新工科人工智能相关专业程序设计课程体系设置探讨

自21世纪以来，随着人类社会的发展，新的科技革命已然开始，尤其以人工智能和大数据等为代表的技术爆发，引燃了从理论知识到相关产业的一系列增长点，使得我国在近代科技落后的情况下，有机会同世界强国站在新的起跑线上，奋起直追，实现中华民族的伟大复兴。为主动应对这一轮新的科技和产业革命，教育部于2017年积极推进新工科建设，全力探索形成领跑全球工程教育的中国模式、中国经验，助力高等教育强国建设。

新工科的建设需要从两方面来考虑，即高校方面和社会方面。在高校方面，新工科促进和提升了一些顺应新时代的新兴专业（如人工智能、机器人、大数据、云计算等）与传统工科专业（如计算机科学、自动化、统计科学等）的交叉升级改造，以跟踪最新的理论与应用模式，提高教学质量，打造优质的教育体系和教学平台。在社会方面，新工科的培养目标需与产业发展的需求相适应，以保证产业发展对相应人才的需求。产业对于技术落地的刚性需求，使得良好的程序设计能力成为新工科人才必不可少的能力和素质。目前，高校对于程序设计能力的培养重心多在编程语言的掌握和运用水平的提高上，对教学方法、评价体系等也做了不少的研究工作和实施措施。但从整个大学阶段的教育来看，这些举措并不全面。高端人才不是单纯的程序员，还需具备高层次的架构和算法设计能力。因此，本文提出了一种程序设计能力的三维评价模型，确立相关培养方案的评价标准，有助于教学体系的评估和改进。

程序设计能力三维评价模型

程序设计是解决特定问题的过程，是基于数学、物理和相关专业领域的知识，组织思维形成解题的步骤。问题的解决需借助计算机实施，因而这些解题步骤需要从计算机执行的角度来组织。虽然程序设计的执行结果目标一致，但由于程序设计具有极大的自由创作空间，因此形成的过程往往因人而异，存在很大的差别，这也决定了程序设计质量的差异。随着计算机技术的发展，评价程序设计质量的标准也有所变化。例如，在计算机发展早期，机器的内存和CPU资源较为昂贵，程序设计的质量评价多以程序执行时间和对存储空间的极小化需求为主要指标；随着计算机硬件条件的飞速发展，程序设计的质量评价越来越多地考虑程序的框架结构、可维护性和可扩展性等高层次的概念因素，这也促进了软件在社区共享和快速开发方面的发展。

从高校人才培养的角度分析，程序设计能力是编程技能、专业知识和算法设计等多方面能力的综合表现，可以使用图1所示的三维模型来表示。

技能维度主要涉及编程基础、数据结构、面向对象编程等程序设计能力，这也是目前普遍认为的程序设计课程的主要授课目标。在历史上形成的教学体系中，早期以Basic语言课程到C程序设计课程为主，后来演变为“大学计算机”到“C程序设计”为主，再后来发展为“C程序设计 ”“Java语言”或“Python语言”到“面向对象的程序设计”，这些都是在适应计算机技术的发展和社会对人才的需求，具体体现在以下几个方面的变迁。

（1）目标代码平台的变迁：从以PC为主的32位、64位的应用，到目前扩展到Linux、Mac OS以及Android等平台，甚至包括一些专用的嵌入式系统平台的应用。

（2）编程环境的变迁：从命令行窗口模式到图形化集成开发环境，发展为现在面向专用平台的交叉编译开发模式。

（3）应用形式的变迁：早期的程序设计以面向计算应用为主，后期的应用类型逐渐多样化，如数据库应用、多媒体应用、网络应用等。

（4）开发框架的变迁：早期的程序以单线程、单应用为主，后期的应用需要协调数据、网络、计算等资源的统一运行，出现了MFC、QT、MVC等开发框架和模式。

知识维度主要是对专业知识掌握的能力。作为工科专业的大学生，数学和物理知识是对现实世界分析和建模的基础，通常在大学一年级和二年级的学习中完成。在大学高年级阶段，着重学习专门的专业知识，致力于发展成为本领域的高精尖人才。只有掌握相关的专业知识，才能使得程序设计具备更高的应用价值。

算法维度侧重于程序的架构形式，主要体现在所开发软件的运行效率、可扩展性和可维护性。近年来，由于大数据、深度学习和人工智能方面的应用需要消耗极高的计算资源，一方面催生了集群计算、多核计算等高性能计算硬件系统，同时也出现了相应的Hadoop、Spark、TensorFlow、PyTorch等高效计算平台和框架。其中，较为明显的算法变迁即包含从单一的数值计算到图计算的扩展等算法模式。

由以上三个维度的分析可以看出，新工科高等教育的目的是要培养在这三个维度上都达到足够高度的全面人才，而不是仅仅具备高级程序员素质的“码农”。