融合学科前沿的人工智能专业数据结构与算法实验课程教学改革与实践

王啟军; 阮若林

doi:10.16751/j.cnki.hbkj.2026.01.001

湖北科技学院学报 ›› 2026, Vol. 46 ›› Issue (1) : 99 -107. DOI: 10.16751/j.cnki.hbkj.2026.01.001

融合学科前沿的人工智能专业数据结构与算法实验课程教学改革与实践

王啟军, 阮若林

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摘要

为适应人工智能专业人才培养要求，本文研究了面向人工智能专业的数据结构与算法实验课程教学改革方法，从课程思政、实验范例和实践锻炼三个角度出发，构建融合学科前沿的数据结构与算法实验课程教学模式，保证教学内容的与时俱进。具体来讲，梳理了当前人工智能领域学科前沿的大语言模型、卷积深度神经网络等技术和数据结构与算法课程内容的对应关系，在数据结构与算法实验课程教学过程中，一方面，以学科前沿知识为背景，构造相关的思政内容，强化学生的创新意识，激发学生的学习热情；另一方面，设计人工智能学科前沿知识背景下的实验科目，包括深度神经网络的构造、Transformer模型中的稀疏矩阵运算等，将课程内容与学科前沿知识结合起来，增强学生对于课程学习的目的性和主动性，锻炼学生的实践动手能力，增强学生的团队精神。在人工智能数据结构与算法教学实践中，试点了这些教学改革举措，学生课程学习效果显著增强，同时，学生参加各类比赛的热情和能力也大幅提高，在国内高水平的人工智能比赛中取得了较好成绩。