数据结构作为工业软件开发的基础，是连接模型算法与制造场景的关键纽带。扬州大学信息与人工智能学院（工业软件学院）立足“培养服务智能制造业的交叉型软件人才”定位，针对数据结构教学与工业需求脱节、学生工业软件应用能力薄弱的问题，探索以制造场景为核心的教学改革，推动“数据结构知识”向“软件开发能力”转化，为培养“懂工业、精软件、善实践”的工业软件交叉型人才提供方案。

　　制造场景融入教学的核心逻辑与核心痛点

　　工业制造软件人才需具备“工业认知+软件技术+问题解决”复合能力，而智能制造场景则为数据结构教学提供了培养以上能力的载体。从生产排程软件的队列调度到设备健康管理系统的时序数据链表存储，再到质量追溯平台的树形设计，软件核心功能均依赖数据结构。这些场景能让学生理解“数据结构是软件基石”，培养学生“将制造需求转化为软件方案”的能力，契合学院“立足制造、服务产业”的目标。

　　当前，学院“数据结构”课程在培养工业制造软件人才方面面临以下几个问题：一是数据结构教学内容脱离工业实际，教材案例多为“图书检索”“成绩排序”，缺乏生产排程、设备预警等典型工业软件案例，学生难以建立知识与工业软件的关联；二是能力培养偏离需求，课堂侧重理论与通用代码编写，忽视工业软件的“数据处理—结构设计—算法优化—软件集成”全流程训练，学生缺乏系统思维；三是评价单一，考核聚焦代码正确性，未纳入“结构适配工业场景”维度。解决以上问题，需构建“工业场景—数据结构—工业软件—制造应用”教学闭环。

　　制造导向的数据结构教学改革实践路径

　　（一）构建分层分类的制造案例库

　　围绕工业软件开发需求，学院计划按“基础开发—软件模块—系统集成”三级梯度设计案例库：基础开发层聚焦工业软件基础功能，如结合产品零部件生产需求，用链表存储工位数据、栈结构保障加工工序，训练基础模块开发能力；软件模块层侧重核心模块设计，如用树形结构开发质量追溯模块、图形结构设计资源调度模块，培养模块开发思维；系统集成层聚焦完整场景，引入“设备健康管理系统”等综合性案例，通过设计面向时序数据的存储与索引结构，实现设备运行数据的高效管理与快速检索，并在此基础上支持动态优化与状态预警功能，全面锻炼学生工业级系统开发能力。教学案例均源自企业共建资源库，嵌入真实数据与参数，确保教学与产业同步。

　　（二）创新“四阶递进”的教学实施模式

　　依托“理论讲授—案例拆解—实践操作—反思迭代”四阶模式，学院计划构建由概念理解到能力生成的系统化教学路径。“理论讲授”从工业问题切入，引导学生理解数据结构原理。例如，从“减少设备停机”场景分析生产任务队列与链表结构的关联，深化学生对结构与效率的认知。“案例拆解”由校企“双师”主导，按“生产问题—数据特征—结构匹配”的路径转化问题。例如，将“缺陷检测”场景抽象为二维数组建模问题，通过像素矩阵的存储与区域遍历，训练学生掌握二维数据的组织与访问方法。“实践操作”依托虚拟仿真平台，组织学生分组优化库存查询、路径调度等任务，实现数据结构在制造信息系统中的可视化应用与算法验证。“反思迭代”由企业工程师点评，对比数据结构在制造场景的适配优劣，助力学生总结优化，形成反馈改进与能力提升闭环。

　　（三）打造“双师双场协同”的实践教学平台

　　从“师资”与“场地”两方面入手搭建实战环境：在师资上，组建“学院教师+工业软件工程师”队伍，教师讲理论，工程师解析工业场景。在场地上，搭建虚实结合环境，引入工业互联网仿真平台，接入真实设备数据，同时建立校外实践基地，让学生在“模拟工厂”与“真实车间”中实战。

　　建立多元教学评价与成效反馈机制

　　为匹配培养“面向工业制造的软件技术人才”的核心定位与教学改革方向，学院计划构建“知识—技能—素养”三维评价体系，兼顾过程性成长与终结性成果。在过程性评价方面，关注学生在案例分析、实践操作中的表现，综合衡量其对数据结构知识的理解深度与应用灵活性；在终结性评价方面，拟引入校企协同机制，结合制造企业实际需求设定考核方向，重点评估学生将数据结构知识转化为解决真实工业生产问题的能力。

　　培养面向工业制造的软件人才是学院服务制造业转型升级的核心使命，数据结构教学是关键环节。通过案例库、教学模式与平台创新，学院正推动学生的“数据结构知识”向“软件开发能力”转化，助力学生成长为“懂制造、会软件”的复合型人才。未来，学院将深化与企业合作，优化教学体系，让数据结构教学成为人才培养的基石，为培育和发展新质生产力注入“软件赋能制造”的动力。

　　（王敏 孙小兵）