基于数据结构与算法课程的思政育人模式探索与实践

摘要：文章进行基于数据结构与算法课程的思政育人模式探索与实践。论文中探讨了在数据结构与算法课程教学实践中如何通过搭建课程思政体系框架，明确课程思政教学目标，从数据的逻辑结构、物理结构、算法分析、算法应用等方面优化课程思政内容供给，同时注重实践课的思政育人。构建了结合线上与线下教学优势的混合式课程思政教学模式。文章中通过实例剖析具体实施方案和流程，并阐述其教学成效。最终，体现了专业课程教学融入思政教育的价值引领作用。

关键词：课程思政；数据结构与算法；育人模式

中图分类号：G642 文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2025）05-0175-03 开放科学（资源服务） 标识码（OSID） ：

0 引言

2016年全国高校思想政治工作会议上，习近平总书记提出了“课程思政”的教育理念，这一理念是对传统经典“育人育德”教育观的一种深刻回溯与革新提升[1]。近年来，课程思政在各学校深入开展，并催生了多种形式的学术交流会、典型教学案例推广、示范项目和课堂创新大赛，致力于探索更有效的思政建设路径。

数据结构与算法是计算机理论与技术的重要基石，也是计算机学科的核心课程。该课程总结并提升前期软件技术学习成果，为后续专业课程奠定基础，是计算机学科人才培养体系的中坚力量，对学生能力培养至关重要[2]。依照《高等学校课程思政建设指导纲要，高校在计算机相关专业课程教学，应当将思政教育内容自然融入各个环节[3]。作者针对数据结构与算法课程特点，有意识、有计划、有步骤地将数据结构与算法课程教学和思政育人有机融合，实现“育才”与“育人”相统一，取得了一定的成效。

1 明确课程思政教学目标

1.1 搭建课程思政体系框架

依据我国工程专业认证标准毕业要求[4] ，结合课程思政理念，构建了课程思政体系框架，如图1所示。该框架以德育为导向，寻找课程知识体系与德育知识体系的融合点，加强专业教育与德育教育的融入；以学生为本，挖掘线上线下课程思政教学资源，通过课内课外的双向驱动开展教学；以人才培养为目标，践行“三全育人”模式，注重全员育人、全过程育人、全方位育人，打破传统的碎片化教学，实现对学生知识、能力、素养等全方位的培养[5]。

1.2 重构“三全育人”课程目标

基于构建的课程思政体系框架，提炼课程的知识技能培养目标，并在此基础上构建课程的整体素质发展目标。在此基础上，将家国情怀、崇尚科学的精神、职业操守等思政核心要素深度融入课程的素质教育目标，形成“价值观塑造目标”。旨在系统性地统一课程思政的总体要求，确保知识传授与价值引领同步并举，共同服务于学生全面发展。课程目标结构图，如图2所示。

2 优化课程思政内容供给

通过挖掘课程知识体系中与思政教育相关的教学内容，开发贴合思政主题的教学实例，充实和拓展课程思政教学素材库，从而提供更加丰富多元的课程思政教学内容。

2.1 理论知识点融入思政内容

在探究数据逻辑结构、物理结构以及算法分析过程中，将对学生道德品质的陶冶、家国情感的培养以及中华优秀传统文化的教育理念融入其中。

算法的时间复杂度理论揭示了计算机运算过程中的时间效率本质，将其生动地关联到现实生活场景，启发学生认识到时间管理的重要性，引导他们养成遵守时间、避免拖延散漫的行为习惯，提升时间伦理层面的个人修养；线性表描述了前驱后继的一对一关系，引导学生类比映射探讨家国同构、修身齐家治国平天下，培养家国情怀；栈和队列则培养学生基于法制、社会秩序要求去站位、站队，树立遵循秩序、规矩的习惯，培养遵从团队规制约束的职业习惯；树结构的特点可以引申出家族、家谱的概念，讲解家谱的发展历程 ， 鼓励学生学习传统文化，辩证地传承传统文化，增强学生的文化自信和民族自豪感；图论中的图形结构展示了节点间相互连接的网络关系理念，将其关联并延展至现实生活中，引导学生建立起对全球万物普遍联系的认识，培养尊重并理解事物间相互依存关系的文化素养。

2.2 算法应用中融入思政内容

在教授算法的实际应用时，将国家战略与安全需求作为关键的课程思政元素，融入整个课程思政教学环节。这有助于学生在掌握技术的同时，增强国家意识与安全责任观念。

鉴于数据结构课程与大数据领域的深度耦合性，在教学中适时融入我国新时代关于大数据规划的相关政策内容，加深大学生对国家大数据发展战略内涵及其本质的理解，提升他们对此领域的认识和掌握程度。这一做法不仅在理论上对大学生理解和践行国家大数据战略具有重要意义，而且在实际应用层面上也展现了不可忽视的价值；字符串模式匹配算法，例如BF算法和KMP算法，对比两种算法的时间复杂度和空间复杂度，并通过案例展示其在病毒检测和网络入侵检测中的应用；以智能电网为例，引出图的最小生成树的算法需求，结合工程领域网络联通的最小代价问题和学生熟悉的快递路线选择问题，激发学生学习兴趣，培养他们的工匠精神和专业自豪感，引导学生树立科技报国的志向；以智慧交通大数据、大数据安全为例，引出哈夫曼算法等，讲解王小云院士发现哈希算法中经典的 MD5 算法快速碰撞的方法的故事，激发学生勇于探索的科学精神。

2.3 在课程实验环节让学生体会团结协作、共同进步

数据结构与算法实验教学环节在该课程体系中至关重要，每一章节的学习进程均需配以对应的实验内容，以巩固理论知识，奠定扎实基础，并促使学生灵活运用各知识点。在实验阶段融入“思政”教育内容，锤炼学生的内在品质、性格特质和综合能力，是强化“课程思政”整体建设的重要一环。要求学生以小组形式完成项目任务，携手解决问题，共同修正编程错误，锻炼学生对待工作的严谨态度、敢于直面挑战的决心，并培养他们的团队合作意识和协同精神，逐步塑造他们的团队协作素养。

例如，在“校园导航系统”实验中，要求用无向图表示学生所在学校的校园景点平面图，图中顶点表示主要景点（例如：“图书馆”“思贤楼”“四为园”“风雅婷”等） ，图中的边表示景点间的道路，边上的权值表示两个景点之间的路径长度。学生5 人一组，合作完成，通过问题分析、团队分工、各自编码、联合调试、结果测试等环节完成任务。通过实验过程，学生不但掌握了图的概念、存储和算法应用，更重要的是增强了认真钻研、勇于担当、团队协作等精神[6]。

3 构建基于线上线下的混合式课程思政课堂教学模式

构建基于线上线下的混合式课程思政课堂教学模式，充分利用数字化技术与传统课堂的优势，实现思政教育的深度、广度和互动性的有效融合。以“哈夫曼树和哈夫曼编码的应用”课堂教学模式为例，展示课程思政育人模式。

1） 课前预习安排。课前安排学生学习课程线上资源中关于“哈夫曼树和哈夫曼编码”的知识点。开学初，所有学生参加了中国大学MOOC上数据结构与算法的课程学习，包括课程视频、文档、讨论、作业等，课程资源与课程大纲及学生基础匹配度高。

2） 课前导入。在课程起始阶段，以一个与哈夫曼编码紧密相连的实际难题情境导入：设想需要向接收方紧急传送一项特别重要的任务，必须采取加密手段确保信息的安全传递。这种情景模拟富有沉浸感，通过引入这一实例，引导学生体会信息安全的核心地位，并了解到，在从事保密工作时，需要高素质的专业队伍，坚守职业道德，保持严谨审慎的工作态度。以此为背景，提出哈夫曼编码作为一种有效的加密解决方案，帮助学生明晰哈夫曼编码在实际应用中的关键作用及其学习的重大意义，激发他们对该领域的认知与求知热情。

3） 算法分析。通过一个具体问题引出如何构建哈夫曼树并进行哈夫曼编码：设想需要对文本字符串“abracadabra”进行高效编码以节省存储空间并提高数据传输效率。哈夫曼树，也被称为最优二叉树，是实现这一目标的理想结构。引导学生逐步理解哈夫曼树的构造原理、相关概念以及如何利用它对给定字符串进行哈夫曼编码。在课前预习阶段布置了算法讲解的任务，此处进行15分钟左右的翻转课堂，让学生分析算法实现。

4） 案例分析。通过小组研讨与课堂互动相结合的教学模式，设计与解析新颖案例，引导学生重视信息安全与保密法规，探究哈夫曼编码在不同领域的应用潜能以及如何运用哈夫曼编码解决实际问题。鼓励学生自主查阅文献资料进行小组讨论，共同构思一个反映当前信息安全领域挑战的新颖案例。在讨论过程中，学生会接触到我国在经济、文化、科技、网络等领域取得的辉煌成就，激发他们对祖国的热爱和对党的崇高敬仰之情。选取其中一个典型案例进行深度剖析，增强学生对所学知识的实际运用能力。在小组内部展开讨论，详细阐述问题解决的方法和步骤，帮助学生理解和掌握运用哈夫曼编码解决实际信息安全问题的策略和方法。

5） 实践演练。在教学过程中，采用讲解与实操演示相结合的方式，引导学生同步进行学习活动。例如，带领学生一同统计每个字符的出现频率，随后据此构建最优的哈夫曼二叉树。对于顺利完成任务的学生，给予表扬，并邀请他们上台展示算法操作流程，激励全体学生积极参与课堂互动，提升学习积极性。

此外，此类实践活动培养学生的安全意识，让他们意识到信息处理和编码过程中确保信息安全的重要性。通过亲身体验，学生的责任感和诚信意识得到提升，在学习哈夫曼编码的同时，也树立尊重规则、恪守职业道德的意识。

6） 评价反思和作业。在教学过程中，结合讲授、实战练习和课后作业，指导学生完成一项具体任务：要求学生课后按照规定对一段字符序列实施哈夫曼编码加密，并撰写相应的算法和代码。通过实际编写代码和深入分析代码质量，培养学生对软件可靠性和精确性的理解，提升他们的职业技能素养和岗位胜任力。

4 基于课程思政的教学效果评价

经过两年的数据结构与算法课程思政示范课迭代式教学实践，对2022级软件工程专业1个班级的学生课堂互动情况和期末成绩进行统计分析和结果，如图3、图4所示。课程改革以来，课堂气氛活跃，学生学习兴趣和学习动力明显增强，成绩全部合格，大部分同学成绩都在70～90分的区间，也有个别同学成绩在90分以上。与前几届学生整体成绩偏低、存在相当一部分同学成绩不及格的现象相比，情况明显好转。课程思政示范课的实践取得了良好的教学效果。

最近针对2021级和2022级全体计算机学院学生的问卷调查结果显示，数据结构与算法课程中融入的思政教育理念与实践方法正逐渐获得学生的广泛认可和深入理解。数据显示，高达95.3%的学生表示该课程有助于深化他们对科学精神内涵的领悟，而有92.9%的学生认为课程内容增强了他们对工程技术与社会关系之间联系的认知。总体来看，学生对课程中所实施的思政措施及教学方法持高度赞同态度，并从中获得了明显的收获和成长。

5 总结和展望

通过基于数据结构与算法课程的思政育人模式的探索与实践，总结出以下经验：以德育为导向，充分挖掘课程思政的育人价值；以学生为本，强化课程思政的实践性；坚持问题导向，注重课程思政的创新性；强化协同育人，提升课程思政的有效性；建立课程思政评价体系，不断完善课程思政建设。

未来，将进一步加强课程思政的建设，持续探索新的教学方法和模式，不断提升课程思政的质量和效果，为培养“五育并举”的人才做出更大贡献。

参考文献：

[1] 习近平.把思想政治工作贯穿教育教学全过程：全国高校思想政治工作会议交流发言摘编[N].人民日报，2016-12-09.

[2] 耿国华.数据结构：用C语言描述[M].3版.北京：高等教育出版社，2021.

[3] 柳巧玲“. 数据结构” 课程思政教学探索与实践[J].中国信息技术教育，2023（14）：106-108.

[4] 马建辉，文劲宇.新工科背景下专业课程思政教学指南[M].武汉：华中科技大学出版社，2022：37-40.

[5] 尹玉杰，刘允涛.高职院校计算机应用专业“分方向三段式学徒制” 人才培养模式的探索与实践[J].中国职业技术教育，2019（26）：93-96.

[6] 王亚丽，高淑敏，袁培燕.课程思政引领的数据结构课程教学[J].计算机教育，2021（8）：57-60.

【通联编辑：闻翔军】

基金项目：宝鸡文理学院第十九批校级教改项目资助（24JGZD16） ；教育部产学合作协同育人项目《基于线上线下的<数据结构>课程教学改革与实践》（202101087002）；宝鸡文理学院2021 年校级课程思政示范课程