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依托学科竞赛的计算机专业学生能力培养研究.doc

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1、依 托 学 科 竞赛 的 计 算 机专 业 学 生 能力 培 养研究 叶枫 吴 胜艳 张雪洁 李凌 河 海 大学 计 算机 与 信息 学 院 摘 要: 在总结国内外知名大学生程序设计竞赛特点的基础上, 提出依托学科竞赛的计 算机专业学生能力培养模式:结合不同竞赛的特点, 完善计算机专业课程讲授体 系;构建师生协作和教学过程的质量保障体系。通过对近 3 年应届毕业生的就业 状况和竞赛成绩进行统计和聚类分析, 说明依托学科竞赛的学生能力培养模式 是可行的。 关键词 : 竞赛; 能力培养; R; K-Mean 算法; 作 者简 介: 叶枫, 男, 讲师, 研究方向为云计算及数据挖掘, 。 基 金:

2、 河海大学2014 年小型教学研究项目 (河海教务201431 号) 1 问题与研究现状分 析 计算机科学与技术的发展日新月异, 热点不断。 以物联网、 大数据为 代表的新理 念、 新技术层出不穷, 极大地改变了人们生活和工作的方式。 为适应快速发展的 需求, 软件企业、 科研机构等对计算机软件人才的综合素质和创新应用能力提出 更高的要求。 张尧学院士明确指出 “人才培养的目标和定位不准确, 与产业实际 需求差距越来越大的矛盾日益突出 ”“在做事方面, 我们的学生在实践能力和 创新能力方面, 存在着明显的不足 ”1。 具体问题 包括以 下几方 面:1 受限 于学时, 专 业课的课 堂教学 偏重

3、讲 解基础概 念, 内容范围窄, 难以系统地跟踪新的理念、 技术的发展和行业的需求, 影响对学生 创新思维的启发和创新能力的培养;2 考核机制偏重于卷面笔试, 降低对动手能 力的要求, 不利于对学生实践能力的培养;3 软件系统的研发过程需要工程化方 法来指导, 主动学习和团 队化合作非常必要, 但日常教学中主要采用1 对N 的教 授方式, 难以培养学生的团队合作和主动学习能力;4 缺少授课质量保障机制: 学生考试结束后, 所学专业知识就难以再巩固和应用, 难以建立夯实能力的质保链, 形不成 “学习 实践应用再学习 ”的良性循环;5 其他能力的培养: 师资力量有限, 导致难以因材施教, 诸如学生

4、的写作、表达能力等就无暇顾及。 已有的研究工作2-12表明, 依托计算机竞赛建立学生的能力培养机制以及新 型的计算机教学模式是可 行的, 学生专业能力、 团队合作能力、 写作 能力等方面 均有所提高, 取得了较为有效的教学和人才培养成果。 然而, 上述研究工作依然 存在不足, 如专业竞赛的种类非常多, 定位和侧重点也大不相同, 缺少考虑不 同竞赛间存在定位差异和承接关系;在讨论将竞赛跟正常教学体系相互融合的方 式方法时, 还不够细致具体;对学生培养的成果缺乏量化分析等。因此, 笔者在 总结国内外知名大学生程序设计竞赛特点的基础上, 提出依托学科竞赛的计算 机专业学生能力培养模式。 2 构建依托

5、竞赛的课 程培养体系 2.1 计算 机专业 竞赛 的特 点 ACM 国际大 学生程序设计竞赛、 “中国软件杯 ”大学生程序设计大赛以及中国大 学生服务外包创新创业大赛是最具有影响力、 最受高校重视和师生关注的计算机 专业竞赛。除了规模大、关注度高外, 竞赛在专业方面还体现如下特点。 (1) 展现计算机科学技术发展的新动向和应用的新投向, 具有引导性、 前瞻性和 创新性。这些知名的计算机专业竞赛, 往往由领域专家或者业界知名 IT 公司的 工程师出题, 命题内容通常会结合研究或应用的热点问题或算法。 (2) 具有基础性和综合性。 竞赛的内容与课堂教学内容并不脱节, 题目往往利用 正常教学中所需的

6、知识基础, 是对学生掌握专业内容的综合和技能的提升。 例如, ACM 国际大学生程序设计竞赛能锻炼学生在 5 个小时内使用C、C+或 Java 中的 一种编写程序解决 711 个问题, 重点考查学生的算法和程序设计能力, 而使用 上述语言进行编程是本科专业学生必须掌握的基础。 (3) 不同的竞赛之间存在承接性和系统性。不同的竞赛有不同的定位和侧重点, 针对的学生群体和年级层次也不完全一致, 往往存在一定的承接性和系统性。 ACM 国际大学生程序设计竞赛重在锻炼学生的算法和逻辑能力 ;“中国软件杯 ” 大学生程序设计大赛能锻炼学生综合应用开发组织 的能力;中国大学生服务外包 创新创业大赛有利于提

7、高学生的编程能力、 表达能力等。 竞赛之间的承接性和系 统性往往为师生所忽视。 (4) 命题的开放性。 计算机专业竞赛的方法、 解决过程及选用的工具都是开放的, 突破了以教室、 教师、 教材为中心的圈子。 要想完成竞赛内容, 需要参与的学生 主动找资料和积极协作来设计方案, 严谨认真地部署软硬件环境并编程解决问 题, 甚至准备文字和表达内容。 这样的过程需要学生反复实践, 也要求教师从多 角度启发指导学生, 帮助其从不断的实验甚至是失败中总结经验。 一旦成功实施, 将显著地提高学生的实践 能力和独立解决问题的能力。 2.2 完善 课程培 养体 系 研究竞赛的出题思路、 特点等, 可以快速地将视

8、野从课本内的基础层面引入更广 阔的空间, 能让师生以最直接的方式把握计算机学科的最新动态和企事业单位 的关注点, 有利于激发学生的兴趣和求知欲, 也能帮助教师在教学过程中有意 识地将基本概念与先进思路和技术关联起来, 从而最终有益于师生创新能力的 培养。 在讲授编程语言、 程序设计方法、 算法数据结构等基础课程时, 任课教师 可以引导学生结合 ACM 国际大学生程序设计竞赛的题目开展学习;在讲授软件工 程、 体系结构、 数据库 及相关专业 课程时, 可结合 “中国软件杯”大学生程序设 计大赛及中国大学生服务外包创新创业大赛的题目和案例进行讲解。 结合竞赛特 点完善的教学体系如图 1 所示。 学

9、生带着该主线思路学习课堂内容, 有效结合好 不同竞赛之间的承接性和系统性, 将对锻炼综合能力起到事半功倍的效果。 图1 结合竞赛特点完善的教学体系 下载原图 3 能力培养的新模式 3.1 建立 主动学 习和 团队 合作 机制 一个软件项目从设计、 开发到运行的整个生命周期中, 往往需要多人协作学习和 配合。 学校传统的教学模式是 1 对N 的教学模式, 难以组织多人协作的团队。 依 托竞 赛, 将有共同兴趣和余力的师生组织起来, 利于构建主动学习和合作的团 队。 以近年来我们依托竞赛的教学实践作说明:首先, 根据学生的兴趣和能力进行选 题组合, 根据教师的兴趣或专业特长将其分配到相应的竞赛队中

10、;其次, 师生针 对题目制订时间进度表、人员安排表等内容, 检索查找相应的资料等;最后, 备 赛过程遇到问题由师生共同学习、讨论并解决, 整个团队的架构模式趋向扁平 化。在这样的关系下, 每个成员都要主动学习并积极与其他成员开展交流合作, 相互促进提高, 才能顺利开展竞赛。 3.2 建立 教学质 量保 障机 制 传统模式 缺少教学过程中的质量保障机制。 对于很多学生而言, 考试一结束, 对 课程内容的实践、 应用等后续环节就缺失了, 难以形成“学习实践 应用再 学习 ”的良性循环, 导致学生缺乏独立解决实际问题的素养。 教师作为知识和学 生之间的最直接媒介, 也要面对计算机专业知识更新带来的挑

11、战。 如果计算机教 师不能有效地补充前沿知识, 不能适应理念的更新和技术的发展, 将不可避免 落伍。 利用竞赛体系, 能进一步完善教与学的质量保障链。 教师可借鉴软件工程的过程 跟踪和监督体系13, 采用如下方法:结合竞赛的时间安排, 详细地规划竞赛内 容的开展, 积极与软件工程的过程跟踪和监督体系相对应, 包括对每个团队成 员学习和实践内容的安排、 关键的考核节点、 预期目标等。 这样, 每个环节都会 要求参与的学生以较高的质量完成相应的内容和文档, 教师可按计划进行监督 和指导, 任何一步马虎和不合格的工作都将在环节中体现出来。 细化的流程跟踪 和质量保障方式, 可以有效地保障学生的学习质

12、量。 4 实施效果与分析 4.1 供分 析的数 据和 试验 环境 为了验证该模式的有效性, 我们对采用上述方法实施培养 的近3 届学生就业状 况和获奖状况进行分析。 所选用的数据是近 3 年毕业的350 名计算机专业本科学 生的成绩、 就业和竞赛成绩数据, 数据结构组织见表 1, 包括编号、 性别、 成绩 绩点、 毕业去向、 接收单 位权值和竞赛权值, 其中, 毕业去向是个数组保研, 考 研, 国外深造, 工作, 自主创业和其他;接收单位权值定义为数组, 若保研、 考 研和国外深造是名校、 985 高校, 权值定为20; 若是保研本校或其他211 高校, 权 值定为15;若是去了知名的企业、大

13、型国企或事业单位, 权值定为15; 若是一般 规模的公司, 定义为 10;其他的则定义为0。竞赛权值是参加一次比赛, 赋值为 1; 若是获得省级奖项按一等至三等分别给予 3 分到1 分;若获得国家级奖项按一 等至三等分别给予 6 分到4 分, 某位学生的竞赛权值按比赛成绩相加。 该数据集 有350 条, 获奖总人数为 45 人, 其中女生 84 人, 获奖10 人。表1 是两条例示 数据的具体形式。 表1 2008 2010 级应届毕业生成绩、就业去向和竞赛成绩例示表 下载原 表 所选用的统计分析工具 R14-15是当前发展最为迅速的一种开源 免费的统计软 件, 提供丰富的数据统计、计算和展现

14、功能。 4.2 试验 结果及 讨论 (1) 通过统计, 我们发现学生获奖比例为 12.9%, 女生占学生总人数的 24%, 获 奖女学生比例占获奖人数的 22.2%。 显而易见, 能获得竞赛成绩非常不容易, 男 女生参与竞赛的能力也没有显著的区分, 因此在依托竞赛的教学安排和团队组 织方面, 并不需要针对性别作特别的考虑。 (2) 有兴趣参加专业竞赛的人数第 1 年是29 人, 获奖7 人;第2 年是 42 人, 获 奖15 人;第3 年是 57 人, 获奖 23 人。 这说明越来越多的师生主动参与竞赛并获 得竞赛奖励。 参与的老师越多, 越能将该模式应用到课堂中, 吸引更多的学生加 入竞赛,

15、 师生双方也能从中获得综合能力的提升。 (3) 为研究获奖学生的就业倾向, 我们对学生就业状况进行统计, 如图2 和图3 所示, 结果发现有 224 名学生选择直接参加工作, 占比为64%;选择保研和考研 的分别是65 人和31 人。 只针对竞赛获奖学生进行分析, 发现保研和考研是第一 选择, 直接选择工作的只有13 人, 占比28.9%, 远小于64%的全体学生选择工作 的比例。 这说明获奖学生对于提升自己的专业能力有了更高的期待, 对自己的综 合素质有了更高的认可度。 图2 全体学生就业选择情况 下载原图 图3 获奖学生的就业选择状况 下载原图 (4) 为研究参与竞赛的学生是否更容易获得较

16、好的就业选择, 我们采用 K-means 聚类算法16 。 经过多次比较实验后, 确定在划分簇数k=3 时展示的聚 类效果最显著。 图4 展示学生课程学习成绩与就业去向单位权值的关系, 主要划 分出3 类, 即去向单位权值在5 左右、 在10 左右和在15 左右的3 个就业群组, 其 中值得注意的是一部分学生的课程学习绩点低于 4, 但就业单位的权值反倒相 对较高。 为探究其原因, 我们构建图5 竞赛权值与去向单位的权值散点图, 在该 图中, 可进一步发现其中聚类将部分的点归为一类, 此类学生的去向单位明显 受到竞赛成绩的影响, 说明就业单位较为看重学生的专业能力和竞赛成绩。 将图 5 中的散

17、点拟合成一条曲线, 如图6 所示, 可 以看到, 获得竞赛成绩的学生, 去 向单位的权值 是偏高的并且曲线呈上升趋势, 也就意味着竞赛获奖学生的就业 能力能得到有效提升, 具有明显更优的就业前景。 图4 绩点与去向单位权值聚类散点图 下载原图 图5 竞赛权值与去向单位权值聚类散点图 下载原图 图6 竞赛权值与去向单位权值拟合曲线 下载原图 综上, 我们可以得到如下结论:依托学科竞赛的学生能力培养模式是可行的, 参 赛学生逐年增多, 竞赛获奖学生的综合能力能得到认可, 具有明显更优的就业 前景。 5 结语 依托竞赛的教学模式, 重点在于3 方面:1 能开阔视野, 把握新的发展动向, 结 合竞赛的

18、特点, 利于进一步完善课程教学体系;2 能建立主动学习和团队合作的 机制;3 教学过程中具有质量保障环节。实施该教学模式, 可以在很大程度上弥 补当前计算机教学中的不足, 显著地提高师生两方面的综合素质, 具有良好的 教学质量提升效果。 后面的研究将继续完善该教学模式, 丰富并细化其内容, 为 教学研究提供新的可借鉴思路。 参考文献 1 张尧学.近十年我国 信息人才培养的发展状况J.中国计算机学会通讯, 2008 (9) :72-74. 2 李玲芝, 徐俊, 易 险峰.依托大学生计算机程序设计竞赛, 探索信息学科创 新型人才培养新模式J.计算机教育, 2009 (12) :92-93. 3 付

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20、深化实践教学改 革的探讨J.大学教育, 2013 (13) :114-115. 8 周燕, 曾凡智, 杨 广发.科技竞赛驱动及多知识点融合的计算机学科创新人 才培养模式J.计算机教育, 2012 (16) :19-22. 9 张书钦, 董跃钧, 董智勇.基于科技竞赛的计算机专业学生创新实践能力培 养J.计算机教育, 2010 (17) :14-16. 10 姚翠莉, 刘一玮, 金博.ACM/ICPC 竞赛人才培养模式的研究与实践 以 大连理工大学ACM/ICPC 创新实践班为例J. 内蒙古师范大学学报 ( 教育科学 版) , 2012, 25 (3) :141-143. 11 邝祝芳, 余绍军

21、, 杨卫民.ACM/ICPC 对培 养信息学 科创新 型人才 的作用J. 计算机教育, 2013 (3) :4-6. 12 卢玲, 陈媛, 苟光 磊.基于 ACM 竞赛的学习能力培养模式研究与实践J.计 算机教育, 2013 (7) :5-65. 13 卡耐基梅隆大学软 件工程研究所.能力成熟度模型 (CMM) :软件过程改进指 南M.刘孟仁, 译. 北京:电子工业出版社, 2001:9-45. 14Maindonald J, Braun W J.Data analysis and graphics using R an example-based approachM.3rd ed.New York:Cambridge University Press, 2010:1-10. 15Torgo L.Data mining with R:Learning with case studiesM.Boca Raton:Chapman&Hall/CRC, 2011:1-94. 16Han J W, Kamber M, Pei J.Data mining:Concepts and techniquesM.3rd ed.Waltham:Morgan Kaufmann, 2012:443-494.

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