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期刊类别:纯教育、G4
国际标准刊号 ISSN 2095-3089
国内统一刊号 CN 15-1362/G4
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我刊投稿论文
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2020-08-22 | 所属栏目:我刊投稿论文 | 阅读次数:

  【摘要】在高校纷纷启动线上教学的背景下,如何确保线上教学课堂的质量是摆在教师面前的一道必答题。本文探讨计算机专业核心课程数据结构的线上直播课堂教学,阐述数据结构课程直播教学的课前、课中、课后实施过程,为高校线上直播教学提供参考。
  【关键词】线上直播  课堂教学  数据结构
  【基金项目】教育部产学合作协同育人项目“工程认证理念下服务外包类专业的教学内容与课程体系的研究与实践”(201901240031);江苏理工学院教学改革项目(11210512050,11610311722,11610311905)。
  【中图分类号】G434 【文献标识码】A 【文章编号】2095-3089(2020)24-0083-02
  1.引言
  随着现代化信息技术的发展,线上线下混合式教学模式被运用到高校课堂中[1]。2020春季学期伊始,新冠肺炎疫情汹涌而来。受疫情影响,教育部做出了2020春季学期延期开学的决定,并于2020年2月5日印发《关于在疫情防控期间做好普通高等学校在線教学组织与管理工作的指导意见》。文件要求保证在线教学与线下课堂教学质量实质等效,同时开放全部在线教学资源,实现资源共享,为保证线上教学质量提供有力支撑。如何确保线上教学课堂的质量是摆在教育工作者面前的一道必答题。
  数据结构是高等教育计算机科学与技术专业的必修基础课,它的前导课程是程序设计基础和离散数学,同时它又是算法设计与分析、操作系统、数据库、软件工程等专业课程的前导课,在课程体系中起到承上启下的关键作用。当前,共享经济的出现改变着人们的生活,“互联网+”的推进使共享经济更加多元化[2],也极大地促进了教学资源的共享。本文作者在数据结构的线上教学中采用异步SPOC+长江雨课堂的线上教学方式教学,异步SPOC源课程采用国家级精品课程西北大学耿国华教授的数据结构课程,智慧教学工具选择清华大学的长江雨课堂,长江雨课堂具有强大的课堂实时交互以及教学数据留存功能,可以为线上教学提供强有力的数据支持,有效解决不能和学生面对面交流的问题,同时通过弹幕、红包等措施可以激发学生的学习积极性,活跃课堂气氛。本文以“算法和算法分析”的教学内容为例,阐述数据结构课程线上直播教学的实施过程。
  2.线上教学的课前预习
  上课前一周教师在雨课堂推送通知,布置学生在异步SPOC平台观看算法基础知识的两个视频,视频时长分别是8分6秒和14分59秒,如图1所示。学生不需要花费大量时间和精力,通过观看视频便可基本了解算法和算法分析的基本概念和基础知识,以及算法性能评价的方法。教师登录SPOC平台查看学生观看视频的数据,并且在上课前两天通过QQ群提醒学生完成课前预习。为保证教学效果,将SPOC平台的学习数据计入学生的平时成绩,学生通过共享优质教学资源开阔了视野,激发了学习兴趣,提高了学习积极性。
  3.线上教学的课中课堂教学
  课堂教学在长江雨课堂进行。学生签到进入课堂,教师可以实时获取到课的学生名单,同时及时提醒未到课的学生尽快进入课堂。为了检测学生的课前预习效果,同时也为了集中学生的注意力,布置学生做两道基础题目,每道题目回答时间是1分钟,如图2所示。从图中可以看出,77位学生回答正确,预习到位。为活跃课堂气氛,同时激励学生,教师给回答正确的学生发红包,既是对学生课前预习的肯定,又把学生的注意力吸引到课堂上,同时拉近了师生关系,让学生切身体会到课堂的真实存在。
  通过两道基础题目的练习,了解到学生对于算法和算法分析的基本概念和基础知识的掌握情况,正式进入课堂教学。课堂教学的核心内容是两个知识点:算法描述和算法性能评价。首先,通过开启弹幕的形式引入算法的概念,,将学生回答情况生成词云后投屏发给每位学生。继而,引入一道经典的程序设计题目使学生对算法有具体的认识,通过共享屏幕将程序代码展示给学生并上机调试,使学生的注意力集中到算法这个知识点上,结合课前观看视频,将知识点的讲解具体化。布置学生上机调试打印N个整数的程序,并对比输入分别为100、1000、10000、1000000的运行结果,查阅资料,思考原因。通过该题目的教学,强调算法和算法分析的重要性,让学生懂得再简单的问题都有多种解决方法,每种方法都有各自的特点,学习的过程就是积累的过程,也是增长智慧的过程。程序代码和学生反馈如下图3所示。
  然后,通过典型例题讲解算法时间复杂度分析和计算方法,总结算法时间复杂度的计算技巧。同时强调,从现在开始在每次设计算法的时候,养成评价算法时间效率的习惯。开启弹幕,让学生们通过弹幕回答“程序设计课程中学习过的哪个算法的时间效率是对数阶?”使学生把理论和实践有效结合在一起,同时强调线性对数阶时间复杂度的算法在后续学习中有重要应用。最后,对本次课堂内容进行总结。
  4.线上教学的课后学习评价
  课后布置作业,将作业及要求通过雨课堂推送通知学生。要求学生以思维导图的形式整理课堂笔记,完成相关作业,在规定时间内通过智慧教学工具提交。基于大数据分析的智慧教学工具为教师对学生进行学习评价提供了很大方便[3]。教师通过批改学生作业,查看学生笔记,整理智慧教学工具在教学过程中的留存数据得到学生的学习情况,如图4所示。教师根据学习评价结果,通过网络平台对学生进行分类指导,重点帮扶学习有困难的学生,并对学有余力的学生进行提优。
  5.结束语
  数据结构课程直播教学的初步实践表明,优质课程资源选择、智慧教学工具应用、教学内容的合理设计、课堂实时大规模数据交互,以及课后及时反馈跟踪是线上教学质量的保障。在此,引用清华大学于歆杰老师在“如何以高质量在线教学应对高校疫情防控大考?”讲话中的一段话:“人才培养是校园各种方式、载体、人员交流和文化的浸润,方能熏陶出具有这个群体形象和气息的人,故此,教师不会败给AI(Artificial Intelligence)大学,更不会被精品课程所取代”,与各位在疫情中投身于直播教学的教育工作者共勉。
  参考文献:
  [1]任志芳.线上线下混合式教学模式在病原生物学与免疫学中的应用与反思[J]. 课程教育研究, 2019(34):223.
  [2]李鹏飞,范亚斌,赵英慧.关于校园线上资源共享平台的研究[J]. 课程教育研究, 2019(41):18-19.
  [3]胡伏湘. 基于大数据的智慧职教——内涵、平台设计与应用[J]. 中国职业技术教育, 2017(3):85-91.


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