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以能力培养为导向的算法教学研究
以能力培养为导向的算法教学研究
摘要:
算法课程作为计算机专业的一门核心课程,在教授学生算法理论知识的同时,更需着重培养学生分析问题与解决问题的能力。
针对目前算法课程传统教学模式与学生综合能力培养目标之间存在差距的现象,介绍了南京邮电大学“算法分析与设计”课程组以全面提升学生能力和培养学生专业素养为目标,所开展的有针对性的教学改革尝试及其实施效果,并总结出若干行之有效的教学方法和实践经验。
关键词:
算法课程;能力培养;教学改革
中图分类号:
G642.0文献标识码:
A文章编号:
1007-0079(2014)12-0096-03
随着电子信息产业的蓬勃发展,近年来IT行业早已走出之前的低谷,对于计算机专业人才的需求也非常巨大。
南京作为国家级软件名城和《国务院办公厅关于促进服务外包产业发展问题的复函》(国办函〔2009〕9号)确定的中国服务外包示范城市,急需大量具备专业知识、受过良好教育和训练、高素质、高层次的国际化软件工程专业人才。
企业需要的软件人才不仅应具有扎实的基础理论,还需要根据不同企业对技术人才的具体需求具备突出的学习能力、动手能力、创新能力、表达能力、团队合作能力等。
而目前高校培养的人才虽然理论知识较为全面,但由于受到课堂教学和考核形式的种种限制,教学方法和学习方法往往相对单一。
教师偏爱讲授被公认为成熟和系统的算法理论知识,采用纯课堂授课的“一言堂”上课形式,却容易忽略了算法这门课应带给学生主动思考的习惯,以及对算法领域实际问题和研究热点的关注和学习。
学生为了得到较好的考试成绩,所有学习活动均围绕考试而展开,大多数与考试无关的活动和内容都被排斥在师生交流与互动之外,主动性和创造力都受到一定程度的遏制,很难支持个性化的能力发展。
显然,传统教学方式下的高校毕业生和企业急需的软件人才之间是存在明显差距的。
如何弥补这种差距?
笔者认为对于学生综合能力的培养必须在大学的课堂教学中有所体现。
这样才能实现高校毕业生和企业需求人才之间的无缝对接,同时对那些进入研究所和大学继续深造和从事科研工作的学生来说也可培养一定的研究能力和兴趣。
因此,在算法课程教学中有必要根据软件工程专业的人才培养目标,深入分析现有算法课程的教学体制中存在的问题和不足,以学生的能力培养和提高为课程导向,寻找切实可行的教学改进方案和思路,培养符合企业需求的有用人才。
一、面向学生能力提高的算法教学改革目标
“算法分析与设计”作为计算机专业的一门核心专业基础课程,经过课程组成员多年的建设和探索改进,目前已具有较好的前期教学与研究基础,并形成了完整的与课本相配套的课件、实验指导书和课程体系。
但有限的课堂授课时间内教师能够传递给学生的知识总是有限的,只有在授课过程中尽最大可能培养学生养成良好的算法素养和开阔的知识眼界,才能最大限度地接近课程教学的本意和最终目标,实现在“授之以鱼”的同时也能“授之以渔”的教学效果。
算法课程在长期发展和建设过程中已形成了许多行之有效的方法和经验,如:
以学生为中心的创新教学法、[1]提出问题―分析问题―解决问题的问题解决模式[2]等。
但这些方法虽然有促进学生思考的作用,首要目的却还是提高课堂授课效果。
对比当前用人单位对计算机专业人才专业素养的期望,笔者认为有必要对算法课程的教学模式继续进行改革,通过各种形式的教学环节和手段,以全方位培养学生的学习、协作、实践、创新等各项能力为目标,提高高校毕业生的综合能力水平。
另外,算法课程具有内容抽象、逻辑性强、知识点多、实践性强等特点,除了要求学生具有较为扎实的程序设计基础,对理解能力和逻辑思维能力也有较高要求,难度较大。
[3]随着课程内容的逐步深入,总有一部分学生会因为跟不上教学进度、来不及消化课堂知识、难点内容无法理解等各种问题,而产生厌学甚至放弃的念头。
因此算法课程要达到全体学生共同进步,“不抛弃”、“不放弃”,必须采取全方位、多角度的多项措施来共同作用,才能保证自始至终的教学质量和教学效果,这绝不是一两项单纯的方法就可以达到或解决的。
为了提高学生灵活运用算法知识解决问题的能力,达到知识和能力的全面发展,下面着重从课程内容的拓展、专题教学环节的设置、课程考核方式的改进等几个方面,介绍南京邮电大学算法课程组所采取的各项具体改革措施和效果。
二、教学内容选择和专题环节设置
1.教学内容拓展
算法所涉及的领域和内容非常广泛,需要在保证学生的学习兴趣和积极性的前提下,对授课内容进行选择和提炼。
这主要包括两个方面:
一个方面是尽量精选课程教材中必须讲授的知识点,对教学内容的取舍应当本着“设计与分析并重,基础与应用结合”的原则进行。
只有课程的知识点和应用举例均选取恰当,才能让学生更加容易适应课程体系,尽快掌握各个知识点并保持高涨的学习热情,在合理构建的脉络体系中领会到算法思想的精髓和妙用,最终深入掌握算法设计和应用的能力。
另一个方面是将教材中没有包括却有必要讲授的知识点进行适当的补充,以延展课程的宽度和内涵。
这部分内容不能选择得过于宽泛,也不应与课堂教学内容完全脱节,而应扎根课程中学生已经掌握的知识,在此基础上拓展更深层次的应用,甚至与计算机领域最新的研究热点和方向发生联系。
补充知识可通过课堂上采取更加多样的手段实现,一部分由教师对补充的算法案例加以介绍,另一部分则通过分组讨论、撰写学习报告、课堂交流等种种方式,将一些由多个逐步深入的算法问题所构成的专题布置给学生自学,并在此过程中克服其坐等老师讲授的惰性,激发其学习积极性并养成主动思考和深入探究的习惯。
2.教学手段改革
学生要真正做到将课堂讲授的算法思想学以致用,在遇到新问题的时候用已经掌握的算法思想去解决实际问题,需要老师积极思考新的教学方法,提高学生对学习的投入程度,创造学生自主解决问题的机会,培养学生灵活运用知识和举一反三的能力,使其主动投身于课本知识以外的知识领域,广泛涉猎、认真思考和追踪把握学术研究动态, 笔者采取的教学方式是灵活多样的,在课堂教学以外主要增加了分组讨论、算法专题学习、研究报告撰写等环节。
并且由于学生的学习能力、理解能力、编程能力和兴趣方向都存在差异,分别设计了不同层次和要求的课题题目,对学生进行因材施教,引导学生涉猎课本之外的知识领域,了解和追踪学术研究动态,深入学习算法专题。
专题讨论题目主要分为专题学习和专题研究两大类,专题学习内容较为集中,重在实现和全面讨论,而专题研究背景较为宽泛,重在了解和学习总结,学生可根据自己的能力和兴趣加以选择。
3.专题学习内容
专题学习题目一般均选择算法领域中具有较高代表性,且有广泛应用价值的算法问题,重点加强学生对算法领域优秀成果的掌握和算法理论基础。
如:
(1)二分图匹配问题。
其中的最大二分匹配问题还可以用网络流相关算法来求解。
完美匹配问题可引申出诸多的具体应用,如稳定婚姻问题等有趣问题。
(2)网络流算法。
该问题很经典,可考验学生的建模能力和算法设计能力。
尤以最大流算法最为重要,应用非常广泛。
(3)贝叶斯公式与贝叶斯网络。
要求将马尔可夫链和贝叶斯理论用于实际系统的设计和实现,并学习贝叶斯网络[4]解决非链式结构问题的方法,初步了解模型建立和优化、机器学习、参数训练等基本概念。
4.专题研究内容
专题研究则将算法教学与科研中的热点领域和发展方向联系起来,使学生在学习算法基础知识的同时,能够对学术研究的动态和研究领域有所了解和把握,并体会算法思想在科研领域运用的重要性。
如:
(1)社区发现算法。
社会网络研究是近年来的一个研究热点方向,其中的社区发现问题是社会网络分析的一个核心任务,与算法中的图论和聚类问题紧密相关。
通过该问题,学生不仅能够了解到该领域的小世界特性、中心性等基本概念,还能够让学生更深入地理解、学习和回顾已有的相关知识,并体会不同聚类算法在解决问题时的思路和特点。
(2)MapReduce算法。
云计算是近年来计算机领域的一个热点,而其中的核心算法MapReduce其实就用到朴素的分治法思想,将一个非常大的计算任务自动分解成小的子任务,分别在一些计算能力不是很强的计算机上求解,最后将子任务的解合并得到最终结果。
学生通过学习MapReduce算法的实现机制,能体会到其实看似简单的分治法思想在学术前沿也有着重要作用,在激发学习兴趣的同时更重视对经典算法的学习。
5.实施效果
专题学习和专题研究环节均要求学生充分利用互联网资源查找问题的资料和解决办法,以分组讨论学习的方式共同分析和求解问题,完成相关的编程实现、结论分析、报告撰写等相关工作,并对学习所得加以整理,制作成ppt文件在课堂上介绍给其他同学分享。
通过该环节的设置,学生除了对这些算法问题有了较为深刻的了解,还领会到算法课程中所学的思维方式其实无处不在且互有关联,知识是死的而应用是灵活的,只有各项能力共同发展才能最终解决问题。
对学生能力的培养可以说贯穿了整个环节的始终,独立思考和自主学习的能力,组内同学团队合作的能力、动手能力和创新能力均得到了锻炼,而结论分析和报告撰写部分则需要逻辑分析能力和文档写作能力,最后课堂分享环节还提升了表达能力。
为了评价专题环节设置后课程的实际教学效果,任课教师特地安排了匿名评教环节收集学生反馈。
结果表明学生对于学习专题环节特别欢迎,效果普遍满意,学生留言“老师组织的学习研究很好,是新的教学尝试,能很好地让学生自己去学习新的东西”。
学生在完成专题的过程中,编程实现部分也自发的学习和使用了很多课堂上未曾教过的技术,如Flash、MFC编程甚至Matlab仿真软件等,完成情况超出预期。
但总体来说,专题学习的完成质量要好于专题研究,主要是因为专题学习的内容较为具体且成熟,可供参照的资料较多且实践性较强,专题研究涉及到的知识点则相对较多,难以在短时间内全部消化、吃透甚至实现,但总的来说学生的各项能力都在此过程中获得了锻炼和提高。
三、考核方式改进
1.考核方式占分比
在课程考核方式方面笔者也进行了相应的改革,以考试作为教学的指挥棒和调节杠杆,通过采取更加灵活的评分方式,探索新方法和新思路,让学生主动去学去练,从而提高人才培养的质量。
算法课程的总分主要由平时成绩和期末成绩构成,其中平时成绩约占30%~40%,而期末考试约占60%~70%。
为了与前述的教学内容和教学形式的改革相适应,平时成绩占分比取上限40%,以适当加大实践环节和专题环节的考核力度。
具体成绩比例分配比例如表1所示:
2.实践环节考核
课程的上机实践环节往往流于形式,拷贝、抄袭的现象总是屡禁不止。
但是算法课程作为与程序设计语言、数据结构紧密结合的计算机专业重要基础课程,必须要通过大量的实践和实现,才能切实提高学生的实际动手能力。
因此有必要建立一个相对公正、合理的评价体系,将对学生的动手能力和创新能力的考核均纳入平时成绩的考查范围。
笔者在实践中采取了多种考核手段,尽量避免在上机实践考核中拷贝和抄袭现象的出现,以获得相对公正的考核结果,并将其计入学生平时成绩。
如:
上机实验时要求学生进行在线点到,要求学生在有限的上机时间内提交可以运行的程序代码,对学生的实验报告进行整体查重等,在上机实验过程中不定期的安排随堂测试,时刻提醒学生做好日常复习工作,对每阶段的学习成果检验结果被纳入平时成绩等。
通过这些手段的综合运用,学生对上机实验的到课率和投入程度均得到明显提升。
出乎意料的是,学生对这些非常严格的要求和考核手段并不反感,在体会到自身能力得到真正提高之后,匿名评教环节中纷纷表示了欢迎和赞同。
3.专题环节考核
专题环节的考核主要由学生的课堂讲述、书面报告和代码几部分构成。
课堂讲述环节主要考查对知识的熟悉程度、算法讲解是否条理清晰、幻灯片制作水平等。
书面报告和代码主要考查对相关知识的涵盖是否全面,算法是否讲解清楚透彻,应用场合和应用方法是否了解,代码实现和系统设计是否合理,对结果的分析是否正确等。
四、结语
在南京邮电大学算法课程教学过程中,课程组老师坚持理论和实践相结合,不断总结、改进和完善课程配套,合理安排和组织教学内容,注重学生的兴趣激发和鼓励,将能力培养目标想方设法贯彻到每一个教学环节,培养学生的发散性思维,锻炼其动手能力和创新习惯,培养他们举一反三、灵活运用所学解决问题的能力,致力于培养计算机专业新型人才的改革和创新。
今后课程改革的方向仍将坚持脚踏实地从课程的每个环节出发,培养能力发展全面的计算机专业人才,并通过在此过程中给予学生更大的成就感和满足感,不断引入新的手段和媒介,进一步拓展课程广度,采取更为灵活的考核方式,引导学生注重自身专业素质和能力水平的提高。
下一步计划主要有:
第一,进一步拓展算法课程介绍的内容,增加对概率算法、线性规划、遗传算法等的简单介绍,为学生今后进一步深入学习算法的相关知识打下较为扎实的基础。
第二,录制讲课视频。
正因为无法保证每位同学在课堂上都能自始至终保持注意力的高度集中,并对所有知识点做到当堂消化理解,课后复习就变得至关重要。
仅仅通过形式精简的课件难以让学生回忆起上课的具体内容,复习时往往费时费力效果得不到保证。
视频资料作为辅助可以方便的实现课堂和网络学习的结合,提升课外学习效率。
第三,采取更为灵活的考核方式。
可以考虑采用一门课程、多种考核路线的方式,让学生根据自身能力和擅长,选择采用统一命题试卷的理论形式考核,还是采用撰写学习报告并提交程序代码的实践形式考核,又或者按照一定的比例同时参加两种考试方式并计分。
若考试中包含上机测试,可要求学生从一组上机考试题目中随机抽取题目,在规定时间内完成,既可以考查学生的实际编程能力和代码调试能力,又通过题目的不确定性提高了考试的难度,进一步检验了学生对课程内容的熟悉程度。
参考文献:
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[2]韩军,许可.本科算法课程建设的一些实践与思考[J].计算机教育,2009,(7):
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[3]张怡婷,付雄,陈蕾.算法课程面向应用的教学模式研究[J].计算机教育,2012,(24):
86-90.
[4]吴军.数学之美[M].北京:
人民邮电出版社,2012:
49-256.
(责任编辑:
王意琴)
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- 能力 培养 导向 算法 教学研究