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关键词： 数据结构   电子政务建设   五年规划   远景目标纲要   数字  

摘要： 2022年6月23日,国务院发布《关于加强数字政府建设的指导意见》(国发【2022】14号)(以下简称《指导意见》)。由于该《指导意见》是在《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》明确提出“数字中国”战略之后的首个电子政务建设指导意见,因而备受社会各界的高度关注。

关键词： 数据结构   排序算法   学习意义感  

摘要： 以数据结构中“排序算法”的教学为例,探讨引导学生建立学习意义感的方法.从分析学习现状、明确学习目标多样性、了解岗位需求和审视算法背后逻辑4个角度入手,帮助学生对学习内容产生正确认知并建立学习意义感,激发学生的求知欲望和学习动力.

关键词： 数据结构   教学方法   引导式   PBL   算法  

摘要： 本文针对数据结构课程的特点,提出了以问题为导向、以实际问题为原型的PBL教学方法。同时提出,相对于传统的教学方法,以问题为导向的数据结构课程PBL教学方法能够更好地培养学生分析问题和解决问题的能力,能够有效地提高学生的学习兴趣和编程能力。

关键词： 课程思政   数据结构   课程教学  

摘要： 如何将课程思政有机融入专业课程建设是大思政背景下的课程改革研究的热点问题。本文以数据结构课程为例,从数据结构课程的现状分析入手,阐述了数据结构课程的知识目标、能力目标和思政目标,探讨了数据结构课程思政的实践模式,提出“三维并举、两维齐挖、内外融合”的课程思政模式。“三维并举”即从强化教师课程思政意识、提升教师课程思政能力、增强教师专业技能三个维度,提升教师的课程思政意识和能力;“两维齐挖”即基于课程教学知识点的思政元素挖掘及基于课程实践项目的思政元素挖掘;“内外融合”即第一课堂与第二课堂内外融合。实践证明,该模式能够取得一定成效。

关键词： 智慧教学   数据结构   计算思维   新工科   民办高校  

摘要： “互联网+教育”背景下,“智慧教学”理念得到充分发展。为解决民办高校数据结构课程教学中教学模式封闭性、教学方案片面性、教学对象学习自觉性不高等问题,构建了课程智慧教学体系。根据课程教学需求,充分利用现有软硬件教学设施和资源,整合、改造为智慧教学平台和包含教学资源、文献资源和网络资源的立体化资源系统。以学生为中心,进行智慧教学环节与活动设计。线上、线下两个教学环节的混合,课堂教学、实践教学、扩展实践教学和课外辅导等活动的融合,更有效提升学习者体验。着眼于有效调控学习过程,构建“诊断性评价”“形成性评价”与“终结性评价”相结合的评价方法体系。教学实践表明,课程以“计算思维能力培养”为目标,培养学生在计算环境下掌握问题求解方法,理解计算机学科独特的思维方式,为将来创新性地解决专业问题奠定了基础。智慧教学将“新工科”人才培养需求落实到民办高校的具体课程,为培养“新工科”人才奠定基础。

关键词： 课程思政   数据结构   实践教学   成果导向   混合式教学  

摘要： 为了实现计算机专业实践课程与思政课程的同向同行,根据计算机课程实践教学特点,以数据结构实验为例,通过融入思政元素进行教学内容更新、线上线下混合式教学进行教学方法求新、以学生为中心和以成果为导向进行教学模式创新,将知识传授与价值引领相结合,实现知识教育与价值引导同频共振。实践教学证明,基于课程思政的实验教学学生平均成绩提高4分左右,学习满意度提高近10%。基于课程思政的实验教学强化了专业实践课程的育人功能,发挥了学生学习的主观能动性,提升了实践教学质量,达成了专业教育与思政教育的双赢。

关键词： 数据结构   课程设计案例   过程管理  

摘要： 针对数据结构课程设计实施过程中存在的问题进行了分析,结合应用型独立学院学生的特点,课程组精心设计课程设计案例,并举例说明案例实施过程,通过有效的过程管理,达到课程设计目的。

关键词： 计算思维   数据结构   算法   能力产出  

摘要： 计算思维已成为各专业学生都应掌握的思维方式,与计算思维融合,是各学科学生创新的源泉。探讨以计算思维能力产出为导向的程序设计类课程教学改革,在分析教学现状的基础上,提出关于教与学的几点意见,给出了量化标准和教学改革实践,从而提升整体教学效果。

关键词： 数据结构  

ISBN: (纸本)9787302597094

摘要： 本书内容包括绪论、线性表、栈和队列、串、递归、数组和广义表、树和二叉树、图、查找、内排序、外排序等。本书各章除给出该章练习题的参考答案外, 还总结了该章的知识体系结构, 并补充了大量的练习题且予以解析, 因此自成一体, 可以脱离主教材单独使用。

摘要： Research has shown that the climate changes we are experiencing arise from both natural and man-made. Science also has the potential to develop new technologies to face the challenges now ahead of us. Climate change consists of a wide range of scientific topics, and carbon net-zero is a subset of it. For efficient utilization of information, it is crucial to structure the net-zero-specific data as much as possible. Document labeling is an essential step in data structuring, considering its use-cases such as navigation & document searching. This research addresses the existing data structuring gap in the climate change research domain by proposing an approach to automatically label an enormous amount of net-zero-specific publications. The method assigns labels to the cluster of scientific documents or publications by leveraging the IEA (International Energy Agency) taxonomy of clean energy technology guide, resulting in internationally accepted net-zero technology labels. The research utilizes community detection as a clustering approach to cluster net- zero publications based on scientific similarity. Modularity in the case of SciBERT vectors is higher than that of DistilBERT vectors by approximately 603%, indicating substantial improvement in clustering. For labeling, the IEA technology vectors are matched with aggregated cluster vectors using cosine similarity and assigned the respective label with the highest similarity score. However, none of the sampled publications for evaluation were correctly labeled. The study analyzes two primary reasoning for the unsuccess of the current method - loss of semantic meaning and limitation of the similarity measure. Furthermore, the research proposes alternative approaches for limitations found in the current approach as future work.