一般院校信息与计算科学专业人才培养模式研究

发布时间:2022-03-21 09:59:46   来源:作文大全    点击:   
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文章编号:1672-5913(2009)08-0020-03

摘要:文章通过对信息与计算科学专业与计算机科学专业进行比较分析,提出了信息与计算科学专业的改革思想与培养方案,制定相应的理论教学课程体系和实践教学体系。本文的研究成果,将对一般高等院校信息与计算科学专业建设及其课程建设,具有一定的指导意义。

关键词:信息与计算科学;比较分析;培养模式

中图文分类号:G642

文献标识码:B

1信息与计算科学专业与计算机科学与技术专业之比较

在教育部1998年颁布的新的专业目录中,信息与计算科学被确定为一个新的专业,1999年开始招生。这一专业设置较好地适应了新世纪以信息技术为核心的全球经济发展格局下的人才培养与专业发展。信息与计算科学已成为各高校十分热门的招生专业。信息与计算科学专业是数学、信息科学和计算机科学的交叉学科。它以数学为基础,计算机为工具,解决信息和工程计算方面的实际问题。该专业就像一个猎人(数学)拿着一支猎枪(计算机)打猎(解决信息和工程计算方面的实际问题)那样。

信息与计算科学专业是在原来的计算数学专业的基础上发展起来的。国家之所以要撤消计算数学专业,而建立信息与计算科学专业,是因为原来的计算数学专业过于专业化,与现在流行的通识教育相抵触。原专业是在计划经济时代产生的,那时学生毕业后,去什么单位国家已分配好,不用在市场上寻找单位。但是,现在是市场经济,学生要自己寻找单位。现在的市场既要求学生知识面宽广又要求学生在某一个方面很专。提高原专业的就业率是改造该专业的目的之一。

计算机专业毕业生大部分数学功底较薄,虽然会编写程序,但对工程计算中的数学公式的意义理解不深刻,不知道自己用计算机算出的结果代表什么;有错误时,也不知道为什么。而计算数学专业的学生尽管懂数学公式,但不会编程序,运用计算机的能力较差。国家教育部成立信息与计算科学专业的另一个目的就是要改变上述两个原有专业的上述弊病,希望新专业的学生即有较强的数学基础又有较熟练的计算机应用技能。计算数学与计算机科学与技术专业走向融合,早在一些大学就已经开始了。在1985年,一些学校(如,吉林大学、湘潭大学等)就已经把计算数学专业改为计算数学与软件专业了。1998年,教育部把计算数学、计算数学及软件专业正式改名为信息与计算科学专业,相应的专业内涵也随之有所扩充。

随着信息与计算科学专业的迅速发展,一般院校必须对数学类专业课程的培养目标、培养规格与培养方案进行深入研究,这一问题已经列入教育部高等学校数学与统计学教学指导委员会近年提出的今后五年内专业建设方面重要的教改问题中。重点院校信息与计算科学专业,因其深厚的办学底蕴、强大的师资阵容和较高的生源质量而具有一般院校无可比拟的办学优势,其培养方案基本不适合一般院校的办学实际。而在一般院校的信息与计算科学专业中,多数教师只从事过基础数学或数学基础课的教学,很多教师仍然沿用培养基础学科人才的模式来培养应用型专业人才,不注意培养他们实践和动手能力,毕业的学生很难适应社会的需要。这些问题如不尽快解决,将会制约该专业的建设与发展。

根据调查,在近十年来计算机学科的人才培养也有了飞速的发展,但随着计算机的普及,这类专门人才逐渐失去了往日的优势,正逐渐陷入困境。究其主要原因,是由于计算机人才市场过分强调技术因素,导致大学在培养计算机专业类学生时,只注重培养学生的计算机操作和应用能力,忽视对人才的理论素质的培养,使得毕业生后劲不足。计算机应用技术是计算机人才赖以生存的一个法宝,这是市场规则,市场往往只注重人才的实际工作能力,评价人才的标准十分简单,即能否独挡一面地承担计算机软件开发和硬件制造的工作。正是由于这一规则的强大推动力,大学生在校期间就十分注重自己工作能力的培养,学生将注意力集中在各种编程环境、开发工具、计算机网络的集成技术等上面,往往忽视了理论基础的学习,对基础理论在人才职业生涯中的后劲作用认识相当肤浅,这显然与当今一部分大学生比较浮躁的学风有关。相反,信息与计算科学专业学生如果只注重基础理论课的学习,忽视计算机操作和应用能力的培养,以至于在编程、软件开发、计算机网络等方面能力不强,就难以适应社会需要。

为了摆脱这种困境,我们必须解放思想、大胆探索、不断创新,改革当前的信息与计算科学专业教学模式和人才培养策略。从人才培养的角度来看,既要强调基础(计算机专业人才培养是前车之鉴),又要注重实践能力的培养,更应该加强面向未来的基础教学,使培养出的人才具有发展后劲。人才培养一方面要适应市场规则的要求,另一方面又必须清醒地看到市场行为往往是一种短期的行为,一旦市场需求发生变化,市场规则也将随之发生变化,从而对人才的要求也就发生了变化。由于人才的知识基础是在学校培养造就的,一旦市场规则发生变化,其知识结构能否满足市场规则变化的要求就成了人才有没有后劲的一个关键问题。

综上所述,高等院校只有牢牢抓住培养适应未来市场规则变化的信息与计算科学人才做为指导思想,才可以说其人才培养方法和思想是正确的,否则,不仅人才会被市场淘汰,其所在的高等院校也将会被市场淘汰。

2信息与计算科学专业定位

信息与计算科学作为数学学科下的一个理科专业,主要研究“信息技术的核心基础与运用现代计算工具高效求解科学与工程问题的数学理论与方法”,与计算机科学与信息工程是有区别的,同信息管理与信息系统这种管理类专业更是大相径庭。信息与计算科学专业宜以信息科学与科学计算(计算数学)为核心方向。信息科学可以定义为“有关信息技术核心基础的科学”,而信息技术则通常被定义作是“扩展人的信息器官功能的技术”。所以,我们理解信息科学不应该仅理解作是信息论或密码学,而应该理解是“有关信息获取、信息传输、信息处理与信息控制基础的科学”。这一理解对于设置信息与计算科学专业培养目标与课程有重要意义。

信息与计算科学专业的人才培养应该遵循“强基础、宽口径、重实际、有侧重、创特色”的办学指导思想。

“强基础”主要强调信息与计算科学专业学生的数学基础决不可以削弱,这既是本专业学生区别于计算机、信息工程等专业学生的主要特征,也是本专业学生受市场欢迎的主要原因。

“宽口径”是适应当前本科通才教育特征的办学理念,这里主要用以强调在专业教育过程中应避免过度专门化。无论是采用哪一种模式办学(以计算数学、信息科学、或二者兼顾的办专业模式),在专业必修与选修课中加强学科的综合性讲授是值得提倡的。

“重实际”有两层含义:一是信息与计算科学本身是实践性极强的学科,在学科发展、专业建设、教学环节中都应该紧密联系信息技术与计算技术的实际;二是在确定专业方向上,我们应紧紧结合经济类院校的实际,努力使之与所在学校的定位相适应,与本校教师的特长与发展目标相适应,与本地区经济发展对人才的需求相适应。

“有侧重”是指在专业方向选择与课程开设上有侧重,不能采用“面面俱到”、“万金油”和“四不像”式的人才培养模式。应在加强信息与计算融合的基础上,侧重于信息与计算科学在计算机应用方面的能力。

创特色主要是发挥自己的优势,在开办信息与计算科学专业中办出自己的特色。应在“加强数学基础,发展信息与计算科学”这样的一个大前提下,根据自己的特点,在应用领域长期深入,办出自己的优势与特色。

3信息与计算科学专业的人才培养模式

专业人才培养模式是一种总体性的专业人才培养体系,它是专业人才培养的各个方面、各种要素优化组合的有机整体。通过六年多的摸索,我们提出以下信息与计算科学专业人才培养模式:亦即“‘数学+信息与计算科学’→数学建模→算法设计→编程实现→软件开发→信息与计算科学专业人才”的培养模式如图1所示。

图1 信息与计算科学专业人才培养模式

数学建模是运用数学的语言和方法,通过抽象、简化,建立能刻划并解决实际问题的模型一种强有力的数学活动,更是将数学基础、计算机技术与实际应用融为一体的具体体现。基于数学建模的特点,以培养学生建立数学模型和模型实现能力为目标,是构建一般院校信息与计算科学专业人才培养模式的最佳途径。

4信息与计算科学专业理论课程体系

按照“‘数学+信息与计算科学’→数学建模→算法设计→编程实现→软件开发→信息与计算科学专业人才”的培养模式和运行机制培养高质量、复合型的信息与计算科学专业人才,关键在于实现教学的整体优化。而教学整体优化涉及到教学的各个方面、各个要素和各个环节;教学过程中涉及老师、学生、教学内容三个基本要素;教学环节上涉及专业课程体系、教学计划、课程改革、教学内容、教材选择、教学方法手段、考试方式、实践教学、素质教育、教学管理等;专业人才培养涉及到知识传授、能力培养和素质教育三个方面。因此,教学整体优化是一项复杂的系统工作,必须进行系统思考和系统设计。

根椐信息与计算科学的人才培养的“强基础、宽口径、重实际、有侧重、创特色”的办学指导思想,学生应在数学基础、计算机基础、专业基础方面得到加强,而对于专业课(含选修课)允许学生自由选择、体现各自特点。

专业课选修要有一定灵活性。信息与计算科学涵盖面很宽,而且是快速发展中的学科,给予一定的选课灵活性既可照顾到学生的特点,又有利于使教学内容更适应于学科发展。但是,选课灵活性是有限度的,不能随意选择,信息科学方向的专业课程宜在信息处理、信息编码与信息安全、计算智能与控制理论这几个大的模块中加以选择。

根椐国家教育部教学指导委员会制定的本专业教学规范和对这几年各高校特别是经济类院校信息与计算科学专业教学计划的研究,我们认为信息与计算科学课程设置方案优化如下:

数学基础课:数学分析、高等代数、解析几何、微分方程、概率统计、运筹学。

计算机类基础课:高级程序设计C语言、离散数学、数据结构、计算机网络、数据库原理与应用等。

信息类基础课:数值分析、MATLAB科学计算语言、信息论与编码、计算机图形学等。

专业选修课:数学建模、算法导论、JAVA面向对象程序设计语言、软件工程、数字信号处理、数论与通讯、最优化理论与算法等信息类课程,及西方经济学、中级微观经济学、统计学、管理信息系统等经济与管理类课程。

5信息与计算科学专业的实践教学体系构建

实践教学是信息与计算科学专业学生的薄弱环节,也是教学过程的一个必不可少的重要环节,具有深化知识、验证知识、整合知识,并将知识转化智力和能力的重要作用。同时,实践教学在培养学生的学习能力、协调沟通能力、创新能力等具有不可替代的作用。学生计算机基本技能和动手能力的高低,直接关系到信息与计算科学培养目标的实现。因此,必须改革传统的实验、实践教学模式,逐步形成“厚基础,宽应用,促创新”的实验教学理念,建立一套完整的实践教学体系。

厚基础:基础理论知识是实验的基础,因此,在实验教学内容的安排中,促进基础理论知识的理解、体现基础理论知识的实验占有相当的比重,这类实验一般以验证性实验为主。 如计算机基础、C语言程序设计、数据库原理与应用等。

宽应用:在对基础知识理解的基础上,必须加大学生对基础知识的应用能力。对于信息与计算科学专业学生,引导学生对不同课程知识的融合,把计算机技术应用到其专业中去,这类实验以中级实验和部分综合应用实验为主。如MATLAB科学计算语言,数值分析,数学建模可以用计算机相关方法解决专业中的具体问题。

促创新:根据学生的个人兴趣爱好,以实验小组为单位,引导学生开展各种创新实验。通过开放实验室为学生提供实验环境,如学生的程序设计大赛、数学建模大赛、大学生研究与创新训练等。

实践教学整个体系的关系是以培养学生实践、创新能力为目标,从基础训练层到科技创新训练层是到达目标的保障,实验课程、实验项目是达到每个训练层次教学目标的关键。整体包括4层:基础训练层、提高训练层、综合训练层和科技创新训练层。

基础训练层涵盖了所有基础课程实验:计算机基础,C语言程序设计,MATLAB科学计算语言,JAVA面向对象程序设计等基础课程实验;

提高训练层包括数值计算方法,数据库原理与应用、计算机网络开发等,它们将理论与实践相结合;

综合训练层以数学建模、管理信息系统、软件工程综合模拟实习等,并结合信息与计算科学最新发展及信息处理新技术专题的综合性设计作业等各种训练学生综合能力的活动以及毕业设计为主;

科技创新训练层主要以组织并鼓励学生参与大学生创新项目、挑战杯项目、全国数学建模竞赛等相关创新竞赛为主。

参考文献:

[1] 教育部高等学校数学与统计学教学指导委员会课题组. 数学类专业发展战略报告[J]. 大学数学,2005,(3).

[2] 教育部数学与统计学教学指导委员会课题组.信息与计算科学专业教学规范[J]. 大学数学,2003,(1).

[3] 孙吉贵,张学杰. 计算机学科教学与人才培养现状及分析[J]. 计算机教育,2008,(8).

[4] 罗智明等. 经济类院校信息与计算科学专业目标定位与人才培养模式研究[J]. 湖南商学院学报,2005,(8).

The Study of Personnel Training on the Subject of Information and Computing Science

in General Universities

LUO Zhi-ming, HU Ju-zhou, CHEN Rong-ping

(College of Information, Hunan University of Commerce, Changsha410205, China)

Abstract: Through a comparative analysis on the subject between Information and Computing Science and the subject of Computer Science, the paper puts forward some ideas on reform and personnel training plans for the subject of Information and Computing Science, and designs corresponding curricula of the theory courses and the practice courses. The result of this study provides some guides on the curriculum development on the subject of Information and Computing Science in general universities.

Key words: information and computing science; comparative analysis; training pattern