计算机科学的研究方向精选(九篇)

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第1篇：计算机科学的研究方向范文

关键词：计算机科学 技术 前沿展望

一、引言

随着计算机的产生及科学技术的不断发展，计算机科学技术已经成为现代人生活中的重要组成部分，并在现代人的生活和学习中占据了重要的思维。计算机的出现及发展改变了人类生活的各方面，不仅在很大程度上提升了人们的生活水平和质量，更推动了人类文明的进步。未来的计算机科学将朝着更加多元化的方向发展，它已经成为能够体现一个国家综合实力的重要内容。

随着互联网络技术的不断发展，现代人的生活发生了巨大变化，人们可以通过互联网足不出户就能获取很多信息。例如：获得期刊文献、获得各种资讯、了解天气状况、各种新产品的信息、世界经济及军事的发展趋势等。每当人们在悠闲地环境中感受着扑面而来的各种层出不穷的电子新产品时，计算机科技的发展不仅彻底改变了人们的生活与工作习惯，更促进了人类社会进一步发展，使得地球村的实现逐渐成为一种可能。

二、计算机科学技术的发展历程

目前，只要人们登录各大新闻网站的科技板块，就会发现各种新型的电子产品已经占据这些板块的大半江山。这些电子产品是如何发展成这样的先进状态，未来它们又将朝着哪个方向发展呢？计算机科学技术的发展史说明了这一切。

人类计算机科学技术的发展经历了算盘、帕斯卡计算器、布莱尼茨机械计算机、巴尔其的差分机、阿塔那索夫-贝利计算机、ENIAC计算机等的发展。人类直至1946年2月14日产生了ENIAC，计算机才正式投入使用，人类才正式进入电子计算机时代。它原本是为了计算导弹而设计的，但是由于其设备的造价十分昂贵，只能局限于在军事领域使用。直至1982年，人类第一台个人计算机产生，计算机才逐渐走向普通家庭和一些中小企业。到目前为止，我国大多数的家庭已经完全拥有了先进的计算机设备，例如：台式机、笔记本、智能手机等，这些先进的现代计算机科学技术已经逐渐渗透到人类生活的方方面面中。

三、现代计算机科学技术的发展所具有的特性

（一）计算机科学技术具有广泛性

随着计算机科学技术的不断发展和互联网时代的到来与发展，人们的生活已经随着计算机的广泛普及而发生了颠覆性的改变。越来越多的个人和企业通过计算机来解决一些生活和学习中遇到的实际问题。例如：人们足不出户就可以浏览世界风光、网络购物。再例如：一些企业可以通过计算机的超级强大运算能力代替了人类对商业数据和信息的分析与处理。计算机这棵参天大树已经逐渐渗透到人类的政治、经济、文化、商业、军事等多个领域中，对人类社会的发展和现代文明的进步产生了广泛性的影响。

（二）计算机科学技术具有智能性和专业性

随着计算机使用的越来越广泛，科学技术也在不断发展。特别是微电子、集成电路、半导体晶体管等技术上取得了重大的成就，计算机也正向着智能性和专业性的方向发展。例如：计算机可以根据不同的使用者的需要来对计算机进行各种更新与改装，有的还可以为用户量身定做各种台式计算机和笔记本电脑，这充分体现出计算机在应用领域中更为人性化的一面，也充分显示出计算机在个应用领域的专业性。

（三）计算机科学技术具有实用性

在现代人的日常生活中，人们可以通过计算机网络更加快捷、更加广泛的获得多方面的信息，并以此为契机来提高个人的精神生活的质量。另外，计算机在工业中的运用也是不可忽视的。工业生产中的自动化过程、辅助设计过程、信息管理、集成制造等方面的完成都是由计算机的通信技术和程序编程来实现的。在教育方面，计算机的实用性更为突出。例如：现代教育中教师充分利用计算机来完成课堂教学，不仅丰富了学生的课堂，更提高了教学效率。

四、计算机科学技术的发展趋势

（一）生物计算机

随着生物技术的不断发展和进步，一种建立在脱氧核糖酸基础上的分子计算机正在逐步演变成现实，已经有科学家实现了使用脱氧核糖酸进行简易的数据计算和存储的操作。它主要是采用蛋白质分子构成的生物芯片作为集成电路板，因此具有机构小、集成密度高等特点，运算速度比现代最先进的计算机要快一万倍。同时它还具有自我修复的功能。

（二）光子计算机

这是一种以光信号进行逻辑运算的计算机，它是由集成光路、激光器透镜等组成的。它具有耗能低、速度快、计算能力强的特点。

（三）量子计算机

这是一种根据原子或者原子核的量子力学的特性进行工作的。它是建立在量子效应构建的一个完全以量子为基础的计算机。它主要通过链状分子聚合物来表示0和1这两种二进制状态。量子计算机最大的特点是每秒计算可达一万亿次，并具有类似于人脑的容错性，一旦系统出现故障原始数据能够自动绕过出错部分继续计算。

总之，计算科学技术的不断发展将人类文明带入了一个新的高度，它的发展将为人们的生活带来重要改变。

参考文献：

[1]王晓丽.计算机科学技术的研究与发展[J].黑龙江科技信息，2011（30）

[2]张瑞.计算机科学与技术的发展趋势探析[J].制造业自动化，2010（08）

[3]邱志明.探索计算机科学与技术的发展趋势[J].黑龙江科技信息，2011（16）

作者简介：

第2篇：计算机科学的研究方向范文

计划强调，要加强人工智能领域专业建设，形成“人工智能＋X”复合专业培养新模式。计划的重点任务之一，是要完善人工智能领域人才培养体系，并且推动高校人工智能领域科技成果转化与示范应用。高校在人才培养中起到了至关重要的作用，虽然人工智能尚未成为一级学科，但国内不少一流的高校已经开始通过建立合作实验室、增强人工智能分支教学等方式发展人工智能。

为了解各高校开展人工智能研究的情况，亿欧盘点了10家在设有人工智能实验室或有人工智能分支专业的高校。

清华大学：计算机科学与技术系

清华大学计算机科学与技术系（简称计算机系）成立于1958年，在2006年、2012年全国学位与研究生教育发展中心开展的一级学科整体水平评估中，以总分满分100分的成绩排名第一。2017年，在 USnews 推出的世界大学学科排名 Best Global Universities for Computer Science 中，计算机科学与技术学科紧随 MIT之后位列世界第2名。在 QS 世界大学排名 （QS World University Rankings） 给出的全球计算机学科排名中为例第15名，其排名与得分逐年稳步提升。

计算机系包含了国内计算机专业最全的学科方向，设有高性能计算机与处理器、并行与分布式处理、存储系统、大数据与云计算、计算机网络、网络与信息系统安全、系统性能评价、理论计算机科学、数据工程及知识工程、软件工程、计算机与VLSI设计自动化、软件理论与系统、生物计算及量子计算、人工智能、智能控制及机器人、人机交互与普适计算、计算机图形学与可视化技术、CAD技术、计算机视觉、媒体信息处理等研究方向。

计算机系现设有高性能计算、计算机网络技术、计算机软件、人机交互与媒体集成4个研究所；智能技术与系统国家重点实验室；计算机基础与实验教学部等科研教学机构。

计算机系还设有国家级计算机实验教学示范中心，包括：计算机原理实验室、微型计算机实验室、计算机网络实验室、操作系统实验室、计算机软件实验室、计算机控制系统实验室、智能机器人实验室、计算机接口实验室、学生科技创新实验室等。此外，计算机系还与腾讯、搜狗、微软、思科等国内外著名公司建立了面向教学或研究的联合实验室。

北京大学：智能科学系

智能科学系成立于2002年7月，主要从事智能感知、机器学习、数据智能分析与智能计算、智能机器人等方向的基础和应用基础研究，侧重于理论、方法以及重大领域应用上。

北大智能科学系依托于视觉听觉信息处理国家重点实验室，实验室以实现高度智能化的机器感知系统为目标，在生物特征识别研究方面处于国际领先地位。智能科学系在著名的软件与人工智能专家、我国载人飞船工程软件专家组组长何新贵院士和长江特聘教授查红彬教授的带领下，重点开展机器视觉、机器听觉、智能系统与智能的生理心理基础等研究。以北大智能科学研究人员为技术核心的北大指纹自动识别系统，是国内唯一能与国外系统抗衡的自主知识产权，是中国第一家也是唯一的一家提供公安应用全面解决方案的系统，拥有中国指纹自动识别技术产品第一市场占有率。

人工神经网络说话人识别新方法的研究获得教育部科技进步一等奖；国家空间信息基础设施关键技术研究获得2000年中国高校科学技术二等奖，入选2000年中国高校十大科技进展。

复旦大学：类脑智能科学与技术研究院

复旦大学类脑智能科学与技术研究院于2015年3月筹建成立，是复旦大学校内的独立二级研究机构。其前身为复旦大学第一批跨学科交叉国际化研究中心——计算系统生物学研究中心，成立于2008年。研究院基于复旦大学既有的数学、统计学、计算机科学、生物学、信息学、临床医学、语言学、心理学等多学科综合交叉研究优势，以计算神经科学为桥梁，着力开展大脑机制解析、脑疾病智能诊疗、类脑智能算法、类脑智能软硬件、新药智能研发、通用智能等相关领域的科学研究、技术研发和人才培养。

研究院率先探索打通国际与国内、科技与产业的全链条、全球化产学研合作机制，充分发挥高校培养和储备高端智能人才、发现和培育前沿技术的综合优势，推动产学研源头创新与合作，致力于成为推动脑科学、人工类脑智能与产业应用融合发展的重要科技创新平台。

研究院目前在建五个核心功能平台和一个国际合作研发中心，主要包括：一是以脑高级认知功能的多信息反馈处理机制研究为核心的神经形态计算仿真平台；二是以多尺度多中心重大脑疾病数据库和算法开发为基础的智能诊治数据示范平台；三是依托高端医疗影像设备集群，为生物医学转化研究和信息产业智能化提供试验技术支撑的综合生物医学影像平台；四是以开发深度学习、强化学习和自组织学习等机器学习算法以及可穿戴设备、类脑芯片、健康服务机器人等为目标的类脑智能软、硬件开发平台；五是集孵化加速、产业联盟、投资基金为一体，为类脑智能创新项目及企业提供应用技术资源和孵化服务的类脑智能产业化平台；六是依托已有的欧洲人类脑计划、美国脑计划等国际合作的数据、学术资源，建设类脑智能国际合作节点和人才培养中心。

中国科学院：自动化研究所

中国科学院自动化研究所成立于1956年10月，是我国最早成立的国立自动化研究机构。目前设有类脑智能研究中心、智能感知与计算研究中心、脑网络组研究中心等12个科研开发部门，还有若干与国际和社会其他创新单元共建的各类联合实验室和工程中心。另有汉王科技、三博中等四十余家持股高科技公司。

近年来，自动化所共获得省部级以上奖励30余项。数量逐年增加，质量不断提高；专利申请和授权量连年攀升，多年位居北京市科研系统前十名绘制的“脑网络组图谱”第一次建立了宏观尺度上的活体全脑连接图谱；虹膜识别核心技术突破国外封锁，通过产学研用相结合走出“中国制造”之路；基于自动化所语音识别技术的“紫冬语音云”在淘宝、来往等阿里巴巴旗下移动客户端产品中得到推广；“分子影像手术导航系统”通过国家药监局医疗器械安全性及有效性检测认证并进入临床应用；“智能视频监控技术”和“人脸识别技术”分别成功应用于2008年北京奥运会、2010年上海世博会的安保工作中，为社会安全贡献自己的力量；研制的AI程序“CASIA－先知1．0”采用知识和数据混合驱动的体系架构，在2017首届全国兵棋推演大赛总决赛中7：1的悬殊比分战胜人类顶级选手，展示了人工智能技术在博弈对抗领域的强大实力……

在共建机构方面，自动化所与新加坡媒体发展管理局联合成立中新数字媒体研究院，聚焦交互式语言学习、视频和分析等领域；与瑞士洛桑联邦理工大学（EPFL）在京成立中瑞数据密集型神经科学联合实验室，在类脑智能研究方面展开合作；与澳大利亚昆士兰大学（UQ）共建中澳脑网络组联合实验室，在“计算大脑”研究方向上进行远景规划；还与香港科技大学共建智能识别联合实验室，在模式识别、无线传感器网络等领域展开合作。

厦门大学：智能科学与技术系

早在上世纪八十年代初，厦门大学就已开始从事人工智能领域的研究，相继在专家系统、自然语言处理与机器翻译等领域取得过一系列成果。为此，1988年经学校批准成立“厦门大学人工智能与计算机应用研究所”，后于2004年更名为“厦门大学人工智能研究所”。2006年12月，经国家教育部批准，厦门大学正式设立“智能科学与技术”本科专业，并于2007年6月经学校批准成立“厦门大学智能科学与技术系”。

厦门大学智能科学与技术系现有一个本科专业（智能科学与技术），三个硕士学位授予专业（模式识别与智能系统、计算机科学与技术、智能科学与技术），两个博士学位授予专业（计算机科学与技术、智能科学与技术）。

目前该系承担多项国家863、国家自然科学基金、福建省科技基金等项目，拥有“福建省仿脑智能系统重点实验室”、“智能信息技术福建省高校重点实验室”和“厦门大学语言技术中心”三个平台，此外还有“艺术认知与计算”、“自然语言处理”、“智能多媒体技术”、“人工大脑实验室”、“智能中医信息处理”等多个研究型实验室，为培养高质量的学生提供了必要的保障。

上海交通大学：计算机科学与工程系

上海交通大学计算机科学与工程系成立于1984年。近年来，随着计算机科学与技术在人们生活中的应用不断深入，特别是随着云计算、物联网、移动互联网、大数据等技术的兴起，交通大学计算机系不断调整学科方向，形成了高可靠软件与理论、并行与分布式系统、计算机网络、智能人机交互、密码学与信息安全等研究方向。

该院系下设三个重点实验室：智能计算与智能系统重点实验室、上海市教委智能交互与认知工程重点实验室、省部共建国家重点实验室培育基地及上海市可扩展计算与系统重点实验室。其中，上海交通大学－微软智能计算与智能系统联合实验室目前是教育部－微软重点实验室，成立于2005年9月，是交通大学和微软亚洲研究院在多年良好合作的基础上，为了更好发挥各自在并发计算、算法与复杂性理论、仿脑计算、计算机视觉、机器学习、计算智能、自然语言处理、多媒体通讯以及机器人等领域的优势，实现“使未来的计算机和机器人能够看、听、学，能以自然语言的方式与人类交流”这一共同使命而成立的。实验室在科学研究、人才培养、学术交流等方面也取得了很好的成绩。实验室累积200余篇，成果发表于CVPR，ICCV，WWW等国际顶级会议上。

南京大学：计算机科学与技术系

南京大学的计算机科学研究起步于1958年，建立了计算技术、计算数学、数理逻辑等专业开始培养计算机相关领域专门人才，1978年在上述三个专业基础上成立了计算机科学系，1993年更名为计算机科学与技术系。

依托该系师资，先后成立了南京大学计算机软件研究所、计算机软件新技术国家重点实验室（南京大学）、南京大学计算机应用研究所、南京大学多媒体计算技术研究所、南京大学软件工程中心（江苏省软件工程研究中心）、南京大学信息安全研究所等科研机构。主要科研方向有：软件自动化与形式化、分布与并行计算及新型网络、新型程序设计与软件方法学、多媒体与信息处理、人工智能与机器学习、系统软件及信息安全等。

建系30年来，共承担国家973计划、国家863计划、国家攀登计划、国家自然科学基金、国家科技攻关等重大科技计划项目以及省、部、委科研项目和企事业委托或国际合作的研发项目300余项，科研成果获得各种奖励80余项，其中国家科技进步奖一等奖1项、二等奖4项、三等奖2项，省部委自然科学奖和科技进步奖特等奖2项，一等奖8项，二等奖37项。3000多篇，出版专著、教材50多部，申请国家发明专利33项。部分成果被转化为产品，产生了较大社会效益和经济效益。

哈尔滨工业大学：计算机科学与技术学院

哈尔滨工业大学计算机专业创建于1956年，是中国最早的计算机专业之一。在1985年，发展成为计算机科学与工程系，并建立了计算机科学技术研究所。2000年，计算机科学与技术学院成立；同年，建立了软件学院，后经国家教育部、国家计委批准为国家示范性软件学院。目前。哈工大计算机科学与技术学院拥有计算机科学与技术国家一级重点学科、7个博士点和7个硕士点、1个博士后科研流动站、一个国家级教学团队、一个国家级科技创新团队、一个国防科工委创新研究团队。

目前主要研究方向包括：智能人机交互、音视频编解码技术、语言处理、自然语言理解与中文信息处理、机器翻译、信息检索、海量数据计算、计算机网络与信息安全、传感器网与移动计算、高可靠与容错计算技术、穿戴计算机、企业计算与服务计算、智能机器人、生物计算与生物特征识别。

学院有一批研究成果达到国际先进水平，包括：国家信息安全管理系统、数字视频广播编码传输与接收系统、大规模网络特定信息获取系统、计算机机群并行数据库系统、并行数据库系统、神州号飞船数据管理分系统、穿戴计算机系统、信息安全与实时监测系统、人脸识别系统、视频编解码技术、黑龙江省CIMS应用示范工程、农业专家系统等等。

中国科学技术大学：计算机科学与技术学院

中国科技大学于1958年建校时就设置了计算机专业。根据学科发展趋势和国家中长期发展规划，面向国家和社会的重大需求，计算机科学与技术学院将科研力量凝聚在高性能计算、智能计算与应用、网络计算与可信计算、先进计算机系统四个主要的研究领域。

学院的支撑实验室有：国家高性能计算中心（合肥）、安徽省高性能计算重点实验室、安徽省计算与通讯软件重点实验室、 多媒体计算与通信教育部－微软重点实验室、中国科大超级运算中心和信息科学实验中心。

其中，多媒体计算与通信教育部—微软重点实验室主要从事人机自然语音通信、语义计算与数据挖掘等方面的研究。人机自然语音通信方面，主要研究中文信息处理、人类视听觉机理、语音语言学等。语义计算与数据挖掘方面，主要研究自然语言驱动的计算、多媒体内容的语义标注、自动问答、语义社会网络、数据与知识工程、隐私保护与管理中的语义计算等。

依托多媒体计算与通信教育部—微软重点实验室，双方联合实施了联合培养博士生计划、实习生计划、精品课程建设计划、青年教师培养计划等，取得了突出成果，探索出了一条企业和高校共同培养优秀人才的道路，为微软亚洲研究院与其他高校的合作提供了一个经典范例。

华中科技大学：自动化学院

华中科技大学自动化学院是由原控制科学与工程系和原图像识别与人工智能研究所于2013年合并组建的学院。原控制科学与工程系前身是成立于1973年的华中工学院自动控制系，1998年更名为华中理工大学控制科学与工程系；原图像识别与人工智能研究所是1978年由教育部和航天部共同批准成立从事图像识别和人工智能研究的研究机构。

科学研究工作主要涉及复杂系统控制理论、决策分析与决策支持、电力电子与运动控制、智能控制与机器人、计算机集成控制与网络技术、信息检测与识别、飞行器控制与状态监测、生物信息处理、神经接口与康复技术、物流系统、国民经济动员与公共安全、多谱图像制导、目标探测的多谱信息技术、多谱信息的实时处理与系统集成技术、人工智能与思维科学、信息安全等方向。

模式识别与智能系统是自动化一级学科的重要二级学科。迄今为止，本系在原 “图像识别与人工智能研究所”和“控制科学与工程系”的这两个学科点承担了百余项国家、国防与行业项目。近5年科研经费总额在8000万元以上，包括973计划，国家自然科学基金重点、面上和青年基金项目，863计划，国家重大专项、国防重点预研与基金，国家科技支撑计划，省部级科研项目，以及大型工程和企业科研合作项目等。

总结

第3篇：计算机科学的研究方向范文

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

1 C语言程序设计 22 30% 软件设计类

2 数据结构 10 19%

3 数据结构课程设计 18 100%

4 操作系统 16 30%

5 编译原理 10 19%

6 软件开发工具 16 30%

7 软件开发工具课程设计 18 100%

8 数据仓库与数据挖掘 8 22%

9 Java程序设计 12 33%

10 面向对象程序设计 12 33%

11 UML面向对象建模 20 56%

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

12 IT项目管理 10 28% 软件设计类

13 软件测试 16 44%

14 电工与电子学基础 10 19% 硬件基础类

15 数字逻辑 10 19%

16 计算机系统结构 8 22%

17 计算机组成原理 16 30% 应用技术类

18 计算机网络 8 15%

19 计算机网络课程设计 18 100%

20 网站开发技术 20 56%

21 嵌入式系统 6 19%

22 微机原理与接口 18 33%

23 计算机安全 10 28%

24 人工智能概述 8 22%

(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、

第4篇：计算机科学的研究方向范文

关键词：计算机；科学与技术；专业；人才培养；现状；改革；模式

中图分类号：TP3-4

信息产业目前正在向全球经济的主导产业方向迈进，电子计算机科学和技术于信息产业中占领了极为重要的位置，电子计算机科技人才系计算机科学和技术发展之源动力，是我国向电子计算机科学领域高峰攀登的主力军，这便对培养具有高素质的电子计算机科技人才指出了紧迫的要求。培养适应社会需要的计算机专业人才问题应当引起我们的关注。本人就高等院校计算机专业的专业建设形式和课程体系实施了研究，着重阐明了专业办学期间的专业办学的指导思想、专业定位、特色及其专业培养方式、课程体系创新等诸多问题，对于地方高等院校计算机专业的建设具有一定的指导意义。

1 计算机科学与技术专业发展现状与存在问题分析

当前在我国，计算机科学和技术专业大学生从业难的根本原因不是人才过多，而是供需矛盾表现于结构性失衡。对以培育具备应用型人才为主导的高等院校来说，更是存有既不能够使学生具备扎实、全面的专业理论基础，又不能够培育学生熟悉的运用能力之问题，从而导致了顾此失彼、真正效果短板的局面。[1]

1.1 当前高校计算机专业人才培养现状

社会对电子计算机专业人才的需求日渐强烈，信息时代社会需求多样化的电子计算机专业人才。可是，随着科技的发展进步，电子计算机技术人才培育方面的确存在一些问题并且逐渐显露出来。具体表现于学生缺少创新意识，只是意味死记硬背，实践运用能力不够，掌握的技能与社会要求相脱节。从而导致了一方面社会针对计算机技术人才的需求进一步增大，而另一方面大批的计算机专业大学生没有办法找到工作。充分反映出计算机科学和技术专业人才培育中出现的实际问题。为适合新形势下社会对计算机科学和技术专业人才的新需要，我们一定要对电子计算机科学和技术门类实施教学改革。在高校大力培育学生的创新能力，也是高校教育教学顺应时展的紧迫需要。

1.2 计算机科学与技术专业人才培养期间的主要矛盾

按照以往对电子计算机科学和技术专业人才培育的认识，电子计算机科学和技术学科系相关算法之学问，培育的人才一定要具备开展算法分析与运用的能力。此是一项以专业学术发展与分析探讨为导向的培育形式，在此形式下，学校注重理论知识体系的传授，而淡化应用技术的强化培育，培育的人才偏向于学科类型、学术类型，缺少独立克服化解问题之能力；对电子计算机开发和管理工具以及手段的运用不熟、经验不够、缺少对实际事物的抽象反应力。信息化社会需求的是追求职业化为目标的培育模式，要求培育的学生不但具有扎实的基础理论，并且需具备较强的实践运用能力。

1.3 导致计算机科学和技术专业毕业生就业难的主要原因

（1）专业定位同社会发展相脱节

高校在电子计算机科学理论探究和知识推广层面具有很强的优势，可对于社会需要的应用型人才的培育方面却略显得比较单一。

（2）教学方法及内容陈旧

当前大部分高校的电子计算机专业课堂设置依旧按照多年以前的专业设置方法，没有与电子计算机科学发展和电子计算机运用发展同步俱进。

（3）实践环节缺乏

当前大部分高校以课堂设计、毕业论文设计当作实习实践的主要环节，此实践环节存有学科片面性、同企业运用脱节、缺少系统的、完整的、具体的实习实践环节。

（4）师资队伍建设滞后

高校教学第一线的教师大部分属于擅长理论类型的教员，教学十分任务繁忙，没有时间从事运用项目的开发科研活动，缺乏实践应用本领，没有能力在电子计算机应用方面为学生指出更好的指导性见解。

2 计算机科学与技术专业教学模式改革的几点建议

2.1 转变教学观念

在当今条件下，电子计算机技术仍处在理论学习和推广期间，发展情势趋于缓慢，理论学习有利于电子计算机技术在我国的广泛发展。随着近年来电子计算机技术的进一步发展，电子计算机已运用到生产生活领域的诸多方面，社会需要求是大批的计算机运用技术人员，企业需求具有实践经验，并且很快适应工作岗位、能亲自动手能力比较强的大学毕业生，而高校培育的依旧只是大批理论类型、研究类型的电子计算机人才，由于在培育阶段缺少真正的实践本领及实习环节，致使学生在实践活动能力发挥方面上还很缺憾，而且已不能适合信息化社会对电子计算机人才的需求，高校应当摒弃以往的教育模式，适应社会的发展，建构以市场为指导、以培育应用型人才为宗旨，紧密结合社会的发展趋势，积极探求新的人才培育模式。

2.2 改革教学体系及课程设置

高校在掌握市场需要的前提下，应当依据社会需要的应用目标设置不同的电子计算机应用教育方向，例如电子计算机互联网络、软件开发技术等；在教学课程设置方面，应当紧密结合应用目标选取教学课程，选取应当有所偏重，有所摒弃；把教学课程分解为公共必、选修课；专业必、选修课，针对专业必、选修课，必须做到相应的课程构架环节，课程构架内容应当与时俱进，根究企业时展运用的需求，并且依据课程的要点，促使学生通过理论学习后能够立即融入实践环节，并使其在掌握课程应用目标的基础上深刻理解课程的核心内容。[2]

2.3 开展校企合作，建设以项目为主导的实践基地

高校专业课程设计目的在于让学生对此门专业课程能有一个更加深入的认识，掌握该门课程基本知识的运用能力。组织开展校企合作办学的活动方式，使学生能把学习理论课程的研究同实践能力运用有机结合起来，一方面深化了学生对电子计算机专业运用的了解，激发了学生学习电子计算机技术知识的兴趣，在另一方面，企业运用项目具有一定程度的复杂度和时间的局限性，给学生也指出了更高的学习要求，在学习动力和压力的驱使下，有效锻炼了广大学生的实践亲自动手操作能力以及克服实际问题的本领，同时也能锻炼学生之间互相沟通合作的团队互助精神。[3]

2.4 强化双师型师资队伍建设

双师型教师具有相关实际运用开发经验，在传授理论知识时，能够深入掌握课程的要点，并且根据具体运用实例实行讲解，在实践实习活动课中，能把运用项目的问题研究得十分透彻，条理清楚，方便学生理解和把握理论和实践知识，同时可以在学生专业技术方面、就业方面等给予大力的支持与扶持，而且也确立了应用型人才的一个典型标杆。电子计算机专业系一项实用实践性非常强的专业，为使培育的高校学生能够尽快适应工作岗位，就得提升电子计算机技术动手亲自实践的能力，高校必须改变以往的电子计算机技术方面教学模式，不断改革教学体系内容，积极加强同企业的合作，建构学生实习实践基地，打造具有双师型的高校师资队伍。[4]

3 结语

在电子计算机科学和技术人才培育理念上，不仅要遵守因循电子计算机科学和技术人才培育规律，而且应当不断拓展对广大学生创新理念及应用能力的培育，在计算机科学和技术门类教学中，我们不但要将知识讲授给学生，而且还要培育广大学生具备较强的创新意识和应用本领。

参考文献：

[1]谷川，王爱民.师范院校计算机专业人才培养模式研究与实践[J].计算机教育，2010，14.

[2]王璐，赵琳，吴进保.计算机专业应用型人才培养模式的探讨[J].通化师范学院学报，2010，10.

[3]王育坚，居阳，袁玫.应用型人才培养的校企合作实践基地建设[J].计算机教育，2011，13.

[4]黄安碧.中职学校“双师型”教师队伍建设.国家教师科研基金十一五阶段性成果集（重庆卷），2010.

第5篇：计算机科学的研究方向范文

关键词：智能科学与技术；交叉学科；相关学科

我国智能科学与技术本科专业（简称智能专业）已经历了10年的发展历程，而且越来越多的高校经教育部批准，加入智能领域的人才培养行列中，对智能专业的教育教学已有一定的实践经验与成果。如今，社会已经步入信息智能化时代，如何更好地适应智能化社会的人才需求，应在已有基础上对智能专业及相关学科的发展作进一步探讨。

1 智能专业的发展基础

人类社会从农业社会、.工业社会到信息社会，发展到今天，在越来越多的领域，人工智能工具都能够根据不断出现的新情况来调整自身的规则系统，需要人工的产业也越来越少，但却苦于信息与机器无智能的问题，因此有了以信息智能化和机器智能化为目标的智能科学与技术研究领域的出现。我国也非常重视其发展，在国家863项目指南中，智能化人机交互与中文处理平台已被列为计算机软硬件主题的重点项目，并将智能机器人纳入863计划长期支持的重要领域；国家中长期科技发展规划纲要（2006—2020年）强调发展认知科学、智能交通管理系统、智能信息处理技术、智能感知技术、智能服务机器人等智能科学技术。智能科学与技术将在未来国家科技发展规划和重大科研课题中扮演重要角色，也将成为智慧地球、智慧城市和智慧生活的引导者。我国智能科学技术教育已走出了一条星光大道，争取在我国学位体系结构中增设智能科学与技术博士和硕士学位授权一级学科，同时把我国智能科学与技术本科专业建设和人才培养推向一个更高的阶段。

近年来，信息领域学科的热门专业也开始面临不同程度的就业压力，作为信息领域的一支新生力量，智能专业便成为高等学校进行专业结构调整的着眼点。继2003年北京大学首个提出并成立智能专业后，众多高校把握先机，申请并建设了智能专业。

智能科学与技术本科专业是一门融合了电气、计算机、传感、通讯、控制等众多学科领域，多学科相互合作、相互研究的跨学科专业。它涉及机器人技术、微机电系统、以新一代网络计算为基础的智能系统，以及与国民经济、工业生产及日常生活密切相关的各类智能技术与系统等。

经调研，大部分高校的智能专业是基于自动化、通信与电子系统、计算机科学与技术、电气工程、人工智能、机器视觉、数据挖掘、信息检索及知识工程等领域发展而来，并且具有雄厚的师资力量，为智能科学与技术未来的发展做好了充足的准备。部分高校智能科学与技术专业的师资队伍所属学科的比例如图1所示。

2 智能科学与技术专业学生的继续深造方向

智能科学与技术专业涉及非常多的专业领域，就其中的一个领域而言，就可以进行更深一步的研究，成为其继续深造学科，例如智能专业本科后可以从事控制工程与科学、计算机科学与技术、智能科学与技术等学科，本文只列举其中几个例子。

2.1 控制科学与工程

控制科学与工程是研究控制的理论、方法、技术及其工程应用的学科。

经调研，以湖南科技大学为例，该学科特色研究工作主要体现在群机器人协作控制技术、故障智能诊断方法研究与应用、非线性系统分析与综合、煤矿安全监控系统应用技术等方面：其中群机器人协作控制技术借鉴昆虫的群智能行为，利用人工智能等技术使多个个体机器人完成一系列合作任务，面对未知环境搜索定位等复杂任务；故障智能诊断方法研究与应用运用智能检测、智能故障诊断、传感器融合等技术研制大型机电设备与其复杂的运动控制及诊断系统，该研究成果已成功应用于“机车走行部在线故障诊断系统”。群智能、智能检测、故障诊断等技术的运用证明了智能科学与技术在此学科中起到重要的作用。

以北京信息科技大学为例，智能科学与技术系的4位教授分别在控制科学与工程学科的控制理论与控制工程、检测技术与自动化装置、模式识别与智能系统、导航制导与控制二级学科指导研究生，从事的相关研究为专家系统、智能检测系统、服务机器人、智能系统与智能导航。以其导航制导与控制二级学科为例，现设方向1——自主导航与控制，方向2——惯性仪表与惯性基组合系统，方向3——微/纳机械传感器，方向4——多自由度电动伺服定位技术。方向1在研究机器学习在导航与控制中的应用、智能伺服技术、新概念飞行器等方面，方向2在信息融合与估计理论、多模组合导航技术、新型机器人的自然感知和运动机理、自主式初始对准等方面，方向3在研究性能稳定可靠、敏感灵敏度高和准数字输出的声表面波惯性传感器方面，方向4在研究基于模型和基于数据驱动的无模型自适应控制方法方面，都离不开智能理论与方法，并促进智能理论与方法的发展。

2.2 计算机科学与技术

计算机科学与技术学科主要是围绕计算机的设计与制造，以及信息获取、标识、存储、处理、传输和利用等领域方向，下设计算机应用和计算机软件与理论两个二级学科，其中包括智能信息处理、人工智能与嵌入式系统等方向。信息时代的信息处理要求更高，当前信息处理技术逐渐向智能化方向转变，以图像、视频、音频等多媒体信息为研究对象，从信息的载体到信息处理的各个环节，都模拟人的智能来处理这些信息。人工智能学科与认知科学的结合，会进一步促进人类的自我了解和控制能力的发挥。目前，我国自主开发的“特定图像内容监控系统”已通过上海移动公司的实地测试。通过研究具有认知机制的智能信息处理理论与方法，探索认知的机制，建立可实现的计算模型并发展应用，可以带来未来信息处理技术突破性的发展。

2.3 智能科学与技术

经调研，以厦门大学为例，智能科学与技术作为硕士点一级学科包括认知逻辑学、计算语言学、智能计算方法、艺术认知与计算、脑高级功能成像这5个研究方向。其重点科研平台之一的“智能信息技术福建省高等学校重点实验室”的主要研究方向有中文信息处理、中医信息处理、数字化中国人器官建模仿真及其临床应用。在中医信息处理中，主要围绕着如何构建信息化中医诊断的智能方法体系展开研究，涉及中医诊断认知逻辑、中医智能专家系统的构成技术、中医海量知识的数据挖掘技术、中医四诊信息的获取与分析技术、实用中医信息系统的开发等。此方向的研究可赋予计算机以人的智能，从而实现对病人的症状诊断与治疗。除此之外，智能机器人也是学习智能科学与技术的一个良好平台，为了更好地学习智能，研究机器拟人化，FIRA世界杯于1995年被提出，其远景目标之一是使机器人足球队战胜人类足球队。此平台大大拓宽了人工智能技术的应用领域。

3 智能科学与技术专业培养方案与专业发展前景分析

从智能专业的发展基础分析可知，智能科学与技术专业是一个紧跟时代潮流的专业，涉及的知识面和学科领域非常广。但是，智能专业作为一个全国普通高等学校本科专业，有其不同于其他专业的知识内核。中国人工智能学会教育工作委员会提出智能专业培养方案的核心课程应有：智能科学与技术导论、智能数学基础、脑与认知科学基础和机器智能，这是各高校智能专业培养方案的共性部分，是基础模块。其他基础模块、专业特色模块，目前阶段应在各高校智能专业建立和发展的专业学科基础上设置，例如，侧重控制系统的、侧重计算机软件的、侧重知识工程的等。智能专业再发展一段时期后，各高校的智能专业的共性部分应越来越多，个性部分也越来越独立于源头专业，例如，独立于计算机科学与技术专业、自动化专业、电子工程专业等。这样，在智能专业上层自然就形成智能学科，从而独立于计算机科学与技术学科。这是专业发展的必然结果。

另一方面，专业的良性发展离不开社会的就业或创业需求。智能专业的本科生，需要了解掌握计算机、电子、控制等各领域的知识和技术，而且在本科生4年课程的教学中融入相关学科的前沿知识，这使得在这个专业学习的学生不仅可以拥有较为广阔的知识面，对专业知识的理解也有一定深度。可以说这样一个既有广度又有深度的专业具有广阔的就业前景。社会中也有新生的行业，近些年来，有关智能系统开发的公司相继出现，涉及机器人、交通、楼宇、信息系统等多方向的智能系统开发，为本科毕业生创造了更恰当更明确的就业方向与途径。

第6篇：计算机科学的研究方向范文

美国人工智能水平高，在百余所开展此方面教学的大学中，独立的人工智能专业学位并不多，该专业往往隶属于计算机科学院或者认知科学院。美国计算机科学学位中心官方网站邀请相关专家，从高校的科研力量、实验室设备、师资力量、学校资源等方面，对全美高校的人工智能专业进行了细致的分析，选出了20所在该领域领先的强校。

第1名 田纳西大学诺克斯维尔分校

很多人都不知道，田纳西大学诺克斯维尔分校是人工智能专业发展最快的学校。十年之内，该专业摆脱了当初只有几名教授的困境，一跃成为美国人工智能领域最具领导力的科研机构。

学校的智能系统和机械学习中心成立于2010年，如今已拥有40多名高素质科研工作者，其中还包括8名来自国立橡树岭研究所（美国能源部所属的大型国家实验室）的科研人员，可谓是科研力量雄厚。

该中心为在校学习人工智能的硕士研究生开设了一个奖学金项目，学生可以在学习之余，辅助科研工作者进行深度调研，其中就包括担任国立橡树岭研究所科研人员的助手。当然，在该中心工作是记学分的，最高可抵12学分，并且能享受奖学金的优待，这也算是研究生的一个特别福利。

第2名 华盛顿大学

华盛顿大学位于西雅图，地理位置优越，微软、亚马逊、波音等知名企业都驻扎在此。该校人工智能专业将科学和艺术相结合，学生选择范围宽广，他们可以从16个研究方向中挑选一个感兴趣的进行学习。

不少研究方向都涉及到跨学科，学生在人工智能的同时，还要从艺术学院、设计和编程学院、交互设计项目选修相关课程。

该校的人工智能专业教授都属于明星级别，他们频繁地出席研讨会，他们的名字也时常出现在学术杂志上。

第3名 斯坦福大学

斯坦福大学的人工智能专业是将学术学位和研究项目结合最好的学校。本科生的学习课程需要极高的理解力，难度并不低于研究生课程，如电脑生物、言语识别、认知、机械学习等；研究生的学习则更侧重接触人工智能前沿动态。许多学生毕业后都选择进入斯坦福人工智能实验室工作。

第4名 乔治亚大学

乔治亚大学富兰克林艺术与科学学院设立了独立的人工智能研究机构，该校的人工智能研究生阶段的课程重在深入研究，让学生在本科的基础上得到更多的探索，如学习遗传算法、逻辑程序设计、认知模型、微电子学等。

第5名 宾夕法尼亚大学

宾夕法尼亚大学是美国大学里唯一提供人工智能双学位的学校，学生需要同时学习计算机科学和认知科学。该校对学生的要求很高，在录取时会侧重学生对于人工智能的兴趣与热情，并要求学生有良好的职业道德，如责任感，责任感关乎专业度，这代表着学生对科研学习的态度；如荣誉感和道德感，包括尊重科研学术成果、不剽窃、不抄袭等。

第6名 加利福尼亚大学伯克利分校

加利福尼亚大学伯克利分校的人工智能专业名为“认知科学里的技术研究”，以研究认知和观念的计算模型、思想和语言的神经基础为主。该校的人工智能研究非常有名，经费十分充足，共有近30名教授和讲师致力于研究，探索出六大方向，如概率推理、言语识别等。

第7名 密歇根大学

密歇根大学的人工智能专业隶属于文学、科学和艺术学院，因为该校强调跨学科学习，这意味着学生学习人工智能专业的同时，还要学习经济学、生物学、心理学、语言学、哲学等。该专业有10个不同的研究小组，学生可以选择将人工智能和心理学或哲学相结合，进而开阔思路，不断创新。

第8名 伊利诺伊大学香槟分校

伊利诺伊大学香槟分校电力与计算机工程学院设立了人工智能专业，目的是解决当下人工智能领域所出现的问题。学生需要学习的课程都是以解决问题为导向的，如“运动规划与虚拟现实”、“计算机视觉分析”、“神经影像”等。

第9名 麻省大学艾默斯特校区

麻省大学艾默斯特校区的人工智能专业从本科、研究生到博士都很受欢迎，学生们通过学习机器学、自然语言过程、嵌入式系统、运算法则等课程，可以发现自己的兴趣点所在，进而参与到研究中。

该校的20多名人工智能专业教授和讲师有一定知名度，他们研究机械学、电脑视觉和认知计算等，同时也为学生提供丰富的研究调查机会。

第10名 印第安纳大学

印第安纳大学是美国少数的将人工智能专业列为独立专业的学校。本科生侧重学习智能化系统工程，倡导“以小见大”，即从小规模的网络和移动技术入手，进而研究宏观的系统工程，这样的课程包括生物工程、计算机工程、网络物理系统、分子与纳米工程等。研究生则是将技术与创新融合，专注学习以解决问题为导向的人机互动设计。

国家大型科研机构比较青睐该校学生，因为在微软主办的针对学生的“想象杯”开发人员设计大赛中，该校学生夺魁的次数最多。

第11名 俄勒冈州立大学

俄勒冈州立大学的人工智能专业是全美里最自由的，学生入学时可以选择多种研究方向，比如其中之一是人机互动，课程包括编程、认知、心理学等，都是帮助学生了解人工智能里“界面”的意义。

第12名 西北大学

西北大学的人工智能专业共有20门课程供学生选择，如“自然语言处理”、“知识表现和推理”、“计算机几何学”等。这里还有一门课程由IBM公司赞助，学生可以用IBM公司开发出的智能电脑――认知计算系统的代表Watson来制造出下一代人工智能设备。

第13名 罗切斯特大学

在罗切斯特大学，本科生有两个方向选择，分别是注重数据挖掘和机械视觉的“机械学习和机器人”，注重网络应用程序的“人机互动与网络”。研究生的课程包括运算法则、统计语言、认知过程、数据挖掘等。该校的教授在人工领域专业很有名，所以学生的研究机会很多。

第14名 俄亥俄州立大学

俄亥俄州立大学的人工智能专业有不同的侧重，学生可以选择研究神经式网络、电脑视觉或其他。人工智能的研究项目也有细分，如应用机器学习，听觉、言语和语言处理，机器学习理论和认知系统等。该校的人工智能研究实验室早在1970年成立，如今以研究成果显著而声誉良好。

第15名 哈佛大学

哈佛大学的人工智能专业名为“心智，大脑和行为”，从专业名就可以看出这是跨学科学习，且学生在毕业前要完成相关研究。这里的“人工智能研究小组”是一支高水平的师资队伍，他们在研究人工智能时，结合了社会计算、计算语言学等方面。

第16名 伦斯勒理工学院

伦斯勒理工学院的人工智能专业隶属于认知科学院，这就意味着学生将侧重于学习认知科学，研究人类和动物的思想，“心智与机器”、“机器与计算学习”等课程都较受欢迎。伦斯勒人工智能和推理实验室很有名，不过，有人开玩笑，这里的教授和学生在研究的过程中，总会有“我们自己也是机器吗”的困惑。

第17名 哥伦比亚大学

在美国东海岸，哥伦比亚大学的人工智能专业拥有最完备的实验室，学生在实验室里可以感受机器人原理、自然语言处理过程、计算机视觉，还可以操作可穿戴计算机原型和3D图形工作站，甚至是IBM公司开发出的机械臂，这些都增加了课程的趣味性。

第18名 普渡大学

普渡大学的人工智能专业名为“机器智能跟踪”，隶属于计算机科学院，课程内容包括人工智能、数据挖掘、机器学习和机器人研究。该专业的主要研究领域是机器学习和信息检索。

第19名 乔治亚州立大学

在乔治亚州立大学，本科生侧重于学习图形和人机相互作用，研究生偏重于学习数据库和人工智能实际应用。该校最大的优势是人工智能专业的师资力量十分强大，美国有150多场人工智能专题讨论会都是由该校主办。

第7篇：计算机科学的研究方向范文

关键词关键词：工程专业认证；软件工程；教学方法；课程建设

DOIDOI：10.11907/rjdk.162018

中图分类号：G434

文献标识码：A文章编号文章编号：16727800（2016）009018302

基金项目基金项目：国家自然科学基金项目（61163009）；兰州交通大学本科教学改革项目（2015[52]号）

作者简介作者简介：陈永（1979-），男，甘肃武威人，博士，兰州交通大学电子与信息工程学院副教授、硕士生导师，研究方向为软件工程、形式化技术；胡晓辉（1963-），男，甘肃庆阳人，博士，兰州交通大学电子与信息工程学院教授、硕士生导师，研究方向为分布式计算。

0引言

工程教育专业认证在我国的快速发展，是社会对高等教育质量高度关注的必然结果，也是我国大力推进工业化进程，培养大量高素质、创新型科技人才的必然选择。开展工程教育的目标是：构建中国工程教育质量监控体系，进一步提高工程教育质量。因此，我国推进高等工程教育改革，构建与国际接轨的高等工程教育新模式是高等教育发展的必由之路[12]。

《软件工程》是计算机科学与技术专业的核心专业课程。软件工程方法学是软件行业从业人员要求掌握的基本专业技能。软件工程是一门借鉴传统工程开发的原则、方法来提高软件开发效率，降低成本和改进软件开发中的各种工具和技术的学科。《软件工程》涉及管理科学、计算机科学、数学、工程学等多个学科。由于《软件工程》课程具有理论部分综合性强、对抽象分析要求高、实践性强等特点，所以《软件工程》课程的教学质量建设对于软件人才培养具有重要意义。

1《软件工程》课程开设情况

兰州交通大学计算机科学与技术专业成立于1985年，2002年获得硕士学位授予权，2002年和2006年分别入选甘肃省重点学科，2010年甘肃省教育厅组织专家验收，学科建设评价为优秀，2013年被评为甘肃省省级特色专业。经过近30年的建设发展，逐步建成了“国家级软件技术基础教学团队”、十二五“国家级信息与控制工程综合创新实验中心”、“国家级计算机科学与技术实验教学示范中心”、“交通信息类创新人才培养模式实验区”、“国家级轨道交通信息与控制虚拟仿真实验教学中心”，建设了“计算机科学与技术”一级学科硕士点和“计算机技术”工程硕士点。自计算机科学与技术专业成立以来，《软件工程》课程一直伴随着专业的发展不断变化。目前《软件工程》课程开设在第4学期，此外配套开设《软件工程专题实践》课程，其中《软件工程》理论课程学时48学时，配套专题实践课程课时为2周。

2016年，中国工程教育专业认证协会受理了兰州交通大学计算机科学与技术工程教育认证申请。本文正是在相关背景下，探索了基于工程教育专业认证的《软件课程》教学内容改革等问题，以更好地提高课程建设质量，满足工程教育专业认证的要求。

2基于工程教育专业认证的《软件工程》课程建设

2.1课程大纲突显毕业要求，明确课程目标

人才培养质量是高等教育质量的根本和基石，工程教育专业认证的核心理念是“以学生为中心”，目标围绕学生培养而展开。专业培养目标和毕业要求可对日常的课程教学活动起到导向作用[3]。兰州交通大学计算机科学与技术专业旨在培养能适应新时代信息技术发展需要，具备基本的科学人文素养、良好的职业道德与社会责任感，系统地掌握计算机科学理论、计算机软硬件系统及应用知识、铁路信息化技术基础知识，在信息获取、传递、处理及应用等方面具有合理的知识结构和较强的工程实践能力的应用型高级专业人才。毕业生应具备计算机应用系统设计、实现、测试、维护和管理能力，具有自学、创新和团队协作意识，能在企业、事业、技术、行政管理等部门胜任计算机及相关专业领域的研究、应用、开发、管理和教学等工作。

围绕这一专业人才培养目标，《软件工程》课程在教学大纲修订过程中，明确了课程教学目标，即：①了解计算机软件工程的形成与发展过程，理解软件工程基本原理，软件的生命周期方法学、形式化方法学等；②掌握软件生命周期各阶段的任务和过程；③掌握软件开发过程中软件分析、设计和实现的方法与工具；④掌握软件项目管理的基本思想。上述课程教学目标的明确，有利于科学地管理与规划教学内容。

2.2课程教学能力培养目标

围绕专业培养目标和毕业要求，《软件工程》课程对应的能力培养目标有：①能正确表达一个复杂系统的解决方案；②能运用基本原理，综合分析影响系统的多种因素，证实和评价解决方案的合理性；③熟悉计算机应用系统实现的基本方法，能够遵循系统开发和工程化的基本要求进行相关操作。

在授课过程中，教学内容应紧密围绕能力培养目标而展开。通过对兰州交通大学计算机科学与技术专业2013级134人、计算机2014级143人进行跟班试验，着力培养学生的工程化开发能力和职业素质，以期形成一个将理论基础、实践教学、工程实践融为一体的整体化培养机制。

课堂教学中，在传统的软件工程基本理论讲解的基础上，围绕能力培养目标设计教学内容与教学形式。例如，对于“能正确表达一个复杂系统的解决方案”的能力培养目标，通过典型案例，如“数学城市”、“食品安全追溯系统”、“互联网+下三农经济平台设计与实现”等案例的讲解，对多种方案的可行性进行研究，包括方案的技术可行性、操作可行性、经济可行性、社会可行性等因素，让学生学会思考复杂系统的解决方案。

为了正确表达复杂系统的解决方案，在教学活动中引入形式化系统建模设计和分析方法，以避免简单自然语言描述复杂系统的不足。在教学活动中，引入B方法、Petri网、Z语言、自动机、EventB等形式化方法，从数学建模、建模仿真、建模分析等环节进行训练，并采用案例式和数学思维相结合的教学方法，让学生学会主动观察、分析和解决复杂系统中存在的问题，逐步形成定量分析与定性分析相结合的抽象设计、分析能力。与传统《软件工程》课程的概念灌输式教学相比，以能力培养为目标的教学活动可以显著培养学生分析、解决问题的能力以及创新意识。

在兰州交通大学的计算机科学与技术实践课程设置中，既包括“军训与军事理论”、“思想政治理论课社会实践”等培养学生爱国情怀及人文素养的实践课程，也包括“大型数据库系统应用专题”、“Android开发技术”等培养学生动手能力和创新意识的工程类实践课程，同时还有社会实践、社团活动、科技竞赛等各种类型的活动。通过《软件工程》课程中的项目实践环节，让学生学会使用主流分析工具、测试技术和方法对系统实验进行测试，并能合理分析和解释实验结果。如通过“网上书店”或“教务管理系统”等实践项目，在编程实现过程中逐步应用软件工程的设计方法，通过可行性研究、需求分析、总体设计、详细设计、编码测试等各个环节，对软件工程理论产生更深刻的认识。

2.3课程考核内容覆盖毕业要求能力指标点

按照工程教育专业认证的理念，为了实现毕业要求能力指标点，对学生的整个学习过程进行跟踪评价。《软件工程》理论课程考核形式主要为闭卷考试，考核内容从之前的简单概念考核，转变为对课程对应的毕业要求能力指标点的考核。考核内容围绕“复杂系统的解决方案表示、综合分析影响系统的多种因素和计算机应用系统实现的基本方法”而设计。题目形式主要为设计分析题，在命题过程中结合最新的科研技术，对学生的抽象、分析、设计能力进行考核。例如：美国约翰・霍普金斯大学科学家开发出一种“虚拟心脏系统”，能对心脏作出高精度的个性化模拟，可利用该技术建立的模型，对心脏病患者的病情进行评估，提前发现问题，帮助其远离心律失常风险。该“虚拟心脏系统”首先对患者进行核磁共振成像，然后根据成像数据对其心电活动和心脏的几何形状作建模分析，并根据分析结果进行评估判断处理。如果分析结果为正常数据，则打印出相应的评估报告；如果分析结果为失常数据，则提出心率失常诊治计划。试给出该“虚拟心脏系统”的软件结构图。通过上述创新性的题目，可避免对概念简单的死记硬背，达到更加灵活地培养学生分析设计能力的目的。

2.4课程持续改进

工程教育专业认证有一个非常重要的理念是持续改进。一轮教学活动结束后，应对课程对于毕业要求的达成度进行评价分析，反思教学活动和内容，将评价结果系统地运用到课程教学的持续改进中[45]。持续改进，“持续”是连续的时间概念，说明改进不仅是在认证之后，而是在认证前就应实现教育教学以及管理理念的转变，以促进学生能力的持续提升发展。持续改进的实现有助于建立有效的教学质量监控与反馈机制。

以兰州交通大学计算机科学与技术专业《软件工程》课程为例，采用试卷分析法对计算机科学与技术2013级134人、2014级143人的《软件工程》试卷进行统计分析，达成度统计分析结果如表1所示。

从表1的分析中不难发现，通过2013级的《软件工程》课程评价，发现学生对于工程化的设计方法掌握不足，于是在后续教学活动中，逐步引入情景式教学、案例教学、启发式教学和MOOC等教学资源，以丰富教学手段。从2014级的课程评价中可以看出，对应的工程化设计方法掌握能力达成度从之前的0.24提升到0.31，达到了课程持续改进优化的目标。

3结语

工程教育认证制度是国际通行的工程教育质量保证制度，也是实现工程教育和工程师资格国际互认的重要基础。本文以兰州交通大学计算机科学与技术专业为例，针对《软件工程》在工程教育专业认证中的教学质量建设等相关问题进行了分析与研究。工程教育专业认证对于高等学校人才培养具有重要意义。本文研究对于促进信息类人才培养质量的提高，以及其它相关专业的工程教育认证工作可起到一定参考作用。

参考文献参考文献：

[1]蒋宗礼.工程教育专业认证指标解读[J].计算机教育，2008（12）：1013.

[2]赵海升，李兵，聂建胤，等.面向科研领域的软件工程项目管理探究[J].软件导刊，2016，15（1）：135137.

[3]陈雯柏，曹荣敏，吴细宝.面向专业认证的工程训练模式与创新体系构建[J].计算机教育，2014（10）：4749.

第8篇：计算机科学的研究方向范文

关键词：统计方法；句法分析器；自然语言处理技术；UI处理技术

DOIDOI：10.11907/rjdk.151089

中图分类号：TP319

文献标识码：A 文章编号：16727800（2015）006012502

基金项目基金项目：江苏省高等学校大学生实践创新训练计划项目（201411122007Z）

作者简介作者简介：孙杰欢（1993-），男，江苏常州人，三江学院计算机科学与工程学院学生，研究方向为数据库及Web开发；张鑫（1993-），男，江苏盐城人，三江学院计算机科学与工程学院学生，研究方向为数据库及Web开发；高利（1994-），男， 江苏盐城人，三江学院计算机科学与工程学院学生，研究方向为数据库及Web开发；姚佳梦（1993-），女，江苏江阴人，三江学院计算机科学与工程学院学生，研究方向为数据库及Web开发；顾问（1984-），男，江苏无锡人，三江学院计算机科学与工程学院实验师，研究方向为数据库及Web开发。

0 引言

提高大学生阅读能力是高校英语教学中的重要任务之一。在高校英语阅读训练中， 长句或难句出现的频率很高，学生语法知识薄弱等问题直接导致其对长难句内部结构的理解模糊不清。针对此问题，笔者借助自然语言处理技术与UI处理技术，研究了一种在线分析与描述英语长难句结构的工具，以帮助学生消除理解障碍，在使用过程中逐步理解常见长难句的组成部分，从而促使其提高阅读能力。

1 英语长难句句法分析难点

英语句子由主干和修饰成分两部分组成。主干一般指句子的主要结构，由主谓宾或主系表组成，而修饰成分为单词、短语、从句3类。其中单词主要是形容词和副词；短语主要是介词短语；从句主要是定语从句和状语从句。在大学英语阅读训练过程中，为了考查学生的阅读能力，经常会出现复杂的修饰、倒装等方式相互结合使用的长难句，这类句子打断了学生正常的阅读习惯。较难理解的词句有如下几种：①倒装句。这类句子不同于正常语序，需要重新理解句子成分，加大了对句子理解的难度；②虚拟语气。通常表示假想，而不表示客观存在的事实，其形式变化多种多样；③比较级和最高级。比较级和最高级有特殊形式，对单词的不熟悉容易增加句子理解难度；④双重否定。这种句子在形式上或者语义上用双重否定设置了圈套，干扰了读者的阅读思维，造成了句子理解困难；⑤习惯用语或固定词组。这涉及到阅读者的知识面，如果阅读者对这些固定组合不熟悉，就很难理解。

笔者研究发现，对于上述①、③、⑤这3类句子，在借助计算机相关技术进行处理后，能够得到较为清晰的分析结果，从而让高校学生从句子结构方面理解这些长难句。

2 基于统计方法的句法分析器

随着人们对自然语言研究的逐步深入，以及语料库和语料库语言学的兴起，传统基于规则的语言模型受到了质疑，自然语言处理的主要目标也转为对大规模真实文本的处理，概率和统计驱动的方法几乎成为了自然语言处理的标准方法[2]。

2.1 统计模型与句法分析器

自然语言处理的核心是构造语言模型，而语言模型就是一种借用数学模型来描述自然语言内在规律的模型。目前，很多学者都在研究基于统计的语言模型，它通常是概率模型，计算机通过使用统计模型对句子中的单词进行概率分析，估算出自然语言中语言成分出现的可能性，不像传统的规则型语言模型单纯判断该单词是否符合语言学规则。这种概率性的语言统计模型在很大程度上比规则语言模型更加客观和全面。

目前，语言统计模型在自然语言处理中已相对成熟，比较典型的有：最大熵语言模型、概率上下文无关语法（PCFG）、隐马尔可夫模型（HMM）、支持向量机（SVM）、条件随机场（CRF）、基于决策树的语言模型等[2]。

基于各类统计模型也相应产生了诸多句法分析器，相比较而言，Apache的OpenNLP Parser和Stanford的Stanford Parser较为杰出并且分析结果比较准确。

2.2 OpenNLP Parser

OpenNLP Parser利用MaxEnt选择概率最大的标记作为一个句子中某个单词的所属分类。利用这种方法进行词类标注虽然简单，但有一个致命缺点：这种分类器是自左向右移动窗口标记的，分类器移动到下一个单次前就必须对它前一个单词作出硬性判断，这样的分类器不能利用后面的单词信息纠正前面的错误判断。

2.3 Stanford Parser

Stanford Parser是Stanford NLP小组提供的一系列工具之一，能够用来完成语法分析任务。它是基于概率上下文无关语法（PCFG）实现的一个句法分析器。

一个概率上下文无关文法（PCFG）是一个五元组（N，∑，S，R，P）：①一个非终结符集N；②一个终结符集∑；③一个开始非终结符S∈N；④一个产生式集R；⑤对于任意产生式r∈R，其概率为P（r）。

PCFG的规则表示形式为：Aαp，其中A为非终结符，p为A推导出α的概率，即p=P（Aα）。该概率分布必须满足如下条件：∑P（Aα）=1，也即相同左部的产生式概率分布满足归一化条件。分析树的概率等于所有使用规则概率之积。

Stanford Parser利用PCFG计算分析树的概率值，若一个句子有多个分析树，可以依据概率值对所有分析树进行排序，同时也能进行句法排歧，再从多个结果中，选择概率最大者作为最终分析结果。

同样地，利用PCFG算法模型也存在一定局限性：PCFG没有考虑结构之间的依存关系，也没有考虑词汇对句法结构的影响。

3 O&S Parser工作原理及功能

根据对基于统计方法的OpenNLP Parser和Stanford Parser这两种句法分析器的比较可知，凭借它们自身统计模型的优势已经可以基本达到对英语长难句进行句法分析的目的，准确率和执行效率都很高。但是目前无论哪一种句法分析器都会给使用者带来一些新问题。例如，不论是标注词性的简写，还是语法树的编排结果，对于英语不是极其了解的人而言都是一种负担，尤其是对国内多数高校学生来说更是难以理解。因此， 应采用一种更加实用、直观的句法分析器（O&S Parser）帮助他们解决这些问题。O&S Parser主要集成了OpenNLP Parser和Stanford Parser，让它们发挥各自的优势，具体方法如下：首先利用OpenNLP Parser及Stanford Parser两个句法分析器同时对英语长难句进行分析，然后对两者的分析结果进行比较，对差异化集合进行筛选，得到最终分析结果，使笔者的句法分析器准确性得到提高。针对句法分析树难以理解的问题，笔者使用UI处理技术，对它们解析出来的词性或者句法树进行重新编排，包括对一些缩写的中文注解等，再将这些信息展示给用户，使这些词性或者句法树能够让用户一目了然。O&S Parser工作原理如图1所示。

3.1 O&S Parser比较分析

本文示例中选取了一个典型的英语长难句让O&S Parser同时调用OpenNLP Parser和Stanford Parser对英语长难句进行分析，然后对得到的两棵句法树进行文本比对，高亮显示差异之处，具体效果如图2所示。再根据词性对照表选取最优分析结果。

3.2 O&S Parser拆分英语长难句

O&S Parser在得到一个句子精确的句法树之后，会将句子拆分成若干短句子，并将连接词或符号进行着色，让高校学生从简单到复杂，逐步理解英语长难句。图3中描述了使用O&S Parser对例句进行拆分的过程，最后得到了5个句子。

4 结语

本文针对学生在英语阅读训练中出现的长难句理解障碍等问题，阐述了出现问题的主要原因，提出了一种基于统计方法的句法分析工具改造方法，并结合实际情况给出了相应功能的设计思路。O&S Parser帮助学生降低了理解英语长难句的难度，具有一定的实用性。

参考文献：

[1] .试析如何提高英语专业学生的阅读理解能力[J].牡丹江师范学院学报：哲学社会科学版，2008（1）：9192.

[2] 冯志伟.自然语言处理简明教程[M].上海：上海外语教育出版社，2012.

[3] 林易，孙学涛.英语长句分析与翻译方法探析[J].中州大学学报，2009，26（4）：7778.

[4] OpenNLP [EB /OL]. http：//opennlp. source2forge. net/.

第9篇：计算机科学的研究方向范文

【关键词】计算思维 ； 数据结构 ； 计算思维训练

【中图分类号】G64 【文献标识码】B 【文章编号】2095-3089（2014）22-0016-02

近年来，国际国内计算机教育界掀起了研究计算思维的热潮。什么是计算思维？计算思维具有什么样的特征？在现代高等教育中，如何去培养学生的计算思维？……针对这些问题，前人进行了积极的探讨和争论。文献【1】指出计算思维是“运用计算机科学的基础概念去求解问题、设计系统和理解人类行为。”并对其内涵及其在社会实践中的地位进行了深刻的分析。文献【2】阐述了计算思维的概念、内涵及其与实证思维，逻辑思维的关系，进一步指出了计算思维在未来的发展中所面临的挑战；文献【3】讨论了计算思维对各门学科产生的影响，并提出应该在计算机专业的各门课程中渗透“计算思维”的设想；文献【4】探讨了计算思维和计算机方法论之间的关系，认为两者各具特色且相互补充，计算机方法论可以补充吸收计算思维方面的研究成果，而计算思维的能力可以通过计算机方法论的学习得到更大的提高。文献【5】通过对计算机科学思维，计算思维和计算机思维概念进行一致性分析，从不同方面分析和阐述了计算思维的特征，并对计算思维研究的基本问题进行了初步探索。文献【6】中分析了当今计算机教育存在的危机及危机产生的原因，提出了在非计算机专业的计算机课程教学中应讲授计算学科的普适思维以及计算学科的基本素养，并探讨了“大学计算机”课程的思维性教学方法。文献【7】以遗传与遗传算法的教学为例，提出了宽度，深度相结合的计算思维教学方法，即由自然/社会生活中的计算到计算机技术与计算机系统中的浅层次计算，再到深层次计算。然而众所周知，思维的培养单凭一两门课程的学习是无法完成的，它是一个综合性很强的过程，需要在学生的四年大学学习生活中，持续不断的来完成。因此，本文结合笔者多年的教学经验，以数据结构课程为例，探讨了在本课程教学中如何进行计算思维的培养，使得计算思维成为学生的一种思维习惯，并能够运用这种思维进行问题的思考与分析。

1.数据结构与计算思维

作为人类三大思维科学（理论思维、实践思维、计算思维）之一的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，它涵盖了计算机科学之广度的一系列思维活动，其最主要的本质是抽象和自动化。将计算思维的概念、内涵进行分析，可将计算思维的内容分为三个层面：计算思维意识，计算思维方法和计算思维能力【8】。在思维训练的过程中形成思维意识，反复的思维训练最终的结果使得思维能力得以提升。《数据结构》是计算机相关专业的一门十分重要的核心课程，其核心内容是抽象数据类型、数据操作。几乎课程中的每个知识单元都对应着一种计算思维的方法。如抽象数据类型对应研究对象的符号表示；算法对应问题的求解办法；树、二叉树的定义，遍历对应递归法等等。课程教学的目标不仅仅是要传授学生计算机方面的基础知识和应用能力，更是要提高学生分析问题，解决问题的能力，这也是计算思维的终极目标。因此，《数据结构》教学是计算思维培养的重要载体，是一种重要的计算思维训练工具。

2.基于计算思维能力培养的《数据结构》课程教学

如何在《数据结构》的课程教学中进行计算思维的培养，以提高学生运用计算思维进行问题的分析和求解是一个挑战。在课堂上进行思维的培养，需要在宏观上重新审定课程内容，以计算思维为主线组织课程；从细节上改善课堂环节，增强学生思维训练；改变教学成果的考核方式，建立有效的，可量化的成果检测方式。围绕这一主线，笔者在《数据结构》的课程教学中做了以下几个方面的尝试。

（1）设计具有思考性的、趣味性的知识情境

以计算思维为导向进行《数据结构》课堂教学，需要教师为学生提供富有思考性的课堂环境，即为学生参与富有意义的思维活动提供机会并鼓励学生参加到这样的活动中来。这就对教师提出了更高的要求，一方面需要教师深入社会实践，结合不同的专业背景进行调研，熟悉并掌握计算机应用实例；另一方面需要教师认真学习、研究计算思维和课程内容，提炼并展现蕴藏在知识背后的计算思维，精心设计具有思考性的知识情境，引导学生根据实际情况进行任务的分析，分解，引导学生主动进行知识的探索，从而使每个学生都成为问题的思考者，使整个课堂变得富有思考性，趣味性。比如，线性表是《数据结构》课程中的第一个抽象数据类型。针对这一知识点，我们设计的知识情境为设计一个简单的门诊挂号系统。将学生分为几个小组，每个小组针对该题目围绕以下几个方面进行讨论：系统的研究对象；对象具有的属性（号码，姓名，性别，年龄，简单症状描述等）；关系（以号码为关键字形成线性表）；特点（除第一个和最后一个病人，每个病人都仅有唯一的一个直接前驱和唯一的一个直接后继），可能的操作（插入，删除）等等内容。通过这样一个实例，将线性表的相关知识点融入到该实例中，激发学生学习新知识的兴趣，培养学生主动思考问题的习惯。

（2）提高课堂实效，强化计算思维训练

思维随着知识的贯通而形成，能力随着思维的训练而提高。因此，提高学生的计算思维能力，除了设计具有思考性的知识情境还不够，还需要进行有效的计算思维训练。因此，笔者强调需要从多样性的角度强化思维训练。多样性包括知识情境的多样性和算法的多样性。知识情境多样性，除了教师要精心设计知识情境外，更强调的是学生要认真观察，发现生活中的类似案例，不断的进行计算思维的自主训练。算法的多样性则强调对于同一问题，进行多角度求解。例如，在进行单链表的创建的时候，如果每次输入的数据结点是逻辑有序的，则可以按照先来先入队的原则建立单链表，即每次都是在链表的尾部插入结点，这种单链表的建立方式称之为“尾插法”建立单链表；根据结点插入位置的不同，启发学生亦可以从单链表的头部插入结点，所不同的是，形成的单链表是逆序的，即线性表中第一个元素位于单链表的最后一个结点中，最后一个元素位于单链表的第一个结点中。继续启发学生，插入结点的位置可在单链表的头部，也可以在尾部，那在链表中间呢？显然也是没有问题的。只是为了保证数据元素的逻辑有序性，需要在单链表中先找到元素的适当位置，然后进行元素的插入。单链表的创建方法，根据结点的插入位置不同，方法各异。因此，要启发学生多角度思考问题，对同一问题，采用不同的方法进行求解，进行算法的多样化训练。除此之外，还要鼓励学生改进别人的算法，从而培养学生计算思维的多样性和重构性。

（3）改革考核方式，建立可量化的考核方法

目前，我校对《数据结构》课程的考核方式采取单一的卷面考，考试题型围绕单选，填空，应用和程序设计等题型安排内容。这些题型在考核中发挥了重要的作用，但也存在过于机械、反应思维有限等弊端。针对这些问题，我们尝试改革考核方式。将考核方式定为课程设计和卷面考结合起来，其中课程设计主要是完成一个综合的，完整的系统，主要考核学生对计算机知识的系统掌握；而在卷面考方面，将应用题的比例由原来的25%调整到40%，以考察学生运用所学知识进行问题分析，求解的能力。

《数据结构》是计算机相关专业的一门专业基础课，同时也是进行计算思维训练的重要工具之一。如何以计算思维为导向进行《数据结构》课程的教学，文中分别从案例设计，课堂教学，课程考核三个方面进行了初步探索。当然，计算思维能力的培养不是一朝一夕的，仅仅通过一两门课程的教学是不能完成思维培养的，需要在学生的四年大学生活中持续不断的来完成。因此，计算机专业的教师应从计算思维的层面看待所授的课程，注重实施计算思维训练的意识和行为，以此作为技能型人才培养的突破口，提高学生自主解决实际问题的能力。

参考文献

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[2]李廉，计算思维――概念与挑战.中国大学教学， 2012（1）：7-12

[3]陈文宇，吴祖峰，罗宗粉，等. 计算机专业本科生计算思维能力的培养[C].电子科技大学本科教学改革的实践与研究论文集.2005

[4]董荣胜. 计算思维及计算机导论[J]. 计算机科学，2009，36（4）：50-52

[5]张晓茹，张再跃.再谈计算机思维.计算机教育.2010（23）：35-42

[6]战德臣，聂兰顺，徐晓飞. “大学计算机”――所有大学生都应学习的一门计算思维基础教育课程. 中国大学教学. 2011（4）：15-20

[7]战德臣，聂兰顺，徐晓飞.宽度与深度教学相结合――计算思维教学方法浅谈. 工业和信息化教育. 2013（6）：16-20

[8]龚沛曾，杨志强. 大学计算机基础教学中的计算思维培养研究. 中国大学教学. 2012（5）：50-54