一、计算机科学数学基础（论文文献综述）
谷腾飞,张端鸿[1]（2021）在《英国高校人工智能人才培养模式研究——以牛津大学为例》文中进行了进一步梳理人工智能人才培养是各国人工智能战略的重点,高等教育在高端人工智能人才培养方面发挥着重要性作用。文章以案例研究的方法,深入剖析了英国牛津大学人工智能人才培养实践,研究发现:牛津大学基于个性化的精英人才培养理念,结合导师制、学院制和复合课程模式等传统特色,形成了人工智能高端人才培养的独特模式。具体表现为:深度交叉融合的复合课程模式;依托于计算机科学的厚基础人工智能课程设置;个性化的导师制与学院传统;灵活开放的多主体协同育人机制。由此,从培养理念、学科交叉、课程设置、教学方式、协同育人等方面,提出牛津大学人工智能人才培养的经验借鉴。
吴丹,孙雅琪,许浩[2]（2021）在《数据科学研究生教育的多学科比较研究》文中提出数据科学作为一门应用型学科,在很多领域都发挥着重要的作用。目前许多国内外高校纷纷在不同学科领域开设数据科学及相关专业,以应对大数据产业日益增大的人才缺口。文章通过遍历QS图书馆与信息管理专业排名前50的学校官网,对图书情报、经济与工商管理、计算机科学与技术、数学与统计4个学科的数据科学相关硕士专业的开设现状、培养目标、入学要求、课程设置、职业前景进行对比分析。相比其他3个学科,图书情报学科开设的数据科学硕士专业具有浓厚的图情色彩,更加注重"以人为本"的理念,但也存在领域和实践类课程开设较少的问题,这是今后图情学科数据科学相关专业努力的方向之一。
梁晓波,涂维,武啸剑[3]（2021）在《哈佛大学人工智能课程设置特点与启示》文中研究表明为总结哈佛大学人工智能课程设置特点,从而为我国高校开设此类课程提供启示,文章首先梳理了国内学者针对世界主要一流大学人工智能课程的相关研究成果,随后以哈佛大学人工智能课程体系及配套举措为例,剖析了哈佛大学人工智能课程设置的情况和特点,认为哈佛大学人工智能课程鼓励个性化发展、紧盯科技前沿、融汇多学科智慧、共享跨校优质课程资源、注重培养学术语言表达能力。并基于此提出我国高校的人工智能课程设置应重视算法分析与软件设计课程,培养学生创新能力;重视课程体系灵活设计和多样化选择,助力学生个性化发展;整合优质学科资源,搭建多学科、多领域、跨院校的优选知识平台;坚持本土与世界优秀文化的融会贯通,拓宽学生的世界视野和人文情怀。
姜雪[4]（2021）在《印度理工学院计算机学科创立与发展研究》文中认为印度理工学院作为印度政府创建的国家重点学院典型代表,是印度高等教育系统重要创新和改革的产物。印度理工学院计算机教育在印度国内首屈一指,在世界范围内影响较大,培养出一大批享誉世界的高级计算机人才,成为众多具有世界影响力的跨国公司竞相招揽的对象。计算机人才从诞生、成长再到壮大的培养过程与其计算机学科从创立、发展再到崛起并建设成为国内一流、世界知名学科的历史进程保持一致。中国和印度两国在国情和历史发展背景方面较为相似,与欧美发达国家名列前茅的世界一流大学及一流学科相比,印度理工学院计算机学科的成长路径对我国高等教育创建一流学科,成功进行计算机教育,有效发挥计算机学科的社会服务功能具有重要的借鉴意义。本文采用历史研究法、个案研究法及文献研究法,由点到面,从纵向到横向尝试对印度理工学院计算机学科的发展历程进行立体化、系统化的梳理与剖析。从学科发展不同历史阶段的特点出发,以时间为线索,探寻其学术平台、师资队伍、科学研究、人才培养、学术交流、管理体制及社会服务等学科建设必要要素的特点及其相互之间的关系,归纳印度理工学院计算机学科的建设经验,指出学科建设中的不足之处,明确对我国建设一流学科的历史价值。以1963年印度理工学院坎普尔分校计算机中心的成立为主要标志,印度理工学院计算机学科正式创立。1963年至1982年是印度理工学院计算机学科的早期发展阶段,计算机中心、电气工程系和数学系开展了一系列的计算机教育与研究活动。1983年,计算机科学与工程系正式成立,由此,计算机学科拥有了规范化的学术平台,学术项目更加丰富。同时,以计算机应用为主导的科学研究方向的确立也推动了学科的蓬勃发展与快速崛起。从计算机学科创立伊始,印度政府就在国家财政支出和国家政策方面对其给予了大力支持。20世纪80年代,在财政及政策的双重保障下,印度理工学院计算机学科在学术平台、师资队伍、科学研究、人才培养、学术交流及社会服务等方面采取了一系列有力的建设举措,迅速成长为印度国内一流的计算机学科。1992年,“创新与技术转移基金会”在印度理工学院德里分校正式成立,标志着印度理工学院计算机学科进入产教融合、产学研相互促进的可持续发展阶段。从服务国家经济社会发展角度考查,印度理工学院计算机学科积极承担国家级政府资助及企业咨询项目的举措不但与国家科技政策及国家发展战略保持高度一致,同时还促进了企业与高校协同发展、校企协同育人的学科发展新模式的产生。在世界信息革命浪潮的推动及印度政府制定的建设信息技术产业超级大国战略目标的指引下,印度理工学院计算机学科不断发展完善稳步提升,培养的尖端计算机人才在国际知名计算机企业崭露头角。从学科建设的必要要素出发归纳印度理工学院计算机学科迅速崛起的主要原因是十分必要的。学科的快速发展无外乎是内外两种因素共同作用的结果。就外部因素而言,国际环境中有世界计算机技术的发展以及计算机革命浪潮的推动,国内环境有印度政府大力发展科学技术的科技战略,特别是建设计算机超级大国目标的指引;就内部因素而言,印度理工学院从学科平台、师资队伍、科学研究、人才培养、学术交流与合作、学科制度以及社会服务等若干学科建设的必要要素出发,采取了一系列措施推动了计算机学科的快速发展。本文最后总结出印度理工学院计算机学科快速发展的原因:紧跟国家科技发展战略部署,明确计算机学科发展定位;注重高水平师资队伍建设,为计算机学科的快速发展提供人力保障;促进以计算机学科为基础的多学科交叉融合,推进学科可持续发展;善于利用国际援助并不断深化国际合作与交流;积极争取多方资金支持为学科发展提供资金保障。近年来,学科建设过程中出现了如下问题:印度政府过多干预,削弱学术自治权;优秀师资数量增长与学科稳步提升存在失衡现象;高水平科学研究成果总量不足,阻碍国际学术影响力持续扩大。然而,本着“他山之石,可以攻玉”的原则,印度理工学院计算机学科的成功经验是值得借鉴和学习的。
李幸[5]（2020）在《基于设计的STEM+C教学培养小学生计算思维的研究》文中研究表明计算思维是当前高度信息化智慧时代的重要技能,是K12学习者必不可少的基本技能之一。当前,各发达国家相继把计算思维作为国家人才培养的核心,探索从小学阶段培养计算思维的理论框架和创新课程。我国自2018年1月正式将计算思维作为高中信息技术学科的核心素养,开始重视对计算思维的培养,并逐步向基础教育移步。随着计算思维培养的逐步推进,伴随教学改革的稳健步伐,我国小学传统的单学科教学知识融合不充分、学生被动接受学习的现状已不能适应知识经济时代下融合问题解决能力、创造力等复合能力的计算思维能力的培养。计算思维一般通过信息技术课得以培养,传统的以计算机应用学习为主的小学信息技术课忽略真实生活情境,不重视技术与其他学科内容的融合,计算思维因而失去其解决复杂问题的内核价值。因此,本研究的核心在于探究一种融合多学科知识、重视真实生活情境的培养小学生的复合型计算思维能力的教学框架与模型。本研究围绕三个具体问题开展理论与实证研究,即,一是如何培养小学生的计算思维,探究培养小学生计算思维的理论框架与教学模型;二是如何多元测评小学生的计算思维;三是培养小学生计算思维的效果如何,如何改进和最优化教学。为回答上述问题,本研究主要采用教育设计研究（EDR）范式,运用质性与量性相结合的混合研究法,试图回答以下问题:（1）回答“如何构建培养计算思维的理论框架与教学模型”的问题。研究的理论基础围绕计算思维的理论,包括计算思维的多元定义、系统测评以及培养模型,还围绕多元的基于设计的学习（DBL）模型、STEM+C教育理论以及教学设计框架等开展分析,论证建构基于设计的STEM+C的理论框架与教学模型的可行性与有效性,同时结合小学开展计算思维培养遇到的实际问题进行分析,论证其必要性。基于设计的STEM+C教学框架旨在解决四个核心问题,一是“教学内容是什么”,二是“教师怎么教”,三是“学生怎么学”,四是“学习的结果如何”。理论框架通过环的形式展示,包含四层:第一层为内容层,对应STEM+C学科内容,即学科教学内容为融合科学、技术、工程、数学与计算的跨学科知识;第二层为教学层,即教师如何开展教学,研究采用APT教学框架,考虑多元教学法与策略（P）、技术手段与脚手架（T）以及评价与交互方式（A）;第三层是学生如何开展学习,采用基于设计的学习流程——C5流程;第四层是学习的结果如何。同时,通过对基于设计的STEM+C理论框架进行迭代完善,进一步探讨了培养计算思维的最优化设计。基于设计的STEM+C教学模型雏形是以基于设计的学习（DBL）为基础,融合计算思维实践的新兴教学模型。三轮迭代中对C5学习流程中的APT要素作为迭代完善的核心,通过社会交互与多元评价（A）、多元教学策略与教学法（P）、多元技术手段与脚手架（T）进行迭代完善,从而优化教学。（2）回答“如何评价计算思维”的问题。探究测评计算思维的多维度工具,从而开展能力与技能、认知以及情感的计算思维多元测评工作。计算思维技能采用计算思维测试（CTt）,测评学生的编程计算思维技能;采用Bebras测试,测评学生的一般性的计算思维技能;能力上采用自陈式计算思维量表（CTS）了解学习者自我感知的计算思维能力;计算思维认知结合质性研究方式,采用访谈、焦点小组等质性方法收集数据。情感则通过参与度与自我效能感问卷测评。研究采用经验取样法进行数据收集测评,对学习者在不同情境下的自我感知计算思维能力以及情感维度进行及时的密集型追踪,从而确保数据的真实性、准确性与有效性。同时,利用个案研究更深入了解学习者计算思维能力与相关情感维度。（3）回答“如何最优化计算思维的教学模型并验证其有效性”的问题。研究结合STEM+C学科内容进行课程设计与开发实践,利用教育设计研究方法（EDR）迭代改进教学。研究经过三轮迭代优化,以基于设计的学习为基本学习步骤,优化部分有:增加项目式学习,通过提供学习者项目书支架,帮助学生将整个过程逻辑清晰的串联。在第一个阶段“情境鉴定”,教师鼓励科学探究,设置基于证据的学习问题支架,帮助学习者对问题进行更精准的分解与抽象,还增加了对问题的概括与评估。在设计阶段,对协作学习的角色、协作任务提供更清晰的任务支架,同时教师加强对学生协作设计中STEM+C知识的强化,帮助学习者进一步将STEM+C知识与产品功能、工程设计原理深度联结。在原型制作阶段与迭代完善阶段,针对调试部分,增加了尝试错误与排除错误的试错法,并提供试错支架。在演示阶段,增设了基于量规的评价,确保教师评价、学习者评价过程中深度交互。（4）探究基于设计的STEM+C教学的实施状况与推广效果。在此过程中,利用经验取样法量性研究法结合访谈法、个案研究法等质性研究法深度探究基于设计的STEM+C教学的效果以及改进策略。结论有:一是基于设计的STEM+C教学在自然课堂情境下显着促进学习者的计算思维编程技能与一般性技能,显着促进计算思维能力、参与度与自我效能感。二是利用经验取样法,基于设计的STEM+C学习在不同的阶段有不同的波动,①在设计初期有较大幅度降低,源自于学习者刚开始进行复杂设计的合作,关系具有一定的陌生性,容易产生矛盾冲突,降低效率,伴随教师的积极干预,学习者在后期开始大幅度提升。②虽然在设计与设计演示阶段有一定的回落,但在创造原型阶段迅速回升并在作品交流演示阶段达到最高。三是基于设计的STEM+C教学可帮助小学生缩短在性别上的差距,一开始女生的计算思维显着低于男生,经过学习男生与女生的计算思维基本达到一致。同时,该教学法可帮助缩小学生在初始能力上的差距,学困生得到显着提升,最终基本与学优生持平。四是协作学习在基于设计的STEM+C学习中扮演极其重要的角色。良好的协作是培养计算思维的保障。因此,教师对协作的干预极其重要,提前进行协作技巧的培训、观察小组协作冲突、及时进行协作干预、提供合适的协作与认知支架对开展协作问题解决学习极其重要。本研究的创新之处在于:一是跨学科领域下计算思维培养的教学与学习理论,构建基于设计的STEM+C教学框架与模型,丰富了信息化环境下基础教育领域的教学与学习理论,提供信息化环境下基础教育领域的案例;二是利用经验取样法,精准探究学习者在培养计算思维过程中的波动,并提出干预措施,丰富该研究方法在计算思维以及STEM领域的应用;三是本研究开展基于设计的STEM+C实证研究,探究学习者的计算思维的实施效果,并重点关注性别差异与初始能力对计算思维培养的影响。
刘亚琴[6]（2020）在《面向计算思维发展的跨学科问题驱动学习环境设计与应用研究》文中提出计算思维培养是国内外教育领域关注的重要议题。跨学科问题驱动学习环境对于发展计算思维具有重要价值。本研究旨在创建支撑编程与数学跨学科课程的学习环境理论框架,并在此框架指导下重新设计课程与学习活动,之后进行三轮迭代的教学实践,对此学习环境不断凝练修改,以对K-12教育跨学科发展计算思维的理论与实践做出贡献。本研究的核心问题:如何采用跨学科问题驱动的学习环境来发展小学生的计算思维?其中包括三个子问题:（1）跨学科问题驱动的学习环境的设计原则与策略是什么?（2）如何基于上述原则与策略,在数学与编程结合的跨学科情境中迭代改进学习环境设计?（3）跨学科问题驱动的学习环境对于计算思维发展的效果怎样?本研究综合运用文献元分析法、基于设计的研究、课堂观察法、问卷调查法、访谈法开展研究工作。由于计算思维概念的复杂性与抽象性、评价方式的多维性与可操作性,所以应先奠定本研究的理论基础。本研究的核心内容分为三个方面:（1）创建计算思维概念模型与评价框架。根据计算思维起源的两个关键观点,以及探索的计算思维三个发展阶段的不同内涵变化,综述已有的计算思维概念模型,据此提出本研究的概念模型。根据计算思维运用较为广泛的评价维度、评价工具的选取来制定本研究的评价框架。（2）构建跨学科问题驱动的学习环境框架。根据数字化学习环境的经典PST理论,对计算思维实践的学习环境进行教学方法、社会交互以及技术环境的综述,识别三者之间的交叉性,为突出计算思维跨学科发展的独特性,提取其中核心的设计元素,构建问题驱动的跨学科学习环境设计原则,提出具体的教学策略。（3）进行问题驱动的学习环境应用效果的应用与改进。初步策略提出之后,进行三轮数学与编程的跨学科教学实践,根据每一轮的数据分析结果对设计原则与策略不断修改凝练。本研究主要得出以下结论:计算思维的抽象性与迁移性需需跨学科整合的知识来表征;计算思维应当从学科成就、问题解决过程与相关思维角度开展评价;跨学科发展计算思维的学习环境设计可从设计跨学科真实问题的教学方法、脚本支持小组配对编程协作互动关系与支持计算思维可视化表征的技术环境角度进行具体策略的提出。本研究深入研究了计算思维发展的内涵与评价角度,为研究者选取计算思维操作性框架与评价方式提供理论性指导;开发并不断修正计算思维跨学科学习环境的设计原则与教学策略,对提升小学生计算思维发展具有重要的指导意义,同时也为跨学科发展计算思维提供了策略依据与实践指导。本研究的研究不足包括研究对象范围的局限性与配对小组内的协作机制缺乏记录分析。后续研究除了完善以上不足之外,还可从以下三方面进行:持续探索计算思维跨学科学习环境的适用学科以及设计原则与策略;扩大研究的样本量,重新设计、开发计算思维与其他基础学科的跨学科课程设计;探索不同配对编程小组协作的内部机制与配对伙伴自身的独特性的关联,以支撑配对小组计算思维发展路径的异同性。
吕正则[7]（2020）在《嵌入本科工程教育的计算能力及其培养模式研究》文中研究表明在以机械化、电气化、信息化为典型特征的三次工业革命的基础上,智能化发展的趋势日益明显,人类社会在社会生活、生产制造等各个方面均受到智能化趋势的显着影响,特别是在工程领域,工程师面临着与传统工程环境完全不同的工作场景。在智能环境中,出现软件与硬件加速结合、计算与工程深度融合等显着特征,包括德国、美国、俄罗斯、中国等国在内的世界各国均在宏观战略的层面出台了一系列政策和计划,强调计算在国家战略、产业发展、人才培养等各个领域的关键性位置。面向工程环境演变和工程技术变革,智能环境中的工程师能力要求也发生了系统性的变化,计算能力的关键性作用日益凸显,从而对工程师培养和工程教育模式中的计算能力提升提出了全新的要求,工程科技人才的计算能力培养成为智能化发展趋势下的关键。本研究聚焦于“如何系统地在高等教育机构中重新定义、规划、培养和提升面向智能环境的工程师计算能力?如何系统构建计算能力培养模式并有效运行,以培养面向智能环境的工程师能力?”的核心命题,开展三个环环相扣的子研究:（1）智能环境中计算能力的概念内涵和核心要素是什么;（2）当前国内外高校如何进行本科工程教育中的计算能力培养;（3）如何系统构建并有效运行嵌入本科工程教育的计算能力培养模式。首先,尽管已有研究对智能化趋势下计算能力的重要性已经形成了基本的共识,但是从工程师培养的视角,对计算能力的概念内涵和核心要素尚未形成较为系统、深入的认识。本研究借鉴工程知识体的理论视角,从知识、技能、态度等层面深入认识和理解计算能力的内涵,通过文献梳理形成对计算能力的基本认识,并通过企业案例研究、内容分析、问卷调查相结合的方式,提炼计算能力的核心要素,力求对计算能力的内涵和要素形成较为系统、深入的认识,也为智能化趋势下工程师计算能力培养目标的明确提供了借鉴。其次,本研究选取国内外高校中具有典型意义的案例,深入挖掘当前本科工程教育中的计算能力培养关键维度。在文献梳理提炼计算能力培养维度的基础上,开展国内外工科专业案例研究,通过内容分析法提炼形成本科工程教育中计算能力培养的关键维度,并归纳总结计算能力培养的要点和特征,从而形成对本科工程教育中计算能力培养的较为体系化的、深层次的理解,亦对计算能力培养模式与工程教育体系的衔接形成了更为具体、直观的认识。再次,基于计算能力核心要素和本科工程教育中的计算能力培养关键维度,本研究提出嵌入本科工程教育的计算能力培养模式。面向本科层面非计算机专业工科学生的计算能力提升,明确计算能力培养的目标,从课程设计、教学运行、管理和控制三个层面提炼计算能力培养模式关键点,并构建知识模块组合模式、计算情境体验模式、智能产业引领模式三个典型的嵌入本科工程教育的计算能力培养模式,并深入讨论模式的运行策略和实施路径。本研究强调,基于对智能化趋势的特征分析,计算能力培养模式并非是一成不变的,而是多元构成、开放灵活的,并且是不断发展和完善的。本研究的主要创新点在于:其一,提炼形成智能化趋势下工程师计算能力的概念界定、内涵阐释和核心要素,丰富和完善了计算能力理论内涵;其二,基于计算能力培养目标的综合分析,构建嵌入本科工程教育的计算能力培养模式;其三,针对计算能力培养模式的建构,提出其在本科工程教育中的运行策略和实施路径。研究结合我国实际情况,对计算能力培养模式的实施和发展提出相应对策建议,为我国工程科技人才的计算能力的培养和提升提供借鉴。
兰国帅[8]（2016）在《基于知识图谱的国际教育技术发展研究》文中认为目前国际教育技术已进入深入发展与全面反思阶段。一方面说明教育技术发展进入了较为成熟阶段,但另一方面说明教育技术的学科给养、学科结构、学科渗透等已变得更加复杂与多元,研究者与实践者对国际教育技术发展的整体状况把握也许并不明晰。所以,探究国际教育技术发展状况,捕捉其整体发展轨迹和大致走向,预测其前沿知识演变趋势等,就成了一个亟待解决的问题。因此,为了澄清这些问题,我们认为,有必要对国际教育技术发展状况进行全方位扫描与盘点,以期理清脉络,寻找启示。本研究以科学引文数据库（WOS）为研究样本信息源,选取1960-2015年发表在SSCI、SCI-EXPANDED和A&HCI数据库收录的教育技术文献信息为研究样本,基于引文与科学知识图谱可视化分析视角,采用文献计量分析、内容分析、引文空间分析、多元统计分析、社会网络分析等定性与定量分析相结合的研究方法,围绕一个学科领域发展的学科给养、学科结构、学科渗透等有机联系的三个方面为研究主线,展开国际教育技术发展状况探究,力求用可视化方法绘制系统的教育技术发展状况知识图谱,勾勒明晰的教育技术发展演化的网络图景,力图建构与探究:（1）教育技术“学科给养”发展知识图谱;（2）教育技术“学科结构”发展知识图谱;（3）教育技术“学科渗透”发展知识图谱。以期探究五十五年来国际教育技术国家（地区）分布及其演进发展特征、学术研究机构分布及其演进发展特征、基金项目资助分布及其演进发展特征、高产学者及其学术群体派系及其演进趋势,探测教育技术学科结构划分及其演化、主要学科分支结构及其演进特征、研究主题及其演进脉络、研究前沿热点及其发展演化趋势及新生长点,透视学科类别分布及其渗透现象脉络与演进、学科学术期刊分布及其渗透现象脉络与信息流动特征、学科主干理论及其关键路径经典文献、学科高影响力权威学者及其群体派系与演化特征等。分析发现:（1）教育技术早期研究集中于美国、英国、澳大利亚等发达国家,21世纪后逐渐向中国台湾、中国大陆等发展中国家（地区）延伸与拓展。国家（地区）合作网络可划分为十二个合作凝聚子群体,未来将呈现多元化合作态势。高等院校和研究所在教育技术研究过程中发挥着中流砥柱作用。高产机构与低产机构的“贫富”差距拉大。学术机构合作网络可划分为七十个合作凝聚子群体,且聚焦主题各异。代表性高产学者发挥着“领头羊”作用,其学术成就和科研队伍对教育技术研究贡献量巨大。其合作网络密度较小,合作网络聚集度不高,具有明显小世界效应特征,同时具有显着核心—边缘结构。合作网络可划分为多个合作凝聚子群体,内部派系复杂,规模较小,学者信息分享和科研合作机会差别较大。教育技术项目资金投入与产出呈现正相关关系。（2）国际教育技术已形成逐步走向成熟的十大学科分支,但其内部结构变化极其复杂,学科分支呈现“掘进式”与“发散式”进化特征,国内教育技术学科结构与国际差异较大。国际教育技术历年研究主题、研究热点和研究前沿变化受技术进步影响较大。研究主题经历了国际教育技术发展的起步探究、初步应用、转型升级、创新实践、创新整合和创新提升等六大阶段转换。研究热点集中于学习环境与资源类、策略与方法类、理论研究类、实践研究类和媒体技术类等五类主题内容。研究前沿聚焦于交互式与分布式学习环境设计、在线教育、认知工具设计、复杂性学习任务行为分析、技术接受模型、学习路径分析、专门知识反转效应、基于学习分析技术的教学/学习策略、智慧学习环境开发等新生长点。研究方法呈现由单一范式向实证主义研究范式和多元综合研究范式转型特征。（3）国际教育技术已形成一个相对较为成熟的学科研究领域,其知识生产模式已进入以“内生式”与“学科交叉研究”为主的发展阶段。其知识流量主要来自教育学,心理学,计算机科学等七大源头。其学术期刊发展经历了“繁荣时期”、“黄金时期”、“学科交融期”和“鼎盛时期”等六个阶段。形成了以《计算机与教育》为中心的多个权威期刊凝聚子群。国际教育技术领域涌现了罗伯特·米尔斯·加涅、理查德·梅耶、戴维·乔纳森等五十位高影响力权威学者。其共被引网络密度较大;网络聚集度高,具有显着小世界效应特征;存在核心—边缘结构,西蒙·派珀特、理查德·梅耶、戴维·乔纳森、罗伯特·米尔斯·加涅、蔡今中等居于核心位置;具有明显社群结构,演化形成了三十四个权威学者群体合作派系,规模和大小不一;合着关系影响派系形成。演化形成了以《学习的条件》、《教学设计原理》、《多媒体学习》、《学习环境理论基础:从理论到实践》等学科经典文献为关键路径的学习条件理论、首要教学原理、多媒体学习认知理论、建构主义学习环境设计理论框架模型等四十种主干理论及其框架模型与方法,为学科分化与衍生提供了“内在动力”。基于上述发现,本研究从研究方法与范式转型、研究对象与目标定位、学科性质选择与研究层面贯通、外部环境支撑与学科结构检测、国家（地区）学术机构合作、专业学术期刊打造和本土化理论体系建构等七个层面,对我国教育技术研究及其学科建设提出了一些参考建议。
赵致琢,刘椿年,许满武,陈国良[9]（2002）在《计算机科学与技术一级学科面向21世纪系列教材一体化建设研究报告》文中研究表明 1 引言自从计算机科学与技术学科专业教育诞生之日起,学术界就开始了长期的、连续的教材创作工作,陆续推出了各式各样的教材。在中国,伴随着高等学校学科专业教育的兴起,采用翻译、编译、编写、编着、引进、创作等多种形式,大量专业教材不断地进入这个领域。众所周知,无论是国内还是国外,长期以来学科专业教材的建设确实为培养一大批专业人才做出了巨大的贡献。然而,当人类进入21世纪,高等教育面临着学科不断深化和社会深刻变化带来的各种挑战时,如果我们怀着创新的冲动和理性的心态,带着冷峻的目光和挑剔的眼神审视高等学校学科专业办学现状和过去业已出版的大量教材,期望冲破高等学校学科专业教育现有的模式,通向自由、
邓辉文,沈远惠,张素,张自力[10]（1998）在《计算机科学中的数学教育》文中认为从计算机科学的研究对象出发，论述了数学在计算机科学的产生和发展过程中的重要性；阐述了数学教育在计算机科学专业人才培养中的地位和作用；分析了目前在计算机科学的数学教育中存在的问题；提出了计算机科学中数学教育的一些具体实施方案．
二、计算机科学数学基础（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、计算机科学数学基础（论文提纲范文）
（1）英国高校人工智能人才培养模式研究——以牛津大学为例（论文提纲范文）
| 一、文献综述与研究问题 |
| 二、牛津大学人工智能人才培养模式探析 |
| (一)培养理念：个性化的精英人才培养 |
| (二)专业设置：深度交叉融合的复合课程模式 |
| (三)课程设置：依托计算机科学的厚基础人工智能课程 |
| (四)教学方式：个性化的导师制与学院传统 |
| (五)外部合作：灵活开放的多主体协同育人机制 |
| 三、启示与借鉴 |
| (一)深化个性化人工智能高端人才培养理念 |
| (二)推进人工智能与多学科交叉融合 |
| (三)重视人工智能相关的基础课程设置 |
| (四)优化个性化教学方式及其保障制度 |
| (五)完善多主体协同育人机制 |
| 四、结语 |
（2）数据科学研究生教育的多学科比较研究（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 研究现状 |
| 1.1 数据科学教育研究现状 |
| 1.2 不同学科背景下的数据科学教育研究 |
| 2 调查对象及研究方法 |
| 2.1 调查对象 |
| 2.2 研究方法 |
| 3 不同学科数据科学相关硕士专业设置情况 |
| 3.1 项目分布 |
| 3.2 培养目标对比 |
| 3.3 入学要求对比 |
| 3.4 课程设置体系对比 |
| 3.5 职业前景对比 |
| 4 图书情报学科开设数据科学项目的特点 |
| 4.1 与图书情报学科相融合 |
| 4.2 以实践为导向 |
| 4.3 坚持“以人为本”的理念 |
| 5 总结 |
（3）哈佛大学人工智能课程设置特点与启示（论文提纲范文）
| 一、引言 |
| 二、文献综述 |
| 三、世界一流高校人工智能专业设置概况 |
| 1. 卡内基梅隆大学模式：开设人工智能本科专业，研究所硕博联动发展 |
| 2. 麻省理工学院模式：依托原有科系，开设人工智能相关课程 |
| 3. 斯坦福大学模式：以计算机科学专业为基础，开设人工智能方向 |
| 四、哈佛大学人工智能专业课程设置情况与特点 |
| 1. 哈佛大学人工智能方向课程设置基本情况 |
| 2. 哈佛大学人工智能方向课程设置特点 |
| 五、启示与建议 |
| 1. 重视算法分析与软件设计课程，培养学生创新能力 |
| 2. 重视课程体系灵活设计和多样化选择，助力学生个性化发展 |
| 3. 整合优质学科资源，搭建多学科、多领域、跨院校的优选知识平台 |
| 4. 坚持本土与世界优秀文化融会贯通，拓宽学生的世界视野和人文情怀 |
（4）印度理工学院计算机学科创立与发展研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 绪论 |
| 一、选题缘由及研究意义 |
| 二、核心概念界定 |
| 三、国内外研究现状综述 |
| 四、主要研究内容 |
| 五、研究思路和研究方法 |
| 六、创新点与难点 |
| 第一章 发端奠基:印度理工学院计算机学科的创立与早期发展(1963—1982 年) |
| 第一节 印度理工学院计算机学科的创立 |
| 一、印度理工学院计算机学科创立的背景 |
| 二、印度理工学院计算机学科的创立 |
| 第二节 印度理工学院计算机学科早期发展的举措 |
| 一、计算机学科学术平台逐步扩展与完善 |
| 二、汇集国内外优秀学者组建高水平师资队伍 |
| 三、确立以计算机基础理论为主导的科学研究方向 |
| 四、以掌握计算机基础理论与基本技能为中心的人才培养 |
| 五、争取国际援助为学科发展提供硬件与资金支持 |
| 六、开展学科治理体制建设,为学科发展提供组织保障 |
| 七、积极开展计算机社会咨询服务 |
| 第三节 印度理工学院计算机学科早期发展取得的成效与存在的问题 |
| 一、印度理工学院计算机学科早期发展取得的成效 |
| 二、印度理工学院计算机学科早期发展存在的问题 |
| 第二章 国内一流:印度理工学院计算机学科的快速崛起(1983—1991 年) |
| 第一节 印度理工学院计算机学科快速崛起的背景 |
| 一、第三次科学技术革命的蓬勃开展 |
| 二、“计算机总理”拉吉夫·甘地带领印度迈向信息时代的决心 |
| 第二节 印度理工学院计算机学科快速崛起的举措 |
| 一、计算机学科学术平台的专业化发展 |
| 二、构建以学术认同为基础的内聚性学术团队 |
| 三、确立以计算机应用为主导的科学研究方向 |
| 四、以实践型计算机人才培养为中心 |
| 五、不断加强国内外学术交流 |
| 六、完善五级管理体制确保管理自治与学术自由 |
| 七、实施学校计算机素养与学习提升计划 |
| 第三节 印度理工学院计算机学科快速崛起取得的成效与存在的问题 |
| 一、印度理工学院计算机学科快速崛起取得的成效 |
| 二、印度理工学院计算机学科快速崛起过程中存在的问题 |
| 第三章 国际知名:印度理工学院计算机学科的稳步提升(1992 年—至今) |
| 第一节 印度理工学院计算机学科稳步提升的背景 |
| 一、世界信息革命浪潮的推动 |
| 二、印度领导人建立信息产业超级大国战略目标的指引 |
| 第二节 印度理工学院计算机学科稳步提升的举措 |
| 一、计算机学科学术平台及设施的现代化更新 |
| 二、构建以探索学科核心领域为目标的传承性学术团队 |
| 三、确立以计算机前沿领域研究为主导的科学研究方向 |
| 四、以创新性复合型计算机人才培养为中心 |
| 五、积极提升计算机学科国际学术交流话语权 |
| 六、实施旨在提升教学和人才培养质量的本科学术项目审查评估 |
| 七、承担国家级计算机系统和程序研发项目,不断深化国际合作 |
| 第三节 印度理工学院计算机学科稳步提升的成效与存在的问题 |
| 一、计算机学科稳步提升取得的成效 |
| 二、计算机学科稳步提升过程中存在的问题 |
| 第四章 印度理工学院计算机学科创立与发展的省思 |
| 第一节 印度理工学院计算机学科快速发展的原因 |
| 一、紧跟国家科技发展战略部署,明确计算机学科发展定位 |
| 二、注重高水平师资队伍建设,为学科快速发展提供人力保障 |
| 三、促进多学科交叉融合,推进计算机学科可持续发展 |
| 四、善于利用国际援助并不断深化国际合作与交流 |
| 五、积极争取多方资金支持为学科发展提供资金保障 |
| 第二节 印度理工学院计算机学科发展中的问题 |
| 一、学科发展后期印度政府过多干预,削弱了学术自治权 |
| 二、学科发展后期优秀师资数量增长与学科稳步提升存在失衡现象 |
| 三、高水平科学研究成果总量不足,阻碍国际学术影响力持续扩大 |
| 附录1 专有名词简称、全称及中译表 |
| 附录2 信息技术领域印度理工学院知名校友代表 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间取得的科研成果 |
（5）基于设计的STEM+C教学培养小学生计算思维的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 时代呼唤:培养小学生计算思维能力是时代发展的呼唤 |
| 1.1.2 改革诉求:STEM融合教学培养计算思维是小学教育改革的深度诉求 |
| 1.1.3 现实困境:培养计算思维的使命与现状间的矛盾 |
| 1.2 研究问题的提出 |
| 1.3 研究意义 |
| 1.3.1 理论价值:丰富STEM教育计算思维培养的教学与学习理论 |
| 1.3.2 应用价值:指导教师开展STEM教学,促进培养小学生的计算思维能力 |
| 1.4 关键概念界定 |
| 1.4.1 计算思维 |
| 1.4.2 基于设计的STEM+C教学 |
| 1.5 研究方法 |
| 1.5.1 整体研究范式:教育设计研究(EDR) |
| 1.5.2 量性数据采样方法:经验取样法(ESM) |
| 1.5.3 质性研究方法:个案研究法 |
| 1.6 研究思路 |
| 第2章 文献综述 |
| 2.1 计算思维的文献综述 |
| 2.1.1 计算思维定义的历史发展脉络 |
| 2.1.2 计算思维定义的多元理解 |
| 2.1.3 计算思维的多维测评 |
| 2.2 STEM+C的文献综述 |
| 2.2.1 STEM+C文献综述 |
| 2.2.2 STEM+C教学培养计算思维的框架与模型文献综述 |
| 2.3 基于设计的学习——C~5学习模型的文献综述 |
| 2.3.1 C~5模型的理论基础基于设计的学习(DBL) |
| 2.3.2 C~5模型的理论模型基础——基于设计的学习模型 |
| 2.4 APT教学框架的文献综述 |
| 2.4.1 Koehler与Mishra提出的TPACK教学框架 |
| 2.4.2 Kirschner教授提出的PST教学框架 |
| 2.4.3 张屹教授提出的APT教学框架 |
| 2.5 启示与小结 |
| 2.5.1 计算思维的定义启示与小结 |
| 2.5.2 计算思维的测评启示与小结 |
| 2.5.3 STEM+C培养计算思维的框架与模型启示与小结 |
| 第3章 研究设计与工具 |
| 3.1 研究对象 |
| 3.2 测验工具的选择 |
| 3.2.1 计算思维能力与技能测评 |
| 3.2.2 计算思维认知过程测评 |
| 3.2.3 计算思维相关情感测评 |
| 3.3 研究的信度与效度 |
| 3.3.1 研究信度 |
| 3.3.2 研究效度 |
| 第4章 基于设计的STEM+C教学理论框架与模型构建 |
| 4.1 基于设计的STEM+C教学理论框架雏形的构建 |
| 4.2 STEM+C学科内容要素——内容层 |
| 4.2.1 学科要素——数学(M) |
| 4.2.2 学科要素—科学(S)与工程(E) |
| 4.2.3 学科要素——技术(T)与计算(C) |
| 4.2.4 学科要素——STEM+C跨学科融合概念 |
| 4.3 基于APT教学框架的教师教学设计要素—教学层 |
| 4.4 基于C5学习模型的学生学习流程——学习层 |
| 4.5 基于设计的教学模型:C~5与APT的融合 |
| 4.5.1 评价与社会交互(A) |
| 4.5.2 教学法与教学策略(P) |
| 4.5.3 技术与技术环境(T) |
| 4.6 计算思维为核心的学习目标——思维层 |
| 第5章 原型生成第一轮教学《智能鸭棚》 |
| 5.1 第一轮教学《智能鸭棚》研究设计 |
| 5.1.1 研究目的与研究问题 |
| 5.1.2 研究对象 |
| 5.1.3 研究步骤 |
| 5.2 《智能鸭棚》教学前端分析 |
| 5.2.1 学习者特征分析 |
| 5.2.2 学习者初始能力分析 |
| 5.2.3 教学设计培训 |
| 5.2.4 学习目标与内容分析 |
| 5.3 《智能鸭棚》教学设计 |
| 5.3.1 STEM+C学科知识融合设计 |
| 5.3.2 APT教学框架要素的设计 |
| 5.3.3 C~5学习模型过程设计 |
| 5.4 《智能鸭棚》教学具体实施 |
| 5.4.1 模块一:定义“智能鸭棚”问题情境 |
| 5.4.2 模块二:学习编程背景知识 |
| 5.4.3 模块三:头脑风暴设计智能鸭棚 |
| 5.4.4 模块四:算法编程,构建鸭棚原型,迭代完善 |
| 5.4.5 模块五:演示分享,评价反馈 |
| 5.5 第一轮教学《智能鸭棚》数据分析 |
| 5.5.1 量性数据分析 |
| 5.5.2 质性数据分析 |
| 5.6 第一轮教学反思与改进 |
| 5.6.1 C1阶段: 项目支架主导,更清晰分解抽象问题 |
| 5.6.2 C2阶段: 教师引导学习者编程过程中积极试错 |
| 5.6.3 C3阶段: 协作设计中,提供协作支架与设计支架 |
| 5.6.4 C4阶段: 设计转化为产品过程中,明确工程设计限制 |
| 5.6.5 C5阶段: 重视证据,鼓励学习者对作品进行质疑与评估 |
| 第6章 迭代完善—第二轮教学《智慧交通》 |
| 6.1 第二轮教学《智慧交通》研究设计 |
| 6.1.1 研究目的与研究问题 |
| 6.1.2 研究步骤 |
| 6.2 《智慧交通》学习目标与内容分析 |
| 6.3 《智慧交通》教学迭代设计改进 |
| 6.4 《智慧交通》教学具体实施 |
| 6.4.1 模块一: 定义“智慧交通”问题情境 |
| 6.4.2 模块二: 学习编程背景知识 |
| 6.4.3 模块三: 头脑风暴,动手设计智慧交通 |
| 6.4.4 模块四: 算法编程,构建智慧交通原型 |
| 6.4.5 模块五: 小组演示,评价反馈,分享成果 |
| 6.5 第二轮教学《智慧交通》数据分析 |
| 6.5.1 量性数据分析 |
| 6.5.2 两轮量性数据对比分析 |
| 6.5.3 质性数据分析 |
| 6.6 第二轮教学反思与改进 |
| 6.6.1 C1阶段: 聚焦问题的概括与抽象 |
| 6.6.2 C2阶段: 改进协作策略,增设一对一互助编程策略 |
| 6.6.3 C3阶段: 增设设计汇报反馈课,增加设计实施有效路径 |
| 6.6.4 C3阶段: 引入竞争协作策略,减少“搭便车” |
| 6.6.5 C4阶段: 引入试错自查表,鼓励学生试错 |
| 6.6.6 C5阶段: 增设产品评价量规,完善产品评价标准 |
| 第7章 拓展迁移第三轮教学《植物工厂》 |
| 7.1 第三轮教学《植物工厂》研究设计 |
| 7.1.1 研究目的与研究问题 |
| 7.1.2 研究对象及基本信息 |
| 7.2 《植物工厂》教学前端分析 |
| 7.2.1 学习者特征分析 |
| 7.2.2 学习者初始能力分析 |
| 7.2.3 教学设计培训 |
| 7.2.4 学习目标与内容分析 |
| 7.3 《植物工厂》教学迭代改进设计 |
| 7.3.1 STEM+C内容优化设计 |
| 7.3.2 APT教学优化设计 |
| 7.3.3 C~5学习过程优化设计 |
| 7.4 《植物工厂》教学具体实施 |
| 7.4.1 模块一: 定义真实科学问题情境,确定影响植物正常生长要素 |
| 7.4.2 模块二: 算法编程学习——物联网编程知识 |
| 7.4.3 模块二: 算法编程学习——基于植物工厂情境的物联网编程学习 |
| 7.4.4 模块三: 设计方案,演示评价,迭代完善 |
| 7.4.5 模块四: 创建原型系统,监控调试,迭代完善 |
| 7.4.6 模块五: 交流分享,反馈评价反思 |
| 7.5 第三轮教学《植物工厂》数据分析 |
| 7.5.1 整体单组前后测数据分析 |
| 7.5.2 基于经验取样法的量性数据分析 |
| 7.5.3 个案研究质性数据分析 |
| 第8章 总结与展望 |
| 8.1 研究结论 |
| 8.2 研究局限 |
| 8.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读博士期间发表的论文 |
| 致谢 |
（6）面向计算思维发展的跨学科问题驱动学习环境设计与应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 计算思维培养的意义与价值 |
| 1.1.2 K-12计算思维培养的问题与挑战 |
| 1.1.3 跨学科问题驱动学习环境发展计算思维的可行性 |
| 1.2 研究目的与意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 研究设计 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究思路 |
| 1.3.3 研究问题 |
| 1.3.4 研究方法 |
| 第二章 文献综述 |
| 2.1 计算思维发展的跨学科内涵剖析 |
| 2.1.1 计算思维的缘起 |
| 2.1.2 计算思维的内涵 |
| 2.1.3 计算思维的概念模型 |
| 2.1.4 小结 |
| 2.2 促进计算思维发展的学习环境设计 |
| 2.2.1 计算思维实践的教学方法 |
| 2.2.2 促进计算思维发展的社会协作交互关系 |
| 2.2.3 计算思维发展的技术环境 |
| 2.3 计算思维发展的评价方式 |
| 2.3.1 计算思维评价的三维框架 |
| 2.3.2 计算思维量表 |
| 2.3.3 评价任务设计 |
| 2.3.4 小结 |
| 2.4 总结评述 |
| 第三章 跨学科问题驱动学习环境的设计原则与策略 |
| 3.1 设计跨学科的真实问题 |
| 3.2 采用脚本支持的小组配对编程 |
| 3.3 支持计算思维的可视化表征 |
| 3.4 小结 |
| 第四章 跨学科问题驱动学习环境的应用与改进 |
| 4.1 研究对象 |
| 4.2 应用过程 |
| 4.3 评价方案 |
| 4.4 第一轮Scratch项目的设计、实施与评价 |
| 4.4.1 设计阶段 |
| 4.4.2 实施阶段 |
| 4.4.3 评价与改进 |
| 4.5 第二轮熊猫套件项目的设计、实施与评价 |
| 4.5.1 设计阶段 |
| 4.5.2 实施阶段 |
| 4.5.3 评价与改进 |
| 4.6 第三轮micro:bit机器人的设计、实施与评价 |
| 4.6.1 设计阶段 |
| 4.6.2 实施阶段 |
| 4.6.3 评价 |
| 第五章 问题驱动学习环境应用效果的总结性评价 |
| 5.1 总结性评价设计 |
| 5.2 数学学业成绩的分析 |
| 5.3 计算思维发展水平分析 |
| 5.3.1 计算概念与计算实践分析 |
| 5.3.2 计算观点分析 |
| 5.4 学习环境感知水平分析 |
| 5.5 小结 |
| 第六章 研究成果与展望 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.1.1 计算思维的抽象性与迁移性需跨学科整合的知识来表征 |
| 6.1.2 计算思维应当从学科成就、问题解决过程与相关思维角度开展评价 |
| 6.1.3 计算思维发展需要跨学科问题驱动的学习环境支持 |
| 6.2 研究局限与不足 |
| 6.2.1 研究对象范围的局限性 |
| 6.2.2 配对小组内的协作机制缺乏记录分析 |
| 6.3 未来研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录1 :作者攻读硕士学位期间的科研成果 |
| 附录2 :项目一的示例课程 |
| 附录3 :项目二的配对编程手册示例 |
| 附录4 :项目三的配对编程手册示例 |
| 附录5 :计算观点量表 |
| 附录6 :协作感知量表 |
| 附录7 :认知负荷量表 |
| 附录8 :自我效能感量表 |
| 附录9 :半结构化访谈量表 |
| 附录10 :焦点小组访谈量表 |
（7）嵌入本科工程教育的计算能力及其培养模式研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 工程环境演变和工程技术变革趋势 |
| 1.1.2 工程师能力要求变化 |
| 1.1.3 工程师培养模式演变 |
| 1.2 研究内容与研究设计 |
| 1.2.1 研究问题 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 研究边界及关键概念 |
| 1.3.1 计算 |
| 1.3.2 计算能力 |
| 1.3.3 工程教育模式 |
| 1.4 研究框架 |
| 1.4.1 研究方法 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 1.4.3 论文结构 |
| 1.5 主要创新点 |
| 2 文献综述 |
| 2.1 计算相关文献综述 |
| 2.1.1 计算的概念内涵及发展 |
| 2.1.2 计算相关概念辨析 |
| 2.1.3 工程师能力和计算能力培养 |
| 2.1.4 本节述评 |
| 2.2 工程知识体相关文献综述 |
| 2.2.1 工程知识体概念内涵探析 |
| 2.2.2 工程知识体与计算 |
| 2.2.3 工程知识体与工程师计算能力培养 |
| 2.2.4 本节述评 |
| 2.3 工程教育模式相关文献综述 |
| 2.3.1 工程教育及计算教育发展 |
| 2.3.2 工程教育模式理论及实践 |
| 2.3.3 计算与工程教育 |
| 2.3.4 本节述评 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 计算能力要素及理论框架研究 |
| 3.1 理论分析与问题提出 |
| 3.1.1 计算能力基本要素提炼 |
| 3.1.2 研究问题提出 |
| 3.2 内容分析法研究设计与数据收集 |
| 3.2.1 研究方法 |
| 3.2.2 案例选定 |
| 3.2.3 数据来源 |
| 3.2.4 数据分析 |
| 3.3 案例分析 |
| 3.3.1 案例背景及工程师计算能力要点分析 |
| 3.3.2 基于内容分析法的案例研究 |
| 3.4 案例发现与结论讨论 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 计算能力核心要素问卷调研 |
| 4.1 研究设计与变量测量 |
| 4.1.1 问卷设计 |
| 4.1.2 问卷内容 |
| 4.1.3 变量测量 |
| 4.1.4 问卷预调查 |
| 4.2 样本描述与可靠性检验 |
| 4.2.1 样本数据 |
| 4.2.2 项目分析及信度检验 |
| 4.3 研究发现与结论讨论 |
| 4.3.1 描述性统计分析 |
| 4.3.2 因子分析 |
| 4.3.3 多元线性回归分析 |
| 4.3.4 结论与讨论 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 本科工程教育中的计算能力培养案例研究 |
| 5.1 研究问题提出与相关理论分析 |
| 5.1.1 研究问题提出 |
| 5.1.2 工程师计算能力培养维度提炼 |
| 5.2 案例研究方案设计 |
| 5.2.1 研究方法 |
| 5.2.2 案例样本选取 |
| 5.2.3 数据收集和数据分析 |
| 5.3 高校典型案例分析 |
| 5.3.1 计算能力培养要点分析 |
| 5.3.2 高校典型案例内容分析 |
| 5.3.3 案例比较分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 本科工程教育中的计算能力培养模式构建 |
| 6.1 关于培养模式设计的思考 |
| 6.2 计算能力培养目标分析 |
| 6.2.1 本科工程教育中的计算能力培养目标 |
| 6.2.2 分析过程 |
| 6.2.3 计算能力培养目标小结 |
| 6.3 嵌入本科工程教育的计算能力培养模式建构 |
| 6.3.1 模式一:知识模块组合模式 |
| 6.3.2 模式二:计算情境体验模式 |
| 6.3.3 模式三:智能产业引领模式 |
| 6.3.4 嵌入本科工程教育的计算能力培养模式运行分析 |
| 6.3.5 计算能力培养模式小结 |
| 6.4 本科工程教育中的计算能力培养模式实施路径分析 |
| 6.4.1 传统工科转型 |
| 6.4.2 人工智能及智能相关工科发展 |
| 6.4.3 面向计算的数理基础培养 |
| 6.5 本章小结 |
| 7 完善计算能力培养模式的对策建议 |
| 7.1 制定宏观层面的计算战略规划 |
| 7.2 产业参与工程师计算能力培养过程 |
| 7.3 通过教学方案设计深化计算能力培养与工程教育的系统融合 |
| 7.4 整合软硬件资源保障计算能力培养模式运行 |
| 8 研究结论与展望 |
| 8.1 主要研究结论 |
| 8.2 研究局限与展望 |
| 参考文献 |
| 附录A 调查问卷 |
| 附录B 访谈提纲 |
（8）基于知识图谱的国际教育技术发展研究（论文提纲范文）
| 摘要 ABSTRACT 第一章 绪论 |
| 一、问题提出与研究意义 |
| (一) 问题提出 |
| (二) 研究意义 |
| (三) 相关概念界说 |
| 二、国内外相关研究现状及其评述 |
| (一) 国际运用引文分析建构学科知识图谱的研究现状 |
| (二) 国内运用引文分析建构学科知识图谱的研究现状 |
| (三) 国内外运用引文分析建构学科知识图谱研究现状的评述 |
| 三、研究目的、内容与方法 |
| (一) 研究目的 |
| (二) 研究内容 |
| (三) 研究方法 |
| 四、研究思路与框架 |
| (一) 研究思路 |
| (二) 研究框架 |
| 五、本研究的创新点 |
| (一) 研究技术的创新 |
| (二) 研究方法的创新 |
| (三) 研究内容的创新 第二章 知识图谱方法及本研究数据来源 |
| 一、知识图谱的概念、类型及其发展历程透视 |
| 二、知识图谱绘制方法与常用构建软件 |
| 三、研究数据来源 第三章 教育技术“学科给养”发展研究结果与分析 |
| 一、教育技术国家(地区)分布与演进发展分析 |
| 二、教育技术学术研究机构分布与演进发展分析 |
| 三、教育技术高产学者及其学术群体派系分析 |
| 四、教育技术基金项目资助分布与演进发展分析 |
| 五、本章小结 第四章 教育技术“学科结构”发展研究结果与分析 |
| 一、教育技术学科结构分析 |
| 二、教育技术主要学科分支分析 |
| 三、教育技术研究主题与前沿热点发展演化分析 |
| 四、本章小结 第五章 教育技术“学科渗透”发展研究结果与分析 |
| 一、教育技术学科共现分析 |
| 二、教育技术期刊共被引分析 |
| 三、教育技术文献共被引分析 |
| 四、教育技术学者共被引分析 |
| 五、本章小结 第六章 结论与启示 |
| 一、本研究结论及主要贡献 |
| 二、对我国教育技术研究及其学科建设的启示与建议 |
| 三、本研究的局限 |
| 四、未来的研究工作 参考文献 攻读博士学位期间取得的学术成果及奖励 |
| (一) 发表的学术论文 |
| (二) 主持的课题 |
| (三) 获得荣誉与奖励 |
| (四) 参加的学术会议 致谢与后记 |
（9）计算机科学与技术一级学科面向21世纪系列教材一体化建设研究报告（论文提纲范文）
| 1 引言 |
| 2 背景体系介绍 |
| 3 内涵发展模式和系列教材建设的认识基础 |
| 3.1 内涵发展模式的认识基础 |
| 3.2 系列教材建设的认识基础 |
| (1)教材建设必须立足于一个科学理论体系 |
| (2)教材建设必须建立在科学研究的基础之上 |
| (3)教材建设必须依托一个科学的运作机制和程序 |
| (4)系列教材需要在实践中逐步完善和更新内容 |
| (5)学科数学类课程教材内容的取材 |
| (6)学科专业(基础)课程教材内容的取材 |
| (7)学科实验课程教材内容的取材 |
| 3.3 学科系列教材创作的基本原则 |
| 3.4 学科系列教材创作在形式上的建议 |
| 4 学科系列教材一体化设计方案(第1批教材) |
| 0.计算机科学与技术导论(本次暂不安排创作、编辑、出版) |
| 1.高等代数(144～156学时) |
| 2.数学分析(330～350学时) |
| 3.常微分方程 |
| 4. 概率论与数理统计 |
| 5(1)高级语言程序设计(高级语言程序设计第一方案) |
| 5(2)高级语言程序设计(高级语言程序设计第二方案) |
| 6. 数字电路逻辑设计 |
| 7. 数据结构基础 |
| 8. 数理逻辑基础 |
| 9. 近世代数基础 |
| 10.集合论与图论 |
| 11.编译程序设计原理 |
| 12.操作系统原理 |
| 13.数据库系统原理 |
| 14(1)算法设计与分析(第一方案) |
| 14(2)算法设计与分析(第二方案) |
| 15.计算机组成原理 |
四、计算机科学数学基础（论文参考文献）
- [1]英国高校人工智能人才培养模式研究——以牛津大学为例[J]. 谷腾飞,张端鸿. 中国高校科技, 2021(09)
- [2]数据科学研究生教育的多学科比较研究[J]. 吴丹,孙雅琪,许浩. 图书馆论坛, 2021(11)
- [3]哈佛大学人工智能课程设置特点与启示[J]. 梁晓波,涂维,武啸剑. 中国教育信息化, 2021(14)
- [4]印度理工学院计算机学科创立与发展研究[D]. 姜雪. 河北大学, 2021(09)
- [5]基于设计的STEM+C教学培养小学生计算思维的研究[D]. 李幸. 华中师范大学, 2020(02)
- [6]面向计算思维发展的跨学科问题驱动学习环境设计与应用研究[D]. 刘亚琴. 江南大学, 2020(01)
- [7]嵌入本科工程教育的计算能力及其培养模式研究[D]. 吕正则. 浙江大学, 2020(06)
- [8]基于知识图谱的国际教育技术发展研究[D]. 兰国帅. 南京师范大学, 2016(05)
- [9]计算机科学与技术一级学科面向21世纪系列教材一体化建设研究报告[J]. 赵致琢,刘椿年,许满武,陈国良. 计算机科学, 2002(06)
- [10]计算机科学中的数学教育[J]. 邓辉文,沈远惠,张素,张自力. 西南师范大学学报(自然科学版), 1998(01)