“计算机导论”课程教学“痛点”分析与对策

王剑

【摘 要】本文较详细地阐述了计算思维在计算机导论课程教学中的应用状况和特点分析，列举了计算机导论课程授课中存在的“痛点”，针对论述的“痛点”，提出了计算机导论课程教学的有效的对策，并提出了展望。

【关键词】计算机导论；计算思维；课程教学

中图分类号： G642；TP3-4 文献标识码： A 文章编号： 2095-2457（2018）28-0198-002

DOI：10.19694/j.cnki.issn2095-2457.2018.28.090

【Abstract】This paper expounds the application and characteristics of computational thinking in the teaching of Introduction to Computer， lists the “pain points” in the teaching of Introduction to Computer， and puts forward effective countermeasures and prospects for the “pain points” discussed.

【Key words】Introduction to Computer； Computational Thinking； Course Teaching

2018年1月，教育部发布了《普通高等学校本科专业类教学质量国家标准》（以下简称标准），这是向全国、全世界发布的第一个高等教育教学质量国家标准。标准指出，“计算机科学与技术、软件工程、网络空间信息安全等计算机类学科，统称为计算学科。计算学科已经成为基础技术学科。随着计算机和软件技术的发展，继理论和实验后计算成为第三大科学研究范型，从而使计算思维成为现代人类重要的思维方式之一。”标准亦指出”学科基础知识被视为专业类基础知识，培养学生计算思维、程序设计与实现、算法分析与设计、系统能力等专业基本能力”，计算机导论是计算机类的第一门专业基础课，是引导新生了解并掌握基础知识点，对计算机专业入门的重要前导课程。通过标准可以发现，目前计算思维的培养和学习已经成为计算机导论课程必须重视和强调的组成部分。

计算思维是美国卡内基·梅隆大学计算机科学系教授周以真倡导的新兴思维模式，是计算机专业的重要组成部分。美国计算机协会也指出“ 计算思维”与“ 计算机导论” 课程应该绑定在一起， 而且应该在该课程中讲述计算思维的本质和应用 。2010 年以来，国内高校逐步开设了以计算机导论（基于计算思维）、计算思维导论、计算思维概论、计算思维基础等命名的课程。但是经过数年来对计算机导论教材的调研和一线教学、实验活动使用，我们发现了目前“计算机导论”教材仍然存在一些无法回避的“痛点”：

一是仍然有超过80%的专业计算机导论教材依旧按照“计算机基础”的模式编写，甚至某些教材在前言中已经指出该教材是为非计算机专业或者相近理工类专业服务的！这对于日益壮大的高校计算机专业及其其他理工类专业的需求是极为不利的，而且剩下的20%教材中也有即使采用了针对计算机专业的学科特点的知识体系，仍然存在着未能与时俱进，某些知识陈旧如完全没有计算思维的引入，或者无法及时跟上目前计算机发展热点和趋势，或者讲述比较偏于”高端化”的缺陷。比如有些教材还在继续介绍比较老的操作系统和办公自动化等工具软件，计算机类的学生主要在导论中学习的不是这些基本软件的操作使用，而是基本的原理和入门基础，如果只是为了操作而操作，那就失去了专业性了。在当前已经进入到云存储和云计算的年代，某些教材仍然对于03版本或者07版本孜孜不倦的介绍，与时代脱节严重，更与计算机类专业的大纲要求与国家质量标准产证冲突；还有些教材将计算机基础和计算机导论混为一谈，没有将专业性放在首位，甚至理工类和文史类也使用同样的课程大纲和教材，这就使得该基础课与通识课混淆了，模糊了专业性和通识课之间的区别。有的教材引入了计算思维的讲解，但是讲述的非常晦涩，使用的术语太多而没有解释，让很多新生或者入门者感到非常的吃力，打击了学习的积极性，完全没有激发学习的积极性。有的教材对当前的信心技术和前沿趋势视若无睹，依然抱着“老三样”继续讲解，当前正是人工智能和大数据为代表新興技术发展如火如荼的时代，如果在入门都未做相关介绍和引导，会使学生在真正需要学习该知识点时措手不及，缺乏前导知识。总而言之，不仅和市场脱节极其严重，也和高校与时俱进的教学理念产生冲突，更使得开设了该课程的单位存在着需要更好更贴近当前教学要求教材的需求；

二是几乎绝大部分计算机导论教材并未考虑到我国地域辽阔生源水平不同的问题，比如对于最核心的算法章节，绝大部分教材仍然采用了传统的流程图，N-S图，伪代码，少部分使用了python等语言进行表达，通过调研可以发现，我国广大的专业大一新生在入校以前正规学过的计算机课程普遍偏少甚至为零，特别是目前高中培养模式下的非发达地区学子普遍是“0基础”偏多，有些学生直接对老师说高中上信息课就被其他老师占用了，或者直接做卷子了事，这样选择了计算机类的新生的基础基本上就可以预见了。而这样的专业表现这就使得授课老师产生了疑惑和压力，学生基础薄弱甚至术语零基础，如何能浅显易懂的教授计算机类最重要的算法思维？算法思维属于计算思维的一种具体化表达方式，属于客观世界抽象后形成的计算机世界的表达，算法和文档的有序组织，才能形成有效的软件程序。重视算法思维的教学，是计算机类基础课和核心课教学的重要组成部分。国内顶尖高校普遍重视在大学低年级阶段就展开算法思维的教学工作，由于这些高校生源基础好，学生普遍自学能力强，在入校前都有了一定的计算机类思维的培训甚至有项目经历，因而对于这些学校不存在上述问题，但是反过来说绝大部分高校由于种种原因，对这一块的教学深化还有待加强。

三是绝大部分计算机导论课程教材对于基础的计算机课程教学内容与新兴技术间的冲突处理不够合理，近十年来计算机新兴技术得到迅猛发展，如何在课程中处理基础性的知识点和前沿知识点之间质量和数量的程度成为授课老师的考虑问题。哪部分知识的多和少需要认真思考和斟酌。

四是对新兴技术不够敏感，绝大部分教材对于近年来出现的普适计算、无线传感器、边缘计算、物联网、云计算、大数据、人工智能、区块链等新兴技术几乎没有涉略或者一笔带过，在教材既没有深度的情况下（这是这门课程决定的）， 也没有了广度，无法与时俱进。

因此，针对上述计算机导论课程中的“痛点”，课程的授课可以采用如下方法：

（1）课程可以紧紧的以《普通高等学校本科专业类教学质量国家标准--计算机类》和美国计算机协会ACM的CC2001报告为抓手，有效的将计算机导论课程和计算思维合理结合，清晰地给出了计算机学科的学习地图。

（2）授课中应该通俗易懂地阐述计算机导论知识，巧妙运用可视化编程方法，帮助薄弱基础甚至零基础的新生迅速入门并掌握相关知识点。可视化是利用计算机图形学和图像处理技术，将数据转换成图形或图像在屏幕上显示出来，并进行交互处理的理论、方法和技术。它涉及到计算机图形学、图像处理、计算机视觉、计算机辅助设计等多个领域，成为研究数据表示、数据处理、决策分析等一系列问题的综合技术。目前正在飞速发展的虚拟现实技术也是以图形图像的可视化技术为依托的。依托可视化技术，可以有效地将许多原本晦涩枯燥的計算机类知识点更好的介绍给学生，激发他们的学习兴趣，扩展他们的学习视野。

（3）授课中应该深入浅出的阐述了当前新兴计算机技术，既有时效性，又有系统性；同时良好的平衡了基础内容与计算机发展的前沿技术之间的度的把握。基础内容讲多少？新兴技术降多少？这个问题需要授课老师结合课程大纲要求，学生的现实基础状况和学科知识体系要求来综合判断。既不能对前沿科技熟视无睹，也不能因噎废食对核心基础内容完全废弃。总而言之这是个系统性的需要群策群力的问题，必须慎重对待。

（4）导论课程应该兼顾广度和深度，广度知识为先，兼顾一定程度的深度知识。比如对算法的讲解，除了传统的描述方法以外，python语言是个不错的选择，另外可视化表达方法如scratch，APP inventor等也是对算法描述的非常有益的补充。同时，除了排序，查找算法等，对于近年来的常用算法如网络爬虫，数据挖掘，文本压缩等算法也有介绍。

总之，将计算思维和计算机导论有效结合绑定是一项需要积极对待和实践的工作，需要不断深化实践和总结。在找到了计算机类只是入门的“痛点”基础上，积极展开相关课程教学改革实践活动，激发他们的学习兴趣，扩展他们的学习视野。

【参考文献】

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