人工智能时代与教育篇1

关键词：智能信息处理技术；量子计算智能导论；教学实践

人类正被数据淹没，却饥渴于知识。面临浩瀚无际而被污染的数据，人们呼唤从数据汪洋中来一个去粗取精、去伪存真的技术。而数据挖掘就是从大量数据中识别出有效的、新颖的、潜在有用的，以及最终可理解的知识和模式的高级操作过程，所以数据挖掘也可以说是一个模式识别的过程，因此模式识别领域的许多技术经过一定的改进便可以在数据挖掘中起重要的作用。计算智能(Computational Intelligence-CI)方法是传统人工智能(Artificial Intelligence，AI)的扩展，它是模式识别技术发展的新阶段[1]。

科学家预言：“21世纪，人类将从经典信息时代跨越到量子信息时代”。创立了一个世纪的量子力学随着20世纪90年代与信息科学交叉融合诞生的量子信息学，已成为量子信息时代来临的重要标志[2]。量子计算智能导论作为信息科学、计算机科学、智能信息处理、人工智能等相关专业的研究生专业课程，已经在越来越多的高等学校开设。

由于量子计算智能是一门跨越包括物理学、数学、计算机科学、电子机械、通讯、生理学、进化理论和心理学等学科在内的深奥科学，因此量子计算智能导论的教学内容和侧重点的安排目前仍处在探索阶段，尤其作为研究生课程如何使得学生在掌握深奥理论的基础上结合实际应用，将理论转化为技术与工具，从而提高动手能力，这是每个研究生专业课任课老师的核心探索所在，因此就要求老师在授业解惑的同时关注前沿，以该学科的前沿领域为教学指引，进而更好的培养研究生主动探索知识的能力。

1教材选择

一本好的教材为教学起到了画龙点睛的作用，因此教材的选择即是老师对教学内容，教学目标和教学方法的选择。我们选择教材，期望该教材由浅入深、深入浅出、可读性好，具有系统性、交叉性、前沿性等特点。由于量子计算智能导论为全校研究生的专业课程，而量子计算智能是一门多学科交叉的综合型学科，因此我们要考虑到来自学校不同专业背景，以及在物理，数学，工程优化和进化理论基础有限的两难困境，所以首先选择了一本关于量子计算的英文原版书作为教材之一，Michael Nielsen等人所著的《Quantum Computation and Quantum Information》[3]，2003年高等教育出版社出版，该书全面介绍了量子计算与量子信息学领域的主要思想与技术。到目前为止，该领域的高速进展与学科交叉的特性使得初学者感到困惑而不易对其主要技术与结论有综合性的认识，而该书特色在于对量子机制和计算机科学给予了指导性介绍，使得那些没有物理学或计算机科学背景的学生对此也易于接受，为学生提供了详实的关于量子计算的物理原理和基本概念；另外考虑到这门课程面向研究生，无论将来他们是直接就业还是继续深造，都要注重实践动手能力的培养，要能够将自己所学的书本知识转化为技术和工具，去解决实际的工程和科研问题，因此我们还选择了另外一门书，由李士勇教授所著的《量子计算与量子优化算法》[4]，哈尔滨工业大学出版社于2009年出版，该书着重讲解了量子优化算法，为实际工程应用提供了新的思路，并启发大家在量子计算机没有走出实验室的今天，如何利用现有的数字式计算机构造具有量子特性的快速算法。当然考虑到全校研究生的专业知识背景不同，我们也推荐了中南大学蔡自兴教授等编著，2004年由清华大学出版社出版的《人工智能及其应用：研究生用书(第三版)》[5]，该书是蔡自兴为主讲教授的国家精品课程人工智能的配套教材，该本书中系统全面的讲解了高级知识推理、分布式人工智能与艾真体、计算智能、进化计算、群智能优化、自然计算、免疫计算以及知识发现和数据挖掘等近年的热点智能方法，从而辅助学生了解人工智能，以及人工智能如何发展到计算智能，使得学生全面认识学科的发展和传承性，为今后学习量子计算智能打下坚实的理论基础。

2教学内容

本课程从量子计算的基本概念和原理出发，重点讲解量子计算基础和基本的量子算法；并从量子优化算法拓展开来。该门课程我们安排了46学时，具体安排如下：第1章，量子力学基础(2学时)；第2章，量子计算基础(4学时)；第3章，基本量子算法(4学时)；第4章，Grover量子搜索算法的改进(4学时)；第5章，量子遗传算法(8学时)；第6章，量子群智能优化算法(8学时)；第7章，量子神经网络模型与算法(8学时)；第8章，量子遗传算法在模糊神经控制中的应用(8学时)。

3教学方法

3.1理论与实践相结合的教学方法

量子计算智能导论是一门多学科交叉的综合型学科。选课的同学来自全校，各个的专业背景不同，但是大家的共同需求是一样的，就是从课程中掌握一种用于解决实际问题的工程技术，但是工程技术的掌握也需要理论的支撑，因此我们在教学实践中总结出了一套方法，具体做法是将教学内容划分为：理论型和实践型。

理论型教学指的是发展完善的量子计算基本原理和方法。其内容包括：量子位、量子线路、量子Fourier 变换、量子搜索算法和量子计算机的物理实现等。而其中量子位、量子线路以及量子算法都是以量子相对论为基础的，这也是量子计算的本质原理，而较之我们熟悉的数字式计算机和计算方式有着本质的区别。我们在教学中由浅入深，通过PPT授课，采取理论与实例相结合的讲授方式。下面给出了一个我们在教学中的实例：将量子计算问题形象化。具体内容如下。

让我们想象一下下面这个问题。我们要找一条穿过复杂迷宫的路。每次我们沿着一条路走，很快就会碰到新的岔路。即使知道出去的路，还是容易迷路。换句话说，有一个著名的走迷宫算法就是右手法则――顺着右手边的墙走，直到出去(包括绕过绝路)。这条路也许并不很短，但是至少您不会反复走相同的过道。以计算机术语表述，这条规则也可以称作递归树下行。现在让我们想象另外一种解决方案。站在迷宫入口，释放足够数量的着色气体，以同时充满迷宫的每条过道。让一位合作者站在出口处。当她看到一缕着色气体出来时，就向那些气体粒子询问它们走过的路径。她询问的第一个粒子走过的路径最有可能是穿过迷宫的所有可能路径中最短的一条。当然，气体颗粒绝不会给我们讲述它们的旅行。但是 量子算法以一种同我们的方案非常类似的方式运作。即，量子算法先把整个问题空间填满，然后只需费心去问问正确的解决方案(把所有的绝路排除在答案空间以外)。这样以来，一个枯燥晦涩的量子算法就被很形象的解释，因此增强了学生的记忆也加深了理解，从而提高了学生的学习兴趣。

实践型教学指的是正在发展中的量子计算智能方法的热点问题。其内容包括：量子遗传算法，混沌量子免疫算法，量子蚁群算法，量子粒子群算法，量子神经网络模型与算法，和这些算法在实际工程优化中的应用。这部分内容属于本学科的前沿，但也是热点问题，因此这部分我们在教学中忽略理论推导，重点强调实际操作，在PPT课件中增加仿真实例的讲解；并在课下布置相应的上机操作习题，配合上机实践课程，锻炼学生的动手能力，同时也引导学生去关注这些前沿，从而培养他们的科研素养。

为了体现该门课的教学特点，我们在考核方式上，采取考试与报告相结合的方式，其中理论部分我们采取闭卷考试，占总考评分数的40%；实践部分采取上机技术报告考核，内容为上机实践课程布置的大作业，给出详实的算法流程图和仿真结果与分析，占总考评分数的40%；出勤率占总考评分数的20%。

3.2科研素养的培养与实践能力的提高

科研素养的最核心部分，就是一个人对待科研情感态度和价值观，科研素养的培养不仅使学生获得知识和技能，更重要的是使其获得科学思想、科学精神和科学方法的熏陶和培养。正如温总理说的那样：“教是为了不教，学是为了会学”，当学生将课本内容遗忘后，遗留下来的东西即是他们所具备的科研素养。因此，在教学中，我们的宗旨也是提高学生的科研素养，量子计算智能导论是一门理论和实践紧密结合的学科，该学科的发展日新月异，在信息处理领域的关注度也越来越高。在教学实践中，我们采用了上机实践和技术报告相结合的教学方式。掌握各种量子计算智能方法的原理和流程是这门课程教学的首要任务，因此学生结合各自研究方向实现量子智能算法在实际科研任务中的优化问题求解。在上机实践中，学生不仅要掌握该智能算法的流程而且重点关注学生对

自己科研任务的建模，学会系统分析问题，建立合理的数学模型，并给出理论分析。上机实践验收中，我们不但考察其结果展示，更增加了上机实践的技术报告，用来分析模型建立的合理性，从而培养学生对待科研问题的分析素养和建模素养。在技术报告中，我们要求学生给出几种可供参考的建模模型，并分析各自的优势，和选择这一解决方案的依据。由于量子计算智能导论是面向研究生开设的课程，在教学中，我们更佳关注其分析问题的能力，和解决问题的合理性的思考能力，从而培养学生的科研素养。

4结语

把教学当做一门艺术，是我们作为高校老师毕生追求的目标，如何做到重点讲透，难点讲通，要点讲清，这也是我们多年教学中一直关注的关键点。我们在教学中反对“灌输式”，强调“启发式”，以实际应用先导教学是非常可取的，也收到了良好的效果。量子计算智能导论是一门综合型交叉学科，且面向研究生开设，因此在教学实践中，我们十分重视学生科研素养的培养。通过上机实践和技术报告的形式引导学生积极动手，积极思考。希望这些教学中的点滴供同行们交流探讨。

参考文献：

[1] 焦李成,刘芳,缑水平,等. 智能数据挖掘与知识发现[M]. 西安:西安电子科技大学出版社,2006.

[2] 田新华. 跟踪国际学术前沿迎接量子信息时代:《量子计算与量子优化算法》评介[J]. 科技导报,2010,28(6):122.

[3]Michael A. Nielsen ,Isaac L. Chuang. Quantum Computation and Quantum Information [M]. 北京:高等教育出版社,2003.

[4] 李士勇,李盼池. 量子计算与量子优化算法[M]. 哈尔滨:哈尔滨工业大学出版社,2009.

[5] 蔡自兴,徐光v. 人工智能及其应用:研究生用书[M]. 3版. 北京:清华大学出版社,2004.

Exploration on Introduction to Quantum Computational Intelligence

LI Yangyang, SHANG Ronghua, JIAO Licheng

(School of Electronic Engineering, Xidian University, Xi’an 710071, China)

Abstract: With the rapid development of intelligent information processing technology, more and more students are interested in Introduction to Quantum Computational Intelligence. With the help of teaching practices, the content of course is dived into the theory type and the practice type. We focus on combining theoretical and practical application. A case guided teaching method is presented, in order to develop the students’ understanding, also develop the students' practical ability and researching interests.

人工智能时代与教育篇2

关键词：智能信息处理；课程群；教学改革

中图分类号：G642.0 文献标志码：A 文章编号：1674-9324（2016）15-0082-02

一、引言

目前，伴随着智能技术与信息技术的快速发展，人类正在逐步步入智能化时代与大数据时代，故国家对智能信息处理方面人才的需求也在急剧增大，这就为高等学校计算机专业的人才培养模式提出了更高的要求，那就是要保证有相当规模的毕业生在走出校门时，即能胜任此类工作。由此可见，对《智能信息处理》课程群的教学模式进行全方位改革，已成为当前高校计算机专业教学体系改革工作中的重中之重[1]。

所谓课程群，即是由三门以上的性质相关或相近的单门课程所组成的一个结构合理、层次清晰，课程间相互连接、相互配合、相互照应的连环式的课程群体[2]。智能信息处理类的相关课程便存在这种相互依赖的逻辑关系，故其可构成一个独立的课程群。该课程群主要由以下几门课程组成：《人工智能》、《模式识别》、《机器学习》、《数字图像处理》以及《Matlab程序设计》。笔者以江苏科技大学及几所周边高校为例，深入分析了目前高校在《智能信息处理》课程群建设方面所普遍存在的问题，并分别从教学工作安排、知识点衔接、教学团队建设、实验教学设置以及教学网站建设等五方面对该课程群的教学改革模式进行了探讨。

二、存在的问题

笔者通过对江苏科技大学及几所周边高校智能信息处理类相关课程的教学模式进行走访调研，主要发现了如下几点共性问题：

1.课程教学次序安排不够合理。众所周知，同一体系下的课程之间通常是有衔接关系的，即当学习一门课程时，往往需要以另外一门或几门课程的知识为基础。《智能信息处理》课程群作为一个相对独立的课程体系，也不例外。在该课程群下，《Matlab程序设计》即需作为其他课程的先导课程，而《人工智能》作为总论课程，亦应先于其他几门课程开设。但目前高校的普遍做法却是将上述几门课程作为选修课统一在大四上学期开设，以至于学生在学习时，由于缺乏先导课程的学习，导致其难以建立起对整个课程体系的统一认识，知识点往往掌握得支离破碎。

2.课程相对独立、知识点缺乏衔接。如上所述，在同一课程群下，课程与课程之间往往存在着紧密的联系，若对不同课程的知识点进行整合，通常可以将其组成一个广泛互联的复杂网络。然而，目前在该课程群的教学活动中，却几乎没有体现出这种知识的承接与流动过程，教学改革活动也往往是围绕某一门具体课程的教学内容而展开的[3]。这种将相互承接的知识点硬性割裂开的做法必然会对最终的教学效果起负面作用。

3.授课教师缺乏对该课程群的统一认识，教师团队的配置缺乏合理性。通过走访调研，笔者发现：在众多高校中，该课程群所配置的教师团队都存在一定程度上的不合理性。具体表现为：各门课程的授课教师仅关注于自己所讲授的某门具体课程的教学内容，而缺乏对整个课程群知识结构的宏观认识。此外，教学团队往往组织松散，在授课前教师间也缺乏必要的组织与沟通。上述问题会在极大程度上影响到教学的最终效果。

4.实验教学内容安排不够合理，缺乏对学生《智能信息处理》综合能力的训练。实验教学是教学活动中的重要组成部分，其主要关注于对学生理论转化为实际的能力以及知识综合运用能力的培养。目前，在《智能信息处理》课程群下，实验教学内容的设置往往过于陈旧，缺乏贴近实用化的综合性实验，而这往往在很大程度上限制了对学生知识综合运用能力的培养，从而影响到了人才培养的质量。

5.课外教学资源匮乏，精品课程群教学网站缺失。众所周知，《智能信息处理》课程群中所涵盖的课程均存在一个共同的特点，即知识的更新速度极快，这就要求教师在授课过程中，要不断更新并传递新知识、新技术。然而，在有限的课堂教学时间内，要同时保证对基础知识和大量新知识进行传递是不现实的。此时，建设精品课程群教学网站将是用于解决上述问题的一个有效手段。然而，目前的精品教学网站往往都是建立于一门独立课程之上的，而缺乏对课程群的关注。此外，对于课程群网站应如何建设以及相较精品课程网站，其应包含哪些独有的特色栏目等问题，现有研究也缺乏有创建的探讨和建设经验[4]。

三、教学模式改革方案

通过对上述几个问题进行分析研究，同时借鉴其他较成熟课程群的建设经验，笔者给出了以下五条具有针对性的教学改革建议：

1.梳理课程相关性，完善课程教学次序。课程群教学次序的安排工作应在充分调研课程间相关性的前提下展开。这就要求要首先梳理好课程间的承接关系，找到课程群中的先导课程、总论课程、承接课程以及前沿综合课程。在《智能信息处理》课程群下，按照上述课程分类进行划分：《Matlab程序设计》应归属于先导课程，《人工智能》可作为总论课程，《数字图像处理》应划分为承接课程，而《模式识别》及《机器学习》则归属于前沿综合课程。基于“先导课程先于总论课程，总论课程先于承接课程，承接课程先于前沿综合课程”的原则，应将该课程群的教学工作按照教学次序安排于连续的3～4个学期进行。合理的教学次序安排将直接关系到最终教学效果的好坏与教学目标的成败。

2.构造知识点互联网络，创建完整的课程群教学体系。对于一个课程群而言，不同课程间的知识点具有广泛的相关性与承接性是其重要标志之一，《智能信息处理》课程群也不例外。以《数字图像处理》中的图像分割技术为例，里面就需要用到《模式识别》中的聚类技术及《机器学习》中的非监督机学习技术。为了提高教学效果，使学生在授课结束时能建立起对课程体系的完整认识，就要求教师必须要在开课前预先构造出课程群相关知识点的互联网络，并根据该网络来制订教学大纲。构造知识网络的目的是要体现出知识的流动性与承接性，从而进一步体现出课程群的综合性与紧致性。

3.建立教师的统一认识，打造合理的教学团队。教学团队也是影响课程群教学质量的一个重要因素。为打造精品的课程群教学团队，应遵循以下三条原则：“老中青结合”原则、“科研相关性”原则以及“知识点通识”原则。所谓“老中青结合”原则，即要求教学团队中的年龄及职称构成比例需合理，既要兼顾教学经验，又要保持活力。“科研相关性”原则是希望教学团队中的成员尽可能从从事相关科研方向的教师中选取。其原因在于，此类教师在日常工作中往往会接触到大量的该领域前沿知识，因此唯有他们才能将领域内的最新研究成果传递给学生。“知识点通识”原则则要求教学团队中的每一位教师都能对课程群的整体知识结构有较为深刻的认识，而不是拘泥于自己所讲授的某一门课程。

4.设计合理的实验题目，提高学生解决实际问题的能力。实验环节应突出对学生动手解决实际问题能力的培养，这就要求实验题目的设置既要兼顾每门课程的独特性又要考虑课程间的相关性。一个实验流程走下来，学生不但能温故，而且可知新，对开发一个综合性的智能系统将有更为深入的认识。如实验大纲设置的合理，则可做到在不增加实验学时的前提下，最大限度提升学生的实际动手能力，而这种能力的培养将极大提升学生在就业时的竞争力。

5.打通线上学习与交流通道，提升学生的学习兴趣。众所周知，在互联网时代，学生获取信息与知识的渠道明显增多，他们也更愿意在网络上进行学习与知识扩展。此外，由于课堂教学时数较短，教师无法与学生一一进行交流，这便会极大地影响到学生的学习效果。针对上述现象，创建相关的课程教学网站，从而打通线上学习与交流的通道，就显得尤为必要。笔者认为：《智能信息处理》课程群有其独特性，即知识相关性与综合性较强，知识点更新较快，这就需要为该课程群创建一个统一的教学网站，而不应将每门课程割裂开来。与独立的精品课程网站相比，该网站除应保留一些常见的基本栏目外，还应重点突出课程群的综合性与知识的前沿性，即需增加知识点相关性解读与分析栏目以及课外学习资料下载栏目，其中后者应提供大量最新的科普及科研文献、算法代码以及学习资源链接的下载功能，使学生能在浏览网站的过程中受益，从而提升其学习相关课程的热情。线上交流渠道的打开，也将有助于集思广益，任一师生均可抛出问题，从其他人那里获得有创见性及参考性的建议。

四、结语

《智能信息处理》课程群是计算机专业教学体系中的重要组成部分与关键一环，该课程群建设的好坏将直接影响到计算机专业毕业生的培养质量，因此不能等闲视之。本文分别从教学工作安排、知识点衔接、教学团队建设、实验教学设置以及课程群教学网站建设等五方面对该课程群教学工作中所存在的问题进行了剖析，并逐一提出了相应的改革建议。希望通过上述措施的引入，能提升该课程群的教学质量，从而为我国提供更多合格的智能信息处理方面的人才。

参考文献：

[1]刘丽珍，王函石，王旭仁，王万森，刘杰.智能信息处理精品课程群建设思考[J].计算机教育，2012，（18）：49-52.

[2]郭必裕.对高校课程群建设中课程内容融合与分解的探讨[J].现代教育科学，2005，（2）：66-68.

[3]曾宪华，李伟生，于洪.智能信息处理课程群下的机器学习课程教学改革[J].计算机教育，2014，（19）：60-62.

人工智能时代与教育篇3

关键词：应用型本科院校；会计电算化；教学改革财

政部2017年6月9日公布的《会计专业技术人员继续教育规定（征求意见稿）》的起草说明中明确指出“进一步转变职能、转变观念、提高认识，加大职业资格许可和认定事项清理力度，施行20余年的会计从业资格管理制度即将取消，以不断降低人才负担和制度成本。”，这意味着作为会计行业准入门槛的会计证即将取消，财会人员必须提高自己的业务素质和专业胜任能力，才能应对会计行业在“互联网+”时代面临的挑战。财务软件的普及，财务共享中心的应用，财务机器人的出现等人工智能的发展冲击着传统会计行业，要求会计人员从掌握最基本的核算职能慢慢侧重于应用信息化进行管理、分析和决策。会计电算化作为一门信息时代的课程，应更好发挥其作用，通过相应的改革措施，提高教学效果，培养出适应信息时展的“懂技术，会网络”、“擅核算、懂管理”的高层次复合型人才。

一、高校会计电算化教学中存在的问题

1.重视化程度不够，课程体系设置不合理。传统的高校财会专业课程体系中，专业主干课程由中级财务会计、财务管理、高级财务会计、审计、税法等构成，会计电算化没有被放进核心课程里，与之相关的ERP软件、沙盘模拟实验等课程被放进了“专业限选课”、“专业选修课”这一冷衙门里。老师和学生的学习重心放在其他会计核心课程上，并没有引起应有的重视。会计电算化课时太少，且理论课与实验课分配不均，理论课时过多，实验课时过少，除去老师课上讲述理论和演示实验操作步骤之外留给学生实际操作的时间很少，学生由于操作不熟练，会导致知识掌握过于片面，印象不深刻，容易考完就忘，不利于日后走上工作岗位快速熟悉会计软件。2.教学目标不清晰，授课内容重点偏航。高校进行会计电算化教学使用的都是财务软件，有些高校由于建设资金不足以及对会计电算化重视程度低，教学使用的是老版本的财务软件或者演示版。目前会计电算化教学主要教授学生应用总账系统，学会从初始设置-填制原始凭证-审核-记账-结账的整个基础会计循环过程，对于其中的固定资产核算、工资核算、往来款项管理等模块涉及甚少。但是随着时代的发展，信息技术的提高，ERP集成信息管理系统在企业中的普及，会计信息传递达到即时性和自动化，要求应用型高校在会计电算化教学中应由传统的注重核算转变为以核算为基础，侧重分析、决策和管理功能以及进行会计信息系统的运行和维护，以达到熟练掌握财务软件的目的。3.教学方式单一枯燥，学生学习主动性低。在教学过程中，传统的会计电算化教学主要以教师为主，理论课讲述理论，实践课先由教师操作演示一遍后，学生模拟操作，照葫芦画瓢，长此以往，学生感觉疲乏单调没有趣味。教师在上实验课的时候往往会给学生布置作业，实验完成后即可休息，有些学生为提早完成作业，有可能会采取死记硬背的方法，背下老师的操作步骤完成作业应付老师，导致学生动手能力差，主动学习性低，遇到问题第一时间想到让老师解决，独立思考能力差，教学效果不佳，耽误教学进度。4.教师缺乏实践经验，信息化程度掌握不高。目前从教的会计电算化教师一般都是会计专业出身，很少即懂会计又懂计算机，大部分教师毕业后直接进入高校教学，缺乏实际工作经验，在会计软件的运行、维护、程序以及出现的计算机问题上认识不够深刻。由于应用型高校教师教学任务繁重，没有时间参与到企业实践，对于ERP软件的全面系统工作不够了解，这就造成学生学习软件操作仅限于基础操作的皮毛，并未深入到供销存整个系统的财务管理。

二、会计电算化教学改革措施

1.合理设置课程体系，提高课程重视程度。在进行课程体系设置时重视会计电算化课程，通过增加课时和学分提高学生对本门课程重视程度，摒弃应试教育的错误观念。作为一门实践性很强的课程，教师应尽量做到理论讲授精简易懂，把更多的时间留给学生进行实验操作。会计电算化课程的教学效果一定程度上取决于实验室的硬件设施，因此，高校应加大对电算化实验室的建设，除了基础的电算化核算软件外，应增设ERP软件，如果有条件，实践教学可以结合沙盘模拟实训，通过分组以及角色扮演模拟企业经营，可以更好的对学生团队协作能力以及全盘操控水平进行锻炼，并在此过程中更好的理解财务操作。2.转变教学目标，适应人才需求。应用型高校正处于改革的浪潮之中，“互联网+”时代与人工智能的到来导致人才需求发生转变，会计证的取消意味着着高校在会计电算化教学中将改变以考证为导向，转为以提升业务素质和专业胜任能力的“硬实力”的教学目标。传统教学观念认为会计电算化最大的意义就在于代替了手工做账，但在信息时代，ERP集成信息管理系统在企业中的普及，会计信息传递达到即时性和自动化，要求应用型高校在会计电算化教学中应由传统的注重核算转变为以核算为基础，侧重分析、决策和管理功能以及进行会计信息系统的运行和维护，以达到熟练掌握财务软件的目的。3.构建网络课堂，丰富教学方式。现时的会计电算化是基于互联网搭建，整合财务处理、采购、销售、成本、报表等系统的平台，为了改进“以教师为主，学生为辅”的教学现状，以兴趣带动学习，提高学生学习主动性，利用网络平台进行师生互动，资源共享以及多样化考核。教师可以将教学大纲、教学计划、教学课件、实验指导书等教学资料上传至网络课堂供学生下载学习，对于会计电算化这一实践性很强的课程，教师可以将操作步骤录制成视频共享给学生供学生多次观看学习，也可以通过网络平台布置作业以及进行实验解答和指导，实现师生线上线下交流。通过构建多维度多资源的网络课堂，实时解答学生疑问，跟进学生学习进度，有利于提高学习效果与提升学生积极性。4.加强教师队伍建设，进行信息化培训。针对教师实践经验不足，计算机技术掌握不牢固的短板，高校应实行“走出去，引进来”政策。鼓励教师“走出去”——到相关院校进修，提供机会给一线教师进行培训，定期深入到企业中参与工作或兼职，为建设“双师型”教师团队而努力。着力关注相关人员“引进来”——聘请校外专家，例如财务软件公司专职培训师来兼职高校教师，承担一部分实践教学任务，或者定期专家来校以讲座培训的形式指导教学，以其丰富的实践经验传授给学生拓宽学生视野，引导学生。

三、结语

随着“互联网+”时代的到来，为了把学生培养成懂实际操作，能全面系统理解会计信息系统的原理以及熟练操作财务软件，运用新的管理理念参与企业运营计划，提供分析、决策、管理的新型人才，应用型本科院校应紧跟信息时代，重视会计电算化，转变教学目标，构建网络课堂，加强教师队伍建设，在教学改革中全力培养，为企业输送“懂技术，会网络”、“擅核算、懂管理”的高层次复合型人才。

参考文献：

[1]喻硕，对会计电算化课程改革思路探讨[J].亚太教育,2015,33:145-146.

[2]崔杰，对高校会计电算化教学定位的重新思考[J].商业会计，2011（23）：79-80.

人工智能时代与教育篇4

关键词：科学发展模式；计算机科学；改革

中图分类号：TP3 文献标识码：A文章编号：1007-9599 (2011) 14-0000-01

To See the Development of Computer Science from Scientific Development Mode

Zhang Baoyu1,Yu Gan2

(1.School of Computer Science&Engineering,Anhui University of Science&Technology,Huainan232001,China;2.Fuyang Normal College,Information Engineering College,Fuyang236041,China)

Abstract:The development mode is a scientific philosophy of science one of the core issues of concern.This paper describes Kuhn's classic theory of scientific development model based on the path of development of computer science for a detailed analysis,description,and the continued development of computer science is given to the necessity of reform,reform of computer science is given a few suggestions.

Keywords:Scientific development mode;Computer Science;Reform

本文主要介绍库恩的科学发展模式：前科学常规科学反常和危机科学革命新的常规科学，库恩的模式是以“范式”的变革为核心的。库恩的科学发展模式中，科学是在周期式的循环中发展，通过科学革命，从一个常规科学过渡到另一个常规科学。既有常规科学时期的一般知识累积的过程，又有科学革命时期的范式新旧更替的过程。

一、前科学阶段。所谓前科学，就是尚未形成该学科“范式”的原始科学阶段。在计算机科学形成具体的理论科学之前，计算机科学当属于前科学阶段。在这一阶段中，机械计算机拓荒的时代，那些所谓的“计算机”都是基于机械运行方式，尽管有个别产品开始引入一些电学内容，却都是从属与机械的，还没有进入计算机的灵活：逻辑运算领域。

二、常规科学阶段。科学家们经过长期的研究和争论，形成了公认的“范式”，并依靠共同信仰的范式把大家统一为一个科学共同体。可以说，这一范式的形成，是前人不断摸索，不断进行理论研究，后人在前人的理论基础上，将理论与实践相结合的伟大成果。在此之后计算机科学已经形成了一套完整的理论体系，为后人继续对计算机进行科学研究提供指明了方向。也使得计算机科学傲然屹立于自然科学领域之中。为人们的生产，生活提供不可思意的帮助。

三、反常阶段。科学探索中新事物是层出不穷的，当科学家们发现了范式预期之外的新事物、新现象、新发现，用范式难以解释，这就是反常现象。反常的出现，推动更多科学家通过观察实验搜集更多的反常去证实反常。在当今社会我们可以清楚的看到，人们的需要不再是单纯的学会使用计算机，了解什么是计算机？而是如何使得人们再使用计算机时舒适，方便，如何使计算机更好的与其他学科结合，解决其他学科中的难题等等。计算机的研究者们应该将计算机的相关理论与其他学科的特点结合起来，深入研究。新技术革命的浪潮对计算机科学而言是挑战，也是机遇，计算机科学工作者应抓住机遇，不要囿于前人的学术观点，应大胆提出异议，促进计算机学理论的更新和革命。

四、危机阶段。当反常现象大量出现，并成为常规科学无法解决的难题时，人们开始怀疑范式，失去对范式的信任，科学共同体开始分化，这时才有可能打破旧范式的统治转向接受新范式。由于受旧范式支配的常规科学面临生死存亡的考验，反常势必导致危机。随着反常现象的不断出现，计算机的发展方向成为计算机工作者最为关心的问题。计算机以后究竟向着什么方向发展，计算机界还未形成同一的共识。有识之士认识到计算机只有向其他的学科渗透，与其他的学科相结合，才是计算机发展的唯一正确的道路，才能跟上时展的步伐。单纯的为了发展计算机而发展计算机已没有什么有意义的前景。为此，计算机工作者在危机面前必须树立坚定的信念，做大量艰巨而细致的工作，以迎接计算机科学革命的到来。

五、科学革命阶段。大规模，超大规模计算机的出现，是计算机科学与当时最先进的自然科学和社会科学相结合的产物，其所取得的成就对于计算机的以后发展起到非常重要的作用。我们今天所处的时代与大规模，超大规模计算机时代虽有不同，但也有很大的相似，我们拥有现代最科学的哲学―马克思主义哲学的指导，自然科学飞速发展，各学科之间联系日益广泛。特别是近数十年来，自然科学在高度分化的基础上开始转向重新综合的趋势。现代系统论、信息论、控制论、协同学、耗散结构理论等边缘学科、综合学科理论的兴起，计算机领域中已由原有的计算机硬件向计算机软件，硬件的转变，同时“人工智能”，“通讯工程”等的出现，都为计算机科学革命提供可能和有利条件。

六、新常规科学阶段。科学革命以后，科学即转入新的常规科学，进入了在新范式指导下的渐进式发展。科学史就是常规科学和科学革命不断交替的过程，循环往复，永无止境。跟上了时代步伐的新的中医理论体系（新范式）会随着社会科学和自然科学的发展而不断地向前发展。这一新的理论是以现代语言描述的，因而容易被世界人民所接受，并因为其整体辩证的特色而广泛受到欢迎，且使这一学科本身蕴藏着无穷的发展潜力。新的计算机理论体系还会给未来社会科学和自然科学以反馈，产生深刻的影响，从而有助于未来社会科学和自然科学的发展。作为以实践应用为主要研究目标的计算机科学体系，在发展的过程中，也会找到与其他学科越来越多的交叉点和结合点，在相互取长补短，各自克服缺陷的前提下，经过各自一次又一次的科学革命，最终一定能够达到完全融合。

既然计算机科学即将面临一场危机，我们就要想办法解决危机。要解决危机，必须进行革命，抛弃旧范式，建立新范式。要创建新范式，就需要批判精神与创造精神。对计算机科学进行革命，可从以下几个方面着手。首先要继续深化本学科的发展，向高层次，深层次发展。要对计算机科学进行实质性的深化发展。其次，要拓宽本学科的发展方向，建立新的发展方向，如现在新兴的人工智能，通讯工程等。最后，要加强同别的学科的联系，将计算机科学努力渗透到其他自然科学领域，才能使得计算机科学在自然科学日新月异的当今社会继续存在，发展，强大。

参考文献：

[1]远德玉.科学技术发展简史[M].沈阳:东北大学出版社,2000

[2]Tony Greening麦中凡译.21世纪计算机科学教育.

人工智能时代与教育篇5

关键词：电力系统；智能电网；继电保护；技术

引言

智能电网是通过采用现代化的传感和测量技术实施变电站数据的数字化传输，并采用现代化的通讯技术和计算机技术应用于继电保护、工作的新兴的电网。智能电网相对与传统电网来说具有实时、在线和连续的安全评估和分析能力，强大的预警和预防控制能力，以及自动故障诊断、故障隔离和系统自我恢复的能力。具有可靠性、实用性、环保节能等特征，能够有效地提高电力系统的运作效率。

1智能电网的网络结构模型

传统电网中，典型的网络拓扑结构有总线型、环型、星型线路，等效模型。 这些均为线型模型，运行方式相对比较单一，每一个电源点的潮流流向是单向的，因而能方便地利用电流保护、距离保护实现，这是目前业界所熟知的。智能电网中，网状结构使每个点即可能是电源点又是最终的用户点，因此线路潮流的流向是双向的；另外分布式电源作为网状电网的一个点，也可能会从系统中解列出来，形成微网单独运行，等效模型。 这种电网的运行方式是不确定和易变的，从而导致系统运行阻抗的千变万化，最终导致传统的过流保护、 距离保护定值无法整定，保护不能单独使用。基于此必须考虑新的保护方案，使它不受电网运行方式变化的影响。

2继电保护技术在智能电网中的应用

随着经济与时代的蓬勃发展，社会各界对电力需求越来越大，电力供应开始出现紧张的局面，近年来，部分地区屡次发生供电危机，只能被迫限电、停电，以便缓解电力供应紧张的情况，因此，提高了对电力系统的要求。为保证电力系统的安全稳定运行，只能通过有效的安全维护技术，保障电力系统的稳定性，继电保护作为一种维护电力系统安全的有效手段，当电力系统发生故障的时候，继电保护可快速对其作出反应与处理，自动将故障设施切除，及时输送警报信号至电力监控中心，维护人员就可立即解除故障，从而能够保证电力系统的安全、稳定，将对电力设施的损失降至最低，进一步实现了电力系统的安全供电，有助于维护、改进继电保护装置的性能，使整体电力系统运行水平得到提高。全面建设智能电网，其实就是推进电力系统继电保护的发展与研究，在智能电网中继电保护应用水平越来越高，研究继电保护的应用技术，包括了信息、网络、控制、电子等多综合技术的发展，运用多种技术的创新与融合，促进继电保护系统的大力发展。在智能电网中继电保护系统还需考虑更多问题，下面从继电保护原理出发，提出继电保护技术的运用。对继电保护的运行方法与方向进行研究，对电流保护、距离保护的原理作出及时的调整，从而保证定值的灵活性、适应性。继电保护装置的定值、保护功能、范围，应结合对应运行方法的改变及时调整，与实际的电网运行信息联系在一起，实时修正保护定值。智能电网主要是由电网中的传感器收集实时信息，例如输电线路容量、温度等内容，对运行中输出、输入电流或电压功率进行调整，使其发挥出最佳效用。若在电网运行中，对输电线路的保护定值进行调整，还需再次适应容量、温度的变化，所带来的一系列影响。智能电网逐渐数字化、信息化、自动化发展，继电保护技术随之得到进步与改善，智能电网发展历程经过神经网络、遗产算法、模糊逻辑、人工智能技术等多个阶段，在实际的运行中采用人工智能技术，有助于处理更多复杂的非线性问题，进一步推动继电保护技术的进步与发展。智能电网继电保护技术中的自适应控制是指随着电力系统的运行、故障等状态的变化，作出实时的保护技术，例如特性、定值、性能等内容的调整，自适应控制技术属于一种新的继电保护技术，可促进继电保护系统快速适应和调节电力系统出现的各种变化。

3智能电网下继电保护技术的构建

在实际的继电保护的应用中，由于整个系统规模比较大，如果对整个系统采取集中保护的控制方式，必然会限制数据采集的实时性，获得大量需要处理的数据，一旦系统出现故障，等系统数据处理完毕时，整个系统已经处于崩溃的状态：另一方面，集中保护控制对于不同节点之间保护的协调性以及维护带来了很大的挑战。因此对继电保护区域结构的最终确定需要根据系统的实际情况，全面地将继电保护与智能电网产生的新技术结合在一起，从而使继电保护安全、稳定地应用于实际电网保护中。继电保护结构的确定，需要整合与智能电网相关技术的以下几个方面：

3.1实现数据实时性

在电网运行初期主要是依靠二次电缆将不同互感器的二次模拟电气量接入继电保护系统，然后利用模数转换器对数据进行过滤，得到的数据的实时性很强，但是这种方法将保护的装置限制在少数几个，如果对电网中接入大量的保护装置，数据将失去实时性的特性。因此，对于大量的继电保护装置，如何实现数据的实时性将是一个技术瓶颈问题。为了控制数据采集的实时性，进而实现不同传感器之间的信息的同步交互，应该形成一个系统时间标准，采用精确的对时技术来达到保护装置以及数据采集装置之间的时间同步问题。传统的继电保护主要基于GPS时间信号为系统参考标准，通过脉冲、编码以及串口等方式实现高精度的对时。基于IEEE 1588的时间同步协议对数据同步要求比较严格，因此对IEEE 1588应用在广域保护中的研究将有利于实现多个不同的继电保护之间数据同步，笔者建议可以结合IEEE1558技术的原理，对数据同步与系统时钟误差之间的关系进行挖掘，进而推导出该协议所采取的同步算法，通过提取模型中对应的变量就可以发现对数据同步造成影响的因素，对这些因素进行控制，最终数据同步的问题就变为求解系统最优解的问题。

3.2调整后备保护建模参数

对于主保护以及开关拒动的问题，可以采取控制变量的方法，结合现有的后备保护的配置情况以及区域数据采集信息进行综合分析，研究不同网络结构下的后备保护的配置方案，方案应该体现智能的特点，能对出现故障的区域快速自动的隔离，从而开发更加可靠与严密的系统，具体可以进行如下研究并做相应调整，传统的对电网异常主要参考值为电流以及电压的正负序断线情况，仅仅依靠这些可能会导致误判或者漏判。可以将判据信息扩展到与智能电网相关的例如通信以及计算机技术采集的数据信息中，基于智能电网下新合成的信息电气量的范围更为广泛，而且也涵盖了电网传输过程中或者相互整合过程中异常的数据，应该对这些数据建立相关的分类器模型来重新判定系统异常与否。

3.3结合传统继电保护

智能电网的继电保护是在传统电网上拟合而成的，因此在构建的过程中显然会涉及数字化的电子保护以及传统微机保护的协调的情况，所以在拟合过程中应该思考不同类型继电保护相互之间的可操作性。可以采取差动保护的原理，在线路的一端采用传统的电磁式电流互感器，而对应的另一端则采取智能电子互感模式来避免保护误动或者单端饱和的问题，对应的基于不同类型的传感器数据实时性的模型也要做相应的调整。

结语

综上所述，在智能电网中继电保护装置起到了不可替代的作用，是保障电力系统安全运行的关键，不仅能够解决电力故障问题，还能实时反映电力系统内部各个元件差错性运行状态，将电力系统故障与其他设备隔离，防止造成严重的停电事故，进一步保证电力系统的安全性、稳定性。

参考文献

[1] 陈勇军，赵玉梅. 智能电网中的继电保护技术分析[J]. 科技与企业，2012，23：137.

[2] 张经纬，谭桂华. 智能电网继电保护技术分析[J]. 中国新技术新产品，2016，02：61.

人工智能时代与教育篇6

关键词：大数据时代；美术教育；创新发展

大数据时代的特点是与电子社交网站以及网络图像图库有着紧密的联系。尽管学校的大部分学生可能不知道不了解大数据这个名词，但学生的日常生活和行为习惯在大范围的被大数据影响着，只要是与互联网息息相关的，而且，相当一部分的学生已经沉迷于大数据时代下的互联网网站，其中包括微信、新浪微博、知乎、豆瓣等等。大数据时代与传统的印刷时代相比，在视觉图像的传输等多个方面有着极其大的优势。在对视觉艺术品的作者创作意图、情感、形式特点等多个方面进行解读、鉴赏、分析，然后进行语言讲述时，大数据时代背景下的图像传播为这种文化传播形态的转变，提供了更为广阔的空间。

一、大数据时代给美术教育提出了更高的要求

科技技术的飞速发展，带动了人工智能以及移动学习等领域的高普及度和快速进步，同时也给教育行业提出了更高的要求，必须是与飞速发展的时代同步前进。但教育行业的现状是，教育系统仍然是按照传统模式的教育范式，没有对学生的学习打上时代的烙印，也没有产生足够深远的影响。找到一种与时展同步前进的正确教育思想，才能使现代教育有更深的影响力，培养出与时俱进，技能丰富的新时代人才。学习与创新技能、数字素养技能、生活和职业技能是在新时代背景下，学生更好地适应现代社会提出的挑战所必须掌握运用的技能。美术教育对帮助学生掌握这些技能有特殊的贡献，大数据时代带来的教育政策趋势更多的“以证据为本”，通过多维度、多层次、多群体、多因素的巨型数据，来总结艺术教育如何决策。大数据时代下的美术教育在重塑学习概念的同时，也在重塑教育，“如何学”以及“学什么”在私人订制的个性化教学方式方法应用下，给美术教育的创新与发展提供了方向。

二、大数据时代下美术教育的特点

人们对于信息传播形态以及接受信息的方式在科技不断发展推动下得以改变，大数据时代丰富的图像对人们的生活、学习以及感知世界的方式产生了各种改变。语言已经不再是唯一的通信系统，口头以及书面语言、图像、公式、符号、声音、手势、图表、文物等多种通讯类型成为传递信息的方式。视觉文化在大数据时代的背景下，对现代人使用图像技能有了新的要求，无论在改变学习环境还是工作场所方面，美术素养对新的能力的掌握都有巨大的推进作用。美术教育促进学生学习和创新技能的发展。美术与科学、数学以及哲学、文学有着不同的独特的思维方式，是各民族文化的基础，学校的美术教育范畴广阔，包括绘画、雕塑、设计、工艺、书法、篆刻以及新媒体艺术等多个方面，各样式的工具、技术以及过程也在其中。美术教育通过提供多种富含背景和多感官的指令来更好地帮助大脑进行学习和记忆，在与文字、数字、声音等各种资源与图像信息的解读、传递、创造进行交互时，提供了创意、想象、思考、情感以及观念上的思维方式。美术教育拓展了学生的数字素养技能。世界各地的美术图像信息在性能高超的互联网的带动下，越来越多地走进了课堂，开阔了学生的视野，树立了全球意识，更加富有创新性和挑战性的艺术门类在艺术与科学的结合下产生，那就是新媒体艺术，它不但要求学生具有更高的美术素养，同时还需要较高的媒体素养，在对学生数字素养技能的取用、理解和创造环节具有重要的推进作用，摄影、摄像、计算机绘画、计算机设计、视觉笔记、动画。小电影的解读与创作等都是美术教育新媒体艺术单元的内容。美术教育培养学生的生活与职业技能。大数据时代需要学生更多的跨学科协作的发挥创意，通过设计诸如“变旧为新”这样的美术教育课程议题，提高学生对全脑思维的锻炼，对创造能力的提升，增强自身的综合素养。

三、大数据时代下美术教育的创新与发展

美术教育在大数据时代背景下面临了新的挑战。文化多元化的表现已经越来越明显。大数据时代的到来，在近十年使很多国家在视觉文化方面产生了重大的转型变革，尤其是欧美等发达国家。视觉文化的转型主要表现在：首先，对创作对象的思考以及对观念艺术的关注成为了创意的重点；其次，独特的艺术形式越来越多包括摄影、电影以及印刷媒体等传统艺术表现形式；第三，传统的意识形式越来越多地与数字技术领域产生合作，并催生了类似电子创意这样的领域；第四，对视觉文化的审美理想越来越以国家为基础，审美兴趣也更多地加入了对土著传统艺术和工艺的元素；最后，社会文化的融合使得美术行业的已经也产生了变化，融合方式诸如全球性的文化以及体育运动，难民的数量增加以及移民现象的增多等。美术教育工作者要主动迎接大数据时代的挑战。美术教师要在传达课本课程上的教学内容之外，把目标更多地放在深度学习上，包括材料的教学，美术学习的方式方法，教学变化趋势等，在大数据时代背景下构建多元化的教育氛围，更好地帮助学生养成必备的美术素养。

四、结语

大数据时代在“互联网”到“互联网＋”的转变过程中对美术教育有更多的要求，除了发展学生的个人素养以及培养造型的感觉与技能之外，要更多地注重塑造学生的创造能力以及为社会更多地贡献意识能力，美术教育在大数据时代要有更多的教学内容，更新的教学方式方法，帮助学生更好地适应现代社会生活的挑战。

参考文献：

[1]孔新苗.关于大数据时代美术教育的三点思考[J].美育学刊，2016（1）:62-65.

[2]钱初熹.大数据时代的创意美术教育———大数据时代美术教育的创新发展[J].美育学刊，2016（1）:49-54.

[3]李静.基于大数据思维的我国美术教师教育创新发展路径研究[J].美育学刊，2016（6）:46-52.

[4]向在淞.更新美术教育观念适应信息时展[J].四川教育学院学报，2005（5）:86-88.

人工智能时代与教育篇7

关键词：大学计算机；素质教育；计算文化；计算科学；计算思维

从教育学意义上讲，素质主要指人在先天生理的基础上，在后天通过环境影响和教育培训所获得的内在的、相对稳定的、长期发挥作用的身心特征及其基本品质（Character）。古人对素质的重要性早就有论述：“有出格见地，方有千古品格；有千古品格，方有超方学问；有超方学问，方有盖世文章。”[1]当前，大学生素质教育的具体内涵就是要培养学生高尚坚定的人格、理性辩证的思维以及对科学精神的追求。为此，大学的通识教育应注重传递科学精神和人文精神，体现不同文化和不同学科的思维方式和魅力。相应地，大学计算机素质教育的基本要素就是传承计算文化、弘扬计算科学和培养计算思维。

一、传承计算文化

计算文化（Computational Culture）就是计算的思想、方法、观点等的演变史。它通过计算和计算机科学教育及其发展过程中典型的人物与事迹，体现了计算对促进人类社会文明进步和科技发展的作用以及它与各种文化的关系。

通过计算文化的教育，可以让高校学生了解计算科学与人类社会发展的关系，为学生展现计算之美，从而使学生对计算科学产生兴趣。

1.对计算文化的理解要建立在对计算本质的认识上

计算文化是指“计算”这个学科所蕴涵的文化，我们理解计算文化首先要对计算的本质有清晰的认识。人类对计算本质的认识经历了三个阶段。

第一个阶段是计算手段器械化。计算手段的器械化是“计算”学科的基本属性。在古代，人类社会最早使用手指、结绳、算筹等方式进行计算。公元11世纪中国人发明了算盘（Abacus）。1275年西班牙的R. Lullus发明了旋转玩具，可以将初始符号串通过机械变换得到另一个所希望的字符串。1614年法国的B. Pascal受钟表齿轮传动装置的影响，制造了能够进行加法和减法运算的“加法机”。1673年德国人G. W. Leibniz设计制造了能够进行加、减、乘、除的计算轮（Calculating Wheel），为手摇计算机的发展奠定了理论基础。到了19世纪30年代，英国人C. Babbage设计了能用于计算对数、三角函数等的分析机。以上这些计算工具的特点都是机械式的，无法实现自动计算。到了20世纪，美国人V. Bush研制了能求解微分方程的电子模拟计算机；20世纪40年代，德国人K. Zuse和美国人H. Aiken研制了用继电器作为部件的二进制机电式程序控制计算机；到了20世纪四五十年代，美国研制了所谓第一代电子管数字计算机ENIAC和EDVAC。

第二个阶段是计算描述形式化。人类对计算本质的真正认识，取决于对计算过程的形式化描述。形式化方法和理论研究起源于数学的基础研究。首先Russell发现了Cantor集合论的逻辑矛盾，即“罗素悖论”；接着，Hilbert提出了形式逻辑系统的完备性，即Hilbert纲领。但G?del指出了形式系统的不完备性，Hilbert纲领的失败启发了后人应避免花费大量精力去证明那些不能判定的问题，而应把精力集中于解决问题的“可计算求解性”。在Hilbert纲领失败的启发下，图灵从计算一个数的一般过程入手，将可计算性与机械程序和形式化系统的概念统一起来，从而真正开始了对计算本质的研究。图灵计算就是计算者（人或机器）对一条两端可以无限延长的纸带上的0和1符号执行操作，一步一步地改变纸带上的0或1值，经过有限步骤最终得到一个满足预先要求的符号变换。在研究问题的可计算性时，图灵是从一种简单的数学机器出发来研究计算概念的，通过引入机器状态，使用了本质上具有指令特点的程序运算操作。这种数学机器虽不是一台具有现代意义上的计算机，但它却是一种操作十分简单且运算能力很强的计算装置，它就是著名的图灵机。

第三个阶段是计算过程自动化。当计算机执行的过程能实现自动化时，它才能真正发挥强大无比的计算能力。冯・诺依曼提出了存储程序的概念，将机器所执行操作的步骤（即所谓程序）和操作对象（即数据）一样都存入计算机的存储器中，这是一个很大的进步，在计算机发展历史上具有革命性的意义。一旦有了存储程序的概念，运算对象（数据）和运算指挥者（指令）都一视同仁地存放于存储器中，通过程序计数器，机器就可自动连续运行，无需操作员干预，从而实现了计算过程的全部自动化。

2.计算机发展的历史是计算文化的生动载体

在计算机发展的历程中，出现了一些对计算机发展具有重大意义的事件及人物[2]，对计算学科的发展产生了深远的影响。例如，计算理论的奠基者阿兰・图灵，为计算机科学做出了重大贡献。ACM专门设立了图灵奖来纪念这位卓越的科学家，图灵奖已经成为计算机科学界的诺贝尔奖。又如，提出了“存储程序式电子数字计算机”概念的冯・诺依曼，被誉为“计算机之父”。现在各种各样的计算机仍然采用他提出的体系结构，从而又被统称为“冯・诺依曼计算机”。

这样的人物还有很多，他们的事迹是计算文化的生动载体，从中我们可以得到很多启示。例如，不少计算机科学家都很喜欢甚至痴迷物理，和诺贝尔物理学家私交甚深，也有很多计算机科学家似乎对生物学普遍感兴趣，认为计算机智能的下一个大进展将来自于生物学；重视学科交叉是计算机科学家取得很多创新性成果的重要因素。又如，科学研究同时也是冒险之旅，科学家要取得成就必须要有牺牲精神，著名结构大师D. Lenat在做项目研究时曾说过：“作为研究人员，我们其实就是在拿自己生命中的三十年进行。”这些启示对于有志于从事科学研究的大学生都是很重要的。

二、弘扬计算科学

从计算的视角，计算科学（Computational Science）是一种研究数学建模、定量分析以及利用计算机来分析解决问题的研究领域；从计算机的视角，计算科学（Computing Science）是一种利用高性能计算能力预测和了解现实世界物质运动或复杂现象演化规律的研究领域。

随着时代的发展和技术的进步，人们对计算科学的概念有了更深一步的认识和理解。

1.伟大的计算原理（Great Principles of Computing）[3]

P. J. Denning曾指出：计算不仅仅是一门人工的科学，还是一种自然的科学。计算不是“围绕计算机研究现象”，而是研究自然的（Natural）和人工的（Artificial）信息处理，计算机是工具，而计算是原理。

一个领域的原理（Principle）实际上就是讲述一组交织在一起的有关该领域中的诸元素（术语）的结构（Structure）和表现方式（Behavior）的故事。而P. J. Denning将计算原理描述为运行（Mechanics）原理和设计（Design）原理：前者指计算的结构和行为运转方式，后者指对系统和程序等进行规划和组织等。他着重研究了运行原理，将其归纳为八大要素：（1）计算。关注点是什么能计算，什么不能计算；其核心概念就是可计算性与计算复杂性理论等。（2）抽象。关注点是对计算问题的归约、转换及建模；其核心概念是概念模型与形式化模型，抽象层次，归约、分解与转换等。（3）自动化。关注点是信息处理算法与智能化；其核心概念是算法设计，迭代与递归，人工智能与群体智能等。（4）设计。关注点是可靠和可信系统的构建；其核心概念是模型、抽象、模块化，一致性和完备性，安全可靠等。（5）通信。关注点是不同场点间信息可靠移动；其核心概念是编码、传输，接收与发送，通信协议等。（6）协同。关注点是多个计算间步调一致；其核心概念是并发、同步、死锁、仲裁等。（7）存储。关注点是信息的表示、存储和恢复；其核心概念是存储体系、绑定、命名、检索等。（8）评估。关注点是计算系统的性能与可靠性评价；其核心概念是模型、模拟方法、基准测试程序等。

2.计算透镜（Computational Lens）[4]

R. M. Karp在计算透镜一文中提出：（1）很多自然的、工程的和社会的系统中的过程（Processes）自然而然是计算的（Computational），计算就是执行信息的变换。（2）很多不同的学科领域（物理学，社会学等），传统的研究过程（或处理）都是基于物质变换和能量变换，但它们也可自然地视为计算，就此意义上讲，这些过程（或处理）动态地执行以数字或数据表示的信息变换。（3）通过计算透镜，我们可以根据计算要求和变换信息的方式来看待自然的或工程的系统。这些允许我们运用计算机科学的概念产生新的理解和新的思维方式，而计算可作为通用的思维方式。

化学家H. Davy曾指出：没有什么比应用工具更有助于知识的发展。在不同的历史时期，人们取得的业绩与其说是天赋智能所致，倒不如说是他们拥有的工具特征和软资源不同所致。如今，计算科学已经成为各个学科研究中不可或缺的理论方法与技术手段。计算科学、理论科学和实验科学并列成为科学发现三大支柱。美国PITAC（总统信息技术咨询委员会）报告认为[5]：21世纪科学上最重要的、经济上最有前途的前沿研究都有可能利用先进的计算技术和计算科学而得以解决。所以弘扬计算科学，应该成为我国高校学科教育的重要组成部分。

三、培养计算思维