基于“五维一体”创新教学闭环的“数据结构与算法”课程教学改革与实践探索

引言

数据结构与算法是新工科人才培养的专业基础课程，其教学效果直接影响学生对电子信息工程专业课程的理解和应用能力。然而，当前该课程的教学模式多为“教师讲原理—学生背代码—期末卷面定高低”，导致课堂活力不足、高阶思维缺位、学习成效衰减[1]。为解决这些问题，本文紧扣应用型办学定位，提出“五维一体”创新教学闭环，系统重塑课程目标、内容、方法、环境与评价，力求破解“低阶重复训练、学情反馈滞后、创新能力弱化”三大顽疾，为地方高校同类课程提供一条可复制、可推广的改革路径。

1 课程教学问题剖析

1.1 教学内容与方法的局限性

当前“数据结构与算法”课程的教学内容和方法存在明显局限性。教学内容主要集中在基本的数据结构（如数组、链表、栈等）及其操作和算法，过于注重理论讲解，缺乏实际应用和创新思维的培养[2]。教学方法主要依赖于传统的课堂讲授和课后习题练习，缺乏多样性和创新性，难以满足学生个性化和多元化的学习需求。

1.2 教学资源的低效利用

尽管现有的教学资源在一定程度上满足了教学需求，但在资源共享、整合和利用方面仍存在不足，导致教学资源的浪费和低效使用。这种低效利用限制了教学效果的提升，未能充分发挥现代教学资源的潜力。

1.3 教师专业能力的提升需求

部分教师在教学方法、教学理念和教育技术等方面存在差距。具体表现为：教学方法单一，依赖传统的讲授式教学；理念滞后，重考试轻素质；多媒体与网络技术生疏；缺乏实践教学经验，课堂组织管理经验不足；知识更新滞后，反思与专业成长意识薄弱，影响教学质量。

2 教学改革理念

“五维一体创新教学闭环”的教学体系秉持OBE成果导向，以“学生发展”替代“内容覆盖”，以“数据驱动”替代“经验驱动”，通过重塑实验内容提升挑战度、综合教学方法增强参与度、优化教学环境打通时空边界、创新评价模式强化过程激励、精准学情分析实现动态调节，五维协同形成“目标—活动—评价—改进”的教学生态，促使知识、能力、素质有机融合，见图1。

图1 “五维一体创新教学闭环”的教学体系

3 五维一体教学闭环的实践路径

3.1 重塑实验内容：从验证到创造

本研究依照“低阶巩固—高阶综合—创新突破”的梯度，将实验重新划分为验证型、综合设计型、创造研究型三类。验证型实验包括线性表、栈和队列、二叉树、图的实现，旨在巩固基础知识，加深学生对数据结构概念的理解。综合设计型实验涵盖线性表、栈和队列、二叉树、图的应用，进一步巩固理论知识，培养学生利用所学解决实际问题的能力。创造研究型实验则包括学生信息管理系统、城市最优路线系统等项目，旨在提高学生解决复杂工程问题的综合能力，通过实践促进知识的深化与创新[3]。

3.2 综合教学方法：四轨并行激发潜能

本研究采用基于项目驱动的启发式教学法，将实际应用问题与数据结构知识点相结合，以项目为驱动，引导学生分组实践，提高理论联系实际的能力。同时，运用线上线下混合式教学法，突破课时限制，利用智慧教室和在线资源优化教学环节。面向过程的互动式教学法通过翻转课堂和师生互动，增强学生参与感。

3.3 优化教学环境：构建三维空间

在“互联网 + 教育”的背景下，本研究构建了三维教学空间。物理教学空间利用智慧教室支持多种教学模式，其录播功能便于学生复习。资源空间整合丰富资源，为学生提供个性化学习包。网络交互空间通过钉钉和雨课堂APP，实现师生随时交流互动，形成线上线下融合的学习环境，提高学习效率。

3.4 创新评价模式：三维多元激励

为科学检测学生学习情况，本研究开展自评和互评等教学环节，采用三维评分标准。课堂作业占50 分，检测学生基础知识和代码实现能力；实验报告占30 分，评估学生对实验项目的整体理解和应用能力；奖励加分占20 分，鼓励学生追求卓越，提升创新和实践能力。该评价模式为精准学情分析提供依据，助力教师调整教学策略，提高教学质量。

3.5 精准学情分析：数据驱动闭环

本研究定期采集课程信息平台的学生过程考核成绩及相关数据，进行精准学情分析。通过分析结果调整实验教学体系中的某些环节，形成正反馈“教学闭环”。精准学情分析使教师能够即时把握学生的学习情况，及时调整教学策略，从而提高教学效果，实现教学质量的持续改进。

4 结束语

“五维一体”创新教学闭环的教学体系以真实问题为导向，以数据驱动为支撑，以持续改进为核心，在“数据结构与算法”课程教学中成功构建了“教—学—评—改”协同发展的新生态。实践表明，该模式显著提升了学生的算法思维、工程能力与学习主动性，同时促进了教师队伍在竞赛指导、资源开发与教学研究等方面的专业成长。

参考文献

[1]薛艳明.面向赋能教育的电子信息类“数据结构”课程建设方案研究[J].工业和信息化教育，2025，（08）：56-60.

[2]曲萍，王欣，杨利，等.课程思政视域下基于OBE的《数据结构》课程建设[J].才智，2025，（25）：33-36.

[3]杨小敏，蒋晨.《数据结构与算法》教学改革探索与实践[J].办公自动化，2025，30（16）：57-59.

第一

作者简介：苗自云（1995.12-），女，汉族，山东济南人，助教，硕士研究生，研究方向：计算机基础、嵌入式系统。

第二

作者简介：胡莹（1995.10-），女，汉族，商丘人，助教，硕士研究生，研究方向：信号处理。

基金课题：工商学院校级教育教学改革研究项目：基于“五维一体创新教学闭环”的《数据结构与算法》课程教学研究与实践，课题编号：GSJG2023009。