《数据结构与智能算法》示范课程建设.docx

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1、数据结构与智能算法示范课程建设数据结构是计算机科学与技术专业、计算机信息管理与应用专业、物联网技术、数据科学与技术和智能科学与技术等专业的核心基础课，具有十分重要地位。近年来，围绕数据结构的课程改革和建设的视角都着眼于各种数据结构实验实训的语言层次，缺少对现在智能制造方兴未艾下的内容更新。本项目组多年来从事数据结构课程的教学工作，包括课程设计等，取得了丰硕的成果和宝贵的经验。项目主持人及其团队已经开设数据结构课程十多年，学生们通过本门课程所学到的数据结构设计与软件开发技术，培养了计算机创新设计思维和技能，或开展校企合作，或个人创业，或企业开发软件等，教学效果很好。因此，本课题组顺应当前智能时代

2、下数据结构教学内容的更新迭代需求，提出建设面向人工智能+的数据结构课程示范课数据结构与智能算法。1、探索产学合作协同育人特色的校企合作新模式苏州大学应用技术学院，依托苏州大学的资源和自身发展，已经成为一所国内一流的作为应用型本科高校。校企合作是一种注重培养质量，注重在校学习与企业实践，注重学校与企业资源、信息共享的“双赢”模式。在北京四合天地科技公司的支持下，项目团队将更便利的获得人工智能产业方面的最新信息和最新技术，转化为课程内容和教学方法，最终传授给学生，从而进一步形成产学合作协同育人特色的校企合作“课程+技术+算法+创新”新模式。2、建设融课程思政的数据结构与智能算法新课程本项目组在项目

3、负责人领导下，与北京四合天地科技有限公司持续合作，继续响应“新工科建设”这一深化工程教育改革的重大行动,继续深入推进产教融合、产学合作、协同育人，汇聚企业资源支持高校专业综合改革和创新创业教育改革，推动专业设置、课程内容、教学方式与生产实践对接，不断更新教学内容，不断更新课程体系，使得数据结构课程逐渐成为校企合作的基础能力。本项目将完成建设融课程思政的数据结构与智能算法新课程，并保持与最新的人工智能技术等同步更新，依托校企合作，丰富内容，持续迭代，满足学生人工智能素质的提升需要。本项目的主要建设内容如下:1、更新数据结构的课程案例和实训内容数据结构是计算机、人工智能等专业的核心课程。经典算法一

4、般内容更新较少，将LeetCOde面试题作为案例和实训内容引入到课程中，使用课程能直接与当前企业需求对接，从而提升学生适应企业的岗位能力，具有非常好的现实意义。因此，在数据结构的教学内容中引入贴近企业需求的LeetCode面试题等开发技术，一方面为数据结构课程提供了实践/实验平台，另一方面也是促进了课程教学内容的更新和扩展。2、拓展人工智能新算法的技术创新应用人工智能发展迅猛，尤其是深度学习，使得人工智能技术的可靠性大大提高，出现了很多最新的应用场景。这些新技术、新场景和新算法，如何快速的融入到数据结构这门传统课程中，一方面需要将一些新颖的理论成果通过开发应用，经过实验/实践和创新教学应用，快

5、速转化，形成课程内容，满足教学需求。另一方面需要提升学生人工智能+赋能创新能力，只有让学生更早更好更系统的接收到人工智能技术的洗礼，才能更好的为我们国家服务。3、建设“企业+原型”课程设计新规范课程设计是本课程的重要内容，是引导学生综合利用所学到的知识，进行阶段性融合贯通，进一步理解应用的重要环节。立足数据结构及智能算法的理论学习，通过与企业合作，解决企业难题，或者自行设立课程设计方向，这些都是校企合作创新创业模式中的主要基础。本项目将充分发挥教师的教学指导作用，培养学生的创新能力，根据企业需要，引入企业实际项目需求，经过提炼和开发，形成数据结构课程设计的若干原型和案例，获得有效的产学合作孵化成果。4、融合课程思政孵化课程改革的新文化通过引进企业需求和案例，在教师的精心指导，悉心研究，学生经过培养和思考，发挥创新能力，应用最新人工智能技术，改革教学内容,形成融合当前课程思政的新文化。预期目标：(1)课程大纲，包括具体的课程时间分配、章节、实验、习题描述；(2)教师授课教案：每章节均提供PPT课件，包括课程相关的参考书目、论文参考文献、网络资源等内容;(3)典型教学案例：围绕课程教学内容，包括2个典型教学案例；(4)习题：按照教学内容和进度情况，每章节均设计与该章节匹配的习题，包括参考答案；(5)课程实验：实验描述及实验步骤。