《数据结构》是信息管理与信息系统、数据科学与大数据技术等专业的核心基础课，兼具理论抽象性、实践强操作性与应用广泛性，是学生计算思维培养、程序设计能力提升、复杂工程问题求解的关键支撑课程。针对课程“概念抽象难懂、理论实践脱节、学习被动僵化、评价方式单一”等痛点，课程团队坚持以学生为中心、以能力为导向、以思政为引领，系统推进教学内容、教学模式、实践体系、考核评价全方位改革，构建“线上线下融合、项目驱动贯穿、分层实践递进、多元评价闭环”的教学新生态，实现从“知识传授”向“能力塑造与价值引领”协同育人转变。
一、课程痛点与改革背景
课程面向大一第二学期学生开设，总课时64学时，前导课程为C语言程序设计，学生专业基础薄弱、代码实操能力不足。面临四大核心痛点：
1.抽象难懂，兴趣不足：链表、树、图、递归等概念晦涩，学生易产生畏难情绪，学习主动性弱；
2.理实脱节，应用薄弱：学生能背诵算法原理，却难以转化为可运行代码，面对实际问题无从下手；
3.被动学习，思维受限：以教师讲授为主，学生缺乏探究式学习与创新实践空间；
4.评价单一，以考代学：过度依赖期末笔试，无法全过程、全方位衡量学习成效与能力提升。
对标“金课”高阶性、创新性、挑战度要求，课程团队以破解痛点、提升能力、立德树人为目标，构建整体教改思路：以线上线下混合夯实基础，以PBL项目驱动强化应用，以分层实践适配差异，以课程思政润物无声，以多元评价以评促学，全面提升课程教学质量与育人实效。
二、教学改革主要举措与实践路径
（一）重构教学内容：模块化、图谱化、资源线上化
打破传统章节壁垒，构建“基础—核心—应用—拓展”四层内容体系：
1.内容模块化：划分为线性结构、树形结构、图形结构、查找排序四大模块，逻辑清晰、层层递进；
2.知识图谱化：用思维导图搭建知识点关联网络，帮助学生建立系统认知，避免零散记忆；
3.资源线上化：依托超星平台建成完整线上资源库，含教学视频、课件、题库、作业库、测试题，实现课前预习、课中学习、课后复习全流程支撑。
（二）创新教学模式：从“教师主讲”到“学生主学”
1.线上线下混合式教学
课前：平台发布预习任务与思考题，学生自主观看视频、完成自测，带着问题进课堂；
课中：聚焦重难点突破、案例研讨、小组讨论、代码实战，教师转为引导者、组织者；
课后：线上提交实验作业，依托900人规模课程QQ群实现24小时答疑、以老带新、互助学习。
2.问题+案例+项目三驱动
问题：每节、每视频配套递进式思考题，如学习数据结构概念时如何编程做到复数的加减乘除、学习线性表时提问如何编程实现多项式相加、学习栈时如何让程序做到十进制转换成二进制、学习队列时如何让程序做到多项打印任务的打印调度、学习二叉树遍历时设计“能否恢复二叉树”系列问题，引导学生深度思考、主动探究。
案例：为帮助学生认识抽象的数据结构概念，教学中举例一些形象化的实例。例如：通过火车车厢之间的连接认识数据的链式存储，书架上图书摆放认识数据的顺序存储；浏览器页面的“后退”“前进”按钮认识栈；图书的章节段落目录认识树；朋友圈、城市导航认识图等。同时，引入括号匹配、表达式求值、六度空间、哈夫曼编码等真实案例，贴合应用场景。
项目：设计9个递进式实验项目，覆盖线性表、二叉树、图、排序等全知识点，让学生在“做中学”。
（三）深化实践教学：分层递进、差异适配、产赛融合
1.三层实践体系
基础层：验证性实验，巩固基本操作；
提高层：设计性小项目，如表达式求值、查找表设计；
创新层：鼓励参与算法竞赛、开源项目、综合创新设计。
2.差异化实践
部分实验设置“二选一”题目与选做内容，适配不同基础学生，兼顾共性要求与个性发展。
3.课赛融合、课训衔接
将蓝桥杯等竞赛题目梯度化融入课堂练习与实验，提升学生竞赛能力与复杂问题解决能力；
与暑期小学期实训深度衔接，开展高难度综合项目实训，实现“课程实验—综合项目—跨学科实战”能力进阶。
（四）融入课程思政：润物无声、有机融合
获批校院合作“课程思政”示范课程，将价值引领嵌入教学全流程：
工匠精神：强调算法时间/空间效率优化，培养严谨编码、精益求精的职业素养；
家国情怀：介绍我国超算、人工智能成就与华人科学家贡献，厚植科技报国信念；
辩证思维：对比不同数据结构优缺点，树立“最合适即最优”的科学思维；
公德素养：以队列“先进先出”引导遵守秩序，以数据插入逻辑引导融入集体；
国家安全：结合哈夫曼编码讲解信息安全，强化责任与安全意识。
典型课程内容与学科前沿、思政元素的对应表如下所示：
（五）改革考核评价：多元过程、增值赋能
打破“一考定乾坤”，构建多元化评价体系：
过程性评价（50%）：线上学习（10%）、实验代码（10%）、项目成果（10%）、课后作业（10%）、章节测试（10%）；
终结性评价（50%）：期中考试（10%）、期末笔试（40%）；
增值性评价：关注学生个体进步幅度，实现“以评促学、以评促教、以评促改”。
三、改革成效与成果亮点
经过多轮实践迭代，教学改革取得显著成效：
1.学生学习主动性显著提升：线上学习完成率、课堂互动率、小组参与度大幅提高，252学期开学仅1个月，2个班级的课程活动数就达到9334次、课程访问量达到65521次，近三年学生评教均分稳定在93分以上；
2.实践与竞赛能力大幅增强：学生在蓝桥杯、百度之星等竞赛中获奖数量与质量逐年提升，多人获国家级、省级奖项；
3.知识掌握更牢固：过程性考核杜绝考前突击，复杂算法应用题得分率显著提高，考研升学与就业竞争力增强；
4.思政育人效果凸显：学生在项目报告、学习总结中主动体现工匠精神、责任担当，实现知识与价值同频共振。
四、教学反思
教学创新永无止境，后续将从三方面持续优化：
1.推进个性化学习：利用学习分析数据，为学生推送定制化资源与练习，实现精准教学；
2.建设虚拟仿真实验：开发数据结构虚拟仿真项目，提升实操体验与复杂问题训练效果；
3.深化产教融合：引入企业工程师参与项目设计与评审，让教学更贴近产业真实需求。
五、总结
《数据结构》课程通过内容重构、模式创新、实践深化、评价改革、思政融入五位一体改革，成功将一门“抽象难懂”的理论课，打造为“引人入胜、学以致用”的能力培养金课。未来课程团队将持续深耕教学创新，不断提升课程高阶性、创新性与挑战度，为培养兼具扎实专业基础、卓越实践能力与高尚职业素养的新时代数字人才提供有力支撑。
简介：廖述梅，博士，信息管理与数学学院副教授。扎根高等教育教学一线近三十载，专注信息管理与信息系统专业人才培养，主讲《数据结构》、《程序设计语言》、《管理信息系统》等核心课程，同时承担《数据挖掘》《财经大数据分析》等英文授课课程，教学经验深厚扎实。
科研领域持续深耕，独立出版学术专著1部，主编专业教材1部；主持省级课题 2项，参与多项国家级、省部级科研多项目研究。在线教学与信息化教学能力突出，先后于2017年、2022年荣获“网络教学优秀教师”荣誉。