关于程序设计类课程在高职计算机应用专业中安排比例的探讨

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1、关于程序设计类课程在高职计算机应用专业中安排比例的探讨【论文关键词】高职教育程序设计计算机应用　　【论文摘要】目前高职计算机应用专业教学计划的安排中普遍存在的问题是程序设计类课程比例偏大，科目数量偏多，单科学时数量不足，最终导致教学效果不佳。本文对此现象及其原因进行深入分析，并且给出了切实可行的建议，对高职计算机应用专业中设置程序设计类课程，具有一定的借鉴意义。　　1目前高职计算机应用专业中程序设计类课程设置存在的问题　　目前高职计算机应用专业教学计划的安排中比较普遍的问题是程序设计类课程比例偏大，科目数量偏多，单科学时数量不足。以某学校的教学计划为例

2、，在全部15门专业必修课程中共有8门课程是程序设计类课程，其中还不包括数据结构和软件工程等程序设计指导的课程，其涉及到的具体数据如下图1：　　　　从中看到程序设计类课程在专业必修课中所占的比例高达50％左右，学生需要掌握的编程设计语言有C，C++，VB，JAVA，VC++和OO(面向对象)；还有一些学校教学计划安排中同样要求学生掌握c，c++，VB，JAVA和DELPHI。但是，最终的结果并不理想。　　由于程序设计科目数量偏多，单科学时数量不足，所以这种教学模式只注重表层知识的灌输，而忽视学生知识的内化过程，忽略了学生的主体探究，就使课程的学习变得枯燥

3、无味，课程学完后，学生除了学到一些呆板的语句外，其编程水平和分析、解决实际问题的能力没有得到应有的提高。学校的培养目标和培养方式与企业的需求出现了严重的脱节，培养出来的学生在今后工作中很难适应企业的实际岗位需求。　　2原因分析及解决方案　　笔者认为产生问题的根源是教学计划安排的问题。高职教学不是职业培训班，不是说在大学中学习的程序设计语言越多就越能胜任未来的工作。随着计算机技术的快速发展，新程序设计平台出现的时候是不是还需要我们的学生重新回到学校学习呢?答案当然是否定的，所以这种教学计划的安排模式不益提倡；另一方面是程序设计类课程讲授的问题，目前大部分

4、的讲法是“一言堂”，以语言语法作为讲授重点，而考核的重点(特别是标准化考试)也多以学生背诵语言概念点和语法规则为核心，导致的结果是学生花很大的精力学习语法，即使学生在考试中获取了高分，但还是不知道怎样通过编程去解决实际问题。　　笔者提出从两个方面来解决这个问题。首先针对教学计划安排的问题，可以安排一门程序设计语言(推荐为C++)，加大讲课和上机的学时数，通过这门课程系统详细的学习，透彻的讲解和学生充足的上机操作练习将使学生最后对程序设计的方法、面向对象的思路和编程解决问题的角度，甚至于编程的技巧、风格和习惯都具备很好的功底，而其他高级语言，例如JAVA

5、，VB，VC++，DELPHI，PB，等，可以采取指定选修课的方式。为了解决随之产生的师资力量不足的问题，可以采取跨学院开设指定选修课的方式，当然这需要各个学校之间协商行之有效的操作办法，互相承认学分。　　其次，针对程序设计类课程讲授的问题，一方面，在授课的过程中以程序设计为主线，每章讲述大量的例题。例题不是为了解释语言概念，而是从构造算法出发，着重讲解算法逻辑，以训练学生的实际编程能力为目标。为了开阔学生思路，可以对同一个例题给出不同算法的解决方案；另一方面，在上机和实训的过程中，加大学生动手能力的培养，让学生自己发现身边的问题，使用编程工具自己解决

6、；最后就是实习环节。通过与国内某知名公司人力资源管理人员交流发现，实习单位不乐意接受实习学生，对方建议学校请公司的技术总监作为学校的客座教授，以选修或讲座的形式把工作一线的经验、新技术的发展动态传授给学生，以弥补理论教学和实践应用相互脱钩现状以及实习的缺陷。　　3实践效果　　(1)改进教学内容和方法，提高学生自主学习能力。程序设计教材基本上是以一系列语句为基础来讲解语句、语法等知识。例如，c++语言教材首先介绍了C语言的一般概念，再介绍语句、函数、类和对象等面向对象程序设计的概念及其描述。尽管这些教材可以将一门高级语言的基本概念、语句系统等阐述得比较全

7、面、准确，但是对学生能力的培养和研究型学习的促进起不了多大作用。因此，在程序设计课程的教学中我们补充讲解“如何进行编程”“如何提高编程能力”等内容；在课堂上增加算法设计的分析和讨论，强调算法设计的优化和程序的优化；通过典型案例教学，引导学生从生活中、社会上选择实用课题进行自主研究学习，并在学习过程中主动地运用所学知识来分析问题、解决问题。　　(2)加强算法设计的思维方法的指导。算法是程序设计的基础，在具体讲解某一实例时应把重点放在分析方法和分析过程上，引导学生自主简洁地描述解题的数学模型和算法。实践证明，指导学生讨论，通过发散思维来扩展和提高学生的编程

8、能力在教学中充分利用线索引导学生探索，举一反三，触类旁通；鼓励他们大胆对传统算法推陈出新，对学