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课程思政视域下基于SPOC...—以数据结构与算法课程为例_杨桂芝.pdf

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资源描述

1、第 22卷 第 2期2023年 2月Vol.22 No.2Feb.2023软 件 导 刊Software Guide课程思政视域下基于SPOC的混合教学模式探索与实践以数据结构与算法课程为例杨桂芝,潘家辉(华南师范大学 软件学院,广东 广州 510631)摘要:随着“互联网+”以及5G时代的到来,传统的面授教学模式已经不能完全满足学生学习的需要。根据数据结构与算法课程抽象性强的特点,通过教学设计、教学改革实现了以学生为主体、以教师为主导、课堂内外相结合的SPOC线上线下混合教学模式。该混合教学模式丰富了教学手段和方法,并根据课程特点融入了思政教育元素,使学生的课堂表现积极性显著提高,学习效果明

2、显提升。关键词:数据结构与算法;混合式教学;SPOC;思政教育DOI:10.11907/rjdk.221090开 放 科 学(资 源 服 务)标 识 码(OSID):中图分类号:G420 文献标识码:A文章编号:1672-7800(2023)002-0172-06Exploration and Practice of SPOC Mixed Teaching Mode from the Perspective of Curriculum Ideology and PoliticsTaking the Course of Data Structure and Algorithm as an Exa

3、mpleYANG Gui-zhi,PAN Jia-hui(Software College,South China Normal University,Guangzhou 510631,China)Abstract:With the advent of the Internet plus and 5G era,the traditional face-to-face teaching mode can no longer satisfy students learning needs.According to the characteristics of strong abstraction

4、in the course of data structure and algorithm,this course realizes the exploration of SPOC online and offline mixed teaching mode with students as the main body,teachers as the leading role and the combination of inside and outside the classroom through teaching design,reform in education and teachi

5、ng effects.The mixed teaching mode enriches teaching means and methods,and integrates ideological and political education according to the characteristics of the course.Students enthusiasm in classroom performance and learning effect are significantly improved.Key Words:data structure and algorithm;

6、mixed teaching;SPOC;ideological and political education0 引言数据结构与算法课程是软件工程专业的核心基础课程,该课程的特点为理论抽象、逻辑性强、知识点较多,学生理解起来比较困难。传统的填鸭式教学模式以教为中心1,以理论讲授为主,越来越不能适应“互联网+”新时代环境及后疫情时代教学。随着计算机与网络技术的不断发展,教育方法、教育技术不断变革,慕课(Massive Open Online Courses,MOOC)教学逐渐兴起。然而,MOOC要求学生具有较强的自制力和毅力,能够合理规划时间,自觉主动地完成系统化学习。很多学生自我管理能力不强,

7、导致学习效果不佳。因此,积极寻找一种较好的教学模式,提高学生的学习兴趣与积极性,提升课堂教学的互动性及教学质量是当务之急。小规模限制性课程(Small Private Online Course,SPOC)是基收稿日期:2022-01-27基金项目:国家自然科学基金面上项目(62076103);广州市重点领域研发计划项目(202007030005);广东省自然科学基金面上项目(2019A1515011375);广东省课程思政示范课堂(202123051)作者简介:杨桂芝(1970-),女,华南师范大学软件学院讲师,研究方向为人工智能与大数据应用技术;潘家辉(1982-),男,华南师范大学软件学

8、院教授、硕士生导师,研究方向为脑机交互与混合智能。本文通讯作者:潘家辉。第 2 期杨桂芝,潘家辉:课程思政视域下基于SPOC的混合教学模式探索与实践于MOOC发展起来的一种更加强调知识准确性和专业性的教学模式,基于SPOC的混合式教学是将网络平台教学与传统课堂教学优势结合起来的一种线上+线下教学方法2。本文采用SPOC教学模式,并融入思政教学,探讨数据结构与算法课程的混合教学实践方法,以期发挥良好的育人成效与示范作用。1 传统教学现状数据结构与算法课程主要介绍如何合理组织数据以及有效存储和处理数据,如何设计算法并对其进行分析和评价3。该课程的特点是理论性强、抽象难懂,因此学生学习兴趣度低。学生

9、除需掌握各种数据的逻辑结构、存储结构及运算方法外,还需能将算法转化为可执行的程序。目前,该课程的传统教学模式主要存在以下问题:课程知识点多且理论枯燥,要求学生具有一定的逻辑分析能力和计算分析能力,造成部分学生学习兴趣不高;课时少、授课内容多,填鸭式教学导致学生学习效果欠佳;课程实践学时较少,难以培养学生的动手能力、分析和解决实际问题的能力4;部分学生自主性学习意愿不强,遇到问题便寻求老师、同学帮助;没有较好地融入思政育人元素5。2 教学改革思路基于SPOC的混合课程建设使用学者网6作为课件发布平台,学生通过其中的教学资源,如微视频、多媒体课件等进行在线学习,课后作业及实验题目上交学者网教学平台

10、。课程建设方案遵循以下原则,将线上线下、课内课外、教师学生几个层面有效融合:课程采用短、小、精的微课模式,帮助学生进行碎片化学习。具体来说,教师讲授的每个知识点时间一般为1015min,要求讲解完一个具有代表性的知识点后,学生能举一反三;在平台上进行混合课程的课件和作业发布,学生在上课前观看相关知识点视频及教学公告中的思政教学资源,对将要讲授的重点知识进行预习;制作的视频资源尽可能联系现实生活中的实例,提高学生学习兴趣,例如讲到图的遍历算法时,如果只是单纯讲解图的深度优先搜索遍历和广度优先搜索遍历算法,学生会感觉比较枯燥,但如果根据图的遍历算法讲解如何拯救007,避免007被鳄鱼吃掉,就显得生

11、动很多;联系现实生活中与数据结构与算法课程中相关的前沿问题,培养学生创新能力;教师运用数据结构理论、抽象和设计3个形态强调抽象数据类型的有效表达,配备扎实的实践训练,分层次培养具有国际竞争力的软件工程创新人才;通过知识讲授传递思政思想,提高学生综合素质,培养大国工匠精神。3 教学设计与特色利用多媒体技术构建多种资源优势互补的、支撑网络教学的立体化教学资源,如多媒体课件、微视频、企业面试题等。该课程教学实现了以学生为中心、以教师为主导的教育理念,教师在教学过程中构建“以学定教,学生在做中学”的课程体系。采用学生课前线上预习、课中教师根据学生预习情况授课、课后巩固补习的模式,提高学生的学习兴趣和热

12、情,完成学生在学习过程中的角色转变,由观众变为学习的主人。基于SPOC的混合教学模式具体设计如图1所示。3.1教学环节设计混合教学环节设计如图2所示,学生通过线上观看视频、PPT课件了解所学内容,教师通过提问、讨论对学生不懂的内容进行详细介绍,并采用翻转课堂、小组分析与讨论等形式完成学生能力提升。3.2教学方法与实施该课程充分利用多媒体课件、课内外拓展学习平台、网络技术及各种现代化教学方法(翻转课堂教学法、分层次教学法、分数激励法、案例讨论法、总结归纳法、思政教育等),采用分层次教学、基础理论与前沿课题相结合等方式实施教学,培养新一代“高、精、尖”的特色化软件工程人才。3.2.1案例理论实践提

13、高的教学模式案例理论实践提高的教学模式即教师在授课中首先引入生活中与学生息息相关的案例,激发其学习兴趣;教师对基本理论知识、操作实践进行分析讲解;上机实验课要求学生掌握算法转化为程序的基本方法及调试过程。课后学生利用所学知识完成综合开发设计实验,培养高级程序设计能力。该课程案例应注重与现实生活接轨,如教师在讲解数据概念时,如果只是枯燥地说数据是指所有能够输入到计算机并能被计算机程序识别和处理的符号7-8,学生会感到枯燥乏味,不容易理解和记忆。但如果先提及一句俗语:“巧妇难为无米之炊”,再对数据概念进行讲解:“其实数据就是计算机程序设计中的米”,便可以提高学生兴趣并使其记忆深刻。3.2.2个性化

14、分层次教学促进学生个性化发展并根据学生特点制定个性化学习方案,在教学中实现分层次教学。例如,成绩好的学生可以选择ACM竞赛题、考研题等进行提升学习,成绩一般的学生可在教学平台通过微视频学习基本知识。3.2.3基础与前沿相结合的多层次任务驱动实践教学实践教学是数据结构与算法课程的重要一环,不仅要强化基础知识训练,还要鼓励学生跳出课本,解决生活中、实践中遇到的现实问题。教师根据自身科研特点和九赛 1732023 年软 件 导 刊三考项目实践,选择难度适中、具有代表性的研究内容(如讲到查找内容时结合大数据分析引导学生研究搜索引擎机制)作为实验题目,鼓励学生积极参加相关学科竞赛。3.3课程特色与影响力

15、该课程遵循两性一度(高阶性、创新性、挑战度)的金课标准,秉承国际工程教育认证以成果为导向、以学生为中心、可持续发展的核心思想,深刻挖掘思政要素,将教学内容划分为数据结构基础、线性结构、非线性结构、常用数据处理技术和算法及编程5个部分,并将思政教学融合于教学的各个模块,培养学生的爱岗敬业、科技报国、大国工匠精神。3.3.1课程特色针对以往教学模式存在的问题,研究可行的翻转课堂教学模式,从以教为中心转变为以学为中心,研究、探索与实践具有软件工程专业特色的教学模式。在教学过程的各个环节应用信息技术、多媒体技术,实现课程教学的根本性改革。针对软件工程专业的特点开展丰富多彩的学习活动,如答疑、提问、交流

16、、讨论、软件开发、项目实践、参加学科竞赛等,激发学生的创造欲和创新精神,实现了翻转教学的深度互动机制。采用多手段、多角度对比教学,沿用取得教学成果一等奖的学、教、做、考、赛进阶式教学模式,有效培养学生的实践操作能力和创新意识。数据结构与算法课程特色如图3所示。课前预习知识传递教师:设计教学资源 发布学习任务 学生学习跟踪 微课资源建设学者网学生:观看平台视频 思考课程练习 完成学习任务 平台交流互动助教答疑交流互动课堂研学知识内化学者网学生:课堂认真学习 小组分析讨论 学生讲解习题 完成随堂练习助教答疑交流互动教师:课题案例导入 课堂分析讲解 组织学生讨论 总结分析归纳课后提升能力提升学者网学生:完成课后作业 复习分析总结 参加相关竞赛 反思讨论反馈助教答疑交流互动教师:引导参加竞赛 过程性评价 分析总结归纳 教学结果反思以学生为中心、以教师为主导(以学定教、学生在做中学)课前、课中、课后全程融入思政教学(科技报国、爱岗敬业、家国情怀、工匠精神)Fig.1Design of hybrid teaching mode based on SPOC图1基于SPOC的混合教学模式设计 课程特色

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