计算机学科研究方向篇1
1.计算机研究生专业基础课程实验与教学的改革
2.计算机学科硕士研究生课程设置探讨
3.研究生计算机图形学课程教学研究
4.机械类研究生计算机应用课程的教学改革与实践
5.计算机学科硕士研究生培养改革初探
6.非计算机专业工科研究生的计算机专业知识结构分析
7.面向计算机专业研究生的人工智能教育
8.对跨专业报考计算机研究生现象的分析
9.高等农业院校计算机应用专业研究生管理模式的研究
10.计算机技术专业学位研究生实践创新能力培养方法
11.研究生“计算机网络”课程教学与教材体系建设的实践
12.研究生入学考试专业课统考与自主命题“双轨制”政策的实效分析——以计算机科学与技术专业为例
13.计算机学科专业学位硕士研究生特色课程体系建设
14.计算机专业全日制硕士专业学位研究生课程教学研究
15.计算机科学与技术全日制专业学位研究生课程体系设置研究
16.国内外计算机硕士研究生课程设置的比较与分析
17.计算机技术领域工程硕士专业学位研究生教育综合改革与实践
18.浅谈普通高校计算机专业硕士研究生教育模式
19.计算机应用专业软件工程方向硕士研究生的知识结构与培养
20.计算机专业毕业研究生在京就业情况及启示——以辽宁科技大学毕业研究生为例
21.mit计算机科学领域研究生培养问题研究
22.研究生《计算机网络与通信》教学与实践
23.计算机学科研究生创新能力培养探索
24.非计算机专业研究生计算机教学的研究
25.美国大学计算机研究生教育的特点
26.计算机研究生管理系统的设计与实现
27.我国研究生教育计算机管理的探讨
28.面向创新型研究生教育的计算机专业本科毕业设计研究
29.计算机技术领域专业学位研究生培养方案研究
30.我校非计算机专业研究生计算机课程设置探讨
31.计算机专业硕士研究生培养方法探索
32.以科技竞赛为载体的计算机专业研究生的创新能力培养研究
33.浅谈计算机专业研究生创新能力的培养
34.计算机学科研究生课程体系的构建与实施
35.研究生阶段计算机网络理论课程教改初探
36.计算机技术全日制专业学位研究生培养的探索与实践
37.计算机专业研究生国内外高校培养模式对比分析
38.计算机应用型研究生教育培养模式探讨
39.学术型计算机专业硕士研究生工程能力培养研究
40.计算机专业研究生课程建设与教学改革
41.美国计算机科学与工程专业本科和硕士研究生课程设置特点分析——基于22所美国著名大学统计数据的分析
42.教师领导力在计算机专业研究生创新能力培养中的应用
43.美国知名大学计算机专业研究生教育探索
44.韩国KaiSt大学计算机学科研究生课程结构分析
45.对计算机专业硕士研究生招生现状的探讨
46.研究生体育与健康评价指标体系及其计算机支持系统的研究
47.计算机专业研究生科研能力的培养
48.非计算机专业研究生计算机应用基础类课程教学改革探索
49.加强教学过程管理提高计算机专业研究生培养质量
50.关于我国研究生教育信息计算机管理的探讨
51.研究生计算机辅助几何设计教材分析
52.医学研究生计算机应用技术课程现状及教学模式改革与实践
53.互联网、移动互联网和物联网技术发展与网络课程改革——对计算机专业研究生系统能力培养的思考与实践
54.北京科技大学计算机科学与技术学科研究生课程设置研究
55.地方高校计算机学科交叉领域研究生创新能力的培养
56.探索研究型大学研究生课程体系的改革与优化
57.临床医学研究生计算机信息应用能力培训效果评价
58.研究生计算机课程改革
59.研究生能力培养——《计算机辅助设计》多媒体教学的启示
60.医学院校研究生计算机教学改革的探讨
61.关于全日制计算机专业学位硕士研究生培养模式的研究与探索
62.中医药院校研究生计算机基础教育研究
63.依托学科建设咨询专家组科学制订计算机科学与技术研究生培养方案
64.天津地方高校全日制专业学位研究生培养初探——以计算机专业为例
65.从硕士研究生入学统考看高校计算机本科专业基础课教学
66.工程化实训驱动的计算机专业学位研究生“e-Boyer-Cipp”创新应用体系研究
67.北京工业大学计算机学院研究生学位论文质量分析
68.浅谈提高计算机专业研究生培养质量的措施及实践
69.中医药院校非计算机专业研究生医药信息学相关课程教学探索
70.高校二级学院研究生教育国际化的开展与实践——以南京信息工程大学计算机学院为例
71.计算机科学与技术学科硕士研究生培养研究
72.计算机专业研究生人才培养模式研究
73.全国研究生教育和学位工作计算机管理研究协作组举行成立会
74.计算机学科工程研究型全日制硕士研究生培养模式的探索
75.高等医学院校研究生计算机教学改革的探讨
76.计算机工程领域专业学位研究生实践教学改革探索
77.研究生计算机文献检索课程体系构建与教学模式创新——以石家庄铁道大学图书馆为例
78.面向研究生的计算机动画教学
79.研究生计算机教学问题探讨——面向研究型大学非计算机专业
80.计算机学科研究生创新能力培养的研究与实践
81.非计算机专业研究生计算机基础课程设计
82.计算机类研究生人才培养模式改革研究——以项目驱动为核心
83.研究生课表的计算机自动编排
84.基于胜任力模型的计算机专业研究生培养
85.研究生跨学科培养模式的探索与实践——社会保障、计算机、审计
86.国内外计算机学科硕士研究生课程设置的比较与分析
87.计算机专业研究生创新能力培养途径研究与实践
88.提高地方高校计算机专业硕士研究生培养质量的探索
89.对研究生开设计算机信息检索课的构想与实践
90.计算机类专业学位硕士研究生教育质量协同保障体系构建
91.计算机网络技术支持下研究生专业英语写作教学的多样化模式探索
92.创新型计算机专业研究生培养课程教学改革与探索
93.学位与研究生教育计算机信息管理研究
94.医学院校研究生计算机应用课程教学改革探索
95.财经院校计算机类专业研究生创新人才培养机制研究
96.用于研究生教育的计算机管理系统概况
97.一个基于计算机辅助实施的研究生中期筛选系统方案
98.硕士研究生招生计算机管理系统的研究
99.研究生教育计算机管理的现状分析及改革尝试
100.计算机专业研究生培养方案与教学质量保障的探索与实践
101.医学院校研究生计算机课程改革探索与实践
102.基于计算思维的高校研究生计算机公共课程设置
103.我校硕士研究生计算机口语测试及其反拨作用
104.数学专业报考计算机专业硕士研究生之个案调查
105.计算机辅助仿真模拟器对心血管专业研究生在冠状动脉造影技能培训中的作用
106.计算机管理是保证研究生招生质量和宏观调控的重要手段
107.学科建设是提高研究生质量的根本途径——武汉大学计算机学院研究生培养侧记
108.实践创新驱动的计算机专业学位研究生培养模式分析
109.以应用为导向的高等中医药院校研究生计算机课程教学改革与实践
110.按一级学科培养计算机科学与技术专业研究生的探索
111.医学研究生计算机课程教学的探索与实践
112.基于项目驱动的计算机类研究生实践和创新能力培养研究
113.对研究生就业过程中应用计算机处理就业信息的探讨
114.全国研究生教育和学位工作计算机管理发展迅速
115.硕士研究生招生过程中的计算机管理
116.非计算机专业研究生计算机教学改革初探
117.协同创新模式下计算机专业学位研究生实践创新能力培养
118.采用计算机参与管理提高研究生管理工作水平
119.面向新时期的计算机专业研究生创新人才培养模式探索
120.计算机互联网与中医研究生计算机课教学内容的更新
121.医学研究生计算机应用技术教学改革的探索
122.计算机科学与技术学科硕士研究生课程体系之我见
123.面向计算机专业研究生开设计算神经科学课程的思考
124.医学专业研究生计算机基础课程设置
125.面向财经类高校研究生计算机教育内容和教学模式的探讨
126.研究生计算机网络课程体系研究与实践
计算机学科研究方向篇2
关键词：项目教学法；计算机仿真；创新；实践
一、前言
研究生教学有其突出的特点，他们中多数人理论基础扎实，获取书本知识能力强。但同时也存在创新意识和创新能力不足、工程应用背景不够的缺点。本人通过十多年研究生教学的实践，结合本学院研究生专业方向、课程内容针对性强等特点，对如何在研究生教学改革中突出培养学生的自学能力、创新能力，增强学生的创新意识与工程应用能力等问题进行了一些改革创新。
二、课程定位及课程特点
随着现代工业的发展，科学研究的深入与计算机软、硬件的发展，计算机仿真技术已成为分析、综合各类系统，特别是大系统的一种有效研究方法和有力的研究工具，计算机仿真技术已经广泛应用在各技术领域、各学科内容和各工程部门。仿真技术已经在国防军事、国民经济、社会生活的众多领域发挥了重要的作用，国内外众多学者认为，仿真技术“正在成为与理论、实验并列的第三种认识和改造客观世界以及科学研究的手段”，因此仿真技术被认为是“使能”技术。计算机仿真技术是仿真科学与技术涉及到的有关具体仿真技术中最为基础的部分，具有综合性、多学科交叉等特点。为了拓宽机械工程专业基础，提高培养对象的整体素质，更好地适应社会对机械工程专业人才的需求，高校工科专业的研究生应掌握一定的计算机仿真知识与技能。计算机仿真技术课程是我校机械工程学院面向所有研究生各专业方向的研究生开设的一门专业基础课程，考虑专业应用需求并结合教学实践情况，课程目的是通过本课程的学习，要求学生掌握计算机仿真技术方面的基本理论，基本知识和基本技能，培养学生分析问题和解决问题的能力，为今后分析、综合各类工程系统或非工程系统提供一种有力的工具，以便能灵活应用所学的计算机仿真技术为本专业工作服务。一方面，基于仿真技术课程的内容方法较多，实践性强的特点；另一方面，授课对象专业方向较多、授课学时有限等特点，如何解决在有限的教学课时内讲授内容繁多的仿真内容、对计算机仿真技术课程进行教学方法和手段的改革探索和实践，以达到计算机仿真技术教学目标。
三、教学内容的设置和教学方法的选择
课程开设初期，由于只是机械电子工程专业方向的同学选修，所以所讲内容基本针对该专业方向进行设置。随着选修人数的不断增加，以及选修学生所属专业方向的扩大，专业方向包括：机械制造及其自动化、机械电子工程、机械设计及理论、车辆工程、机械工程（专业学位）等，基本涵盖了机械工程学院的所有专业方向。计算机仿真技术课程涉及多个交叉学科，紧密相关的课程包括数值计算方法、计算机编程、计算机图形学、高等数学、自动控制原理、现代控制理论、优化设计等课程。如何讲出本课程的特点，并充分结合相关课程内容，必须在教学内容的选排上下功夫。项目教学法是一种以任务驱动、以项目为基本教学单元，将理论教学和实践教学有机融合在一起，强调综合能力的培养在研究生教育中的重要性，突出学生在整个教学过程中的主体地位。因此，为了满足各个专业方向学生的要求，使他们能够掌握一门工程分析技术，为后续的学术论文和硕士学位论文的撰写提供计算、分析和仿真手段，本人在讲授该门课程的过程中，逐年对教学内容、教学手段和教学考核方法等不断进行调整和完善。1.采取项目专题方式进行教学内容的讲授，调整授课内容，采用专题教学方法使课程主题内容分明，有利于将仿真方法讲深、讲透。2.扩展所授课程内容涵盖的范围，包括数值计算、优化设计、图形可视化、控制系统特性仿真、控制系统设计以及与外部软件的接口等内容，以满足各专业方向学生的需求。3.增加与课程相结合的实验教学内容。计算机仿真技术本来是实践性很强的综合性技术，仿真技术本身是在对控制系统分析的过程中不断完善和发展起来的。因此并结合各个专业研究生的不同研究方向，灵活设计若干个专题实验，使学生学以致用，培养学生将该门课程应用于实际工程的能力。4.采用多个工程应用实例进行教学，从系统应用、数学建模、仿真建模、模型求解以及特性分析等，使学生从生产实际认知的研究对象，提升到理论高度的学习，应用所学的各科理论知识和技术手段，进行数学建模、仿真建模的建立，并对模型求解以及特性进行分析，获得直观结果，提高学生学习兴趣，最终解决实际工程问题，培养学生解决工程实例问题的能力。5.结合学科前沿，进行课堂讨论。研究生在初步掌握了对系统的模型、仿真算法设计、仿真及结果分析这一流程后，为强化计算机仿真在实际工程的应用概念，在此基础上，以项目形式，开展课程学科前沿以及将该门课程与现代技术融合等专题讨论。6.增加实验环节，培养研究生工程实际应用能力。利用各种平台，扩充计算机仿真技术资料，提供最新的仿真案例，结合教学团队的科研课题，设计实验项目，培养研究生工程实际应用能力。
四、项目教学法的教学效果
基于项目教学法计算机仿真技术课程的教学方法改革与实践，满足机械工程学院各个专业方向研究生的需求，教学方法和手段的完善，使研究生自主学习能力、创新能力和工程应用能力等得到了进一步的提高。计算机仿真技术作为工科研究生的必备研究手段和技术，使学生掌握一门工程分析技术，为后续的课题研究、学术论文和学位论文的撰写提供计算、分析和仿真手段。近五年的每年30—40人研究生选课，工程硕士每年20人左右选课，课程得到了各专业方向研究生的普遍认同。本人指导的研究生，发表与该课程相关的学术论文近20篇，撰写的硕士论文均用到计算机仿真技术。
五、结束语
计算机学科研究方向篇3
关键词:计算机应用技术;实验课程体系;实验项目
计算机应用技术专业是我院于2005年设立的,学校于1987年成立了经济信息管理筹备组,设立“经济信息管理”本科专业,在管理信息系的基础上成立了信息学院,并于2006年开始进行“计算机应用技术”专业招生,学院将计算机应用技术学科确立为重点建设学科,学科建设目标是以信息管理与信息系统、电子商务等信息类专业为支撑点与财经等优势学科交叉渗透、互补发展;开设计算机科学理论、计算机软硬件系统及应用知识,包括计算机硬件、软件、网络技术与应用的基本理论、基本知识和基本技能与方法,熟练地进行程序设计和使用数据库技术和网络建设等从事针对金融、经济、统计等财经应用领域的软、硬件系统的开发设计或系统集成、企业信息管理,培养具有坚实的计算机软件理论基础知识,较强的应用软件实践与开发能力高级人才[1]。
由于发展时间短,该专业暴露出一些问题,诸如专业定位不明确、专业特点不突出,特别是实践教学环节,对于“面向应用,强调实践”的培养目标来说,直接关系着其目标的实现。在整个实践教学环节中,实验课程体系中哪些课程应该开出实验?开设哪些实验项目?这些问题对于所有开设此专业的财经类院校都在探索实践中。
1实验教学课程体系
1.1实验教学课程体系设置目标
实验教学课程体系设置目标是建立与理论教学有机结合,以能力培养为核心,确定分层次的实验项目。由于计算机技术专业是应用性很强的学科,并且随着大学生就业形势的日益严峻,考虑到学生的后续发展,计算机应用技术专业实验项目的设置和选择,主要依据两个方面,其一是注重与理论教学的有机结合,合理分配理论课与实验课学时的比例,根据培养目标形成配套、科学的实验教学课程体系,将培养学生宽厚的基础知识、扎实的专业知识和现代的计算机应用技术知识统一起来,培养学生科学思维能力和创新设计能力。其二是考虑计算机专业毕业生的社会需求,就业方面要求实验项目应与新实践技术应用、工程实践紧密结合,融入科技创新和实验教学改革成果;另外,考虑部分学生有继续深造的需求,应主要考虑实验项目与科学研究紧密结合,介绍新技术、新设备和新的研究发展方向。
根据《中国高等院校计算机基础教育课程体系2008》中的课程设置,计算机专业实验项目包括了3类:软件设计实验、硬件技术基础实验和应用技术实验。其中,分层次的实验教学体系涵盖基本型实验、应用型、综合型、设计型、研究型、创新型实验等[2]。
作者简介:冯海旗(1964-),男,教授,博士,研究方向为信息管理的理论与方法;张媛媛(1982-),女,助理工程师,硕士,研究方向为计算机应用技术。
图1计算机应用技术专业实验项目
1.2项目具体设置
(1)根据现有的实验器材,确定能覆盖本中心所承担的所有实验教学项目。
目前我院的计算机应用技术实验教学中心共有专业实验室7个,包括电子技术实验室、计算机组成原理实验室、计算机网络与信息安全实验室、信息管
理与系统实验室、电子商务实验室、本科生开放实验室和研究生创新研究实验室。近年来,在教育部专项的重点支持下,中心得到了快速的发展,现有面积约1000平方米,各类实验设备、仪器仪表约830台套件。根据现有的实验器材,指定了相应的规划,开设的实验覆盖高等院校计算机专业实验项目,如表1所示[3]。
表1本中心开设的计算机应用技术专业实验项目
序号实验项目名称实验课/学时所占课程比例所属类别
1C语言程序设计2230%软件设计类
2数据结构1019%
3数据结构课程设计18100%
4操作系统1630%
5编译原理1019%
6软件开发工具1630%
7软件开发工具课程设计18100%
8数据仓库与数据挖掘822%
9Java程序设计1233%
10面向对象程序设计1233%
11UmL面向对象建模2056%
续表
序号实验项目名称实验课/学时所占课程比例所属类别
12it项目管理1028%软件设计类
13软件测试1644%
14电工与电子学基础1019%硬件基础类
15数字逻辑1019%
16计算机系统结构822%
17计算机组成原理1630%应用技术类
18计算机网络815%
19计算机网络课程设计18100%
20网站开发技术2056%
21嵌入式系统619%
22微机原理与接口1833%
23计算机安全1028%
24人工智能概述822%
(2)参考其他院校计算机科学技术专业成熟的实验教学体系,逐步确定自己的实验项目。
北京语言大学作为文科院校中,开设计算机应用技术专业较早并且较成熟的院校,教学特色突出,培养目标明确,充分利用学校英语环境好的优势,培养计算机专业知识扎实,同时英语能力较强的复合型人才。其实验教学体系完整,有突出特色的实验项目,语言信息处理研究所始建于1987年,是中国第一个以汉语信息处理为主要研究方向的研究所。研究所面向实际应用,主要研究计算语言学理论和面向信息处理的汉语语言理论,发展自然语言处理关键技术和知识库,开发相应的工具软件和应用软件,支持对外汉语教学和语言本体研究。分析其文科信息技术综合实验教学中心所开设的实验项目不难发现,软件设计类的实验项目所占比例达到64%,突出其语言信息处理特色的实验课程,其中汇编语言编程和perl语言编程分别设实验课,实验课时分别有36学时和18学时。
中国人民大学信息学院针对计算机科学与技术专业开设的实验项目中,必修课中相对我校现有的实验课程,增设了“面向对象程序设计”和“汇编语言”两门课程,在选修课中主要分两个方向,一是信息管理方向二是计算机应用技术方向,计算机应用技术方向所开设的实验课程,涵盖了目前计算机专业领域热门的课题,包括信息安全、数字通信、无线通信技术、
计算机学科研究方向篇4
关键词：算法设计与分析；软件工程；硕士研究生课程；教学改革；计算思维
北京大学软件与微电子学院是一所面向产业和领域需求，培养高层次、实用型、复合交叉型、国际化人才的学院。经过10年的探索与实践，提出一套“产学研用结合”的培养模式和“多层次、多方向、多领域、模块化、开放式”的课程体系[1]。在该课程体系中，“算法设计与分析”课程如何定位？面向工程硕士的算法课与本科生的算法课有什么区别？针对不同本科专业方向和基础的学生如何制订教学实施方案？这些都是需要探索的问题。
一、算法课程的定位和指导思想
教育部软件工程学科课程体系研究课题组在《中国软件工程学科教程》一书中提出了4种分别侧重于计算机科学、软件开发技术、系统认识和工程化理念的不同的本科生教学计划参考模式，其中“数据结构与算法”都是重要的核心课程之一[2]。软件工程是计算机科学与工程和管理学科的交叉学科，算法知识是计算学科的核心内容，是软件工程硕士必备的基础。特别对于从事软件工程的高层次、复合型人才，通过算法课程的学习有助于培养学生的计算思维与系统分析能力。
因此，在北京大学软件与微电子学院的课程体系中，“算法设计与分析”课程是面向全校硕士研究生的公共选修课，同时是软件开发、软件测试与质量保证专业与研发中心硕士研究生的必修课，总计3学分，48学时。
由于软件学院跨学科、多领域、产学研用相结合的培养模式，在制订算法课程的教学计划时遇到以下问题。
问题1：学习算法课的学生来自不同的专业方向，有着不同的培养目标和需求（见表1）。
表1给出了一个北京校区算法课脱产班212人专业方向分布的示例，其中必修学生156人，大约占3/4，剩下的是其他专业方向的选修生。不同专业方向、不同培养模式（脱产和在职班）的学生对算法课有着不同的需求。研究中心的学生由于要参与课题研究，需要较好的计算思维及更强的建模分析能力，其他学生更着重于软件工程实践及面向领域的应用，而在职班的学生则希望了解更多的应用背景。如何根据不同的培养目标确定算法课的教学内容？
问题2：算法课具有一定的难度，需要用到某些数据结构与离散数学的知识。而软件与微电子学院有部分学生本科专业不是计算机或相关专业，没有系统学过这些课程。
根据北京大学软件与微电子学院的特点，面向软件工程学科的硕士研究生算法课要在课程定位、教学目标、教学内容、教学设计等方面不断探索，制订出具有自己特色的教学实施方案。课程建设的指导思想是：
（1）突出能力培养。随着计算机的广泛应用，新的问题不断涌现，新的算法层出不穷，能力的培养尤为重要。与算法和问题求解相关的能力主要体现在以下4个方面：用适当的数学模型描述实际问题的建模能力，运用计算思维确定问题求解方法的算法设计能力，对给定算法做出性能评价的分析能力，对问题难度和复杂性的判定能力。针对软件工程专业硕士，在算法教学中应该着重于前3种能力的培养。
（2）构建统一的知识框架。该框架面向多个专业方向，适应于不同的本科基础，针对多样性的人才培养目标，采用层次化、模块化的结构，使得教师能够根据不同的教学需求制订相应的教学计划。
（3）进行科学的教学设计，不断更新教学内容，引入好的教学方法和教育技术。
（4）建设一系列配套的教学资源，包括教材、电子教案、教学辅导书、网上教学环境等。
（5）注重教师培养，建立老中青结合的教师队伍。
二、算法课程的教学目标与知识框架
针对软件工程专业硕士，算法课程的教学目标是：
（1）掌握计算机算法设计的基本技术――分治策略、动态规划、贪心算法、回溯与分支限界、随机算法等。
（2）掌握计算机算法分析的基本方法――了解评价算法的标准，能够对给定算法做出最坏与平均时间复杂度的估计，了解问题复杂度的界定方法。
（3）了解计算复杂性理论的基本框架和应用。
（4）培养针对实际问题进行建模并选择高效求解算法的能力，使得学生在计算思维、学科方法训练及专业素质方面得到提升。
根据软件工程的特点，算法课的核心内容以算法设计技术与分析方法为主，对于np完全理论以及概率算法、近似算法等研究领域加以简要的介绍。算法课程的知识框架如下图所示。
在算法知识框架中，处于底层的是算法基础，有关知识可以在课程开始给予简要的介绍，也可以包含在其他基础课中。北大软件与微电子学院的做法是：把有关计算机组成、操作系统、程序设计、数据结构等计算机科学与技术的基础知识配置成a、B、C三种类型的基础课，以便不同专业的学生根据自己的情况选修。中间两层由核心知识单元构成，主要涉及算法的设计技术和分析方法，这部分内容是课程重点。第四层涉及计算复杂性理论，重点是np完全理论。面对软件工程专业，只需要简单介绍相关的概念和理论框架，使学生了解什么是问题的难解性。最高层则结合学科进展介绍近似算法、随机算法等热点研究方向，同时联系学生科研实践对课程进行总结。整个教学安排按照48学时进行分配，其中基础知识、算法设计与分析部分可根据不同班次的教学要求分配32～42学时。
算法课程的知识框架图
三、围绕计算思维和能力培养进行教学设计
“计算思维”是美国科学基金会在2006年的研究报告中提出的新概念，也是近年来计算机教育所关注的热点问题。计算思维是运用计算机科学的基础概念进行问题求解、系统设计以及人类行为理解等涵盖计算机科学之广度的一系列思维活动[3]。计算思维是通过约简、嵌入、转化和仿真等方法，把一个困难的问题阐释为如何求解它的思维方法。是一种递归思维，是一种采用抽象和分解的方法来控制庞杂的任务或进行巨型复杂系统的设计，是一种选择合适的方式陈述一个问题，或对一个问题的相关方面建模使其易于处理的思维方法[4]。
作为高层次的软件工程研究和应用人才，应该受到良好的计算思维训练，而算法是计算思维训练的重要一环。算法课程的教学要求是：能够对所求解的问题加以抽象或约简，给出形式化的描述并找到正确高效的求解方法，其中涉及问题抽象、复杂问题的分解和递归处理、算法复杂度的定量分析与权衡等，这些都体现了计算思维。为了强化计算思维的训练，我们在教学设计中考虑的重点是：
1．教学内容，即“讲什么”的问题
大多数学校的本科算法课程主要讲算法的设计步骤，同时强调上机实现。而面向工程硕士的算法课要增加深度，讲出算法技术所隐含的学科思想。这不仅需要介绍具体的设计步骤，更应该讲清楚这样做的理论依据。所设计的算法是否正确？如何证明其正确性？它的优势在哪里？有什么局限性？改进算法的途径是什么？等等。应该通过学习达到举一反三，掌握算法所体现的思维逻辑和学科方法。有些学生在本科阶段修过算法课，分治策略、动态规划、贪心法、分支限界等设计技术都接触过，认为自己没必要再学了；但是，在期末课程总结中表示“算法课收获很大”，“许多在本科没搞清楚的问题都理解了，拿到实际问题有了更清晰的解决思路。”
需要说明的是，针对必修与选修、脱产与在职班的不同教学要求，教师可以在内容上加以调整。比如对于脱产班算法必修课，可以选择上图框架中的全部10个知识模块，教学安排如表2所示。而在职班和其他专业方向的选修课可以多讲一些应用实例，而适当减少模块6－10的内容。
2．教学方法，即“怎样讲”的问题
算法课中涉及较多的数学知识，比较抽象难懂，怎样激发学生的兴趣，做到启发式学习？我们的做法是：
（1）按照“提出问题－阐述方法－解决问题－总结规律－推广应用－讨论提高”的模式进行教学设计。每种设计技术和分析方法都精选了大量的应用实例，这些实例应该满足“建模简单，能够清晰地体现算法的设计思想，使用效果良好，有广泛的应用背景，与其他课程的教学内容有联系”。比如讲贪心法，先通过活动选择问题介绍贪心法的设计思想，举出3种贪心策略，其中1种能够得到最优解，而另外2种是错误的；接着总结了贪心法的设计步骤，指出设计的关键是正确性证明，这是讲授的重点，也是难点；然后通过3个典型的例子详细阐述数学归纳法和交换论证的证明方法；最后在推广应用中介绍了最优前缀码、最小生成树、单源最短路径等具有广泛应用背景的例子，并以找零钱问题为例讨论对某些可能得不到最优解的贪心法如何对输入做参数化分析。
（2）从研究课题和算法领域的新进展中收集典型的实例。学生曾经参与芯片设计、视频检索、资源配置、搜索引擎、安全协议设计等各种问题的研究，其中不少内容都涉及算法和复杂性理论。把学生参与研究的课题成果引入算法教学，学生非常感兴趣，进一步认识到提高算法设计与分析能力的重要性。
3．教学环节
课堂讲授是重要的，但不是全部，学生素质的训练和能力的培养依赖于教学环节的整体设计，比如考核方式、课后作业、课程实践等。
（1）与本科算法教学强调上机实现不同，研究生算法课的课后作业主要以对实际问题的建模、算法设计与分析的训练为主，有关练习主要取自教材[5]。
（2）为了突出能力培养的要求，算法课的考核不但考查学生对相关算法知识的理解，更应该检查是否具有相应的算法设计和分析能力，对问题求解是否有一个正确的思路。设计试卷时实际应用试题至少应该占50%。
（3）对于某些学生课后主动阅读资料、结合科研课题进行算法设计与分析的工作给予更多的关注和指导，并在学习评价上给予鼓励。
（4）课程成绩评定采用综合评定的方式，根据不同教学要求，平时成绩占40%～50%，期末笔试占50%～60%。
4．教学环境
利用现代化教学手段，建立网上教学环境，进行课件、课下答疑、视频讨论等，更好地与学生进行交流。
在北京大学软件与微电子学院的大力支持下，经过多年的课程建设，硕士研究生算法课的教学改革取得了显著的成果。形成了面向软件工程学科的知识体系和教学设计，出版了“十一五”规划教材，开发了电子教案，同时积累了较多的教学资源，建立了老中青相结合的师资队伍。广大学生对算法课的教学也给予了高度的评价。
参考文献：
[1] 北京大学软件与微电子学院课程体系研究组. 北京大学软件与微电子学院课程体系[m]. 北京：高等教育出版社，2011.
[2] 教育部软件工程学科课程体系研究课题组. 中国软件工程学科教程[m]. 北京：清华大学出版社，2005.
[3] Jeannette m. wing. Computational thinking[J]. Communications of the aCm， 2006， 49（3）.
计算机学科研究方向篇5
摘要：本文通过调查数据分析了计算机维护维修业
>>以就业为导向的计算机组装与维修教学探讨以就业为导向的中职《计算机组装与维护》教学模式创新以就业为导向的中职计算机教学以就业为导向的中职计算机教育以就业为导向的高职高专计算机专业技能训练模式的探讨以就业为导向提高计算机应用能力教学模式的研究以就业为导向的中职计算机教学研究浅谈以就业为导向的计算机课堂教学研究以就业为导向的高职“计算机应用基础”课程教学探究浅谈以就业为导向的中职学校计算机教学策略研究浅谈以就业为导向的广播电视大学计算机教学评价简析以就业为导向的中职学校计算机教学策略以就业为导向的计算机程序设计教学浅谈以就业为导向的中职计算机技术教学以就业为导向的高职计算机应用基础教学优化以就业为导向的计算机教学模式研究以就业为导向的职业高中计算机教学初探以就业为导向的中专计算机课程教学研究以就业为导向的中职计算机课堂教学实践研究以就业为导向的高职计算机教学评价体系构建研究常见问题解答当前所在位置：.2009,(01).
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Studyonemployment-orientededucationofComputermaintenanceSkills
ZHanGJin-gang,ZHaoShou-kai
(primaryeducationCollege,ZhanjiangnormalUniversity,Zhanjiang524300,China)
计算机学科研究方向篇6
【关键词】培养目标专业认知度算法设计模块课程
【中图分类号】G420【文献标识码】a【文章编号】1674-4810（2014）10-0008-02
信息与计算数学专业是高校本科数学类专业，其专业培养目标是具有良好的数学基础和计算机技能的综合型人才。实际上，不同的高校对专业的定位还可以有很大的自由度来创建自身的特色。不管主要方向是以培养研究型人才还是应用型人才为主，信息与计算科学不应是理论数学与计算机操作的拼盘，而应在科学计算方法设计上充分发挥数理逻辑思想的优势。教师在专业模块课程建设上应重视这一点。
一计算机专业学生与信息与计算机专业学生的比较
信息与计算科学专业有很大一部分毕业生走向了与it行业相关的工作岗位。有人说，信息与计算科学专业本科生就业是在抢计算机专业的饭碗，其实不然。从就业岗位情况上看，至少表面上信息与计算科学的毕业生确实与计算机类专业的毕业生一样，从事计算机软件开发等工作的较多，但是若干年以后会发现，他们的发展方向有所区别，他们的工作能力特长是不一样的。我所执教的杭州电子科技大学是一所以电子信息为特色的普通高校，因担任数学建模课程以及全国竞赛的指导工作，我有机会认识和了解一些来自我们学校数学、通信、电子信息、计算机软件与计算机技术、信息安全、财经和管理类的学生。他们都是所在学院成绩优秀的大二、大三的本科生。在研究如何利用数学方法解决大数据的实际应用问题时，我发现大二学生已经具备了一些具有专业性的特色差异：将计算机类专业学生与信息与计算科学专业的学生作比较发现：计算机类学生思路很活跃，搜索现代科技学术成果能力较强，重视一种方法的计算实现，具有较强的编程能力。他们比较注重计算结果的好坏，也比较喜欢拿程序作为研究成果，对数学方法原理的理解往往不够深入，算法选择的随机性较大。而信息与计算科学专业的学生由于大规模数据计算实现能力的训练不足，面临着长无所用的问题。得益于基础数学逻辑思维训练，信息与计算科学专业学生数学方法的逻辑表述强于计算机类学生，更注重于解决问题方法的合理性和数学方法本身的质量，但是能把比较复杂的算法编程实现的学生很少，对于数据存储与读取方法、算法设计技巧往往缺少足够的了解。也就是说，该拿的学分都拿了，学了不一定真正理解，也不会应用。而事实是，掌握计算实现能力的学生有能力解决实际问题，而只有解决问题的思路却无法实现计算的学生，没有别人的合作无法完成一个能解决大数据问题的算法实现。
二信息与计算科学专业建设应重视算法设计能力培养
信息与计算科学专业究竟要培育什么样的专业特色？毕业生将从事的研究或应用领域在什么方向？不同类别的学校可以根据自身条件来设计自己的专业特色。在大规模数据处理已成为通信、商业、交通管理、军事等领域的必要手段的今天，快速、有效的算法设计方法研究及计算实现凸显了算法在现代社会经济发展中的重要位置。我们从算法设计能力培养对信息与计算科学专业建设的相关性、社会效益与可行性等方面，来讨论专业建设在这一方面的必要性与现实意义。
1.专业相关性
强化算法设计能力可以使数学方法与现代计算工具的使用有效结合，这一目标与信息与计算科学专业的培养目标完全一致。算法设计能力的提升不仅仅有利于培养数学方法在科学计算方向的应用型人才，以研究算法效能为目标的人才培养也是一个值得建设的专业模块。
2.专业特长认知
算法设计能力培养有利于提升信息与计算科学专业学生对专业定位的认知度。了解自己专业的特点与长处，明确自己的努力目标，可以对自己的发展建立一个适合于自身条件的规划，有利于激发学生潜在的学习热情。应让我们的教育对象真正认识到所学专业是现代社会有用和有很大发展空间的专业，有了正确的认识和定位，才能激发学生主动学习和研究的兴趣和动力。
3.科学计算是信息与计算科学专业的特色方向
强化算法设计训练可以促使数学理论到生产实践问题计算实现的有效结合，大数据综合问题的计算方法设计与实现研究可以加深学生对计算机计算原理的认识和理解，从而激发科学计算方法的研究兴趣。有效的算法设计训练能使信息与计算科学专业的研究方向多元化，学生的软件开发能力也更具备数学专业的特色与潜在优势。在专业模块课程设置中，加强算法设计的理论与实践可以使专业理论课程与实践课程结合得更加紧密，从而更有效地实现专业培养目标。
4.社会效益
现代社会处于国际化大市场、大信息环境，不管是通信、交通、生产、管理还是军事及安全部门都需要能及时处理大量错综复杂的各类数据，提炼有用的信息与情报，并依此做出正确的判断与决策的计算机人才。从社会需求角度看，当前许多企业及行政管理机构的市场分析、经营管理与决策都需要大量这方面的人才。高校输出符合社会需求的毕业生将对高校的就业以及所产生的社会效益都将产生积极作用。从一些优秀毕业生的反馈情况来看，与证券业或银行以及it行业相关工作的毕业生中，有相当一部分从事计算机算法研究有关的工作。
5.可行性
目前全国设立信息与计算科学专业的高校多数都有计算机类专业，只要制订培养计划的学校相关部门以及分院真正认识到算法设计在专业建设的必要性。我们通过师资培训以及增进数学专业与计算机专业的师资融合与交流，随着计算机的普及，强化编程实现训练的实验条件已经充分具备。
从已经毕业工作若干年的毕业生发展情况来看，很多在工作岗位上表现得十分出色，有从事投资与证券分析、电子商务网搜索算法设计、金融行业风险评估管理、市场分析与生产管理方面的各种工作的毕业生来自信息与计算科学专业。我们的专业特质和潜在能力有待于社会发现，是因为这些优秀人才在社会上的影响力还没有形成规模。有很多单位提出要我们推荐一些数学能力与计算机编程都比较强、不经过培训就可以直接上岗的毕业生，我们发现这方面的社会需求缺口很大，有些it行业对算法设计能力有比较高的要求，甚至带着算法设计试卷到学校招聘。
经过我们对专业课程设置和实践环节系统的加强，以及增加一些必要和有效的训练，相信信息与计算科学专业会办得更有质量，不仅仅是帮助本科生直接就业，对于进入研究生学习阶段的学生来说，良好的算法设计能力对于进一步研究数学的现代计算方法也是必不可少的。当毕业生在社会各行业和部门起到主导作用时，信息与计算科学专业将获得社会的普遍认可。从培养应用型人才的角度考虑，在理论课程与实践环节中强化信息与计算科学专业算法设计训练作为专业特色切合专业培养目标，操作上可行，同时符合社会需求和广大学生的利益。
三实践课程要从基础抓起
信息与计算科学专业设立至今经历了时间的检验，培养目标大框架是教育部制定的，学校的课程设置虽各有所侧重，但基础数学课程和计算机语言都得到了普遍重视。问题是计算机编程实现能力在学生中的差异往往超过其他任何理论课程。不少学生计算机语言课程考试成绩不差，但不能真正独立完成编程和计算实现。我们的教法是传统课堂讲解，作业和考试几乎都是在纸上。俗话说：“万事开头难。”我们缺少在学生刚刚接触计算机语言时给予操作上的必要指导，或在最初需要实践指导时教学环境没有及时跟上，现实存在的课程体系分工太明确，理论课归理论课，实践课就是实践课，缺少一种过渡过程的训练和氛围。像福州大学将数学与计算机合在一起设立学院是相当有远见的，该校数学专业的本科毕业生在社会上就很受欢迎。
杭州电子科技大学信息与计算科学教研室除专业实验室正常实验教学活动外，还成立了一个攀峰工作室，由若干年轻教师负责在课外对学生进行一对一的计算机编程技术、图像处理、统计数据分析等传帮带工作，这一项工作已经开展了许多年，教师的付出是巨大的，学生受益面很大，学生还可以再带学生，一年级第二学期开始跟随攀峰工作室的老师直到毕业的三年多时间，这些学生群体在就业方面很受欢迎，工作后个人发展空间比较大。
当前高校理工科类专业普遍重视数学基础的背景下，数学专业的不少学生却对专业前景比较悲观，在普通高校，一些学生们感觉数学难学，认为自己不是做研究的料，而计算机应用能力又比不上计算机专业的，不知道自己将来可以做什么。信息与计算科学专业的学生应充分利用自身良好的数学背景，在新生入学阶段学会基础的计算机编程技术，对算法设计与分析有一个感性的认识，培养对计算科学的研究兴趣，从而提升对信息与计算科学专业的认知度。正确的专业认知能激发学生的学习兴趣，确立个人的努力方向和奋斗目标，在本科阶段打下良好的研究基础，为今后的发展做好准备。从长远的角度看，强化算法设计能力不但有利于提升信息与计算科学专业本科毕业生的就业竞争力，更有利于拓宽将来的职业发展空间。
参考文献
计算机学科研究方向篇7
【关键词】人工智能;认知计算;计算机系统;大数据
认知计算（CognitiveComputing）源自模拟人脑的计算机系统的人工智能.90年代后，研究人员开始用认知计算一词，以表明该学科用于教计算机像人脑一样思考，而不只是开发一种人工系统[1]。传统的计算技术是定量的，并着重于精度和序列等级，而认知计算则试图解决生物系统中的不精确、不确定和部分真实的问题，以实现不同程度的感知、记忆、学习、语言、思维和问题解决等过程[3]。目前随着科学技术的发展以及大数据时代的到来，如何实现类似人脑的认知与判断，发现新的关联和模式，从而做出正确的决策，显得尤为重要，这给认知计算技术的发展带来了新的机遇和挑战。目前国外关于认知计算的研究早于国内，但都属于较为前沿的研究领域，发表的相关文献较少，因此系统地了解认知计算，归纳总结目前国内外研究现状，分析认知计算未来发展方向具有一定的重要意义，本文通过查阅相关资料，试图给出较为准确的认知计算发展综述。
1.认知计算的由来及定义
认知是人类的一个复杂行为动作，是人们推测和判断客观事物的心理过程，是在过去的经验及对有关线索进行分析的基础上形成的对信息的理解、分类、归纳、演绎和计算，人类的认知活动包括思维、语言、定向和意识4部分。
认知科学源于20世纪50年代，该名称于1956年的一次信息论的科学讨论会上提出。60年代，认知科学开始发展起来。1976年，《认知科学》期刊创刊，1979年由RogerSchank，allanCollins，Donaldnorman及其他一些心理学、语言学、计算机科学和哲学界的学者共同成立了认知科学协会，使认知科学得到了迅速的发展，成为了一个备受关注的学术研究领域。90年代，有人将认知科学定义为研究智能和智能系统的科学[4]。如今世界上已有60多所大学拥有认知科学的相关课程。对于认知科学的含义有着多种不同的解释，总体上，认知科学是一门以现代科学的观点，用科学的方法研究人的精神世界的学科。认知科学是包含了心理学、语言学、神经科学和脑科学、计算机科学，以及哲学、教育学、人类学等许多不同领域学科的一门广泛的综合性科学。其中认知计算是认知科学的子领域之一，也是认知科学的核心技术领域，认知计算对于未来信息技术、人工智能等领域均有着十分重要的影响。
认知计算最简单的工作是说话、听、看、写，复杂的工作是辅助、理解、决策和发现.认知计算是一种自上而下的、全局性的统一理论研究，旨在解释观察到的认知现象（思维），符合已知的自下而上的神经生物学事实（脑），可以进行计算，也可以用数学原理解释。它寻求一种符合已知的有着脑神经生物学基础的计算机科学类的软、硬件元件，并用于处理感知、记忆、语言、智力和意识等心智过程。认知计算的一个目标是让计算机系统能够像人的大脑一样学习、思考，并做出正确的决策。人脑与电脑各有所长，认知计算系统可以成为一个很好的辅工具，配合人类进行工作，解决人脑所不擅长解决的一些问题。认知计算时代，计算机将成为人类能力的扩展和延伸。认知计算意味着更高效的信息处理能力、更加自然的
人机交互能力、以数据为中心的体系设计，以及类似人脑的自主学习能力，这为人类应对大数据挑战开启了新方向。
理想状态下，认知计算系统应具备以下四个特性[5]。
第一，辅助（assistance）功能。认知计算系统可以提供百科全书式的信息辅助和支撑能力，让人类利用广泛而深入的信息，轻松成为各个领域的“资深专家”。
第二，理解（Understanding）能力。认知计算系统应该具有卓越的观察力和理解能力，能够帮助人类在纷繁的数据中发现不同信息之间的内在联系。
第三，决策（Decision）能力。认知计算系统必须具备快速的决策能力，能够帮助人类定量地分析影响决策的方方面面的因素，从而保障决策的精准性。认知计算系统可以用来解决大数据的相关问题，比如通过对大量交通数据的分析，找出解决交通拥堵的办法。
第四，洞察与发现（Discovery）。认知计算系统的真正价值在于，可以从大量数据和信息中归纳出人们所需要的内容和知识，让计算系统具备类似人脑的认知能力，从而帮助人类更快地发现新问题、新机遇以及新价值。
2.认知计算的国内外研究现状
在国外认知计算受到了政府、研究机构以及研究人员的高度重视。2002年，美国国家科学基金会（nSF）和美国商务部（DoC）共同资助了一个雄心勃勃的计划“聚合四大技术，提高人类性能”，将纳米技术、生物技术、信息技术和认知科学看作21世纪四大前沿技术，并将认知科学视为最优先发展领域，主张这四大技术融合发展，并描绘了这样的科学前景：“聚合技术以认知科学为先导。因为一旦我们能够在如何、为何、何处、何时这四个层次上理解思维，我们就可以用纳米科技来制造它，用生物技术和生物医学来实现它，最后用信息技术来操纵和控制它，使它工作”。在欧洲，由欧盟资助的聚合技术及其对社会科学与人文科学的影响项目也同样强调了认知科学的重要性.在学术研究界，2006年由iBm阿尔马登研究中心发起了2006年认知计算会议，该会议取得了良好的效果。2007年又在加州大学召开了认知计算会议。美国国防高级研究计划署信息处理技术中心2003年开始资助的认知计算项目的重点也是研制一种能够对环境、目标和自身能力进行思考，具有学习能力，能与使用者互动并解释其推理，以及应对突发事件能力的认知计算机系统。近年来iBm公司成为认知计算的研究先锋，2011年，iBm开发的neurosynaptic（神经突触）计算机芯片为现代认知计算的研究拉开了帷幕。2012年，在美国犹他州盐湖城举行的“超级计算机大会”上，iBm了其关于认知计算的最新研究成果――《Compass：一个认知计算架构的可扩展的模拟器》，这种芯片技术是模拟一个人脑，并且完成人脑的各种功能[6]。2013年10月2日，iBm研究院宣布成立“认知计算研究联合会”。据了解，以iBm沃森（watson）为代表的认知计算系统通过对大数据进行实时运算和分析，实现了自主学习并拥有了类似人脑的能力，它有效地提供信息，并且按我们的条件在人们每天面对的众多的自然语言内容里搜寻关键知识。并且已经成功应用于医疗、金融和客户服务等领域，以其更加智能、精准的大数据分析能力，降低误诊、拯救生命和提升客户体验。iBm近日又宣布将与卡内基梅隆大学、麻省理工学院、纽约大学和伦斯勒理工学院四所大学合作制造一种类似人类大脑的计算机，将能够处理自然语言和非结构化数据，像人类一样通过经验进行学习。
我国对认知科学及认知计算的研究尚处于起步阶段，多数研究是对国外相关研究的介绍和总结。国内涉及该领域的研究人员多数是哲学、心理学领域和信息技术领域。许多研究虽然涉及认知计算技术，但多数将其纳入人工智能的研究，很少使用认知计算这一概念，至今还没有关于认知计算的综述文章。2008年国家自然基金委员会了“视听觉信息的认知计算”重大研究计划，重点包括多模态信息协同计算、自然语言（汉语）理解、脑-机接口、驾驶行为的认知机理和无人驾驶车辆集成验证平台等领域，该重大计划的实施将有力地推动我国认知计算领域相关研究的发展，截止到目前已在视听觉信息处理的基础理论研究方面取得重要进展，在视听觉信息计算以及与视听觉认知相关的脑-机接口等关键技术方面取得重大突破。2013年10月11日，在北京举办以“从大数据到认知计算”为主题的认知计算研讨会，达成“我们已经进入了认知计算（CognitiveComputing）的新时代”的共识，2013年11月13日在mDCC2013移动开发者大会上中国工程院院士李德毅发表了题为《大数据时代的认知计算》的演讲，充分体现了当前我国学者对认知计算技术方面研究的高度重视[7]。
3.认知计算目前研究的重点和难点
人类的认知主要依靠大脑来实现，为了能够让机器像人一样具有认知能力，有必要深入探讨和研究人脑与计算机在存储和处理信息时的区别，来确定认知计算的研究目标以及研究的重点和难点。
就目前生物学家和神经学家对大脑研究成果可知，人类大脑将记忆和存储整合成一体，重量小于3磅，占用体积大约两升，却比灯泡更加节能，人脑大约包含1011个神经元，每个神经元大约有103～104个树突及相应的突触，形成极为错综复杂而灵活多变的神经网络，虽然每个神经元的运算功能十分简单，且信号传输速率也较低（大约100次/秒），但由于各神经元之间形成的网络结构具有极极度并行互连功能，使人的大脑能够高速处理复杂信息。人类大脑的运行就像是一个大规模并行分布式处理器，属于事件驱动方式，也就是说它对其所处环境中的事物做出反应，活动状态时耗能较少，休息状态下更少。人类大脑会重复利用神经元，并突触、异步、并行、分布式、缓慢、不具通用性地处理问题，是可重构的、专门的、容错的生物基质，并且人脑记忆数据与进行计算的边界是模糊的。
而现代计算机是基于冯诺依曼结构的二进制存储和中央处理器的分离机制，它的运行大部分是按照顺序依次进行的，并由一个时钟控制。这个时钟就像是军乐队的一个指挥，将每一个指令和每一份数据驱动到下一个位置――就像有足够空位的音乐抢椅子游戏。随着时钟增速以更快驱动数据处理速度，功耗也随之大幅上升，甚至在休眠时这些机器也需要大量的电能。更重要的是，编程是必不可少的.它们由电线连接，并且容易出现故障。它们善于执行的是预定义的算法以及分析工作。一般情况下计算机使用固定的数字化的程序模型，同步、串行、集中、快速、具有通用性地处理问题，数据存储与计算过程在不同地址空间完成。
由此可知，人类大脑和现代计算机具有完全不同的架构，它们的存储和处理机制完全不同，无论我们再努力多少年，以现代计算机为基础的认知计算无法模拟人脑的功能和实时反应，不能像人类大脑一样实现灵活而高深的认知过程，完成这个任务需要一个新颖的架构，这正是认知计算目前面临的难点和重点。
认知计算是一项系统工程，涉及多个领域的技术，目前研究学者公认的认知计算的四大关键技术为以下四个方面[6]。
第一，在认知计算最顶层的是机器学习、自然语言理解和人机交互等技术。
第二，大数据技术，包括以什么样的方式来存储、组织、管理及分析大数据等。
第三，计算机的架构。认知计算系统所要求的计算能力远高于我们今天所能提供的计算能力。因此，如何实现以数据为中心的系统设计也是当前面临的挑战。
第四，在认知计算系统的底层还需要实现原子及纳米等技术方面的突破。
在上述认知计算的四个关键技术中，由于人脑与计算机有着本质区别，就目前认知计算的研究现状，其研究方向应该分为近期目标和远期目标，其中近期目标是认知计算的研究重点，远期目标是认知计算的研究难点。
作为认知计算的近期目标就是在计算机上尽可能像人类一样实现具有辅助、理解、决策和洞察与发现的能力，通过研究人类的认知机理，建立计算机认知模型，然后用计算机模拟人类认知的过程来处理实际问题，如目前正在处于研究阶段的人工智能机器学习、自然语言理解、视听觉信息的识别以及智能人机交互技术的研究等，而基于计算机的任何认知研究成果都无法实现机器认知的实质突破。
作为认知计算的远期目标应该是研究一个具有与大脑存储结构相似的电子大脑，新的电子大脑完全不同于目前的计算机存储和处理机理，而它像人类大脑一样实现灵活而高深的认知过程，为此我们需要不懈的努力，真正弄清人类大脑存储和处理信息的机理，建立合理的数学模型，并通过软硬件设计实现在存储和处理方面具有新机制的全新电子大脑结构，力争创造一种能够与真正人类大脑相比拟的新型智能机器。
iBm阿尔马登研究中心在这个方面进行了有益而尖端的研究，给认知计算的未来发展带来信心。他们设计了神经形态自适应塑料可伸缩电子系统，为大脑的接线图绘制地图并开始人工合成，2009年5月他们成功地模拟建立了一个由10亿个神经元组成的系统，大约相当于一个较低等哺乳动物的大脑，系统结构同今天的计算机完全不同。存储器与处理器组件被紧密结合在一起，它没有时钟，操作是不同步的、事件驱动的，也就是说，它们没有预定的次序或时间表，像人类一样依赖的是学习而非编程。但其处理速度是实际事件发生速度的千分之一，不足以执行人类基本行为：觅食、打架、逃跑和。
2012年9月该实验室模拟大脑建成了一个较小版本的硬件装置，只有256个神经元、26.2万个可编程突触和6.5万个学习突触，并且这台机器运行能耗跟大脑的耗能在同一个数量级上。基于其原生态能力，这个“小型人脑”可以进行空间导航、机器视觉、模式识别以及联想记忆等，并可以基于证据生成假设。它有一个“心灵之眼”，可以辨别出事物背后的模式，例如根据一个潦草的笔记，对其实际所代表的数字做出较为准确的猜测，这一成果已经比我们前寒武纪的祖先优秀了。
4.认知计算的未来展望
在下一个计算时代，计算系统将具备学习、适应和感知的能力，这将从根本上改善人们的生活、工作和人际交往的方式，这就是认知计算时代，计算机将成为人类能力的扩展和延伸。认知计算意味着更高效的信息处理能力、更加自然的人机交互能力、以数据为中心的体系设计，以及类似人脑的自主学习能力，这为人类应对大数据挑战开启了新方向。
可以相信，随着认知计算技术的发展，认知计算系统所具备的四个层次的特性――辅助、理解、决策、发现，将是人类面对大数据时代的挑战、做出智慧决策的保障.百科全书式的信息辅助和支撑，让人类可以利用广泛而深入的信息，轻松成为各个领域的“资深专家”;非凡的观察和理解能力，帮助人类在纷繁信息中发现其内在的关联和涌现的趋势;快速决策能力，帮助人类定量地分析影响决策的方方面面，降低失误，保障决策的精准性;发现及洞察能力，将实现从“演绎”到“归纳”的突破，真正让机器具备类似人脑的“认知”能力，帮助人类发现当今计算技术无法发现的新洞察，新机遇及新价值。
目前作为认知计算系统的先锋，iBm的沃森系统已经应用于医疗、金融和客户服务等领域，以其更加智能、精准的大数据分析能力，降低误诊、拯救生命和提升客户体验[7]。
2013年9月18日国家自然基金委公布2013年度关于认知计算的重大研究计划，重点支持如下两个领域，将是目前我国在认知计算领域的未来研究方向。
（1）基于视听觉认知机理的无人驾驶车辆与行驶环境理解。
针对无人驾驶车辆行驶需求，研究生物视听觉信息处理不同阶段的认知机理和计算模型：包括视听觉信息早期处理（视听觉信息预处理与增强）、中期处理（降维、特征选择与提取）和后期处理（分类、识别与理解）等不同阶段的认知机理与可计算模型。
1）基于视听觉认知机理的无人驾驶车辆
该集成项目要充分集成和体现在本重大研究计划资助下所取得的有关视听觉信息认知机理与计算机视觉方面的重要创新性成果，同时还要集成和体现在本重大研究计划资助下所研发的智能车关键技术与器件（如控制器、激光雷达、传感器和芯片技术等），研制无人驾驶车辆平台，实现复杂交通环境下高性能长距离自主行驶。
2）基于生物视觉机理的交通环境理解与目标检测
研究基于生物视觉机理及其视觉皮层信息处理机制的交通环境理解新模型和高效视觉信息处理方法。
（2）先进脑机接口与脑认知图像重建.
1）先进脑机接口
借鉴认知科学的已有研究成果，重点研究人脑行为意图信息可靠、快速获取、处理、分析和应用的新方法与新技术。
2）脑认知图像三维重建
重点研究人在一种或多种脑神经影像设备下的视觉场景激励方法、脑神经影像的表征与时空关联关系以及视觉场景激励与脑认知影像之间的数学映射模型，给出动态脑认知影像的三维重建模型和方法，探索理解与重现脑认知过程。
未来，认知计算在人类生活的各个方面都将带来根本性的改变.可以想象，在实时金融风险控制领域，认知计算技术可以让人们实现秒级的风险检测与防范;在教育领域，认知计算通过实时分析技术，为学习者制定个性化的教育计划并及时评估学习效果，以此优化教育方案，提高教育质量和效率。
5.结束语
认知计算是一个能够给人类生活带来不可思议变化的智能技术，文中通过对认知计算相关文献的归纳总结，综述了目前认知计算的国内外研究现状，通过分析计算机与人脑的区别，给出了今后研究的远期近期目标以及未来展望，对认知计算的总体认识和深入的研究具有一定益处。总之认知计算是一个贯穿整个计算机软硬件的整体创新，它的实现需要来自各个领域科学家的共同努力，需要一个漫长而艰苦的研究过程，但是认知计算技术的发展，必将是未来科技发展的趋势。
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基金项目：国家自然科学基金项目（编号：61175126）;中央高校基本科研业务费专项资金项目（编号：HeUCFZ1209）;高等学校博士学科点专项科研基金项目（编号：20112304110009）。
作者简介：
计算机学科研究方向篇8
关键词：关键词：计算机技术虚拟现实计算机仿真技术
一、计算机仿真发展历史
仿真模拟方法可以追溯到1773年，法国科学家用仿真模拟的方法做物理实验，然而，第一个用这种方法做随机试验的人也许是美国统计学家e.LDeforest，那是在1876年。比较早而且著名的蒙特卡罗方法使用者是w.S.Gosseet。他在1908年以”Student”为笔名时，使用了蒙特卡罗方法来证明他的t分步法；尽管蒙特卡罗法起源于1876年，但是直到约75年后，它才命名为蒙特卡罗法。其原因是直到数字计算机出现以前，这种方法在许多重要问题上不能运用。从1946年到1952年数字计算机在一些科研机构得到发展。
与今天的计算机相比，早期的计算机预算速度慢且不能存储任何东西。现在可并行计算机已成主流。自计算机诞生以来，性能的提高，几乎是每四五年提高100倍，每十年提高1万倍的速度持续发展着。
二、仿真的定义和分类
1.仿真定义
计算机仿真技术是以数学理论、相似原理、信息技术、系统技术及其应用领域有关的专业技术为基础，以计算机和各种物理效应设备为工具，利用系统模型对实际的或设想的系统进行试验研究的一门综合性技术。
仿真是在数字计算机上进行实验的数字化技术，它包括数字与逻辑模型的某些模式，这些模型描述某一事件和经济系统，在若干周期内的特征。
系统仿真是建立在控制理论、相似理论、信息处理技术和计算技术等理论基础之上的，以计算机和其它专用物理效应设备为工具，利用系统模型对真实或假想的系统进行试验，并借助于专家经验知识、统计数据和信息资料对实验结果进行分析研究，进而作出决策的一门综合性的和试验性的学科。
三、需求牵引技术推动
相互推动
计算机技术作为一个独立的研究领域已有多年的历史，计算机仿真技术随着计算机科学技术的飞速发展，除了本身日趋成熟，并且或得了广泛运用外，目前正面临挑战。
“需求牵引、技术推动“是促使计算机仿真技术在近年内去得飞速发展的重要。计算机仿真的形成是当代科学技术飞速发展的结果。
计算机仿真技术首先可以以高效地处理科学数据和解释科学数据。其次，计算机仿真技术丰富了信息交流手段。
计算机仿真技术的形成推动工业发展、提高工业竞争能力的需要。
四、仿真软件
仿真软件的应用和定义
仿真建模软件系统，是为科研人员进行仿真实验提供支持的系统。如果在计算机上进行仿真实验必做一场军事演习，那么科研人员就是这场军事演习的指挥官，仿真建模系统则为这场演习提供场地和手段。他能为指挥官加工信息、预计结果和进行辅助决策。其用途非常广泛，经济价值极高。仿真软件是一项面向仿真用途的专用软件，他的特点是面向用户、面向问题。仿真软件一般是由模型和描述语言、翻译程序、使用程序、算法库、函数库、模型库、运行控制程序等组成。应具有建模、运行控制、结果处理以及相关的数据库等组成。
五、计算机仿真的基本理论
计算机仿真是由系统工程、现代数学方法和计算机技术相结合的新型学科。
计算机仿真是一种科学方法，科学研究通常有三种途径：理论推导、科学实验和仿真模拟。
计算机与数学学科的相互作用促进了进算计技术的发展。在本质上数学是计算机的灵魂。
在计算机仿真技术中引入人工智能技术，能够优化系统，做到有优化机制自动修改系统参数，并启动仿真模块，最终获得最优解，但在离散事件系统仿真重这种机制还处于研究阶段。
新技术的研究开发、利用，大大提高计算机的仿真软件的功能与性能，解决计算机仿真系统开发的软件瓶颈问题。随着以智能化、集成化、自动化、并行化、开放化以及自然化、为标志的计算机仿真软件新技术的深入研究、开发、利用，不仅是仿真软件的功能与性能迅速提高，而且有可能从根本上解决仿真软件生产率低下的问题。结合软件工程实践，探讨软件理论，有可能从理论弄清楚软件开发的复杂度，进而采取有效的测试进行控制，从理论与实践两方面解决计算机仿真系统开发的软件瓶颈问题。
六、计算机仿真技术的支撑技术
计算机仿真技术的支撑技术主要有分布式计算机仿真技术、协同式计算机仿真技术、沉浸式计算机仿真技术、基于网络的环境计算机仿真技术。
计算机仿真技术分布式，既是由于数据分布的需要，也是应用分布式计算环境进行并行计算，以达到实时显示目的的重要手段，分布式计算平台有互联网的异构机组成，包括高性能的Smp和DSm多处理器、工作站/pC机机群系统。
来自不同地区、不同学科的学者过去式通过出差或开会等方式进行交流的，现在，随着高速网络投入使用，采用多媒体技术支持下是、的CSCw技术可以达到快捷、高效协同工作的目的。
计算机仿真技术采用传统上为虚拟环境所装用的投影式显示设备，标志着这两个研究方向融合的发展趋势。由于沉浸式显示设备能使用户获得临场感，更有利于用户获得对数据的直观感受，有助于结果的分析。
七、仿真系统的作用和意义
随着军事和科学技术的迅猛发展，仿真已成各种复杂系统研制工作的一种比不可少的手段。尤其是在航空航天领域，仿真即使已是飞行器和卫星运载工具研制必不可少的手段。在研制、坚定、和定形全过程必须全面的应用先进的仿真技术。否则，任何新型的、先进的飞行器和运载工具的研制都将是不可能的。
计算机仿真技术在军事的应用是很广泛的，如运用交战模型进行的计算机仿真，新型武器装备发展过程中的仿真、部队作战训练方面的仿真、高层论证和规划计划中的仿真、军事作战理论和学术研究中的仿真、作战指挥和战争计划中的仿真，以及战后后勤保障的仿真等。
参考文献
计算机学科研究方向篇9
[关键词]计算机技术；网络计算；信息网络；研究热点；发展趋势
doi：10.3969/j.issn.1673-0194.2013.18.051
[中图分类号]tp3[文献标识码]a[文章编号]1673-0194（2013）18-0086-03
世界上首台电子计算机问世迄今为止已经半个世纪了，计算机发展速度之快是任何其它机器工具所无法比拟的。计算机革命已经开始，并将持续进行。一些令人激动的事情可能会在今后1年发生。
1过去50年计算机科学技术的发展规律
计算机大师克努斯把计算机科学定义为算法的科学，这在60年代是被普遍接受的。计算机科学与技术是对描述和变换信息的算法过程，包括其理论、分析、设计、效率分析、实现和应用的系统的研究全部计算机科学与技术学科的基本问题是：如何有效地自动进行任何学科的发展。总是围绕着解决学科的基本问题和重大问题不断地向前发展。例如，早期提出的是有关自动计算的理论模型和可计算与不可计算的概念，中世纪提出高级程序设计语言的形式化描述问题，60年代末70年代初提出np完全性问题，70年代末80年代初提出人工智能的逻辑基础问题、网络通信协议的描述问题，80年代末90年代初提出可变结构的计算模型问题以及当前的替代硅计算机的量子计算机、生物计算机等。
计算过程的能行操作与效率问题、计算的正确性问题、理论、抽象和设计是学科3个基本的学科形态。理论是学科的数学基础和理论，应采用数学的研究方法，抽象或称模型化是学科的实验科学方法，广泛采用实验物理学的研究方法，设计是基于工程，，广泛采用工程科学的研究方法。
构造性方法是整个计算机科学与技术学科最本质的方法，它以递归、归纳和迭代技术形式为其代表形式之一。从应用的角度，作为学科主要产品的计算机，便利性和有效性是衡量其优劣最重要的标准。近20年计算机技术发展的规律告诉我们，凡是有利于缩小人机隔阂，有利于建立和谐人机环境的理论、方法、技术和产品都会得到快速的发展，都具有强大的生命力。人类对计算机能力的望是并行的、多维的、开放的、具有归纳演绎能力、机器与人和谐相处，机器服务于人。迄今为止计算机对人类的实际辅助多半还只是串行的、单维的、封闭的、人必须为要解决的问题预先设计程序，实际上是人围着机器转。
为实现人类对计算机的愿望，计算机科学家一直都在进行不懈的努力，对减少人机隔阂做出贡献的主要技术有：自动推理技术和并行计算，并发控制机制和容错计算，开放系统和面向对象技术，可视化技术和多媒体技术和网络技术以及嵌入式系统等。
2计算机技术和信息技术的若干研究热点与发展趋势
2.1网络计算与信息网络
从计算机技术与通信技术结合的角度来看，网络一直在从封闭向开放、从专用向公用、从数据传输向多媒体传输、从单纯的信息传输向信息传输与信息处理紧密结合的方向发展，即向信息网络的方向发展。信息网络既然支持深度计算，也支持广度计算，从而形成了网络计算的新领域。为使网络具有计算功能，必须解决以下几个问题。
（1）建立与平地台无关的，以网络为中心的计算环境，把计算功能和负荷合理地分配到联网的客户器和服务器上。
（2）实现支持用户间的协同工作，确保不同用户在协同工作时做到时域和空域的一致性.
（3）基于网络的协同计算，不仅要处理文本、图象、语音等多种形式的信息，还要涉及信息的语法、语义、语用等诸多方面，从而在网络的体系结构上必然走向有线电视网、internet和电信网的3网融合。
（4）相应地，网络理论和信息理论必须有所突破，加强以下几个方面的研究：各种不同类型的信息的表示、度量、计算和推理，各种网络信息的表示、分析和集成等。
总之，21世纪信息网络的近期的发展趋势将主要表现在高速化、综合化、智能化、易用性4个方面。
2.2从海量信息中获取知识
传统的信息处理技术在于从符号中获取信息，但信息不等于知识，如何从海量信息中获取知识是信息处理面临的一个重大问题。在信息时代，每天产生的信息量浩如烟海，数据量堆积如山，它们可能来自数据库、文件系统、web资源等。它们之中隐藏着丰富的知识远没有得到充分的发掘和利用，人类正被数据淹没，但人类却饥渴于知识。
与常规信息相比，海量信息的复杂性表现在信息的类型、表现形式以及时空关系上。因此，海量信息的表示与度量，海量信息的存储、组织与传输，多维信息的融合和综合利用，海量数据的采掘和知识发现将成为海量信息的基本理论。计算机科学家和信息学家已在这些方面进行了卓有成效的工作，主要表现在以下几个方面。
（1）海量信息压缩技术。它可用于各种实时和非实时的多媒体应用系统，使多媒体技术中的数据压缩和传输技术更加规范和先进。
（2）海量信息描述和交换技术。在internet刚刚起步的阶段，人们对能在网络上以非面向连接、端对端的分组、包交换方式，快速地传送数据或文本信息感到心满意足，随着信息量的日益巨大和多样性，人们又盼望有一种初解人意的智能浏览器，以帮助用户寻找和发现所需知识。并且，希望不仅能在网络上交
换信息，还能交换感受，创建具有沉浸感的环境，能形成各式各样的虚拟环境，实现信息可视化。
（3）虚拟现实造型语言VRmL。VRmL旨在成为intenet上对多维信息进行描述、交换的标准，向用户提供一种通过3维图象了解世界的语言和环境。第一个VRmL浏览器webspace，可在网上浏览用VRmL所构造的虚拟世界。
（4）同步多媒体集成语言SmiL。HtmL是描述网页的语言，它向用户提供了一种在internet上通过文字和图形了解世界的语言和环境，而基于XmL的同步多媒体集成语言SmiL是描述网页上媒体数据的语言，它侧重于对多媒体流的描述和布局以及体现对用户的适应性和友好性。可以说，集成、动态和定制化是SmiL的显著特点。
2.3改善人机关系是人工智能研究的大趋势
人机关系的发展过程可概括为——友好的人机界面、灵活的交互功能、从初解人意到善解人意的实现、人机智能共增。
传统的ai研究往往将重点集中于对人类单个智能品质如计算能力、推理能力、记忆能力、搜索能力、直觉能力等的研究与模拟。然而，由于人类智能行为是各种单个智能品质的综合体现，因此传统研无法充分刻画与恰当模拟人类的智能行为，把人看成由多种智能品质构成的有机整体。综合考察智能体的各种智能行为与特征，是ai研究者的共同愿望与努力方向。为此，要对以下一些前提性工作取得进展和突破：
（1）发展一种面向交互的程序设计——iop技术。iop技术包括程序设计语言本身、编程技术及开发工具等的研究，它应着眼于agent之间的关系而不是agent的内部特征。
（2）发展一种并发约束模型。这是一种混合型的并发程序设计语言，它既能描述系统的环境，又能描述系统所要执行的任务，既可实现含连续时间参数的模型，又能现含离散操作的模型。
（3）发展语言技术与界面。通过声音输入的信息存取系统、多语音识别系统创建集图象、声音、文字于一身的miS。
（4）动态知识系统。ai最具挑战性的问题是动态知识系统的刻画及关于agent程序设计的理论与实现的研究。
（5）采用agent技术建立一种基于Dai的新型软件设计风范。引入一种全新的软件设计风范，以此设计的软件系统应是由多个相互交互、带有验证内核的模块组成的开放结构。
（6）建立与理解复杂的自适应系统。ai研究应着重于未必能符号化、信息未必完全的复杂的自适应系统的研究，实现从简单的被动式的系统到复杂的具有适应能力的系统。
（7）人工神经网络和遗传算法的应用领域会越来越宽，生物信息领域和各类智能诊断系统的研制将是最热的领域。
（8）揭示大脑的智能之迷比人们设想的要艰难得多，逻辑思维和形象思维同等重要，具有归纳和演绎双重功能的混合型逻辑系统的运行会受到广泛的重视。
3预测未来可能出现的几种计算机
众所周知，计算机运算速度和存储容量的增加都是靠不断缩小集成电路晶片上电子元件的尺寸来实现的，根据现实中指数增长必然会达到饱和的原理，摩尔法则不可能永远保持下去。事实上，电子元件的尺寸一旦小到接近原子直径的程度，电子的运动规律就会发生变化，而微观的量子效应将起主导作用。到时目前这种以硅为基础的计算机技术将受到严重挑战，寻找硅的替代物，研制新型计算机势在必然。科学家们未雨稠缪，已探索了几种理论上的选择方案，有的已经取得了令人鼓舞的进展。
3.1量子计算机
最有望从这场竞赛中聪颖而出的黑马是量子计算机，人们有时也把它称为终极计算机。这种计算机的设计思想是操作原子的本质物理特征，把一束激光或者电波照射到一些精心排列的原子核上。当光或者波从这些原子上反弹时，它会改变其中一些原子核的旋转方向，分析这些旋转发生了什么变化就能完成复杂的计算任务。
3.2Dna计算机
使用Dna进行计算是目前正在探索的最具独创性的设计之一。它的原理是把绞成两股的分子当成一种生物计算机磁带使用，采用atCG四个核酸进行编码，这对于处理批量数字将很有希望。
3.3生物计算机
这种计算机使用生物工程技术产生的蛋白分子为主要原材料，称为生物芯片.生物芯片如同活细胞一样，能在以秒计的时间内，完成成千上万次生物、化学反应.更神奇的是，生物芯片可以再生、可以自修复，在与人沟通的时候甚至还能感受你的的脑电波.生物技术和计算机技术的结合所带来的不仅仅是速度，而将是芯片的一次革命。
3.4光子计算机
这种计算机用激光束替代电子，与电线不同的是，光束能够互相穿透，从而使制造3维微处理器成为可能.目前已发明了一种光学晶体管，缺点是光学组件庞大而又笨拙。
3.5分子计算机和点量子计算机
这两种计算机分别使用单个的分子和单个的电子代替硅晶体管。由于原子导线和绝缘层很难批量生产，因此目前还不存在切实可行的样机。
计算机学科研究方向篇10
CCC2002的特点在于，它既有对国外研究成果的借鉴，又融合了国内计算机科学与技术学科教育研究成果；由体系到课程，自顶向下进行课程体系设置，按基础课程(包含部分核心知识单元)、主干课程(包含大部分核心知识单元)、特色课程(发挥各校特长，培养学生个性，体现地区特色)，提出了课程分级实施策略；指出在知识领域、知识单元、知识点的描述及核心课程的设计方面，应充分体现“课程体系设计组织与学生能力培养和素质提高密切相关”的理念。CCC2002强调教学过程中实践的重要性，同时又要注重创新精神和能力的培养。值得一提的是，该教程提倡研究型教学，进一步明确了教学向教育转变的重要思想。
在CC2002教程的引导下，国内从事计算机科学与技术学科教育的广大学者对计算机科学与技术学科教育的诸多问题，如培养计划、课程设置、教学类型、教学计划、教学实施、实践设计、教学评价等进行了广泛而有益的探讨[6,7,8,9]，并根据学科体系要求，编写出版了一大批教材，丰富了计算学科课程体系教材建设的内容，推动了计算学科课程教学改革的进程。然而，一个不容忽视的现象是，虽然我们一直都在强调课程与教学的目的是提高学生的综合素质，但是究竟什么是当代学生经过学科课程教育应当具有的综合素质，仍然是一个值得探讨和研究的问题。就目前国内较为普遍存在的教育理念而言，近代课程与教学理论凯洛夫(n.a.Kaiipob)的“捷径主义”思想仍旧占据着主导地位，受这一思想的影响，教材内容通常比较“经典”，教学过程各个环节围绕这些经过验证的、可靠的和基本成型的知识而进行，至于这些知识的形成与发展却少有问津。所谓“捷径主义”认为“学生学习的是科学上可靠的知识而不负有发现真理的任务，走的是教师引导的捷径而避免前人在历史上曾走过的弯路”[10]。虽然这一思想“发扬了传统教学论的优点，纠正了适用主义教育忽视系统知识偏向”，在目前高校教育的某些方面仍然具有积极作用，但就总体而言，它与CCC2002倡导的研究型教学、教学向教育转变理念有不相协调的方面。因此，高校计算学科课程教学内容的改革理当受到人们的关注。
2
随着计算机的诞生和计算机科学技术的发展，计算技术作为现代技术的标志，已成为世界各国许多经济增长的主要动力，计算领域也已成为一个极其活跃的领域。计算学科正以令人惊异的速度发展，并大大延伸到传统的计算机科学的边界之外，成为一门范围极为宽广的学科，人们对计算学科的认识，已从知识层面上升到了方法论的高度[1]。
1989年1月，美国计算机学会(简称aCm)和美国电气和电子工程师学会计算机分会(简称ieee-CS)联合攻关组在《aCm通讯》杂志上刊登了他们历经4年的研究成果——“作为学科的计算科学”的报告[2]。该报告围绕计算机的主要现象，从学科的三个基本形态，即理论、抽象和设计入手，结合科学与工程科学两大学科门类的基本特征，完成了计算学科的“存在性”证明，首次给出了计算学科的定义，为“计算”作为学科及其以后的发展奠定了基础。如今，计算已不再是一个一般意义上的概念，它已成为“各门科学研究的一种基本视角、观念和方法，并上升为一种具有世界观和方法论特征的哲学范畴”[3]。在长期的社会生产实践中，计算科学的内涵与外延从学科的角度得到进一步诠释，aCm和ieee-CS以及计算机界关于计算学科认知问题的研究不断取得重要成果，其中，CC1991(“计算学科教程1991计划”的简称)和CC2001(“计算学科教程2001计划”的简称)报告为计算学科建立了现代课程体系。随着计算科学的不断发展，其课程体系也在不断完善，2004年11月，aCm、aiS和ieee-CS又联合公布了新的计算学科教程CC2004，文[4]对该课程体系做了分析与思考。
随着信息技术行业人才需求的与日俱增，世界上绝大多数高等院校均设立了计算科学或与之相关的专业，国内的高等院校也不例外。为了有效地推行国内的计算机科学与技术教育，同时又能与国际接轨，中国计算机科学与技术学科教程研究组于2002年提出了“中国计算机科学与技术学科教程2002”(ChinaComputingCurricula2002，简称CCC2002)[5]，该教程从计算机学科教学计划的发展、计算机学科的定义、计算机学科本科生能力培养、计算机学科知识体系演变、计算机学科课程体系结构、计算机学科课程的教学计划与组织方法等方面全面阐述了计算机科学与技术学科知识与课程体系的外延与内涵，进一步明确了新形势下计算机科学与技术学科本科生能力与素质培养的基本要求，为国内高校计算机科学与技术学科制定培养方案和形成具有自身特色的课程体系提供了指南，对中国高校计算机科学与技术学科教育的改革和发展具有重要的参考价值和积极的推动作用。CCC2002给出了中国计算学科课程体系的描述，但如何围绕这一课程体系概括的知识领域和知识点来组织知识内容仍然具有随机性，特别是在幅员辽阔、经济和文化发展水平存在地区差异的中国，这种随机性尤为突出。因此，我们必须深入分析CCC2002的特点，理解其精神实质，根据地区的特点和各高校自身发展的水平与特色合理选择或组织各类课程的教学内容，积极开展教学改革，不断强化课程建设，只有这样，才能为课程目标的实现建立良好基础。
3基于知识与知识背景的课程教学
随着教育理念的不断更新，教育教改研究与实践的不断发展，人们已越来越清楚地认识到学生实践与创新能力培养的重要性，越来越注重学生在知识点掌握基础上知识结构的形成，越来越感受到学生关于学科综合素养的内涵，在理工学科课程体系中引入越来越多的与学科有关的人文科学的内容，可以说是适应时代要求和发展的一种进步，是教学向教育转变的一种必然。然而，要真正做到教学向教育转变，仍然有许多值得研究和探索的工作要去完成。其中，如何根据计算学科教程描述的学科知识领域、知识单元和知识点，在教材或教学过程的知识内容安排与讲授过程中，打破传统方式，在现有基础上推陈出新，就是一项非常有意义的工作。我们是否可以做这样一种尝试，在课程知识的组织与传授过程中，把知识的来源即知识产生的背景有机地融入其中，使之成为教材内容的一部分或补充，让学生在学习课程知识的同时，了解知识的背景和来源，更多地知晓与学科知识有关的人和事，更深地理解知识的内涵，更好地把握知识的运用与发展趋势，使学生在学习、理解和掌握知识的同时，学科意识和学科素养得到培养与发展。这样的做法无疑是有益的但却并非易事，有大量值得研究和探索的课题和实践活动，其中以教学内容改革为先导的课程教学改革将成为学科教育改革的主要内容，它涉及教育理念的更新、教学方式与方法的运用，教学组织形式的变化、教学评价体系的构建等等，同时对教师队伍的知识结构也将产生新的要求。它不仅要求人们具备学科知识，而且还要有学科思想史和学科方法论的知识。因此在学科教育中应该有更多的教育工作者关注科学和学科思想史研究。就计算学科而言，计算学科思想史研究是基于背景知识计算学科课程教学改革的基础。
3.1计算科学思想史研究
现代计算科学在理论和应用方面取得的伟大成绩，是人类长期从事社会生产实践的结果，是无数致力于计算科学研究与实践的工作者们共同智慧的结晶。计算科学是整个科学体系的一个重要组成部分，是研究计算知识、计算理论及其应用的科学，是关于计算学科知识体系和与之相关领域知识及其相互间关系的总和。而计算科学思想史则是研究计算科学的形成与发展过程的科学，其研究的目的在于通过对计算科学发展过程中各个事实、各种现象和思想的分析，总结计算科学的历史经验，揭示计算科学的发展规律，促进计算科学的发展。计算科学思想史的研究对象并非计算科学本身，它是以哲学、历史学的观点和方法来分析计算科学的发展历史。
作为一门科学，计算科学思想史研究有其自身的理论体系，这一理论体系涉及计算科学、工程学、哲学、历史学、心理学、社会科学等诸多学科领域的知识。计算科学思想史是以计算科学理论与实践的形成与发展为基础，以辩证唯物主义和历史唯物主义为指导，以科学思想史研究的基本原理为依据，分析人类历史上计算科学重要成果和重要学术理论的诞生过程，其思想与方法的形成过程以及它们的科学与哲学意义。计算科学思想史研究将随着计算科学的发展和人类进一步的发明与发现而不断变化并日趋完善，是一门极富发展性的科学。文[11]中，作者对计算科学思想史研究的特点、内容、方法等问题进行了探讨。
3.2基于知识背景的课程教学
所谓基于知识的课程教学就是把学科知识与知识背景有机结合，使之成为课程教学内容的统一体进行施教与学习的过程。其教学目的是让学生在了解和掌握学科知识的同时，了解知识产生的背景，感知知识背后隐藏的思想与方法，为学生提供更为广阔的想象与思维空间，培养学生的学科意识，提高学生学科文化水平。
知识背景的内容可以是对知识产生过程的叙述，也可以是对学科知识未来发展前景的展望；可以是直接的背景知识，如与学科知识有关的知识进程、事件、理论、思想方法和人物等，也可以是与学科密切关联的相关学科的知识；可以是正史中真实的故事，也可以是传说和轶事；可以是知识成功应用的经典，也可以是正在实践中的探索。
知识背景组织形式可以采用课程设置的方法整体阐述学科的形成与发展以及思想与方法，如计算机科学与技术导论、计算机科学与技术方法论等；也可以是针对具体课程的知识背景叙述，如关于课程的导论、绪论、前言等；还可以是关于课程单元知识背景的描述，如每个章节的前序、引导等；甚至可以是涉及知识点的知识背景，如有关概念的形成，概念与概念之间的关联等等。
把知识背景作为课程教材的内容，或在教学过程中适当地介绍与课程知识相关的知识背景，在目前高校的计算学科课程建设和课程教学中或多或少地受到人们的关注并加以应用，但这并非真正意义上的基于背景知识的课程教学。从基于课程知识的教学到基于知识与知识背景有机统一的课程教学，并非一门计算学科导论所能解决的问题，它涉及整个计算学科课程内容的组织，课程教学计划安排，课程教学模式设计，课程教学方法运用，课程教学评价机制建立等一系列与课程建设和课程改革有关问题的研究、探索与实践，是一项需要广大的计算学科以及相关学科的教育工作者共同参与和共同努力才能够有效实施并不断取得进展的系统工程项目。
如果说基于知识的计算学科课程教学是围绕计算科学的知识体系及其发展过程中不断取得的最新成果而进行的知识与技能传授，那么基于背景知识的课程教学则是在此基础上的学科意识培养和学科素养教育，至少有以下几个方面的作用。
(1)将有利于学生对课程知识学习兴趣的提高
教育心理学认为，学习兴趣是指人们探究事物的心理倾向和获得知识的原动力。古今中外的教育学家们对在教学过程中培养和激发学生的学习兴趣都是极为重视。中国古代教育大师孔子说：“知之者不如好之者，好之者不如乐之者。”德国近代教育家第斯多惠(F.a.w.Diesterweg)在其倡导的“全人教育”理念中就阐述了教育的任务主要是发展学习者自身的能动性思想，认为：“我们的教育艺术不在于传授本领，而在于激励、唤醒、鼓舞。”瑞士现代著名心理学家皮亚杰(J.piaget)更加强调个体在认知生长过程中的积极作用，并明确指出：“所有智力方面的工作都依赖于兴趣。”由此可见，学习兴趣是学生学习的情感意向和动力，是学习积极性和自觉性的核心，在全面推行以培养创新精神和实践能力为重点的素质教育的今天，培养学生学习兴趣尤为重要。
影响学生学习兴趣的因素很多，如教学方法、教学手段、教学风格、教学态度、教学评价等等，其中教学内容的组织安排也不失为一重要因素。教学实践结果表明，学生对“知识背景”感兴趣的程度要比对“知识”本身更高。因此，如果能够在课程教学内容编排中将与课程知识有关的人物、事件以及相关的理论与方法实例有机的融入其中，就能够在教学的实施过程中不断地“激励”和“唤醒”学生的学习兴趣，并通过兴趣的延伸，使学生在不知不觉中获取并掌握知识。
(2)将有利于学生对课程学习知识内容的理解
学生对知识的认识、理解和掌握过程，应遵循人们认识客观世界的一般规律，即是一个从感性认识到理性认识的过程。感性认识是人们通过感官与认知事物接触而形成的关于事物生动和直接的映像，包括事物的具体特性、表面现象、各个片面及其外部的联系等；理性认识是人们在感性认识的基础上，进行抽象和概括而形成的对认知事物的本质和内部联系的认识，通常有概念、判断和推理三种基本形式。在课程学习过程中，我们往往会强调对概念的理解，对知识点的掌握等，这样的认知应属理性认识范畴。基于知识的课程教学内容组织通常是按照概念的引入、概念到概念、例题分析、实际应用举例，习题练习等步骤顺序进行，而课程内容的选择通常是经过实践检验或严格论证的知识的精华部分，是已经上升为理性认识的产物。让学生在对认识的事物尚不具备“自然经验”和“社会经验”的基础上，去“理性”地把握事物的本质，只能是“填压式”的知识灌输，于是在我们的课程教学中就有了许多“先记忆再慢慢理解”的东西。基于背景知识的课程教学将经过提炼的前人对事物认识的自然经验和社会经验呈现在学生面前，在一定程度上可以弥补学生在对事物感性认识方面的不足，帮助学生更好地理解和掌握课程的学习内容。
(3)将有利于学生对课程知识体系的把握
在高等教育中，学科领域的知识体系通常是以课程体系来描述的，而课程的知识体系是由课程涵盖的知识主题及其相互间的关系来刻画的。基于知识的课程教学往往只注重课程知识主题或知识点的教学而忽略课程之间、主题之间、知识点之间内在联系的阐述，使得学生在学习过程产生难以知识联想，对知识的认识是“只见树木，不见森林”。例如，很少有学生能够将平面中的“点”、集合论中的“集合”、命题逻辑中的“命题”等概念统一进行思考的，也很少有学生能够准确地回答在线性代数课程中学习向量空间和向量运算真正目的等等。基于知识背景课程教学的目的之一，就是通过知识背景的阐述，将课程知识的初始本质及其相互间的关系呈现出来，为学生营造知识联想与知识探究的学习情境，更加全面地把握课程的知识体系。
(4)将有利于学生创新能力培养与提高
指出：“创新是一个民族进步的灵魂，是一个国家兴旺发达的不竭动力。”而“教育是知识创新、传播和应用的主要基地。也是培养创新精神和创新人才的摇篮。”因此，在实施素质教育过程中，着力培养学生的创新精神与创新能力应成为我国教育改革和发展的当务之急。CCC2002竭力倡导的研究型教学以及教学向教育转变的根本目的之一，就是要在学科课程教育过程中，不断强化学生创新素质的培养。创新的过程是知识综合运用与发展的过程，对知识体系的全面掌握是创新的基础。创新能力培养受到教学内容和教学方法的影响。基于课程知识的教学通常以传授知识为主，教学方法也以课堂讲授为主，这种教学往往使学生思维固化，知识活力得不到发挥，很大程度上影响了学生创新能力的发展。而基于知识背景的课程教学不仅能够大力开发学生的想象力和直觉思维，拓宽学生的学科视野，同时还能够有效地运用案例教学、活动教学、讨论教学、探索性学习等各种方法，促进学生个性发展，使学生独立思考、批判思维、严密分析、从不同视角看问题等多方面能力得到培养和提高。
(5)将有利于学生学科文化素养的提高
科学技术的发展导致学科和专业的发展，使得分科教育成为目前我国高校人才培养体制的主流。分科教育很显然是为了造就专门人才，但狭窄的专门训练往往不利于培养学生的创新意识和创造力。在经历了长期的教育实践之后，人们已认识到分科教育在某些方面的严重不足，提出了新形势下“通才教育”观念，并以某些高校作为试点开展“大类培养”教学模式的实践与探索。如今的社会是信息社会，对it本科生的知识结构提出了新的要求，除了要求他们掌握专业知识外，还要求他们具有数学、物理及相关领域知识，更有人文社会科学知识的要求，既能够适应专业的变化和拓展，又要有敏锐的专业拓展意识。总而言之，现代人才培养过程更加强调的是学科素养，它涵盖了对学科知识的掌握，对学科过程与方法论的认识和对学科的理解与情感。正如专家指出的那样，在人才教育与培养过程中，“大多数人真正需要的是领会科学的精神、掌握学科的方法、树立恰如其分的科学形象，以便在这个科学时智地对待科学、对待社会、对待生活。”[12]如果我们将这样的理念带入学科教育过程就不难发现，仅仅靠基于知识的课程教学是无法实现这一要求的，而基于知识背景的课程教学至少可以从两个方面弥补其不足：首先，基于知识背景的课程教学以发展和进化的观点反映学科知识进程，能够有效地避免课本知识的“神圣化”与“教条化”，将批判与继承的有机统一贯穿学生知识获取过程；其次，基于知识背景的课程教学以学科与相关学科分支领域知识相互联系的思想展现学科知识内容，能够有效地克服对学科知识掌握的“孤立性”和“片面性”，是学生的学科意识与学科素养得到进一步培养与提高。
4结束语
计算学科不只是简单的一些课程汇总，而是一个庞大的知识体系，它对人类社会的发展与进步有着重要而深刻的影响。目前，全国几乎所有高校都开设了计算机专业，有些计算的概念和知识还下放到了中小学课程之中。在此情形之下，如何构建我国计算科学的教育体系，培养什么样的信息技术人才，如何让全社会更深刻地认识计算科学的内涵，更全面了解计算科学的发展规律无疑是一件十分有意义的工作。基于背景知识的课程教学是一种理念、思想和方法，也是一种实践，虽然它不是一个什么新的提法，已或多或少地被人们认识并加以应用，但总体上仍然未形成一种趋势。基于知识背景的课程教学应有它的理论体系、方法体系和实施体系，这些都是需要研究、探讨和实践的，可能还需要一个较长的过程。然而，当我们面对计算学科教育改革中出现的种种问题和在计算学科人才培养中面临的种种困惑时，首先应该想到的是作为计算科学的教育工作者应当作些什么。
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abstractitisanalysedinthispaperthecharacteristicoftheChineseComputingCurricula2002,anddiscussedfromtheviewpointofthemethodologyofthecomputersciencethebasicthoughtofthecomputingcurriculateachingbasedontheknowledgebackground.meanwhile,itisalsoexpositedtheimportanteffectofthecomputingsciencehistoryresearchtothecomputercoursesteachingbasedontheknowledgebackground.
KeywordsCC2002,Courseteaching,Computingscience,Sciencehistory