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摘要：数据结构课程在计算机专业的教学体系中处于承上启下的中心地位。本文结合该课程的特点和我国普通本科高校的教学实际，针对教师教学和学生学习现状，基于PBL教学模式对该课程的教学进行改革，提出了具有高度可行性的教学设计方法、考核评价体系和学习策略，对于激发学生的积极性，改善学习效果，促进学生全面发展具有现实意义。
关键词：PBL教学模式；教学评价；数据结构；学习动机
中图分类号：TP393 文献标识码：A
文章编号：1009-3044（2019）11-0122-04
Abstract： The course of data structure plays a central role in the teaching system of computer specialty. Combined on the characteristics of the course and the teaching practice of ordinary undergraduate colleges in China， this paper aims at the reform of the teaching of the teacher and the status quo of the students， this paper proposes a highly feasible teaching design method， evaluation system and Learning strategy based on the PBL teaching mode， which is of great practical significance to stimulate students’ enthusiasm， improve their learning effect and promote their all-round development.
Key words： PBL teaching mode； teaching evaluation ；data structure； learning motivation
《數据结构》课程在计算机学科中处于重要的地位，该课程的主要目标是使学生学会从问题入手，分析研究计算机加工的数据的特性，能够为在实践应用中所涉及的数据选择合适的逻辑结构、存储结构及对这些数据的加工算法，培养良好的程序设计技能，编制高效可靠的程序[1]。由于该课程知识体系繁杂，对学生的现实问题抽象能力、计算思维能力、编程能力具有较高的要求，不少学生感觉课程学习枯燥、乏味，在学习的过程中逐渐对课程失去了兴趣。由于该课程知识点之间存在较强的相关性，导致其学习中遇到的障碍和压力越来越大，厌学情绪严重，陷入恶性循环。从教师的角度看，该课程需要教师具有非常强的跨学科知识和经验以及超强的课堂组织和教学技能，要能够紧抓学生的学习痛点，使理论和现实问题充分融合，进而高效激发出学生内在的学习动力。丹麦奥尔堡大学提出的PBL（problem-basedlearning）是一种新型的教学和学习模式，它以问题为导向，由项目来实施，重视学生主观能动性的发挥，由学生自己提出问题，完成基于团队协作的项目，在实施项目的过程中通过反思和评价等环节完成知识的建构过程[2]。这对培养学生的理论水平、实践技能和综合素质都有非常好的作用。
1 《数据结构》课程教学的现状及存在的问题
1.1 课程与社会现实联系不紧密
教师在教学过程中往往注重理论知识的推理，归纳，分析，综合，对理论知识与现实世界的结合性重视不够，在课程上应用的案例或者过于陈旧，导致学生缺乏兴趣，或者不够贴切，容易使学生产生困惑。这种情况产生的主要原因是一部分高校教师本身缺乏工程实践经验，很难将丰富而又存在严密逻辑关系的理论知识应用于实际。有的教师缺乏授课艺术，往往参照教科书或者学习资料中的主体内容完成知识的传授和推理，所用案例很多也来自教材，教师本人缺乏直观和深刻的体验。另一方面，有的学生学习目标不明确，课余时间不能主动广泛深入的进行文献阅读和研究，对课堂知识的学习和吸收缺乏全面性和综合性，没有对知识进行灵活迁移和高效应用的意识，不重视实践课程学习和实践技能培养，部分高校大学生对社会生活和工程技术实际了解不深，造成理论知识与现实应用脱节，甚至有的学生认为该课程对专业发展和今后工作没有实质作用，从而放弃课程学习。
1.2 学生学习动力不足
《数据结构》课程诸多知识点之间具有较强的内在联系，对学生前期的程序设计能力具有一定的要求，但有的学生在大学一年级还没有构建好计算思维理念，对程序设计缺乏深度认知，问题的建模和抽象能力不强，甚至不具备编写简单程序和进行程序调试的能力，又不善于利用互联网时代大量高质量的教学和学习资源，在《数据结构》课程学习中遇到新的更大的学习障碍时束手无策，当问题积累到一定量时，新的知识就无法学习，久之造成学习能力下降，失去学习积极性。这在一定程度上是由于我国大部分高校的教学模式是教师占主导地位，知识的学习、消化、吸收、应用、考核都是在教师的支配下完成的，学生处于被动的被灌输的地位，教学内容无法抓住学生的兴趣，或者初步引起的兴趣得不到加强和拓展，学生认为通过考试便达到了学习目标，在这种低学习目标下容易导致学习动力下降，应付教师、应付考试的情绪上升，造成“低分低能”或“高分低能”现象普遍。
1.3 课程考核评价体系不科学
课程考核作为教学过程的重要组成部分，不仅是评价教学效果的重要手段，也对整个教学活动具有强化、检测和反馈功能[3]。高效的课程考核方式可以检验学生的知识和技能水平，大幅提高学习者的课程参与度，激发学生的学习动力，最大程度帮助学习者从课程中获益。我国大部分院校《数据结构》课程的考核主要分为平时成绩和期末考试两个部分，平时成绩主要考核学生的出勤情况，作业完成情况，课堂表现，实验完成情况，期末考试主要的考核形式是闭卷答题，考查学生对基本理论、基本概念的掌握，以及应用这些理论解决抽象问题的能力。这种考核方式容易造成学生因考而学，不考不学，在课程学习过程中人到心不到，抄袭作业和实验结果的现象难以得到有效遏制，甚至出现考试作弊现象。这些现象本质上看是考核评价体系不科学造成的，这种传统的考核方式难以真正科学考查出学生的知识能力和应用水平，学生的自主性、创新性得不到充分满足，学生的学习态度和情绪受到抑制，综合素养如团队协作精神，分享与互助精神，表达与思辨能力，跨学科知识的综合运用和解决现实问题的能力难以在这种考评体系下得到真正体现。 2 PBL教学模式的主要特点及优势
2.1 以学生为中心的教学理念
PBL教学模式强调以学生为中心的教学理念，教学的核心目标围绕学生本体的学习意识和学习行为，其理论依据是建构主义学习理论[4]。在以学生为中心的启发式、合作式、参与式教学和学习过程中，学生能够深刻掌握知识的丰富内涵。在课堂教学中，教师的作用不再是传授知识，而是启发引导学生，和学生一起设计和讨论问题，并做好辅助、检查、督促、考核的工作。这种教学理念能够激发和促使学生深刻分析实际问题，规划学习目标和学习方式，认真总结和回顾已有的知识体系和经验技能，进行深度思考和知识迁移，努力学习新的、复杂的跨学科知识并进行交叉融合，这种理念的应用对学生的复杂问题分析能力、协调组织能力、自律自查能力、批判质疑精神、创新能力的培养都具有很重要的作用。
2.2 以问题为导向，以项目为驱动组织教学
PBL教学模式的教学安排从现实问题出发，且围绕问题展开，学习的主体是学生，通常由学生自己提出、分析和解决问题，课程教学将学习设置到复杂的、有意义的问题情境中，在项目实施过程中，学生自主管理项目，自主决定项目的组成要素，教师确保项目工作符合课程的教学目标。这种教学模式最大的优势是能够充分调动学生的积极性，学生学习的目标和为达到该目标而需要解决的问题来自学生自身，由于学习源于兴趣的驱动和解决自身问题的需要，学生对自己应该学习哪些知识以及怎样学习知识，如何应用和扩展这些知识具有强烈的学习欲望，这为激发学生内在的学习动力提供了先决条件。学生围绕问题，开展个体学习和小组学习，掌握问题背后的知识，并在界定、分析和解决问题的过程中，培养沟通、表达、团队协作以及解决实际问题等能力。
2.3 实施团队学习，重视教学反思
在传统的教学模式中学生以个体学习为主，但PBL教学模式的基本学习形式是团队学习，一般根据班级学生人数和学习任务的复杂性，由3～8名学生组成一个学习小组，组内成员分工协作，广泛深入交流思想，讨论问题，共同解决问题，通过小组学习、组间学习、小组讨论和师生互动等途径协作完成项目，解决现实性问题，并学习隐含于问题背后的科学知识，形成自主学习和解决问题的能力[5]。这种方式能使学生在充分利用已有的知识体系的基础上，通过团队协作学习和应用新知识，对学生的创新能力、实践应用能力、团队协作能力、沟通能力、质疑和分享精神进行充分有效的锻炼。
2.4 科学高效的考评体系
PBL教学考核办法是过程性考核和结果性考核相结合，但更加注重对过程的考核，过程考核侧重考查学生学习的过程，包括理论学习过程和项目完成过程[6]。过程考核的成绩在总成绩中占有相当大的比重（通常高于50%），其目标是以考促学，更加客观的对学生本人和学习小组的学习过程进行评价，并以过程考核促进学习过程更加有效地进行。也就是说，考核评价不仅关注学生对知识的掌握情况，更加注重他们的能力是否得到了培养[7]。以解决问题的能力为例，考核时注重的不是他们解决了多少问题，而是看他们是否掌握了解决问题的方法。通过这种方式培养的学生社会适应能力较强，通常能够较好把学科理论和相关技术应用到生产和生活实践，并具有较强的专业转换和知识迁移能力，以及较高的人文素養。
3 基于PBL教学模式对《数据结构》课程改革的手段和措施
3.1 普及新型教学和学习理念，转换教师角色
传统的教学过程以教师为主体和中心，强调知识的传授、理解、应用过程，教师处于控制和主导地位，学生被灌输知识，处于被动学习的地位，这种模式无法促进学生进行深层学习。PBL教学模式倡导以学习者为中心的教学[8]，由学生发现、提出和解决问题，学生学习的动机很强，目标很明确，能够在通过完成团队项目解决问题的过程中完成多领域、跨学科知识的学习，由于学习本身是为了解决问题，因此学习过程本身就是应用知识的过程。教师更重要的是起到启发、引导、组织、观察、解惑、反馈、评价的作用，而不是传统教学模式下的传授，学生提出的问题以及项目工作的实际表现会被用作评估的主要依据。教师还要应用自己的学科知识和经验技能判断学生提出问题的质量以及基于学生现状和可期待的学习过程判断问题解决的可行性，给学生提出合理化的建议和供参考的思路，给学生提供辅助性学习材料和参考资源等，并控制学生为解决问题而学习的知识的深度和广度，为学生提供方便的环境和条件，通过小组会议、教师提问、学生表达、重要节点汇报等形式做好过程检查和过程控制。针对《数据结构》课程的教学和学习，教师要认真转换自己的角色和职能，将学习的主动权交给学生，启发学生基于典型的线性表、树、图、散列等数据结构的特点联系现实世界中的问题，深度学习学科知识，活学活用，这样才能从根本上提高人才培养的质量。
3.2 做好教学设计，更新教学和学习方式
《数据结构》课程知识体系庞大，教学内容具有一定的抽象性，这对教师的教学水平提出了很高的要求。教师在有限的时间内要促使学生深度学会这些广泛和抽象的知识，就要合理规划理论教学和实验教学的安排，对知识点之间的衔接、贯通不仅要做到了然于胸，还要通过最高效和最合理的方式促使学生完全掌握，尤其针对《数据结构》课程中较难掌握的知识点，如在学习AVL平衡树、递归、快速排序、线索二叉树、红黑树、B-树、AOE网等理论与算法的同时，一定要引导学生构建恰当贴切的问题场景，基于数据模型和算法设计案例，并根据学生的学习基础、兴趣爱好、性格特长等因素组建学习小组，教师做好知识的梳理和问题的引导，尽量少讲繁杂抽象的理论，而由学习小组发挥成员特长，合理实施分工，做好目标规范和进度安排，学习、吸收和应用项目所涉及的知识点，编制为解决项目实际问题所需的软件程序和撰写项目报告，并在班级内进行汇报交流展示，教师和其他小组成员可进行评价、反馈。这种教学设计的基本教学和学习流程如图1所示。 这种学习流程实施的前提是师生对PBL教学和学习模式的高效性具有高度的认可和共识，学生已经锻炼出了较强的自主学习能力，能够充分利用课余时间进行自主学习和同伴学习，学习小组具有约定或协议保证成员之间能够合作顺畅。通过这种模式，学生的学习任务和作业的强度会非常高，但由于解决的都是学生感兴趣的实际问题，学生仍然能保持较高的学习动机，经过较长时间的训练，学生的学习能力和综合素养会得到全面的大幅度的提升。
3.3 改进课程的考核方法
许多研究者认为：恰当的评估标准和考核办法能高效的将学生引向预期或超出预期的学习结果，提高教学质量[9]。对于学生来说，评价其学习过程往往结合自我评价、组员评价、他组评价、教师评价来完成，自我评价能够引发学生反思自己的学习过程和学习结果，有助于使学生客观真实地认识到自己的成绩和差距，激发学生的动机，促进学生完成下一阶段的学习。组员评价有助于在学生中形成相互督促，不甘落后，积极进取和乐于分享、乐于奉献的团队力量，形成一种内化在小组团队中的强大驱动力。在学生进行分组讨论后，教师要引导学生进行组间交流，在进行分组汇报展示成果时，教师也要组织对立小组针对汇报小组进行质疑和讨论，通过这种方式可以充分分享知识，从多个侧面和多个角度深入考察问题，有助于对问题的全面透彻理解。对立小组和班级其他小组也会根据该组的平时工作、任务完成情况和整体表现给予一定的成绩评定，这能更加真实有效的反映该小组的学习情况，并在各小组间自然形成一种竞争上进的机制，从而发挥小组整体的最大潜能。教师评价主要包含教师对个体和对整个小组的评价，旨在及时对学生的学习过程和学习成效做出反馈，激励学生和小组更加积极主动的学习，对多种解决问题的方法主动进行全面深刻的认识和分析，从而寻找解决问题的最优办法、知识和方案，遇到经过努力仍然难以克服的困难和障碍时，积极向教师请教和讨论，克服学习过程中的拦路虎。经过对奥尔堡大学、华东交通大学等国内外大学《数据结构》课程的调研、分析和论证，结合作者授课实际，提出对该课程的考核评价方式如表1所示。
这种考核方式充分考虑了学生的学习态度、学习过程和学习效果，能够刺激学生相互增进了解，相互协作，共同努力达成课程学习目标。
4 结语
本文从分析研究大学本科《数据结构》课程教学和学习存在的主要问题出发，引入PBL教学模式对教师教学和学生学习的基本过程进行改革，提出了具体的手段和措施，其目标是大幅度提高学生的学习动机，提升该课程的教学效果和学生的综合素质。在具体的实施过程中，教师应根据本校教学的特点、教学条件和学习资源，充分分析学生的特点并采取针对性的方案措施，最大程度地改善教学和学习效果。
参考文献：
[1] 李颖颖， 韩林. 数据结构翻转课堂教学实践[J]. 计算机工程与科学， 2016（38）：195-199.
[2] A. Kolmos， E. de Graaff. Problem-based and project-based learning in engineering education. Cambridge handbook of engineering education research. 2014， 141-161.
[3] 舒朋华， 鞠志宇， 许志红， 等. 奥尔堡 PBL 模式对提升有机波谱分析教学效果的启示[J]. 化学教育， 2018（16）：16-20.
[4] L. Ansarian， M. L. Teoh， Problem-based Language Learning and Teaching： An Innovative Approach to Learn a New Language， Springer， 2018.
[5] 马晶文. 项目与案例教学法的互补教学模式研究——以 “影视作品中的跨文化交际” 课程为例[J]. 兰州交通大学学报， 2017（36）：108-111.
[6] F. Martinez-Rodrigo， L. C. Herrero-De Lucas， S. de Pablo and A. B. Rey-Boue. Using PBL to improve educational outcomes and student satisfaction in the teaching of DC/DC and DC/AC converters[J]. IEEE Transactions on Education. 2017， 60： 229-237.
[7] L. Pintér， P. Hardi， A. Martinuzzi and J. Hall， Bellagio STAMP： Principles for sustainability assessment and measurement， in： Routledge Handbook of Sustainability Indicators， Routledge， 2018， pp. 51-71.
[8] 鄒帆. 计算思维导向的大学计算机基础 PBL 教学模式研究[J]. 计算机教育， 2017（12）：81-85.
[9] 吴叶琴， 杨平宇. 课堂教学质量评价指标的调查与思考——基于温州商学院学生视角[J]. 科教导刊， 2018.
【通联编辑：王力】
关键词：PBL教学模式；教学评价；数据结构；学习动机
中图分类号：TP393 文献标识码：A
文章编号：1009-3044（2019）11-0122-04
Abstract： The course of data structure plays a central role in the teaching system of computer specialty. Combined on the characteristics of the course and the teaching practice of ordinary undergraduate colleges in China， this paper aims at the reform of the teaching of the teacher and the status quo of the students， this paper proposes a highly feasible teaching design method， evaluation system and Learning strategy based on the PBL teaching mode， which is of great practical significance to stimulate students’ enthusiasm， improve their learning effect and promote their all-round development.
Key words： PBL teaching mode； teaching evaluation ；data structure； learning motivation
《數据结构》课程在计算机学科中处于重要的地位，该课程的主要目标是使学生学会从问题入手，分析研究计算机加工的数据的特性，能够为在实践应用中所涉及的数据选择合适的逻辑结构、存储结构及对这些数据的加工算法，培养良好的程序设计技能，编制高效可靠的程序[1]。由于该课程知识体系繁杂，对学生的现实问题抽象能力、计算思维能力、编程能力具有较高的要求，不少学生感觉课程学习枯燥、乏味，在学习的过程中逐渐对课程失去了兴趣。由于该课程知识点之间存在较强的相关性，导致其学习中遇到的障碍和压力越来越大，厌学情绪严重，陷入恶性循环。从教师的角度看，该课程需要教师具有非常强的跨学科知识和经验以及超强的课堂组织和教学技能，要能够紧抓学生的学习痛点，使理论和现实问题充分融合，进而高效激发出学生内在的学习动力。丹麦奥尔堡大学提出的PBL（problem-basedlearning）是一种新型的教学和学习模式，它以问题为导向，由项目来实施，重视学生主观能动性的发挥，由学生自己提出问题，完成基于团队协作的项目，在实施项目的过程中通过反思和评价等环节完成知识的建构过程[2]。这对培养学生的理论水平、实践技能和综合素质都有非常好的作用。
1 《数据结构》课程教学的现状及存在的问题
1.1 课程与社会现实联系不紧密
教师在教学过程中往往注重理论知识的推理，归纳，分析，综合，对理论知识与现实世界的结合性重视不够，在课程上应用的案例或者过于陈旧，导致学生缺乏兴趣，或者不够贴切，容易使学生产生困惑。这种情况产生的主要原因是一部分高校教师本身缺乏工程实践经验，很难将丰富而又存在严密逻辑关系的理论知识应用于实际。有的教师缺乏授课艺术，往往参照教科书或者学习资料中的主体内容完成知识的传授和推理，所用案例很多也来自教材，教师本人缺乏直观和深刻的体验。另一方面，有的学生学习目标不明确，课余时间不能主动广泛深入的进行文献阅读和研究，对课堂知识的学习和吸收缺乏全面性和综合性，没有对知识进行灵活迁移和高效应用的意识，不重视实践课程学习和实践技能培养，部分高校大学生对社会生活和工程技术实际了解不深，造成理论知识与现实应用脱节，甚至有的学生认为该课程对专业发展和今后工作没有实质作用，从而放弃课程学习。
1.2 学生学习动力不足
《数据结构》课程诸多知识点之间具有较强的内在联系，对学生前期的程序设计能力具有一定的要求，但有的学生在大学一年级还没有构建好计算思维理念，对程序设计缺乏深度认知，问题的建模和抽象能力不强，甚至不具备编写简单程序和进行程序调试的能力，又不善于利用互联网时代大量高质量的教学和学习资源，在《数据结构》课程学习中遇到新的更大的学习障碍时束手无策，当问题积累到一定量时，新的知识就无法学习，久之造成学习能力下降，失去学习积极性。这在一定程度上是由于我国大部分高校的教学模式是教师占主导地位，知识的学习、消化、吸收、应用、考核都是在教师的支配下完成的，学生处于被动的被灌输的地位，教学内容无法抓住学生的兴趣，或者初步引起的兴趣得不到加强和拓展，学生认为通过考试便达到了学习目标，在这种低学习目标下容易导致学习动力下降，应付教师、应付考试的情绪上升，造成“低分低能”或“高分低能”现象普遍。
1.3 课程考核评价体系不科学
课程考核作为教学过程的重要组成部分，不仅是评价教学效果的重要手段，也对整个教学活动具有强化、检测和反馈功能[3]。高效的课程考核方式可以检验学生的知识和技能水平，大幅提高学习者的课程参与度，激发学生的学习动力，最大程度帮助学习者从课程中获益。我国大部分院校《数据结构》课程的考核主要分为平时成绩和期末考试两个部分，平时成绩主要考核学生的出勤情况，作业完成情况，课堂表现，实验完成情况，期末考试主要的考核形式是闭卷答题，考查学生对基本理论、基本概念的掌握，以及应用这些理论解决抽象问题的能力。这种考核方式容易造成学生因考而学，不考不学，在课程学习过程中人到心不到，抄袭作业和实验结果的现象难以得到有效遏制，甚至出现考试作弊现象。这些现象本质上看是考核评价体系不科学造成的，这种传统的考核方式难以真正科学考查出学生的知识能力和应用水平，学生的自主性、创新性得不到充分满足，学生的学习态度和情绪受到抑制，综合素养如团队协作精神，分享与互助精神，表达与思辨能力，跨学科知识的综合运用和解决现实问题的能力难以在这种考评体系下得到真正体现。 2 PBL教学模式的主要特点及优势
2.1 以学生为中心的教学理念
PBL教学模式强调以学生为中心的教学理念，教学的核心目标围绕学生本体的学习意识和学习行为，其理论依据是建构主义学习理论[4]。在以学生为中心的启发式、合作式、参与式教学和学习过程中，学生能够深刻掌握知识的丰富内涵。在课堂教学中，教师的作用不再是传授知识，而是启发引导学生，和学生一起设计和讨论问题，并做好辅助、检查、督促、考核的工作。这种教学理念能够激发和促使学生深刻分析实际问题，规划学习目标和学习方式，认真总结和回顾已有的知识体系和经验技能，进行深度思考和知识迁移，努力学习新的、复杂的跨学科知识并进行交叉融合，这种理念的应用对学生的复杂问题分析能力、协调组织能力、自律自查能力、批判质疑精神、创新能力的培养都具有很重要的作用。
2.2 以问题为导向，以项目为驱动组织教学
PBL教学模式的教学安排从现实问题出发，且围绕问题展开，学习的主体是学生，通常由学生自己提出、分析和解决问题，课程教学将学习设置到复杂的、有意义的问题情境中，在项目实施过程中，学生自主管理项目，自主决定项目的组成要素，教师确保项目工作符合课程的教学目标。这种教学模式最大的优势是能够充分调动学生的积极性，学生学习的目标和为达到该目标而需要解决的问题来自学生自身，由于学习源于兴趣的驱动和解决自身问题的需要，学生对自己应该学习哪些知识以及怎样学习知识，如何应用和扩展这些知识具有强烈的学习欲望，这为激发学生内在的学习动力提供了先决条件。学生围绕问题，开展个体学习和小组学习，掌握问题背后的知识，并在界定、分析和解决问题的过程中，培养沟通、表达、团队协作以及解决实际问题等能力。
2.3 实施团队学习，重视教学反思
在传统的教学模式中学生以个体学习为主，但PBL教学模式的基本学习形式是团队学习，一般根据班级学生人数和学习任务的复杂性，由3～8名学生组成一个学习小组，组内成员分工协作，广泛深入交流思想，讨论问题，共同解决问题，通过小组学习、组间学习、小组讨论和师生互动等途径协作完成项目，解决现实性问题，并学习隐含于问题背后的科学知识，形成自主学习和解决问题的能力[5]。这种方式能使学生在充分利用已有的知识体系的基础上，通过团队协作学习和应用新知识，对学生的创新能力、实践应用能力、团队协作能力、沟通能力、质疑和分享精神进行充分有效的锻炼。
2.4 科学高效的考评体系
PBL教学考核办法是过程性考核和结果性考核相结合，但更加注重对过程的考核，过程考核侧重考查学生学习的过程，包括理论学习过程和项目完成过程[6]。过程考核的成绩在总成绩中占有相当大的比重（通常高于50%），其目标是以考促学，更加客观的对学生本人和学习小组的学习过程进行评价，并以过程考核促进学习过程更加有效地进行。也就是说，考核评价不仅关注学生对知识的掌握情况，更加注重他们的能力是否得到了培养[7]。以解决问题的能力为例，考核时注重的不是他们解决了多少问题，而是看他们是否掌握了解决问题的方法。通过这种方式培养的学生社会适应能力较强，通常能够较好把学科理论和相关技术应用到生产和生活实践，并具有较强的专业转换和知识迁移能力，以及较高的人文素養。
3 基于PBL教学模式对《数据结构》课程改革的手段和措施
3.1 普及新型教学和学习理念，转换教师角色
传统的教学过程以教师为主体和中心，强调知识的传授、理解、应用过程，教师处于控制和主导地位，学生被灌输知识，处于被动学习的地位，这种模式无法促进学生进行深层学习。PBL教学模式倡导以学习者为中心的教学[8]，由学生发现、提出和解决问题，学生学习的动机很强，目标很明确，能够在通过完成团队项目解决问题的过程中完成多领域、跨学科知识的学习，由于学习本身是为了解决问题，因此学习过程本身就是应用知识的过程。教师更重要的是起到启发、引导、组织、观察、解惑、反馈、评价的作用，而不是传统教学模式下的传授，学生提出的问题以及项目工作的实际表现会被用作评估的主要依据。教师还要应用自己的学科知识和经验技能判断学生提出问题的质量以及基于学生现状和可期待的学习过程判断问题解决的可行性，给学生提出合理化的建议和供参考的思路，给学生提供辅助性学习材料和参考资源等，并控制学生为解决问题而学习的知识的深度和广度，为学生提供方便的环境和条件，通过小组会议、教师提问、学生表达、重要节点汇报等形式做好过程检查和过程控制。针对《数据结构》课程的教学和学习，教师要认真转换自己的角色和职能，将学习的主动权交给学生，启发学生基于典型的线性表、树、图、散列等数据结构的特点联系现实世界中的问题，深度学习学科知识，活学活用，这样才能从根本上提高人才培养的质量。
3.2 做好教学设计，更新教学和学习方式
《数据结构》课程知识体系庞大，教学内容具有一定的抽象性，这对教师的教学水平提出了很高的要求。教师在有限的时间内要促使学生深度学会这些广泛和抽象的知识，就要合理规划理论教学和实验教学的安排，对知识点之间的衔接、贯通不仅要做到了然于胸，还要通过最高效和最合理的方式促使学生完全掌握，尤其针对《数据结构》课程中较难掌握的知识点，如在学习AVL平衡树、递归、快速排序、线索二叉树、红黑树、B-树、AOE网等理论与算法的同时，一定要引导学生构建恰当贴切的问题场景，基于数据模型和算法设计案例，并根据学生的学习基础、兴趣爱好、性格特长等因素组建学习小组，教师做好知识的梳理和问题的引导，尽量少讲繁杂抽象的理论，而由学习小组发挥成员特长，合理实施分工，做好目标规范和进度安排，学习、吸收和应用项目所涉及的知识点，编制为解决项目实际问题所需的软件程序和撰写项目报告，并在班级内进行汇报交流展示，教师和其他小组成员可进行评价、反馈。这种教学设计的基本教学和学习流程如图1所示。 这种学习流程实施的前提是师生对PBL教学和学习模式的高效性具有高度的认可和共识，学生已经锻炼出了较强的自主学习能力，能够充分利用课余时间进行自主学习和同伴学习，学习小组具有约定或协议保证成员之间能够合作顺畅。通过这种模式，学生的学习任务和作业的强度会非常高，但由于解决的都是学生感兴趣的实际问题，学生仍然能保持较高的学习动机，经过较长时间的训练，学生的学习能力和综合素养会得到全面的大幅度的提升。
3.3 改进课程的考核方法
许多研究者认为：恰当的评估标准和考核办法能高效的将学生引向预期或超出预期的学习结果，提高教学质量[9]。对于学生来说，评价其学习过程往往结合自我评价、组员评价、他组评价、教师评价来完成，自我评价能够引发学生反思自己的学习过程和学习结果，有助于使学生客观真实地认识到自己的成绩和差距，激发学生的动机，促进学生完成下一阶段的学习。组员评价有助于在学生中形成相互督促，不甘落后，积极进取和乐于分享、乐于奉献的团队力量，形成一种内化在小组团队中的强大驱动力。在学生进行分组讨论后，教师要引导学生进行组间交流，在进行分组汇报展示成果时，教师也要组织对立小组针对汇报小组进行质疑和讨论，通过这种方式可以充分分享知识，从多个侧面和多个角度深入考察问题，有助于对问题的全面透彻理解。对立小组和班级其他小组也会根据该组的平时工作、任务完成情况和整体表现给予一定的成绩评定，这能更加真实有效的反映该小组的学习情况，并在各小组间自然形成一种竞争上进的机制，从而发挥小组整体的最大潜能。教师评价主要包含教师对个体和对整个小组的评价，旨在及时对学生的学习过程和学习成效做出反馈，激励学生和小组更加积极主动的学习，对多种解决问题的方法主动进行全面深刻的认识和分析，从而寻找解决问题的最优办法、知识和方案，遇到经过努力仍然难以克服的困难和障碍时，积极向教师请教和讨论，克服学习过程中的拦路虎。经过对奥尔堡大学、华东交通大学等国内外大学《数据结构》课程的调研、分析和论证，结合作者授课实际，提出对该课程的考核评价方式如表1所示。
这种考核方式充分考虑了学生的学习态度、学习过程和学习效果，能够刺激学生相互增进了解，相互协作，共同努力达成课程学习目标。
4 结语
本文从分析研究大学本科《数据结构》课程教学和学习存在的主要问题出发，引入PBL教学模式对教师教学和学生学习的基本过程进行改革，提出了具体的手段和措施，其目标是大幅度提高学生的学习动机，提升该课程的教学效果和学生的综合素质。在具体的实施过程中，教师应根据本校教学的特点、教学条件和学习资源，充分分析学生的特点并采取针对性的方案措施，最大程度地改善教学和学习效果。
参考文献：
[1] 李颖颖， 韩林. 数据结构翻转课堂教学实践[J]. 计算机工程与科学， 2016（38）：195-199.
[2] A. Kolmos， E. de Graaff. Problem-based and project-based learning in engineering education. Cambridge handbook of engineering education research. 2014， 141-161.
[3] 舒朋华， 鞠志宇， 许志红， 等. 奥尔堡 PBL 模式对提升有机波谱分析教学效果的启示[J]. 化学教育， 2018（16）：16-20.
[4] L. Ansarian， M. L. Teoh， Problem-based Language Learning and Teaching： An Innovative Approach to Learn a New Language， Springer， 2018.
[5] 马晶文. 项目与案例教学法的互补教学模式研究——以 “影视作品中的跨文化交际” 课程为例[J]. 兰州交通大学学报， 2017（36）：108-111.
[6] F. Martinez-Rodrigo， L. C. Herrero-De Lucas， S. de Pablo and A. B. Rey-Boue. Using PBL to improve educational outcomes and student satisfaction in the teaching of DC/DC and DC/AC converters[J]. IEEE Transactions on Education. 2017， 60： 229-237.
[7] L. Pintér， P. Hardi， A. Martinuzzi and J. Hall， Bellagio STAMP： Principles for sustainability assessment and measurement， in： Routledge Handbook of Sustainability Indicators， Routledge， 2018， pp. 51-71.
[8] 鄒帆. 计算思维导向的大学计算机基础 PBL 教学模式研究[J]. 计算机教育， 2017（12）：81-85.
[9] 吴叶琴， 杨平宇. 课堂教学质量评价指标的调查与思考——基于温州商学院学生视角[J]. 科教导刊， 2018.
【通联编辑：王力】