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摘要：针对数据结构教学改革所面临的一系列问题，使用研究型教学模式从教学目标、教学过程、教学方法与教学手段等多个方面，对《数据结构》课程的变革进行了探索与实践。基于研究型教学模式的数据结构教学以学生为主体、使用讲授法、范例法、启发式教学和任务驱动等多种教学手段相融合，强调小组协作学习和自主探究式学习。实践证明，研究型教学模式可以激发学生的学习兴趣和成就动机，培养学生的数据抽象能力和知识迁移能力，提高学生的自主学习能力和问题研究水平。
关键词：研究性学习；数据结构；教学模式；自主学习；探究
随着信息技术的发展，Mooc、翻转课堂、协作教学、项目导向教学等各种依托信息技术的教育教学改革方法不断涌现，反观这些新的教学改革方法，目的和导向完全一致，都是以提高学生的问题研究水平和创新能力为目标，开展素质教育，培养创新型人才。课堂的主体由“教师”转换成“学生”，教育的形式也由传统的“单一课堂教学”、“填鸭式知识教育”转换为“研究型教学模式”、“跳跃式平台授课”。
1研究型教学模式
研究型教学模式是一种融合教学与研究的新型教学方法，这种方法将“填鸭式的单纯讲授”转换为“课前自学、主题讲授、课题研究、课堂讨论、实践训练”相结合的教学模式，研究型教学以学生为探究式学习的主体，教师激励、引导和帮助学生主动发现问题、分析问题和解决问题，使用启发式教学，激发学生的学习兴趣和成就动机，调动学生学习的积极性、主动性和创造性，让学生学会思考、学会自主学习，成为一个真正的学习者、思考者和发现者。
2数据结构课程中研究型教学模式的探索与实践
数据结构是计算机学科中的核心课程之首，也是一门综合性很强的专业基础课，课程概念多、算法灵活、抽象性强，学生在学习时出现的最多问题就是理论与实践脱节，具体表现为：上课时听老师讲算法听得懂，课下完成作业或解决实际问题时不知从何下手。因此，如何把数据结构中抽象的问题形象化，如何让学生把数据结构中学到的理论知识与生活中的实际问题建立联系，是数据结构教学改革所面临的重要问题。针对这个问题，我们应该从教学目标、教学过程、教学方法、教学手段等多个方面进行改革，建立理论与实践相结合的“教、学、研、做”为一体的新型教学模式，目标在于使学生学会思考、自主学习、学会研究课题、学会相互协作。研究型教学模式正好迎合了这一目标，下面从教学目标、教学过程、教学方法和手段等几个方面，对《数据结构》课程研究型教学模式的变革进行探索与实践。
2.1教学目标
学习数据结构课程不仅要训练学生研究和设计算法以及编写复杂程序，还要培養学生的数据抽象能力，提高学生的研究水平和创新能力。所以，数据结构的教学目标重新确定为：在教师辅助下，学生进行自主探究式学习，教师引导、激励和帮助学生去发现问题、分析问题和解决问题，使学生逐步掌握分析问题和解决问题的思路和方法，锻炼其独立思考能力，加强学以致用的实践能力。学生在掌握各种数据结构特别是存储结构的基础上，能将数据结构和生活实际结合起来，运用算法的设计思想，吸取其精髓，提高理论联系实际的能力，初步体验科学研究的基本过程。
2.2教学过程
研究性学习教学方式实施的过程主要考虑以下几个因素。首先，教师要给学生提供进行自主探究式学习的学习资源；第二，教师要把问题呈现给学生，在学生充分理解该问题的基础上，指导学生利用已有知识思考问题，探寻解决问题的方法，通过小组协作，解决问题；第三，为了保证学习效果，教师必须提供有效的测评机制，激励学生并保证每个学生的学习效果。根据这几个要素，我们把具体的教学过程分为三个阶段来实施。
2.2.1课程资源开发阶段
为了保证学生课外自主学习的有效开展，教师要给学生提供进行自主探究式学习的学习资源，资源主要包括微视频的制作和网络学习支持平台的开发。还需搭建支持个性化和协作化学习的网络平台，以便视频的上传和学习任务的布置。学生可随时通过网络进行学习、提问和交流。
2.2.2研究型教学模式的实施阶段
研究型学习的第一个阶段是学生自主进行课前学习。为引导学生最大化地开展课外的自主学习，教师首先需要利用网络学习平台发布新一讲课程的学习任务和要求，为学习者准备微视频、PPT、参考书等学习素材，提供设计练习作业用于“知识的理解与深化”，提供综合应用性项目用于“知识的迁移”。学生在课下按个性自行观看微视频和PPT，查看习题和项目应用题，针对学习过程中的疑问，在课外自主探究，解决问题，并提出自己的观点和疑问。
第二个阶段式知识理解阶段。这一阶段主要针对课程的基础知识进行实施，用来训练学生对基础知识的理解和掌握能力。首先由学生提出在课前学习中存在的疑问，然后学生之间进行交流讨论，给出解决方案。针对不能解决的共性问题，教师则分类在课堂上集中引导学生解答；对于个别同学存在的问题，教师则一对一进行个性化指导。
第三个阶段是知识提升阶段。这一阶段主要针对课程的应用型知识进行实施，用来训练学生的知识迁移能力。首先教师根据课程内容和学生在基础知识学习中存在的问题，设计一些与生活实际相关的应用项目，学生根据自己的能力与兴趣进行选题，然后根据学生所选题目对其进行分组，选择同一项目的组成一个小组，小组规模一般控制在3-5人；根据问题的规模和难度，课下共同探究讨论，确定方案，组内进行协作分工。在规定时间内完成后在课堂上进行展示，展示时一方面展示项目的界面和功能，另一方面要求把详细讲解问题的解决方案和实现方法，并接受师生的质疑，以促进学生更好的实现知识的内化；此过程老师应进行跟踪指导，及时了解学生学习进度，有效保证教学过程的顺利进行。
2.2.3教学效果评测阶段
有效的测评机制一方面能评价学生的学习效果，另一方面还要能引导学生的学习方向、激励学生的学习兴趣。研究型教学模式的实施更侧重于学生的自主学习，所以学生的学习效果评价也要摒弃过去“一张卷子”的方法，应从学习过程、学习效果、团队合作能力、创新能力等多方面进行考核。 学习过程的考核主要考虑两种策略：一是在学生完成课前学习任务时，由学习支持系统自动记录学生的学习进度和所花的时间，然后系统通过对学生之间的相互对比自动给出各个学生的评价等级；二是根据贡献度来确定，贡献度主要是学生对问题或项目提交的解决方案的数量、或在论坛中解答问题的有效值、在团队项目中的贡献和参与程度等来确定。
学习效果评价也从两个方面进行：传统的试卷成绩和实验项目成绩。传统的考试模式有其不可替代的客观性，最终的试卷成绩能够客观反映学生对基本知识的掌握程度。另一方面，团队完成的项目，最终要在课堂进行展示，接受质疑。根据汇报人展示的系统、问题解决方案的合理性和实现方法等几个方面由教师和其他团队进行评分。这种方法既能考核学生的基本素质，还能考核学生的创新能力和团队协作能力。
2.3教学方式和手段
研究型教学模式比较复杂，需要结合多种教学方式和手段，来保证最终的教学效果。
首先使用讲授法与范例法相结合，介绍本节需要掌握的课程具体知识。这里的讲授是在学生课前学习的基础上进行的，所以不能简单地像教科书式的通篇罗列，而应该先对本次课的内容结构给学生做系统介绍，对数据结构中抽象的难以理解的概念算法，使用多媒體、动画等方式形象的地展示给学生，以便于学生理解。在讲授数据结构中的许多抽象概念时，还要使用范例式教学法，结合生活中形象的例子，比如在讲解栈和队列这一章时，栈的概念可以形象地比喻为洗碗，先洗的碗放在最下面，最先使用的是最后洗好的那个碗。队列的概念就像生活中的排队，先来的人排在最前面，最先买票，后来的人只能站在队尾。另一方面，应该结合学生在课前学习提出的主要问题有针对性的讲授，对个别同学的个别问题单独辅导。
在掌握了基本知识后，开始利用这些知识分析和解决问题，这时候使用启发式教学和范例式教学法，对精选出典型的案例进行分析和讲解。这个过程一定要按照规范步骤进行，后期学生完成任务要参照这种解题步骤。例如，在讲图中单源最短路径的两种求解算法Dijkstra算法和Floyd算法时，可以以学生放假回家为情景，启发学生设计从学校到家的不同路线图，把书上的抽象符号具体化，然后把自己的不同需求作为权值，逐步引导学生求得最短路径。这样的事实例子与学生生活息息相关，更能吸引学生，加深学生的印象。
下一步使用任务驱动法，教师根据本次课程的内容，联系实际，给学生布置若干具体的项目，要求学生根据兴趣和难度进行选择，选择后教师将选择相同题目的学生分成一组，各小组成员协作完成任务。这个环节是研究型学习的关键环节，任务的难度一定要适度，教师要时刻关注学生的进度，在适当时机给学生提供一些帮助，启发学生思路，引导学生利用有效方法解决问题。在任务完成过程中还需要使用讨论式教学法，学生阐述在解决问题过程中的思路和疑问，小组成员共同讨论，教师也可以根据学生情况，有针对性地进行引导，讨论式教学方法可以充分调动学生的积极性和主动性，激发学生的创新意识。
3结束语
研究型教学模式不仅对学生授之以“鱼”，更授之以“渔”。通过这种教学方法可以使学生形象的理解数据结构中的抽象概念，有效地掌握课程内容，并能把抽象的理论应用的生活实践中去。基于研究型教学模式的数据结构教学以学生为主体、使用讲授法、范例法、启发式教学和任务驱动多种教学手段相融合，强调小组协作学习和自主探究式学习，采用多种学习效果测评手段。研究型教学方法不仅能提高学生学习的效果，引导学生的学习方向，更能激发学生的学习兴趣。培养学生的数据抽象能力和知识迁移能力，提高学生的研究水平和创新能力。
关键词：研究性学习；数据结构；教学模式；自主学习；探究
随着信息技术的发展，Mooc、翻转课堂、协作教学、项目导向教学等各种依托信息技术的教育教学改革方法不断涌现，反观这些新的教学改革方法，目的和导向完全一致，都是以提高学生的问题研究水平和创新能力为目标，开展素质教育，培养创新型人才。课堂的主体由“教师”转换成“学生”，教育的形式也由传统的“单一课堂教学”、“填鸭式知识教育”转换为“研究型教学模式”、“跳跃式平台授课”。
1研究型教学模式
研究型教学模式是一种融合教学与研究的新型教学方法，这种方法将“填鸭式的单纯讲授”转换为“课前自学、主题讲授、课题研究、课堂讨论、实践训练”相结合的教学模式，研究型教学以学生为探究式学习的主体，教师激励、引导和帮助学生主动发现问题、分析问题和解决问题，使用启发式教学，激发学生的学习兴趣和成就动机，调动学生学习的积极性、主动性和创造性，让学生学会思考、学会自主学习，成为一个真正的学习者、思考者和发现者。
2数据结构课程中研究型教学模式的探索与实践
数据结构是计算机学科中的核心课程之首，也是一门综合性很强的专业基础课，课程概念多、算法灵活、抽象性强，学生在学习时出现的最多问题就是理论与实践脱节，具体表现为：上课时听老师讲算法听得懂，课下完成作业或解决实际问题时不知从何下手。因此，如何把数据结构中抽象的问题形象化，如何让学生把数据结构中学到的理论知识与生活中的实际问题建立联系，是数据结构教学改革所面临的重要问题。针对这个问题，我们应该从教学目标、教学过程、教学方法、教学手段等多个方面进行改革，建立理论与实践相结合的“教、学、研、做”为一体的新型教学模式，目标在于使学生学会思考、自主学习、学会研究课题、学会相互协作。研究型教学模式正好迎合了这一目标，下面从教学目标、教学过程、教学方法和手段等几个方面，对《数据结构》课程研究型教学模式的变革进行探索与实践。
2.1教学目标
学习数据结构课程不仅要训练学生研究和设计算法以及编写复杂程序，还要培養学生的数据抽象能力，提高学生的研究水平和创新能力。所以，数据结构的教学目标重新确定为：在教师辅助下，学生进行自主探究式学习，教师引导、激励和帮助学生去发现问题、分析问题和解决问题，使学生逐步掌握分析问题和解决问题的思路和方法，锻炼其独立思考能力，加强学以致用的实践能力。学生在掌握各种数据结构特别是存储结构的基础上，能将数据结构和生活实际结合起来，运用算法的设计思想，吸取其精髓，提高理论联系实际的能力，初步体验科学研究的基本过程。
2.2教学过程
研究性学习教学方式实施的过程主要考虑以下几个因素。首先，教师要给学生提供进行自主探究式学习的学习资源；第二，教师要把问题呈现给学生，在学生充分理解该问题的基础上，指导学生利用已有知识思考问题，探寻解决问题的方法，通过小组协作，解决问题；第三，为了保证学习效果，教师必须提供有效的测评机制，激励学生并保证每个学生的学习效果。根据这几个要素，我们把具体的教学过程分为三个阶段来实施。
2.2.1课程资源开发阶段
为了保证学生课外自主学习的有效开展，教师要给学生提供进行自主探究式学习的学习资源，资源主要包括微视频的制作和网络学习支持平台的开发。还需搭建支持个性化和协作化学习的网络平台，以便视频的上传和学习任务的布置。学生可随时通过网络进行学习、提问和交流。
2.2.2研究型教学模式的实施阶段
研究型学习的第一个阶段是学生自主进行课前学习。为引导学生最大化地开展课外的自主学习，教师首先需要利用网络学习平台发布新一讲课程的学习任务和要求，为学习者准备微视频、PPT、参考书等学习素材，提供设计练习作业用于“知识的理解与深化”，提供综合应用性项目用于“知识的迁移”。学生在课下按个性自行观看微视频和PPT，查看习题和项目应用题，针对学习过程中的疑问，在课外自主探究，解决问题，并提出自己的观点和疑问。
第二个阶段式知识理解阶段。这一阶段主要针对课程的基础知识进行实施，用来训练学生对基础知识的理解和掌握能力。首先由学生提出在课前学习中存在的疑问，然后学生之间进行交流讨论，给出解决方案。针对不能解决的共性问题，教师则分类在课堂上集中引导学生解答；对于个别同学存在的问题，教师则一对一进行个性化指导。
第三个阶段是知识提升阶段。这一阶段主要针对课程的应用型知识进行实施，用来训练学生的知识迁移能力。首先教师根据课程内容和学生在基础知识学习中存在的问题，设计一些与生活实际相关的应用项目，学生根据自己的能力与兴趣进行选题，然后根据学生所选题目对其进行分组，选择同一项目的组成一个小组，小组规模一般控制在3-5人；根据问题的规模和难度，课下共同探究讨论，确定方案，组内进行协作分工。在规定时间内完成后在课堂上进行展示，展示时一方面展示项目的界面和功能，另一方面要求把详细讲解问题的解决方案和实现方法，并接受师生的质疑，以促进学生更好的实现知识的内化；此过程老师应进行跟踪指导，及时了解学生学习进度，有效保证教学过程的顺利进行。
2.2.3教学效果评测阶段
有效的测评机制一方面能评价学生的学习效果，另一方面还要能引导学生的学习方向、激励学生的学习兴趣。研究型教学模式的实施更侧重于学生的自主学习，所以学生的学习效果评价也要摒弃过去“一张卷子”的方法，应从学习过程、学习效果、团队合作能力、创新能力等多方面进行考核。 学习过程的考核主要考虑两种策略：一是在学生完成课前学习任务时，由学习支持系统自动记录学生的学习进度和所花的时间，然后系统通过对学生之间的相互对比自动给出各个学生的评价等级；二是根据贡献度来确定，贡献度主要是学生对问题或项目提交的解决方案的数量、或在论坛中解答问题的有效值、在团队项目中的贡献和参与程度等来确定。
学习效果评价也从两个方面进行：传统的试卷成绩和实验项目成绩。传统的考试模式有其不可替代的客观性，最终的试卷成绩能够客观反映学生对基本知识的掌握程度。另一方面，团队完成的项目，最终要在课堂进行展示，接受质疑。根据汇报人展示的系统、问题解决方案的合理性和实现方法等几个方面由教师和其他团队进行评分。这种方法既能考核学生的基本素质，还能考核学生的创新能力和团队协作能力。
2.3教学方式和手段
研究型教学模式比较复杂，需要结合多种教学方式和手段，来保证最终的教学效果。
首先使用讲授法与范例法相结合，介绍本节需要掌握的课程具体知识。这里的讲授是在学生课前学习的基础上进行的，所以不能简单地像教科书式的通篇罗列，而应该先对本次课的内容结构给学生做系统介绍，对数据结构中抽象的难以理解的概念算法，使用多媒體、动画等方式形象的地展示给学生，以便于学生理解。在讲授数据结构中的许多抽象概念时，还要使用范例式教学法，结合生活中形象的例子，比如在讲解栈和队列这一章时，栈的概念可以形象地比喻为洗碗，先洗的碗放在最下面，最先使用的是最后洗好的那个碗。队列的概念就像生活中的排队，先来的人排在最前面，最先买票，后来的人只能站在队尾。另一方面，应该结合学生在课前学习提出的主要问题有针对性的讲授，对个别同学的个别问题单独辅导。
在掌握了基本知识后，开始利用这些知识分析和解决问题，这时候使用启发式教学和范例式教学法，对精选出典型的案例进行分析和讲解。这个过程一定要按照规范步骤进行，后期学生完成任务要参照这种解题步骤。例如，在讲图中单源最短路径的两种求解算法Dijkstra算法和Floyd算法时，可以以学生放假回家为情景，启发学生设计从学校到家的不同路线图，把书上的抽象符号具体化，然后把自己的不同需求作为权值，逐步引导学生求得最短路径。这样的事实例子与学生生活息息相关，更能吸引学生，加深学生的印象。
下一步使用任务驱动法，教师根据本次课程的内容，联系实际，给学生布置若干具体的项目，要求学生根据兴趣和难度进行选择，选择后教师将选择相同题目的学生分成一组，各小组成员协作完成任务。这个环节是研究型学习的关键环节，任务的难度一定要适度，教师要时刻关注学生的进度，在适当时机给学生提供一些帮助，启发学生思路，引导学生利用有效方法解决问题。在任务完成过程中还需要使用讨论式教学法，学生阐述在解决问题过程中的思路和疑问，小组成员共同讨论，教师也可以根据学生情况，有针对性地进行引导，讨论式教学方法可以充分调动学生的积极性和主动性，激发学生的创新意识。
3结束语
研究型教学模式不仅对学生授之以“鱼”，更授之以“渔”。通过这种教学方法可以使学生形象的理解数据结构中的抽象概念，有效地掌握课程内容，并能把抽象的理论应用的生活实践中去。基于研究型教学模式的数据结构教学以学生为主体、使用讲授法、范例法、启发式教学和任务驱动多种教学手段相融合，强调小组协作学习和自主探究式学习，采用多种学习效果测评手段。研究型教学方法不仅能提高学生学习的效果，引导学生的学习方向，更能激发学生的学习兴趣。培养学生的数据抽象能力和知识迁移能力，提高学生的研究水平和创新能力。