梁婷婷

（杭州電子科技大學(xué) 浙江杭州 310018）

大數(shù)據(jù)、云計算、物聯(lián)網(wǎng)等先進(jìn)技術(shù)的發(fā)展，以及高性能計算平臺的快速升級推動著人工智能技術(shù)的蓬勃發(fā)展。2017 年7 月國務(wù)院出臺的《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》將人工智能上升到國家戰(zhàn)略，《規(guī)劃》旨在推動人工智能技術(shù)研發(fā)和產(chǎn)業(yè)化發(fā)展，制定了我國人工智能發(fā)展的“三步走”戰(zhàn)略目標(biāo)，提出了包括人工智能基礎(chǔ)理論體系在內(nèi)的11 項(xiàng)重點(diǎn)任務(wù)。在此背景下，國內(nèi)外各大高等院校逐步將與人工智能技術(shù)相關(guān)的內(nèi)容納入本科課程任務(wù)中。人工智能技術(shù)大幅跨越了科學(xué)與應(yīng)用之間的“技術(shù)鴻溝”，典型的應(yīng)用，如自然語言處理、計算機(jī)視覺、語音識別等均離不開人工智能技術(shù)的支撐，而這些技術(shù)大多是以數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法為基礎(chǔ)而發(fā)展的。因此，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法設(shè)計是大學(xué)計算機(jī)教育重要組成部分。同時，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)理論課程和實(shí)踐設(shè)計課程是培養(yǎng)學(xué)生創(chuàng)新能力和獨(dú)立思考能力最好的方式之一，可有效提升學(xué)生思維的邏輯性和獨(dú)立性。因此，在人工智能高速發(fā)展的背景下，高校應(yīng)該構(gòu)建起更加合理、科學(xué)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)課程體系。

一、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)教學(xué)現(xiàn)狀

數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)課程講授的相關(guān)理論知識和技術(shù)方法是計算機(jī)專業(yè)學(xué)生在進(jìn)一步學(xué)習(xí)包括人工智能技術(shù)在內(nèi)的其他計算機(jī)前沿知識，或是從事理論研究、應(yīng)用開發(fā)等工作都起著重要的作用。

數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)課程內(nèi)容包括各種數(shù)據(jù)的存儲結(jié)構(gòu)、邏輯結(jié)構(gòu)以及基于不同結(jié)構(gòu)的算法設(shè)計、分析及實(shí)現(xiàn)等。此外，該課程具有較強(qiáng)的實(shí)驗(yàn)要求，強(qiáng)調(diào)培養(yǎng)學(xué)生的算法設(shè)計、編程實(shí)踐等方面的能力，為后續(xù)學(xué)生參與工程實(shí)踐打好基礎(chǔ)?，F(xiàn)有的教學(xué)多采用理論知識講授、案例教學(xué)等方式，學(xué)生接受知識較被動，學(xué)習(xí)效果考核多以作業(yè)和期末考試為主，對調(diào)動學(xué)生學(xué)習(xí)積極性的作用有限。在人工智能繁榮發(fā)展的大環(huán)境下，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法設(shè)計不可能作為一個孤立的存在，而是需要共同作為實(shí)現(xiàn)人工智能應(yīng)用的基石。具體來說，目前人工智能背景下數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的人才培養(yǎng)主要存在以下四個方面的問題：

（一）課程以課堂講授為主，側(cè)重理論知識，不夠重視編程實(shí)踐應(yīng)用能力的培養(yǎng)

數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)課程評價方式以筆試為主，期末考試對學(xué)生在基本概念、方法以及算法等方面的掌握情況進(jìn)行評價。學(xué)生缺少將理論知識付諸編程實(shí)踐的機(jī)會，在很大程度上限制了學(xué)生創(chuàng)新和實(shí)踐能力的提高。盡管數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)課程安排了少量的實(shí)驗(yàn)環(huán)節(jié)，但實(shí)驗(yàn)題目的設(shè)置針對簡單且傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)及其相關(guān)操作的實(shí)現(xiàn)，主要考察的還是學(xué)生對基本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)知識的掌握情況，對處理實(shí)際問題能力培養(yǎng)的作用有限。

（二）忽視了數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與人工智能領(lǐng)域應(yīng)用的結(jié)合

目前的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)課程基本針對四種基本的結(jié)構(gòu)，即線性表、樹、圖、集合，討論其物理存儲和邏輯關(guān)系特點(diǎn)，以及對應(yīng)的抽象操作，重點(diǎn)考查學(xué)生對數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)理論知識點(diǎn)的理解，而忽略了學(xué)生面對特定領(lǐng)域，如人工智能領(lǐng)域中的實(shí)際問題的創(chuàng)新能力、應(yīng)用能力和團(tuán)隊(duì)合作意識的培養(yǎng)。

（三）教學(xué)方法和手段較為單一

傳統(tǒng)課程主要借助多媒體工具進(jìn)行面對面授課，這種方式易于將課程內(nèi)容形象化的進(jìn)行講解，讓學(xué)生更容易接受，理解也更為深入。但過多地依賴課件容易導(dǎo)致師生之間教與學(xué)、解與答的互動頻率減少，學(xué)生過于關(guān)注課件展示，思維在一定程度上受限，長期下去易對課堂內(nèi)容感到厭倦，導(dǎo)致老師的講授行為和學(xué)生的吸納知識過程不同步，影響教學(xué)質(zhì)量。

（四）單一的考核方式無法有效評估課程學(xué)習(xí)成果

傳統(tǒng)的“平時作業(yè)+期末考試”的考核方式側(cè)重檢驗(yàn)學(xué)生對理論知識的掌握情況，無法從多方位準(zhǔn)確地對學(xué)生的學(xué)習(xí)效果進(jìn)行評估，這不利于數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)理論與實(shí)踐應(yīng)用并重的課程的發(fā)展。

二、基于問題的學(xué)習(xí)方法的主要特點(diǎn)及優(yōu)勢

近年來，基于問題的學(xué)習(xí)方法（Problem-Based Learning，PBL）受到在國內(nèi)外的高度重視，許多高校采用該教學(xué)模式并收到了顯著的教學(xué)成效。PBL 教學(xué)法是一種以問題為驅(qū)動的教學(xué)方法，以學(xué)生為主體，以問題為核心規(guī)劃學(xué)習(xí)內(nèi)容，針對具體問題尋求合適的解決方案。與傳統(tǒng)的課堂講授為主的教學(xué)方法不同，執(zhí)行PBL 學(xué)習(xí)方法過程中，教師不再是原本課堂中講授知識的引領(lǐng)者，而是變?yōu)橥苿咏虒W(xué)活動進(jìn)行的角色，即推動者。具體改變是不再干巴巴地在課堂上直接講授理論知識，而是結(jié)合課程具體內(nèi)容為學(xué)生設(shè)計面向?qū)I(yè)領(lǐng)域內(nèi)的開放性問題，鼓勵學(xué)生展開討論并主動對感興趣的問題展開深入研究。通過這樣的方式，學(xué)生在解決問題的過程中除了能獲取基本的理論知識，也能培養(yǎng)額外的知識應(yīng)用能力，激發(fā)探索研究精神。在PBL 教學(xué)過程中，教師的主要作用是提供學(xué)習(xí)材料，監(jiān)督學(xué)生的學(xué)習(xí)討論過程，并為其答疑解惑，確保學(xué)習(xí)過程順利進(jìn)行。PBL 教學(xué)方法將理論知識與專業(yè)領(lǐng)域知識結(jié)合，以問題為驅(qū)動，促進(jìn)學(xué)生主動學(xué)習(xí)，培養(yǎng)其主動探索、實(shí)踐應(yīng)用的能力，同時能夠提升學(xué)生的創(chuàng)新思維和團(tuán)隊(duì)協(xié)作意識。將PBL 教學(xué)方法應(yīng)用到數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)教學(xué)中，能讓學(xué)生通過提出問題、分析問題、解決問題等操作掌握所學(xué)理論知識及實(shí)踐方法。

人工智能背景下，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)課程需根據(jù)自身特點(diǎn)以及人工智能應(yīng)用領(lǐng)域內(nèi)的發(fā)展形勢，引入PBL 教學(xué)方法，從調(diào)動學(xué)生的積極性出發(fā)，在教學(xué)內(nèi)容、方法、實(shí)踐環(huán)節(jié)等方面進(jìn)行特色明顯的教學(xué)改革，其主要優(yōu)勢體現(xiàn)在：（1）教學(xué)過程“輕理論，重實(shí)踐”，簡化課程中相關(guān)理論性、抽象性知識的講解，引入人工智能領(lǐng)域相關(guān)案例，將其抽象為算法題目，結(jié)合數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)知識進(jìn)行討論解決；（2）優(yōu)化實(shí)踐課程，培養(yǎng)學(xué)生的創(chuàng)造性和應(yīng)用實(shí)踐能力，采用提問式的教學(xué)模式，以適應(yīng)各專業(yè)基礎(chǔ)的學(xué)生，激發(fā)他們的主動性。

三、人工智能背景下基于PBL 的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)教學(xué)創(chuàng)新途徑

針對上述數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)課程現(xiàn)狀，本文以人工智能領(lǐng)域內(nèi)具體應(yīng)用為切入點(diǎn)提出相應(yīng)的解決方案，旨在調(diào)動學(xué)生學(xué)習(xí)的積極性和主動性，提高數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)課程的教學(xué)質(zhì)量，并大幅提升學(xué)生的理論知識掌握水平、編程實(shí)踐能力、創(chuàng)造性以及團(tuán)隊(duì)協(xié)作意識。基于此，本文提出引入基于問題的學(xué)習(xí)方法，從調(diào)動學(xué)生的積極主動性出發(fā)，在學(xué)習(xí)模式的確定、問題設(shè)計、教學(xué)過程安排以及教學(xué)評價方法優(yōu)化等方面提出以下教學(xué)創(chuàng)新途徑，具體框架如圖1 所示。

圖1 面向智能化場景的基于PBL 的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)教學(xué)挑戰(zhàn)及創(chuàng)新途徑

（一）確定學(xué)習(xí)模式

確定學(xué)習(xí)模式的目的在于確定如何將傳統(tǒng)的授課方式和問題驅(qū)動的方式進(jìn)行合理的結(jié)合。按照薩文巴登的定義，基于問題的學(xué)習(xí)模式主要可分成完全PBL 教學(xué)和混合式PBL 教學(xué)。完全PBL 教學(xué)模式是一種單純地以問題為基礎(chǔ)的教學(xué)方式，在教學(xué)中不需要老師講授課程內(nèi)容，學(xué)生通過自學(xué)來解決提出的問題以獲取知識。而混合式PBL 教學(xué)模式是將課堂教學(xué)與問題驅(qū)動的學(xué)習(xí)方式相融合。傳統(tǒng)的教學(xué)方法與PBL都有自己的特色和優(yōu)點(diǎn)，兩者之間不應(yīng)當(dāng)是互斥關(guān)系。由于數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)這門課程的知識點(diǎn)較多、內(nèi)容較為復(fù)雜，學(xué)生學(xué)習(xí)水平也存在一定差別，所以本文提出將常規(guī)的教學(xué)與PBL 相結(jié)合，確立以常規(guī)的教學(xué)模式為主導(dǎo)的教學(xué)模式，輔以面向人工智能領(lǐng)域的PBL 方法，達(dá)到互補(bǔ)、辯證的綜合教學(xué)效果。在系統(tǒng)整理和授課中，學(xué)生能夠掌握基礎(chǔ)課程內(nèi)容和重要的學(xué)術(shù)思想，并在課堂上運(yùn)用問題式的方法進(jìn)行與人工智能領(lǐng)域相關(guān)的開放提問。此外，學(xué)生們還可以在老師指導(dǎo)下組織學(xué)習(xí)團(tuán)體，展開團(tuán)隊(duì)合作，進(jìn)行問題的分析與求解。

（二）面向人工智能領(lǐng)域的問題規(guī)劃

在PBL 中，問題的規(guī)劃設(shè)計是實(shí)現(xiàn)基于提問的教學(xué)的重要環(huán)節(jié)。具體規(guī)劃問題的時候，既要考慮問題涉及的范圍，也要考慮問題是否滿足課程在開放性、現(xiàn)實(shí)性、復(fù)雜性和挑戰(zhàn)性等方面的要求。因此，我們基于多年的教學(xué)實(shí)踐，同時結(jié)合當(dāng)前的發(fā)展趨勢，特別是在人工智能領(lǐng)域的應(yīng)用，對課程進(jìn)行深入而系統(tǒng)的學(xué)習(xí)與分析，并為學(xué)生提供一個合適的問題環(huán)境。比如，在教授線性結(jié)構(gòu)的過程中，針對這個第一個被介紹的抽象數(shù)據(jù)類型，根據(jù)學(xué)校的具體條件，可以組織學(xué)生體驗(yàn)基本的信息管理系統(tǒng)的設(shè)計過程，讓他們能夠更好地了解線性結(jié)構(gòu)的增刪改查的基本功能并根據(jù)此場景設(shè)計對應(yīng)問題。有條件的話可以為學(xué)生提供圖書管理、選課管理、科研系統(tǒng)等易于學(xué)生融入的問題情境。到中間和后期，可以引進(jìn)簡單的信息搜索平臺、電商平臺、商品推薦系統(tǒng)等更加智能化的場景。在這樣相對復(fù)雜的場景中，涉及的問題也更加綜合，它要求使用更復(fù)雜數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)形式，如多個數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法的結(jié)合。上述的智能化場景都是當(dāng)下較為熱門且貼近生活的，通過這樣的場景中的問題，可以增強(qiáng)學(xué)生好奇心并激發(fā)他們的學(xué)習(xí)積極性。

（三）完善教學(xué)流程

遵循PBL 思路，在傳統(tǒng)教學(xué)過程的基礎(chǔ)上，融入人工智能領(lǐng)域知識，完善出“問題提出和分析、方案設(shè)計、評估和反饋”這樣一條邏輯清晰的流程，并實(shí)現(xiàn)迭代執(zhí)行。具體的執(zhí)行過程是：（1）事先制定若干個涉及人工智能應(yīng)用的場景供學(xué)生選擇，并按選擇結(jié)果進(jìn)行分組；（2）分組后，老師針對不同的小組根據(jù)具體的智能化應(yīng)用場景對需求進(jìn)行闡述并提出涉及的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)及算法問題；（3）小組討論后先給出對應(yīng)解答，老師根據(jù)答案進(jìn)行分析并指出不足之處，同時擴(kuò)展更全面的知識點(diǎn)；（4）小組收到反饋之后，結(jié)合每個成員的理解，對問題進(jìn)行更深入的剖析，提出統(tǒng)一的解答；（5）面對面授課結(jié)束后，各個小組可利用教材、參考書、網(wǎng)絡(luò)資料等材料及線上學(xué)習(xí)工具來擴(kuò)展知識面，對課堂上提出的解決方案進(jìn)行修正補(bǔ)充；（6）針對修改后的解決方案，重新安排他們進(jìn)行評估；（7）最終，老師通過對各個小組所遇到的共同問題進(jìn)行歸納復(fù)盤，引入下一階段的知識點(diǎn)和應(yīng)用場景，再進(jìn)行下一迭代流程。每次迭代周期根據(jù)不同階段設(shè)置不同，基本控制在3—5 周，整個學(xué)期每個小組將執(zhí)行3—4 個周期。

（四）優(yōu)化教學(xué)評價體系

PBL 的引進(jìn)使原來的教學(xué)評估方式發(fā)生了變化。傳統(tǒng)的課程考核方式大多采用“平時成績+實(shí)踐成績+期末測試”的模式，這是一種比較固定的評估模式，能夠反映學(xué)生的理論知識學(xué)習(xí)效果，但無法對學(xué)生在具體問題上表現(xiàn)的實(shí)踐和創(chuàng)新能力進(jìn)行評估。在實(shí)施 PBL 綜合教學(xué)后，我們認(rèn)為應(yīng)采用“課題評估+期末考核”的形式進(jìn)行對學(xué)生的學(xué)習(xí)成效進(jìn)行評估。其中，對各個小組根據(jù)其在不同場景問題中的學(xué)習(xí)過程展開評估，具體分為學(xué)生自我評估、小組內(nèi)學(xué)生互評、老師的評價等，并對不同類型的評分設(shè)置權(quán)重。此外，課題評估還要根據(jù)不同的周期進(jìn)行階段性成效統(tǒng)計，即把 PBL 的教學(xué)過程看作是一個由多個環(huán)節(jié)組成的綜合過程，各階段的評估是一種過渡評估，能夠及時地從中發(fā)現(xiàn)各個小組在學(xué)習(xí)中存在的問題并及時給出意見，為下一周期的學(xué)習(xí)打下了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。期末考核中除了采用傳統(tǒng)的卷面成績，還將引入小組期末答辯環(huán)節(jié)，除了考核理論知識外，還對學(xué)生解決智能化場景中實(shí)際問題的能力和團(tuán)隊(duì)協(xié)作能力進(jìn)行評價。

結(jié)語

本文針對人工智能背景下數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)課程在應(yīng)用思維和能力培養(yǎng)、教學(xué)方法和手段、教學(xué)評價體系等方面面臨的挑戰(zhàn)，提出基于PBL 的創(chuàng)新教學(xué)新途徑，包括確定以傳統(tǒng)教學(xué)方式為主，PBL 教學(xué)方法為輔的學(xué)習(xí)方式，結(jié)合人工智能領(lǐng)域應(yīng)用設(shè)計綜合性問題，完善教學(xué)迭代過程，引入基于PBL 教學(xué)模式的階段性評價體系，優(yōu)化理論與實(shí)踐的銜接與融合，使學(xué)生進(jìn)一步掌握編寫復(fù)雜應(yīng)用程序的經(jīng)驗(yàn)，為后繼課程的學(xué)習(xí)及就業(yè)做好準(zhǔn)備。