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计算思维的结构
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课程评价
spContent=本课程是国家精品在线开放课程,课程注重计算思维的核心概念，以及核心概念之间的逻辑关系,并借助大量的典型案例,为各学科与计算的交叉融合在思维层面上搭建一座沟通的桥梁。
—— 课程团队
课程概述

本课程讲授的主要内容有：伟大的计算原理，计算思维的结构，计算机方法论概述，课程评价问题的探讨（BLOOM分类法、SOLO分类法，难度、复杂度与能力）；计算学科的基本问题（算法复杂性中的难解性问题，RSA公开密钥密码系统，组合爆炸问题，程序设计中的结构问题，软硬件资源的管理问题，计算机中的博弈问题等）；计算学科的抽象、理论和设计3个学科形态（计算机语言的发展及其3个学科形态的内在联系）；计算学科的核心概念（算法，数据结构，数据的存储和表示，数据的编码、校验）；计算学科中常用的数学方法（集合，函数和关系，代数系统，定义、定理和证明，必要条件和充分条件，证明方法，递归和迭代，公理化方法，形式化方法）；计算学科中常用的系统科学方法（系统科学的基本思想，软件开发引入系统科学方法的原因，使用系统方法的思考）；跨学科的若干计算问题案例，包括社会与职业中的计算问题，数学领域中的割圆术和科赫曲线，地球科学领域中的森林火灾，物理学领域中的多普勒效应，社会学领域中的小世界网络，生物学领域中的向日葵模拟，艺术领域中的烟花模拟，游戏领域中的俄罗斯方块等。除了社会与职业中的3个计算问题外，本课程给出的其他案例均采用了可视化的计算机模拟仿真实现。

 

本课程还设置了可供学生选修的与课程核心内容相呼应的实验，可以让学生在体会计算机科学编程之美的过程中进一步理解计算机科学的基础概念，提高学生问题求解和系统设计的计算思维能力。

 

“计算思维的结构”课程建设为2014年教育部高教司—微软公司校企合作专业综合改革一类项目，项目得到微软公司的资助。


               

授课目标

就哲学方法论而言，学科方法论是认知一个学科的有效工具。本课程根据计算机方法论的结构框架组织教学，旨在通过计算机方法论的学习，认知计算学科，同时，借助大量的案例，加深人们对计算机科学基础概念的理解，提高人们问题求解、系统设计和人类行为理解方面的计算思维能力，促进各学科的交叉融合。

课程大纲
预备知识

无


证书要求

为积极响应国家低碳环保政策， 2021年秋季学期开始，中国大学MOOC平台将取消纸质版的认证证书，仅提供电子版的认证证书服务，证书申请方式和流程不变。

 

电子版认证证书支持查询验证，可通过扫描证书上的二维码进行有效性查询，或者访问 http://www.icourse163.org/verify，通过证书编号进行查询。学生可在“个人中心-证书-查看证书”页面自行下载、打印电子版认证证书。

 

完成课程教学内容学习和考核，成绩达到课程考核标准的学生（每门课程的考核标准不同，详见课程内的评分标准），具备申请认证证书资格，可在证书申请开放期间（以申请页面显示的时间为准），完成在线付费申请。

 

认证证书申请注意事项：

1. 根据国家相关法律法规要求，认证证书申请时要求进行实名认证，请保证所提交的实名认证信息真实完整有效。

2. 完成实名认证并支付后，系统将自动生成并发送电子版认证证书。电子版认证证书生成后不支持退费。


参考资料

推荐教材：

1.董荣胜.计算思维的结构.人民邮电出版社,2017.08

（下载“微信读书”App，上面有本课程的电子教材《计算思维的结构》）

2.董荣胜.计算机科学导论——思想与方法（第3版）.高等教育出版社,2015.07


参考资料：

1.董荣胜，古天龙著.计算机科学与技术方法论.人民邮电出版社,2002

2.Herbert A.Simon著,武夷山译.人工科学:复杂性面面观.上海科技教育出版社,2004

3.Jeannette M. Wing. Computational Thinking. Communications of the ACM.2006,49(3)

4.Peter J.Denning.Great principles of computing. Communications of the ACM, 2003,46(11)

5.温伯格.系统化思维导论.清华大学出版社,2003

6.温伯格.程序开发心理学.清华大学出版社,2004

7.洛林·W.安德森(Lorin W.Anderson)等著，蒋小平,张琴美等译.布卢姆教育目标分类学：分类学视野下的学与教及其测评（完整版）（修订版）.外语教学与研究出版社，2009

8.约翰 B.彼格斯（John B.Biggs），凯文 F.科利斯（Kevin F.Collis）著，高凌飚，张洪岩译.学习质量评价:SOLO分类理论(可观察的学习成果结构).人民教育出版社，2010.5

9.D.Easley，J.Kleinberg，李晓明等译.Networks, Crowds, and Markets，清华大学出版社,2011

10.徐长福.理论思维与工程思维.上海人民出版社.2002

11. J.Glenn Brookshear. 计算机科学概论(11版).刘艺，等译.北京:人民邮电出版社，2011


常见问题

Q：学习这门课程的同学都必须安装特定的软件吗？

A：不是必须的。但要求选修了实验的同学下载并安装与本课程有关的2个简单易学的特定软件：本课程网站上下载vcomp_alpha软件（存储程序式计算机仿真软件），在Raptor官网上下载Raptor可视化编程软件。

Q：对于初学者，如何学习，有何建议？

A：建议问题优先，即先从第2章“计算学科的基本问题”开始学习。建议，选了实验的同学尽快开始做本课程的实验内容。不选实验的同学，可以先做习题（不计入总分），看完视频、资料后，再做测验题，最后参加课程考试。

Q: 对基于本MOOC课程，开设MOOC+SPOC+翻转课程的老师有何建议？

A：本MOOC课程，干货多多。建议以案例教学为主，开课老师可以根据各自课程的具体情况进行取舍。比如，在本MOOC下开设“C语言程序设计”课程，侧重于本课程用Raptor实现的大量算法并转换之；“编译原理”，侧重本课程第3章的内容；“数据结构”，侧重本课程第4章的内容；“数据库原理及应用”，侧重第6章的“基于Access的简单数据库设计”的实验内容。