《数据结构与算法》是计算机科学与技术专业课程体系中的核心课程，教学难点在于它们的抽象性和动态性。然而，当前算法动画虽然在一定程度上解决了学习者在学习算法时面临的抽象性和动态性问题，相比传统教学方式却并没有取得明显的教学优势。究其原因，通过文献分析可以发现当前算法动画的研究侧重于算法动画技术层面上的探讨，忽视了算法动画在教学层面存在的缺陷。其中尤为突出的是，由于算法本身的复杂性，算法动画通常具有丰富的信息，并且各个信息单元之间的关系比较复杂，在学习过程中施加在学习者工作记忆上的认知负荷会较高，使其可视特性和动态特性不能转化为学习者的有效学习。本文首先介绍了课题研究的背景和相关理论基础(学习理论和认知负荷理论)，以及算法可视化的由来、常用动画技术和国外有代表性的算法可视化教学软件；在此基础上着重探讨了有效控制学习者认知负荷的算法动画教学设计策略，以及在该策略指导下的教学设计框架；在教学设计策略框架的指导下，通过架设合适的算法动画设计模型，详细探讨模型中各模块的功能以及各个模块之间的接口关系。最后，具体阐述了以“堆排序”为例的算法动画的编码实现。　　 基于认知负荷理论的算法动画不仅具备传统算法动画的优点，还加入了新的特性，其按照算法逻辑的序列化呈现能够有效降低学习者的内在认知负荷，序列中每个算法动画的模式化能够有效提高学习者的相关认知负荷，因此基于认知负荷理论的算法动画可以从整体上优化学习者的认知负荷，促进学习者对算法图式的获得，对于普及算法动画教学和提高算法动画的教学效果有着积极的意义。