参加CCF导教班学习的体会
三明学院信息工程学院 张鸣华
2014-7-6至2014-7-12在北京怀柔红螺饭店参加2014年的CCF导教班的课程学习。怀柔环境优美、远离城市是静心学习的好地方。这几天导教班的学习有两部分的内容，一是计算机问题求解，二是计算机组成原理，我主要参加的是前者。
《计算机问题求解》，由南京大学陈道蓄教授授课，介绍将计算机专业若干门基础课程(导论、程序设计、 数据结构、算法、离散数学)有机整合的思路与具体做法,以及典型专题的教学示范。他讲课前，就会笑一下，讲课过程中也会笑一笑，这笑容好像是想到了什么很有趣的事，他讲得行云流水似，没有疲倦。他有很深厚的数学和外语的功底、有很多质朴的理念，让我们有了好多的感悟。他的观点总结如下：
一、教学方面
1．学生不学，主要是我们教得太多。
学习是一个内化的过程。当我们在课堂上完整讲述课本上的概念，而没有思考的空间，就开始磨灭所有学生的学习兴趣。看得懂的要让学生看。他强调了让学生的预习。
2．课时太多占据了学生学习的时间。
很多时候我们老师都感觉课时不够，希望能够增加课时。陈老师让我们逆向思考：“如果课时变为现在一半，在不减少内容的情况下我们需要怎么做？”，不做加法做减法。当我们思考“学生为什么需要学习这门课程（这个知识点）？”而重新整合课程内容时，我们应该思考哪些是“道”（需要我们引导与梳理），哪些是“术”（需要学生实践，从练习中获得经验与感悟）。也就是我们希望通过课程对学生的四个方面产生影响：意识（熏陶与引导）、知识（梳理与讲解）、能力（指导下的实践）、技能（足够的训练）。
我们的问题是各门课都排满了学生的时间，学生谈不上课后的预习与复习，或者课后不知道怎样学习，一切都靠课堂完成，这样时间就完全不够了。
· 3. 复合型人才培养的重心在“基础”，而非“技术”。没有基础就谈不上能力，技术不等于能力。
社会技术更新越来越快，学校与专业紧跟社会技术潮流，往往会限制了自身的发展。以如物联网专业为例，培养方案绝非简单拼凑出若干门计算机与通信课程，而是应该重视对学生计算机与通信的思维培养，毕业后能够与计算机和通信方面的人才沟通交流，能够在较高层次整合两方面的资源。
IT人才培养应以算法为核心，以数学为基础。
4．教师的有限责任。
教师，特别是高校教师，不能成为学生的保姆，哄着学生学习，喂给学生知识。教师有责任明确教学目标，使用合适的教学方法与学生开展互动交流，让课堂有趣，让学生有收获；学生也有责任按照老师的要求预习、做作业、课堂上与教师进行互动。模糊了责任的边界，也会迷失我们的教学目标。
另外，综合学生经常反映“计算机专业课程内容太多，但没有一门很深”，导教班上陈老师分享了自己的做法，“如果一个问题非常重要，则会让此问题反复出现，但每次出现的形式可能都不一样；不是包括尽可能多的问题，而是让重要的问题能够给学生留下深刻的印象。”
让我感到一个言外之音是：他的学生在学，他的教在实处。陈道蓄老师已经连续3年获得“最受学生欢迎的老师”的称号。他说：“要让学生有兴趣，自己先要有兴趣”。他今年67岁，因为教改还没有退休。
5．期望学生达到的是：意识、知识、能力、技能。任何一门课不应该以灌输知识为唯一目标！意识用熏陶与引导、知识用梳理和讲解、能力用指导下的实践、技能用足够的训练。即努力做到做到“无缝连接”。
二、教改方面
1．领导做教改只需一年，普通教师做教改需要8年左右。也就是说，用少数人的力量做教改是很难的。陈老师本身就是前南京大学软件学院院长。
2．教改的关键问题
主问题：思想与能力；辅问题：学生学习动力。
3．教师的课堂意识：学生从这个课中实际学到了什么? 而不仅是“应该”学到什么。对所讲的内容要告知做什么用。
三、课程建设：
1．课程建设之理念
陈老师画了这样一个图，如图1所示。
图1 课程建设图
2．课程目标
意识：建立在计算机科学领域持续追求效率更高，质量更好的算法的创新意识；
知识：掌握能支持在计算机科学领域进行探索所需的离散数学、问题建模、数据抽象、算法设计与分析、算法复杂性理论等方面的基础知识；
能力：具备分析问题，并采用一定策略进行算法设计的能力，并能对算法进行基本分析的能力；具备自我探索学习，并凝练问题的能力；
技能：掌握熟练使用C++语言及其开发环境, 实现能正确运行的程序的技能。
3．课程处理
将若干门基础课程(导论、程序设计、 数据结构、计算机算法设计与分析、离散数学)有机整合成一门《计算机问题求解》。在体制上用四个学期即2年时间，将这些课程分到程序设计、 数据结构、计算机算法设计与分析、离散数学这几门课上（这时的课程名称只是用于教务处的成绩统计用）。
4．使用教材（如图2）
DH: David Harel, etc.: Algorithmics – the Spirit of Computing, 3rd ed. Pearson Education, 2004 (有高教社影印版)
UD: Ulrich Daepp, etc.: Reading, Writing, and Proving – a Closer Look at Mathematics, Springer-Verlag, 2003(有清华社影印版)
CS: Clifford Stein, etc.: Discrete Mathematics for Computer Scientists, Pearson Education, 2011 (有电子社影印版)
DW: Douglas West: Introduction to Graph Theory, 2nd ed. Pearson Education 2001(有机械社影印版)
TC: Thomas Cormen: Introduction to Algorithms, 3rd ed. MIT, 2009 (本书第二版有高教社影印版)
TJ: Thomas Judson: Abstract Algebra – Theory and Applications, GNU, 1997
JH: Juarj Hromkovic: Algorithmics for Hard Problems – Introduction to Combinatorial Optimization, Randomization, Approximation, and Heuristics, 2nd ed. Springer, 2004
WS: Walter Savitch: Problem Solving with C++, 7th ed. Pearson Education, 2009 (有清华社影印版)
5．课程安排
分四个论域，整个课程标准学时为4个学期（1-2年级），其中：
q 第一个论域安排在1年级上学期；
q 第二个论域安排在1年级下学期;
q 第三个论域安排在2年级上学期;
q 第四个论域安排在2年级下学期。
每个论题对应一个星期的学习时间，其中：
q 引导性课堂讲授2小时；
q 指导性课堂活动2小时（分小班进行）；
q 学生自行阅读指定教材以及完成巩固性作业预期时间8小时；
q 指定的探索性课外作业以及编程任务预期6小时
论域1索引：计算入门与数学证明
理解计算思维最核心的概念，了解计算的基本方法与局限；接受基本的形式化训练，掌握抽象数学证明的基本方法。
1-01：为什么计算机能解题
1-02：什么样的推理是正确的
1-03：常用的证明方法
1-04：基本的算法结构
1-05：数据与数据结构
1-06：算法的描述
1-07：不同的程序设计方法
1-08：集合及其运算
1-09：关系及其基本性质
1-10：函数
1-11：算法方法
1-12：算法正确性
1-13：有限与无限
1-14：算法的效率
1-15：问题的难度
1-16：基本计算模型与不可 计算性
1-17：并行与并发
1-18：模算术与费马小定理
论域2索引：经典数据结构与算法
理解数据抽象，理解并能够应用常用的数据结构；掌握重要的算法设计策略，以及算法设计与分析的基本理论与方法；理解并能够应用支持上述内容的离散数学工具与方法。
2-01：算法问题与解题的算法
2-02：组合与计数
2-03：分治法与递归
2-04：递归及其数学基础
2-05：离散概率基础
2-06：概率分析与随机算法
2-07：排序与选择
2-08：基本数据结构
2-09：堆与堆排序
2-10：Hashing方法
2-11：搜索树
2-12：动态规划
2-13：贪心算法
2-14：用于动态等价关系的 数据结构
2-15：图的基本概念
2-16：图的计算机表示与遍历
2-17：树的数学性质
2-18：最小生成树算法
论域3索引：典型应用问题及其求解方法
掌握典型应用中抽象出来的重要算法问题的求解方法；理解并能够应用支持上述内容的离散数学工具与方法。
3-01：单源最短通路算法
3-02：多源最短通路算法
3-03：图中的匹配与覆盖
3-04：图的连通度与网络流
3-05：最大流算法
3-06：图论中的其它专题
3-07：矩阵计算
3-08：线性规划
3-09：多项式与FFT
3-10：群与拉格郎日定理
3-11：环与域
3-12：数论基础
3-13：数论算法
3-14：密码算法
3-15：代数编码
3-16：群与对称
3-17：串匹配
3-18：计算几何算法
论域4索引：复杂性理论初步与“难”问题的算法
掌握复杂性理论的基本内容与问题规约方法；理解解决“难”问题的主要方法、技术以及相关的重要理论结果。
4-01：问题的形式化描述
4-02： NP完全理论初步
4-03：伪多项式算法
4-04：分枝-界限算法
4-05：局部搜索算法
4-06：松弛算法
4-07：近似算法的基本概念
4-08：覆盖问题与最大割集 问题
4-09：背包问题
4-10：旅行推销商问题
4-11：Bin-Packing问题
4-12：随机算法的基本概念
4-13：素性判定问题
4-14：等价测试问题
4-15：最小割集问题
4-16：可满足问题
4-17：去随机方法
4-18：启发式算法
关于程序设计学习的说明
本课程要求学生在课程全过程中持续进行程序设计技能的训练。主要通过一系列的编程任务来实施。
每个编程任务列在各论题的说明中。如果所列是一算法名称，则表明该算法是本周学习内容中的关键算法。则该周编程任务为：实现该算法，并用一组输入，比较实际执行效果与理论分析值。
其它编程任务与所列其中的论题只是时间安排的考虑，编程任务在一星期之内完成，其内容与当前的论题内容不一定有直接联系。
指定教材中有一本C++程序设计教材，该书用于学生自我学习以及随时参考查阅，并提供编程任务，其任务号用“章序号+pp+题号”表示。
第四学期的编程任务选用竞赛试题，其中可安排2-3次竞赛形式。
在分小班进行的指导性课堂活动时间（特别是第一学年）可以安排一定的程序设计指导时间。
关于离散数学的说明
本课程将离散数学相关内容分散安排, 期望达到的效果不是削弱, 而是增强同学们的数学能力;
为了达到上述目的, 主要考虑是:
将数学内容与其应用(在问题求解方面)尽可能安排在相近的时段, 以巩固知识, 并提高同学对数学重要性的认识;
强调证明, 逐步引入相对严格的形式化方法, 提高同学的数学”成熟度”
尽可能将数学概念、问题求解模型与计算结合在一起
本课程中不包括布尔代数的内容
四、感受
是高素质的老师加上勤奋才可以上好一门课。好的教法远超过精美的PPT。用陈老师的话总结课程教学的话就是：自我探索、深度引导、理论严密、训练充分。
学生的学习应该是一个整体。靠一门课来培养学生是不够的。课程建设就是整体提高课程之间的链接与效率。
在最后一次讨论中，陈老师说了这样一句：让他人有收获，就感到知足。这是为师的最高境界。
此外，我还听了一次马殿富、高小鹏老师的“计算机组成原理实践”。也让我感到震撼。 一是他们严谨的教学精神，二是他们对实践的做法。第一天就要求学员要用最少的代码来设计一个CPU。这个课程中有4位老师是全部完成实践任务的。
在这个班上每位学员都觉得收获很大，我们与老师之间每天都有很多的交流。我们院的老师参加这样的培训是非常好的。
