计算机科学研究方向范文
时间：2023-10-24 18:01:55
导语：如何才能写好一篇计算机科学研究方向，这就需要搜集整理更多的资料和文献，欢迎阅读由公文云整理的十篇范文，供你借鉴。
篇1
关键词：案例导向 计算机导论 教学方法
中图分类号：G642 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2012）12（c）-0166-01
《计算机导论》是高等学校计算机科学与技术相关专业本科新生的首门必修专业课，也是学生学习其它计算机专业知识的先导课。该课程担负着系统、全面地介绍计算机科学技术基础知识，培养学生学习计算机的兴趣和热情，提高学生综合素质和创新能力的重任[1]。通过对《计算机导论》课程的学习，学生对计算机专业的所学内容有了全局的、概貌性的认识，为以后各门专业课程的学习奠定了基础[2]。同时，该课程也是对新生的一次具体而详尽的专业思想教育[3]。目前，《计算机导论》课程教学中存在着教学方法和教学手段落后等问题，对其进行改革和完善非常必要。
1 教学目标与内容
《计算机导论》课程的教学目标是使学生通过对本课程的学习了解计算机系统的基础知识，掌握基本的计算机操作技术，培养学生对计算机专业的学习兴趣，理解学习计算机专业主干课程的重要性，了解职业前景与职业要求，力求使学生对计算机专业及其后续课程的学习有一个整体上的认识，为今后在各自的专业中对计算机的使用打下坚实的基础。
《计算机导论》是将计算机基础理论与应用操作相结合的课程，其中教学内容要紧密联系教学目标，重视对学生综合素质培养的要求，将理论知识和实践操作相结合。虽然其课程内容涉及到计算机科学的各个方面，但重点描绘体系框架，奠定知识基础，为今后的深入学习做好准备。具体来说，该课程主要讲述计算机的基础知识、计算机硬件系统、计算机软件系统、数据通信与计算机网络、数据表示方法等方面的内容。
2 教学中存在的问题
《计算机导论》课程涉及的知识面广，且大部分是学生首次接触到的内容，教学中容易使学生感觉学习的内容抽象，过程枯燥，进而影响其学习的积极性，以至达不到良好的教学效果。究其原因有以下几点。
（1）传统教学方式和理念缺乏创新。当前的《计算机导论》课程教学以知识的传授为主，学生往往只能被动地接收教学信息。教学中没有结合本课程的特点进行教学手段的创新，同时也缺少对学生学习能力的培养。落后的教学方式和理念，不但无法实现教学目标，也会对今后其它计算机专业课程的学习带来不利影响。
（2）没有结合学生的不同起点进行教学。《计算机导论》课程教授的对象是刚刚迈入大学校园的新生，由于进入大学前所接受的教育环境不一样，学生对计算机的认识程度也参差不齐，如果仍然采取传统的课堂讲授方法，将很难达到预期的教学效果。
（3）教学中多媒体技术的应用水平较低。当前，多媒体技术在课堂教学中被广泛采用，通过对图文声像的综合展示，提高了课堂教学的效率。但是我们也应该看到，大部分多媒体课件采用PPT模版制作，内容设计流于形式，交互性不佳，无法实现师生双向的沟通，从而使得学生缺乏学习的主动性和积极性。
（4）实验与理论教学脱节。某些地方将《计算机导论》实验课与《计算机基础》公共课实验归为一类，只练习基本的Windows和Office软件操作，这和《计算机导论》的理论教学内容存在严重脱节，使得学生所学的理论内容无法得到有效的操作实践。
3 案例导向的教学方法
在《计算机导论》的课堂教学中，传统教学方法通常先提出概念，然后再对其进行解释说明，无法对每个问题进行深入系统的讲解，对教学内容的深度和广度都难以把握，容易使计算机知识的介绍成为各自独立、互不相关的内容。要改变这种现状，可以选择采用案例导向的方法来组织教学。
案例导向的教学方法是指根据教学目标的要求，组织学生通过实际案例的分析、讨论和操作实践，指导学生综合各方面知识来分析和解决实际问题的自主探究性学习方法。在《计算机导论》的课程中采用案例导向的教学方法，能够产生良好的教学效果，具体有以下几个方面。
（1）能培养学生采用创新思维解决问题的能力。教师应尽可能选择与学生的学习生活关系密切的案例，例如通过组装学生个人电脑的案例来让学生了解计算机硬件系统，能够加深学生对所学计算机相关知识的理解和掌握。案例的讨论分析不是要得到一个标准答案，恰恰相反，这里并没有所谓的标准答案，学生可以从实际应用的角度全面而熟练地掌握所学知识，进一步提高解决实际问题的能力。
（2）能培养学生对所学计算机专业课程的整体认识度。通过将计算机领域的多种知识融合入案例，可以让学生在进入相关专业课学习之前对整个教学体系有一个全面的认识，了解它们之间的关联与作用，系统地掌握计算机科学与技术方法论，并将其贯穿于大学四年的专业课学习当中，从而真正实现《计算机导论》课程的教学目标。
（3）能有效提高学生的学习兴趣和积极性。在案例导向的教学方法中，教师是组织者，学生是参与者，课堂教学过程变成一项师生共同参与交互的有趣活动。通过对案例的讲解与分析，学生会自然而然地开始自主的学习与探究。在交互式的教学活动中所产生的强烈兴趣能够使学生比在采用传统教学法的课堂上更加积极和认真，从而提高教学效果。
4 结语
《计算机导论》是高校计算机科学与技术专业的先导必修课，对于培养学生对计算机的兴趣，提高学生的综合创新能力起到重要作用。针对当前《计算机导论》课程教学中存在的教学方法及手段落后的问题，采用案例导向的教学方法对其进行改革和完善，在实际教学中可以取得良好的效果。
参考文献
[1] 孙兆豪，黄文艳.“计算机科学导论”双语教学的探讨和改革[J].计算机教育，2008（5）：11-13.
篇2
关键词：计算；计算学科；计算机科学思维；计算思维；计算机思维
随着计算机科学技术的发展，计算领域已成为一个极其活跃的领域，计算学科也成为一门范围极为宽广的学科[1]。在此发展过程中产生的种种现象，在很大程度上改变了人们对世界的认识，有力地刺激了人文科学的发展，人们对认知科学的研究就是“以电子计算机的产生发展为物质、技术基础，以计算机与人脑相类比为前提的[2]”。我国著名科学家钱学森院士从近三十年电子计算机发展引起的新技术革命，两千多年逻辑学发展的经验教训，作为符号处理系统的计算机在智能方面存在的严重缺陷，尤其是人们在高级抽象思维领域，如辩证思维、形象思维、创造性思维尚缺乏研究等方面，对认知科学的发展进行了科学的分析。同时结合我国科学技术发展的现状和特点，提出了“思维学”的理念，给出了“思维科学”的研究框架、研究方向与基本道路，并在随后的一系列工作中进一步充实和完善了思维科学的理论与思想体系[3]。他指出：“现代科学技术的实践，正预示着更重大的变革――思维科学的出现。”“引出这项变革的是电子计算机”。而“推动思维科学研究的是计算机技术革命的需要[4]”。在钱学森的倡导下，自上世纪80年代起，面向新技术革命的思维科学研究愈来愈受到国内有关专家学者的关注与重视。
在计算机科学与技术领域，随着美国计算机学会(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)组成的联合攻关组于1988年底提交了“作为学科的计算科学”的报告[5]，计算学科的“存在性”得以证明。随后，CC1991报告和CC2001报告等相继出台，从学科的角度诠释了计算科学的内涵与外延，为计算学科建立了现代课程体系。在计算学科课程体系的本土化进程中，我国相关领域的专家学者们付出了艰辛努力，并取得实质性成果，于2002年提出了“中国计算机科学与技术学科教程2002”(China Computing Curricula 2002，简称CCC2002)[6]。在CC2002教程的引导下，针对计算机科学与技术学科教育方面的诸多问题，国内从事计算机科学与技术学科教育的广大工作者进行了广泛而有益的探讨[7-10]，大大丰富了计算学科课程体系建设的内容。在计算学科课程教育改革的进程中，如何培养既能熟练掌握计算机科学的知识与技能，又具有计算机科学学科意识和素养的人才问题，逐步成为人们关注的主要方面。
基金项目：本文受江苏省教育厅指导性计划项目“计算机思想史研究”(03KJD520028)及江苏科技大学高教项目“计算思维与创新教育”(GJKTY2009025)资助。
作者简介：张晓如(1963-)，女，教授，学士，研究方向为计算机应用教育、数据库；张再跃(1961-)，男，教授，博士，研究方向为可计算性理论与知识工程。
一个人的实践与创新能力与思维方式密切相关，与其他学科领域的科学家和工程技术人员等相比，计算机学科的专家学者们在思考问题、分析问题和解决问题方面也应有其独特的地方。正如计算大师Dijkstra所言：“我们所使用的工具影响着我们的思维方式和思维习惯，从而也将深刻地影响我们的思维能力[11]。”因此，当计算机与人们的生活联系越来越趋密切的形势下，研究与之相关的人类思维活动与思维方式便成为现代思维学科领域中一个十分重要的课题。我们不妨称此种思维为面向计算学科的思维。显然，面向计算学科的思维除了具有一般思维的特点外，还具有其自身的特性，而后者则是从事计算机科学研究的人员和计算机教育工作者们更为关心的。究竟什么是面向计算科学的思维？它的特点是什么？对面向计算学科的思维研究对计算学科的发展会产生哪些积极作用？这种思维能力是可以培养的吗？又如何培养呢？我们现行的计算机课程教学内容结构会因此而有所改变吗？
1面向计算学科的思维
国内最早面向计算学科思维的研究文章是收集在2000年全国高等师范院校计算机教育研究会年会论文集上笔者的《谈谈计算机思维》[12]一文。当时的“计算机思维”意为“计算机科学思维”(Computer Science Thinking)，在随后关于面向计算科学的思维研究中，相继出现了“计算思维”(Computational Thinking)[13-14]与广义“计算机思维”(Computing Thinking)[21]等概念。这些概念虽然与“计算机”有关，但它们有一个共同特点，即它们都是关于人的思维。
1.1计算思维与计算机思维
“计算思维”的思考和研究在国内受到更多专家学者的关注与重视，要归功于全国高等学校计算机教育研究会于2008年10月31日至11月2日在桂林召开的一次专题学术研讨会，会议的主题是“探讨在教学过程中，如何以课程为载体讲授面向学科的思维方法，共同促进国家科学与教育事业的进步”。会议从8各方面征集论文，无不涉及“计算思维”。在会议提供的资料中，美国卡内基・梅隆大学计算机科学系主任周以真(Jeannette M.Wing)教授2006年3月发表在美国计算机权威杂志ACM会刊上的文章《计算思维》(Computational Thinking)[13-14]和王飞跃2007年3月发表在中国计算机学会通讯的文章《从计算思维到计算文化》[11]位居榜首。其中，王飞跃教授从计算机文化发展的高度对“计算思维”概念的提出和“计算思维”的研究与发展对计算科学的进步产生的深远影响给出了充分肯定。王飞跃教授在提及国内对“计算思维”研究和计算文化与计算思维联系方面的状况时指出，“在中文里，计算思维不是一个新名词，常被朦朦胧胧地使用，却一直没有被提到周教授所描述的高度广度，那样的新颖、明确、系统”。这一陈述虽然有一定的道理，但不完全正确。“计算思维”从命名的角度可以如是说，但就其作为面向计算机科学思维的概念与特征而言，无论从高度讲，还是从广度说，周以真教授的描述确有“新颖”之处，但在“明确”和“系统”方面，同本文作者在上世纪90年代末就提出的“计算机思维”的概念在主要方面是基本一致的，并可形成互补。特别指出的是，《谈谈计算机思维》在谈到计算机文化与计算机思维相互之间的联系时指出，“随着计算机科学的发展，‘计算机’已不再是一个单纯的计算工具的代名词，而是信息时代高新技术的象征。可以这样说，‘计算机’作为一种文化，已渗透到社会发展的各个领域，而使得生活在这一时期的人们的思维活动中或多或少地与‘计算机’这一概念相联系，研究与之相关的思维活动与思维方式，便成为现代思维科学领域中一个十分重要的课题[12]”。在此，我们可以把有关“计算思维”特征的陈述同有关“计算机思维”的陈述作一比较。
周以真教授在对计算思维的描述中首先指出，“计算思维是每个人的基本技能，不仅仅属于计算机科学家”，这一观点与《谈谈计算机思维》一文中提出的“计算机思维具有广泛性。计算机思维已不仅仅是计算机科学家所应具有的思维，而应是全民族所必须的”的观点是完全一致的。并且文中还强调，“只有这样，计算机科学的发展才能具有广泛的社会基础，才能使计算机科学真正服务于社会”。在总结计算思维的特征时，周以真教授从6个方面，以“是”与“不是”的对立统一作了阐述。
为了更好地挖掘计算机思维的内涵，更加清楚地了解与把握计算机思维与其他学科思维方式的联系与区别，我们对计算科学发展的过程进行了初步考察，提出了“计算科学思想史”研究的基本思想，并对计算科学思想史研究的特点、研究内容、研究方法进行了分析探讨[16]。同时结合现代计算机课程教育，提出了基于知识背景的计算机课程教学改革的基本构想[19]。我们深信，无论是对计算机思维的研究，还是对计算科学思想史的研究，都会对计算机教育的实践与发展产生重要影响。
2 “计算思维”研究现状
无论叫计算思维，还是称计算机思维，关键是要解决问题，即“如何让人们学会像计算机科学家一样去思考”。从总体看，计算思维的研究应包含计算思维研究的内涵和计算思维推广与应用的外延两个方面。周以真在给出“计算思维”概念后，进一步探讨了计算思维的本质，并指出计算思维将在各种行为方面影响每个人，这一点对我们的社会教育提出挑战，特别是少儿教育。在关于计算的思考中，我们需要理解不同类型的3个方面：科学、技术与社会。飞速发展的技术进步和巨大的社会需求迫使我们重新思考计算科学最基本的问题[20]。从周以真教授多次关于计算思维的论述中可以看出，其“计算思维”的概念是面向社会、面向教育和面向大众的。这也许是一种策略，为了能让更多的人关注并思考“计算思维”的问题，并将思考的结果应用于计算科学实践，以此促进计算科学的普及和发展。在对“计算思维”的深入研究过程中，郭喜凤教授等从工程化的角度对“计算思维”的内涵进行剖析[20]，以周以真面向大众的计算思维为基础，根据计算机科学与技术中的理论、技术、工程、工具、服务和应用等几个不同层面的思维特点，阐述了计算思维的工程化思想，将计算思维的概念加以推广并提出了计算机思维(Computing Thinking)工程化的层次结构，丰富了计算思维的研究内涵。董荣胜和古天龙教授从计算机科学与技术方法论的角度对计算思维研究的外延进行分析。“计算机科学与技术方法论是对计算领域认识和实践过程中一般方法及其性质、特点、内在联系和变化发展进行系统研究的学问。计算机科学与技术方法论是认知计算学科的方法和工具，也是计算学科认知领域的理论体系[21]”。在关于计算思维和计算机科学与技术方法论之间关系的论述中，董荣胜和古天龙教授在周以真教授工作的基础上，对计算思维的特征进一步加以阐述，从抽象与自动化两个方面，以具体的实例刻画了计算思维的本质，并介绍了国外关于计算思维研究的进展情况。在谈到计算思维与计算机方法论关系时，他们指出，“尽管计算思维与计算机方法论有着各自的研究内容与特色，但是，显而易见，它们的互补性很强，可以相互促进”。“计算机方法论可以对计算思维研究方面取得的成果进行再研究和吸收，最终丰富计算机方法论的内容；反过来，计算思维能力的培养也可以通过计算机方法论的学习得到更大的提高[22]”。这不是一个一般概念的问题，我们认为是计算思维研究的一个技术路线问题，只有把计算思维的研究同计算机科学与技术方法论有机地结合起来，计算思维才具有实际的意义和价值，计算机科学与技术的方法才能够获得进步。
3 “计算思维”研究内容
不管是周教授的计算思维(Computational Thinking)，或是郭教授的计算机思维(Computing Thinking)，还是计算机科学思维(Computer Science Thinking)，它们都有一个共同面向，即都是面向计算学科的思维；都有一个共同的出发点，即研究和探索面向计算学科的思维规律；都有一个共同的目标，即引导人们在解决有关计算学科及其应用领域问题时，能够运用正确的思维方法。计算学科是关于“计算”的学问，因此，计算思维的研究势必围绕解决所谓“计算问题”而展开。
3.1计算思维研究的基本问题
何谓计算思维？《谈谈计算机思维》一文对计算机思维的内容进行了概括，即人们有意识地将计算机用于生产、生活等各个领域的认识活动以及人们解决计算机问题的认识过程。一方面，它是指一种形式，这种形式表现为人们认识具体的计算机科学，或是应用计算机科学于其他科学、技术的过程中的辩证思维；另一方面，它是由计算机科学本身的特点及计算机作为认识世界的工具所决定的，它同样受到一般思维方式的限制[12]。周教授则将计算思维归纳为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[13]。董教授等则从方法论的角度将计算思维定义为运用计算机科学的思想与方法进行问题求解、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[22]。
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
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、
篇4
关键词：计算思维;通识教育;计算机基础教学
中图分类号：G642.41 文献标志码：A 文章编号：1674-9324（2014）40-0276-03
一、计算思维提出的意义
计算思维和计算问题关系密切，美国在2005年6月，通过一份报告《计算科学：确保美国竞争力》中明确阐述了计算科学的重要性，提出计算科学中的先进技术可以在经济以及其他的前沿研究中发挥重要作用[1]，21世纪科学研究中的难题可以通过计算找到相应的解决办法。2007年美国科学基金会启动了“大学计算教育振兴的途径”计划，投入巨资进行美国计算教育的改革。美国政府开始实行CPATH计划进一步宣传了计算思维在社会生活各领域以及人才培养中的重要作用，在高等教育中提出了具体的以计算思维能力培养为核心的课程改革[2，3]。2008年，美国麻省理工学院还向全球开放公开课程《计算科学与编程导论》，重点讲解计算思维训练，让全球的读者都可以自由免费学习计算思维的本质。
在我国近几年也有越来越多的学者和机构开始认识到计算思维的重要性，并开展了相关的研究。全国高等教育学校2008年中国计算机教育研究会在召开了“计算思维与计算机导论”专题学术研讨会，探讨了在中国高等学校中开展计算思维能力培养的研究。2010年7月，中国的“常青藤”学校发表了《九校联盟（C9）计算机基础教学发展战略联合声明》，提出计算机基础课程应该以计算思维为核心[4]。
新生的事物出现还是需要一个普及的过程，目前多数高校教师对于计算思维价值的认识和重视程度还远远不够，因此培养计算思维的实践也甚少。针对这个问题本文探讨计算思维在科学研究、哲学方法论以及人才培养等方面的价值，提出在计算机通识教育中培养学生计算思维能力的教学改革措施，使非计算机专业学生像具备读、写、算能力一样，具备计算思维的普适能力。
二、计算思维的定义及解读
2006年周以真教授的《Computational Thinking》给出了计算思维系统定义，在国际上被广泛认同。计算思维涉及运用计算机科学的基础概念去解问题、设计系统并理解人类行为。计算思维涵盖反映了计算机科学之广泛性的一系列思维活动。强调计算思维是所有人必需具备的基本技能，在阅读、写作及算术之外，应将计算思维添加到每个孩子解析能力之中。周以真从多个角度给出了计算思维的细致描述[5]。具备计算思维能力，是在信息化社会中创新的需要。各领域中的科学研究都需要有高效思维的正确引导，要培养出具有创造性的人才，我们在思想方法上就必须重视思维能力的培养，让学习者运用高效的思维去思考。
三、计算思维对于科技创新的价值
对应于自然科学领域的理论、实验和计算三大科学的方法，同样有三大科学的思维：理论思维、计算思维和实验思维。计算创新在人类科技发展史上占有异常重要的地位，历史上有多位科学家因为在计算方面的成就而获得了诺贝尔奖。1982年的物理学奖和化学奖都是计算技术在相关领域的应用，证明科学计算在科学方法论中的重要地位。1985年得主豪普曼就凭借X光晶体结构分析的方法摘得当年的诺贝尔化学奖，同样，1998年科恩与波普尔也是因为将计算量子化学方法获得了大奖。
人类历史上的许多重大科学发现也与计算思维有关。19世纪海王星的发现就是通过计算得来的，在20世纪爱因斯坦的广义相对论开创物理学的新纪元，充分体现计算思维对于科学史的贡献。前人未能证明的“四色定理”也通过计算机的数值计算得到了证明。
中国著名的“华―王方法”，有限元方法，及“吴方法”，也都是和计算相关的重大的科学创新[6]。
很多科学发现的过程充分说明了计算思维在科技创新中的重要价值。
四、计算思维的哲学价值
计算机科学家、图灵奖获得者Edsger Dijkstra曾说：我们使用的工具影响着我们的思维方式及习惯，从而也将影响我们的思维力。思维的方式、方法是人类认识论研究的一项重要内容，恩格斯说过：每一时代的理论思维，包括我们时代的理论思维，都是一种历史的产物，在不同的时代具有不同的形式，并因而具有不同的内容。所以，有关于思维的科学，和其他的任何科学是一样，是一种历史科学，是关于人的思维的历史发展的科学[7]。
五、计算机的计算思维对于人才的培养价值
人才对于国家和企业的重要性是不言而喻的，高等学校的首要任务就是为国家培养合格的人才。衡量人才质量的标准有多种多样，最重要的是解决实际问题的创新能力，而在计算机普及的现代社会中，利用计算机科学的基础概念去求解问题和设计系统的计算思维能力就显得非常重要了。现代的合格人才应该是能充分利用计算机的优越性能高效地解决实际问题，能根据实际问题的规模选择合适的计算环境和算法，这就是计算思维能力的具体体现了。现实社会中的问题用人工解决还是计算机辅助解决，即不同的计算环境采取的思路是有很大不同的;同样用计算机辅助求解问题，问题的复杂程度不同，采用的算法也是截然不同的。因此面对问题解决的思路和效果就和决策人的计算思维相关了。计算思维不是独立存在的，是融合在一个人的整体素质中的，但是在高校的培养方案和课程设置中却可以特别强调计算思维能力的培养，确保提高学生的创新能力，而计算机基础教学对此责无旁贷。
六、计算机通识教育课程中培养计算思维
计算思维本质上是一种利用计算机去解决问题的思维方式，是基于不同计算环境的问题求解，而这和计算机基础教学的教学目标相吻合。计算机基础课程作为各高校的通识教育课程，面向广大的非计算机专业的学生，不仅要扩展学生的计算机方面的知识面，更重要的是展示计算机科学的思维方式。其核心目标就是培养学生应用计算机解决专业问题的能力，因此，在计算机基础教学中培养学生的计算思维能力是很顺理成章的，也应该作为计算机基础教学的核心任务，特别可以在大学的第一门计算机课程――《大学计算机基础》课中着力培养计算思维。
目前由于对于《大学计算机基础》课程的错误认识，出现了“狭义工具论”的说法，甚至有人质疑《大学计算机基础》课程开设的必要性。问题的产生可能是因为多数《大学计算机基础》课程的教学内容偏重知识的介绍和流行软件的使用方法，仅注重实用而没有提升到计算机科学的思维方式，即教学过程中仅将计算机作为一个普通的工具使用，而并没有重视计算机科学本身自有的思想方法、方式，导致学生感觉不到新知识而失去学习的兴趣。因此，在《大学计算机基础》以及其他计算机通识课程教学课程中加强计算思维能力的培养不仅关系到学生的综合素质和能力，也关系到《大学计算机基础》课程本身的出路，重新审视计算机基础教学的定位，将计算思维能力培养作为计算机基础教学的核心任务，是一个明智的选择。
计算机基础课程群一般包括《大学计算机基础》、《程序设计》、《计算机硬件技术基础》和《计算方法》等，可以从多方面培养学生的计算思维，包括涉及计算机基本原理的思维、应用计算机的思维以及计算机和专业结合的思维等。从《大学计算机基础》中计算机系统的构成和存储程序的思想让学生了解二进制的存储、0和1的思维、程序代码和机器指令的思维、程序设计语言的思维和计算机系统的思维等。从《程序设计》语言中可以培养学生关于问题求解的算法的思维，例如问题约简、细化和仿真的思维，递归和并行的思维、预防、保护和启发式推理的思维，在时间和空间之间、处理能力和存储能力之间寻求平衡的思维等。让学生为解决问题而主动学习驾驭计算机硬件和软件的方法，而不是为考试而被动学习。计算思维是人类求解问题的一条途径，使人类更好地借助计算机发挥强大的计算能力去解决各种需要大量计算的问题。
计算思维的培养可以贯穿于教学活动的过程中，《大学计算机基础》课程的基本教学内容大部分可以保留，思维方式的培养可以渗透到每一教学环节中，例如课程实施中通过讲解案例分析，让学生感受思维方式对问题有效解决的影响，再通过实践环节中问题的有效解决让学生体验计算的愉悦，培养学生将现实问题转化为可计算问题的思维习惯，训练学生针对问题规模选择或发掘计算工具和算法的敏锐性，在教学过程和实践过程培养学生创新思维和创新能力。
计算机基础课程作为通识教育课程在培养学生综合素质和能力方面应该承担更多的责任，特别应充分发挥学科优势在培养学生综合能力方面有所作为，更好地体现杨玉良所说的通识教育的特征：通识教育要同时传递科学精神和人文精神;要展现不同文化、不同学科的思维方式;要充分展示学术的魅力[8]。通识教育课程受众面大，影响广泛，认真研究通识教育规律将对人才培养质量有深入的影响。现在已有几所高校针对计算思维能力做了对应的培养，将大学生入学的第一门计算机基础课《大学计算机基础》课程改名为《计算思维导论》，从内容到形式都聚焦在计算思维上，明确的为基础课程的改革做了示范。希望更多的高校能认识到计算思维对于人才培养的价值，继而在计算机基础教学及计算机通识教育中开展计算思维能力培养的实践。
参考文献：
[1]President's Information Technology Advisory putational Science：Ensuring America's Competitiveness [EB/OL].http：//nitrd.gov/pitac/reports/20050609 _computational/computational.pdf，June 2005.
[2]美国国家科学基金CPATH计划2009年项目申报说明[EB/OL].http：//nsf.Gov/cise/funding/cpath_faq.jsp#1.
[3]美国国家科学基金CDI计划官方网站[EB/OL].http：//nsf.gov/crssprgm/cdi/
[4]九校联盟（C9）.计算机基础教学发展战略联合声明[J].中国大学教学，2010，（9）.
[5]Jeannette putational Thinking[J].Communications of the ACM.2006，49，（3）.
[6]朱亚宗.论计算思维[J].计算机科学，2009，（4）.
[7]恩格斯.自然辩证法[M].北京：人民出版社，1971.
[8]杨玉良.实施通识教育，培养未来社会中坚[Z].教育部直属高校工作咨询委员第二十次全体会议大会交流发言材料，2010.
篇5
关键词：运动人体科学；论文选题
中图分类号：G807．0 文献标识码：A 文章编号：1007―3612(2006)09―1231一04
本文对1982―2003年全国体育院校及部分重点大学体育院系、国家体育总局等30多个单位的运动人体科学专业硕士、博士生研究生论文选题进行了分类统计和比较分析，并对其选题方向和特点进行归纳总结，以期为今后运动人体科学学科研究生的论文选题提供参考。
1 研究对象与方法
1．1研究对象 本文共收集1982―2003年运动人体科学专业各研究方向的研究生论文505篇，其各专业的分布情况如下表：
1．2研究方法
1．2．1 文献资料法 本文搜集了研究生论文选题方面的文献并进行了分类整理，获得了相关资料和信息。
1．2．2数理统计法 对论文的题目、研究对象、研究方向、研究内容和特征等指标进行了初步统计，并对统计结果进行了数理分析。
2 结果与分析
2．1 人体运动科学专业论文分布情况 运动生理方向的研究生论文数量占运动人体科学专业研究生论文总数的46．34％(表1)，这与以北京体育大学为代表的一批体育院校运动生理学科点开设较早、而其他学科点开设较晚有关，同时与80年代某些院校只设立运动生理专业硕士的现象也有一定的关系。数据显示：运动生物力学方向的论文数量较少，90年代后有所增加，这主要是由于运动生物力学为一门较为年轻的学科，在我国的起步较晚；而运动解剖学方向的论文数量总数也相对比较少，尤其是进入21世纪后的3年中运动解剖方向的研究生数量急剧减少，其原因主要在于各院系的招生培养结构所致，该学科属基础理论学科，且与运动训练相关性不大所致。
从图形及数量分析可以看出，各研究方向在年代分布上，尽管呈现出一些波动，但总体趋势是各研究方向的数量和总数都在逐渐增多。
统计结果显示，近年来运动生理学研究生的选题方向主要集中在骨骼肌生理、疲劳与恢复、机能评定和心血管等范围内，其数量占运动生理方向研究总数的55．98％，这与目前国内体育期刊上相关领域的研究方向与研究趋势基本相符。其原因是骨骼肌生理，运动性疲劳与恢复，运动员机能评定及心血管等方向与运动训练关系密切，这些研究可以解决运动训练中出现的实际问题。进入21世纪后，内分泌功能的调解、训练效果等与大众健康、全民健身关系密切相关的问题也将受到了重视，其研究生论文数量必然有所增加。
2．2各专业方向研究生论文选题方向分析
2．2．1运动生理专业
2．2．2运动生化专业
如表3所示，营养是运动生物化学方向研究的一个主要方面，其研究生论文数量约占总数的1／3。在运动训练中“没有恢复就没有训练”的新观点提出之后，人们开始逐渐着眼于营养学的相关研究，如何应用合理的营养手段来延缓运动性疲劳的产生，促进运动后恢复已成为体育科研领域中的热点问题。但这些论文的研究对象多采用动物实验，对人体的研究相对较少，而运动营养及合理的恢复段在运动员当中推广使用，还须更多的人体实验作为更直接的依据。随着国民经济的发展和体育健身在我国的开展，近年来针对各种健身锻炼项目的训练效果的研究数量也在逐渐增加，呈现了与运动生理方向相一致的变化趋势。
2．2．3运动解剖学
统计数据显示，儿童少年体质现状和生长发育规律及体育运动在人体塑造方面的作用是运动解剖学方向研究者们所关注的主要问题，其论文数量分别占该研究方向论文总数的37．14％和28．57％。涉及骨骼肌的形态结构与功能的基础性研究也占有一定的比例，而其它方向的论文数量比例均相对较少，呈现出明显的“选题分布极不均衡”的特点，这一现象说明运动解剖学知识领域广泛，可供研究的问题相对比较多，而经过几十年的发展，运动解剖学已经形成了较为固定的研究领域，这也是一个学科发展基本成型的表现。
2．2．4运动医学
统计数据显示，运动医学方向研究生的选题方向主要集中于心血管生理、训练效果、骨骼肌生理及运动损伤等方向，各个方向的科研讨论数量分布均衡，占其方向的百分比均在15％左右，且这些研究相对集中，与运动训练实践结合比较紧密，体现了科学研究服务于训练实践的基本指导思想，和运动医学实用性较强的学科特点。
2．2．5运动生物力学
统计数据显示，运动生物力学方向的研究热点集中在对运动项目的某些技术环节的动作分析上，其研究主要是利用运动生物力学的手段辅以现代化技术手段展开探索研究，从而得到一些敏感指标、数据，并采用计算机评价系统进行分析、评价。其中涉及动作技术分析的占42．86％，而涉及计算机评价系统的研究呈现逐渐增长的趋势，达到生物力学研究生论文总数的23．81％，体现了运动生物力学与计算机科学的联系日趋紧密。随着科学的发展运动生物力与数学、物理、计算机、医学等学科的交叉将逐渐增多。
2．2．6 各专业方向选题特点的分析 从表2～6的数据统计结果显示，各方向的选题方向一方面呈现了各自专业的学科特点，同时各学科之间互相关联，存在一些共同点。
从各自专业方向选题特点来看，运动生理方向选题中骨骼肌生理及疲劳与恢复的内容较多，尤其是在90年代前后，对肌纤维类型、肌纤维组成比例的研究很多，采用无损伤方法测定肌纤维类型，对延迟性肌肉酸痛以及骨骼肌疲劳后超微结构改变的研究，都是这一领域的研究热点。
运动生化方向对运动员营养补充问题以及运动后恢复手段的研究得到越来越多的注视。“没有恢复就没有训练”这一新观点提出之后，营养及其他恢复手段成为竞技体育中的热门问题。
运动解剖学方向论文选题明显集中在“儿童少年体质现状和生长发育规律的研究”、“体育运动对人体器官组织形态结构影响的研究”和“骨骼肌形态结构和功能的研究”这3个方向，占论文总数的80％。
运动医学的选题则集中在创伤、心血管、训练效果及骨骼及生理四方面，而且分布比较均衡，各占该方向论文选题的13．04％、17．39％、15．22％和13．04％。
运动生物力学是相对较为独立的学科，其选题集中在两个方面：动作技术分析(42．86％)，其次是计算机评价系统的研究(23．8l％)；除此之外人体组织力学、动力学及身体素质等方面的论文选题也逐渐受到一定程度的关注。
2．3各专业方向研究生论文的研究对象
统计数据显示，运动人体科学专业的研究对象中动物实验占到总数的41．05％。运动员只占到19．26％左右，位居第
三位的是体院学生，占12．26％。近年来，动物实验的比重越来越大，而人体实验在逐渐减少。
从科学研究的实际应用价值上看，人体实验的科学研究通常具有更直接的实用价值。但是，由于人体实验时，实验条件不一，且实验对象在实验期间难以控制，作为受试对象的人本身个体差异较大，因此在实际实施过程中会造成很大的困难。动物实验的优点是样本个体差异小，条件容易控制，测试结果更为准确，特别适合做一些机制性的研究。其缺点是动物与人的亲缘关系太远，有时候反映在动物身上的变化，未必可以在人体上得到重现。而且，动物采用的运动模型较为单一。从目前来看，常用的动物运动模式为大鼠(或小鼠)游泳，以及在动物跑台。且不说这些运动模型的控制是否严格，从这些运动方式上看，与人体的运动毕竟有一定的差异。而且疲劳点如何确定的问题，一直是动物实验论文中存在争议的问题。
在实际操作中，如何将人体实验与动物实验的优势结合起来，一直是研究生论文需要重点考虑的问题。好的选题不仅在于题目本身，实验设计也是论文成败的关键。
2．4各专业方向研究生采用的研究手段
2．4．1运动生理专业
2．4．2运动生化专业
2．4．4运动医学专业
数据显示，运动生理、生化、解剖和运动医学方向研究生论文中使用的各种研究手段中，运动生化指标的测定占相当大的数量和比例。尤其与运动实践结合比较密切的论文多采用生化指标对受试者进行评定，观察受试者身体机能的变化。如：血乳酸一直是科学训练所关注的主要问题。另外，血常规、血尿素指标以及以血清酶的变化都是运动训练中经常涉及的问题。另外，在一些机制性的研究中，如运动性低血睾，运动性闭经或月经紊乱等问题，都需要对激素及激素受体辅助生化手段进行定性分析。近些年来，随着基因分析手段的日益更新、先进，实用性的基因分析手段逐渐应用到了体育科学研究中来，例如对骨骼肌a―actin基因表达的研究，对β－肾上腺素受体基因表达的研究，对衰老过程中线粒体DNA缺失的研究等等，都是现代基因手段与运动实际相结合的有益尝试。
在研究手段的选取上：运动生理学使用较多的是生化指际、生物电技术和常规生理指标，共占其研究总数的74．99％，近几年来，借助生化指标检测的研究数量逐渐升高。运动生化方向则是生化指标占绝对统治地位，达到总数的85．19％，充分体现了本学科的特点。运动解剖学则较多地应用身体素质指标、组化电镜、生物电技术及常规生理指标等，所采用研究手段相对较多，且分布均匀，即运动解剖学的研究手段呈现多元化。运动医学方向中应用较多是生化指标、常规生理指标和组化电镜及生物电技术，占该方向研究手段总数的89．36％，体现了运动医学监测过程中需要借助生理、生化手段的特点。各方向的研究手段呈现出互不相同特点，归结原因在于不同专业研究的侧重点不同所致。
动作技术分析系统是运动生物力学专业研究中最常用的手段，占生物力学各研究手段总数的42．22％，它是运动生物力学为运动训练直接服务的最常用手段，在近几年随着计算机技术和数码拍摄技术的发展取得了很大的进展。随着计算机技术的不断发展，计算机也逐渐进入体育科学研究领域，其主要运用在计算机分析、评价系统中，这些先进、准确手段的引入对运动训练和科学研究产生了巨大的推动作用。
2．4．6 除运动生物力学外所有专业不同年代研究手段的对比
表13显示，80年代采用较多的是生物电技术、常规生理、生化指标，各占总数的28．87％、25．77％、25．77％，他们之间的分布相对均衡。进入90年代后，随着研究的进一步深入，一些简单手段，如生物电技术和常规生理指标的应用比例逐渐减少，而生化指标等反应受试者机体机理的研究手段所占比例增大，达到总数的52．30％，体现了各学科研究的精确、精细化和定量分析的逐渐增多。随着科学技术的发展，一些前沿科技手段，如基因技术开始在运动人体科学领域中应用。本文所统计的只是2001―2003年的研究生论文，样本量相对较少，但其变化趋势基本和90年代相同，这些变化趋势反映了体育科学研究的不断深入以及研究手段的不断发展，同时也反映了运动人体科学专业学科水平的提高。
3 结 论
篇6
首先从社会需求来看，据人事部人才网的统计数据显示，2001~2007年，全国各个地区对人才需求的统计情况如表1所示。
表1 计算机人才(季)供需情况
年度
求职数量
招聘数量
供需比
2001
9.9
6.9
1.43
2002
31.6
14
2.26
2003
57.1
20.6
2.77
2004
31.6
25.9
1.22
2005
76.9
34.7
2.21
2006
75.3
33.2
2.27
2007
90.9
39.
02.33
由表1可以看出，计算机专业需求和供应的比例关系为1：2.5左右，供求大致平衡。供和求都在前三名，大部分排名第一。
第二，从精英教育和大众教育的角度来看，大众化教育是国际教育的总趋势。根据国际通用的高等教育“大众化”阶段临界指标(毛入学率达到15%以上)显示，各国数据分为高等教育毛入学率15%以上和15%以下两组(分别简称为A类国家和B类国家)。
1995年，A类国家为68个，其中超过35%的国家为29个，加拿大、美国、澳大利亚、芬兰、新西兰、挪威和韩国等7个国家超过了50%。
B类国家为50个，其中低于8%的国家有34个。近25年来，发达国家高等教育毛入学率增幅均较为显著，远远高于世界平均水平。
表2 1950-1995年部分国家高等教育毛入学率年均递增率
国别
1950年
1995年
2007 年
均递增率(%)
美国
2
081.8
0.03
日本
2.95
40.9
0.06
英国
3
26.9
43
0.05
法国
5.3
51
0.05
德国
3.93
41.1
0.05
意大利
5.78
41.4
0.04
韩国
0.8
60.3
0.10
中国
0.31
6.86
23
0.07
由表2可以看出，我国的高等教育毛入学率在1950年达到0.31%，1995年达到6.86%，2007年达到23%。
2007年，我校组织团队到英国大学考察大学教育，当时英国的高等教育毛入学率达到43%。通过跟专家教师的交流我们了解到，我们现在遇到的问题，他们也曾遇到过，如学生人数的增加与相关资源的矛盾等。如表3所示，从教育指标和国家人均GDP产值对照可以看出，发达国家人均入学率是持续增长的。
表3 教育指标和国家人均GDP产值对照
2000/01年国际数据
人均GDP (美元) 大学毛入学率(%)
全世界平均
512
022
高收入国家
2651
062
中上收入国家
455
026
中等收入国家合计
186
017
中下收入国家
123
015
中下收入国家
123
015
中国(2006年)
2055
22
估计中国国际排序
约1
00
以社会进步来看，入学率的增长是一个重要的趋势或指标。教育部长周济在2005年“亚洲教育北京论坛”上发表主题演讲时表示，我国还将继续推进高等教育大众化，到2020年实现高等教育毛入学率40%的目标。
《国家教育事业发展“十一五”规划纲要》提出，我国2010年高等教育毛入学率达到25%。从国家需求和教育目标来看，入学率要持续增长，另一方面，现在的学生都是独生子女，人口当年入学率在降低。因此，我们应该好好考量人才培养目标，制定出优秀的人才培养战略。
培养人才应和国家的科技计划紧密结合。2006年，国家制订了《国家中长期科学和技术发展规划纲要(2006-2020年)》(以下简称《纲要》)，对我国的科技计划具有重要作用。我们现在培养的学生，10年后是国家科技计划中发挥重要作用的一批人，能否满足国家需求，对我们来说是重要挑战。《纲要》给出了国家创新体系，即建设以企业为主体、产学研结合的技术创新体系；知识创新体系，建设科学研究与高等教育有机结合的知识创新体系；建设军民结合、寓军于民的国防科技创新体系；建设各具特色和优势的区域创新体系；建设社会化、网络化的科技中介服务体系。
《纲要》中设立了11个国民经济和社会发展的重点领域；68项优先主题；16个重大专项；8个技术领域的27项前沿技术；18个基础科学问题；4个重大科学研究计划。其中有关信息产业的重点领域及优先主题包括现代服务业信息支撑技术及大型应用软件；下一代网络关键技术与服务；高效能可信计算机；传感器网络及智能信息处理；数字媒体内容平台；高清晰度大屏幕平板显示；面向核心应用的信息安全几大项。前沿技术包括智能感知技术；自组织网络技术；虚拟现实技术。面向国家重大战略需求的基础研究主要是支撑信息技术发展的科学基础，包括重点研究新算法与软件基础理论；虚拟计算环境的机理；人机交互理论；海量信息处理及知识挖掘的理论与方法；网络安全与可信可控的信息安全理论等。
考虑到我们培养的人才最终要适应未来社会的发展需要，因此要制定计算机专业规范与专业认证，计算机科学与技术专业教学指导委员会将计算机学科分为计算机科学、计算机工程、软件工程、信息技术四大领域；计算机专业认证的学校有山东大学、北京航空航天大学、西安电子科技大学、哈尔滨工业大学、复旦大学、华南理工大学。
规范计算机教学知识体系在教学过程中起到了很好的作用，也提出了很多问题。如计算机专业认证分为四个方向，即计算机科学、计算机工程、软件工程、信息技术，高校认为虽然定了各个方向的指标体系，但如何实现这些指标体系是高校结合自身特点确定的。企业也有专家参加专业认证，如ISO9000的专业认证也有一系列指标，达到就可以通过，没达到就无法通过，因此这里有很多挑战性的问题。比如在这四个方向中，计算机科学对同一门课的知识体系规定是不相同的，如操作系统课程就可以选择三个方向，一个学校很难把一门操作系统课程按照三个不同方向进行讲授。但如果不这样讲授，高校和企业的认证标准就会出现不吻合的现象。
下面介绍计算机专业学科的布局情况，全国普通高校开设计算机专业的数量是(按省市划分)：
江苏(114)
广东(101)
山东(99)
湖南(93)
河北(87)
湖北(85)
河南(83)
安徽(81)
北京(78)
辽宁(76)
陕西(72)
上海(69)
四川(68)
浙江(67)
江西(67)
黑龙江(62)
山西(59)
福建(53)
广西(51)
吉林(44)
云南(44)
天津(42)
重庆(36)
贵州(34)
内蒙古(33)
甘肃(33)
新疆(30)
海南(15)
宁夏(13)
青海(11)
(4)
从以上数据可以看出，我国大学分布极不均衡。
另外，我们还对我国计算机科学与技术学科分布的情况做了统计。
学科分布情况是：
重点一级学科(7)
国家重点学科(27)
一级学科博士点授予权(25)
计算机系统结构博士点授予权(29)
计算机软件与理论博士点授予权(37)
计算机应用技术博士点授予权(63)
专业分布情况是：
计算机专业(771)
一级学科硕士点授予权(116)
计算机系统结构硕士点授予权(119)
计算机软件与理论硕士点授予权(184)
计算机应用技术硕士点授予权(314)
在此基础上，又对具体情况进行了详细统计(按省市划分)。
计算机科学与技术一级学科及博士点的情况如下：
一级学科的分布情况是：
北京(6)
上海(3)
江苏(2)
湖北(2)
四川(2)
陕西(2)
辽宁(1)
吉林(1)
黑龙江(1)
浙江(1)
安徽(1)
山东(1)
湖南(1)
重庆(1)
广东(0)
广西(0)
海南(0)
福建(0)
天津(0)
河北(0)
山西(0)
内蒙古(0)
江西(0)
河南(0)
贵州(0)
云南(0)
甘肃(0)
青海(0)
宁夏(0)
新疆(0)
(0)
博士点的分布情况是：
北京(26)
陕西(13)
上海(12)
江苏(12)
四川(7)
湖北(7)
辽宁(6)
湖南(6)
黑龙江(5)
浙江(5)
安徽(5)
山东(5)
吉林(3)
河南(3)
广东(3)
重庆(3)
天津(2)
山西(2)
河北(1)
内蒙古(1)
贵州(1)
新疆(1)
福建(0)
江西(0)
广西(0)
海南(0)
云南(0)
甘肃(0)
青海(0)
宁夏(0)
(0)
从数据可以看出分布是非常不均衡的。
计算机科学与技术一级硕士点及硕士点的分布情况如下(按省市划分)。
一级学科的分布情况是：
北京(20)
陕西(12)
江苏(9)
浙江(9)
山东(7)
上海(7)
重庆(6)
湖南(5)
四川(5)
辽宁(5)
湖北(5)
黑龙江(4)
天津(4)
广东(4)
河北(4)
山西(3)
安徽(3)
甘肃(3)
吉林(2)
福建(2)
江西(2)
河南(2)
云南(2)
内蒙古(1)
广西(1)
新疆(1)
贵州(1)
海南(0)
青海(0)
宁夏(0)
(0)
硕士点的分布情况是：
北京(88)
陕西(51)
江苏(43)
辽宁(37)
山东(35)
上海(29)
湖北(27)
浙江(25)
湖南(23)
河北(22)
黑龙江(21)
河南(21)
广东(21)
重庆(21)
四川(21)
安徽(18)
江西(17)
天津(15)
吉林(14)
甘肃(13)
山西(13)
福建(10)
广西(10)
云南(8)
内蒙古(7)
贵州(5)
宁夏(2)
新疆(2)
海南(1)
青海(0)
(0)
从数据可以看出分布是极度不均衡的。
因此人才培养面临挑战与机遇。
第一个挑战，社会认知问题。高思在《提高高等学校本科教学质量的重大举措》一文中指出，“实施‘质量工程’，是提高高等教育服务社会的能力，发挥高等教育在建设创新型国家和构建社会主义和谐社会中的关键作用的要求。然而，高校办学条件不足、教师队伍水平不高、教育观念落后、教学内容陈旧、教学方法过死的局面，正在削弱着高等教育对经济社会发展应有的支撑作用，影响高等教育的健康发展。”
第二，高校为国家培养人才承担了责任，计算机技术发展快，高等教育入学比例持续提升，社会需求多样性，国家的中长期发展规划要求高校承担更多的责任。
但同时，我们也面临着很多机遇，教育部的质量工程和专业认证为本科生培养创造了好的条件。在此基础上，北航也做了一些探索性工作，这些工作也付出了相当的艰辛和努力。
北航是研究型大学，北航计算机学院也是研究型学院，在学科上有很大优势。我校学科建设的任务是凝炼研究方向、汇聚学术队伍、构筑学科基地。但学科优势与人才培养并非等同，在人才培养过程中如何发挥优势学科作用，如何将优势学科真正用在人才培养上，是一个挑战性的问题。
我校的李未校长提出了本科教育要“强化基础、突出实践、重在素质、面向创新”。
计算机学院将本科生培养目标定位为培养科技研究型人才。科技研究型人才就是拥有科学型与工程型相结合的素质、具有坚实的理论基础、强烈的创新意识，具有正确地分析和解决问题的能力及良好组织能力的人才。而人才培养的基本理念就是把学科优势变成人才培养优势，在此过程中建好人才培养的三个环境，即教学环境、实践环境和科研环境，深化优势学科在人才培养环境建设中的核心作用。
我们的基本做法是：
1．强化基础，建设6门校级核心基础课和10门核心专业基础课
李校长提出大学生的教育要分二个阶段强化基础性教育，其一是通识素质教育，重点在大学一、二年级进行；其二是专业素质教育，重点在大学三、四年级进行；学校建设六门校级核心基础课程，即数学分析(272学时)、高等代数(112学时)、基础物理(206学时)、大学英语、大学语文、工程训练(程序设计)；学院建设8-10门核心专业基础课；学院作为首批试点，选择了离散数学、数字逻辑、计算机组成原理、数据结构、编译原理、操作系统、软件工程、计算机图形学、数据库原理和计算机网络作为计算机专业核心基础课。
2．学科梯队作为课程群和核心课程主体
学院在学校最早完成了所有教授上本科课程的任务，进而组建了学科责任教授、学术带头人负责的5个课程群。课程群教授负责整合课程体系结构，组织设计课程及实验内容等，形成教学与实验教学有机衔接，促进了新知识、新技术及时进入课堂。
学科责任教授组织教学与实验体系设计与建设，使得教学实验体系能够按学科方向建设；按本科生与研究生实验统筹规划，使得本科生与研究生实验打通，并有机衔接，为优秀的本科生提供更深入的实验内容。
3．以建设精品课程为驱动力，建设核心课程
精品课程建设是教学一项重要工作，我们现有校级精品课程8门，北京市精品课程2门，国家精品课程2门。
2008年，《计算机概论与伦理》和《编译技术》获得国家精品课程。熊璋教授是学科责任教授，他首先将计算机伦理引入本科计算机教学，教学效果非常好，是学生最喜爱的教师之一。
张莉教授是国家重大基础研究计划973项目二级课题负责人，她负责的《编译技术》课程注重团队建设，将科研成果融入教学。
4．突出实践，强化计算机专业教学实验中心建设
学院教学实验中心已经建设成为一个具有坚实的学科基础、拥有先进的实验体系和一流的实验环境的实验教学基地和工程创新能力培育基地，2006年获得首批计算机专业国家教学示范中心。
学院除教学实验中心的专任实验教师参与实验体系建设外，另有20多名非实验中心的教师参与到实验体系的建设与实验教学过程中。
实验教学体系结构上分为学科基础实验平台、一级学科实验平台和二级学科实验平台三个层次。
在实验教学体系建设过程中，实验中心坚持本研一体化建设。
坚持教学实验室与国际企业合作。
实验体系结构如图1所示。
图1 北航计算机学院实验体系结构
5．以计算机系统系列课程为突破口，实现核心理论基础课程与工程实验课程相结合
对数理逻辑、数字逻辑、计算机组成原理、编译原理与技术、操作系统进行统一一体的研究。现在的教材基本上自成一体，课程之间相对独立，缺乏有效的衔接，各门课程知识自成体系，冗余性较为突出，学生难以建立计算机系统整体概念。我们通过MIPS指令系统建立环境，使本科生能够设计实现一个功能型计算机、一个编译系统、一个操作系统，最终实现一个相对完整的计算机系统。
具体做法是，用数理逻辑建立逻辑描述的方法和能力，包括布尔逻辑及其变换、真值表的逻辑表示以及逻辑范式表示。这样就可以应用数字逻辑知识，基于MIPS指令集，实现基本部件，设计寄存器、加法器、移位器、控制器、多路选择器、计数器、比较器。有了基本部件，就可以应用组成原理知识，将基本部件搭建起来，形成数据通路，进行实验。在此基础上，学生实现编译，实现操作系统。这样可以使课程有机地结合在一起，解决了核心课程与方向核心课程的合理有效划分；为解决工科类研究型学院实现计算机专业认证提出的四个方向知识体系教学；为实践科学型和工程型相结合的人才培养的教学课程与实验课程体系提供了一种成功的经验。
6．以企业作为人才培养的重要基地，了解企业技术创新环境
本科人才培养的过程中，建立学生社会实习基地，使学生了解社会需求，参与社会技术活动，培养学生的竞争能力。每年的45%的专业实习、5%~10%的毕业设计在企业进行。
另外，我校着眼创新能力与素质培养的科研环境建设，具体做法是：
1．将重点实验室作为学术梯队的基地
我校拥有软件开发环境国家重点实验室、虚拟现实技术与系统国家重点实验室、可信网络计算国防科工委重点学科实验室、先进计算机应用技术教育部工程中心、北京市先进网络技术重点实验室等重点实验室以及中德软件技术研究所、软件所和计算机系统结构研究所等单位。90%以上的教师与实验室是紧耦合的合作关系。
2．以重点实验室等科研环境为基地，培养科学研究和工程实践能力与素质
以重点实验室为主要培养基地，发挥重点实验室的主导作用，为本科生感悟科技探索、研究和创新提供了实践环境。
通过本科生参与学术讨论，培养学生有效的交流能力；通过团队合作，培养学生能够较好地与人合作共事的能力；通过科研实践，培养学生的专业自信心及对计算机专业的热爱，培养他们的探索精神，并具备渴望解决问题的愿望和自驱力。
将重点实验室科研环境转化为教学实验环境。虚拟现实技术与系统国家重点实验室在“985”工程和科技部实验室基金的支持下建立了良好的实验研究环境，虚拟现实技术课程实践充分利用这一有利条件开设实验课程，包括演示验证、典型系统开发和创新实验三个不同层次。
发挥重点实验室的主导作用，将其作为科学型与工程型教学实践的重要基地。近三年来，我院进入科研实验室的本科生达到90%以上，其中有55%的专业实习在科研实验室完成，承担了90%以上的本科毕业设计任务。
3．以重点实验室为国际学术交流的窗口，使直接感悟国际学术前沿
重点实验室成为国际交流与合作的窗口，与英国剑桥大学、南安普顿大学、利兹大学与爱丁堡大学，美国MIT、芝加哥大学与伊利诺斯理工学院，加拿大多伦多大学，德国洪堡大学，澳大利亚Monash大学及香港科技大学等建立了合作关系。
重点实验室邀请国际著名专家、教授访问，如邀请“图灵奖”获得者Robin Milner教授、“莱布尼兹奖”和“祖思奖”获得者Hotz教授、英国皇家学会会员Gordon Plotkin教授、英国eScience首席科学家Tony Hey、美国阿贡实验室Ian Foster教授、荷兰科学院院士Barendregt教授来华访问交流。
篇7
认知科学是研究人类认知的本质及规律，揭示人类心智奥秘的科学。它的研究范围包括知觉、注意、记忆、动作、语言、推理、思考乃至意识在内的各个层次和方面的人类的认知活动。认知科学是建立在心理学、计算机科学、神经科学、人类学、语言学、哲学共同关心的交界面上，即为解释、理解、表达、计算人类乃至机器的智能的共同兴趣上，涌现出来的高度跨学科的新兴科学。
2认知科学的起源及发展
2.1认知科学的起源认知科学起源于古代，基本上以思辨式的研究为主。从20世纪30年代开始，一批有远见卓识的科学家就已经开始了认知科学的基础研究，1973年，美国心理学家朗盖特第一次在论文中使用“认知科学（CognitiveScience）”一词。1977年，著名的认知科学研究领域的权威期刊《CognitiveSci－ence》创刊。1979年，在著名的斯隆基金会的资助下，由心理学、语言学、计算机科学和哲学界著名的学者SchankR、CollinsA、NormanD等人发起，联合其他学科对认知进行深入研究，一些著名的学者在加州共同成立了美国认知科学协会，并将权威期刊《CognitiveScience》确定为认知科学学会会刊。美国认知科学协会的成立标志着认知科学的诞生［9］。从此以后，世界各国的名牌大学及科研院所纷纷成立认知科学的研究中心或研究所，并创刊了一批具有国际影响力的认知科学学术期刊，如《CognitivePsychology》、《Cognition》、《CognitiveNeuroscience》。上述种种努力，使得认知科学得到了迅速的发展，并逐渐成为世界各国争相发展的前沿学科［10］。
2.2认知科学的发展在认知科学近60年的发展历程中，其主要指导理论在发生着变化，因此我们可以按照主要指导理论将认知科学的发展分为以下三个不同的发展阶段。
2.2.1计算理论阶段约为20世纪40年代到50年代末，这一阶段认知科学的研究主要是基于“认知即计算”这一经典理论而展开的。其代表人物为丘奇（Church）、图灵、冯•诺伊曼。美国数学家丘奇最早在他的论文《初等数论中的一个不可解问题》中，提出了人类的认知和其它任何具有输入输出关系的函数一样，都是可定义可计算的；图灵在其著名的“图灵机”和“图灵测试”中，进一步表达了对认知和智力的理解，他认为认知和智力的任何一种状态都是图灵机的某一种状态，认知和智力的任何活动都是图灵机定义的可以表达的、可以一步一步地机械实现的“计算”；冯•诺伊曼在“冯•诺伊曼体系结构计算机”中，将人类的大脑思维模拟为中央处理器对一系列指令序列的处理，而将人类记忆的认知信息和学习技能模拟为存储器中存储的数据和程序，将接受信息和改造世界模拟为输入／输出，从而将认知统一在“计算机”这一认知模拟器中，其中心思想仍然是中央处理器对指令的计算。
2.2.2符号处理理论阶段从20世纪50年代末到80年代初期，这一阶段认知科学的研究主要基于“认知是对符号的计算机处理”的理论，又被称为“计算机处理经典符号阶段”，因为它和当时逐渐发展起来的计算机科学紧密相关。符号处理理论实际上是“认知即计算”理论的延伸和拓展。既然认知是计算，所以它一定是个信息处理系统，并将描述认知的基本单元定义为“符号”；而不同的认知活动都可以模拟为一个计算机程序；因此，人类的认知就是计算机程序对符号的一系列处理，包括输入符号、输出符号、存储符号、复制符号、建立符号结构及条件性转移，从而实现智能。艾伦•纽维尔和赫伯特•西蒙是这个阶段认知科学研究的杰出代表，他们将任何可被人类感觉器官感知、智能系统分辨、认知功能实现的有意义的认知模式，如图像、声音、文字、语言、意识等，都编码为物理符号，而将人类的某个认知活动模拟为一个计算机程序。基于这种思想，他们合作开发了最早的模拟人类认知的启发式程序“逻辑理论家（LogicTheorist）”，并在著名的“达特茅斯会议”上，引起认知科学研究领域的极大轰动。他们进一步研究人类认知中求解难题的共同思维规律，开发出能够求解11种难题的著名计算机程序“通用问题求解器（GeneralProblemsSolver）”，从而将符号处理阶段的认知科学的研究发展到了一个顶峰。
2.2.3多理论阶段从20世纪70年代到今天，三种主要的指导理论引领着认知科学的发展，它们分别是人工神经网络理论、模块理论、环境作用理论。“人工神经网络理论”又称“联结主义理论”，该理论把人类的认知模拟为多个人工神经元所组成的神经网络来处理信息，是一种信息处理系统，信息是交互作用的人工神经元的激活模式，信息并不存在于特定的神经元中，而是存在于神经网络的联结中或权重里，通过调整权重就可以改变网络的联结关系并进而改变网络的功能。“模块理论”由福德（Forder）首次提出，受计算机硬件和软件中的模块化思想影响，福德认为人类认知的主体—大脑，在结构及功能上实际都可以划分为若干个高度专业化并相对独立的认知模块，这些模块的结合及相互作用实现了人类的认知功能。因此，认知科学研究的重点应该是大脑功能模块的划分及相互作用机制的研究。“环境作用理论”认为，认知科学的研究不应该仅仅局限在表达（Represention）和推理（Reason－ing）等认知方法和理论的研究中，还应该从系统的角度来研究，尤其注重认知体所在的环境及现场对认知的影响。人类的认知不只是认知个体大脑的思维活动，还取决于环境，发生在个体与环境的交互作用之中。这方面研究的代表人物是MIT的Brooks教授，他的《没有表达的智能》、《没有推理的智能》等一系列的论文，强调了认知体与环境交互作用对认知的重大影响，并以研究成果“人造昆虫”将这一理论推到了高峰［13］。
3认知科学的学科结构及研究方向
3.1认知科学的学科结构当前，国际上公认的认知科学的学科结构如图2所示，它是基于美国科学家PylyshynZ提出的六角形认知科学学科结构图，分布在六角形六个顶点的是心理学、计算机科学、神经科学、语言学、人类学、哲学六大核心支撑学科，体现了认知科学是上述六大核心支撑学科共同关注的交界面［14］。这六大核心支撑学科之间互相交叉，又产生出11个新兴交叉学科，分别是控制论、神经语言学、神经心理学、认知过程仿真、计算语言学、心理语言学、心理哲学、语言哲学、人类学语言学、认知人类学、脑进化。
3.2认知科学的研究方向当前，认知科学的研究方向主要集中在与计算机科学相关的认知模型、大脑存储模型及认知计算的研究上。4．2．1认知模型认知模型是指模拟人类认知，从而人工构建出的认知对象、认知架构、认知模拟的统一体。考虑到认知科学研究的巨大复杂性，研究认知科学往往摒弃认知的许多表象，而将认知的实质简化在一个认知模型（CognitiveModel）中，并通过对认知模型的研究来发现认知的本质及其规律。
3.2.2大脑存储模型大脑存储模型是指仿生人类大脑的存储机制而构造出的人工存储模型。人类的大脑是迄今为止已知的最复杂、最合理、最高效的存储系统。模拟大脑的存储机制构建一个大脑存储模型，以这个大脑存储模型为研究对象进行大脑存储的深入研究，不但可以解决以真正大脑为研究对象进行研究面临的诸多生理和伦理困难，而且可以以一个全新的角度提出大脑存储研究的科学理论和方法，并将这些理论和方法应用于人造存储系统的实践中。因此，大脑存储模型的研究有着很高的理论水平和应用价值。
3.2.3认知计算认知计算（CognitiveComputation）是指仿生人类在认知过程中，对所有认知数据连续进行处理时所采用的全部算法。借助于认知计算，我们不但可以将外部世界纷繁复杂的信息进行量化、融合、转达，而且还可以把人类的认知机制建模在一个适合认知科学研究的认知模型中，开展认知实验，记录认知数据，计算认知性能指标，发现认知的本质和规律，并最终构建一个具有人类认知功能的“认知机”。
4认知模型的相关研究
4.1符号主义认知模型符号主义认知模型是最传统的认知模型，它的认知对象是符号。符号主义认知模型主要思想是把认知当成对理性符号的处理，借助于不同的产生式规则，对符号进行替换运算。产生式规则被描述成“条件———动作”形式，它模仿了人类在推理和解决问题对应不同条件执行的相应动作。符号主义认知模型的主要代表是NewellA提出的状态算子和结果模型SOAR（StateOperatorAndResult）、AndersonJK提出的思维适应性控制模型ACT（AdaptiveControlofThought）。SOAR是围绕着算子的选择和应用功能来组织产生式规则，其高层结构由控制策略、成果记忆区和工作记忆区组成。基于上述思想的SOAR实现了短时记忆的功能，并且很好地使概念、事实、规则有机结合在一起。ACT模拟人类高级认知过程的产生式规则，产生式规则系统由三个记忆部分组成：工作记忆、陈述性记忆和产生式记忆。产生式规则既可以由工作记忆根据现场情况临时产生，也可以是陈述性记忆存储的以往的产生式规则，还可以是产生式记忆中推理出的新的产生式规则。ACT实现了长期记忆的功能，较好地体现了认知过程中“从做中学”的思想。
4.2联结主义认知模型联结主义认知模型是一个巨大的信息节点交互网络，各节点与其他每个节点之间相互联结、相互影响，它的认知对象是在这个网络中传递的信息。联结主义认知模型模拟了人类的思维过程，具有自学习和自适应的能力。联结主义的典型代表是McClelland等人创立的平行分配过程模型PDP（ParallelDistributedProcessing），又称人工神经网络。PDP模拟了人类的神经网络，其特色在于信息的分布式存储和并行协同处理。虽然单个节点的结构极其简单，功能有限，但大量节点构成的网络系统所能实现的功能却很强大。
4.3脑逻辑认知模型脑逻辑认知模型是模拟大脑的认知机制而非生理解剖结构建立起来的认知模型，该模型包括思维引擎、记忆体和感知及动作缓存机制，力图研究记忆的意识对认知行为的影响。该方面的研究尤其以Calgary大学的WangYing－xu教授最为有名，WangYing－xu教授及其团队自2003年至2011年，连续发表了多篇论文，详细阐述了脑逻辑认知模型对人类认知的模拟、脑逻辑认知模型中如何实现认知中数据、信息、知识和行为间的关联。脑逻辑认知模型为计算机模拟自然智能行为和认知方法建立了基础［21］。国内学者提出的基于粒计算的认知模型和机制主义模型同样属于脑逻辑认知模型。
4.4认知模型的最新研究———一元事件认知模型一元事件认知模型如图3所示。
4.4.1一元事件认知模型的基本概念（1）认知元。认知的基本单位是认知元，以小写字母x、y、z等表示。及所在行的清晰度等属性值。（4）任务。任务记作j＝｛r｝k，是一个不完整的一元事件描述。（5）方法。方法是任务中缺省的必元或结元，是完成任务后输出的结果。
4.4.2一元事件认知模型的特征（1）本能。本能是一元事件认知模型各功能机构本身固有的操作序列，在满足一定的外部和内部条件时被触发执行。（2）hlt。hlt是一元事件认知模型的各功能机构的一种暂停状态，此时，它暂停一切操作，等待该功能机构某种本能被触发。（3）box。一元事件认知模型内部的各功能机构内都存在着一定数量的box，作为存放数据的中间存储单元。
4.4.3认知流程将按时间先后串行作用于一元事件认知模型上的一元事件、认识、任务定义为一个认知流程，如图4所示即是一个认知流程例子。5．4．4认知性能指标（1）成功率：认知模型到某一时刻止，完成的任务占提交的任务总数的比例，记作η。（2）潜能：认知模型到某一时刻止，能够完成的所有任务的总数，记作pl。（3）水平：某一时刻，记忆体的水平即为认知模型的水平，记作l。（4）认知量：认知模型在某一时刻，已经存储在记忆体中的认识总量，记作q。（5）认知率：认知模型在某一时刻之前，认知量和感悟及接受的认识总量之比，记作a。5．4．5一元事件认知模型的研究结论文献［22］认为，理想的认知模型随着认知流程的延续，各个认识的属性值呈动态变化，完成任务能够改变记忆体中存储的认识，而认知指标的变化则与记忆体容量的变化线性相关。图5a和图5b分别是一元事件认知模型中对应图4的认知流程实验，在容量c＝19时，t9和t15两个不同的时刻，记忆体存储的认识属性变化情况。其中，认识y4的范数由1变化为3，单元数由2变化为8，复杂度由3变化为17，而全部认识y1、y2、y3、y4、y5、y6所在行的清晰度由6、3、5、4、2、1改变为0、4、5、1、3、2；而完成任务的前后，即t9和t15两个不同的时刻，记忆体中存储的认识由6个减少为5个。可见，一元事件认知模型中，随着认知流程的延续，各个认识的属性值都呈动态变化，而完成任务改变了记忆体中存储的认识。表1为在t9时刻和t15时刻，容量c变化时一元事件认知模型认知指标的对应变化。从表1中可以看出，不同时刻，当记忆体的容量c增大时，各项认知指标都相应增大，而当容量Figure5Cognitionstoredinmemorybankatt9andt15图5t9时刻和t15时刻记忆体中存储的认识减小时，各项认知指标又相应地减小。如认知指标潜能pl，当记忆体的容量c从10增加到19时，潜能pl从20增加到40，而当记忆体的容量c从21减小到19时，潜能pl从44减小到40。可见，认知指标的变化与记忆体容量的变化线性相关。更多的认知流程实验在一元事件认知模型上的结果和图5a、图5b及表1的结果相似，因此综合以上论述，可知一元事件认知模型是一种理想的认知模型。
5大脑存储模型的相关研究
5.1基于神经科学的大脑存储模型基于神经科学的大脑存储模型认为大脑存储认知信息的最小解剖单位是神经元细胞。大脑左右两个半球的表面是一层平均厚度约2．5mm的大脑皮层，由150亿个左右的神经元细胞构成，是认知信息存储的主要场所。大量的大脑皮层损伤病例及通过去除大脑皮层的某个区域或对大脑皮层的某个区域给予适当的物理刺激（如电流刺激）发现，大脑皮层的不同物理区域存储不同的认知信息。最新的研究发现，位于大脑前部的额叶（Fron－talLobe）区域存储与人类智能及运动有关的认知信息，位于大脑上部的顶叶（ParietalLobe）区域存储与人类的感觉、知觉及语言有关的信息，位于大脑后部的枕叶（OccipitalLobe）区域存储与人类视觉有关的信息，而位于大脑中部的颞叶（Tempo－ralLobe）区域则存储与人类听觉、嗅觉有关的信息。籍此，基于神经科学的大脑存储模型认为大脑的存储机制是将不同性质的认知信息在不同的大脑皮层区域分类存储。
5.2基于神经影像学的大脑存储模型基于神经影像学的大脑存储模型利用现代神经影像学技术，对人类认知活动产生的认知信息存储在大脑的物理位置进行定位，对大脑对认知信息的响应强度进行测量，对存储认知信息时脑区各部分之间相互关联的变化进行观察，从而建立对应的大脑存储模型。这些神经影像学技术包括直接测量与脑神经活动直接相关的生物电磁场变化信号的弥散张量成像DTI（DiffusionTensorImaging）、脑磁图MEG（Magnetoencephalography）、脑电图EEG（Electroencephalography）和事件相关电位（ERPs）等技术，以及间接测量脑神经活动引起的血液动力学变化信号的单光子发射计算层析成像（SPECT）、正电子发射层析成像（PET）和功能磁共振成像fMRI（functionalMagneticResonanceImage）等技术。其中，功能磁共振成像fMRI是在磁共振成像（MRI）技术的基础上发展起来的进行脑功能成像的新技术，可无创伤地对神经元活动进行比较准确的定位，并具有比较高的空间和时间分辨率及较好的可重复性，通过脑血流、葡萄糖代谢和受体的观察，依据血氧水平依赖性BOLD（BloodOxygenLevelDependent）脑功能成像方法，得到优质的fMRI图像，借助于先进的fMRI图像处理和分析技术，可以更精确地确定各脑功能区以及其内部构造和功能特点，尤其是脑的存储认知信息情况，因此成为目前最先进的大脑存储模型研究手段之一。基于上述的fMRI技术，人们发现了大脑存储认知信息的更精细结构。对短时间内需要存储和操作的信息—即工作记忆，大脑皮层会分配不同的区域存储不同类型的信息或作为操作的临时存储区。如词语工作记忆中信息是存储在左半球后顶叶皮质区（BA40），而词语工作记忆进行复述时，由左半球Broca区（BA44）、左前运动区（BA6）以及左辅助运动区（BA6）作为临时存储区；而空间工作记忆中的信息是存储在脑右半球一些脑区，包括右枕前皮质（BA19）、右前运动区（BA6）以及右脑前额叶腹侧（BA47）；视觉工作记忆信息主要存储在左半球的顶叶和颞叶下部。对长时间内需要存储和操作的信息———长时记忆，大脑皮层也有相应的存储区域。如长时记忆的情景记忆信息是存储在左额叶、颞叶内侧和顶枕区，长时记忆的语义记忆信息存储在左侧前额叶和颞叶的左侧颞中回（BA21）和双侧颞顶区（BA37）［27］。fMRI研究还表明，某个大脑皮层区域存储对应类型的信息不是绝对的，在某些情况下（如另外一个大脑皮层区域被切除）它可以代偿存储另外一个大脑皮层区域应该存储的认知信息；进一步的研究还发现，内颞叶体积的缩小与长时记忆中的提取成功率减少有关，而随着人类年龄的增加，内颞叶体积有逐渐减小的趋势，这也解释了老年人相对于年轻人记忆力减退的原因［28］。
5.3基于心理学的大脑存储模型基于心理学的大脑存储模型把大脑当作一个黑箱，通过给被试提供不同的视觉素材、听觉素材及对应的记忆规则，研究被试在该记忆规则下对输入信息的记忆效果，从而把大脑黑箱还原成一个存储认知信息的存储模型。这些不同的视觉素材、听觉素材及对应的记忆规则构成了不同的研究人类大脑存储模型的心理学实验。其中经典的实验有Posner视觉信息编码实验、Clark和Chase句子－图画匹配实验、Sternberg短时记忆信息相加因素法实验、字母转换实验（“开窗”实验）、Peterson和Peterson遗忘进程实验、Waugh和Norman分开痕迹消退与干扰实验、四卡片证真和证伪等一系列心理学实验［29］。通过这一系列的实验，心理学家在关于大脑的存储模型上得出以下的共识：即大脑的存储模型是以Baddeley三成分模型为框架的泛工作记忆模型。Baddeley三成分模型是Baddeley等人最早提出的，他们认为刺激人类认知的信息被分为三种不同的成分，分别存储到大脑中不同功能的存储区中。其中，直接刺激人类感觉器官产生的视觉、听觉等认知信息被称为工作记忆信息，它们暂时存储在大脑的工作记忆区中，如果这些信息不被人类的认知进行处理，则这些信息很快就会从工作记忆区中消失，所以，工作记忆信息又被称为短时记忆信息；当工作记忆信息被人类的认知有意识地进行了一次处理，则生成的信息称为陈述性记忆信息，被存储在陈述性记忆区。而当工作记忆信息被人类的认知有意识地进行了重复的处理，则生成的信息称为程序性记忆信息，被存储在程序性记忆区内；程序性记忆信息存储在大脑中的时间最长，因此又被称为长时记忆信息，而陈述性记忆信息存储在大脑中的时间介于工作记忆信息和程序性记忆信息之间。心理学后续的关于大脑存储模型的研究扩展了工作记忆信息、陈述性记忆信息、程序性记忆信息的内涵和外延，但都基于工作记忆信息，所以统称为泛工作记忆模型。
5.4基于语言学的大脑存储模型语言是人类特有的信息交流与存储方式，人类的语言功能受大脑皮层的语言中枢控制，与大脑的关系极其复杂。很多语言学家从人类语言的组成单位及组织规则的角度，映射大脑对应的存储模型。Elissa等人认为，人类语言的组成单位有音节、词语、短语、句子、段落、篇章，它们都具有声学特征或语义特征，人类语言的组织规则是由小的语言组成单位分层递归地组合建构成较大的语言组成单位，正是不同的组织规则才构成了人类不同的语言。音节是最小的语言组成单位，音节的个数是有限的，人类大脑生来就具有识别和控制发出音节的神经元组织，即对音节的掌握是人类大脑的本能；由小的音节组合建构成大的词语，是后天训练学习的结果，这个训练学习的方式或程序构成了人类语言的第一层组织规则，并被牢牢地存储在大脑皮层中；依次类推，由词语构成短语，由短语构成句子，由句子构成段落，由段落构成篇章都是后天训练学习的结果，这些训练学习的方式或程序被作为人类语言不同层次的组织规则，相继存储在大脑皮层中。因此，基于语言学的大脑存储模型认为语言是不同层次的组织规则（程序）在本能音节（数据）上的运行结果（输出），大脑中存储的是语言的组织规则而非语言本身，任一层次组织规则的改变都可以改变语言本身，但处于较低层次的组织规则的改变对语言的改变影响更大。这种存储模型得到很多语言学家的支持。
6认知计算的相关研究
6.4基于脑电信号的认知计算基于脑电（EEG）信号的认知计算是设计一组认知实验，记录被试对应认知实验中不同认知活动的脑电信号，并通过对脑电信号的计算、分析，提取不同的认知活动对应的脑电信号特征。常见的认知实验有图片刺激实验、数字运算实验、规则提取实验等。被试一般经过挑选，文化程度较高且头发不太浓密的短发成年男性是首选。实验中，被试佩戴电极导数适中（如64导、128导）的电极帽，按要求完成认知实验中的任务。实验过程中生成的脑电信号被与电极帽相连的放大器放大，再经降噪、过滤、采样、A／D转换，最终生成特定格式的文件如．cnt文件，作为基于脑电信号的认知计算的原始数据存储在PC机中。认知计算继续对存储在PC机中的脑电信号的原始数据进行处理。去除坏样本是计算的第一步，比如发生严重漂移的EGA信号或明显的肌电、眼电信号。接着是根据脑电信号对不同认知活动进行特征提取，共空间模式CSP（CommonSpa－tialPattern）是最新的从多导的脑电信号中提取某种认知活动脑电信号特征的有效算法。该算法将某种认知活动对应的脑电信号进行标记，作为Ⅰ类，而把其它的所有信号进行标记，作为Ⅱ类。CSP通过对两类的脑电信号进行训练，得到一个投影矩阵P，P能将两类数据投影到方差区别最大的方向，从而去除了Ⅱ类信号的干扰，突出了Ⅰ类信号的特征。设V是包含两类信号的原始脑电信号，而Z是经过投影之后得到的可供特征提取及分类的脑电信号，则Z＝PV。取A＝（P－1）T，A的每一行向量被称为一个空间模式。CSP的关键是求解投影矩阵P，设供训练的输入脑电信号是一个K×T的矩阵，其中K是脑电数据的导数，T是数据的样本点数，X1是Ⅰ类带标记的训练数据，X2是Ⅱ类带标记的训练数据，X1的协方差矩阵为。
6.2基于功能磁共振（fMRI）数据的认知计算基于fMRI数据的认知计算分为三个步骤：认知活动实验、图像采集、数据分析。认知活动实验同样需要精心设计，所不同的是，为了提高fMRI图像中BLOD信号的信噪比，同一种认知活动的实验需要重复多次，重复的时间间隔称为刺激时间模式，常用的刺激时间模式有组块设计BD（BlockDesign）和事件相关设计ED（E－vent－relatedDesign）。图像采集包括fMRI图像采集和解剖图像采集两部分。fMRI图像通过采用特定的成像序列扫描而获得，扫描与实验同步进行；由于fMRI图像的分辨率和信噪比不高，还需要扫描一幅与fM－RI图像位置完全相同的高分辨率解剖图像，从而把fMRI图像得到的脑区激活信息对应到相应的解剖位置上，解剖图像一般采用3D图像或T1解剖结构图像。数据分析包括对采集的图像数据进行预处理及计算，以确定不同认知活动对应的解剖脑区。预处理一般包括层间时间校正、头动校正、标准化、平滑等；计算包括原始fMRI图像重建、转换成标准格式、fMRI图像层面时间校正和运动校正、fMRI图像的时间域滤波、fMRI图像的空间平滑、去除头皮外伪影、时间序列时间点数据的标准化、空间归一化或标准化、统计、激活脑区与解剖位置对应等。很多新开发的软件已经能够完成fMRI数据分析的某些功能，如美国Wisconxin医学院生物物理研究所研制的ANFI、Friston等人开发的SPM、美国匹兹堡大学CCN实验室（ClinicalCog－nitiveNeurosciencelaboratory）开发的NIS、商业fMRI数据分析软件BrainVoyage等。
6.3基于视听觉信息的认知计算基于视听觉信息的认知计算将认知定义为大脑对视听觉信息的计算，它的认知数据就是被人类直接感知和理解的一组图像、语音和文本（语言）等信息。认知计算的目标是从人类的视听觉认知机理出发，研究并构建新的计算模型与计算方法，提高计算机对非结构化视听觉感知信息的理解能力和海量异构信息的处理效率，克服图像、语音和文本（语言）信息处理所面临的瓶颈困难。认知计算主要解决感知特征提取、表达与整合，感知数据的机器学习与理解，多模态信息协同计算等核心科学问题。目前，基于视听觉信息的认知计算已经在视听觉信息协同计算、自然语言理解以及与视听觉认知相关的人脑―计算机接口等三项关键技术方面取得一定的突破，Google公司已经研制成功集成上述相关研究成果、具有自然环境感知与智能行为决策能力的无人驾驶车辆，并成功地在加州的公路上行驶了20万公里。
7结束语
篇8
[关键词]信息管理与信息系统；实验教学；实践能力
[中图分类号] G64 [文献标识码] A [文章编号] 2095-3437（2017）05-0036-02
信息管理与信息系统专业设立在我校信息科学与技术学院，主要是计算机科学、经济管理与系统科学等多门学科的交叉综合，目前涵盖两个研究方向：管理信息系y和数据建模与智能决策。数据建模与智能决策方向的特点是依托计算机技术进行各类系统的分析，建立数学模型，进行模型优化，系统决策，发展趋势是对供应链管理系统进行研究，并初步形成科研团队。在研究方向的发展过程中，有很多因素制约着学科的发展，目前比较突出的一个问题是教学过程中学生实践环节薄弱，学生动手能力不强，没有稳定的教师教学团队以及规范的实践培养机制。我们希望通过数据建模与智能决策实验教学平台的建设弥补这些不足，促进学科的全面发展。
一、相关专业课程实验教学现状
数据建模与智能决策研究的课程教学体系是以运筹学为核心，前期课程包括高等数学、线性代数、概率论与数理统计、统计学、离散数学等，相关课程包括信息经济学（主要内容是博弈理论）、预测与决策和数据挖掘，后续课程（主要是知识应用类课程）有供应链管理、电子商务、企业资源计划、生产与运作管理、决策支持系统等。这些专业课大多是纯理论教学，没有实验教学环节，已经开设实验环节的课程有运筹学和企业资源计划，但是实验课时量很少，实验环境简单，通常是借用公共课实验室进行，软硬件要求都只能满足最基本的实验要求。数据建模与智能决策研究方向课程体系中实验教学严重不足，现有实验课程无法进一步开展更多的实践内容，同时由于没有稳定的实验环境，很难集中学生开展一些专项的实践活动，比如一些学科竞赛和实践项目：互联网+大赛，大学生创新创业大赛，大学生研究训练计划项目等，目前这些活动都是由学生各自分散完成，不能形成规模化和团队化，可持续性也很差。
规范合理的实验平台建设，一方面可以保证专业课程实验环节的正常开展，进一步增加实验教学内容，加强理论结合实际，促进课程教学体系的完善，可以更好地让学生理解和掌握理论知识，提高动手能力，增强学生发现问题、分析问题和解决问题的能力，同时为学生创造一个创新和创业的基地；另一方面，可以促进教师教学研究和科学研究等各项活动的开展，培养教师科研团队，同时带动学生参加各类社会实践活动，参加专业竞赛，申报学生专项研究，逐渐形成教学研究与科学研究、教师与学生协作的综合团队，逐步提高学科竞争力，培养师资力量，为社会培养更多高级应用型人才。
二、数据建模与智能决策实验教学平台建设的主要目标和内容
（一）搭建教学平台，优化学科体系
1.硬件平台建设，配置数据建模与智能决策实验室的硬件环境。配备专业实验室1间，购置100台计算机、1台服务器、1台投影仪等设备，搭建基本硬件平台，为实验平台建设提供基本保障。2.软件环境建设，搭建实验室软件环境。购买具有一定行业背景的开发应用类软件、业务流程类软件、建模与优化和决策类软件，使学生能通过这些软件的学习和应用，掌握理论知识，模拟企业信息化管理流程，优化算法，从而培养学生的科学研究能力。3.优化人才培养方案，在现有的人才培养方案的基础上，与企业对接，通过实验室的建设，进一步优化理论教学体系和实践教学环节，使之与社会人才需求对应。
（二）完善课程教学，加强实践体系建设
1.课程实验教学的扩充。数据建模与智能决策实验室可进一步增加现有实验教学学时，增设统计学、信息经济学、供应链管理、企业信息资源规划、数据挖掘等课程的实验教学内容，让学生通过对一些实际的社会、经济、金融、生产管理等各系统中的相关问题进行分析、建模、规划设计和优化决策等，加强课程理论结合实际，促进学生实践能力的培养。2.课程设计类教学的增加。增加部分课程设计环节，增加高年级实训模块，毕业设计集中开展等。3.自主设立学科竞赛，积极鼓励学生参加各类学科竞赛项目。在全系或者全院范围内组织学生承担大学生创新实验、竞赛实验教学，并鼓励教师指导学生利用实验平台参加各类专业技能大赛，如信息技术类竞赛，大学生创新创业竞赛等。
（三）通过实验平台的建设和使用，形成规范的育人机制
实验平台一方面用于开展本科和研究生专业课程的实验，专业实训和毕业设计等教学，另一方面也为学生创造了一个先进的技术支持平台和企业真实项目库等，同时提供远程在线专家讲座和实时交流，为学生提供了一个多维度的学习空间，形成一个由校内外共同协作支持指导的有效育人环境和机制。
（四）培养教师教学团队和科研团队
实验室平台也可以为教师提供一个教学研究和科学研究平台，把课程体系中各课程教师凝聚在一起，开展教学研究工作，同时也可以团结科研骨干的力量，开展科研项目的申报和实施，并带动更多教师积极参与到科学研究中，使教学促进科研，科研反馈教学，推动教学和科研协同发展。
（五）通过实验平台与企事业单位协作，进行开放式交流和服务
专业系部和学院可以借助实验平台与企事业单位进行知识和人员的合作交流，为企业研发和发展规划等提供咨询，企业为专业的发展和研究提供建议，逐步形成产学研一体化的合作方式，实现实验室服务社会的功能。
三、实验平台建设实施方案
第一步，从数据建模与智能决策课程逻辑体系和教学目标出发，重新梳理和构建相关课程教学体系，以重点课程如统计学、运筹学、预测与决策等课程为主线，拓展相关实验课程和应用类课程；在现有基础上规划实验室建设，从学科专业发展方向出发，配备专业实验室1间，服务器1台，计算机100台，投影仪1台，购买具有一定行业背景的开发类软件、业务流程类软件、建模与优化和决策类软件，对软硬件进行合理配置。
第二步，对主干课程实验和实践教学内容进行梳理和补充完善，并逐步增设纯理论课程的实验教学内容。一方面对已经开设实验教学的课程进行内容的补充和拓展，改进实验教学方法，编制实验指导书，另一方面对一些课程循序渐进地增设实验环节，如增设数据挖掘、电子商务等课程的实验。
第三步，积极鼓励教师和学生开展各类实践活动和实训项目。教师以实验平台为依托申报各类科研和教学项目，并制作课程网络课件、教学视频、微课程等，一方面丰富了教学形式，教师可以参加各类教学比赛，形成教师团队；另一方面可以鼓励学生申报和参加大学生研究计划、大学生创新创业、互联网+和IT类竞赛等，配备教师长期指导，逐步形成学生团队。
第四步，进行实验教学平台使用效果的评价，教学效果和实践能力的检验和评估。构建科学的实验平台考核评价指标体系，按照年度进行实验平台综合效果的评估，根据评价结果，取长补短进一步完善教学平台的建设和使用。
第五步，进行数据建模与智能决策实验教学平台建设的总结和反思。按一年和三年为时间节点对实验平台使用过程中的经验进行总结，为实验平台后续发展提供参考，也为其他实验平台建设提供借鉴和依据。
第六步，在实验平台建设和使用过程中，制定配套的制度和政策，以有利于平台的可持续发展。实验室建设和使用过程中，制定合理的财物管理和使用制度，持续的人力和物力支持措施，以及依托实验室平台的教师和学生管理规范等，将为实验室平台健康发展提供保障。
四、总结
数据建模与智能决策实验室以本科教学和教师科研为主，以提高学生的综合素质、实践能力和创新能力为目标，将科学研究和教学有机结合，突出资源的有效配置和充分利用，满足专业人才培养的目标，服务于教学，服务于学生，服务于教师。实验室为师生提供了良好的实验教学环境，可以进行大量综合训练、学科竞赛，从而提高了学生的实践动手能力，培养了学生的动态思维、创新能力，达到了知识体系的完整化、系统化，使所学知识与社会需求接轨，并推动了学科体系建设，形成了良好的育人机制，突出了专业特色，形成了专业优势。
[ 参 考 文 献 ]
[1] 郭必裕.课程群建O与课程体系建设的对比分析[J].现代教育科学，2005（4）.
[2] 肖文峰.管理科学专业《运筹学》课程群构建分析[J].经营管理者，2015（36）.
[3] 黄留佳.数学建模与计算机仿真实验室建设刍议[J].广西民族大学学报（自然科学版），2004（S1）.
篇9
按照教育部电气信息类专业目录和定位，电气信息类专业方向涵盖电气工程及其自动化、自动化、电子信息工程、通信工程、计算机科学与技术、电子科学与技术、生物医学工程等专业。从学科内涵来看，电子信息类专业涉及的主干学科包括电气工程、控制科学与工程、计算机科学与技术、电子科学与技术、信息与通信工程。由此决定了电子信息类专业教学应遵循以下四个原则：以电气工程为背景；以控制理论为基础；以信号分析和处理为手段；以计算机、电子技术为核心。
二、人才培养目标和要求
从总体上来说，电气信息类专业大学生的人才培养目标是培养具备电工技术、电子技术、控制理论、自动检测与仪表、信息处理、系统工程、计算机技术与引用、网络技术、电子技术和信息系统等基础知识，能从事与电气工程有关的系统运行、运动控制、工业过程控制、电力电子技术、检测与自动化仪表、信息处理、试验分析、管理与决策、电子与计算机技术应用、各类电子设备及信息系统的研究、设计、制造、集成、应用和开发等领域工作的宽口径“复合型”高级工程技术人才。[2，3]当然，对于归属于电气信息类专业下的各个子专业来说，根据其主干学科的侧重点不同，其人才培养目标各有侧重。要实现上述人才培养目标，对电气信息类专业本科毕业生在业务、能力和素质方面应提出以下要求：掌握扎实的数学、物理、化学等自然科学基础知识，具备较高的管理科学、人文社会科学和外语综合能力，具有较高的军政素质；掌握电子信息类专业领域必要的技术基础理论知识，主要包含电工理论、电路理论、电子技术、信号处理、控制理论、计算机技术基本原理与应用等；系统分析、设计、开发及应用方面的工程实践训练，具有较熟练的与本专业相关的计算机软硬件开发能力；掌握本专业领域内1～2个研究方向的理论知识与实践技能，了解本专业学科的发展趋势；在本专业领域内具有一定的科学研究、科技开发、组织管理、团队合作的实际工作能力，同时要具有较强的工作适应能力。
三、电气信息类专业的人才培养模式探讨
目前，高校电气信息类专业课程体系设置主要包括公共课程、技术基础课程（又称专业基础课）、专业课程（简称专业课）三部分。[4]公共课程主要在低年级展开，包括文化课程类、工具课程类及能力培养课程类。公共课程是从学生可持续性发展的角度考虑，针对该类专业大学生必备的知识和基础，全面培养学生的基本素质，使学生获得较宽泛的公共基础学科的理论知识，从而为学生后续学习及工作打下坚实的基础。技术基础课程涵盖非常广，主要包括人才培养要求中提到的电路理论、电工理论、电磁场、电子技术、机械基础理论、计算机软硬件原理及对应的实验和设计等课程，使学生系统地掌握本专业领域必需的技术基础理论知识。专业课程根据电气信息类下属各专业特点选择相应的专业必修课、专业方向核心课以及专业拓展课，使学生掌握本专业方向的专业知识和技能，训练学生的专业设计、实践和创新能力，接触相应学科的学术前沿。综上所述，从课程体系来看，各个高校电气信息类专业课程设置都是严格遵循该类专业的专业定位、学科内涵、人才培养目标和要求而设置的，为学生提供了丰富的自然科学和专业技术知识，同时也在一定程度上提高了学生的实践和创新能力。然而，这种“始终以教师为中心”的统一的教学培养模式也不利于学生自主解决与课程对应的实验、设计过程中出现的各种问题，不利于学生系统理解和掌握电气信息类专业的各种相关技术，同时在一定程度上也影响了学生实践和创新能力的锻炼效果。
因此，为了促进学生理论与实践相结合、培养学生的创新能力，必须在当前“以教师为中心”的培养模式中增加“以学生为中心”的培养模式，充分调动学生的积极性和主动性，激发他们的探索和研究精神，让学生在逐步深入的学习过程中构建自己的本专业知识框架体系。为了充分调动学生的积极性和主动性，达到电气信息类大学生人才培养的目标和要求，应让学生根据自己的兴趣选择喜欢的课题，真正参与到一些没有借鉴的实际开发类项目中，与教师或学生共同讨论、设计并实施项目方案，了解电气信息类项目的整体实现过程以及可能出现的问题。如在新加坡国立大学电气与计算机工程学院，学校教师在学校主页上本科学生招聘信息（包括：项目名称、项目实现目标和要求、具体负责任务、对所招收学生的要求、联系方式等等）；学生可以通过网站在线查找学校教师的招聘信息，针对自己感兴趣的项目可以联系相应教师，申请相关职位；教师收到学生申请要求后，组织面试；学生面试通过后正式加入该教师项目组，与团队协作共同完成项目任务。在国内高校，近年大量出现“大学生暑期企业实习计划”，即各企业在相关网页上暑期实习职位，相关专业大学生递交个人简历，申请企业提供的实习职位；企业组织相关人员进行简历筛选、笔试以及几轮面试，通过的学生进入企业进行实习。这种“大学生暑期企业实习计划”不仅让大学生了解和掌握了就业的相关知识、技能，锻炼和培养了大学生的社会实践以及进入社会的适应能力。同时，对于能够进入企业进行实习的学生，还能锻炼其创新思维、灵活应变的能力、持续学习和掌握新知识的能力、不断适应新环境的能力以及团队合作精神等等。由此可见，学生实践和创新等能力的提升需要实际的项目或任务支撑。为了更好地锻炼和培养电气信息类专业大学生的实践、创新能力，可以借鉴上述国外高校的人才培养方式以及“大学生暑期企业实习计划”，在本科生培养阶段可以引入“项目实习制”，引导学生尽早、更频繁地接触实际项目工作，感受专业氛围。另外，目前国内高校中一些青年教师指导的学生比较少。一方面，没有指导的研究生或者研究生数目比较少；另一方面，本科生毕业设计有时间限制（与项目进展不同步，缺乏延续性），因此导致教师有实际的科研项目但是缺乏足够的人力资源去实现。“项目实习制”不仅可以培养学生的创新实践能力，同时也能解决青年教师项目人员缺少的现状，对于高校来说是一个双赢策略。
本文介绍的“项目实习制”具体如下：1.实施方法高校教师根据自身需求（如国家自然科学基金研发项目、企业横向项目等），通过各种渠道（如校内网站等）项目实习职位需求，相关专业的各年级大学生可以应聘感兴趣的职位，教师经过考核后聘用适合的学生。聘用后的学生要按项目进度完成教师交代的各项任务，出现问题可以查阅资料、与课题组其他组员以及教师商讨。以“水压试验机故障诊断”项目为例，学生首先需要到现场进行调研，了解水压试验机设备的运行原理和流程，学习PLC（可编程逻辑控制器）、WinCC等软件编程方法，同时针对该设备的故障诊断问题提出可行的解决方法。此外，还要考虑方法的时效特性。2.管理方法高校制定有关使“项目实习制”进入正规化渠道。学校制定学生实习津贴标准，根据学生的考核成绩划分为五档：A档（考核成绩90分），B档（80分，考核成绩<90分），C档（70分，考核成绩<80分），D档（60分，考核成绩<70分），E档（考核成绩<60分）。根据学校规定的标准以及学生参与实习的时间，教师从项目人力资源经费中支出学生的津贴。3.实施过程和效果在项目实习的过程中，学生会遇到各种实际问题，通过自身所学理论知识、查阅相关资料、现场调研与高年级学生以及教师交流积极主动解决实际项目中出现的问题。“项目实习制”不仅能够培养学生技术方面解决实际问题的专业能力，而且对于学生个人综合素质（包括：创新思维、灵活应变的能力、持续学习和掌握新知识的能力、不断适应新环境的能力、良好的沟通能力、团队合作精神等）的培养也非常有益。相比而言，“项目实习制”比“大学生暑期实际计划”更加灵活，便于学生在项目实施的过程中发现问题，促进对书本知识的理解和运用。综上所述，通过这种“项目实习制”人才培养方式，本科生可以跟随教师进行研究性学习，并且可以充分利用实验室设备以及博士、硕士资源，把课堂“填鸭式”教学扩展为现场教学，为本科生今后的工程实践打下良好的基础。同时，大学生可以在本科阶段接触多个研究方向，有利于学生对本专业主要的研究方向有一个较清晰的认识，进而明确自身爱好所在，为学生继续求学或就业指明方向。
四、结束语
篇10
作者简介:（1978-），男，安徽滁州人，讲师，硕士，主要研究方向：无线传感器网络、智能计算； 崔逊学（1969-），男，安徽桐城人，副教授，博士，主要研究方向：无线传感器网络、网络优化； 陈桂林（1965-），男，安徽天长人，教授，主要研究方向：虚拟化与普适计算、分布式计算。
文章编号:1001-9081（2011）07-1924-04doi:10.3724/SP.J.1087.2011.01924
（1.滁州学院 计算机科学与技术系，安徽 滁州 239012； 2.炮兵学院 二系，合肥 230031）
（）
摘 要:大规模传感器网络中常见路由算法耗能严重，不利于网络生命期最大化。在抽象出传感器网络移动路由模型的基础上，将移动路由归结为一个优化问题。为了优化移动路由，结合混沌搜索的全局空间能力和模拟退火算法的快速寻优能力，设计了一种具有记忆功能和多种邻域搜索方法的混沌模拟退火算法。理论分析和模拟实验表明，随着传感器网络规模增大，算法在优化结果、收敛速度及时间效率方面均优于遗传算法和粒子群算法，明显延长了网络的生命期。
关键词:无线传感器网络；路由优化算法；移动；模拟退火；混沌；数据融合
中图分类号:TP393.07文献标志码:A
Mobile Agent-based routing optimization algorithm in
large-scale wireless sensor networks
ZHOU Qiang1, CUI Xun-xue2, CHEN Gui-lin1
（1.Department of Computer Science and Technology, Chuzhou University, Chuzhou Anhui 239012, China;
2.The Second Department, Artillery Academy of PLA, Hefei Anhui 230031, China）
Abstract: The common routing algorithms tremendously dissipate energy in large-scale wireless sensor networks, which goes against the maximization of the network lifetime. A routing model about mobile Agent in sensor networks was drawn out, and then an optimization problem of mobile Agent static route was derived. A chaotic simulated annealing with memory ability and various neighborhood search methods were proposed to optimize the route of mobile Agent in large-scale sensor network. The theoretical analysis and experimental results show that the proposed algorithm is superior to other intelligent algorithms in terms of the solutions, the convergence speed, and the computation time. It proves that the proposed approach has obviously prolonged the network lifetime.
Key words: Wireless Sensor Network （WSN）; routing optimization algorithm; mobile Agent; simulated annealing; chaos; data fusion
0 引言
无线传感器网络（Wireless Sensor Network, WSN）是连接数字世界与物理世界的桥梁，实现对物理世界的信息获取和处理。数字物理系统又称物联网，是数字世界与物理世界交互的网络系统。传感器作为物联网采集信息的终端工具，体现物联网人和物之间相融互动的精髓［1］。
传感器网络是由大量随机分布在某一地理区域的传感器节点组成，节点通常使用电池供电。节点测量的数据可看做有一定结构的分布式数据源，这些数据源通过通信接口以无线多跳的方式传送到sink节点。目前硬件技术的局限使得传感器的通信带宽有限，电池能量不足，失效率较高。因此，通常需要部署上千个传感器来组建传感器网络，意图通过冗余来克服传感器硬件上的局限，然而，有限的能量和通信带宽难以传输大量的传感数据，如何有效地融合传感数据以减少网络通信量一直是传感器网络研究的重要课题［2］。
在实际应用环境中，使用数据融合技术能够合并多个数据源产生的数据，去除冗余信息，减少网络中的数据传输量，从而达到节省传感器节点能量、延长WSN生命期的目的。文献［3］提出的低功耗自适应分簇（Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy,LEACH）分簇路由策略让簇内节点把数据发送至簇头，然后由簇头对汇总的数据进行数据融合，再通过多跳方式发送给sink节点以节省能量；文献［4-5］采用分布式的数据融合技术，将各个节点的传感数据按一定的路由协议直接发送到sink节点进行数据融合处理，得到较为可靠的综合信息。这些方法虽然节省了一定的系统能耗，但仍然存在网络延迟、能量消耗大、带来安全隐患和自适应能力较差等问题，特别是当WSN的规模非常大时，节点数量可能达到成千上万个，例如森林监测［6-7］、活火山活动情况的监控等。即使中间节点采用了数据融合技术，但末端的传感器节点仍会向网络中传递大量的监控数据，极度消耗无人职守区域宝贵的网络资源。
针对以上问题，本文提出一种基于移动的路由优化算法，使用一种具有记忆功能和多种邻域搜索方法的混沌模拟退火算法（Chaotic Simulated Annealing, CSA）优化大规模WSN移动的路由，和其他优化算法相比，该算法具有较好的优化结果和收敛速度，较少的运算时间，实现了减少网络耗能和延时，延长网络生命周期的目的。
