系为基础,以适应应用型教学层次的优秀教材为核心,以现代教育技术为平台,以科学规范的课程质量监控与保障机制为支撑,遵照“重基础、强工程、重能力”的课程建设原则,围绕“一流的师资队伍、一流的教学内容、一流的教学方法、一流的教材、一流的教学管理”五个一流,建设成为特色鲜明的校级优秀课程,争取建设成为黑龙江省线上线下混合式金课。

二、课程师资团队课程负责人:刘心声,教授,计算机科学与技术学科带头人,计算机科学与技术专业带头人,数据结构主讲教师。

课程团队教师:陆竞:教授,黑河学院校级教学名师,计算机与信息工程学院院长,数据结构主讲教师之一。

苏丹:教授,数据结构主讲教师之一。

郑福妍:讲师,数据结构主讲教师之一。

滕海坤:讲师,校级骨干教师,数据结构实践课程助讲教师。

企业协作教学团队:哈尔滨布卡科技有限公司中软国际教育集团三、建设计划与步骤1、建设周期本课程主建设周期为2年,2年后逐年进行教学资源的补充、更新完善阶段。

2019年8月~2020年7月,教学资源建设整理阶段,准备齐全各类教学资源。

2020年8月~2020年12月,教学资源的整合阶段,整合为一个线上教学平台。

2、具体建设步骤⑴2019年7月-8月:与企业对接,以工程专业认证“三大”理念及计算机科学与技术专业人才培养方案为基准,修订《数据结构》课程教学大纲,突出OBE教学理念,突出应用能力培养。

计算机科学与技术专业课程群建设探析

计算机科学与技术专业课程群建设探析

计算机科学与技术专业课程群建设探析计算机科学与技术专业课程群的建设是指在计算机科学与技术专业中开设一系列紧密相关的专业课程,以满足学生的学习需求和培养综合能力。

本文将对计算机科学与技术专业课程群建设进行探析。

计算机科学与技术专业课程群的建设应该注重核心课程的设置。

核心课程涵盖了计算机科学与技术专业的基础理论和技术知识,是学生理解和掌握计算机科学与技术的基础。

核心课程包括计算机组成原理、数据结构与算法、操作系统、数据库原理等,通过这些课程的学习,学生可以建立起对计算机科学与技术的整体把握和基本能力。

计算机科学与技术专业课程群的建设还应注重实践性课程的设置。

实践性课程是学生将理论知识应用于实际工程项目中的重要环节。

实践性课程包括软件工程、网络编程、人工智能等,通过这些课程的实践训练,学生可以提高自己的实际工程能力和解决问题的能力。

计算机科学与技术专业课程群的建设还应注重专业方向课程的设置。

专业方向课程是为适应不同学生的个性化学习需求,提供各种细分领域的深入学习和研究的课程。

计算机网络、图形图像处理、数据挖掘等专业方向课程,通过这些课程的学习,学生可以发展自己在特定领域的专业能力和研究能力。

计算机科学与技术专业课程群的建设应注重实践与理论相结合。

理论基础课程是计算机科学与技术专业的核心,而实践性课程则是将理论知识运用到实际工程中的重要环节。

只有实践基础扎实的学生才能在实际工作中具备竞争力。

实践性课程也可以加强对理论知识的理解和运用,形成理论和实践相互促进、相互支持的良好循环。

计算机科学与技术专业课程群的建设需要注重核心课程的设置、实践性课程的设置、专业方向课程的设置以及实践与理论相结合。

通过合理建设专业课程群,可以培养出既具备扎实的理论基础,又具备较强实际工程能力和创新能力的计算机科学与技术专业人才。

数据结构与算法课程设计计划书-2011-2012-2(10级).

数据结构与算法课程设计计划书-2011-2012-2(10级).

计算机科学与工程学院集中性实践教学计划书( 2011-2012 学年第二学期课程名称:数据结构与算法课程设计专业:计算机科学与技术软件工程、网络工程班级:计算机科学与技术101-6软件工程101-4网络工程101-4课程负责人:李锡祚、王玲芬、李威指导教师分配情况:专业指导教师计算机科学与技术李威、李笑牛、张恒博、云健、刘爽、包书哲软件工程王玲芬、王鹏杰、王存睿、孙世昶、网络工程李锡祚、姜楠、王晓强、王波教学起止周:第1 至3 教学周一、教学目的与要求:数据结构与算法课程设计的目的是使同学们能够根据数据对象的特性,合理的组织数据并能综合运用数据结构与算法基本知识和程序设计基本知识解决实际问题,培养基本的、良好的程序设计技能。

二、主要阶段、内容、时间及地点安排(以天为单位计:阶段与内容第1阶段:指导教师布置设计任务并解析有关题目的设计指标和任务的具体内容,学生选择题目,明确问题描述和要求,查阅资料。

(1天;各班长或学习委员将本班的选题表交给辅导教师,一人一题,每道题的选择人数原则上不能超过3人,第一天课程设计结束后,每名学生都要确定题目。

第2阶段:明确题目要求、确定数据结构、设计算法,编写程序、调试程序、测试程序(11天;第一周,学生应明确题目要求、确定数据的逻辑结构和存储结构、实现基本操作的编码与调试、实现主菜单。

第二周,完成核心算法的设计、编码与调试。

第三周,完成剩余任务的编码与调试,准备足够的测试数据,对软件进行测试与调试。

第3阶段:完成设计任务,准备验收、答辩(1天;第4阶段:答辩(上机演示,回答教师提问(1天;第5阶段:撰写课程设计报告(2天。

地点与时间地点:金石滩校区图书馆时间:计算机科学与技术:课程设计上机时间表周一周二周三周四周五第一周上午、下午上午第2大节、下午第二周上午、下午上午第2大节、下午第三周上午、下午上午第2大节、下午(验收软件工程:课程设计上机时间表周一周二周三周四周五第一周上午、下午上午、下午下午第二周上午、下午上午、下午下午第三周上午、下午上午、下午下午(验收网络工程:课程设计上机时间表周一周二周三周四周五第一周上午、下午上午下午上午第二周上午、下午上午下午上午第三周上午、下午上午下午上午(验收注:上午8:30~11:10下午1:40~4:20三、课程设计题目及具体要求:1.成绩管理问题描述:给出n个学生的考试成绩表,成绩表包括学生的学号、姓名、考试成绩(高等数学、英语、物理,设计一个简单的成绩管理程序。

核心课程建设方案

核心课程建设方案

核心课程建设方案核心课程建设方案一、背景与目标近年来,随着社会的发展和教育改革的推进,高等教育的重要性日益凸显。

核心课程作为高等教育教学体系中的重要组成部分,对于培养学生的综合素质和创新能力具有重要意义。

因此,本文将提出一套核心课程建设方案,旨在优化教学内容,提高教学质量,培养具有国际竞争力的人才。

本方案的目标如下:- 优化核心课程设置,提高学生学习的针对性和实用性;- 配备合适的教材和教学资源,提高教学质量;- 培养学生创新思维和跨学科能力,提升竞争力;- 推动教师教学理念和方法的转变,提高教育教学水平。

二、核心课程设置为了提高学生学习的针对性和实用性,我们将对核心课程进行优化和调整。

具体的核心课程设置如下:1. 专业基础课程这部分课程是学生掌握专业核心知识和技能的基础,也是其他高级课程的基石。

教师应根据专业特点和学术前沿,合理设置专业基础课程。

例如,在计算机科学专业中,可以设置《计算机原理与体系结构》、《数据结构与算法》等课程。

2. 综合素质课程综合素质课程旨在培养学生的综合素质和跨学科能力,提高学生的综合素养。

这些课程可以涵盖人文社科、自然科学和艺术等多个领域。

例如,在人文社科方面,可以开设《人文主义思想与现代社会》、《创新与创业》等课程。

3. 创新实践课程创新实践课程以培养学生的创新思维和实践能力为目标,通过项目实践和实验教学等方式,使学生能够将所学知识应用到实际问题中。

例如,在工程类专业中,可以设置《创新实践工程》、《工程设计与实践》等课程。

三、教材和教学资源教材和教学资源是核心课程建设的重要支撑。

为了提高教学质量,我们将采取以下措施:1.定期评估和更新教材。

教师应定期评估教材的内容和适用性,更新教材,保持与学科发展的同步。

2.提供丰富的教学资源。

学校应加强图书馆建设,购买相关书籍和期刊,为学生提供丰富的学习资源。

同时,还应建设在线教学平台,提供在线课程和学习资料。

3.加强实验室建设。

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数据结构与算法核心课程建设摘要:针对数据结构与算法课程理论联系实际的特点,文章提出在课程建设过程中应不断完善课程体系,加强团队建设,深入教学改革以及丰富教学资源,从培养学生的兴趣入手,注重学生思维能力、动手能力和创新能力的培养,最终达到提高教学质量的目的。

关键词:数据结构;课程体系;实践教学;课程群1背景数据结构与算法是计算机类专业的一门核心基础课程,是计算机、软件工程等电子信息类专业的必修课。

本课程较系统地介绍了软件设计中常用的数据结构以及相应的存储结构和实现算法;介绍了常用的多种查找和排序技术,并对其进行性能分析和比较,内容非常丰富[1-2]。

本课程的教学目标是加强学生对数据逻辑关系的分析与认识,培养学生数据抽象的能力,通过理论分析与编程实践相结合,增强学生求解复杂问题的能力以及控制算法复杂性的能力。

在计算机科学中,数据结构不仅是程序设计的基础,而且是设计和实现编译程序、操作系统、数据库系统等系统程序和各种大型应用程序的重要基础[3]。

数据结构与算法是计算机类专业部分专业课的先导课,如操作系统、编译原理和数据库原理等,因此它为后续的专业课程学习提供必要的知识和技能储备[4]。

数据结构与算法课程一直以来都是本学科的核心专业基础课程,而且正逐渐发展成为众多理工科专业的热门选修课。

只有学好了这门课,才能在今后的计算机专业课程的学习中游刃有余。

因此,本课程在国内同类课程中有较明显的先进性和示范性。

根据新世纪对人才培养的要求,教学应重在学生能力、素质的培养,尤其是思维能力、实践能力、创新能力的培养。

多年来我们致力于数据结构核心课程的建设,从完善课程体系、加强团队建设、深入教学改革和丰富教学资源等各个环节不断探索和实践。

从提高学生的学习兴趣和加强实践环节教学方面入手,在教育教学方面持续、深入地改进教学方法,开展教学研究,提高教学质量。

2完善课程体系首先,完善以“扎实基础,强化实践,引导创新”为培养目标的课程体系。

计算机类专业核心基础课程体系主要由离散数学、面向对象的程序设计、数据结构与算法、操作系统、编译原理、计算机组成与结构、数据库原理7门课程组成,用于支撑计算机科学与技术、软件工程、网络工程、信息安全、数字媒体技术5个计算机科学相关专业的教学。

我们将课程群的理念引入计算机专业基础类课程教学,建立了以数据结构为核心的计算机类基础课程群,如图1所示。

课程群以培养综合运用计算机基础知识能力为目标,打破课程间的壁垒,强化课程联系。

本课程群以数据结构为核心,将数据结构的一些基本内容如链表、排序等渗透到“C/C++程序设计”课程中;将编译原理、数据库原理等需要使用数据结构内容的部分在数据结构课程中以应用的实例进行讲解,从而将相关课程的授课内容形成统一的整体。

在实践环节我们强化数据结构对程序设计语言的训练及解决相关课程问题的训练。

除各门课程有单独的实践课程外,独立设置贯彻整个教学环节的实践课程,将数据结构课程群中各门课程较为关联的综合大作业进行归并整合。

自身实验课程注重双基训练,但大实践课程要求对整个数据结构课程群教学经验丰富、能够精确把握该课程体系要点的教师进行授课,在教学中能够结合本学期相关课程设置大作业,在讲授中能够根据学生的具体情况进行诱导性教学,使学生通过完成大作业来更深刻地认识学科体系的全貌,强化学科综合素质的培养。

以数据结构课程为中心构建计算机类专业的核心基础课程体系,将与计算机科学相关专业的专业基础课程教学打通,在课程、课件、教材、师资队伍等多方面进行统一的规划和建设,以不同的着重点组织课程教学内容、进行大学生计算机实践能力和创新能力的培养。

该体系打破了原有实验教学附属于理论课程的模式,理论教学与实验教学既相对独立、又相互联系,改变了单一的知识验证的实验模式,增强综合应用设计和创新实践内容,全面提高学生的实验实践技能。

“扎实基础,强化实践,引导创新”培养目标体现了当前计算机类专业教育的发展趋势,走在国内高校的前面,在全国各类会议作专题报告近30次。

3加强团队建设目前我院数据结构与算法教学团队共有5位主讲教师,其中教授2人,每50名学生配一名助教(博士或工学硕士)。

该教学团队主要由30~40岁的年轻教师组成,尽管精力充沛,工作热情很高,但教学经验尚有欠缺。

团队建设是本课程建设的重中之重,要把提高教师的综合素质和教学科研水平,强化教师的责任心放在首位。

坚持教学与科研相结合,以国家自然科学基金项目为依托,为提高教学质量,不断提高科研水平和能力;以国家特色专业建设项目为依托,加强教学研究,以理论指导教学实践,吸取好的教学方法和经验,不断改进教学方法和手段,迅速促进教学团队成长。

在青年教师培养方面注重教学和科研能力的同步培养。

要求青年教师在首次上课之前听课助课,培养基本教学能力;实行集中备课,统一课件,互相监督,保持教学一致性和教学内容一致性;定期召开教学研讨,及时总结教学经验方法,教授言传身教;以特色专业建设项目为依托,鼓励青年教师开展教学研究,以国家级项目为依托开展科研课题研究。

青年教师成长迅速,已具备一定的科研能力,教学效果良好,学生满意超过90%;获得校教学质量优良奖,青年教师讲课竞赛二等奖,多媒体课件二等奖等多项奖励,已经成为学院的业务骨干。

4深化教学改革4.1不断探索新的教学模式1) 实践性教学。

实践是获得真知的根本源泉,主动探索真知是研究型人才的基本素质,我们在基础课中的创新能力培养主要体现在,让学生在自由的实验环境中积极实践、主动探索,自己发现新的知识和理论。

如图2所示,在实践环节建设方面,建立书面作业,上机作业和课程设计3个层次的实践教学环节,以通过书面作业形式消化理解教学内容;通过上机作业培养动手能力,将课程单元知识转化为实际技能;通过课程设计培养解决实际问题的能力,融会贯通本课程的知识。

为了满足强化实践的教学要求,本课程团队经过多年实践,精选、整理了包括卡内基梅隆大学、斯坦福大学、麻省理工学院等国内外著名大学教授布置的实践作业,结合我们的教学要求,每学期给学生布置18道有一定创新性的上机题目。

这些题目既反应了数据结构教学的基本知识,又来源于实际应用。

达到了理论和实践的完美结合。

本课程实践教学和理论教学环节的学时比例为1.5∶1。

经我们多年实践,这个比例符合我国高等教育实际,达到了良好的能力锻炼目的,值得推广和借鉴。

2) 研究型教学。

在研究性理论教学方面,以教学大纲为主线,整理数据结构领域的经典论文,以提出问题为课堂教学的第一步骤,引导学生思考,将科学家的研究方法和研究思路融入课堂教学中。

依托科学研究项目,提出本学科领域的最前沿课题,鼓励学生思考并解决。

对有明显创造性的成果可以在教师指导下撰写学术论文。

将研究型教学融入数据结构实践教学课堂,鼓励学生从解决问题的角度研究如何设计数据结构与算法,在传授基础知识的同时注重创新性思维方式的培养,发现问题和解决问题能力的培养。

4.2全方位的课程改革课程建设的核心是提高教学质量。

为提高教学质量,我们从教学内容、教材、教学方法和手段、考试方法、实践教学等方向进行了全方位的改革。

1) 教学内容改革。

课程组参考国内外其他院校本课程的教学大纲和优秀教材,对数据结构课程的教学大纲进行了多次修订,逐步稳定了理论教学的教学内容、教学要求,细化了教学目标,明确了教学任务、教学内容、教学重点和难点、不同知识点的掌握程度。

理论教学采用以共性化课堂教学为主,并利用辅导答疑和实践教学组织以学生为主的个性化教学,培养学生创新能力,辅助课堂教学。

在教学过程中采用启发式教学方式,即注重学生基础理论知识的掌握,也注重学生分析问题、解决问题等基本能力的培养。

为了配合理论教学,我们也多次修订了实验大纲,使实践内容更加符合专业的发展和其他各方面的要求,并且与前序课程和后继课程很好地衔接。

在实践环节中注重学生能力的培养和科学的开发方法的培养。

实践教学内容采用梯度组织,具有不同的难易程度,方便学生巩固学习和拓展知识。

2) 教材选取。

目前本课程使用教材为高等教育出版社出版的《数据结构与算法》,许卓群、杨冬青等编著。

该教材除了讲授基本数据结构外,突出作为面向对象程序设计的基础概念——抽象数据类型,强调算法与数据结构的密不可分性、封装性等;在处理知识面的宽度和知识点的深度上,既满足作为基础课的要求又达到一定的水平,完全适合本专业对人才培养的要求,是普通高等教育“十五”国家级规划教材。

目前课程组已经开始着手准备根据我们自己的教学特点、专业要求等实际情况自主编制一套教材。

3) 教学方法改革。

(1) 启发式教学:学生的主动性是学习,我们在教学过程中注重启发学生的思维,采用循循善诱的方式引导学生自己发现问题,并逐步解决问题,培养学生思考问题、分析问题和解决问题的能力。

这极大调动了学生的主观能动性,培养了学生分析和解决问题的能力。

(2) 共性化与个性化相结合教学:从教学形式上,我们积极探索新的教学方法,以便能够调动和发挥学生的主观能动性。

具体有以教师为主体的课堂教学、习题课等共性化教学环节,也设置了答疑﹑质疑等教学环节,引导鼓励学生通过实践和自学获取知识。

共性化与个性化相结合,既可以起到教师主导作用,也可以满足学生个性学习的需求。

(3) 理论与实验相结合:数据结构课程主要介绍数据的逻辑结构、物理结构以及算法。

算法的思想需要通过一种程序设计语言加以描述并在计算机上实现。

我们在重视理论教学的同时,也很注重实验课,注重学生灵活应用知识能力的培养。

理论与实验相结合,可以使学生更好地理解“数据结构”的思想与概念。

5丰富教学资源建立本课程网上课堂及在线智能教学系统。

网上课堂设计的目的是能够给不同层次、不同需要的学生提供帮助,提高教学质量。

根据网络教学环境的要求,系统主要包括课程概况、师资队伍、教学资源、实验指导、教学录像、课程扩展、课程论坛等多个模块。

系统主要具有以下特点:1) 在线学习。

知识内容结构化,主体结构采用网页形式组织教学内容,以单元、章、节等知识点为中心组织教学,以关键词或标题为线索进行任意的查找。

各知识点在整体上搭建框架式结构,思路明晰;在细节上环环相扣,前后关联紧密,便于学生更好地理解和掌握知识要点。

2) 动画演示。

以数据结构部分的讲授为例,这部分内容包含许多的算法,其描述大多数采用类高级语言的形式进行,有些算法无论是时间复杂性或是空间复杂性都比较高,采用动画的形式将算法的执行过程和思想呈现给学生,使学生很容易理解这一过程,再配上教师的解释做旁白,可产生与上机亲身实践和跟踪执行相似的效果。

3) 在线测试。

用数据库对练习题和模拟题进行有效的管理,在学生进入到考核子系统后,能交互式进行试题的选题与答题。

当学生提交答卷后,系统又能对答分进行自动评判,并给出相应正确的答案和综合得分。

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