计算机科学技术学科评估
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计算机科学技术学科评估范文第1篇
关键词:美国;计算机;基础课程;教学大纲
2009年11月,作为国家示范教学实验中心建设工作的一部分,国内高校计算机教学单位组团,对美国中部几所大学的计算机教育情况进行了考察。本文对美国伊利诺伊大学香槟分校(UIUC)和伊利诺伊理工学院(IIT)的计算机基础教育和美国大学非计算机专业计算机基础教育的指导方针进行介绍和探讨。
伊利诺伊大学香槟分校(University of Illinois at Urbana-Champaign,UIUC)成立于1867年,学科专业设置齐全,共有近200个专业,最好的学科是工程和商科,还有农学院、法学院、教育学院、航空学院、工程学院、通信学院、兽医学院、艺术学院、劳资关
系学院、企业管理学院、社会研究学院、人类学院、化学和化工学院、人文和家庭研究学院、应用科学生命学院、哲学和理学院等20多所学院[1]。
UIUC的计算机科学系创建于1972年,经历30多年的发展,一直雄居全美前5名,仅次于Stanford、Berkeley、MIT和CMU[1]。UIUC的计算机科学(CS,Computer Science)课程体系规划基本成形于1986年,并在此后的20多年间不断完善。目前有57位教员(Faculty)[2],承担着全部本科教学和科研工作。CS本科课程设置特点为广、深结合,理论、实践结合。课程覆盖计算机理论、设计和应用等领域[3]。
伊利诺伊理工学院(IIT)始创于1890年,坐落于芝加哥,是一所同时重视科学和工程学的学府,是美国知名的三大理工院校之一,下设7个学院和1个研究中心,即阿默工程学院(Armour College of Engineering)、芝加哥肯特法学院(Chicago-Kent College of Law)、建筑学院、文理学院、设计学院、心理学院、斯图尔特商学院(Stuart School of Business)和职业发展中心[4]。IIT的CS系目前有16位教员,承担着计算机本科教学和科研工作。
1计算机专业基础教学的特点
分类的计算机基础课是美国大学基础教学的主要特色,不同类型的计算机基础课分别面向计算机专业、理工科专业和非理工专业。其中,根据美国本科教育的特点,计算机专业的基础课有非常显著的针对性。非计算机专业的计算机基础课设计也很耐人寻味。
美国的计算机基础课一般有两门,在UIUC分别是CS100 Freshman Orientation(新生指导,1学分)和CS 125 Intro to Computer Science(计算机科学导论,4学分) [5]。在IIT分别是CS100 Introduction to Professions (职业生涯介绍,2学分)和CS201- Accelerated Introduction to Computer Science(简明计算机科学导论,4学分)[6]。
面向新生开设的CS100类课程不仅课时较少,内容也比较简单,在国内高校中较为少见。例如,IIT的CS100课程“作为一种(从事计算机)科学和工程职业介绍,阐述应用(计算机)工程和科学解决问题的过程,强调跨学科和国际化解决问题并需要评估计算、金融和社会制约因素下的解决方案[7]。”学习目标定位在使学生“理解计算机科学基本概念,包括计算历史、二进制计算/逻辑/程序转换、算法、计算机体系结构、操作系统等;展示使用伪代码解决基本问题,如排序和递归;与计算机科学职业生涯有关的职业操守(ACM Ethics Code);利用图书馆资源研究和撰写计算机科学技术的研究论文;创建并进行计算机科学理论的教学演示或计算机科学技术销售演示[7]。”
这类课程在美国大学是非常有意义的。许多选择计算机为职业方向的本科新生对计算机专业的培养目标、专业课程和职业生涯并没有真正了解,而这门课程就可以帮助这些学生了解计算机专业的培养目标和就业前景,然后再作决定。不少学生学完这门课后,发现现实与自己想象的完全不同,就可以尽快转到其他专业。另一种情况则相反,一些没有专业方向的本科生(美国大学允许大学生没有专业方向,但需要辅修若干小专业)在选修了这门课程后,可能将计算机作为自己的主修或辅修专业。
UIUC的CS125计算机科学导论是以Java语言为主的编程入门课,涵盖了一些算法的内容,介绍与解决计算问题有关的基本概念和基本技术,此外还有与之配套的实验课[2],拟作为计算机科学专业的第一门课程。该课程与我们国内多计算机专业开设的第一门计算机课程有共同之处。
2非计算机专业计算机基础指导方针
美国大学的非计算机专业计算机基础的指导方针出自美国国家科学研究委员会 (National Research Council,NRC)1999年出版的报告《Being Fluent with Information Technology》[8]。在报告中,该委员会将现代高等教育中受教育者的计算机或信息技术应用能力分别定义为智力性能力、信息技术的概念和信息技术技能3个方面,每个方面包含10项内容,共30项。
这3个方面的具体内容如下:
1)Intellectual capabilities(智力性能力,指在复杂和支撑性环境中应用信息技术)。
(1)Engage in sustained reasoning(持续运用推理能力)。
(2)Manage complexity(管理复杂性)。
(3)Test a solution(测试解决方案)。
(4)Manage problems in faulty solutions(在失败的解决方案中寻找并解决问题)。
(5)Organize and navigate information structures and evaluate information(组织和导出信息结构并评估信息)。
(6)Collaborate(合作)。
(7)Communicate to other audiences(与他人沟通)。
(8)Expect the unexpected(准备好应对预料之外、情理之中的情况)。
(9)Anticipate changing technologies(预见技术的变化)。
(10)Thinking about information technology abstractly (关于信息技术的抽象思维)。
2)Information technology concepts(信息技术的概念)。
(1)Computers(计算机)。
(2)Information systems(信息系统)。
(3)Networks(网络)。
(4)Digital representations of information(信息的数字化表达)。
计算机科学技术学科评估范文第2篇
人类社会进入了一个信息的新时代，以计算机为基础的信息技术渗透到社会的各个领域，围绕计算机的应用与技术正在快速地发展和变化。高等院校作为输送高素质现代人才的摇篮，面对计算机技术日新月异的变化，局限于传统教育模式的弊端，我国高校计算机教育正在面临巨大挑战，需要借鉴国际上，特别是发达国家的教育经验，以适应社会对人才的需求。
英国的高等教育历史悠久，起源于700多年前，无论是科研还是毕业生的质量在世界上均享有盛誉。20世纪80年代后期，为了适应经济与社会发展，迎接21世纪的挑战，英国政府和教育界人士就高等教育的发展方向展开了激烈的讨论，英国政府发表了《90年代英国高等教育的发展》绿皮书，绿皮书强调高等教育应为国民经济服务，英国大多数大学都同业界保持着密切的联系。
由于计算机技术的快速发展，激起了信息产业革命，为了满足工业和科研的需求，大学计算机教育处于英国教育改革的前沿。计算机科学是一门多学科交叉的学科，具有很强的理论性和实践性，而且，与其他学科相比，它的一个显著特点是快速的变化性，需要不断更新和改革大学计算机的课程、教学内容以及培养方式。在英国传统文化的影响下，英国大学追求自治，形成了自由而严谨的风尚，大学有独立的自我管理机构，有权设置不同课程和教育评估体系，为了适应就业市场对人才的需要，英国的大学计算机教育紧密反映了当今工业以及科研的需求。
尽管近年来我国大学计算机教育取得很大的发展，相对于西方发达国家，仍具有一定滞后性，需要借鉴发达国家的教育经验，提高计算机教育质量水平。本文根据笔者在英国大学学习和工作的经历和感受，着重从课程设置、学科建设和学生素质培养等方面，以个人的视角分析英国一些大学的计算机教育特点，并结合在国内大学计算机教育的经验，探讨计算机教育改革的一些问题。
2 自主、灵活的课程设置
2.1 英国大学计算机课程设置简介
计算机科学是一个多学科交叉的学科，工程和数学是其根本，同时与其他学科有广泛的联系。例如，硬件设计与电子学和电子工程紧密相关，芯片制造与固体物理相关，而用于构造、分析和软件验证的形式化方法更多地与数学相关。而且，计算机及其应用的理论与实践相关的各个课程还在继续演化，这意味着计算机课程选择具有较大的广泛性，特别是当今计算机科学技术正在快速变化发展，如何选择与当今工业和科研发展相适应的课程尤为困难。
英国大学自主性的教育体制特点使得英国计算机课程设置具有很大的灵活性和多样性，英国的大学由于不同的教育传统和研究特色，尽管同样是计算机专业，而在课程设置上有很大的不同。为了了解英国大学计算机课程体系特点，下面主要以剑桥大学(University of Cambridge)、爱丁堡大学(University of Edinburgh)和利兹大学(University of Leeds)为例，主要介绍其本科的课程设置特点。因为，本科阶段的教育是高等教育的基础，本科计算机课程体系是培养高级计算机人才的核心基础。英国的本科有3年学制和4年学制（一般英格兰本科是3年学制，而苏格兰是4年），但课程涵盖了非常广泛的范围。
剑桥大学的自然科学在世界上享有盛誉，它的计算机课程设置也反映它的研究特色。在剑桥大学的学生可以选择3年的计算机课程学习，也可选择先学习一年的计算机课程，接下来的2年学习其他自然科学，或者先学习一年的数学课程，再学习计算机课程。这一点与国内很不相同，国内学生一般不能跨专业选择课程。剑桥大学的计算机学位课程划分为3个部分（Part IA, Part IB 和Part II）, 不同体系体现了不同的特色。前两个部分强调在计算机科学领域的扎实基础，而在后一个部分是专门深入的学习。第1、2年的基础课程涵盖了计算机科学基础理论和实践课程，包括：面向对象语言Java、操作系统、离散数学、密码学分析、算法、数字电子学、有限自动机、软件设计和专业实践等，其中数字电子学包括数字组件和电路基础。同时，学生还需选择一些面向自然科学的数学课程，以及自然科学课程，例如，化学、物理、地质学、进化与行为,以及有机生理学等。而第2年的课程主要是计算机专业核心技术与理论课程，例如，实践课程包括计算机设计、数字通讯、编译器构造和图形学等；理论课程包括语义学、逻辑与证明和计算复杂性等。第3年的课程主要是专业性很强的课程，学生根据兴趣和需求，选择偏向工程、理论或者应用方面的有针对性的课程学习。剑桥大学的学生生源较好，并且由于在自然科学研究的优势，计算机课程设置体现了多学科交叉和基础性特色。
在爱丁堡大学，计算机科学是信息科学的一个部分，涵盖人工智能和认知科学。爱丁堡大学的计算机学位课程均由从事相关领域研究的专家执教，爱丁堡大学在计算机理论研究方面拥有很高声誉，课程设置很大程度上反映了该校的研究特色。爱丁堡大学属于苏格兰体制，本科是4年学制，在第1、2年主要学习信息科学的课程和相关数学课程，第3年选择核心技术和理论课程，保证具有广泛的基础专业知识，最后一年完成毕业设计和专门课程学习。第1、2年主要包括数学、信息科学和计算机的基础课程，如：数据结构、算法、计算机系统、软件工程、有限自动机、语言处理和一些基础数学课程等。第3年是一些计算机专业相关课程，学生可选课程相当广泛，包括：算法和数据结构、可计算性和复杂性、语言语义学与实现、计算机设计、计算机体系结构、操作系统、企业计算、基于对象和组件的软件工程、计算机安全、编译技术、计算机通讯和数据库系统等。而最后一年的课程是与毕业设计相关的和提高性的课程，可选的课程主要包括高级数据库、高级编程语言、计算复杂性、计算机代数、计算机图形、计算机网络、分布式系统、嵌入式软件、形式编程语言语义学、人机接口、模型与仿真、并行体系结构、并行编程语言和系统、软件体系结构、过程和管理、系统级集成实践、类型和编程语言和可视化等。从这些课程设置体现出爱丁堡大学很强的计算机特色，课程覆盖面广泛而深入，反映了当前计算机科学研究发展。
利兹大学的计算机在分布式系统和人工智能方面的研究力量较强，同时与产业界有着密切的联系，课程设置也体现它的特色。利兹大学的计算机本科是3年学制，也可另加1年的社会实践。第1、2年的核心基础课体现了计算机专业性和它的研究特色，包括编程语言、计算机系统、分析与建模、计算数学、计算导论、系统工程、软件工程、知识管理、人工智能、信息学、分布式系统构建、人与计算和专家系统等。另外，高年级的选修课程主要涵盖具有特色的研究方向，体现出很强的专业性，如离散与优化、复杂性理论和逼近算法、计算机视觉、自然语言处理、知识表示与推理、生物计算、科学计算、高级计算机图形学等。这些课程基本上是与计算机直接相关的课程，课程设置尽量适应产业和科研的需求。
计算机科学技术学科评估范文第3篇
关键词：计算机大师；创新；成才；因素
电子计算机是人类20世纪的伟大发明，是迅速发展并广泛应用的重大科技成果。它给人类带来了快速、便捷、强大、廉价、可靠、丰富多彩的计算工具；它扩展了计算的方式和内涵，将计算渗透到人类社会的各个领域；它带来了崭新的计算机文化、计算机产业、计算机学科和数以千万计的从业人员。进入21世纪，用高密度廉价芯片和各种软件“武装”起来的计算机与网络、多媒体、多种传感器连接，逐步构成了与现实世界对应的世界范围的网络计算环境，使人类社会进入了知识经济和信息化的新时代。2012年是图灵诞辰100周年，回顾计算机发展成就，缅怀计算机大师们的创新和创业历程，从中找出规律和启迪，对于深化计算机教育教学改革、培养创新性人才具有深远的现实意义。
一、荣获图灵奖和先驱奖的大师们
为表彰对计算机事业作出重大贡献的科学家和工程师，1966年ACM设ACM图灵奖，1966-2011年共有 58人获图灵奖。1980年IEEE/CS设计算机先驱奖，1980-2000年共有108人获计算机先驱奖。
仔细分析获奖的内容和获奖者名单可以明显感到，ACM图灵奖的范围是计算机科学，侧重理论、概念、软件、算法、方法学；IEEE/CS计算机先驱奖的范围是计算机工程，侧重计算机系统、实现技术、设备、产品。计算机科学为计算机工程提供理论基础，计算机工程和应用技术深深地影响着计算机科学的发展。计算机科学与计算机工程的领域范围可参照CC2004报告提供的示意图，如图1所示[1，2]。
图1 （a）计算机科学学科范围
图1 （b）计算机工程学科范围
ACM图灵奖涉及的主要内容有：程序设计语言概念、操作系统原理、算法设计和复杂性、人工智能、数据库、图形学、数值和符号计算等。其奖励对象主要是计算机科学家，如：从事ALGOL60语言的佩利、诺尔，FORTRAN语言、巴克斯范式BNF和函数式程序设计语言FP的发明人巴克斯，PASCAL语言和结构化程序设计的发明人沃思，C/UNIX的发明人丹尼斯·里奇和汤普森，面向对象语言SMALLTAK80的发明人艾伦等程
序设计语言大师；从事计算机科学理论的狄克斯特拉、克努特、库克、卡普布卢姆、伯努利、姚期智等；从事人工智能和数据库的明斯基、麦卡锡、西蒙、费根鲍姆、巴赫曼、科德、格雷等。
IEEE/CS计算机先驱奖涉及的主要内容有：具体的计算机系统、具体的器件和外设；具体的程序设计语言及编译器、应用广泛的数据编码和算法等。其奖励对象主要是计算机工程师，如：研制第一台程序自动计算机的艾肯，研制第一台电子计算机ENIVAC的埃克特、莫奇利，研制第一台存储程序计算机的威尔克斯，研制第一台存储程序并行计算机Whirlwind的艾弗莱特，发明集成电路的基尔比、诺伊斯，提出RISK体系结构的科克，研制IBM360通用系列计算机的布鲁克斯、伊万斯，研制PDP和VAX系列小型机的贝尔，研制面向大规模科学计算超级计算机的克雷，鼠标器发明者恩格尔巴特，研制个人计算机和视窗系统的霍夫、兰普森、萨克尔，Internet基础通信协议TCP/IP发明者凯恩，等等。
在这些计算机大师中，佩利、巴克斯、狄克斯特拉、克努特、沃思、里奇、汤普森等人既获得图灵奖又获得先驱奖，表明他们的工作在理论和工程两方面都具有重要意义。
其实，还有一类计算机大师对计算机事业发展功不可没，即计算机企业家，如IBM公司的沃森、Intel公司的莫尔、微软公司的比尔·盖茨、Apple公司的乔布斯等。如果没有他们的创新与创业，计算机的发展不会有今天的成就。他们了解市场需求和计算机发展的最新成就，根据社会各种需求发展计算机技术，知人善任组织开发团队，开发各类用户想要的或还没有想到的计算机产品。他们熟悉市场运作和相关的法律法规、善于企业经营和管理，为企业和计算机的发展筹集资金、招募人员、购置设备、开展科学研究和营造工作环境。他们靠良好的产品质量和信誉为客户服务，并在此过程中不断壮大自身企业的实力、扩大业务范围，同时还承担发展过程带来的各种风险，为社会提供就业机会和创造财富。Apple公司、IBM公司、微软公司、Intel公司已成为和石油、汽车、电信、银行等传统大型企业并驾齐驱的新兴企业，2012年分别列为“财富”500强企业排名的第55位、57位、119位、173位。计算机企业家理应是计算机大师的重要组成部分，培养计算机企业家也是计算机及相关学科的一项重要任务。
计算机大师可能是科学家、工程师、教授、企业家，他们的分工如图2所示。需要指出的是，同一位计算机大师可能身兼数职，承担一种或几种“角色”，他们可能既是科学家又是工程师，又是教授；或既是工程师，又是教授；或既是工程师，又是企业家，等等。这为人才的流动、理论与实践结合、产学研结合提供了人力资源，创造了基本条件。
图2 计算机大师的工作领域
二、计算机大师的创新
创新是计算机大师共有的品质和追求，是计算机大师成才的重要途径。创新给人类社会带来了新兴的计算机学科、巨大的计算机产业、丰富的计算机产品、广泛的计算机应用，同时也造就了一代又一代的计算机大师。计算机领域的创新可分为理论创新、技术创新、产品创新和学科创新。
计算机理论创新为计算机的发展和应用指明方向，提供新理论、新方法和新工具。其成果的主要形式是论文、专著，主要“角色”是科学家，如前面提到的计算机语言大师佩利、巴克斯、沃思，计算机理论大师狄克斯特拉、克努特，人工智能大师麦卡锡、西蒙、费根鲍姆等。
计算机技术创新为计算机的发展和应用提供新技术、新材料、新器件、新的系统架构、高效的方法和实用的工具，开发新的产品。其成果的主要形式是产品、专利、论文，主要“角色”是工程师，如著名计算机设计师埃克特、莫奇利、威尔克斯、布鲁克斯、贝尔、克雷、萨克尔、凯恩等。
计算机产品创新为社会提供丰富多彩的、质优价廉的、用户满意的各种类型、各种层次的计算机产品。其成果的主要形式是产品和服务，主要“角色”是企业家、工程师。例如，莫尔领导的Intel公司按照莫尔定律的预测不断提供各种类型的计算机CPU芯片，沃森领导的IBM公司半个多世纪以来不断提供先进的系列计算机和多种外部设备，比尔·盖茨领导的微软公司不断提供的Windows操作系统和Office办公软件等，乔布斯领导的Apple公司为全球广大用户提供人见人爱的Macintosh、iPAD等系列产品。财富杂志评选20世纪最后25年具有划时代意义的40项发明，Intel公司的微处理器芯片和Apple公司的Macintosh两项电子产品榜上有名。
计算机学科建设和创新主要在大学的计算机系（所）进行。从莫克利1946年夏在莫尔学院举办为期6周的“电子数字计算机设计理论与技术”培训班，到1956年佩利在卡内基理工学院建立计算中心、为大学生讲授程序设计课程，计算机科学教育逐步形成，计算机课程体系逐步完善。进而卡内基理工学院、麻省理工学院、斯坦福大学等陆续成立计算机系，到20世纪60年代初计算机学科已经形成。ACM和IEEE/CS分别建立计算机科学和计算机工程的教育委员会，组织制订推荐教育计划。计算机科学研究、人才培养、师资队伍建设、实验环境建设等迅速发展。50多年来计算机学科范围不断扩展、内容不断丰富，逐步由一个新兴的学科发展成为一个拥有计算机科学、计算机工程、软件工程、信息系统、信息技术等子学科的成熟学科。计算机学科在计算机科研、人才培养、社会服务等方面做出了巨大贡献，产生了广泛的影响。计算机学科成果的主要形式是人才、论文、专利、新设备等，主要“角色”是教授。卡内基·梅隆大学、麻省理工学院、斯坦福大学等著名大学的计算机系在学科建设上已形成自身的传统和优势。
理论创新、技术创新、产品创新和学科创新相互依赖，相互促进，共同发展成就了计算机事业的辉煌，造就了一代又一代的计算机大师。准确把握四类计算机创新的特点和规律是计算机学科与企业创新、发展和评估的基础。
三、计算机大师成才的主要因素
我们常说做好一件事，内因（主观因素）是根据，外因（客观因素）是条件，外因通过内因起作用。大师们的创新成果取决于内因和外因，取决于主观和客观两方面的因素及主观因素与客观因素的结合。学师们的创新、创业历程发现，主观因素主要包括勤奋、兴趣、能力；客观因素主要包括学术环境、社会环境等。主观因素与客观因素结合往往产生创新的激情、创新的过程和创新的成果。
1.成才的主观因素
天才出于勤奋，任何创新都需要勤奋的学习和工作。佩利有一名言“一切名词都可以变为动词”，即通过自身的努力，一定能实现自己的目标。勤奋是做好一切工作的基础，计算机大师们都有勤奋好学、基础厚、能力强的共同特点。
兴趣是人们对某项事物或实现某个“创意”、“梦想”的态度。创新源于兴趣，源于对新事物的敏锐，需要探索的欲望。兴趣的养成是长期形成的，20世纪40年代从事计算机硬件的计算机科学家，少年时代几乎都喜爱物理或电气，多数都有组装收音机或无线电收发报机的兴趣和经历；从事计算机软件和算法的科学家，少年时代几乎都喜欢数学。大师们对某一事物或创意产生浓厚兴趣会激发出巨大的动力，去追求、去奋斗，必要时甚至做出巨大的牺牲。埃克特24岁放弃攻读博士学位的机会转而担任ENIAC总设计师的故事，里奇和汤普森利用业余时间使用陈旧的PDP计算机开发UNIX操作系统和C语言的故事，乔布斯在车库中艰苦创业开发Apple的故事等，早已成为人们广为流传的佳话。
实现一个创意、一个梦想只有兴趣是不够的，还需要掌握和运用求解问题的知识、经验和技能，具备必要的获取信息和学习的能力，语言和口头的表达、交流能力，必要的组织、协调和社会活动能力等。善于不断提出问题和解决问题的能力是计算机大师们成功的关键。能力源于理论学习和实践经验。计算机大师们不论在学校或在工作岗位都十分勤奋好学，从事计算机理论研究的科学家和教授大多在国际名牌大学接受过良好的高等教育，并获得博士学位。如佩利是麻省理工学院数学博士，威尔克斯是剑桥大学物理学博士，明斯基和麦卡锡是普林斯顿大学数学博士，沃思是美国加州大学伯克利分校博士，艾伦·凯是犹他大学博士，等等。从事计算机开发（无论是硬件还是软件）的学者们，几乎都有在企业开发计算机的实际经验。如佩利在MIT、CMU从事计算机教育之前，曾在世界第一台存储程序并行计算机“旋风”上，从事三年多半自动地面防空系统SAGE的程序设计和数据处理的工作，后到普渡大学建立计算中心并开发计算机语言的内部变换器IT，在此基础上开发代数语言Algol；贝尔既是DEC公司 PDP和VAX系列小型机的总设计师，又是CMU计算机系的教授，等等。
由于计算机大师们科研和教学、理论和实践结合紧密解决问题能力强，因此一人可胜任多种“行当”。程序设计语言大师不仅能设计程序设计语言，还能组织编写编译器。这样的人到高等学校教课自然既可以讲程序设计语言又可以讲编译原理和技术；计算机系统设计师不仅能设计计算机系统，熟悉计算机器件和电路设计，而且数学、物理功底深厚，到高等学校授课、带实验、编写教材、指导研究生得心应手。
创新需要不怕失败的毅力，需要有敢于挑战权威和传统观念的勇气，否则创新的“梦想”是不可能实现的。如巴克斯在IBM公司提出FORTRAN语言和编译器的创意时，招到IBM公司顾问、著名计算机专家冯·诺依曼的反对。冯·诺依曼认为，巴克斯的想法不现实，没有实际意义。但巴克斯在IBM公司赫德的支持下顽强地坚持下来，发明了FORTRAN语言，并于1957年研制出IBM704计算机FORTRAN语言编译器。
2.成才的客观因素
成才的客观因素包括学术环境和社会环境。
学术环境包括科学技术水平、研究试验条件、学术带头人和团队、研究经费等。高水平的学术环境应处于科技前沿，遇到和需要解决的学术问题具有重大的理论或实践价值，这样才能激起人们的创新欲望和兴趣。计算机发展不同时期从事的不同类型的创新活动对学术环境的要求有很大差异。一般说来，处于理论概念阶段的创新对资源的要求低一些，一个人或几个人在继承和借鉴前人工作成果的基础上即可完成，这样的创新有一定的风险，可能成功也可能失败，比较适合大学或小型公司。如早期的计算机研制多在大学，其中概念创新、科学试验是主要工作。而计算机产品创新、标准化、系列化、质量保证、售后服务对资源的要求就比较高了。
创新的社会环境包括支持创新、鼓励创新，尊重知识、尊重人才、尊重知识产权。要营造学术自由、包容的氛围，这里关键是注重真才实学、重视实际效果，评价机制要务实、不求全责备，要适应创新人才的成长规律。计算机创新成果的价值最终应体现在计算机产品和服务上，必须接受社会和市场检验。学术成果的评价和市场检验的结果最终应该一致。只有这样计算机创新才能有生命力，才能推动技术和社会进步，得到社会的广泛支持。
社会应为企业和学校之间的人才流动创造条件，使学校、研究机构、企业间的人员自由流动形成常态，自然形成产学研相结合的局面。
计算机大师们的共同特点是国际化。他们有国际化的视野，能广泛进行国际合作和交流，大多数人都有在几个国际一流大学、一流企业学习工作的经历。他们积极参与国际一流课题或计算机项目的研发，与国际一流的计算机大师们合作，站在巨人的肩膀上进行科技创新。取得的成果广为人知，在国际学术界快速取得反响，及时得到推广和应用。20世纪60年代前后由ACM程序设计语言专家组与欧洲专家组联合开发程序设计算法语言Algol60的过程就是很好的例证。参加Algol60研究工作的科学家后来都成为程序设计语言领域的知名专家。
四、计算机大师的成才路
1972年佩利在北京中美计算机学术交流时曾经讲过：“知识不是宝贝，把他藏起来怕被人偷去。知识是种子，播到各处发芽、生长、开花、结果。”因此，计算机大师们十分重视学术交流和人员流动。
一个大型项目的成功往往培养出一批计算机大师。ENIAC研制成功后涌现出埃克特、莫奇利、儒科夫、赫斯基、杰弗里·朱、伯克斯等。他们后来分别成为研制UNIVAC计算机、SWAC计算机、AVIDAC计算机的总设计师。人才流动为这些计算机的研制成功发挥了重要作用，也为人才的成长创造了条件。
1946年在莫尔学院举办的计算机培训班，开启了计算机培训的先河。威尔克斯、阿里克山等参加了培训，冯·诺依曼等人也到莫尔学院调研和交流。他们结合自身的工作将ENIAC的成功经验和改进意见用于UNIVAC、EDSAC、MARK1、IAS、Whirlwind等计算机的开发，不仅促进了计算机性能的提高，也促进了剑桥大学、曼彻斯特大学、麻省理工学院、普林斯顿大学的计算机人才培养和科学研究，为计算机课程建设、专业建设打下了基础，促进了兰德公司等企业的计算机业务的发展，如图3所示。
发挥优势，“只做只有你才能做的事”，这是狄克斯特拉给年轻科技工作者的忠告，也是他从事科学研究的切身体会。计算机大师们为了实现自己的“创意”和“梦想”，往往主动适时地调整工作岗位。他们在一项工作完成时，便立即到企业、学校和科研机构寻找适合自己下一步的工作，有时甚至自己开一个小公司，发挥自身的最大潜能。
利用显示屏和鼠标开发新型人机交互界面的Alto系统在施乐公司研制成功后，施乐公司没能把这一重大技术创新成果转化为产品。研制Alto系统的技术骨干艾伦·凯到Apple公司工作，萨克尔、兰普森先后到DEC公司、微软公司工作。通过人才流动，把人机交互的视窗技术普及到Apple、Windows等产品中，推动了视窗技术、个人计算机的创新与发展。
计算机科学家、计算机工程师和企业家的成才路如图4和5所示。
图3 ENIAC项目的辐射作用
图4 计算机科学家的成才路 图5 计算机工程师和企业家的成才路
五、信息时代我国培养计算（机）创新性人才的机遇和挑战
计算机科学技术学科评估范文第4篇
1.1从“人工智能”到人机系统
Wiener的“控制论”和钱学森的“工程控制论”是人们研制较为简单的系统，且系统运行的环境也不复杂情况下的一面旗帜。
1956年，在美国Dartmouth举行的一个信息科学大会上，J.McCarthy和H.Simon倡议开展人类思维活动规律的研究，并给予其“人工智能”(ArtificialIntelligence)的命名。人工智能主要研究用人工的方法和技术来模仿、延伸及扩展人的智能，从而实现机器智能。迄今为止，这一方向虽然已取得了不少成就，如博弈、自动定理证明、模式识别、自然语言理解、自动编程和专家系统等，但是，传统的人工智能在方法论上以符号推理为中心，企图用机器来实现人类的思维活动。所以，许多年来的研究虽然取得了一些成就，但距离人工智能提出的目标还有很大距离。
近三十年来，人工智能进展缓慢。1979年，H.L.Dreyfus《计算机不能做什么?》一书的副标题就是“人工智能的极限”提出了人工智能存在不可逾越的障碍。紧接着，以人工神经网络为代表的“计算智能”和Brooks的反应式结构(“没有表示”、“没有推理”的系统)给传统的符号智能带来了巨大冲击。特别是日本提出的“第五代计算机”并没有达到预期的目标，仅以实现一个“人机对弈”而告终，这些事实都促使人们对“智能”(或“人工智能”)要有一个重新的认识。对人工智能四十年的研究进行反思，使人们从科学概念上明白了以往不自觉地企图用机器解决一切问题的局限性，并试图从科学观念、研究目标和方法论上打开思路，以重新认识，寻求新的途径。
另一方面，四十年来，特别是从最近二十多年科学技术的发展来看，在当前的信息社会中，信息技术是立国之本，信息化的进一步发展必然走向“智能化”因此，以“智能”为核心的技术是至关重要的。从两次海湾战争以及其他局部战争，我们可以十分清楚地看出，今后的战争是人——机结合的智能系统之间的对抗，而智能技术将会覆盖几乎所有的工程技术领域。
既然完全基于机器的符号推理(也包括其他的智能方法)不能达到实现人的思维的目的，那么有没有其他道路可循?这是人们都很关心的问题。解决这个问题要从两方面着手。一方面，需要脑科学、认知科学等一些研究人的智慧的基础学科继续研究人的思维规律一一这也是人类永远的追求。虽然目前还不能做到这一点，但人们总是在不遗余力、一步一步地向着这一目标前进。当然，这也是人类社会发展赋予智能学科的一个任务，这就是智能科学的目标。另一方面，社会生产、生活、科技、军事各个方面又提出了层出不穷的需求，迫切要求设备、系统、工程要“智能化”而现在尚没有真正能模拟人的智慧的计算机,因此计算机还不能代替人。解决这个问题只有从两方面入手，一方面实事求是，尽量开拓、发展当前的计算机科学技术，使计算机尽可能多地帮助人做工作;另一方面，尽可能把人的智慧包含到系统中去，人要起主导作用，但要充分发挥计算机科学与技术的优势，创造出最有“智能”的人机结合系统。
具体来说，人机结合的系统就是将人作为一个组成部分包括到系统之中，并能清楚地区分出哪些工作应该由人完成，哪些工作应该由机器完成。在运行过程中，当进行到需要人完成的工作时，系统就将工作交给人;而当需要机器完成时，就将任务转交给机器，最终构成一套和谐的、协调的、高效的运行机制，以保证系统目标的实现。
1.2“智能”学科的三个层次
根据研究任务的不同，智能科学技术的学科内容可以划分为智能科学、智能技术、智能工程三个层次。
(1)智能科学(IntelligenceScience)
这是基础研究的层次，它的主要任务是研究人的智慧，建立人机结合系统的理论，并用其模拟人的智慧。智能科学主要包括脑科学、思维科学、认知科学等在内的基础学科。
思维科学着重研究人的思维规律，也就是研究人是如何思维的，这种研究的目的是为了给人工智能提供基础，也就是告诉计算机要模拟什么。而认知科学则是研究人的认识，也就是人是如何认识事物的，并将其扩展去研究动物的智能。
智能科学的成果将是整个智能科技发展的基础和先导。
(2)智能技术(IntelligenceTechnology)
在智能科学的框架内创建人机结合的智能系统，需要有合适的方法、工具和技术，这就是智能技术。
信息的本质是知识，而知识是构成智能的基础。因此，信息化发展必然走向智能化。
(3)智能工程(IntelligenceEngineering)
用智能科学的理念和思想，充分运用智能技术工具去创建各种应用系统，这就是智能工程。“智能化”实质上就是智能工程实现的过程和归宿。智能工程是当前科学技术和社会发展的前沿阵地，特别是高技术发展的核心动力之一。同时，它也是当前新技术、新产品、新产业的重要发展方向、开发策略和显著标志。
2无处不在的智能科技
2.1前沿高技术是智能科学技术发展的动力和源泉
智能科学技术是一个融合计算机、人工智能、模式识别等研究领域的交叉性学科，这些前沿高技术也是当前智能科学发展的动力和源泉。
在所有系统中，体现智能行为的工具和载体就是计算机。所以，计算机科学很自然地成为智能科学发展最重要的支撑点和原动力之一。
以符号推理为基础的人工智能方法和以人工神经元网络为代表的计算智能方法仍然是当前智能技术的重要组成部分。它们从不同的途径和方法进行问题求解，在搜索、规划、学习等各类问题中取得了相当有价值的成果。
模式识别是人类智能的一种体现。“模式”是一个极为广泛的概念，如图像、图形、文字、语言都是一种“模式”。按Zadeh的定义，“模式识别”是一种从“模式”出发的一种非线性映射，它是一种技术，可以用来实现人类智慧的一部分功能，如文字识别(认字)、语言的说与听等。模式识别的目的是将对象进行分类，可以是图像、信号波形式或者任何可测量且需要分类的对象。模式识别在工业自动化以及信息处理和检索中变得日益重要，这种趋势把模式识别推向工程应用研究的高级阶段。在大多数机器智能系统中，模式识别是用于决策的主要部分。
模式识别技术在各种工程实际系统中大量存在。机器视觉的主要技术基础就是模式识别;OCR(光学字符识别)是模式识别的另一个重要应用，它是识别文字字符信息的很主要的手段;计算机辅助诊断也是另一个重要的应用，多种医学图像处理已成为当前信息产业的一个热点;语言识别当然是模式识别另一个研究和应用的热点。其他如指纹识别，以及其他生物器官的识别、签名认证、文本检索、表情和手势识别，都是很有趣的研究领域，也是用来开发人机结合智能系统的很有价值的技术。
当前，对复杂智能系统进行研究的核心是解决人与机器的结合问题，也就是人作为系统的一个组成部分参与到系统的运行中，系统功能中也应体现出人的一部分作用。人与机器的结合有两个层次，一是人作为一个成员，综合到系统的体系结构中;一是人和机器的结合通过某个“人机界面”来实现。当然，这种界面不仅仅是目前计算机普通采用的图标界面，而是包含了模式识别这类涉及感知方面问题的广义的人机界面。这是当前十分活跃的一个研究领域，最有代表性的包括多媒体技术和虚拟现实(VirtualReality)技术。
2.2现代工业生产和复杂工程急需智能科学技术
随着社会的发展，人类在生产、生活等各个方面也不断提出新的需求，因此现代工业生产不断壮大，并日趋复杂。现在，现代工业生产和复杂工程急需智能科学技术，一批已经在发挥重要作用的技术如下：
*智能自动化和控制技术生产过程监控、产品自动检测和质量控制、工艺参数的优化和自动设定、故障自动诊断的报警等;
*智能CAD复杂工程的优化设计智能仪表对工艺参数的自动分析、监测、报警和调整;
智能交通红绿灯管理、基于GPS与电子地图的定位与导航、安全监控、车流自动疏导等;
*智能仿真技术，这是大型复杂工程设计不可缺少的手段。
2.3智能科技是现代军事科技(包括航天领域)最重要的关键技术之一
智能科技是现代军事科技最重要的关键技术之一。近代科技发展的历史表明，军事的需求总是科技创新的最大动力之一，“以军带民”是一般规律。军用技术辐射和带动国民经济是一条促进社会经济发展十分有效的途径。因此，军事科技(包括航天领域)也是应用智能技术最多的领域之一。
未来战争的重要武器——无人作战平台(无人机、无人战车、自主水下机器人、机器人士兵等)的自动导航、路径规划、自动避障、目标识别、自动驾驶和其他自主控制技术等都是智能技术的典型应用。以无人机为例，它是现代战争中掌握制空权的重要手段，在近年来的几次局部战争中都发挥了很大作用，例如它可以进行侦察，发现目标后引导有人飞机实行攻击，并对攻击效果进行评估。
在地面军用机器人中，智能技术也发挥着重要作用。
地面军用机器人不仅可以在平时帮助人类排除炸弹，完成要地保安任务，还可以在战时代替士兵执行扫雷、侦察和攻击等各种任务。例如，美国的ALV是一种高水平的陆地自主军用机器人，它采用各种智能技术来实现自主操作。ALV装有高级彩色摄像机(视觉)，用以识别道路，同时还配备有阵列激光测距仪，用以识别障碍;它可以根据道路场景规划行车路径，避免碰撞，躲避障碍，实现公路上的自动驾驶，行车速度可达60千米/小时。除此之外，车上还可装载各种仪器，以完成不同的侦察任务。
防爆(暴)机器人是机器人发挥威力的另一重要领域。暴徒、爆炸、火灾以及其他灾害都是非常危险的环境，因此用机器人去处理是减少危险、提高成功率的有效途径。在反恐斗争中，有针对性地研制这类机器人，是当前迫切需要解决的问题。
航天领域综合展现了最高水平的智能科技，人造卫星、航天器和各种太空探测器是当代高水平智能技术的综合体现。在2004年初，在火星成功着陆的火星探测机器人是最有说服力的例子之一。
2.4为人类生活服务是智能科技发展的广阔天地
为人类生活服务是科技的重要方向。随着人类生活水平的不断提高，生活质量也需要不断改善，服务要求更周到，做到方便、舒适、节约、安全，更具人性化。这种需要也为智能科技的发展增添了新的活力。
具有一定智能的机器人代替人做服务工作是一种发展趋势，这也是智能技术为人类服务最有代表性的事件之一。
这类机器人的典型例子有：可以自动完成清扫任务和自动充电的清扫机器人;能辅助医生进行外科手术的医疗机器人;能为病人服务的机器人护士;可在家中进行巡视、监测潜在危险情况并适时报警的家庭保安机器人;用于照顾老、病、残的服务机器人等。
总而言之，只要有需要的地方，就有可能是机器人可以服务的地方。
3对"智能科学与技术〃专业架构的思考
从上面列举的很少一部分实例，我们已经可以看出当前智能科技的发展状况。它无处不在、发展迅猛、功效卓著，已经成为当前科技发展不可缺少的部分。它是许多重大工程的支撑，引领许多传统领域向现代化方向发展，是当代前沿高技术发展的重要方向。
另一方面，计算机科学、信息科学、控制科学等学科的进步，也极大地促进了智能科技的快速发展，智能化科技已经展现出一幕幕诱人的场景。科技发展的根本是人才，“智能科学与技术”大学本科专业已经成功设立，迈出了培养高层次人才的关键一步，这必将推动我国的智能科技更快地向前发展。
目前，追溯各个设立“智能科学与技术”专业学校的本源，可以发现各校之间差别甚大。有的学校的“人工智能”专业从计算机科学延伸而来，有的则来自控制科学和控制工程，还有的由信息科学的其他分支演变而来。在归属方面，有的学校将其归于理科，而有的学校则将其纳入工程学科。此外，设置该专业的行政学院亦有所区别，不同学校的智能学科分别隶属于各类学院。这种现象正好说明“智能科学与技术”这一学科发展的多源性，学科发展的空间大，应用需求面广。
另一方面，面对这样一个蓬勃发展、涉及面极广的新兴学科，如果培养各层次的人才，高校教育应该有一个怎样的架构，已经成为一个不可回避的问题摆在我们面前。解决好这个问题，就可能推动学科和人才培养顺利发展。从学科发展的多源性和应用面的广谱性来看，智能学科不可能作为另一个学科的二级学科来发展。从学科的性质来说，“智能科学与技术”应该建立一级学科的架构。根据我国教育体制的结构以及多层次人才培养的需求，可以设想如下架构。
“智能科学与技术”作为一级学科，设一级学科博士点，根据各个学校的不同情况，将其分别归属为理学或工学。对于不同的归属，该专业在培养目标和培养方式上应有所区别，理学应偏重基础研究，而工学则应注重技术和工程。一级学科下设若干个二级学科，二级学科设硕士点和博士点。二级学科的设置需要更进一步考虑学科发展的多源性以及延拓应用的专业性，梳理分类，并结合现实的需要与可能，经过充分的讨论后来决定，这是多层次架构中最复杂的环节。
以上架构属于人才培养架构的高层次，即研究生培养阶段。目前，更有现实意义的是解决本科阶段培养中的问题。现在，多所高校招收了“智能科学与技术”专业的本科学生，并开始有毕业生走向社会，因此正是总结经验，走向新的发展阶段的时机。本科教育是学科发展的根本，有了本科基础，各层次人才培养就有了基础，高层次创新人才培养就有了希望。由于“人工智能”学科的多源性，各个学校的培养方案有不少差别，有的按理学，有的按工学。按照国家的教育体制和社会需求，按理学或工学适当规范本科教学方案，对当前推进“智能科学与技术”专业的健康发展是非常重要的。
计算机科学技术学科评估范文第5篇
中小学信息技术课程可以追溯到20世纪50年代的计算机教育。近年来，随着计算机、网络技术的发展，以及人们对技术与社会关系认识的深入，它逐渐演变为一个目标多元、内容丰富、方法多样的现代教育领域，成为许多国家中小学的基础教育课程。考察国内外信息技术课程的发展历程，它大体经历了“面向学科知识”、“面向学科工具”和“面向学科思维”的课程开发取向，每种开发取向也表现出不同的课程特征。
1.面向学科知识的信息技术课程
以学科逻辑为根据、围绕知识结构组织起来的学习内容体系，即为面向学科知识的课程组织。20世纪70年代末，微型计算机的快速普及引发了教育学界的广泛关注，为占得信息化社会发展的先机，世界发达国家纷纷开设中小学计算机课程，程序设计成为当时计算机教育的主要内容。1981年，前苏联计算机教育学家叶尔肖夫(A.P.Ershov)在第三届世界计算机教育应用大会上作了《程序设计———第二文化》的报告，提出了“程序设计文化”的观点，他认为“是否具有编排与执行自己工作的程序的能力是人们能不能有效完成各种任务的关键。现代人除了传统的读、写、算能力以外，还应该具有一种可以与之相比拟的程序设计能力”。该观点反映出计算机程序学习的理念：希望学生通过程序原理的学习，了解计算机知识，掌握计算机操作过程，以适应计算机时代的生活。受程序设计观念的影响，我国中小学计算机教育初期也将“发展学生程序设计技能”作为主要教育目标。设计了掌握基本的BASIC语言，并初步具备读、写程序和上机调试的学习内容。从实施过程来看，程序设计课程为青少年创造了接触和了解计算机的机会，推动了计算机文化的普及。但是，从学生心理发展和学习过程来看，脱离了具体生活情境、忽视学生自身学习特点、抽象地向学生灌输计算机程序知识，无疑也是对青少年身心成长的一种摧残。此外，面对不断变化的信息化世界，计算机课程并不是要把每位学生培养成程序设计专家，而是希望学生能够具有信息技术学科的思维方式，正确理解计算机、人与社会的关系。因此，如何调动学生学习积极性、激发学生学习兴趣、发展学生独特的学科思维就成为信息技术课程设计所面对的新挑战。
2.面向学科工具的信息技术课程
20世纪80年代，计算机操作系统和应用软件日趋成熟，一些数据库管理系统（如Dbase）、电子报表系统（如Visculc）、文字处理系统（如WordStar）开始安装到微型计算机上，越来越多非专业的人员开始从事计算机应用工作。社会对计算机应用的现实需求促使中小学计算机教育从“程序设计”向“工具应用”转型，学习内容从前期的BASIC程序设计发展为计算机基础知识、计算机基本操作与使用、计算机常用软件介绍、计算机对现代社会的应用等主要内容。例如，美国东田纳西州大学科尔教授在第四届计算机教育应用大会上发表的《面向职员的计算机课程》中将计算机教育的目标界定为应用者能够在自己的教学科研、管理服务中把计算机作为一种有效的工具使用，其教学内容应该包括文字处理、电子报表处理、数据库、图像处理等应用软件的使用。这种“技术学以致用”的观点有着其存在的合理性，能够激发学生学习动机，特别是对即将毕业寻找工作的高年级学生来说，他们也非常希望学习一些实用的操作技能。但是从教育发展来看，基础教育毕竟不能等同于社会职业教育，其最主要的任务还应是促进学生综合素质的全面发展。事实上，如果过于强调信息技能操练，忽视信息技术本身所特有的解决问题的思维方法与应用策略，随着信息工具的快速发展，“当学生离开学校进入社会之前，他们所学的工具技能就已经落后于信息化社会的现实需要了”。
3.面向学科思维的信息技术课程
面向学科思维的课程设计强调学科知识与学科思维（DisciplinaryThinking）发展的结合，其目的是帮助学习者在知识学习的过程中形成独特的学科思维方式，全面理解生活中的世界。近年来，信息技术的革新推动了全球信息化的发展。随之，大众传媒摆脱了传统的单向、线性、控制的信息传播模式，进化为多元、互动、开放的信息化环境。信息受众也从被动的“接受者”成为信息“者”。在此充满新奇、变幻乃至诱惑的信息环境中，中小学信息技术课程就不应局限于信息知识掌握和信息技能操练上，甚至也不应停留于生活问题的解决上，而是更需要帮助青少年用信息技术学科思维方式理解信息世界，正确认识技术、个人、社会的内在关系，发挥信息技术的积极因素。多元智能专家霍化德•加德纳教授(Gardner,H.)在对学生多元智能发展研究中指出，“只限于学科知识（Subject-Matter）的学习虽然可以暂时增加学生的信息量，但过于强调知识记忆也会导致学生丧失解释新问题的能力，这就需要寻求一种新的教育设计方式，即面向学科思维”。美国教育技术协会在《学生教育技术标准》的修订版中就反映了信息技术学科思维的理念，增加了“批判性思考”和“数字化公民”的指标，指出学生要批判性地选择工具和资源，理解与技术相关的人、文化、社会的相关问题，安全、合法、负责任地使用信息和技术。面向学生思维发展的信息技术课程摆脱了“纯技术”教育的狭隘观念，从社会生态学的视角来理解信息环境中各要素的关系，希冀帮助青少年在“学技术”、“用技术”的基础上，能够从现实情境中，批判性地认识技术变革给信息环境带来的整体影响，并应用学科思维解决信息生活中的现实问题。综上可看出，信息技术课程开发的三种取向并不是截然对立的，而是随着研究者对信息技术课程认识的深入，从一个阶段向另一个阶段的发展。面向学科思维的信息技术课程是在继承信息知识、技术工具课程取向的基础上，关注学生内在思维发展，希望学生能够像“信息技术学科专家”那样深刻地思考信息化世界。
二、信息技术课程的学科思维：本质与特征
加涅（RobertMillsGagne）在认知心理学研究中将认识领域的学习结果分为三大类，即言语信息、智力技能和认知策略。其中，认识策略是指学生学习后形成的对内控制能力，以及调控认知活动的特殊认知技能，是学生内在价值的学习结果。就学科教育而言，其认知领域的教育意义既体现在外显的知识与技术学习方面，也反映在内隐的认识策略学习上。因此，信息技术课程在合理安排信息知识与技能、强调学生信息技术解决问题的应用行为时，更需要关注学生利用信息技术处理问题的内在思维发展，形成利用信息技术认识世界的独特思维方式，即计算思维、设计思维和批判性思维。
1.信息技术课程需关注学生的计算思维
算法是应用于计算机中产生特定结果的一种精确、系统的方法。从技术实现来看，它直接体现着计算机解决问题的方法与过程。近年来，随着信息技术工具的普及与推广，算法思想已广泛渗透于人们的日常生活、工作与学习之中。2006年，卡耐基梅隆大学周以真教授（JeannetteM.Wing）在计算机科学协会（ACM）年会报告中，明确提出发展学习者以算法为核心的计算思维（ComputationThinking），她认为“信息化社会的思维方式应是涵盖了计算机科学领域中所采用的最广泛的心理工具，是对问题解决、系统设计、人类行为理解的综合能力反映。发展学生计算思维就是要‘像计算机科学家’那样去思考信息化问题。当然，这些问题绝不只是应用于计算机科学领域，它适合信息技术所渗透的每一个角落。”显然，高度信息化社会的思维方式已超越了传统计算机环境中“为计算而思维（ThinkingforComputing）”的学术观念，而是将其放在信息化社会大背景下进行研究，形成“用计算而思维（ThinkingwithComputing）”的数字化生存的普适理念，以“算法”为核心的、关注人机互动的计算思维已成为信息化社会中处理问题的一种重要思维方式。2011年美国计算机科学教师协会（CSTA）研制的《中小学计算机课程标准》和2012年英国学校计算课程工作小组（ComputingatSchoolWorkingGroup，CAS）研制的《学校计算机和信息技术课程》都将计算思维作为课程的核心内容。发展学生“数据抽象、模型建构、回归验证、数字实现”的计算思维方式、提高学生利用信息技术解决问题的能力是信息技术课程的一种重要的内在价值。
2.信息技术课程需关注学生的设计思维
“设计”是一种创造性的规划活动，其目的是为事件、过程、服务以及在整个活动周期中所构成的系统建立一个高效的组织方式。西蒙（Simon）在《人工科学》中分析了“设计科学”的内容体系，认为设计不仅是技术教育的专业要素，更应是每个知书识字的人的核心素养。1990年，马奇（March.S）和史密斯(Smith.G)等人在西蒙理论的基础上系统阐述了设计科学的“概念、结构、模型与方法”，强调设计者要通过建立行为、形成知识、使用知识、评价知识来实现设计，并突出说明“构造与评价”作为设计科学特有的活动与思维方式。由此可见，设计思维（DesignThinking）正是设计者经过相应的设计活动或学习相应的设计知识后，所具备的擅长于设计的专业技巧，是一种特殊的思维形式，表现在处理问题上包括有“现象分析”、“问题识别”、“事实表征”、“概念产生”、“方案形成”、“方案评价”的过程。从表现形式来看，设计思维更强调通过形象化、结构性的方式来表示设计进程中的模糊属性，以此来明确所需设计的作品和研究过程的方案。如今，随着越来越多的信息技术应用于人们的生存空间，怎样区分复杂的信息现象、如何基于现实需要合理选择技术工具，怎样制定与验证应用信息技术解决问题的可行方案，这都是对信息化社会成员设计思维的考查。通过信息技术课程发展学生的设计思维，也就有益于学生将所学习的信息知识与技能迁移于解决实际的设计问题之中。
3.信息技术课程需关注学生的批判思维
所谓“批判思维（CriticalThinking）”是指人们对于某种事物、现象和主张能发现其问题所在，根据特有的思维逻辑作出的理性思考。早在20世纪初，美国哲学家约翰•杜威(JohnDewey)就在对个体反思研究的基础上概述了“批判思维”的概念，认为它是反思过程中所表现出来的解决问题的思考方式。1990年，范西昂（PeterFacione）等人开展了“批判思维特征”的研究，研究报告指出，“个体批判思维的培养并不完全在于是否知道一个批判思维的概念，最主要的还应该是明确批判思维的度量标准和习性特征。基于此，他们提出了‘澄清意义、分析论证、评估证据、推理判断’的批判思维分析维度和真实情境下合理运用批判思维的‘心智习惯（MentalHabit）’”。近年来，青少年接触信息技术和媒体信息的频度和时间迅速增长，也引发了“迷恋电视”、“沉迷网络”等严峻的社会问题。媒体文化研究者波兹曼（NeilPostman）就曾尖锐地指出“教育的目的本应是让学生们摆脱现实的奴役，学会独立地思考。然而，纷繁复杂的媒介信息却使得年轻人正竭力朝着相反的方向努力———为适应现实而改变自己，失去独立思考的意识”。因此，青少年缺少了对信息及信息工具的批判意识与分析能力，将个人陷于信息技术固有的程序控制之中，也就很有可能成为信息技术的“奴隶”，为技术所“异化”。2008年，国际教育技术协会（ISTE）分析了学生使用信息技术工具中的现实问题，重新修订“面向学生的教育技术标准（NETS•S）”，将批判思维作为一项重要内容标准，明确提出要“发展学生批判思维的技能，引导学生合理地使用数字化工具和资源作出信息选择与判断，解决具体问题”。因此，发展学生的批判思维，提高学生对信息应用的自控能力是中小学信息科技教育的内在价值之一。
三、面向学科思维的信息技术课程设计：框架与结构
面向学科思维的课程设计是知识技能学习与应用情境的结合，它不仅关注学生需要学习哪些内容，同样也引导学生理解为什么要学这些内容、怎样学习这些内容以及如何用这些内容进行专业交流，即发展学生“了解学科专业的基本目的，理解学科专业的知识结构、掌握学科专业的探究方法、懂得学科专业的交流方式”等四项基本能力。由此可见，面向学科思维的信息技术课程设计与开发，既不能脱离“知识”而孤立地谈“学科思维”，也不能忽视“学科方法”讲普遍性的“思维方式”，而是在综合分析学科结构、学生特点、社会需要的基础上，对学科课程的学习缘由、知识内容、探究方法和交流方式进行一体化的架构。
1.树立科学、技术与社会（STS）三元课程观
科学技术革命引发了生产工具的变革，同样也使得整个“科学范式(Paradigms)”发生了根本性的转换。在此过程中，如果人们缺少了对人、科学技术、社会一致性的思考，忽视技术生态“范式”的重新建构，就很有可能会引发人类生存环境的潜在危机。当前，社会存在的青少年“网络上瘾”、“沉迷手机”等社会问题，也时时提醒着信息技术课程设计者“不仅要关注信息知识与技能的学习，也要帮助学生理解技术本身与社会发展的内在关系，通过批判性思维技能分析信息现象，作出合理决定，解决信息化问题”。STS课程观以综合、多样化的方式描述科学技术与社会的关系，将学生的个人生活、科学技术和社会发展有机结合起来，实现人、科学技术和社会的一体化教育。正如亚格尔（R.E.Yager）指出的那样：STS教育为学习者学习科学技术提供了一个真实的社会情境，其中既包含了各个理论上的认识，也融入了其他方面的许多因素，其课程理念本身也就具备发展学生创造性的教学环境特点。因此，承担着培养数字化公民的中小学信息技术课程就需要树立STS的科学课程观，从而实现知识学习、技能掌握、思维发展的统一。
2.融合原理、方法与工具三类知识
一门充分发展的学科课程应有其独特的核心概念、逻辑结构和表达方式，以此反映学科课程的本体价值。中小学信息技术作为一门基础性课程，同样需要明晰知识结构，辨清逻辑关系，融合课程本身所固有的原理、方法、工具三类知识。2008年，俄罗斯联邦教育部重新修订中小学“信息与信息交流技术”课程标准，从信息过程、信息技术和信息对象等三个方面构建知识体系。其中，信息过程的内容包括信息表征、信息传输、信息加工等；信息技术的内容涵盖信息交流技术主要设备的原理特征、评价指标、应用过程与方法等；信息对象的创建与处理的内容包括多媒体信息化数字化、数据库、编程和建模等，以此构成课程的知识技能体系，突出“计算（Computing）”在本学科的核心地位。再如，华盛顿大学LawrenceSnyder教授按照美国国家自然科学基金会研发的“通晓信息技术（BeingFluentwithInformationTechnology）”的内容要求，从信息技术技能、算法和数字化信息、数据和信息、程序设计等四个方面分析信息技术的学习内容，将计算机和网络原理知识、应用方法和工具特征融合到知识体系之中，发展学生的信息通晓能力。可见，当前无论国外教育研究部门还是专家学者，都希望通过对信息技术的原理、方法与工具三类知识的融合，构建信息科技课程内容体系，明确核心概念，理顺要素关系，通过引导学生理解信息技术学科的本体价值，发展学生独特的信息技术思维方式。
3.渗透信息技术学科方法与探究过程
学科课程的本质特征既取决于它特有的学科逻辑体系，也表现在它独特的研究方法和话语体系。斯卡特金（M.H.CKATKNH）在对学科结构的研究中指出，“科学的学科课程既要包括重要的学科事实、概念、法则、理论，也要反映出它探究方法、认知活动的逻辑操作和思维方式”。中小学信息技术课程同样需要帮助学生了解信息技术学科的话语体系和探究方法，引导学生能够用信息技术的学科方法和研究过程去理解信息现象，思考信息问题。1990年，艾森堡（MikeEisenberg）和博克曼（BobBerkowitz）博士在对信息技术探究过程和应用方法中发现信息能力不同于技术工具的操作技能，如果缺少了应用方法与策略的学习，这些特定的技能也不能为学生提供不同情形下的技术应用迁移，也就无法实现问题的解决。据此，他们开发出发展学生批判思维和设计思维的信息问题解决的Big6技能方案，将信息能力的发展贯穿于任务确定、策略分析、信息检索与获取、信息应用、信息生成、过程与结果评价的学习过程中。2013年，英国教育部对中小学信息技术课程进行了改革，将“计算思维”和“设计思维”的发展作为信息技术学习的关键过程，要求学生通过“交流”与“合作”的方式，体验利用信息技术获取、分析、判断、加工、综合、创新、信息的过程，引导学生尝试使用“结构分析”、“模型设计”、“程序开发”和“调试完善”的学科方法进行信息交流。显然，这种具有学科特征的、调控思维的过程与方法，也正是我国当前课程改革非常看重的学习目标。
四、面向学科思维的课程开发：高中信息技术课程的重构
随着现代信息技术的发展，我国高中信息技术课程得以建立与实施，同样随着信息技术应用的“傻瓜化”和“日常化”，信息技术课程也面临着重重困惑。一方面信息技术工具的普及提高了学生的信息技术应用能力，另一方面机械的操作练习也限制了学生对信息技术课程本质特征的理解。实现知识技能与方法过程的统一，发展学生信息技术学科的思维能力，就成为信息技术课程重构的关键环节。
1.建立信息技术学科思维的表现性标准
表现性标准（PerformanceStandards）解释了在一定学习水平层次上学生应表现出来的行为特征，是一种可操作性的、具有等级特征的标准体系。从应用效能来看，它既可以把抽象的学习目标细化为可操作性的具体要点，也可以表述这些具体要点之间的相互关系，保持学习目标的整体特征。在面向学科思维的课程设计中，为了能明确学科思维的具体学习结果，知道学习结束后所应具备的信息技术的学科能力，就有必要建立与之相对应的表现性标准。例如，美国计算机教师协会（CSTA）制定的“学校计算机课程标准”，建议10年级学生要能够“聚焦于真实世界问题，应用计算思维和批判思维完成解决问题的方案，通过信息技术工具实现这些方案”。为了达到这种学科思维的要求，他们制定了与之相对应的表现性标准：分辨利用计算科学能处理的、难处理的、不能处理的问题；对于难以解决的问题，能够解释启发式算法（HeuristicAlgorithms）的近似方案；批判性地检测分类算法，并执行原算法；通过模型和模拟分析数据来确认方案。可见，建立一套清晰、具有可操作性的信息技术学科思维的表现性标准，既有利于师生对学科思维的理解，也便于组织教学内容，有针对性地开展教学。如同CSTA研究报告所言，“面向计算思维的计算机教育的表现性标准，不仅明确了对教师和学生教与学的期望，也建立了一个根本的等级体系，影响着教育管理者怎样选择、分配和利用教学资源。”
2.设计与表现性标准相一致的学科知识结构框架
学科思维之所以能对学科规律作出间接的、概括的反映，一定程度上在于它是以学习者自身的知识经验为基础的。没有足够的知识经验，学科思维也难以很好地发挥作用。信息技术课程的重构也需要按照信息技术科学的内在逻辑体系和学科思维的表现性标准建构与之相对应的知识结构和内容框架。2012年，英国计算课程工作小组从“语言、机器、计算；数据与数据表示、信息交流与合作；抽象与设计；宽泛的计算情境”等方面构建计算（Computing）学习的知识框架。近年来，无论国外的专家学者还是教育研究部门，在中小学信息技术课程建构过程中都开始关注信息技术的本体内容，并将此贯穿于课程设计之中。借鉴国际先进研究成果和国内经验，笔者通过分析信息技术自身的原理、方法和工具特征，梳理了其中的核心概念和内在关系，从计算、通信、控制等三个领域建构了促进高中学生信息技术学科思维发展的知识结构框架，将此融合于学科活动情境之中，为学生提供了解决信息问题的知识支撑。
3.组织信息技术学科思维迁移的教学活动
