本课程是计算机类专业学生入学学习的第一门计算机基础必修课，它构建在计算学科认知模型的基础上，并以计算机科学的内容为背景，从学科思想与方法层面对计算学科进行导引，着力提高学生的计算思维能力。本课程来源于ACM教育委员会对“整个计算学科综述性导引”课程构建的要求，即用严密的方式将学生引入计算学科各个富有挑战性的领域之中。本课程为学生正确认知计算学科提供方法，为今后深入学习计算机课程作铺垫。

本课程要求学生了解计算学科的认知模型；学科的基本问题；学科抽象、理论和设计三个形态；学科中的核心概念、数学方法、系统科学方法，以及社会和职业问题等内容。“复杂”这个词贯穿本课程的始终，要求学生通过大量案例的训练，初步掌握运用计算机科学的基础概念控制和降低复杂工程问题的思想与方法。

设置“合格”（达到60分）、“优秀”（达到80分）两档课程标准。

无

推荐教材：

1.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

参考教材：

1. 董荣胜.计算思维的结构. 人民邮电出版社, 2017.08

2. 董荣胜，古天龙.计算机科学与技术方法论.人民邮电出版社,2002

3. 陈国良.大学计算机—计算思维视角（第2版）.高等教育出版社,2014

4. 李廉.大学计算机教程—从计算到计算思维.高等教育出版社,2016

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

6. 赵致琢.计算科学导论（第三版）.科学出版社,2004

Q1：“计算机科学导论”课程是否比一门常见的计算机专业课程更为重要？

A1:    美国国家科学基金会的“重建多样性（Rebuilding the Mosaic）”报告认为，在处理几乎所有领域出现的新问题时，均需要使用和管理大规模的数据集。解决这些新问题，需要创造性地设计以数据为中心的问题解决方案，以及应用计算和计算机工具进行跨学科的研究。

    为了应对以上需求，“计算机科学导论”课程的作用已逐步超出一门常见的计算机专业课程。这门课程越来越大的作用包括：

（1）它不仅需要为未来的计算机科学家和从业人员打下基础，而且还要激发学生对计算机科学的兴趣、动员和吸引新的学生加入计算机科学；

（2）此外，它还要为其他专业的学生提供计算思维的方法和计算机科学方面的技能；

（3）它甚至还要为未来讲授计算机科学的K-12教员提供培训。 

摘自：Soh L K, Shell D F, Ingraham E, et al. Learning through computational creativity[J]. Communications of the ACM, 2015, 58(8):33-35

Q2：Bloom分类法和SOLO分类法降低了课程评估的复杂程度，为课程的开发提供了基本的依据。老师能用两个本课程的案例来佐证一下吗？

A2：Bloom分类法将人类思维的复杂程度划分为6个水平层次（记忆、理解、应用、分析、评估、创造），并认为这6个层次不是累积层次，即前一个层次不是后一个层次的基础，这一结论动摇了只有扎实的基础才能进行较高层次思维的论断，使人们可以在较短的时间内尽快进入到分析，评估和创造等较高层次的思维阶段。至于，记不住的知识可以查，不会的知识可以有针对性的在思维的过程中补。这一论断有重要的应用价值。本课程有大量的案例可以佐证，下面给出第2章的两个案例：

       （1）案例1：汉诺塔问题。在没有介绍算法基础知识的情况下，在第2章的学习中，就让学生将数学归纳法与求解汉诺塔的递归算法绑定在一起，要求学生掌握简单递归算法的构建。

       （2）案例2：RSA公开密钥密码系统。在学生没有任何密码学基础知识的情况下，在第2章的学习中，要求学生初步掌握RSA公开密钥密码系统的构建，这也是Bloom分类法和SOLO分类法的一个成功应用案例。