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摘要 程序设计课程是计算机及相关专业核心课程，其教学质量直接影响学生专业能力的形成。基于OBE 理念构建程序设计课程群教研室，有助于实现课程目标与学生学习成果的有效对接。本文通过分析现有课程群建设的现状，提出以成果导向为核心的教研室建设路径，包括课程群结构优化、教学资源整合、师资队伍协同发展和评价体系构建等策略，为高校程序设计课程群建设提供实践参考。

关键词：OBE 理念，程序设计课程群，教研室建设，教学评价，课程体系

引言

随着计算机技术快速发展，程序设计能力成为专业人才核心素养之一。传统课程建设多关注知识传授和教材覆盖，难以有效衡量学生的综合能力。OBE（Outcome-Based Education）理念强调以学生学习成果为导向，要求课程群建设围绕能力达成进行设计。程序设计课程群涵盖基础程序设计、数据结构、算法设计与开发实践等模块，课程内容相互关联，教学资源和师资需协调统一。构建基于OBE 理念的教研室有助于明确课程目标、优化教学方法、强化成果导向评价，为学生能力提升提供系统支撑。

一、程序设计课程群现状分析

1.课程群结构现状

当前高校程序设计课程群由基础程序设计、数据结构、算法设计及开发实践等组成。基础程序设计课程通常安排在大一学年，教学内容涵盖C 语言或Python 语言基础语法、基本输入输出、条件控制和循环结构。数据结构课程涉及线性表、栈、队列、树及图的存储与操作。算法设计课程覆盖排序、查找、递归和动态规划等内容。开发实践课程多为小型项目或课程设计，强调实际应用和编程能力。课程之间缺乏系统衔接。基础课程偏重语法与算法练习，未与数据结构和开发实践形成能力递进。数据结构课程知识点与算法设计课程目标关联不够紧密。开发实践课程任务多为零散练习或独立案例，未形成跨课程能力考核体系。学生在完成各课程时，往往无法将基础知识、数据结构技能与算法设计及开发实践统一应用，导致综合编程能力形成滞后。部分课程群中缺少对计算思维和项目管理能力的显性培养目标。

2.教学资源配置

课程群教学资源存在分散与重复建设现象。实验平台多使用国产  IDE 如 Coding、HBuilderX 或本校自建在线编程平台，但各课程使用环境不统一，学生需适应不同界面和操作流程。基础程序设计课程实验任务以语法练习和小程序开发为主，缺乏与数据结构课程关联的综合案例。数据结构课程实验采用虚拟数据和简单算法演示，案例难以反映实际项目开发需求。开发实践课程中，多数项目案例为单独任务，如实现文件管理系统或简单图形界面应用，案例来源单一，缺少模块化和任务难度递进设计。教材选择多为单一出版社版本，课程群内部缺少共享的案例库、题库及在线资源，教师自主准备任务耗时且重复率高。部分课程实验依赖网络资源或开源项目示例，但缺少对学生学习成果的评估标准和项目可视化工具支持。

3. 师资队伍协同现状

课程群教师以单课程负责制为主。基础课程教师注重语法讲解和基础编程训练，数据结构和算法课程教师强调理论分析和算法设计，开发实践课程教师关注项目完成度和代码规范。教师评价标准不统一，实验成绩、作业评分和项目考核存在差异。教研活动集中于单课程教学研讨，跨课程联合研讨少见。教师间信息交流主要通过邮件或微信群，课程群整体教学方案缺乏协作规划。师资培训多侧重新技术或教学方法，未覆盖 OBE 理念下课程群成果导向设计、案例库建设及综合评价体系培训。部分教师具备企业开发经验，但在课程群内部未形成知识共享和项目指导机制。教师在项目实践课程中往往独立指导学生，缺少团队协作指导和跨课程任务设计支持。课程群内教师对学生能力培养目标的理解存在差异，导致课程目标与学生学习成果存在不完全匹配的现象。课程群结构不系统、教学资源分散、师资协同不足，造成学生综合能力形成滞后，课程群建设亟需围绕成果导向进行优化。

二、基于OBE 理念的课程群设计策略

1.课程群目标体系构建

OBE 理念强调以学习成果为导向。课程群目标应明确知识掌握、技能形成和能力达成标准。基础程序设计课程目标包括熟练掌握Python 语法、编程逻辑及基础调试能力。数据结构课程目标涵盖线性表、栈、队列、树及图的实现能力、算法分析及复杂度计算能力。算法设计课程目标包括设计高效算法解决排序、查找、动态规划及图算法问题的能力。开发实践课程目标是独立完成项目设计、模块化编码及团队协作开发。课程群可建立成果指标矩阵，将每门课程的知识点、技能要求与能力指标直接关联。矩阵中列出知识、技能、态度和应用能力指标，行对应课程模块。基础课程成果指标可通过在线练习和编程作业测评。数据结构和算法课程成果指标通过Coding 平台设计自动评测题目，实现算法正确性和效率考核。开发实践课程成果指标通过团队项目、代码质量检查及功能实现完成度测评，形成闭环能力评价体系。

2.教学内容与资源整合

课程群内容应形成梯度递进。基础程序设计课程实验任务设计小型程序，如计算器、简单文本处理系统。数据结构课程实验结合基础课程任务，如使用链表实现学生信息管理系统。算法课程实验可基于前两课程开发复杂功能模块，如路径规划模拟、排序算法可视化展示。开发实践课程以完整项目为主，如校园管理系统或小型在线商城。实验平台采用国产IDE Coding 和 HBuilderX，实现在线代码提交、自动评分及结果反馈。教学资源包括教材、案例库、在线任务和项目模板。案例库按照难度和能力指标分类，支持跨课程调用。教材采用可结合OBE 理念的模块化版本，实验任务和案例库与课程目标对应。课程群共享资源由教研室统一管理，实现实验任务复用、项目模板更新及在线评测统一配置。资源整合保证学生在各课程阶段能够完成逐步递进的能力培养任务。

3.教学方法创新

课程群教学方法应支撑成果导向目标。基础程序设计采用翻转课堂模式，学生通过在线视频学习语法和编程概念，在课堂完成案例练习和错误调试。数据结构和算法课程采用项目驱动方法，每组学生承担一个小型开发任务，如模拟图书馆借阅系统中栈队列操作。开发实践课程采用协作学习模式，组内成员分工实现功能模块，使用Coding 在线平台进行版本管理和代码提交。评价方式结合形成性评价与终结性评价，形成过程性考核体系。形成性评价包括课堂练习、实验报告和阶段性小项目，终结性评价通过完整项目演示、代码质量检查及功能实现度测评完成。学生提交的项目通过平台自动生成成果数据，包括代码正确率、运行效率和任务完成情况，数据用于调整后续课程目标和实验任务。课程群内教师协同设计教学任务，形成统一任务驱动路径，确保学生在课程群内获得连贯能力训练。课程群设计策略应围绕OBE 理念建立目标体系、整合教学资源和创新教学方法，实现课程目标与学生能力形成的精准匹配。课程群各课程形成梯度递进，实验任务和项目案例在平台统一管理下可实现跨课程能力培养闭环。

三、教研室建设与运行机制

1.教研室组织结构

教研室建设需建立清晰组织架构，实现课程群协同管理。教研室设主任一名，负责整体课程群规划、教学改革方案制定及资源统筹。主任下设教学秘书，负责日常教务管理、实验平台维护和数据统计分析。课程组长对应基础程序设计、数据结构、算法设计及开发实践四个核心课程，组长负责课程目标落实、实验任务设计、案例库更新及教师指导。教师成员由各课程骨干教师组成，参与课程教学设计、项目任务开发及在线评测系统维护。组织架构中明确职责分工，确保各课程之间教学资源和能力目标一致。教研室定期召开课程群建设研讨会，利用Coding 和HBuilderX 在线协作工具，完成实验任务同步更新和项目模板共享。教师可在教研室内进行跨课程案例评审，将基础程序设计实验任务与数据结构和算法课程实验结合，实现梯度递进的能力培养闭环。教研室建立课程群建设档案，包括课程目标矩阵、实验任务清单、案例库及学生能力数据，档案用于课程群运行分析和持续优化。教研室内部设立数据分析小组，负责学生项目提交数据、在线测评结果及实验报告进行统计和可视化分析，生成能力达成报告，用于教师间教学调整。

2.师资队伍发展

师资队伍建设以能力提升和成果导向为核心。教研室定期组织OBE 理念培训，包括课程目标制定、能力指标矩阵设计、实验任务构建及评价体系运用。教师培训结合Coding 平台实践操作，模拟学生完成编程任务和项目开发全过程。基础程序设计教师进行Python 语法新版本学习和代码调试技能更新。数据结构教师参与线性表、树、图算法的模块化项目开发训练。算法课程教师完成排序算法可视化、动态规划算法效率分析及模拟项目任务设计。开发实践课程教师参与团队项目管理、模块分工及代码版本控制实训。教师跨课程联合设计实验任务，如学生信息管理系统项目，涵盖基础语法、链表操作、算法优化及界面功能实现。教研室建立教学导师制度，骨干教师指导新入职教师进行课程群教学设计、实验任务布置及在线平台操作，确保新人快速掌握OBE 理念落地方法。教师参与项目开发和案例库更新形成经验积累，案例库覆盖不同难度等级、不同能力指标任务，教师可直接调用用于实验或课程设计。教研室设立教师考核机制，依据教学任务完成度、项目案例开发贡献、学生能力达成情况和线上实验评分准确性进行评价，并与职称晋升和激励挂钩。教师考核数据由Coding 平台和在线实验系统自动生成，包括代码正确率、项目模块完成度和学生实验提交记录。教师团队每学期根据数据分析报告调整课程实验任务难度、项目案例设计及团队协作指导方法，实现师资队伍建设与课程群能力培养目标同步。

3.评价体系与反馈机制

课程群评价体系建立在成果导向基础上。基础程序设计课程实验、作业和小项目通过Coding 平台自动评分系统完成，评分指标包括代码正确性、运行效率及功能完整性。数据结构和算法课程实验采用在线任务和编程挑战赛形式，评估学生算法实现能力、复杂度分析及模块化编程能力。开发实践课程采用团队项目考核，评价内容包括功能实现、模块划分、代码规范、项目文档及团队协作情况。学生提交项目在Coding 平台生成自动化能力指标数据，教研室通过数据分析模块进行统计分析，形成能力达成报告。报告包括每位学生在基础语法、数据结构操作、算法设计、项目开发及团队协作的能力得分。教研室定期召开项目评审会，教师针对能力达成报告进行案例讨论和教学策略调整。课程群评价体系覆盖形成性评价和终结性评价。形成性评价包括课堂练习、实验报告、小项目和阶段性代码提交记录。终结性评价通过完整项目演示、代码质量审查及任务完成度测评完成。课程群评价数据反馈用于课程目标调整、实验任务优化及案例库更新。学生能力数据可视化呈现，包括编程正确率趋势、算法优化效果、团队项目模块完成度及个人贡献分析。教师利用可视化数据设计差异化辅导计划，针对能力不足的学生提供个性化任务或实验指导。教研室建立在线反馈机制，学生可查看项目评分结果、教师反馈及能力指标报告。教师根据反馈调整实验任务、案例难度及项目设计要求。课程群运行数据定期存档，用于教学研究、课程优化和成果展示。案例库和项目模板随能力达成数据不断迭代，确保实验任务与课程群目标持续匹配。教研室组织结构清晰，职责明确，实现课程群协同管理。师资队伍建设覆盖OBE 理念培训、跨课程联合实验设计及项目案例更新，形成教学能力闭环。课程群评价体系与反馈机制基于成果导向，覆盖形成性与终结性评价，学生能力数据可视化与教师辅导形成闭环，实现课程群持续优化与能力达成精准匹配。

基于OBE 理念构建程序设计课程群教研室实现了课程目标与学生学习成果的紧密匹配。课程群结构明确，将基础程序设计、数据结构、算法设计和开发实践按能力递进进行规划，确保学生在知识掌握、技能训练和项目实践中形成系统能力。教研室统一管理课程目标矩阵、实验任务和案例库，实现教学资源集中、任务共享和实验平台统一。资源整合覆盖国产IDE Coding 和 HBuilderX，结合模块化案例库和任务模板，形成梯度递进的能力培养闭环。师资队伍建设与课程群能力培养同步推进。教师参与OBE 理念培训、跨课程实验设计和项目案例开发，通过骨干教师指导和在线平台协作，实现经验积累和教学方法更新。教师考核机制与课程群目标紧密结合，以学生能力达成数据和项目完成度为评价依据，促进教师持续改进教学设计。跨课程协作指导确保学生在实验、算法设计和项目开发中获得连贯训练。

参考文献

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资助基金：2025-2026 学年校级质量工程项目（课程教研室）（项目编号：KCJYS202503），2025年度中国民办教育协会规划课题（青年课题）（项目编号：CANQN250749）