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数据结构教学中信息素质教育的探索

时间:2018-04-08 10:26作者:羽沫
本文导读:这是一篇关于数据结构教学中信息素质教育的探索的文章,信息素质教育是高等教育各专业课程体系的前提和基础。学生的信息素质能力对学生今后的学习和生活将产生积极、深远的影响。
        题目:数据结构教学中信息素质教育的探索

  摘要:在“数据结构”课程的课前、课中、课后引入信息素质教育, 引导学生检索图书馆、网上课程、论坛等信息资源并利用它们进行拓展学习。实践证明, 基于信息素质教育的课程教学模式培养了学生的信息素质、学习能力和创新能力, 有效提高了教学质量。

  关键词:数据结构; 信息素质教育; 核心课程;

  “数据结构”是计算机类专业的核心必修课程, 在整个计算机专业教学体系中处于举足轻重的地位[1]。“数据结构”是操作系统、软件工程、数据库概论、编译原理、计算机图形学等专业课程的先行课程[1-4]。作为核心课程之一, “数据结构”课程的教学工作备受各高校重视。如何在教学中利用有限课时提高教学质量和培养学生学习能力、动手能力及创新能力是教学研究的重点。

  “数据结构”课程以问题求解为导向, 贯穿数据结构理论、抽象和设计的三个形态, 强调围绕抽象数据类型的有效表述, 建立数据结构的逻辑结构、存储结构和运算的有机联系[1]。在“数据结构”课程教学中, 学生普遍反映课程理论性太强, 内容过于抽象, 类语言算法难以理解, 解决实际问题时不知从何处下手, 对课程学习有畏难情绪。笔者在认真分析课程特点和以往教学中存在问题的基础上, 立足课堂, 以切实提高教学质量、培养学生能力为目标, 从学习资源拓展及利用入手, 将专业课程教学与信息素质教育融合, 设计并实践了基于信息素质教育的“数据结构”课程教学方案。

  信息素质最早由美国信息产业协会会长波尔 (Paul Zurkowski) 于1974年提出, 并被概括为“利用大量的信息工具及主要信息源使问题得到解答的技术和技能”[5,6]。信息素质教育的根本目标是使受教育者获得较强的信息素质。

  在基于信息素质教育的“数据结构”课程教学实践中, 把信息素质教育贯穿于教学的每一个环节, 让学生了解和课程学习相关的信息资源, 掌握利用各种信息工具和信息资源的能力并拓展课堂学习。实践证明, 基于信息素质教育的“数据结构”课程教学不仅取得了良好的教学效果, 而且提高了学生的信息素质, 有效培养了学生的学习能力、动手能力及创新能力。

  一、方案设计

  笔者分别从课前、课中、课后3个环节引入信息素质教育。

  课前环节:教师在常规备课, 比如写教案、制作课件等之外, 收集与课程学习相关的信息资源、信息工具, 制作介绍及使用信息资源和信息工具的课件。

  课中环节:在课堂教学中, 介绍和课程相关的各种信息资源, 结合课程内容, 在信息资源的使用方面进行拓展, 培养信息意识, 引导学生在学习“数据结构”课程时充分利用信息资源;实验课中适当安排学生学习、利用各种信息资源的时间。

  课后环节:结合教学内容布置作业, 要求学生利用信息资源巩固学习, 完成作业, 提高对学生自主学习的要求, 有效提高课程学习质量。通过有针对性的信息检索和利用实践, 提升学生的信息能力, 为后续课程的学习、毕业实习、论文写作及科学研究打下良好的基础。

  二、方案实施

  笔者所在学校计算机专业“数据结构”课程在第三学期开课, 课程总课时为80学时 (其中理论课60学时, 实验课20学时) 。

  (一) 课前收集各种信息资源

  了解信息资源、具有信息意识是利用信息解决问题的前提。笔者从以下几个方面对“数据结构”课程的相关信息资源进行了整理。

  1. 教学参考书。

  教学参考书是重要的课程资源, 含有丰富的教学资料, 对教师的备课和学生拓展学习具有不可忽视的作用。这里所指的参考书包括纸质图书和电子图书。笔者检索学校图书馆书目和超星数字图书馆的电子图书书目中与“数据结构”课程相关的书籍, 除了选择本人备课使用外, 还整理出参考书的检索和使用方法, 列出适合学生使用的参考书单。

  2.“数据结构”课程网站。

  “数据结构”课程网站主要包括网上课堂、各级精品课程网站及MOOC资源。

  网上课堂:有清华大学严蔚敏教授的“数据结构网上课堂”, MIT的高级数据结构公开课 (https://courses.csail.mit.edu/6.851/spring14/) 等。

  精品课程网站:目前国家精品课程资源网课程中心收录的和“数据结构”相关的课程如“数据结构”、“数据结构与算法分析”等共102个[7]。这些网站上共享了教学课件、电子教案、教学设计、教学录像、实验实践、例题习题、文献资料、试卷、参考书目等各种资源。

  MOOCs (Massive Online Open Courses, 大型开放式网络课程) 的兴起为学生提供了丰富的课程资源。以开设“数据结构”课程为例, 在中国大学MOOC、MOOC学院、学堂在线等网站上搜索“数据结构”, 可以搜索到中外名校的MOOCs课程资源。

  3. 期刊、学位论文。

  图书馆引进的CNKI期刊全文数据库、万方期刊博硕论文、维普期刊全文数据库等是连续动态更新的期刊全文数据库, 收录国内几千种重要期刊, 涵盖自然科学、工程技术、农业、哲学、医学、人文社会科学等各个领域, 是学生拓展学习及进行科学研究的重要资源。

  4. 技术论坛。

  “数据结构”课程实践性强, 学生在编程实践过程中会遇到各类问题, 如果教师不能及时答疑, 学生则可通过论坛这个平台向其他学者请教、学习、交流, 解决自己学习中的问题。常用的有CSDN论坛数据结构与算法版面、ITeye综合技术论坛数据结构版面等。

  5. 本校课程网站。

  笔者所在的课程教学团队申报了校精品课程 (现已升级为校精品资源共享课) , 建立了“数据结构”课程网站, 将整理、搜集到的各种教学资源共享到网上供学生学习参考。

  “数据结构”作为专业课程, 课堂上不可能占大块时间讲授信息资源及利用, 因此, 制作相关信息资源介绍和使用的课件对指导学生学习非常必要。课前环节完成以上相关资源的收集整理, 并设计制作资源介绍与利用的课件。

  (二) 课中推荐和训练学生利用信息资源

  开展基于信息素质教育的教学实践, 关键在课中, 关键在培养意识, 关键在实践, 学以致用。

  1. 上好第一堂课, 培养意识。

  “好的开端是成功的一半”, 上好第一堂课是有效开展基于信息素质教育教学的基础。第一堂课除了介绍课程概述、教学目标、教学内容、教学参考资料、教学安排等内容外, 重要的是把基于信息素质教育的教学理念传递给学生, 展示与课程相关的信息工具及信息资源利用的课件, 引导学生利用各种信息资源辅助和拓展课程学习。

  第一堂课重点介绍推荐给学生的信息资源, 包括教学参考书和课程网站。简单演示如何检索利用图书馆书目信息, 如何阅读电子图书, 课程网站的检索方法及网站上资源的下载和利用。通过与课程相关信息资源的检索和利用, 培养和提高学生获取信息、学习新知识的能力, 使学生的学习不局限于一本教材和几本参考书, 在学习中遇到问题时能有的放矢, 并且可以在时间和空间上对课堂学习进行有效拓展。

  2. 结合教学内容利用信息资源, 培养兴趣。

  在教学过程中, 引导学生检索和利用信息资源, 打开学生思路。

  比如, 在讲到串的模式匹配算法时, 首先结合Word中的查找功能把基本概念讲清楚。然后对给定的BF算法和KMP算法进行讲解, 分析它们的时间复杂度。之后, 引导学生讨论, 看能否对算法提出改进。然后再利用图书馆的中国知网 (CNKI) 或维普期刊检索系统检索相关论文, 并将检索到的论文如《KMP算法分析与模式串的结构设计》《一种改进的KMP高效模式匹配算法》及《改进的KMP算法在生物序列模式自动识别中的应用》等文献推荐给学生。通过演示, 给学生介绍相关信息资源, 引导学生学会检索文献, 多看文献, 借鉴学习他人的研究成果, 对自己感兴趣的问题进行深入研究。同时将BM、RK等模式匹配算法介绍给学生, 引导学生进一步查阅相关文献资料, 拓展教材内容, 加强课程的深度和广度, 使他们充分认识到模式匹配算法在网络入侵检测、图形图像检索等方面的应用, 激发他们的学习兴趣, 培养学以致用、实践创新的精神。

  3. 强化信息素质训练, 学以致用。

  在实验课上安排适当时间, 提供条件让学生对与课程学习相关的信息资源进行了解和利用;结合教学内容, 布置相应的作业, 要求学生查阅文献;布置安排课堂讨论, 要求学生在讨论之前利用信息工具和信息资源自主学习指定内容。

  “数据结构”是一门实践性很强的课程, 学生既要学好理论知识, 又要学会分析数据结构的性质, 编写出结构清晰、正确易读的算法。笔者在教学设计上, 把对学生的要求具体化为一项项实际任务, 包括基本算法和应用型的题目, 以完成任务带动实践, 培养学生动手能力。应用型题目与实际生活联系密切, 在提高学生学习兴趣的同时, 也加强了他们对知识点的理解。对于学生来说, 达到老师要求是一个循序渐进的过程。笔者通过一些经典例子使学生理解数据结构的意义、学习的方法, 并给学生介绍网上论坛、百度搜索引擎等, 鼓励学生遇到问题通过以上平台及工具积极解决问题。

  (三) 课后训练与指导

  多途径课后指导是对学生课后训练、自主学习、拓展学习的有力支持。定期组织学生交流学习成果, 归纳学生在学习中遇到的问题, 提出解决问题的方案, 引导学生通过进一步信息检索解决自己的问题。同时建立课程学习微信群 (早期为QQ群) , 方便学生讨论问题, 学习交流。课下同学们还可以通过E-mail等形式与老师单独交流。鼓励学生在课堂讨论中积极发言。引导学生积极申报大学生创新创业项目, 提升科研能力和水平。邀请有研究能力或对科研感兴趣的学生参与教师主持的科研项目;对逻辑思维能力和实践动手能力强的学生, 则引导他们积极参加ACM、蓝桥杯等学科竞赛。

  三、实施效果

  (一) 学习能力提高

  开展基于信息素质教育的教学实践, 比较明显的特点是学生参与课堂更活跃, 学习效果更好。由于学生了解学习资源, 提升了拓展学习的能力, 都能较好完成老师的要求, 参与课堂的积极性更高。

  (二) 创新能力增强

  在教学实施过程中, 培养了学生的信息意识, 刺激其在学业与发展、学术研究等方面的需求。笔者所带的本科生在毕业设计时, 主动地进行信息收集获取, 分别在模式匹配算法的改进和图的最短路径问题等方面进行了研究, 完成了《一种改进的BM模式匹配算法》《对BM模式匹配算法的改进》和《城市公交查询系统算法的研究与实现》等论文。

  (三) 学科竞赛成绩显着

  积极引导学生参加学科竞赛。近几年来, 形成了学生积极参加学科竞赛、积极参与创新创业的氛围。2012年至今共有80多人次在“蓝桥杯”全国软件和信息技术专业人才大赛、甲骨文杯Java程序设计大赛、ACM程序设计大赛中获得省级以上奖励, 其中18人次获得国家级奖励。

  四、结语

  信息素质教育是高等教育各专业课程体系的前提和基础。学生的信息素质能力对学生今后的学习和生活将产生积极、深远的影响。本文设计和实践了基于信息素质教育的“数据结构”课程教学, 在课前备课过程中收集和课程相关的信息资源;课中给学生介绍信息资源及使用方法, 通过有针对性的训练, 引导学生检索与利用图书、精品课程、期刊、学位论文等文献资源及网络资源进行课程学习和解决实际问题;课后引导学生进行拓展学习, 开展多途径答疑交流。几个学期的教学实践证明, 基于信息素质教育的“数据结构”课程教学模式有效促进了学生信息素质、学习能力和创新能力的培养。

  本文在计算机专业本科学生的“数据结构”课程教学中进行了实践, 取得了良好效果。今后, 应继续开展计算机课程教学与信息素质教育融合模式的研究与实践, 并在其他课程及专业中进行推广。

  参考文献

  [1]张铭, 耿国华, 陈卫卫, 等.数据结构与算法课程教学实施方案[J].中国大学教学, 2011 (3) :56-60.
  [2]刘馨月, 张宪超, 于红.数据结构与算法核心课程建设[J].计算机教育, 2011 (6) :65-68.
  [3]殷人昆, 邓俊辉.清华大学“数据结构”精品课程建设[J].计算机教育, 2006 (5) :20-22.
  [4]张铭, 许卓群, 杨冬青, 等.数据结构课程的知识体系和教学实践[J].计算机教育, 2004 (2) :89-91.
  [5]尚俊平, 刘合兵.在专业课教学中培养学生的信息素质[J].计算机教育, 2010 (8) :14-16.
  [6]郭太敏.论信息素质与人才培养[J].中国图书馆学报, 2002, 28 (3) :81-83.
  [7]国家精品课程资源中心[EB/OL].http://resource.jingpinke.com/.2015-10-15.

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