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毕业设计《数据结构》课程形象化教学研究与实践
毕业设计(论文)
题目
《数据结构》课程形象化
教学研究与实现
系(院)
计算机科学技术系
专业
计算机科学与技术
班级
学生姓名
学号
指导教师
职称
讲师
二〇〇九年五月二十三日
《数据结构》课程形象化教学研究与实践
摘要
《数据结构》是计算机及相关专业中一门重要的专业基础课程,也是其它理工专业的热门选修课。
现今,各大学的数据结构课程的教材和内容都主要集中在“基本数据结构的阐述和分析、基本数据结构的应用、典型算法的适当渗透”这三个方面。
由于数据结构的算法涉及从简单的线性表到复杂的树、图等多种数据结构,具有一定的难度和复杂性,给该课程的学习带来了许多困难。
如何将抽象的算法执行过程以浅显易懂的形式展现在学生面前,是决定这门课教学成败的一个关键。
本文在上述背景下就“形象化教学方法对课堂效果的改进”进行了研究,为提高学习者的数据结构算法学习效果提供依据。
在本研究中,经过对数据结构算法教学中内容呈现的理论和实际应用情况的分析,选取案例教学法(casemethod)、任务驱动型教学法(task-driven)以及flash演示算法执行过程相结合的形象化教学方式进行研究,研究发现形象化教学方法呈现方式有利于学习者理解和高级理解目标层次知识的学习。
笔者选取《数据结构》课程中的几个知识点作为本次实验研究的学习内容。
实验研究开始前,在合理划分知识点的基础上,依据一定的教学组织策略,完成了采用形象化教学方法的教学设计。
关键词:
数据结构课程;形象化教学;案例教学法;任务驱动型教学法
Studyandrealizethevisualizedteachingmethodon“DataStructure”
ABSTRACT
“DataStructure”isanimportantbasiccourseofcomputermajorandotherrelevantmajors.It’salsoapopularselectivecourseforothersciencemajors.Nowadays,thetextbooksof“DataStructure”mainlyfocuson“Introductionandanalysisofbasicdatastructure,applicationofbasicdatastructureandtypicalalgorithm”
Thealgorithmofdatastructureisquitehardandcomplexthatitbringsmanydifficultiestothelearnerssinceitinvolvesvariousdatastructuresfromsimplelinearlisttocomplextreesandgraphs.Theunderstandingofthealgorithmhasbecomethekeyofthecourseofdatastructure.Itbecomesvitaltotheteachingofthiscoursethathowtoillustratetheabstractalgorithmicperformingprocesstothestudentsinasimpleway.Inthiscontext,thepositiveresearchismadeinthethesis,whichisaboutthelearningeffectunderthevisualizedteachingmethodw.Inthisresearch,therearesomereferencesanddemonstrationalvalueonimprovingthequalityofdatastructurecourseandtheeffectoflearning.
Throughtheanalysisintheoreticalandpracticalapplicationofdatastructurealgorithmteaching,theauthorchosesevelvisualizedteachingmethod,suchascasemethod,task-drivenmethodanddynamicdemonstrationaboutthealgorithmbasedonflash.Itturnsoutthatthefavorablelearningeffectsaremucheasiertobeobtainedwhenthesemethodsorganizethelearningcontextontheobjectivelevelsofrememberingandunderstanding.
Severalpartsof“DataStructure”werechosenaslearningcontentinthisexperiment.Beforetheexperimenttheauthorcompletedateachingdesignusingvisualizedteachingmethodaccordingtosometeachingorganizationalstrategy.
Key words:
datastructure;visualizedteachingmethod;casemethod;task-driven
目录
引言1
第一章问题的提出2
1.1课题研究的背景2
1.1.1时代呼唤高质量的计算机教育2
1.1.2高等教育中计算机专业定位2
1.2.3高等院校教育教学改革势在必行2
1.2《数据结构》教学中存在的问题3
1.3《数据结构》教学改革的现状4
1.4课程研究的目的和意义5
1.4.1研究目的5
1.4.2研究意义6
第二章课题研究的基本理念6
2.1知识观6
2.2学习观7
2.3教学系统的活动观8
第三章《数据结构》形象化教学的研究与实践10
3.1案例教学法在《数据结构》课程中的应用[13]10
3.1.1问题的提出10
3.1.2理论依据11
3.1.3《数据结构》中的案例教学组织11
3.2任务驱动型教学法在《数据结构》课程中的应用[14]13
3.2.1理论依据13
3.2.2有关任务驱动型教学法13
3.2.3教学实例分析14
3.3flash动态演示算法14
第四章结论15
4.1采用案例教学法的效果以及结论15
4.2采用任务驱动型教学法的效果及结论15
4.3flash动态演示的效果与结论15
参考文献:
16
谢辞17
引言
《数据结构》是计算机学科的核心课程之一,它与计算机其他课程都有密切联系,具独特的承上启下的重要作用。
同时《数据结构》还是一门实践性极强的重要技术理论基础课。
数据结构与程序的构成是两个不可分割的问题。
对程序构造进行系统而科学的研究,首先必然是对包含复杂数据集合的大型程序而言,因而数据结构是设计与实现编译程序、操作系统、数据库系统及其它系统程序和大型应用程序的重要基础,是介于数学、计算机硬件、软件之间的一门核心课程,是计算机学科中一门综合性的专业基础课。
“数据结构”课程的特点是逻辑性强,概念多且抽象,实践操作要求高,学生不容易掌握。
该课程要求学生通过学习,了解各种数据结构的逻辑特点,存储方法,基本运算,掌握大批量数据的组织方法,以及常用的查找,排序的原理与技术方法,并能够对具体问题选择适当的结构,并编写出结构清晰的程序。
掌握好这门课程的内容,是学习计算机及其他相关课程的必备条件。
如何培养计算机专业的学生结合实际应用,提高设计有效的算法和数据结构的能力,是需要任课教师认真思考的事情。
然而,目前在许多院校,教师在《数据结构》的教课过程中往往感到很无奈,大多数学生对那些抽象的算法不能很好地理解。
针对新一代的学生在形象思维方面具有一定优势而在抽象思维方面相对较弱的现状,需要对传统教学模式进行改革,可以采用多媒体教学和黑板教学双管齐下的教学模式,多媒体教学通过一种形象化的教课方式来满足学生的形象思维,黑板教学通过一种推演的教课方式来刺激学生的抽象思维,两种教学方式相辅相承、缺一不可。
同时运用案例教学法、任务驱动型教学法穿插其中,能够增强课堂效果。
“数据结构”虽然包含了较多的理论内容,但具有实践应用的特点。
作为程序设计基础的数据结构,担负着培养学生具有创造性、开放性思维的重任。
俗话说,“兴趣是最好的老师”。
因此在进行数据结构课的第一次授课中,并不急于介绍理论,而是强调应用,通过介绍数据结构在实际中的应用来激发学生的学习兴趣,应用贴近生活,学生都比较熟悉,兴趣就能够被激发起来,形成想学好这门课的愿望。
而且实践证明,教师在教学过程中越能阐明每一具体知识的目的意义,帮助学生了解知识所具有的价值,就越能吸引学生产生对知识的向往与追求的意向,这样就可以将“要我学”变为“我要学”,提高学生学习的兴趣,同时明显增强课堂学习的效果。
第一章问题的提出
1.1课题研究的背景
1.1.1时代呼唤高质量的计算机教育
发展快,更新快是计算机学科的特点。
有专家笑称:
我们的教学情况是“昨天”的老师拿着“前天”的教材教着“今天”的学生应对“明天”的竞争。
这句话一语道破计算机教学的严重弊端。
作为培育应用型人才的学校的计算机老师应该试图改变这种情况。
1.1.2高等教育中计算机专业定位
目前,中国软件产业还处于成长期,其市场潜力还远远没有挖掘出来。
2006年中国软件市场总体规模将达到1073亿元,增长率达到30%.2010年左右,中国软件产业将步入成熟期。
IT产业作为知识密集、技术密集的产业,其迅猛发展的关键是有一大批从事IT技术创新的人才队伍所支撑的,一个国家的IT人力资源储备、IT人才培养及使用状况决定着该国IT产业发展的水平和潜力。
就中国来说,IT产业在过去5年经历了年26.1%的增长速度,IT产业占全国工业比重达到12.3%,占GDP的9%。
所以,无论是从大的方向讲,还是从小的方面讲,培养和储备高素质的IT人才都显得非常重要。
1.2.3高等院校教育教学改革势在必行
随着社会的发展和科技的进步,特别是面对许多具有挑战性的工作,对毕业生创造性能力的要求逐日提升,高等院校教学越来越不能适应现代社会对人才培养的需要,尤其是高职院校存在着一定的问题及需要进一步改进的地方。
借助于现代的教育教学理念与改革要求审视当今的高等教育教学,我们从中不难发现以下问题:
1.高等院校课程缺乏教学特色.课程内容(教材)偏重知识性、逻辑性,与实际生活经验联系少,特别是理科教材常常偏重知识传授,定量分析多,定性分析少,结论多,过程少,忽视学生的经验获得与实践能力的培养:
强调知识系统、结构严谨,片面拔高课程的学术性,忽视生源特点与学习水平,缺乏职业定向性。
2.高等院校课程设置结构单一,缺乏弹性,不能满足不同层次学生的需求。
高职学学生入学成绩参差不齐,接受能力以及兴趣爱好具有较大差异,但大多数高等院校采用的教材却是统一的,缺乏针对性。
但大多数高职院校采用的教材却是统一的,甚至面对职高、普高不同生源,也是采用相同教材,缺乏针对性。
3.课程实施(教学)缺乏创新。
许多院校“满堂灌”式的传统教学方法仍占主导。
与中小学教育相比,大学生的被动地位更加明显,不仅课堂教学内容多、速度快,学生缺少参与机会,而且疑难问题很少能够得到解决。
特别是由于扩招,在校大学生增多,院校学生师资不足,采用大班上课、机械地运用多媒体课件教学,因而学生主体地位的体现、参与意识与创新精神的培养化为乌有,更不用说完成培养积极的学习态度、正确的价值观等素质教育目标。
高等教育教学改革势在必行。
1.2《数据结构》教学中存在的问题
作为计算机专业课程设置中的一门课程,《数据结构》自1968年前后形成一门独立的课程后,历来都被视为计算机专业的核心课程之一。
它是被安排在《程序设计》之后,《操作系统》、《数据库原理》等课程之前的一门重要专业基础课。
计算机科学各领域都要用到各种数据结构。
语言编译要使用栈、散列表及语法树;操作系统中要用到队列、可利用空间表的分配与回收及目录树等;数据库系统中要用到线性表、多重表、多链表、倒排表及索引树等进行数据管理,而人工智能、计算机网络等应用领域,则依问题性质的差异将涉及到各种不同的数据结构,如广义表、搜索树、图结构等等。
高等教育中的计算机网络技术专业、计算机应用技术专业、软件技术专业都把它列为主干课程。
《数据结构》课程旨在使学生了解数据的特性,学会数据组织方法和现实世界中的问题在计算机内部的表示方法,目的是使学生建立起“结构”与“算法”的模型概念,进而使学生了解和掌握数据组织方法的基本知识和基本技术,培养学生设计算法、开发程序的实际能力,使学生能够根据实际问题的需要,选择适当的数据结构设计出相应的算法,为今后从事计算机科学的研究与解决各类实际问题奠定牢固的基础。
对这门课的了解、理解、掌握和拓展,将对每一个计算机专业的学生的编程能力有着极深的影响。
能否学好这门课直接影响到后续专业课程的学习。
高等院校学生对数据结构这门课普遍比较重视,然而在教学过程中,我们依然发现了很多教学问题,具体表现为:
1.学生在初学这门课时,不知道学习的方法。
2.学生在学习《数据结构》时,只知道应该学,但不了解学习的原因和目的.
3.在学习过程中,一旦遇到了难以解决的问题,部分学生就会产生畏难和厌学情绪,学习兴趣下降。
4.学习过程中常常觉得教科书中的内容与具体的算法设计题相距甚远,无从下手。
5.学生对所学过的知识把握不准,动手编程能力较弱。
6.学生在课程学习结束以后,不知道自己到底学了些什么。
7.课程中部分知识点和算法难于理解,没有考虑知识点之间、算法之间的联系。
8.在大学扩招以后,学生的基础参差不齐,尤其对于高等职业类学生,他们属于高招录取第三、四批的学生,基础较差,水平参差不齐,有的为对口生,有的为文科生,有的为理科生。
在目前的教学中不能体现个性教学,不能真正按照每个学习者实际情况进行教学。
9.教师在教学时,普遍感觉对《数据结构》教学过程把握不准,对学生能力培养的效果不明显。
1.3《数据结构》教学改革的现状
由于《数据结构》在计算机课程中的重要作用,以及在实际教学中出现的一些问题,国内老师在《数据结构》课程改革方面进行了一定的研究。
1994年至2005年在各种学术期刊上发表的、在计算机教学会议上交流的有关《数据结构》教学研究的论文共计九十多篇,就其基本内容来看,主要体现在以下几个方面:
1.从教学方法上进行探讨。
如蒋盛益、徐雨明两位老师提出在《数据结构》课程教学中实施“问题教学法”[1],贺桂英、阳玲、夏静清三位教师提出可以在教学过程中采用“实例化”教学方法[2]。
2.从学习方法上进行探讨。
如康玉忠、徐洪波两位老师结合自己的教学经验提出,在学习过程中学生要把理论和实践紧密联系起来[3]。
3.关注信息技术与课程教学的整合。
如罗永莲老师对在《数据结构》教学中如何使用计算机多媒体做了一定的探讨[4]。
4.关注具体的教学内容,对课程内容进行教学改进。
如张慧斌老师具体讨论了数据结构中的经典算法—Hanoi塔问题,并对这一教学难点做了相应的改进[5];李勤老师对递归算法的应用与描述问题进行了一定的研究,并结合数据结构理论与实验教学中的两个典型实例探讨了递归算法的具体实现问题[6]。
5.注重《数据结构》教材改革。
如熊岳山、陈怀义两位老师对当前的《数据结构》教材做了一定的分析,并提出了改革教材的一些设想[7]。
除此之外,蒋秀英老师在她的论文“《数据结构》课程教学探讨”中提到要在《数据结构》具体教学中,引入建构主义教学模式,注重开发学生的潜能[8]。
杨开城老师则从学习动机模型入手,论述了如何构建《数据结构》在线学习系统[9].从已有的关于《数据结构》课程的有关研究论文我们可以看出,不少任课教师在教学方法、教学媒体、学习方法上进行了积极的探索,对《数据结构》的教学质量的提高起到了很大的推动作用。
但是,我们也可以看到,大多数论文是教师感性的教学经验之谈,是从微观上对《数据结构》的教学经验总结和一些教学建议,缺乏从整体上、从理性思维上对《数据结构》课进行设计。
要想真正实现课堂教学的高质量,高效率和最优化,仅靠单方面的、局部的改革是不可能实现的。
针对这种情况,我们认为,有必要按照一种教学设计理论对《数据结构》课程做一次系统化、完整的教学设计,并力争做到以下几点:
1.学习者能够积极参与到学习活动中,在活动中锻炼他们的各种思维能力,而不是机械地记忆《数据结构》课程里的一些抽象概念、复杂算法。
2.构建一些真实的问题情境,学习者在问题情境中学习兴趣得到激发,学习动机得到了维持;结合已有的知识和生活经验,经过细致观察分析,能够找到解答问题的有效办法,从而能够主动地建构自己的学习经验。
3.尊重学习者的个体差异。
在《数据结构》课程学习中,充分考虑学习者的个,体差异,每个学生都能够根据自己的实际情况去选择适合自己的目标、活动、资源、工具能够做到学有所需,学有所长。
4.通过《数据结构》的学习,能够影响学习者的学习态度、情感和意志,促进学习者性格的养成,能够培养学习者协作能力、实际动手能力、解决实际问题的能力。
1.4课程研究的目的和意义
1.4.1研究目的
1.探索利用形象化教学方法改革高等院校计算机专业《数据结构》的教学。
2.在《数据结构》课程的教学设计、教学方案实施中,进行总结、反思,为教学设计学科化提供基本经验、事实数据。
1.4.2研究意义
1.实践意义:
解决《数据结构》课程教学中的实际教学问题,进一步提高学生学习的质量和效果,形成一套教学设计案例。
2.理论意义:
对教学设计进行学科化研究,有利于教学设计理论的深化。
第二章课题研究的基本理念
2.1知识观
1.知识是意义、过程和价值的综合体[10]
对于知识来说,意义、过程和价值是密不可分的,离开了任何一个而讨论其他的都是不完整的。
从《数据结构》本身所包含的知识来看,分为三个方面:
数据的逻辑结构、数据的存储结构和数据的运算。
数据的逻辑关系包含线性结构、树形结构、图形结构和文件结构,常用的存储方法有顺序方法、链接方法、索引方法、散列方法。
这些知识,都属于知识综合体的大范畴。
《数据结构》里所涉及到的知识都有它自己的含义。
而所有的这些知识的含义的获得,都需要学习者主动进行建构,都需要一个过程。
学习者通过学习《数据结构》,为以后学习操作系统、数据库系统、人工智能、计算机网络等相关知识打下一定的基础,这充分体现了知识的认知价值,也可以解决生活中所面临的许多实际问题,如交通图的问题、图书索引问题、工程进度问题等等,这又体现了知识的工具价值。
另外,在学习《数据结构》中,存在着大量的算法、编程,这是对学习者思维的训练、对学习者智力的促进,体现了知识的发展价值。
2.人类的知识系统由符号系统、表象系统、意义系统和逻辑系统组成[11]
人类的知识系统由符号系统、表象系统、意义系统和逻辑系统组成。
符号系统由人造符号组成,符号通常是意义和表象的标签,但不是意义或表象本身。
表象系统是人类掌握的直接经验部分。
它不但包含视觉表象,还包含触觉表象和动觉表象等。
意义系统是表象系统经抽象概括或者被解释后的结果。
意义系统也具有自我生成能力,也就是思辨的过程。
逻辑系统主要是指符号系统、表象系统以及意义系统的组织结构和运算结构。
在《数据结构》课程的知识体系中,包含着大量的符号系统和逻辑系统。
线性表、栈、队列、字符串、树、图等一些重要的数据类型,都是人造符号,属于符号系统。
线性结构是最简单的数据结构,线性表(包括数组和链表)、栈、队列、向量、字符串等都具有线性结构。
其中,字符串就是每个结点都是单个字符的线性表。
实际上多维数组和广义表也是线性结构的推广。
线性表(包括数组和链表)、栈、队列、向量、字符串等符号构成了明显逻辑,可进行一定有意义的学习。
在《数据结构》中存在大量的算法,这是属于逻辑系统。
而类如二叉树的定义、线性表的定义都属于意义系统。
2.2学习观
1.学习是一种意义建构和能力生成的过程[12]
以“学习活动为中心”的教学设计理论认为,学习是一种意义建构和能力生成的过程。
意义建构就是建立知识之间联系的过程,能力生成就是运用知识解决具体问题的过程。
恰当的学习会引发智力结构的变化而促进学生发展。
而不同的学习内容,学习的机制是不同的。
除了符号系统的学习会需要进行简单的重复以建立一种S-R联系外,人类学习的主体内容—意义系统、表象系统和逻辑系统,都是按照意义建构机制来进行的。
意义建构机制有如下几个基本观点:
(1)知识点分层存放
在各种抽象层次的知识点中,表象和体验位于最低层,其次是对表象进行抽象概括而形成的具体概念和经验性规则、步骤,再其次就是抽象度较高的理论性概念、原理和方法。
这些抽象的概念、原理和方法也形成了不同的抽象层次,每提高一个层次都必须经过抽象概括的思维操作。
不同层次的知识点记忆和理解的难度不同。
知识点越具体,用来建立联系的线索就越多,就越容易记忆和理解。
知识点抽象层次越高,联系就越少。
越抽象的知识点就越难懂和难记。
如果能将抽象的知识点与具体经验建立多种联系,将会降低理解和记忆的难度。
(2)意义建构就是建立新联系的过程
新的联系包括新旧知识点之间的联系以及原有知识点之间建立的新联系。
在没有新刺激的情况下,也可以形成新意义。
知识点之间的联系的建立首先有赖于最低层知识点的联系。
最低层知识点代表着具体的经验表象以及认知情境,学习者观察到的联系以及体验到的联系是所有其他联系的基础。
更高层知识点及其联系都是在这些联系的基础上经过抽象概括、分析综合的结果。
最低层知识点,经过不断抽象概括,形成抽象层次越来越高的知识点后,再与具体经验表象建立直接联系,这个“从具体到抽象,再从抽象到具体”的过程才是一个完整的学习过程。
(3)不同的联系,其含义也不同
知识点之间的联系可以是人为建立的机械联系,也可以是学习者在文字描述和表象经验以及原有联系的基础上建立起来的知识点内在的联系。
联想是一种学习者自己建立机械联系的重要手段,同时联想也可以为寻找知识点之间的内在联系提供帮助。
知识点之间的联系有很多种,如因果、包含、属性、归属、异同、上下位(包括抽象一具体实例)、数量换算等。
不同的联系对于学习的意义是不同的,基中因果联系和上下位联系对于理解至关重要。
2.学习是个体建构和群体建构的辩证统一
人类学习不是个体意义上的,而是个体、群体相统一的文化传承。
个体建构指基于个体操作的意义建构的过程,而群体建构指基于群体讨论、协商的意义建构过程。
个体建构是进行群体建构的基础,而群体建构是个体建构是否成功的外部参照。
在杨开城博士提出的TC学习模型中,群体建构的外部表现形式是合作学习或群体学习。
由教师、学生或其他学习伙伴组成学习共同体,学习共同体中的每个学习成员在进行个体的认知加工和意义建构的过程中,可以借助学习工具或直接与其他学习共同体成员进行多
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