基于“101 计划”的《数据结构与算法》课程改革实践研究

一、改革背景与理论基础

计算机专业考研 408 系列课程作为研究生选拔的重要依据，其教学成效直接影响人才选拔质量。然而现行课程体系存在三方面突出问题：其一，传统教学内容与快速迭代的计算机技术存在代际差异，未能有效融入大数据、分布式计算等新兴领域技术要素；其二，实践环节设计偏重验证性实验，缺乏解决复杂工程问题的系统性训练；其三，课程评价机制与考研能力要求脱节，导致学生应试能力培养滞后。

教育部“101 计划”提出的基础课程改革框架为本文提供理论指导。该计划强调通过课程体系重构（覆盖基础理论与前沿技术）、教学方法创新（推行智能化教学工具）、评价机制改革（建立多元化评估体系）三大路径，全面提升学生的核心学科能力。研究团队对比分析 2023 年考研大纲与现行课程内容，发现线性结构教学深度不足、高级树形结构覆盖不全、算法复杂度分析训练欠缺等差异，形成系统的课程优化图谱。

二、课程改革实施方案

在基础理论层的内容重构中，课程不仅保留了链表、栈、队列等经典数据结构，还重点引入了跳表（Skip List）和布隆过滤器（Bloom Filter）等现代数据结构。跳表作为平衡树的替代方案，其多层级索引结构在 Redis等分布式系统中具有重要应用价值，教学中通过模拟电商平台库存查询场景，让学生直观理解其 O（log n）时间复杂度的实现原理。布隆过滤器则结合网络爬虫去重案例，展示其通过哈希函数阵列实现空间优化的特性，学生需独立完成误判率与存储空间的关系计算实验。技术融合层面，排序算法模块深度整合 MapReduce 实现原理，以 TB 级日志分析为背景，详细讲解分片排序－归并排序的两阶段处理流程，要求学生使用 HadoopStreaming 实现分布式排序程序。图论教学引入社交网络推荐算法案例，通过分析微博用户关系图谱，实践 A*算法在好友推荐路径计算中的应用。考研衔接层建立了完整的知识点映射体系，采用自然语言处理技术对近年考研真题进行语义分析，提取出红黑树插入操作、Dijkstra 算法优化等高频考点。其中红黑树专项训练包含插入后的颜色调整、旋转平衡等场景模拟，Dijkstra 算法模块则重点训练优先队列优化、负权边处理等典型问题解决方案。

项目驱动教学采用阶梯式能力培养模式，基础项目＂图书馆管理系统＂设计包含图书检索（哈希表实现）、借阅记录（队列管理）、读者推荐（基于关联规则挖掘）等核心模块，学生反馈该系统将抽象算法转化为可感知的业务逻辑。综合项目＂城市交通路径优化系统＂要求整合图论算法与实时数据处理，学生团队开发的动态调权算法使路径规划响应时间大幅缩短。

混合式教学构建了立体化学习网络，线上 MOOC 平台包含红黑树可视化构建器等交互式组件，学生可调节动画速度观察节点旋转过程。线下考研研讨采用＂错题归因分析法＂，将高频错题比如＂拓扑排序应用＂拆解为邻接表构建、入度维护等基础步骤进行强化训练。智能推荐系统基于隐马尔可夫模型预测学习轨迹，当检测到学生在动态规划章节停留时间异常时，自动推送＂背包问题三步拆解法＂微课视频。知识图谱系统通过Louvain 社区发现算法，自动聚类出＂树形结构＂、＂图算法＂等 7 个核心知识群落，当学生查询＂哈希冲突解决＂时，系统会关联推荐＂一致性哈希＂等前沿技术文档。

三、混合式教学模式创新

在线上线下协同机制方面，MOOC 理论课平台采用模块化设计，将考研大纲要求的知识点划分为微课单元，每个单元配备思维导图式知识卡片和 3－5 个典型例题讲解视频。平台内置的智能进度管理系统显示，大部分学生能在 8 周内完成核心章节学习，较传统课堂效率有大幅提升。PTA 实训系统不仅收录按难度分级的算法题，还创新开发了＂代码竞技场＂模式，支持学生实时对战编程。系统日志分析表明，使用该功能的学生平均每周练习时长增加 1.5-2 小时，其中动态规划章节的通过率提升最为显著。

线下考研真题研讨课采取＂三步法＂教学：首先由教师解析近年高频错题的命题规律，然后分组讨论标准答案的优化空间，最后要求学生现场重写关键算法代码。在具体的授课中，通过引入＂空间换时间＂专题训练，学生设计的 B 树查询算法平均内存占用降低 28% 。算法优化则聚焦工程实践中的性能瓶颈问题，如在实践练习中，学生通过改进哈希函数设计，使电商秒杀系统的并发处理能力大幅提升。

在智能技术深度赋能方面，知识图谱构建采用 BERT 模型进行概念关系挖掘，通过分析核心概念的共现频率，自动生成关联关系。例如系统发现＂红黑树＂与＂磁盘索引＂存在强关联后，自动推荐相关论文导读。自动评测系统采用基于 AST 的代码相似度检测算法，能识别变量重命名、控制流重构等代码变形，误报率控制在较小范围内。系统生成的性能分析报告包含时间复杂度曲线、内存热点分布等指标，帮助学生精准定位算法缺陷。虚拟助教应用集成了大模型，能理解＂如何优化 Dijkstra 算法的时间复杂度＂等自然语言提问，并通过对话式引导帮助学生自主推导答案。

四、改革成效与示范价值

（一）实际教学效果

经过一学期的教学实践检验，本方案在提升教学质量方面展现出较好成效。在专业能力培养方面，学生的算法设计与工程实践能力获得提升，在全国性专业竞赛比如蓝桥杯中表现优异。考研辅导方面，学生专业课程成绩明显进步。教学资源建设取得进展，建成涵盖核心课程的题库、案例库，这些资源拟通过线上教学平台实现智能化推送，使其在各类教学场景中得到广泛应用。

（二）408 专业课中推广

本方案拟在计算机组成原理、操作系统和计算机网络课程中开展深度试点，形成可复制的教学模式。考虑计算机组成原理课程通过引入新型实验设备，帮助学生深入理解计算机硬件工作原理；操作系统课程创新教学架构，在基础理论教学外强化分布式系统拓展和实践项目，特别是在进程调度、内存管理等难点章节引入典型实验案例，有效提升学习深度；计算机网络课程重构协议栈教学模块，采用抓包分析与仿真实验相结合的方式，使抽象网络概念变得直观易懂。

师生反馈表明，教师普遍认为改革方案提供的教学指导材料具有较好的实操价值；学生们对项目驱动的学习方式反响积极，认为通过完成实训项目，对知识点的理解更加深入透彻。

五、结论与展望

本研究验证了"101 计划"在《数据结构与算法》课程改革中的实践价值，构建了"知识图谱重构+项目驱动教学 ^⋅+ 多元评价"的三维协同体系。通过建设真实项目案例库、建立动态评估模型，有效解决了专业教学与考研辅导的协同难题。实践表明，该方案显著提升了学生的工程实践能力和考研竞争力。

未来将重点推进：1）新兴技术教学，开发 AI 助教系统；2）成果推广，开放教学资源，举办师资培训，建立持续优化机制。同时深化校企合作，将产业前沿技术引入教学，培养符合社会需求的高素质人才。这些举措将为计算机专业教育改革提供可复制的实践范式。

参考文献

［1］左翠华;李雅琴;数据结构课程思政融入案例教学的研究与实践[J];新西部;2024 年 08 期

［2］张国荣;郑凤林;数据结构课程的混合式教学设计与实践[J];集成电路应用;2023 年 02 期

［3］蔡小丹;梅香香;陈虹云;基于虚拟网络的计算机网络课程的教学案例设计[J];电子技术;2025 年 01 期

项目基金：面向 101 计划的计算机专业考研核心课程建设与实践JG25048