大数据高等学校教学论文

1.武汉大学水利水电学院，湖北武汉430072；2.水资源安全保障湖北省协同创新中心，武汉大学，湖北武汉430072）摘要：在当前大数据时代，高校教学中应能充分体现时代的变化与需求，将先进理念与技术带头引入实践教学中。下面是小编整理的《大数据高等学校教学论文(精选3篇)》，希望对大家有所帮助。

大数据高等学校教学论文 篇1：

大数据背景下高等学校教学管理的实践研究

【摘要】随着社会的快速发展，大数据时代已经到来，这对高等学校教学管理的发展来说，既是机遇又是挑战。如何借助大数据，对高等学校教学管理进行变革，提高高等学校的教学管理质量，是每个高等学校都应该密切关注的问题。本文以大数据时代为背景，对大数据和高等学校管理的关系进行分析，对如何进行高等学校教学管理改革提出了一些针对性的建议，并对高等学校教学管理的发展做出展望。

【关键词】大数据；高等学校；教学管理；研究

随着信息化不断发展，大数据、云计算这些热词我们早已如雷贯耳。大数据作为信息时代的主流趋势，其发展速度也是逐渐加快，大数据应用的方面也越来越多，正在逐渐地改变着我们的生活。我国高等学校的教学也紧随着信息时代的步伐，通过信息技术展开管理的方面也越来越多。这使得教学管理越来越方便，师生之间的交流更加的密切，从而使教学管理效率得到了很大的提高。在大数据背景下，高等学校教学管理也不可避免的进入了大数据时代，这对传统的教学管理理念和方案和说，这既是挑战，又是一次巨大的机遇。

一、大数据与高等学校管理

1.神秘的大数据究竟是什么

大数据时代已经到来，大家对大数据这个词耳濡目染，但究竟什么是大数据，可能很多人都是一问三不知。大数据，指的是不能在规定的时间内用常规软件工具进行获取、整合、处理和修改的数据集，它需要利用新的处理模式才能获得更好的决策力、洞察力和流程优化力的大量、超高增长率和多种多样化的信息资产的总称。在舍恩伯格和库克耶编写的《大数据时代》一书中，大数据指的是不用随机分析法，而是对全部数据进行分析处理。大数据具有五个典型特点即，信息量大、处理速度快、信息多样化、价值密度低以及数据真实性高。

2.传统的高等学校教学管理模式

国家为了加快建设，通过高考筛选出一批期望获得高等教育的人才。教育的重心在于对人才的培养，我国自古以来就讲究“因材施教”，但受应试教育的冲击，我国高等学校教学管理模式已经固化。老师通常按照往年的教学大纲对学生进行教学，教学的侧重点大都为多年前的侧重点，与飞速发展的大数据时代严重脱节。学校在获取学生信息方面，通常都是通过用纸质表格来记录，这使得学生数量逐年增加的高等学校分析学生数据时越来越吃力，而且其抽样调查的方案在学生差异化逐渐明显的今天也不再奏效。

3.大数据的应用对传统教学管理的影响

在信息化的今天，大数据开始应用在各行各业之中，高等学校的教学管理也不例外。随着大学教学多元化的发展，高等学校在教学管理中产生的信息和数据也越来越多。如教师和学生的多种联系方式，成绩和各种加分信息，选课和学习、生活用品购买信息等等一系列的信息。这些大数据完整且全面，应用价值相当的高，通过运用大数据技术，可以在很大程度上改善高等学校的资源管理情况，使教学模式和教学内容更加的合理，教学方法得以不断创新，教育理念不断，进而培育出满足且适合社会需求的高素质人才。

二、大数据背景下的高等学校教学管理

1.高等学校教学管理信息网更加健全

就我国高校教学管理现状而言，大部分高校都已经构建了信息管理体系，而且信息的包含的内容和方面愈加全面。但獲取的信息并没有得到合理的运用与保护，没有真正实现信息共享，也没有投入大数据方面的人才进行管理。笔者认为，在大数据时代的今天，高校有必要成立专门的大数据部门。大数据部门通过对数据的获取、分析、管理和应用来指导学校和老师的教学。大数据部门通过不断进行数据积累并及时获取学校和老师的反馈进行教学管理修改，从而提高高等学校的教学质量和水平。

2.教学情况的深度分析

孔子在几千年前就提出了因材施教的教学理念，说的就是对每个学生的学习特点和学习兴趣进行分析。通过对学生学习情况的分析，能更好的挖掘学生的潜力，对接下来的教学也具有一定的指导意义。教学分析是指对学生学习特点、学习方法、学习习惯、兴趣爱好以及学习成绩等方面的分析。利用大数据对这些信息分析之后，可以将学生群体重新划分，规划，找出最适合每个学生的教学管理方法，从而改善学生的学习状况。

3.与时俱进，借助大数据不断开拓创新

在大数据时代，高等学校紧随大数据的脚步，将大数据应用在高等学校教学管理之中是一种必然。但在大数据只是一个工具，高校要时刻保持着创新的精神，利用大数据改进传统教学管理的同时，要结合时代的变化，将大数据与其他新兴教学管理方案相结合，不断完善高等学校的教学管理机制。

三、结束语

信息时代的到来，大数据崛起，我国的高等学校教学管理方案面临着机遇与挑战。高等教育能否把握机遇，突破挑战关系着国家未来几十年的兴衰。笔者认为，高等学校作为为祖国培育高新人才的摇篮，其走在时代的最前端是一种必然。在大数据时代，高等学习应加强对大数据的利用，一是可以充分了解学生，充分挖掘学生的潜力，二是可以根据时代的潮流，改进教学管理方案，将每个学生都培养成当今社会所需要的人才。总之，唯有通过大数据进行教学管理，才能使学生、学校、社会三者更好的联系在一起，为我国的社会主义事业做出更大的贡献。

参考文献

[1]维克托·迈尔一舍恩伯格.肯尼思·库克耶.大数据时代：生活、工作与思维的大变革[M].盛杨燕.周涛.译杭州：浙江人民出版社.2013.

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[5]刘进.分析大数据时代高校信息管理体系[J].电子商务，2015（9）：72-73.

[6]涂慕品.大数据时代下高校教学管理困境及教学秘书专业化发展策略研究[J].牡丹江教育学院学报，2015（5）：41-42.

作者：张海洋

大数据高等学校教学论文 篇2：

大数据环境下的二元实践教学体系探索

1.武汉大学水利水电学院，湖北 武汉 430072；

2.水资源安全保障湖北省协同创新中心，武汉大学，湖北 武汉 430072）

摘要：在当前大数据时代，高校教学中应能充分体现时代的变化与需求，将先进理念与技术带头引入实践教学中。本文结合国内外实践教学的特点，依据如今大数据迅速发展的现状，讨论将大数据的优势充分运用到二元实践教学中来，使传统的教学方法发生改变，并更加适应学生的个性化发展，培养实践创新型人才。基于大数据的二元实践教学体系能够打破传统教学体系固有的短板，更加适应时代与社会发展的需要。

关键词：大数据；二元；实践教学体系

随着网络信息技术的高速发展，大数据已经对社会的各个领域产生重要影响，并且掀起了新的变革。在大数据的影响下，传统教学模式存在的各类阻碍将被突破——与以往的“被动式”、“填鸭式”教学不同，进入高校学习的大部分学生具有学习自主性、偏好性的特点，同时由于大数据时代知识资源的易得性，来源渠道的多元性，导致传统的教学方式受到极大的冲击与挑战。同时，国内高校教育正日益普及，如何提高教学质量成为高等教育界广泛关注的问题。经过多年的教学实践证明，实践教学环节的质量是培养创新型人才的关键。由于高等学校大多具有学生众多、教育层次多元和学生学习能力差异大等特点，高校实践教学呈现教学资源不平衡、利用效率较低、创新性和针对性不强等问题，迫切需要采用现代化的教学手段，为提高实践教学质量探索新的途径。大数据分析技术的运用为探索以学生为中心的、使学生获取知识、提高能力、掌握学习方法的新的教学方式成为可能。本文基于大数据分析技术，结合笔者提出的“二元实践教学体系”，探索大数据环境下的实践教学体系，创新教学理念、丰富教学内容、改变教学方式，为提高教学质量和复合型、创新型人才培养提供基础。

一、大数据的内涵

大数据是IT界继云计算和物联网之后的又一场技术革命，维克托·迈尔-舍恩伯格是最早洞见大数据时代发展趋势的数据科学家之一，随后学术界、政府机构和工业界等各行各业开始密切关注大数据，大数据也终将引起教育界的新革命。《Nature》和《Science》等就相继出版专刊来探讨大数据带来的机遇和挑战；世界著名管理咨询公司麦肯锡于2011年6月发表了关于大数据的报告，详尽描述和分析了大数据的关键技术和应用环境；2012年初美国奥巴马政府已启动了“大数据发展计划”，将大数据比作“未来的新石油”，对数据的占有和控制将成为国家间和企业间新的争夺焦点，“大数据时代”已经来临。高等教育必须紧跟时代的脚步，高等教育工作者也应该积极把握大数据时代的机遇与挑战，开创新型的教学模式。大数据也可理解为需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。相较于传统的数据，大数据具有4V特点，即Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。大数据的基本特征具体体现在：（1）要求较高的时效性，对于数据的及时分析与有效分析要求较高；（2）庞大的数据量，数据从TB级别跃升到PB级别；（3）数据价值密度低，因此需要通过合适的算法从中抽取有用的信息；（4）数据类型繁多，要求对数据的分类处理能力较高。

二、大数据处理模式与一般流程

由于大数据有其自身的特性，因此其处理模式与传统的处理数据的理念有所不同。对大数据的处理形式目前主要包括：对静态数据的批量处理，对在线数据的实时处理，以及对图数据的综合处理，而在线数据的实时处理又包括对流式数据的处理和实时交互计算两种。其中，批量数据处理适合大型的相对比较成熟的数据操作，在物联网、云计算、互联网以及车联网中均有应用。大数据的处理流程与一般的数据处理流程相类似，可以定义为：应用合适的工具对大量的、广泛异构的数据源进行抽取和集成，并遵循既定的标准，将得到的结果统一存储，选用数据分析技术分析并存储数据从而获取有价值的知识，并且将这些知识以可视化的方式展示给终端用户。总之，大数据处理的一般流程为数据的抽取与集成、数据存储、数据分析和数据展示。

三、二元实践教学体系

实践教学体系研究是高等教育教学改革研究的重要内容之一，如何应用系统科学的理论和方法，通过整体设计，对实践教学的各个要素进行组合优化，形成结构和功能最有效的实践教学系统，成为实践教学体系研究的热点问题。实践教学体系根据内容和范围，可分为广义实践教学体系和狭义实践教学体系。广义实践教学体系一般包括实践教学目标的设定、实践教学内容与范围的划定、实践教学过程的管理和实践教学条件的保障等要素，是由实践教学活动的各要素构成的有机联系整体，具有指导作用。狭义实践教学体系则指围绕专业人才培养目标，在制定教学计划时，通过合理设置课程数量和类型，合理配置实验、实习、实训、课程设计、毕业设计、创新制作、社会实践等各实践教学环节，建立与理论教学体系相辅相成的具体的实践教学内容体系。广义实践教学体系和狭义实践教学体系均包括软件和硬件两个方面。软件方面是指为适应课堂理论教学和学生动手能力、创造能力培养而制定的相对完善的实践性教学计划或方案、实习指导书、实验室管理规章制度等。硬件方面是指为完成实践性教学计划而配套的实习场所、仪器设备、实验装置、生产工艺流程、实验材料和相关辅助设施等，包括教学实验室、科研实验室、野外实习地区等。文献采用系统论和逻辑分析的方法，研究了实践教学的系统性与系列性，提出了由相关实践教学子系统和独立实践教学子系统组成的“二元实践教学体系”，该体系包括相关实践教学子系统和独立实践教学子系统两个子系统。相关实践教学子系统以上机实践、课程实验、课程设计、实习、毕业设计等与理论教学紧密结合的环节构成；独立实践教学子系统则由小组讨论与案例教学、竞赛（如全国水利设计大赛等）、结合科研项目独立设计实验方案和提供多实习方案等多种创新性和设计性实践教学方式组成。“二元实践教学体系”中的相关实践教学子系统的教学内容一般在理论教学之后进行，作为对理论教学内容的实践和探索，加深对理论教学内容的理解和掌握，与理论教学关系紧密相关；独立实践教学子系统具有独立性、多选择性、多方案等特点，独立实践教学子系统的教学内容和方式不局限于理论教学的内容，更注重培养学生独立思考、团队合作、综合运用知识和创新研究的能力。“二元实践教学体系”充分體现了实践教学的系统性、系列性和独立性，加深了对实践教学体系的内在结构、各环节的内在联系和如何发挥实践教学在培养学生创新创业能力中的作用等问题的认识。研究表明，在实践教学过程中，相关实践教学子系统和独立实践教学子系统存在交叉和互补，不是两个相互独立的子系统，两者是相辅相成的。相关实践教学子系统和独立实践教学子系统是实践教学体系的重要组成部分，相关实践教学子系统和独立实践教学子系统的有机结合，对改革现有实践教学体系，提高实践教学质量具有重要的理论和实际意义。例如，在课程设计中引入讨论课和案例教学，能够充分发挥学生的主观能动性和团队合作精神，既达到通过课程设计扩展对已有理论的实际应用训练的目的，又能加深对理论教学的理解，达到培养学生创新创业能力的目的；另外，还可以根据“二元实践教学体系”，对毕业设计从时间、内容、形式等多方面进行改革，提高毕业设计的深度和广度。

四、基于大数据的二元实践教学体系实例

从以上论述可知，大数据的应用，可以帮助教学工作者快速、准确和全面地发现问题、解决问题，更好地为教学服务。“二元实践教学体系”更注重理论与实践的结合、教学与科研的结合，更强调学生学习上的差异性，对在实践教学过程中如何根据学生的学习特点，有目的性和针对性地设置不同的实践教学内容，提出了更高的要求，大数据则为“二元实践教学体系”提供了方法支撑。大数据分析在教学领域中的应用表明，通过广泛收集每个学生的学习特点和需求，采用数据分析技术分析获取关于学生学习特点的有价值的信息，并及时反馈给教师，形成针对性强的实践教学内容。本文结合《工程水文学》课程，具体探讨大数据分析在实践教学中的应用。《工程水文学》在武汉大学本科教学中已有近60年历史，在继承优良传统的基础上，在二元实践教学新体系的理论指导和大数据的环境背景下，应用先进的信息化技术，建设《工程水文学》精品资源共享课，该课程于2013年获批国家精品资源共享课程建设资助，2016年建设成果通过了验收审核，正式获得国家精品资源共享课程称号。课程建设在教学模式和方法手段方面具有创新性，对推动教学资源开放共享、提高教学质量、拓展实践教学、推广网络在线教育具有重要意义，课程关系见图1。基于大数据分析的《工程水文学》二元实践教学体系的构建主要包括两个方面，一是通过大数据可以收集学生的学习习惯和偏好性等信息；另一方面通过对数据的分析，改革教学方法，针对不同的学生制定不同的培养目标，给予不同的引导。以学生为本，根据学生自身的特性和特长，培养适应不同需要的人才。最后，通过因材施教的反馈，再不断地改进方法，教学相长。

五、结论

教学是一个教师与学生互动、相长的过程，需要激发学生积极参与的热情，才能取得良好的教学效果和教学质量。本文基于大数据理论和分析技术，通过教学实践，在广泛征询学生对实践教学新体系的意见和建议的基础上，提出了大数据环境下的“二元实践教学体系”，是对过去“二元实践教学体系”的进一步发展和完善。实际分析表明，在大数据理论与分析技术的支撑下，“二元实践教学体系”更能有针对性地满足学生对实践教学的需求，而更开放、更灵活的科研与教学相结合的实践教学模式为提高实践教学质量提供了新的途径。

参考文献：

[1]程学旗，靳小龙，王元卓，郭嘉丰，张铁赢，李国杰.大数据系统和分析技术综述[J].软件学报，2014，25（9）：1889-1908.

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[9]屈莉莉，陈燕.大数据背景下数据挖掘课程的教学改革与探索[J].教育教学论坛，2014，（16）：57-58.

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[12]王壮，王瑟，周宏仓，高桂枝，刘艺文.大数据时代环境科学与工程教学的机遇与挑战[J].就教育与教学研究，2015，29（3）：85-87.

作者：张翔 潘国艳 陈华 高仕春 任杰宇

大数据高等学校教学论文 篇3：

应用型本科数据结构课程教学改革的探索

摘要:在大众化教育背景下,在应用型本科高校中,提高计算机专业主干课程“数据结构”的教学效果是非常重要的。该文以计算机专业应用型本科的培养目标为出发点,分析了目前数据结构教学中存在的问题,对数据结构课程从教材到教学方法上进行了初步的改革探索,提出了几点思考,以期望能够使学生更好地掌握该门课程。

关键词: 数据结构;教学方法;实践

A Exploration for Teaching Reform of Data Structure Course in the Application-oriented Undergraduate Colleges and Universities

WANG Jun, ZHOU Ming-zheng

(Dept. of Comp. Sci. & Engn, Anhui University of Technology and Science, Wuhu 241000, China)

Key words: data structure; teaching method; practices

在当今的大众化教育大背景下,对于应用型本科高等院校,计算机科学与技术专业的培养目标已经发生了改变,其主要培养的不再是理论性的研究型人才,而是培养掌握计算机硬件、软件与应用的基础理论、基本知识、基本技能和方法,有一定系统级的认识能力和抽象能力、具备很强的设计能力和工程实践能力的应用型人才。

针对这种情况,“数据结构”课程在整个专业中的教学体系也要随着这种培养目标的改变而改变。“数据结构”是计算机学科的一门综合性的专业基础课,也是计算机学科的核心课程,在整个学科知识体系中占据非常重要的地位。通过该课程的学习,不仅为后续课程打好理论基础,而且相对于培养目标的“很强的设计能力和工程实践能力”来说,提高学生对数据的组织能力,利用程序设计处理数据的能力更为重要。

本文在分析当前应用型本科计算机科学与技术专业“数据结构”课程教学中存在的问题的基础上,针对数据结构课程内容的高度抽象性和实践性强的特点,从教材到教学方法进行了一系列的改革实践。不再强求对数据结构中抽象数据类型的重点掌握,而是从应用出发,着重强调培养学生对数据的组织和处理能力的提高,以编程实践为主要实践手段,达到提高学生解决实际问题的应用能力和工程实践能力。

1 应用型本科计算机专业“数据结构”教学中存在的问题

“数据结构”课程内容多、概念多、方法多、逻辑性强、高度抽象、技巧性强、实践性强。沿袭精英教育的“数据结构”教学多以传授知识、抽象描述数据结构及算法为主, 辅以一定的编程实践, 大部分学生在学完该门课程后, 普遍感到能看懂数据结构的算法描述, 却无法根据实际问题动手设计数据结构及其算法, 更不用说应用所学知识编程解决问题了。造成这种原因是多方面的,笔者根据大学扩招已来几届学生的数据结构的教学体会,认为主要问题表现在以下几个方面:

1) 数据结构的预备知识掌握不牢。由于其前导课程掌握不好或没能熟练掌握,导致学习本课程困难。数据结构所需的预备知识对不同的专业可能有所不同,但一般必须要先行修过“离散数学”和一门高级语言的程序设计(如PASCAL、C、C++等)。计算机作为以数学和电子技术为基础发展起来的学科,里面用到很多数学理论,在进行抽象数据类型的介绍时,要有一定的代数理论;作算法分析时,就必须有一定的概率理论作基础;作非线性结构的分析时,就必须用到离散数学中的树形结构和图论的知识。而作为计算机专业的最基本的程序设计语言来说,“数据结构”中的算法大多由类PASCAL或类C、C++语言描述而成,在学习数据结构前PASCAL或C或C++已经讲授过了,但由于学生刚刚开始接触程序设计语言,对程序设计语言的掌握往往集中在计算机语言的语法上,而忽略了程序编写能力的培养,实践能力很弱,没有建立起基本的程序设计思想,不能利用计算机解决问题,更谈不上把所学的知识融会贯通,学生在学完程序设计之后,甚至对程序设计有了恐惧情绪。

2) 教材理论性、抽象性太强。在“数据结构”课程教材的选择上,很多高校沿袭精英教育时代选择清华大学严蔚敏老师的《数据结构》教材,该教材曾获“第二届普通高等学校优秀教材全国特等奖”和“1996年度国家科学技术进步奖三等奖”。严蔚敏老师的教材理论完善,逻辑性、抽象性强,对培养计算机专业学生的逻辑思维,数据抽象能力有很好的效果,成为中国高等院校计算机专业的最为经典的教材之一,累计发行超过了100万册,对我国的计算机教育的发展作出了杰出贡献,笔者当年也从该教材中获益匪浅。但从1992年出版已来,实质内容一直没有发生根本的改变,只是根据算法的描述语言进行了修改。在大众化教育的今天,在以培养应用型的计算机工程技术人才的普通高等院校,该教材笔者认为在理论上显得深了些,特别是该教材严格采用算法设计的语言来描述算法,对于计算机语言不是很熟练,程序设计思想尚未完全建立的学生来说,很难将课本的中的含有一定设计技巧的算法转换为程序,上机调试通过,在一定程度上挫伤了学生编写程序的积极性,阻碍了学生实践能力的提高。

3) 教师本身的教学方式和方法单一,不能充分地调动学生的情绪,使学生的思维跟上教师的思维。在传统教学中,教师为了让学生理解相关的概念、算法等内容,常需要大量的板书配合文字、图表等加以说明,学生随着教师的思路分析问题,,能有充分时间作笔记,但由于课程内容抽象难懂、教师多忙于板书和讲解,学生忙于作笔记,双方严重缺乏互动,课堂气氛沉闷,学生提不起学习的兴趣,往往出现“一边教师唾沫横飞、嘶声力竭,而学生则唉声叹气、一脸困惑的情景”。采用多媒体课件后,教师可以充分利用多媒体技术将算法、图表等内容形象、生动地表现,学生学习兴趣也有很大提高,却又容易导致学生既要关注屏幕内容又要忙着作笔记,无暇思考问题,课后难以消化,“听课”则又变成了“看课”。

2 应用型本科计算机专业“数据结构”教学的几点思考

大众化教育大背景下,由于普通高校生源质量的下降,对“数据结构”课程的预备知识掌握不牢,对于应用型本科高等院校“数据结构课程”的教学,不能再强求对数据结构中抽象数据类型的掌握,而是从应用出发,选择合适的教材,采用多种教学手段的综合,着重强调培养学生对数据的组织和处理能力的提高,以编程实践为手段,达到提高学生解决实际问题的应用能力和工程实践能力。

2.1 教材的选择

由于应用型本科高等院校的计算机专业培养目标是很强的设计能力和工程实践能力的应用型人才,因此教材的选择,笔者认为理论性、抽象性太强的教材不一定适合这一层次的高校使用。一方面学生的学习能力不能和研究型大学相比,理论性、抽象性太强的教材学生往往不能够掌握,学得很吃力。另一方面教师不仅要将算法原理讲述清楚,有时,为了学生能够将算法转换为程序,还需要额外的学时将算法如何转换描述清楚,甚至要补讲程序设计语言的内容,造成学时不够。例如,在算法描述的时候,对于数据类型,绝大部分的教材都是利用抽象数据类型的形式描述算法,这样学生在实践的过程中将算法转换为程序时,出错较多,基础差点的甚至根本就不会转换,给学生造成该门课程我用的错觉,打击了学生学习的积极性,不利于学生编程能力的提高。因而,应用型本科高等院校的“数据结构”教材,在描述算法时,应该尽量用贴近编程语言的形式描述算法,降低学生将算法转换成程序的难度,同时为了兼顾算法的描述,可以对比较复杂的算法以流程图的形式先行介绍算法思想。

2.2 教学内容的组织

在教学中,始终以算法实现的两种基本的存储结构顺序结构和链式结构为主线,对数据结构的三种数据组织形式线性结构、树型结构、网状(图形)结构,以点线面体的形式进行立体组织授课。整个教学体系是在线性表、树、图各个数据结构知识点的基础上,以数据组织的两种存储结构为贯穿整个课程的两条主线,注重培养学生掌握各个知识点之间的联系,形成数据结构的理论教学面;在数据结构的实验教学方面,同样采用顺序和链式两种存储结构为主线,以编程实现线性表、树、图的数据组织和算法为手段,提高学生的动手能力;最后将理论和实验两者结合起来进行数据结构课程的课程设计实践,进一步提高学生解决实际问题的能力。例如对线性结构的教学,重点讲授线性结构的两种存储结构下的实现,而对线性结构的抽象表示以线性结构特征的形式体现即可。由于数据的线性组织方式是整个“数据结构“课程的基础,务必让学生掌握透彻,提高对该门课程的兴趣。在完成理论教学之后,实践上以应用为切入点,提出线性结构的数据组织和处理的实例,进行编程实践,培养学生的工程实践能力。

2.3 综合运用多种教学手段

根据数据结构这门课的特点,在不同的教学阶段运用不同的教学手段。单一的教学模式和教学手段在数据结构教学中是不适合这门课的特点的,效果也肯定不会很佳。勿庸置疑,现代教学手段能提高教学效果,现代的多媒体教学课件,网络资源,立体化教材等,对提高某些课程的教学效果作用很大,但对理论性很强的数据结构课程的课堂教学,只能起一定的辅助作用。在讲某种数据结构,如线性表、树、图等,是可以辅以多媒体课件直观表示,但完全用多媒体教学效果就不一定好,在讲述算法思想的时候学生更喜欢教师用粉笔边写步骤边解释。现代教学手段有它的用武之地,也有它的适用范围,不应在什么方面都用现代教学手段。笔者认为,对数据结构中的数据的组织形式和算法的实现可以利用多媒体进行演示,而对于算法思想的讲述,在黑板上虽然讲解速度慢但比多媒体对学生的影响更深刻,这样结合,可发挥两者的长处。

3 结束语

《数据结构》是一门理论性和实践性都很强的课程,笔者认为,对于应用型本科而言,理论教学固然重要,但应将着重点放在实践环节,强调学生编程动手能力的培养。以培养学生的动手实践能力为主线,兼顾理论教学,在实践中总结理论,综合运用多种教学手段比较适合应用型本科学生的接受能力,也符合培养目标的要求。

参考文献:

[1] 汪军,周鸣争,《数据结构》课程教学方法的改革与实践[J].兰州工业高等专科学校学报,2004(3):20-22.

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[3] 严蔚敏.数据结构[M].北京:清华大学出版社,1997.

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作者：汪 军,周鸣争