以“神经网络图”为核心的“数据结构”课程科研与应用型教学融合研究  

Research on integration of scientific research and applied teaching of“data structure”with“neural network map”as core

作　　者：杨胜利 彭玲 杨许亮 YANG Shengli;PENG Ling;YANG Xuliang(Dongguan City University,Dongguan,Guangdong 523419,China)

机构地区：[1]东莞城市学院,广东东莞523419

出　　处：《计算机应用文摘》2024年第21期48-50,53,共4页

基　　金：2022年东莞市社会发展重点科技项目:基于人工智能的3D实物获取与重建关键技术研究(20221800905202);2023—2024学年东莞城市学院高等教育教学改革重点项目:数字化学习环境下的应用型科研导向人才培养研究与实践(2023yjjg045);2023—2024学年东莞城市学院高等教育教学改革一般项目:《数据结构》课程的线上线下混合教学模式的创新与实践探索(2023yjjg020);2023年度广东省普通高校特色创新类项目:基于多模态预训练数字人的探究与实践(2023KTSCX217)。

摘　　要：文章探讨了“数据结构”课程中科研与应用型本科教学融合的策略及其对教学成效的影响。以神经网络中的图数据结构为核心,将其作为科研项目的切入点,并与课程中的图相关知识紧密结合。通过实证分析,这种融合模式不仅能增强学生的学习兴趣和动力,还能显著提高课程质量。此外,文章提出了未来的研究方向和建议,旨在为教育教学改革提供有益参考。This paper discusses the strategy of integrating scientific research and applied undergraduate teaching in the course of“data structure”and its influence on teaching effectiveness.The graph data structure in neural network is taken as the core,and it is used as the entry point of scientific research projects,and closely combined with the graph related knowledge in the curriculum.Through empirical analysis,this integration model can not only enhance studentslearning interest and motivation,but also significantly improve course quality.In addition,the paper puts forward future research directions and suggestions,aiming at providing useful reference for the reform of education and teaching.

关 键 词：应用型本科教学 数据结构 教学创新 数字化学习环境 

分 类 号：G424[文化科学—课程与教学论]