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P键词： 人工智能；创新；本科
Key words： artificial intelligence；innovation；undergraduate
中图分类号：G642 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2017）22-0230-02
0 引言
人工智能是计算机科学的一个分支，是当前科学技术中正在迅速发展、新思想、新观点、新理论、新技术不断涌现的一个学科，其属于一门边缘学科，同时也是多个学科交叉而成的一门学科，包括语言学、哲学、心理学、神经生理学、系统论、信息论、控制论、计算机科学、数学等[1]。当前人工智能已经是很多高校计算机相关专业的必修课程，它是计算机科学与技术学科类各专业重要的基础课程，其教学内容主要包括自然语言理解、计算智能技术、问题求解和搜索算法、知识表示和推理机制、专家系统和机器学习等，国内外很多大学都意识到了其重要性，纷纷对其展开了教学和研究。人工智能课程包含多个学科，具有内容抽象、理论性强、知识点多等特点，且算法复杂，但是多数高校采用的教学方式仍是传统的课堂教学方式，即“教师讲、学生听”的教学模式，这种信息单向传输教学模式以教师为主体，学生只是在被动的接收知识；存在过分重视理论教学，忽视实践活动教学的问题，导致教育内容无法和社会接轨；人工智能教材理论性过强，学生在学习过程中常常感到枯燥乏味，进而对学习该课程失去热情[2]，久而久之，不仅人工智能课程的教学质量和效果无法达到预期，甚至学生还会产生厌学心理。针对人工智能课程中现有的各项问题，本文作者结合自身丰富人工智能教学实践经验，参考人工智能课程特点和教学目标，从多个方面探讨和总结了人工智能，包括教学内容、教材选择、教学方法和考核形式等。
1 教学内容优化与更新
人工智能是一门崭新的学科。开设本课程首先是确定教学内容。通常来讲，人工智能学科的内容包括两个部分，具体：一是知识表示和推理；二是人工智能的应用。前者是人工智能的重要基础，后者主要介绍了几种人工智能应用系统，包括自动规划和机器视觉、机器学习、专家系统等。另外，课程内容中还包括了一些人工智能应用的实例，将实践和理论紧密结合起来[3]。
随着时代的发展和科技的进步，人工智能学科也取得了较大发展。基于此，人工智能学科也应该与时俱进，更新人工智能教学大纲，进一步完善其教学内容。修订后的人工智能教学大纲将人工智能分成两个部分，即基础部分和扩展应用部分。前者包括计算智能、搜索原理、知识表示等，后者包括智能机器人、智能控制、多智能体、自然语言理解、自动规划、机器学习、知识工程等。
教学内容的选择和确定应综合考虑多项因素，不仅要重视基础知识，也应注意推陈出新，随着科技的进步做到与时俱进，同时教学内容应符合现实的需求，能够与社会接轨，将理论和实践紧密结合起来，只有这样人工智能课程的教学质量和效果才能事半功倍。
2 教学策略及教学方法的改革创新
由于人工智能课程具有算法复杂、内容抽象、理论性强、 知识点多的特点，传统的教学模式已经无法满足人工智能课程的需求，教师应探索更加有效的教学模式和方法，确保人工智能课程能够取得良好的教学质量和教学效果。具体的改革和创新人工智能课程的手段和方法主要包括以下几个方面：
2.1 激发学生的学习兴趣 无论是经验还是常识都在告诉我们每个人最好的老师就是兴趣，学生只有对某门学科存在兴趣，才会更加主动积极的学习该门课程，从而获得良好的教学效果。比如，作者在课程的一开始先播放了一段著名导演斯蒂文・斯皮尔伯格的《Artificial Intelligence》的相关片段，由这个电影学生知道了世上存在人工智能的机器人，学生们随着电影情节的发展而深深感动，与此同时教师让学生思考和谈论人工智能是什么？研究人工智能的意义在哪里？实践发现，在课堂中加入电影因素，能够大大提升学生们的注意力，让学生更加专注在教学任务中，有效提高了学生探索人工智能的积极性和主动性。此外，在教学中还可以用动画、视频、图片等手段将反映人工智能最新研究和应用的成果展示出来，让学生更直观的感受人工智能的奥妙，从而投入更多热情学习人工智能课程。
2.2 面向问题的案例教学法 案例教学法是一种以案例为基础、以能力培养为核心的一种教学方法[11]。针对学校学生特点，我们采取了以下几种教学形式实施案例教学。①讲解式案例教学：这种案例通过教师的讲解，帮助学生理解抽象的理论知识点。案例的呈现有两种基本形式：一是“案例―理论”，即先给出教学案例，然后再讲解理论知识；二是“理论―案例”，即教师先讲解理论知识，再给出教学案例；通过情境体验与案例剖析激发学生认知的兴趣，引导学生对将要学习的内容产生注意，有利于教师导入新课。②讨论式案例教学：在课程初期将学生分成若干学习小组，每小组3～4人；教师将提前设计好的一题多解的教学案例以及收集的相关资料分配给每个小组，要求学生在课余时间通过自学和组内讨论的方式给出问题的不同解决方案。③辩论式案例教学：在课程后期，采取专题辩论的方式对综合应用案例进行讨论，能有效地启发学生全方位地思考和探索问题的解决方法，加深学生对人工智能的理解。
2.3 个性化学习与因材施教 在开展课程教育过程中应注意对学生进行个性化教学，结合学生特点因材施教。比如，在日常教学中多观察学生情况，鼓励那些应对教学任务后仍存在余力的W生深入探索较深层次的课程及相关知识，同时友善面对学习较差的学生，分析其学习过程中面对的困难，有的放矢地采取应对措施，帮助其不断进步；在教学过程中让学生以读书报告的形式多多思考，鼓励学生发散性思考问题，鼓励优秀学生进行深一步的探讨，并且教师应帮助具有新颖思想或论点的学生将其智慧以科技论文和发表文章的形式转化为成果。
2.4 注重综合能力培养 在研究型教学中任务驱动是一种常用的教学方法，其中心导向是任务，学生在完成任务的同时也在吸收和掌握知识。通常来讲，该教学方法的步骤是：教师提出任务师生共同分析以得出完成任务的方法和步骤适当讲解或自学、协作学习完成任务交流和总结。”[3]该教学模式不仅有利于培养学生的创新能力和创新意识，还能够培养学生解决实际问题的能力，提高其综合实力。不仅如此，由于该教学模式通常是以小组协作的方式进行，教师给出研究范围，学生自愿结组并选择具体的题目，经过分析和讨论后以程序设计或者论文的形式协作完成研究。由此可知，学生是在以团队的力量解决问题，这十分考验学生的团队协作能力，对于学生团队合作精神的培养至关重要，且在完成任务的过程中学生需要查阅大量的资料，久而久之学生收集资料和创新能力势必会得到提升。
2.5 采用启发式教学 人工智能的很多问题都较为抽象，对学生理解力的要求较高，因此，在实际的教学过程中教师应有意识的就课程内容提出相关问题，让学生自己独立思考，鼓励学生提出自己的想法和解决方案。然后回归到课程上，对比分析教材上的解决方案和学生自己的解决方案，如此不仅培养了学生独立思考的能力，也增加了学生参与教学活动的意识，提高了学生的学习热情。比如，在讲到较为抽象的“遗传算法”时，先提出一个问题，即“遗传算法如何用于优化计算？”，然后从“达尔文的生物进化论”入手，讨论“遗传”、“变异”和“选择”作用，之后举例分析，启发学生思考“遗传”、“变异”和“选择”的实现，最后师生一起导出遗传算法用于优化计算的基本步骤。如此既完成了教授遗传算法的目的，也锻炼了学生逻辑思维的能力，教学效果良好[4]。
3 作业和考核方式的改革创新
过去的课程作业都是单一书面习题作业，发展至今，课程作业形式已经发生了变化，更加丰富多样，包括必须交给教师评阅的书面家庭作业和不必交给教师的课外思考题目、口头布置的思考题或阅读材料以及大型作业等。其中通过网络就可以完成上交作业，并且教师批阅作业后也可以通过网络返回给学生，实现了网络化。课程的考核方式较之以前也发生了较大变化，加强了平时思维能力的考核，更加注重学生实验能力和动手能力的培养，不再是绝对的一次考试定成绩，而是在总评成绩中加入30%的平时成绩，如此不仅减轻了学生的期末负担，也迫使学生更加重视平时的学习思考，有利于课程教学质量的提升。
4 结束语
本文是以提高教学质量为目标，结合教学实践，从教学体系、教学内容、教学方法、考核方式等方面对本科人工智能课程的教学改革进行了探讨，总结了该课程在教学和实践方面的一些教改举措。这些举措符合二十一世纪高校教学的要求，可以支持教师提高教学手段现代化的水平，同时更贴合学生的学习需求。作为该课程的授课教师应始终保持对教学内容的不断更新、教学方法的多样化，才能激发学生的学习兴趣，培养他们的思维创新和技术创新的能力，最终提高本课程的教学质量。从学生的反馈来看，作者所总结的教学实践具有明显的教学效果。但仍有许多方面做得不够，今后将继续在教学过程中不断总结成功的经验，吸取失败的教训。
参考文献：
[1]蔡自兴.人工智能及其应用[M].三版.北京：清华大学出版社，2007.
[2]谢榕，李霞.人工智能课程教学案例库建设及案例教学实践[J].计算机教育，2014（19）：92-97.
1背景
智能科学与技术是当前科学研究和工程实践的理论与技术发展的前沿领域，智能科学与技术专业是一个多学科交叉的跨应用领域专业Ⅲ。智能科学技术的发展将把整个信息科学技术推向“智能化”的高度，这正是当代科学技术发展的大趋势，对于这方面人才的需求也越来越迫切。智能科学与技术培养掌握坚实智能科学与技术基本理论和系统专门知识，具备作为工程师或领导者及公民的良好人文修养，具有从事科学研究、工程设计、教学工作或独立担负本专业技术工作能力，深入了解国内外智能科学与技术领域新技术和发展动向，能结合与本学科有关的实际问题进行创新研究或工程设计的高级专门人才。
高校应稳妥发展与完善智能科学与技术专业的本科生教育，夯实本科教育基础并积极创造条件，大力开展创新教学，努力培养学生的创新意识、创新精神和工程实践能力，使之成为具有系统技术基础理论、专业知识和基本技能，良好科研素质和较强创造能力的智能科学与技术工程师。
2教学计划与教学管理分析
智能科学与技术属于计算机类专业，其必修课程设计原则是使学生具备计算机科学与工程的基础理论知识，尤其是大类专业招生教学的院校，通识课程主要是数学、物理文化基础，强调扎实的自然科学基础。专业教学的特色体现在专业必修和专业选修课程，专业必修课一般分为数学基础和专业课程。计算机类专业数学基础课程一般包括线性代数、微积分、离散数学、微分方程、概率与统计、数值计算等；专业课程一般包括程序设计基础、高等程序设计、数据结构、操作系统、计算机组成与结构、数字电路与逻辑设计等。
2.1学分
本科培养计划的学分中，国内外大学学分总数趋势是逐步减少，追求少而精。国内院校一般在130～190学分之间，如北京大学为150学分，清华大学为1 70学分，东南大学与浙江大学均为160学分，还有16学时为1学分的，也有18学时为1学分的。
中国台湾的大学一般在130学分左右。台湾交通大学最低毕业学分为128学分，其中必修课程须达76学分（共同必修58学分+资工组核心须达分+（资工组副核心课程学分+另2组核心课程学分）），专业选修本系课程须达12学分，其他选修课程须达12学分，通识课程须达28学分（含外语课程必修8学分）。台湾“中央大学”为136学分，台湾“清华大学”为136学分，其中必修和必选学分126，其他与导师商量决定。
美国的大学各校差异较大。美国的学分计算有4学期制、两长一短制及两学期制，其中加州大学伯克利分校为120学分，麻省理工大学为90学分，加州大学洛杉矶分校为186学分，斯坦福大学为180学分。
2.2教学管理
在教学管理上，斯坦福大学给学生提供了非常宽松的自由发展空间。新生入校后不分专业、不分学院。除了医学院和法学院学生需要经过一定的选拔程序外，本科生可以在入学后的前一个学期适当时候随意选择专业，并且选择专业后允许更改，只要毕业时满足专业培养方案即可。
国内的浙江大学是较早实行按大类招生的学校之一，分为大类培养、专业培养和特殊培养3类，前两年不分专业，按学科分类集中培养。
台湾的大学专业也是按大类完成前期的基础课程，再分小专业完成各学程，包括基础课、核心课和进阶课。
教学分组是现在的主流课程架构，也是体现专业方向的主要形式，分组课程是体现专业特色的课程组。国内清华大学采用的是分组教学；台湾的大学基本上采用的是以教学方向分组的方式，台湾的大学教学分为课程与修业、学分学程。
2.3实验与实践教学
计算机类专业各大院校都强调课程实验与实验教学，而目前课程该如何进行教学？这不仅是实验问题，如何以工程教育专业论证为目标，怎样使教学目标达到毕业要求是关键。做中学是主流实验教学方式，尤其是美国的大学，大作业体现的是实验与理论教学的结合，是考查学生是否理解理论知识的重要途径。学生不仅能够学习扎实的数学和计算机专业知识，还进行大量的实践创新训练。麻省理工大学、加州大学伯克利分校、加州大学洛杉矶分校、斯坦福大学都属于实践创新性教学模式。例如，斯坦福大学程序设计范式课程重点比较C、C++、Java的特点和难点，每1～2周有一次大作业，针对不同的任务，要求学生用不同的语言实现，使学生加深理解各类编程语言的应用场合；麻省理工大学的课程计划是必须先修12学分的实验课程，再修3门或4门核心课程，最后选择3门方向学科和1门关于该方向的实验课、2门专业拓展课。
3智能科学与技术课程体系分析
智能科学与技术课程体系在智能基础理论研究的基础上，需要安排基础性、通用性、关键性的智能技术研究，主要包括感知技术和信息融合技术；自然语言处理与理解技术；知识处理（认识）技术，包括知识提炼、知识分类、知识表示技术等；机器学习技术，特别是统计与规则相结合的学习技术；决策技术，即知识演绎技术特别是不确定推理技术等；策略执行技术，即控制与调节技术；智能机器人技术，特别是面向专门领域的智能机器人技术；智能机器人之间的合作技术；基于自然语言理解的智能人机交互与合作技术；智能信息网络技术。
国内最早创办智能科学与技术专业的学校包括北京大学，西安电子科技大学是第2批开始培养智能专业学生的院校。北京大学的本科教学计划中，专业必修课程（2分）包括：①专业数学/理论基础（15学分）：算法分析与设计、集合论与图论、概率统计A、代数结构与组合数学、数理逻辑；②硬件与系统基础（分）：数字逻辑设计、微机原理和信号与系统；③智能基础（5学分）：脑与认知科学与人工智能基础。专业限选课程（15学分）包括信息论基础、计算方法B、数字逻辑设计实验、微机实验、数据结构与算法实习、机器感知和智能处理实验、智能多媒体信息系统实验。选修组合课程（29～32学分）：学生按照自己的兴趣，参考智能的2个专业方向推荐专业课组合，自行选择，至少选修20学分的智能专业课程。公共核心+专业方向+新技术及其他：①公共核心课程（分）：智能科学技术导论、模式识别基础、生物信息处理、智能信息处理；②专业方向课程（11～15学分）：机器感知与智能机器人方向、智能信息处理与机器学习方向、新技术及其他。
西安电子科技大学智能专业主要课程包括电路分析理论、信号与系统、数字信号处理、数字电路及逻辑设计、模拟电子技术基础、微机原理与系统设计、数据结构、软件工程、人工智能概论、算法设计与分析、最优化理论与方法、机器学习、计算智能导论、模式识别、图像理解与计算机视觉、智能传感技术、移动通信与智能技术、智能控制导论、智能数据挖掘、网络信息检索、智能系统平台专业实验等课程及30多门选修课程。
建议各学校可以根据学院教学特色与实际需求，设计专业核心课程。北京大学偏重“信息处理”，湖南大学偏重“智能系统”，但需要强调的一个前提就是智能科学与技术专业属于大计算机类，更需要大EECS专业的基础。编程、电路、数学、数据结构、计算机系统这五大核心基础就是大EECS；其次是专业，计算机以系统结构、操作系统、网络、编译、数据库五大经典专业核心课为主，湖南大学的智能科学与技术专业强调系统，因此信号与系统、操作系统、嵌入式系统、人工智能是最基本的专业核心课，然后再分不同的分支。湖南大学智能科学与技术专业核心课程包括人工智能概论、机器学习、计算智能导论、模式识别、智能控制导论、智能数据挖掘、机器人学等；研究学位课程包括模式识别、人工智能等，主要体现为智能科学与技术基础（人工智能概论、机器学习、计算智能导论、模式识别）、核心（智能控制导论、智能数据挖掘）和应用（机器人学）。
4结语
（1）在课程计划实施过程中，教师需要遵循课程的时序图，即描述课程的进阶关系，从本科直到研究生，同时还可以实行一定的修课限制，如台湾交通大学计算机概论与程式设计和面向对象程式设计两科皆不及格者不得修数据结构与算法概论，若数据结构不及格不能修算法设计课程等。
（2）程序设计类课程用上机程序能力考试来设置合格条件，如台湾交通大学基础程式设计及格条件为通过“程式能力鉴定”，湖南大学则以CCF―CSP软件能力测试作为程序设计课程通过的考核标准。
（3）鼓励学生参与项目、竞赛等课外科技活动，如台湾“清华大学”的综合论文训练是由具有同等水平的项目训练成果或SRT（student research training）计划项目以及其他课外科技活动成果经认定后代替的。
中图分类号：TH165.3 文献识别码：A 文章编号：1001-828X（2017）009-0-01
一、智能诊病系统的发展
人工智能是现今最尖端的技术之一，近三十年来，人工智能发展迅速，在很多领域都得到了广泛的应用。专家系统是人工智能重要的一个分支，它通过一个或多个专家提供的专业领域知识，模拟人类专家解决那些需要专业领域知识才能完成的问题。1965年，美国斯坦福大学研制出了DENRAL系统，该系统具有丰富的化学知识，能帮助化学家推断出分子的结构。DENRAL系统的完成标志着专家系统的诞生。20世纪70年代初， NTERNIST系统在匹兹堡大学问世，这是第一个用于医疗的内科病诊断咨询系统。同一时期，一款能够帮助普通内科医生诊治细菌感染性疾病的专家系统MYCIN也在斯坦福大学出世，这两款专家系统的成功激发了智能诊病系统的开发热潮，国内外都开始往这方面投入大量的人力物力。到21世纪初，智能诊病系统已经相对成熟。
二、智能诊病系统
智能诊病系统以基于规则的方式来构建系统，它主要将系统分为知识库和推理机两部分，知识库中存储着各种医学知识的集合，包含从书本中知识，以及医学专家的知识和经验，而推理机根据用户提供的有效信息，来决定所使用的推理规则，通过从知识库中获取的相关知识进行推理判断，从而得出最终的结论。推理分为精确推理和不精确推理，精确推理根据条件和结论之间的必然性，得出的结果是肯定的，不精确推理：在条件不足的情况下，得到的假设不能被完全证实，这个时候为每个假设赋予一个权值来表明这个假设的可信度，通过这些假设进行下一步推理，可能会得到多个不同的结论，以可信度最高的结论作为最终结论。
三、智能诊病系统的缺点
难以得到足够知识和规则填充知识库，智能诊病系统做为基于规则的专家系统，需要以大量知识和医学专家规则作为基础，才能够准确地诊断病人的病情，这就需要大量的医学专家和知识工程师的参与才能够实现。
缺乏学习能力，跟一般的基于规则的专家系统一样，智能诊病系统不具备从诊病过程中提取经验进行学习的能力，只会依循本来就存在的规则和知识进行推理判断，更新知识库，添加规则些工作仍然需要知识工程师来完成。
Naive Bayesian算法：
Na?ve Bayesian 算法能够较好地对事物进行分类，具有结构简单，计算高效等特点，是分类算法中最经典，最有影响力的算法之一。Na?ve Bayesian算法首先需要通过训练样本计算出先验概率，在此基础上，计算一个待分类的后验概率。下面是Na?ve Bayesian 算法的定义，对于一个待分类的事物x，设：
1.x有{a1，a2，a3，……an}这样一个属性集，每个a都是x的一个特征属性。
2.有{y1，y2，y3，……ym}这样一个类别集合，每个y代表一个类别。
3.分e计算P（y1|x），P（y2|x），P（y3|x），…..，P（ym|x）的概率。
4.如果有P（yi|x） >= P（yj|x）（j属于1～n），则事物x属于类型yk。
在这里，我们称P（yi|x）为后验概率，根据贝叶斯定理，P（yi|x） = P（x|yi）P（yi）/p（x）。
由于对于所有的后验概率，都需要除以P（x），所以在这里我们可以将P（x）忽略，只求出最大的P（x|yi）P（yi）即可。P（x|yi）P（yi） = P（a1|yi）P（a2|yi）P（a3|yi）…P（an|yi）P（yi），其中P（aj|yi）和P（yi）我们都需要通过样本数据进行计算：
1.设有样本集{x1，x2，…xn}，每个样本有一个属性集a其中包含若干属性。
2.有{y1，y2，…ym}这样一个类别集合。
3.P（yi）为样本中类别yi的个数/样本总数。
4.P（aj|yi）为样本中类别yi中含有aj属性的个数/类别中yi的个数。
通过Naive Bayesian算法对智能诊病系统的改进：
由于知识库中知识量和规则的限制，智能诊病系统可能会出现无法准确判断用户病情的状况，通过Na?ve Bayesian算法可以有效地改善这一情况。一个人患病的原因会跟他平时的生活环境，生活习惯还有家族遗传有很大的关系，由此，我们可以将生活环境，生活习惯和家族遗传作为特征属性，建立一个辅助诊断病情的Navie Bayesian分类器。算法的训练样本通过记录每个精确推理确诊的患者的生活环境，生活习惯，家族遗传等属性信息取得，通过不断地增加训练样本，Navie Bayesian分类器的准确性不断提升，从而提升智能诊断系统的不精确推理能力。
参考文献：
[1]Liu H， Motoda H. Feature selection for knowledge discovery and data mining[M].Springer Science&Business Media， 2012.
[2]Pang-Ning Tan， Michael Steinbach， Vipin Kumar.数据挖掘导论（中文版）[M].范明，范宏建，等，译.北京：人民邮电出版社，2011：139-141.
工程教育认证要求通过认证的工程专业不仅要深入理解和把握复杂工程问题，更要按照国际实质等效原则培养学生具有解决复杂工程问题的能力［1］。目前，针对计算机相关专业解决复杂工程问题能力培养的研究还处于探索阶段。许智宏等人认为可采用半开放式项目驱动教学方法达成目标［2］;尚凤军提出课程群建设面向复杂工程设计的方案［3］;黄永红等人认为可增设综合训练项目来达到培养目标［4］。刘秀平等人提出了分层实施方案，从知识、实践、设计的维度支撑了解决复杂工程问题的能力［5］。王宏宇等人提出了以学科竞赛主题为对象，遵循工程逻辑设计开发过程的课程建设改革方法［6］。许多研究成果对于分解落实解决复杂工程问题能力的培养缺乏深入探索，对于如何优化课程设计体系和内容来提高学生解决复杂工程问题的能力方面也缺乏深入研究。
1课程设计改革的意义
完备的实践教学体系主要包括课程实验、课程设计、实习、毕业设计(论文)等。通常，国内高校都将毕业设计(论文)环节作为实现解决复杂工程问题的重要载体。但近年来，毕业设计期间应聘、考研等挤占了学生很多时间和精力，设计内容往往弱化甚至忽略难以处理的学科交叉问题和非技术因素，且毕业设计往往采取一人一题，很难达到个人与团队的教学指标。课程实验往往随理论授课逐周分散进行，受学时限制以及学生知识掌握处于积累阶段等因素，一些深度型、探究型、综合型的实验往往很难开展。实习由于受到场地、经费、管理难度、企业技术保密等限制，往往缺乏理论指导下的实践。一些计算机类专业学生到实习单位后，只能接触一些前端页面或模块代码的机械性编写，无法接触软件或硬件的具体设计过程，有些专业实习甚至畸变为企业参观。《计算机类专业教学质量国家标准》要求计算机类专业学生4年的实验当量应不少于2万行代码。在课程设计方面，要求至少完成两个有一定规模和复杂度的系统的设计与开发。调研发现，实践教学体系中提高学生解决复杂工程问题的环节应保证时间的集中性，内容的规模和复杂度要达到国家标准中的要求，且应在理论的指导下开展，课程设计比较符合这一要求，应作为提升学生解决复杂工程问题能力培养的关键突破口。
2课程设计改革宗旨和研究方法
2.1课程设计改革宗旨
第一，以培养学生解决复杂工程问题能力为主线，突出工程技术应用能力的培养，强调自主学习和终身学习意识培养，全面提升学生的能力和素质。第二，使学生能够设计针对复杂工程问题的解决方案，在设计环节中体现创新意识，实现多方案分析与评价，从而全面提升实践教学效果。第三，使学生深入掌握工程原理，结合工程实践，体现综合运用，提升解决复杂工程问题的能力。第四，分解落实解决复杂工程问题能力的培养，课程设计的持续改进逆向推进课程体系的整体优化。第五，构建计算机专业完善的实践教学体系和课程群体系，建立各项实践教学活动的持续改进机制。
2.2基本研究方法
第一，调研法。采取调研问卷调查和访谈的方式，对目前已毕业学生、在校生(包括计算机类专业本科生、研究生)、教师(包括教学管理、教学一线、教辅等多层面)开展调研。同时走访和调研部分高校、IT企业和专业培训机构等。第二，逆向研究法。从实践入手，逆向优化专业类知识体系教学。第三，分析建模法。对调研数据、教学环节统计与考核数据、质量保证监控数据进行科学分析，借助人工智能手段进行建模优化。第四，螺旋优化、研以致用法。杜绝纸上谈兵，形成的专业课程设计内容设置实施方案(含教改方案、教学大纲、课程标准、考核标准等)，直接实施于一线教学活动，并通过实施效果的反馈螺旋优化后续方案。
3课程设计改革实践
课程设计计划的实施要求指导教师明确课程设计对应于工程教育认证标准具体的毕业要求指标点，并要在课程设计过程中坚持实施。明晰课程设计对毕业要求指标点的支撑作用，为合理安排课程设计的内容明确了指导思想。本校计算机科学与技术专业培养方案以工程教育专业认证为背景，共设置11门课程设计。一类课程设计在前5学期开设，涉及专业类知识课程门数相对较少，具体包括以下7门课程设计:C语言程序设计课程设计、Java程序设计课程设计、数据结构与算法课程设计、数据库原理课程设计、计算机网络课程设计、C++程序设计课程设计、JavaEE编程技术课程设计。以上课程设计以语言开发为主，是培养学生计算思维、软件工程设计规范、计算机语言开发能力的基础。指导教师面向解决复杂工程问题培养，认真设定课程设计题目和内容。以学生为中心，强调基础性、技能性、应用性、工程性和创新性，采用问题驱动和求解渐进化方式不断提升学生解决复杂工程问题的能力。每门课程设计在具体实施中，指导教师始终探索课程设计如何解决承上(课程实验)启下(毕业设计和实习)，并不断思考和探索课程设计如何逆向优化专业类知识课程的教学活动。计算机科学与技术专业另一类课程设计在第6和第7学期设置，综合性较强(在某些高校或专业有时被称为“综合开发实训”或“综合训练项目”等，但通常拘泥于一种开发语言或技术)。综合类课程设计有4门:A.体系结构课程设计。专业类知识课程涉及体系结构、计算机组成原理、编译原理、汇编与接口技术、计算机网络等硬件类和系统类课程。B.操作系统课程设计。专业类知识课程涉及操作系统、Linux系统等系统软件类课程和部分高级语言类课程。C.软件开发综合课程设计。专业类知识课程涉及各种高级语言类课程(如Java、C、C++)、软件工程、数据结构与算法、数据库原理等软件开发类课程。D.Python与人工智能课程设计。专业类知识课程涉及各种高级语言类课程(如Python、Java、C、C++)、数据结构与算法、人工智能导论等课程。综合类课程设计涉及大量通识类知识和学科基础知识，具有较高的综合性，包含多个相互关联的子问题，体现问题和系统的规模、难度、复杂度、综合性。课程设计更强调培养学生的系统观，使学生能够站在系统的高度，以系统的视角去看问题，去适应错综复杂的应用场景，最终实现问题的系统化、科学化求解。“软件开发综合课程设计”综合了之前的.NET综合课程设计、Java综合课程设计等软件开发类课程设计。根据工程教育专业认证要求，这门课程设计并不拘泥于某一种语言或技术要求，要求学生能够针对复杂工程问题，选择与使用恰当的技术、资源、现代工程工具和信息技术工具等设计开发一套软件系统，并通过对比得到有效结论。“Python与人工智能课程设计”以解决复杂工程问题入手，学生首先分析问题建立模型，然后给出解决方案和算法设计，通过Python语言及其扩展库编程实现系统，最后通过设计方案、模型、算法、开发语言等多个角度对比分析给出所设计系统的客观性评价。在2017版培养方案中该课程设计为“Python程序设计课程设计”，设计内容包含了软件开发、大数据、人工智能、深度学习等。2019版培养方案中，专业增设了1门48学时的人工智能导论理论课，Python程序设计和人工智能导论合并为1门2周的“Python与人工智能课程设计”。“体系结构课程设计”和“操作系统课程设计”是专业认真研究工程教育认证标准后于2019版人才培养方案中新设置的2门课程设计。在学时紧张的情况下，专业仍增设了这2门综合类课程设计，力图保证学生硬件系统、组成原理、体系结构、操作系统方面的综合设计能力培养质量，保证人才培养的系统性和专业性。课程设计具体实施过程中，指导教师以突破解决复杂工程问题能力培养为核心安排课程设计内容，使学生的能力培养达到工程教育认证标准的培养要求，反复思考和尝试解决以下关键问题:第一，课程设计内容重点覆盖了《华盛顿协议》7个特征中的哪些特征?课程设计的规模、难度、复杂度、综合性是否能满足工程教育认证背景下的解决复杂工程问题的要求?第二，课程设计中，如何运用深入的而不是浅显的工程原理，经过什么样的分析，而不是直接套用原理、公式来解决设计目标?第三，课程设计中学生在哪些理论指导下进行实践?加深对哪些原理的理解?第四，为了突出复杂工程问题的解决，与课程设计相关的一门或多门相关课程的讲授环节中，将对传统的授课方式、方法和内容采取哪些变化?与课程设计相关的理论知识讲授和基本实验环节能否为学生完成课程设计奠定扎实基础?第五，课程设计是否要引入混合式教学?如果引入，混合式教学将如何提高课程设计效果?第六，从以学生为中心的角度分析学生如何通过课程设计和相关理论的学习，实现从“学了”到“学会”再到“会应用”?第七，课程设计“能力培养”如何量化考核，“复杂度”如何评价?以产出为导向，如何建立持续的人才培养改进机制?通过指导教师的不断思考和改革尝试，使各门课程设计实现了设计理念的转变、从简单到综合的转变、从单一系统到增加对比分析、综合评价等突破常规的转变。
4课程设计改革效果
课程设计改革使计算机科学与技术专业逐步形成一套课程设计内容设置实施方案(含教改方案、教学大纲、课程标准、形成性考核标准等)，并直接实施于现有教学活动。通过培训和专家辅导讲座等形式，指导教师深刻理解了工程教育认证的本质和内涵，改变了传统的课程设计理念。以复杂工程问题的提出和解决为课程设计核心，突出产出导向，精心设计课程设计题目，优化课程设计考核指标，建立了课程设计持续改进机制。课程设计改革在人才培养方面取得了切实效果。第一，以培养学生解决复杂工程问题能力为主线，突出工程技术应用能力的培养，增强了学生自主学习和终身学习意识培养，设计理念更符合学科发展趋势。第二，使学生能够设计针对复杂工程问题的解决方案，在设计环节中体现创新意识，养成了多方案分析、对比和评价的设计习惯。第三，使学生逐步掌握深入的工程原理，结合工程实践，综合运用，提升了解决复杂工程问题的能力。第四，以课程设计内容设置为突破口，逆向推进课程体系设置整体优化，使学生通过实践逆向推动理论课学习的兴趣和动力，学生的理论素质进一步提升。课程设计改革首先在省级一流本科专业“计算机科学与技术”专业实施，并推广至软件工程、数据科学与大数据技术、物联网工程三个计算机类本科专业。与信息技术密切且相关的电子商务、电子信息工程、机器人工程等专业也逐步开展了面向复杂工程问题能力培养的课程设计改革，取得了切实有效的实施效果。
5结语
截至2018年，计算机类专业已达3349个专业点，培养学生复杂工程问题的解决能力，是工程教育专业认证对工程类专业人才培养的核心要求，也是一流本科专业建设的核心目标之一。随着工程教育认证的普及开展，面向OBE理念，突出解决复杂工程问题能力培养的课程设计改革越发迫切和必要。只有不断改革，建立持续改进机制，才能不断优化计算机教育教学工作，为信息技术产业培养更多优秀人才，推动我国信息技术产业的蓬勃发展。
参考文献:
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［3］尚凤军.面向复杂工程问题的计算机人才创新能力培养体系研究［J］．计算机教育，2016，(09):70－73.
［4］黄永红，蔡晓磊，刘国海，等.电气类专业“复杂工程问题”的理解与实践［J］．电气电子教学学报，2018，40(06):15－18，22.
随着信息技术的应用和普及,“智能化”成为信息化后续发展的重要内容之一。在决策领域,20世纪80年代,一种以计算机为工具、应用决策科学及有关学科的理论与方法、以人机交互方式辅助决策者决策的决策支持系统(DSS)应运而生。但是,DSS只能辅助和支持决策者决策,其贡献局限于对可选方案的评价,只能对有量化特性的问题使用数据模型和数值计算方法来辅助决策,不具有表示复杂决策过程的能力,因此,促使人们提出将DSS与专家系统(ES)相结合,以分别发挥DSS的数值分析和ES的符号处理优势,从而将定性分析和定量分析有机结合起来,以既能进行知识处理,又能有效地解决半结构化和非结构化问题,这就是智能决策支持系统(IDSS)的产生背景。
随着人工智能和智能技术的发展,IDSS在广泛的工程技术、经济、管理、医疗和农业科学等诸多领域,得到广泛应用。了解、掌握智能决策的基本知识和技术是计算机科学、智能科学类专业大学生的基本要求,因此,智能决策类课程应运而生,并逐渐发展成为计算机、自动化、管理科学与工程和智能科学技术等专业的专业课之一[1-4]。
在我校,智能决策系统课程作为计算机科学与技术、软件工程、网络工程和其他电子信息类专业的专业限选或选修课程。目前,该课程的教学内容存在如下问题:一是教学内容繁,二是技术更新快,三是涉及的专业知识深,对学生的理论基础知识(特别是数学知识、计算机技术)要求极高,教学难度大。因此,学生在学习过程中不得要领,抓不住课程的核心,只见树木、不见森林,从而影响学生们的学习效果。本文就是在这样背景下,提出并开展教学研究的。
1教学内容改革
智能决策系统是一门计算机科学、管理科学、人工智能和应用数学交叉的新兴专业课程,其学分通常为2～2.5学分,即32～40学时,其中包括0.5学分的实验课程(8学时)。因此,如何在有限学时中容纳下本课程教学内容,完成本课程的教学目标,就成为首要问题。
通过实践和教学改革,我校本课程的理论教学内容主要包括下列6个知识单元。
1) 决策理论概述。主要内容有决策的概念、类型、基础、流程和目标。理论课时数4学时。
2) 决策系统。主要内容有决策支持系统的概念、结构、功能、主要部件与设计要点。理论课时数控制在6学时。
3) 决策模型。主要内容有数据仓库、知识管理、数据挖掘、智能算法和数据处理。理论课时数控制在6学时。
4) 智能决策系统。主要内容有计算智能基础、专家系统的概念和结构、智能决策系统的概念和结构、智能决策系统的设计要点。理论课时数控制在8学时。
5) 群体决策系统。主要内容有协同计算概述,群体决策系统的概念、结构、功能、群体决策过程与建模和实现方法。理论课时数控制在6学时。
6)智能决策系统的发展。主要包括基于网络的决策系统技术和应用,网络技术与基于Agent的决策系统,智慧地球与智能化企业。理论课时数控制在2学时。
实践教学内容包括4个实验,学时总数为8学时,其教学内容设置见本文§3。
2教学方法改革
教学方法是为完成一定的教学目的、教学任务所采取的教学途径或教学程序,是以解决教学任务为目的、师生共同进行认识和实践的方法体系。其方法体系主要包含多个基本要素,比如教、学、信息传输载体(包含文字、图形、图像、肢体语言、表情、感知等)和教学辅助设备等。教学过程就是要充分利用具有信息优势、知识优势的教师,将信息、知识、技能、技巧,系统集成地传输给暂时处于低信息状态的学生。决定这个传输过程顺利进行的至关重要因素有:教师的积极性与责任心和学生的求知欲与基础知识及其结构。从教育学和心理学角度看,课程教学方法改革就是围绕这两个因素展开[5],限于篇幅,本文的讨论仅从如何调动学生的求知欲着手。
2.1探索式教学方法
经过多年教学实践,本文实践了“探索式教学法”,此法强调因材施教,在教学全过程创设教学环境、培养学生创新精神。所谓探索式教学方法是指在教学过程中,在教师的启发、诱导下,学生自主学习和合作讨论,以学习课程知识和科学问题为探索目标,以学生熟悉和能接触到生活原型为研究对象,为学生提供自由表达、质疑、探索、讨论问题的环境,学生通过个体、小组、团队等多种形式完成解难、释疑、尝试学习活动,将学生自己所学知识应用于解决实际问题的一种教学程序。探索式教学方法重视发展学生的创造性思维,培养自学能力,力图通过自我探索引导学生学会学习和初步掌握科学研究方法[6],培养学生的文献获取与加工能力、信息分析与加工利用能力、团队协作与沟通能力、语言表达与写作能力,和创新精神。为其终身学习和工作奠定良好基础。
尽管探索式教学法能够给教师的教学提供思想、理念指导,但是,针对不同教学对象和不同课程内容,其实际应用方法也会存在差异,这就是所谓的教无定法之说。本文以智能决策系统课程第1知识单元课外作业为例,尝试说明该法的具体应用方法,为保证该方法的实施效果,本文拟定了如下的教师操作流程:
1) 制定论文目标:培养学生综合利用参考文献和学会表达的能力。首先,要求学生学会获取、理解、过滤和分析信息;其次,要求学生掌握撰写科技论文的基本技巧;最后,要求学生在观众面前表达自己观点,学习说服听众、推销自己观点的技巧。
2) 论文基本要求:①围绕“关于信息技术对决策影响”的主题,学生自拟题目;②2周时间内,学生完成1 000字左右(2页A4幅面)的论文,其中内容需要包括摘要,关键词,问题或观点概述,目前发展状况,结论或结语;③制作演示幻灯片。
3) 提供信息查阅途径:通过网络教师自己已经掌握的文献资源和网络地址资源,指出查询方法和基本技巧。
4) 抽查式演讲:①使用幻灯片;②介绍主要内容;③结论;④点评、提问与回答。
5) 评价标准:①文档编制能力;②问题发现与分析能力;③表达与陈述能力。
在实施中,要防止出现如下情况:①题目太难或太容易,以免挫伤学生积极性;②提前告示和监督,防止学生偷懒或拷贝;③灵活掌握考评手段,鼓励创新,保护学生学习积极性。
2.2案例教学方法
案例教学法是在教师指导下,根据教学目标的要求,创设学生身临案例场境的教学氛围,使用案例来组织学生的学习、研究、实践等活动的教学方法。本课程利用该方法,加强了理论与实际的结合,为学生学习提供模仿案例,提高了学生对理论知识的理解和实践能力,培养学生综合运用所学知识解决实际问题的能力。案例教学法需要掌握好2个重要环节:
1) 案例选编。必须选择学生容易理解、常见的例子,案例选编必须围绕课程某个具体的教学目标,要适当加工,剔除与课程内容关联性小的内容和技术,降低难度,方便学生理解。同时,案例必须来自于实际,并且问题明确。
2) 案例讲解与分析。案例本身只是对实例的某些情况描述,表面上平铺直叙,但是,其中必须隐藏着多个问题,要引导学生积极思考、深入分析,以发现其中隐藏的问题,并找出问题产生的原因,提出解决方案。在思考和分析过程中,既要培养和开发学生智力,又要培养学生综合运用所学理论知识的能力。案例分析不能苛求解决问题的结果如何,而应该重点强调分析过程是否正确、方法是否恰当,案例讲解和分析的主要任务是培养学生发现问题、分析问题和逻辑思维等能力,通常解决问题的能力正是课程后续需要实施的教学目标。
本文在第4知识单元中,以6子棋计算机博弈系统为例,通过对6子棋计算机博弈平台的仿真实验,选择不同的博弈策略,比如不同的估值函数、不同的搜索策略等,获得不同的实验结果,实现人-机对战、机-机对战,让学生切实体会到机器智能的魔力及其智能系统的构造方法,有力地促进了学生对理论知识的理解,并激发了学生的学习兴趣。
3实验教学内容
3.1实验教学内容的设置
实验课是智能决策系统课程的重要环节,由于总课时有限,实验课时也就不多。但是,本校在专业课程中,仍然坚持设置了0.5学分的实验,以使学生能将理论知识与实践联系起来,使抽象的理论不再是深奥,提高学生灵活运用知识的能力。本课程实验学时为8学时,主要设置了表1中的3个实验。
3.2实验课的操作
为提高学生对课程理论知识的理解和应用设计能力,针对课程实验教学课时少和实验复杂特点,需要注意以下几点。
1) 简化平台、降低实验难度。实验教学过程重在是一个训练学生动手、动眼和动脑的过程,旨在培养学生好奇心和操作技能,以及观察问题、分析问题和解决问题能力。因此,在实验中,要尽量将实验平台简化,以将学生注意力集中于实验内容,保证实验效果。比如实验2,提供给学生智能交通灯控仿真平台,它实际上是一个软件模拟平台,能实现固定交管模式的全部功能,学生能通过标准接口建立自己设计的智能交通管理模式;又如实验3,以FIRA机器人足球5vs5比赛项目的仿真平台为实验平台,利用平台已设置的运球、传球、前进、后退、转动等命令,学生能通过这些命令建立足球机器人的路径规划和避障策略。
2) 科学分组、培养协作能力。由于实验3工作量比较大,需要多人协作完成,发挥集体智慧作用,因此,在实验3中,按照3～5人/组,实行组长负责制。组长监督、管理、协调本组实验过程,每个组员都有明确的任务,并对组长负责,组长对教师负责。实验3的课内实验设置4学时/2次,学时主要在课外完成实验3,历时1个月。
3) 设计算法、培养智能意识。引导学生,模仿人类智能,设计智能算法,实现简单的智能决策。由于课时有限,必须注意控制算法的简洁、实效,以使学生能在短时间内模拟实现简单的智能行为,着重引导学生分析业务行为,发现系统流程,构造智能算法,以此培养学生开发信息系统的智能意识。
4结语
智能决策系统是人工智能、计算机科学、自动控制科学交叉结合的一门新兴专业课程,对推动信息化向智能化方向发展具有重要意义。该课程作为在校主要面对电子信息、计算机专业学生,通过该课程学习,学生反映加深了对智能的理解,提高了对计算机技术应用的认识深度,培养了学生的智能化设计意识,激发了学生的求知欲望。本文的研究成果是源于智能决策系统课程,但是,对其他信息技术课程,也具有积极的借鉴意义。
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Research on Teaching Reform of Intelligent Decision System Courses
ZHANG Xiao-chuan, CHEN Feng
0 引言
目前中国电力系统正经历着一场以市场经济为主导向的据大变革。以数字电力系统（DPS）为代表的计算机技术、通信技术、控制理论及信息处理技术、新材料、新技术的高速发展，使得电力系统的技术更新速度大大加快，不同技术之间的相互渗透、相互融合也越来越普遍。电力系统高速发展，发电厂和变电站相应的实现了自动化，应用远动通讯技术和计算机技术，对电力系统进行自动监视、控制和调度。为了更好的保证安全、经济的运行并保证电能质量，对电力系统自动化提出了更高的要求，从而促成了电力系统自动控制技术的不断发展。
1 GPS技术在电力系统自动控制中的应用
GPS（Global Positioning System）又称为全球定位系统，随着电力系统往大容量大网络的不断发展，以及自动化水平的不断提高，GPS由于其高精度的定时功能，必将在电力系统发挥更加广泛的应用。利用GPS同步测量可以快速精确的获得电力系统的历史数据和实时状态，GPS技术的应用必将对电力系统的安全稳定控制带来革命性的变革，因此必然成为今后发展的重点，必将为电力系统的稳定控制和保护开辟一个新的领域。
2 人工神经网络在电力系统自动控制中的应用
经过近十几年的高速发展， 电力系统的规模已迅速地扩大， 对于这样一个存在着大量非线性的动态大系统来说， 传统的控制、诊断、保护、预测等方式已不再能完全适应这种发展的需要。人工神经网络（ANN Artificial Neural Networks） 理论， 作为人工智能的一个最活跃的分支， 其模拟人脑的工作方式， 为解决复杂的非线性、不确定性、不确知性系统的问题开创了一个崭新的途径。因而在电力系统应用研究中受到了广泛的关注。目前已在电力系统故障诊断、智能控制、继电保护和暂稳态计算、短期负荷预报等系统计算优化中获得了大量的研究成果。
作为一个新的信息处理理论，ANN 的应用在理论与实践中还有一些问题有待于进一步的研究和探讨。随着人工智能技术的发展，ANN 与专家系统和模糊控制的综合对电力系统这样一个复杂的动态大系统来说， 应用潜力更大。
3 自动发电控制新技术应用研究
AGC是一种控制性能比较完善和作用较好的发电机输出功率的自动控制。它利用电子计算机来实现控制功能，是一个小型的计算机闭环控制系统，有时也称为AGC系统。
早期的AGC系统多采用模拟式的控制设备，近几年来由于数字系统的灵活性和可靠性是模拟式的AGC系统，逐渐被数字系统所取代。 在现代数字电力系统（DPS）中，AGC的执行，要求每隔2-4s测量一次联络线功率、系统频率和发电功率等数据，并通过遥测装置送到AGC的发电机控制回路和负荷分配回路，是这两个回路的程序计算开始工作。然后计算出需要增加或减少发电量的信息，再由遥控装置将此信息发送到发电机组已完成对发电机功率的控制和调整。由于AGC 资源需在更大范围内被调用，以及分级控制引起的时间延迟，还需对这种方式下电力系统的安全和控制的动态特性进行研究。
4 电力系统自动控制其它新技术的应用
4.1 电力负荷控制技术作用
电力负荷控制技术是指在高峰用电时，断开一部分可间断供电的负荷，以减少对电网的压力，可以将各用户的负荷按照改善负荷曲线的总要求，通过某种与用户联系的信道和装在用户处的终端装置，对用户的可间断负荷进行集中控制。在高峰之后，又可将这些负荷投入，增加系统的低谷用电，达到削峰填谷的目的，使电力系统负荷曲线更加平坦，以保证电网的安全经济运行。
我国电力供应长期短缺，负荷的监督和控制尤其显得重要。目前不少地方采用的在高峰时强行拉路的分片轮流停电的办法，给用户带来了极大的不便，对有些重要用户造成经济损失。在用户方面，由于电力使用不合理，浪费能源的现象也十分严重。因而有关方面对电力负荷控制十分重视，原国务院曾出资支持了四个试点，取得了可喜的效果。如今，以配电线载波、有线通信和无线电为通道的系统均有运行。在分散控制方面，我国自行研制的电力定量器都是适合我国国情的产品。但总的说来，我国的负荷控制水平和工业化国家的差距还是比较大的。
4.2 灵活交流输电系统控制技术
灵活交流输电系统控制技术（Flexible AC Transmission System）是现代电力电子技术与电力系统相结合的产物，其主要内容是在输电系统的主要部位，采用具有单独或综合功能的电力电子装置，对输电系统的主要参数（如电压、相位差、电抗等）进行灵活快速的适时控制，以期实现输送功率合理分配，降低功率损耗和发电成本，大幅度提高系统稳定性和可靠性。随着电力电子技术的飞速发展，灵活交流输电技术的发展前景不可估量，必将改变电力系统的传统面貌，并促使电力系统发生重大变革。
电力系统的高速发展和不断扩大，使其结构和运行方式变得越来越复杂多变，对电力系统的自动控制技术水平的要求也越来越高。因此，研究电力系统自动控制技术的现状和发展具有重要的意义。
参考文献
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MOOC全称Massive Open Online Course，中文通常译作“大规模网络公开课”。它的迅速兴起，曾被《纽约时报》评为2012年横跨IT和教育界的革命性事件。领军的三大MOOC平台是Coursera，Udacity和EdX。
这里有世界上最好大学的最好课程。和此前的网络公开课不同的是，它提供了一个完整的全球化学习社区。不仅有老师、讲解视频和课本，定期开课，还有讨论区、作业和论文。当学员达到一定要求，结课时会拿到证书。
MOOC热始于2011年，当时美国斯坦福大学的塞巴斯蒂安·特龙（Sebastian Thrun）教授把研究生课程《人工智能导论》上传到互联网上，吸引了世界各地16万余名学生修读，其中2万人后来完成了课程。特龙后来成为MOOC教育公司Udacity 的创始人兼CEO。
MOOC的注册学员一直有超过70%来自美国以外国家，其中60%来自非英国国家。在Coursera注册的1600万学生中，中国学员占4%，这个比例在美国之外仅次于巴西和印度。
Coursera来到中国之初，是在一些白领和大学生比较集中的社区网站凭口碑推广开来的。知乎、果壳、译言、豆瓣等社区，都有不少出于兴趣专门对其进行介绍的。最活跃的是果壳网上的MOOC学院。
Coursera成立于2012年，到现在为止，已经是全世界最大的MOOC平台，有500多门课程，合作伙伴包括美国、欧洲和亚洲最顶尖的大学，在中国包括北大、上海交大、香港科大和香港中文大学等。
除了内容精良，方便易得，只需简单注册就可参加外，MOOC的另一大优点是，它可以是完全免费的，尽管如果愿意，你可以支付一定的费用，拿到一个具有更强证明意义的签名证书。
事实上，这种每门课程约30到60美元的自愿签名认证费用也是Coursera目前的主要收入。签名证书于2013年4月开始实行，到10月份约有150万美元收入。据测算，这个收入基本可以覆盖Coursera的成本。
虽然作为一个赢利性组织，有种种商业考量，但包括Coursera在内的MOOC目前更多表现的是一种较为理想主义的知识共享精神。Cousera的国际推广专员伊莱表示，希望在网上提供的课程永远是免费的，“将大学内容和所有愿意学习者联系在一起，这是我们的社会使命”。
1990年，陈皓勇考入西安交通大学少年班，并在这里学习、工作长达16年，度过了人生成长最关键的时期，也在这里种下了此生与科学研究相守的理想的“种子”。西安交通大学“起点高、基础厚、要求严、重实践”，为他日后的科研道路奠定了坚实的基础。
1992年，陈皓勇以优异成绩选择了本校电力系统及其自动化专业，1994年，他结识了刚从日本归国的著名电力系统学者、中国科学院院士王锡凡教授，从此跟随王锡凡教授学习、工作长达12年，在王锡凡教授的引领下真正跨入了电力科学的大门。
1995年，陈皓勇以优异成绩成为王锡凡教授的研究生，从事电力系统优化调度、优化规划和电力市场等领域的研究，王锡凡教授强调创造性的培养，对研究方向的把握更重于具体指导，对学生科研工作的启发更重于直接参与，使他的创新精神和独立科研能力得到了真正的锻炼。
2000年，在王锡凡教授的鼓励下，陈皓勇博士毕业并留校任教，除担任专业主干课“电力系统分析”等的教学工作外，还作为主要研究人员参加了王锡凡教授所主持的国家自然科学基金重点项目、国家重点基础研究发展计划（973计划）等一系列国家重点项目，并且自己也主持了国家自然科学基金青年基金项目、国家社会科学基金青年基金项目等国家级项目，参与了《电力市场基础》新教材的编写。
2006年，陈皓勇受聘为华南理工大学“百人计划”，在这里又得到了中国工程院李立浧院士等老一辈电力科学家的关心和支持。除继续前沿理论研究外，更找到了科研成果的良好应用平台。在华南理工大学，陈皓勇除继续担任“电力系统分析”的教学工作外，还创造性地开设了“电力市场概论”、“电力经济与管理导论”等一系列新课程。承担了国家自然科学基金项目、国家高技术研究发展（863）计划重大专项（子题）、教育部科学技术研究重点项目和国家优秀青年科学基金等一系列国家和省部级重点项目，并且获得了教育部“新世纪优秀人才”称号。陈皓勇还承担了南方电网有限责任公司、广东电网公司等企业的一系列重点项目，促进了科研成果的实际应用。
期间，陈皓勇拓展学科领域，融合华南理工大学电力和能源相关学科的优势，先后参与筹建华南理工大学“能源研究院”、“新能源与环境协同创新中心”等的筹建，也翻开了个人事业新的一页。
身处改革开放的前沿，陈皓勇仍然不忘母校，和西安交通大学电力工程系保持着长期和紧密的科研合作，联合申请了国家重大项目，和王锡凡院士等共同获得教育部高等学校科学研究自然科学一等奖，并即将进一步拓展海上风电等领域的科研合作。
在电力系统优化领域奋勇开拓
严谨的科学态度、力求卓越的学术精神，一直是陈皓勇的科研准则，而重视交叉学科发展和基础前沿研究，则是陈皓勇的科研特点。
陈皓勇在国际上首次提出电力系统机组组合的协同进化算法等人工智能算法，并将其推广于电力系统规划、运行和电力市场决策等多个领域。
协同进化算法借鉴自然界中的协同进化机制，引入生态系统的概念，生态系统中多个物种相互作用，共同进化，从而使整个系统不断演进。将工程应用领域待求解的问题映射为生态系统，以生态系统的进化来达到优化问题求解的目的。协同进化算法为电力系统优化提供了新途径，也为解决一般复杂工程系统优化问题提供了一种基础算法。电力系统机组组合问题的协同进化算法引起国内外广泛关注，普遍认为该方法作为传统进化算法的扩展，具有解决更复杂问题的能力。陈皓勇将“协同进化算法”进一步拓展应用于电力系统的无功优化问题并获得了国家发明专利，他还将协同进化算法应用于寡头垄断电力市场的模拟和分析，并在国际权威期刊上发表了系列论文，开辟了电力市场仿真建模的新方向。
电力系统作为典型的分布式大系统，其规划和运行中的很多优化问题都是大规模、离散、非线性的，用常规的方法很难求解。陈皓勇系统地研究了基于大系统随机与离散优化理论的电力系统规划、运行的模型及算法。
在电力系统规划方面，他提出了基于改进Lagrangian松弛法和随机生产模拟的电源规划模型和算法，发展了基于多目标（协同）进化算法的输/配电网规划；在电力系统优化调度方面，除提出机组组合问题的协同进化算法外，在国际上较早地提出基于鲁棒优化思想的多风电场并网条件下的电力系统安全约束机组组合模型和算法，研究了基于退火选择遗传算法和内点法的含整数变量最优潮流，建立了基于协同进化计算的配电网重构算法；在电力系统无功优化方面，提出基于退火选择遗传算法的大电网无功优化，研究了基于退火选择遗传算法的配电网多时段无功/电压控制等问题。陈皓勇作为国际上鲁棒调度思想的首先提出者之一，在2012年IEEE电力与能源学会年会上宣读了相关论文，引起与会者的热烈讨论。
专注基于博弈理论的交叉学科研究
当今学科分工越来越细，不同领域间日渐形成壁垒。在自然科学与社会科学间是否存在不可逾越的鸿沟？陈皓勇的回答是否定的。他认为，当代科学发展越来越依赖多种学科的综合、渗透和交叉，学科交叉有利于学术思想的交融，有利于人类所面临重大问题的综合性解决，已成为科技创新的重要途径。陈皓勇是国内少数主持过国家社会科学基金的工程领域学者之一。
“博弈论”是陈皓勇经常挂在嘴边的一个学术名词。博弈论有时也称为对策论，属应用数学的一个分支，目前在经济学、政治学、计算机科学、生物学、国际关系、军事战略及其他很多领域都有广泛的应用。陈皓勇对博弈论的兴趣起于电力市场的研究。
中图分类号TP391 文献标识码A 文章编号 1674-6708（2013）91-0071-02
1 D-S证据推理简介
Dempster-Shafer证据推理理论也称D-S证据理论，比较适合用于满足比概率论更弱的公理体系，对于由未知引起的不确定性因素有很好的处理能力，能较有效地把不确定和未知区分开。D-S证据推理起源于多值映射导出的所谓上限概率和下限概率，后来在文献[2]中得到了进一步发展。
1.1 基本置信指派m
假设空间S的概率分布为P，且空间S和空间具有一致性关系（若一个多值映射把空间S的元素s和空间中的元素集合联系起来，即：S。映射下的元素s的像被称为S的粒子（granule），表示为G（S）。S到的多值映射关系被Dempster称为空间S到的一致性关系[2]。），则空间上的基本置信指派（基本概率赋值函数BPA ）m可以定义如下：
其中称的子集A为焦点元素（focal element），又叫做命题， Φ为空集。m（A）表现出对A本身的信任度，即m（A ）是局限于子集A中的可以自由移动到A的每一个点的信任因子。m（A）通常凭人们的经验而给出，或者根据传感器所得到的数据进行构造得到。
在证据推理中，基本概率赋值函数分布仅需满足其和为1这一约束条件，即：
1.2 置信函数bel和似然函数pls
空间也叫做鉴别框架（the frame of discernment），所有的命题都可以用其子集表示，其概率分布可以用基本概率赋值函数来表示，也可以采用置信函数bel和似然函数pls 表示：
式中B是中不同于A的另一命题。
置信函数bel（B）和似然函数pls（B）即为文献[1]中提到的上限概率和下限概率，这表示置信区间[bel（B），pls（B）]即为集合B的概率变化范围，它表示了对B的不确定性度量。减小不确定区间是证据推理的目的之一。似然函数定义为：
1.3 Dempster合成法则
通常采用Dempster合成法则来组合两个或多个的置信函数，方法是通过计算基于不同来源的置信度的正交和找到一个新的置信函数。
设Bel1，Bel2均为空间上的置信函数，其对应的基本置信指派分别为m1和m2，焦元分别为A1，……Ak和B1，……Bl，如果
此函数是基本置信指派函数，其中>0。
Bel1、Bel2的正交和就是由m给定的置信函数，记作：Bel1Bel2。
2 基于证据推理的煤气管道检测
2.1 煤气管道检测系统结构模型
实验建立的检测系统模型如下图所示：
目前，煤气管道检测的无损检测方法很多，主要有：渗透检测法、微波检测法、涡流检测法、超声检测法、漏磁检测法等。鉴于检测的安全性及对管道的最大无损伤原则，本实验主要采用超声检测法和漏磁检测法建立系统。超声法在检测的准确度和精度方面有很好的效果，但其要求的检测条件较为苛刻，被测对象表面必须光滑，检测时要有耦合剂（比如油等）；实际检测时，对解释人员的素质要求也较高；漏磁法对输送的介质要求不高，这一点刚好弥补了超声检测的不足，但其应用也受限制，比如待检管壁不能太厚，需要特殊的信号处理以及干扰因素多等。两种方法各有利弊，在应用方面各有所长：漏磁法较适合用于比较微小的损伤，比如面积很小的腐蚀点；超声法更适合于管壁较厚时的检测。实验结合采用两种方法，发挥各自的优点并弥补了另一种方法的不足，力图为检测提供更准确的信息。
利用漏磁法和超声法检测出煤气管道的损伤信息，并对信息进行特征提取，提取的特征信号输入各自的网络作为样本进行神经网络识别，输出结果经过归一化处理后作为D-S证据推理的证据进行融合，进一步对损伤信息进行确认，最终决策出识别结果。
2.2 证据推理识别判定准则
先由Dempster合成法则得到组合的基本可信度分配，然后根据得到的m（Aj）进行目标判断。主要判断方法有三种[7-13]：基于基本置信指派m的方法、基于置信函数bel的方法和基于最小风险的方法。本文采用基于基本置信指派m的判断方法：
则A1即为判决结果，其中ε1，ε2为预先设定的门限。
3 实验仿真
实验以损伤的裂纹作为目标建立BP神经网络进行识别。针对某一管道上的3条不同的裂纹分别用漏磁法和超声法进行深度检测，通过漏很明显，不确定性的基本概率赋值大大地降低了。
预设门限值ε1=0.2，ε2=0.05，则根据基于基本概率赋值的决策方法仅有裂纹1的基本概率赋值满足（8）式，故可判定损伤为裂纹1。
4 结论
从实验仿真结果可以看出，D-S证据推理方法具有较强的处理不确定性信息的能力。在煤气管道的检测中采用D-S证据推理的方法对BP神经网络的检测结果进行融合能有效地提高系统的可靠性，显著地减少系统的不确定性。
参考文献
[1]段新生.证据理论与决策.人工智能[M].中国人民大学出版社，1993.
[2]Shafer G.A mathematical theory of evidence [M]. Princeton： Princeton University Press，1976.
[3]倪国强，梁好臣.基于Dempster-Shafer证据理论的数据融合技术研究.北京理工大学学报，2001，Vol21（5）：603-609.
[4]Yager R R.On the Dempster-Shafer framework and new combination rules[J].Information Sciences，1987（1）：83-138.
[5]宋寿鹏.海底管道检测中缺陷重构及超声回波信号处理方法的研究[D].天上海交通大学博士学位论文，2006：178.
[6]蒋奇.管道缺陷漏磁检测量化技术及其应用研究[D].天津大学博士论文，2002，12： 120.
[7]杨万海.多传感器数据融合及其应用.西安电子科技大学出版社，2004.
[8]何友，王国宏，彭应宁等.多传感器信息融合及应用.电子工业出版社.2000.
[9]孙锐，孙上媛，葛云峰.基于D-S证据理论的基本概率赋值的获取.现代机械.pp22-23，2006.
[10]龚元明，萧德云，王俊杰.多传感器数据融合技术.冶金自动化.pp158-161，2002.
引言：随着存储程序式通用电子计算机在上世纪40年代的诞生，和计算科学的快速发展以及取得的大量成果。计算科学这一学科也也应运而生。《计算科学导论》 正如此书的名字，此书很好的诠释了计算科学这一学科，并且指导了我们应如何去学好这一学科。使得我们收获颇多。并且让我深深的反思了我的大学生活。正如赵老师书中所讲的：“计算科学是年轻人的科学，一旦你选择了计算科学作为你为之奋斗的专业类领域，就等于你选择了一条布满荆棘的道路。一个有志于从事计算科学研究与开发的学生，必须在大学几年的学习中，打下坚实的基础，才有可能在将来学科的高速发展中，或在计算机产品的开发和快速更新换代中有所作为。
什么是计算科学和它的来历
计算科学主要是对描述和变换信息的算法过程，包括其理论、分析、设计、效率分析、实现和应用的系统研究。全部计算科学的基本问题是，什么能（有效的）自动运行，什么不能（有效的）自动运行。本科学来源于对数理逻辑、计算模型、算法理论、自动计算机器的研究，形成于20世纪30年代的后期。
随着存储程序式通用电子计算机在上世纪40年代的诞生，人类使用自动计算装置代替人的人工计算和手工劳动的梦想成为现实。计算科学的快速发展以也取得大量成果，计算科学这一学科也也应运而生。
计算科学的发展
a、首先先介绍图灵机
图灵机的发明打开了现代计算机的大门和发展之路。图灵机通过一条两端可无限延长的袋子，一个读写头和一组控制读写头的（控制器）组成它有一个状态集和符号集，而此符号集一般只使用0和1两个符号。而就是这个简洁的结构和运行原理隐含了存储程序的原始思想，深刻的揭示了现代通用电子数字计算机的核心内容。现在通用的计算机是电子数字计算机，而电子数字计算机的发展是建立在图灵机的基础之上。他的二进制思想使计算机的制作的简化成只需两个稳定态的元器件。这在今后的计算机制作上无论是二极管或集成电路上都显示了明显的优越性。
b、计算机带动的计算学科
1946年随着现代意义上的电子数字计算机ENIAC的诞生。掀起了社会快速发展的崭新一页。计算机工作和运行就摆在了人们的面前。
1、计算机语言
我们要用计算机求解一个问题，必须事先编好程序。因此就出现了最早的机器指令和汇编语言。20世纪50年代后，计算机的发展步入了实用化的阶段。然而，在最初的应用中，人们普遍感到使用机器指令编制程序不仅效率低下，而且十分别扭，也不利于交流和软件维护，复杂程序查找错误尤其困难，因此，软件开发急需一种高级的类似于自然语言那样的程序设计语言。1952年，第一个程序设计语言Short Code出现。两年后，Fortran问世。作为一种面向科学计算的高级程序设计语言，Fortran的最大功绩在于牢固地树立了高级语言的地位，并使之成为世界通用的程序设计语言。Algol60的诞生是计算机语言的研究成为一门科学的标志。该语言的文本中提出了一整套的新概念，如变量的类型说明和作用域规则、过程的递归性及参数传递机制等。而且，它是第一个用严格的语法规则——巴科斯范式（BNF）定义语言文法的高级语言。还有用于支持结构化程序设计的PASCAL语言，适合于军队各方面应用的大型通用程序设计语言ADA，支持并发程序设计的MODULA-2，支持逻辑程序设计的PROLOG语言，支持人工智能程序设计的LISP语言，支持面积对象程序变换的SMALLTALK、C等。
2、计算机系统和软件开发方法
现代意义上的计算机绝不是一个简单的计算机了而也包括了软件（系统软件、应用软件）。各种各样的软件使得计算机的用途大大增强。而软件开发也成为了一个重要课题和发展方向。软件开发的理论基础即是计算模型。随着计算机网络、分布式处理和多媒体的发展。在各种高级程序设计语言中增加并发机构以支持分布式程序设计，在语言中通过扩展绘图子程序以支持计算机图形学程序设计在程序设计语言中已非常的流行。之后，在模数/数模转换等接口技术和数据库技术的支持下，通过扩展高级语言的程序库又实现了多媒体程序设计的构想。进入20世纪90年代之后，并行计算机和分布式大规模异质计算机网络的发展又将并行程序设计语言、并行编译程序、并行操作系统、并行与分布式数据库系统等试行软件的开发的关键技术依然与高级语言和计算模型密切相关，如各种并行、并发程序设计语言，进程代数，PETRI网等，它们正是软件开发方法和技术的研究中支持不同阶段软件开发的程序设计语言和支持这些软件开发方法和技术的理论基础----计算模型
3、计算机图形学
在计算机的硬件的迅速发展中。随着它的存储容量的增大，也掀起了计算机的巨大改革。计算机图形学、图像处理技术的发展，促使图形化界面的出现。计算机图形学是使用计算机辅助产生图形并对图形进行处理的科学。并由此推动了计算机辅助设计（CAD）、计算机辅助教学（CAI）、计算机辅助信息处理、计算机辅助测试（CAT）等方向的发展。图形化界面的出现，彻底改变了在一个黑色的DOS窗口前敲代码输入控制命令的时代。同时也成就了一个伟大的公司Microsoft 。
4、计算机网络
随着用户迫切需要实现不同计算机上的软硬件和信息资源共享。网络就在我们的需求中诞生了。网络的发展和信息资源的交换使每台计算都变成了网络计算机。这也促进计算机的发展和广泛应用。
计算机学科的主线及发展方向
围绕着学科基本问题而展开的大量具体研究，形成学科发展的主流方向与学科发展主线和学科自身的知识组织结构。计算学科内容按照基础理论、基本开发技术、应用以及他们与硬件设备联系的紧密程度分成三个层面：
1、计算科学应用层
它包括人工智能应用与系统，信息、管理与决策系统，移动计算，计划可视化，科学计算机等计算机应用的各个方向。
2、计算科学的专业基础层
它是为应用层提供技术和环境的一个层面，包括软件开发方法学，计算机网络与通信技术，程序设计科学，计算机体系结构、电子计算机系统基础。
3、计算科学的基础层
它包括计算科学的数学理论，高等逻辑等内容。其中计算的数学理论涵盖可计算性与计算复杂性理论形式语言与计算机理论等。
计算机的网络的发展及网络安全
(1)计算机网络与病毒
一个现代计算机被定义为包含存储器、处理器、功能部件、互联网络、汇编程序、 编译程序、操作系统、外部设备、通信通道等内容的系统。
通过上面定义，我们发现互联网络也被加入到计算机当中。说明了网络的重要以及普及性。21世纪是信息时代。信息已成为一种重要的战略资。信息科学成为最活跃的领域之一，信息技术改变着人们的生活方式。现在互联网络已经广泛应用于科研、教育、企业生产、与经营管理、信息服务等各个方面。全世界的互联网Internet 正在爆炸性的扩大，已经成为覆盖全球的信息基础设施之一。
因为互联网的快速发展与应用，我们各行各业都在使用计算机。信息安全也显得格外重要。而随着计算机网络的发展，计算机网络系统的安全受到严重的挑战，来自计算机病毒和黑客的攻击及其他方面的威胁也越来越大。其中计算机病毒更是很难根治的主要威胁之一。计算机病毒给我们带来的负面影响和损失是刻骨铭心的，譬如1999年爆发的CIH病毒以及2003年元月的蠕虫王病毒等都给广大用户带来巨大的损失。
我们想更好的让计算机为我们服务，我们就必须很好的利用它，利用网络。同时我们也应该建立起自己的防护措施，以抵抗外来信息的侵入，保护我们的信息不受攻击和破坏。
( 2 )计算机病毒及它的防范措施：
计算机病毒是一组通过复制自身来感染其它软件的程序。当程序运行时，嵌入的病毒也随之运行并感染其它程序。一些病毒不带有恶意攻击性编码，但更多的病毒携带毒码，一旦被事先设定好的环境激发，即可感染和破坏。
、病毒的入侵方式
1．无线电方式。主要是通过无线电把病毒码发射到对方电子系统中。此方式是计算机病毒注入的最佳方式，同时技术难度也最大。可能的途径有：①直接向对方电子系统的无线电接收器或设备发射，使接收器对其进行处理并把病毒传染到目标机上。②冒充合法无线传输数据。根据得到的或使用标准的无线电传输协议和数据格式，发射病毒码，使之能够混在合法传输信号中，进入接收器，进而进人信息网络。③寻找对方信息系统保护最差的地方进行病毒注放。通过对方未保护的数据链路，将病毒传染到被保护的链路或目标中。
2．“固化”式方法。即把病毒事先存放在硬件（如芯片）和软件中，然后把此硬件和软件直接或间接交付给对方，使病毒直接传染给对方电子系统，在需要时将其激活，达到攻击目的。这种攻击方法十分隐蔽，即使芯片或组件被彻底检查，也很难保证其没有其他特殊功能。目前，我国很多计算机组件依赖进口，困此，很容易受到芯片的攻击。
3．后门攻击方式。后门，是计算机安全系统中的一个小洞，由软件设计师或维护人发明，允许知道其存在的人绕过正常安全防护措施进入系统。攻击后门的形式有许多种，如控制电磁脉冲可将病毒注入目标系统。计算机入侵者就常通过后门进行攻击，如目前普遍使用的WINDOWS98，就存在这样的后门。
4．数据控制链侵入方式。随着因特网技术的广泛应用，使计算机病毒通过计算机系统的数据控制链侵入成为可能。使用远程修改技术，可以很容易地改变数据控制链的正常路径。
病毒攻击的防范的对策
1．建立有效的计算机病毒防护体系。有效的计算机病毒防护体系应包括多个防护层。一是访问控制层；二是病毒检测层；三是病毒遏制层；四是病毒清除层；五是系统恢复层；六是应急计划层。上述六层计算机防护体系，须有有效的硬件和软件技术的支持，如安全设计及规范操作。
2．严把收硬件安全关。国家的机密信息系统所用设备和系列产品，应建立自己的生产企业，实现计算机的国产化、系列化；对引进的计算机系统要在进行安全性检查后才能启用，以预防和限制计算机病毒伺机入侵。
3．防止电磁辐射和电磁泄露。采取电磁屏蔽的方法，阻断电磁波辐射，这样，不仅可以达到防止计算机信息泄露的目的，而且可以防止“电磁辐射式”病毒的攻击。
4．加强计算机应急反应分队建设。应成立自动化系统安全支援分队，以解决计算机防御性的有关问题。
很多公司都有因为电脑被入侵而遭受严重经济损失的惨痛经历，不少普通用户也未能避免电脑被破坏的厄运，造成如此大损失的并不一定都是技术高超的入侵者所为，小小的字符串带给我们的损失已经太多。因此，如果你是数据库程序开发人员、如果你是系统级应用程序开发人员、如果你是高级计算机用户、如果你是论坛管理人员......请密切注意有关字符漏洞以及其他各类漏洞的最新消息及其补丁，及时在你的程序中写入防范最新字符漏洞攻击的安全检查代码并为你的系统安装最新的补丁会让你远离字符带来的危险。经常杀毒，注意外来设备在计算机上的使用和计算机对外网的链接。也可以大大有效的避免计算机被攻击。
总结
在学了计算科学导论之后，让我更深入的了解了我将来要从事的学科。计算科学导论指导着我们该怎么学习计算机。让我更清楚的知道我们信息安全专业的方向。正如计算科学这座大楼一样，在不断的成长。信息安全也必将随着网络的进一步发展而更多的被人们重视。总之学习了这门课之后让我受益匪浅，也知道自己应该好好努力，争取在自己的专业领域上有所成就。
参考文献
1、《计算科学导论》（第三版），赵志琢著 ，科学出版社2004版
2、《计算机病毒分析与对抗》 傅建明 彭国军 张焕国编著武汉大学出版社2004版
3、《计算机应用于基础》（第三版） 丁爱萍 著 西安电子科技大学出版社 2006版
引言：随着存储程序式通用电子计算机在上世纪40年代的诞生，和计算科学的快速发展以及取得的大量成果。计算科学这一学科也也应运而生。《计算科学导论》正如此书的名字，此书很好的诠释了计算科学这一学科，并且指导了我们应如何去学好这一学科。使得我们收获颇多。并且让我深深的反思了我的大学生活。正如赵老师书中所讲的：“计算科学是年轻人的科学，一旦你选择了计算科学作为你为之奋斗的专业类领域，就等于你选择了一条布满荆棘的道路。一个有志于从事计算科学研究与开发的学生，必须在大学几年的学习中，打下坚实的基础，才有可能在将来学科的高速发展中，或在计算机产品的开发和快速更新换代中有所作为。
一什么是计算科学和它的来历
计算科学主要是对描述和变换信息的算法过程，包括其理论、分析、设计、效率分析、实现和应用的系统研究。全部计算科学的基本问题是，什么能（有效的）自动运行，什么不能（有效的）自动运行。本科学来源于对数理逻辑、计算模型、算法理论、自动计算机器的研究，形成于20世纪30年代的后期。
随着存储程序式通用电子计算机在上世纪40年代的诞生，人类使用自动计算装置代替人的人工计算和手工劳动的梦想成为现实。计算科学的快速发展以也取得大量成果，计算科学这一学科也也应运而生。
二计算科学的发展
a、首先先介绍图灵机
图灵机的发明打开了现代计算机的大门和发展之路。图灵机通过一条两端可无限延长的袋子，一个读写头和一组控制读写头的（控制器）组成它有一个状态集和符号集，而此符号集一般只使用0和1两个符号。而就是这个简洁的结构和运行原理隐含了存储程序的原始思想，深刻的揭示了现代通用电子数字计算机的核心内容。现在通用的计算机是电子数字计算机，而电子数字计算机的发展是建立在图灵机的基础之上。他的二进制思想使计算机的制作的简化成只需两个稳定态的元器件。这在今后的计算机制作上无论是二极管或集成电路上都显示了明显的优越性。
b、计算机带动的计算学科
1946年随着现代意义上的电子数字计算机ENIAC的诞生。掀起了社会快速发展的崭新一页。计算机工作和运行就摆在了人们的面前。
1、计算机语言
我们要用计算机求解一个问题，必须事先编好程序。因此就出现了最早的机器指令和汇编语言。20世纪50年代后，计算机的发展步入了实用化的阶段。然而，在最初的应用中，人们普遍感到使用机器指令编制程序不仅效率低下，而且十分别扭，也不利于交流和软件维护，复杂程序查找错误尤其困难，因此，软件开发急需一种高级的类似于自然语言那样的程序设计语言。1952年，第一个程序设计语言ShortCode出现。两年后，Fortran问世。作为一种面向科学计算的高级程序设计语言，Fortran的最大功绩在于牢固地树立了高级语言的地位，并使之成为世界通用的程序设计语言。Algol60的诞生是计算机语言的研究成为一门科学的标志。该语言的文本中提出了一整套的新概念，如变量的类型说明和作用域规则、过程的递归性及参数传递机制等。而且，它是第一个用严格的语法规则——巴科斯范式（BNF）定义语言文法的高级语言。还有用于支持结构化程序设计的PASCAL语言，适合于军队各方面应用的大型通用程序设计语言ADA，支持并发程序设计的MODULA-2，支持逻辑程序设计的PROLOG语言，支持人工智能程序设计的LISP语言，支持面积对象程序变换的SMALLTALK、C等。
2、计算机系统和软件开发方法
现代意义上的计算机绝不是一个简单的计算机了而也包括了软件（系统软件、应用软件）。各种各样的软件使得计算机的用途大大增强。而软件开发也成为了一个重要课题和发展方向。软件开发的理论基础即是计算模型。随着计算机网络、分布式处理和多媒体的发展。在各种高级程序设计语言中增加并发机构以支持分布式程序设计，在语言中通过扩展绘图子程序以支持计算机图形学程序设计在程序设计语言中已非常的流行。之后，在模数/数模转换等接口技术和数据库技术的支持下，通过扩展高级语言的程序库又实现了多媒体程序设计的构想。进入20世纪90年代之后，并行计算机和分布式大规模异质计算机网络的发展又将并行程序设计语言、并行编译程序、并行操作系统、并行与分布式数据库系统等试行软件的开发的关键技术依然与高级语言和计算模型密切相关，如各种并行、并发程序设计语言，进程代数，PETRI网等，它们正是软件开发方法和技术的研究中支持不同阶段软件开发的程序设计语言和支持这些软件开发方法和技术的理论基础----计算模型
3、计算机图形学
在计算机的硬件的迅速发展中。随着它的存储容量的增大，也掀起了计算机的巨大改革。计算机图形学、图像处理技术的发展，促使图形化界面的出现。计算机图形学是使用计算机辅助产生图形并对图形进行处理的科学。并由此推动了计算机辅助设计（CAD）、计算机辅助教学（CAI）、计算机辅助信息处理、计算机辅助测试（CAT）等方向的发展。图形化界面的出现，彻底改变了在一个黑色的DOS窗口前敲代码输入控制命令的时代。同时也成就了一个伟大的公司Microsoft。
4、计算机网络
随着用户迫切需要实现不同计算机上的软硬件和信息资源共享。网络就在我们的需求中诞生了。网络的发展和信息资源的交换使每台计算都变成了网络计算机。这也促进计算机的发展和广泛应用。
三计算机学科的主线及发展方向
围绕着学科基本问题而展开的大量具体研究，形成学科发展的主流方向与学科发展主线和学科自身的知识组织结构。计算学科内容按照基础理论、基本开发技术、应用以及他们与硬件设备联系的紧密程度分成三个层面：
1、计算科学应用层
它包括人工智能应用与系统，信息、管理与决策系统，移动计算，计划可视化，科学计算机等计算机应用的各个方向。
2、计算科学的专业基础层
它是为应用层提供技术和环境的一个层面，包括软件开发方法学，计算机网络与通信技术，程序设计科学，计算机体系结构、电子计算机系统基础。
3、计算科学的基础层
它包括计算科学的数学理论，高等逻辑等内容。其中计算的数学理论涵盖可计算性与计算复杂性理论形式语言与计算机理论等。
四计算机的网络的发展及网络安全
(1)计算机网络与病毒
一个现代计算机被定义为包含存储器、处理器、功能部件、互联网络、汇编程序、编译程序、操作系统、外部设备、通信通道等内容的系统。
通过上面定义，我们发现互联网络也被加入到计算机当中。说明了网络的重要以及普及性。21世纪是信息时代。信息已成为一种重要的战略资。信息科学成为最活跃的领域之一，信息技术改变着人们的生活方式。现在互联网络已经广泛应用于科研、教育、企业生产、与经营管理、信息服务等各个方面。全世界的互联网Internet正在爆炸性的扩大，已经成为覆盖全球的信息基础设施之一。
因为互联网的快速发展与应用，我们各行各业都在使用计算机。信息安全也显得格外重要。而随着计算机网络的发展，计算机网络系统的安全受到严重的挑战，来自计算机病毒和黑客的攻击及其他方面的威胁也越来越大。其中计算机病毒更是很难根治的主要威胁之一。计算机病毒给我们带来的负面影响和损失是刻骨铭心的，譬如1999年爆发的CIH病毒以及2003年元月的蠕虫王病毒等都给广大用户带来巨大的损失。
我们想更好的让计算机为我们服务，我们就必须很好的利用它，利用网络。同时我们也应该建立起自己的防护措施，以抵抗外来信息的侵入，保护我们的信息不受攻击和破坏。
(2)计算机病毒及它的防范措施：
计算机病毒是一组通过复制自身来感染其它软件的程序。当程序运行时，嵌入的病毒也随之运行并感染其它程序。一些病毒不带有恶意攻击性编码，但更多的病毒携带毒码，一旦被事先设定好的环境激发，即可感染和破坏。
<一>、病毒的入侵方式
1．无线电方式。主要是通过无线电把病毒码发射到对方电子系统中。此方式是计算机病毒注入的最佳方式，同时技术难度也最大。可能的途径有：①直接向对方电子系统的无线电接收器或设备发射，使接收器对其进行处理并把病毒传染到目标机上。②冒充合法无线传输数据。根据得到的或使用标准的无线电传输协议和数据格式，发射病毒码，使之能够混在合法传输信号中，进入接收器，进而进人信息网络。③寻找对方信息系统保护最差的地方进行病毒注放。通过对方未保护的数据链路，将病毒传染到被保护的链路或目标中。
2．“固化”式方法。即把病毒事先存放在硬件（如芯片）和软件中，然后把此硬件和软件直接或间接交付给对方，使病毒直接传染给对方电子系统，在需要时将其激活，达到攻击目的。这种攻击方法十分隐蔽，即使芯片或组件被彻底检查，也很难保证其没有其他特殊功能。目前，我国很多计算机组件依赖进口，困此，很容易受到芯片的攻击。
3．后门攻击方式。后门，是计算机安全系统中的一个小洞，由软件设计师或维护人发明，允许知道其存在的人绕过正常安全防护措施进入系统。攻击后门的形式有许多种，如控制电磁脉冲可将病毒注入目标系统。计算机入侵者就常通过后门进行攻击，如目前普遍使用的WINDOWS98，就存在这样的后门。
4．数据控制链侵入方式。随着因特网技术的广泛应用，使计算机病毒通过计算机系统的数据控制链侵入成为可能。使用远程修改技术，可以很容易地改变数据控制链的正常路径。
<二>病毒攻击的防范的对策
1．建立有效的计算机病毒防护体系。有效的计算机病毒防护体系应包括多个防护层。一是访问控制层；二是病毒检测层；三是病毒遏制层；四是病毒清除层；五是系统恢复层；六是应急计划层。上述六层计算机防护体系，须有有效的硬件和软件技术的支持，如安全设计及规范操作。超级秘书网
2．严把收硬件安全关。国家的机密信息系统所用设备和系列产品，应建立自己的生产企业，实现计算机的国产化、系列化；对引进的计算机系统要在进行安全性检查后才能启用，以预防和限制计算机病毒伺机入侵。
3．防止电磁辐射和电磁泄露。采取电磁屏蔽的方法，阻断电磁波辐射，这样，不仅可以达到防止计算机信息泄露的目的，而且可以防止“电磁辐射式”病毒的攻击。
4．加强计算机应急反应分队建设。应成立自动化系统安全支援分队，以解决计算机防御性的有关问题。
很多公司都有因为电脑被入侵而遭受严重经济损失的惨痛经历，不少普通用户也未能避免电脑被破坏的厄运，造成如此大损失的并不一定都是技术高超的入侵者所为，小小的字符串带给我们的损失已经太多。因此，如果你是数据库程序开发人员、如果你是系统级应用程序开发人员、如果你是高级计算机用户、如果你是论坛管理人员......请密切注意有关字符漏洞以及其他各类漏洞的最新消息及其补丁，及时在你的程序中写入防范最新字符漏洞攻击的安全检查代码并为你的系统安装最新的补丁会让你远离字符带来的危险。经常杀毒，注意外来设备在计算机上的使用和计算机对外网的链接。也可以大大有效的避免计算机被攻击。
五总结
在学了计算科学导论之后，让我更深入的了解了我将来要从事的学科。计算科学导论指导着我们该怎么学习计算机。让我更清楚的知道我们信息安全专业的方向。正如计算科学这座大楼一样，在不断的成长。信息安全也必将随着网络的进一步发展而更多的被人们重视。总之学习了这门课之后让我受益匪浅，也知道自己应该好好努力，争取在自己的专业领域上有所成就。
参考文献：
1、《计算科学导论》（第三版），赵志琢著，科学出版社2004版
