以问题为导向的情境式《算法导论》课程教学方法初探.doc

以问题为导向的情境式《算法导论》课程教学方法初探.doc1 以问题为导向的情境式《算法导论》课程教学方法初探摘要: 结合多年教学经验,总结“算法导论”课程教学中存在的问题, 依据建构主义教育理论, 提出一种以问题为主导的情境式教学方法, 并给出一些采取的主要措施。教学实践表明, 该教学方法可以有效强化算法导论课程的教学效果,有助于培养学生分析问题和解决问题的能力。关键词: 算法导论教学方法建构主义一、引言计算机算法在计算机科学和计算机应用中处于核心地位。通俗地说, 算法是指解决问题的方法, 定义了计算机指令执行的逻辑过程。虽然实际问题无穷无尽, 但是许多问题都可以归结为一些基本问题( 如排序问题)。对这些基本问题的研究, 便得到了各种经典的计算机算法。在算法研究过程中, 逐渐形成了一些具有参考价值的理论和方法, 可以用于指导和帮助算法的设计, 并用于分析所设计算法的性能。算法导论课程的主要目标是, 通过学****经典计算机算法, 掌握常用的算法设计方法和分析手段, 培养学生分析问题和解决问题的能力。算法导论课程是国内外各高校计算机科学与技术及相关专业的核心课程, 但由于课程内容的抽象性, 学生普遍反映难学, 传统教学方法效果一直不好。因此, 有必要探索有效的课程教学模式和教学方法, 帮助学生更好地掌握课程内容, 实现核心教学目标。笔者根据教授这门课程的教学经验, 总结教学中存在的问题, 探讨相应的改进 2 措施,期望对同行有所帮助。二、教学中存在的问题及原因算法导论课程是多数高校的计算机科学及相关专业的核心课程。该课程通常被安排在《数据结构》课程之后, 作为高年级本科生或研究生的专业核心课程。目前多数教学方法是, 以经典算法设计思路和策略为基本知识单元, 先介绍各种算法设计和分析方法的核心思想, 然后以经典算法为例强化理解。此种教学方法带来的好处是, 教学脉络清晰, 授课组织非常方便。但是, 教学效果一直都不理想。学生普遍反映难以理解各类方法的思想精髓, 碰到新的问题还是无从下手, 无法学以致用, 导致学****积极性不高,甚至消极厌学。究其原因,我们发现存在如下几个问题: 1. 课程内容太抽象, 缺乏实际应用场景。在现有教学法中, 课程内容主要围绕着各种用于算法设计和分析的成熟方法来组织, 侧重于对方法本身的介绍。但是, 这些方法都是在算法研究过程中抽象出来的, 已经脱离了实际应用背景,学生必须依靠自身的抽象能力来构建方法的应用场景。显然, 对于缺乏算法研究经历的同学来说, 这无形中增加了课程学****的难度。 2. 授课过程属于单向过程,学生缺乏主动思考的过程,互动性不强。在现有教学方法中, 教师处于知识传播者和输出者的地位, 学生属于知识的被动接受者。这种角色定位导致学生只是机械地记忆相关方法, 很少主动考虑各类方法出现的背景和可能的应用场景。尤其是多媒体教学手段的广泛采用, 使得教师的讲课速度大大提高, 学生更加缺乏主动思考的时间。课堂上,学生参与程度不高,导致其学****积极性不高。 3 3. 课程考核方式不尽合理, 导致学生重理论轻实践。现有教学方法一般采用作业、实验、考试三者相结合的方法考核学生的学****效果。作业和考试偏重于对理论知识掌握程度的考核, 实验侧重于对学生动手能力的考察。但是, 由于作业和考试的分值比较高, 导致许多学生侧重于理论学****忽略对知识内容的实际应用能力。这种考核方式虽然方便对学****效果实行量化