spContent=《大学计算机基础》是面向大学一年级非计算机专业学生开设的计算机入门课程。它既不是一门单纯的计算机知识课程,也不是一门程序设计课程或者算法课程,而是一门思维方式和工程方法的训练课程。课程除介绍必要的计算机基础知识外,着重通过系列案例讲解和Python编程实践,培养学生以计算思维解决实际问题的基本思维方法。

课程从问题抽象建模开始,通过从自然语言描述的问题,到形式语言描述的模型,到算法和程序实现的逐层映射,以计算思维为核心建立学生解决实际问题的导航图,通过系列案例建模、典型算法设计的讲解和分析,打开一扇利用计算机解决实际问题的科学艺术之门。课程包括计算思维与计算机模型、问题抽象与建模、程序设计基础与数据结构、算法设计与优化、科学计算与数据处理等五章内容,分为13讲。

课程团队由北京航空航天大学计算机学院从事计算机基础教育多年、有着丰富教学经验和科研经历的老师组成,北京市教学名师曹庆华教授领衔主讲。

—— 课程团队

课程概述

1、为什么要学习这门课?

计算机中数据是如何表示的?计算机在物理上采用什么器件实现数据的存储?计算机是怎样构造出来的?计算机为什么能够实现各种计算?为什么计算机能够自动、高速、精确地完成信息处理和其他工作?怎样让计算机帮我自动求解一个实际问题?——所有这些问题,在学习本课程之后,将得以解惑。

2、这门课的主题是关于什么?

课程以计算思维为主线,通过分析计算机解题的思路和方法,着重讲解如何运用知识将实际问题转化成机器语言的思考过程,如提炼问题、转换问题、构建模型、设计算法、用合适的程序语言描述以用计算机解决问题,以促进学生对计算思维抽象和自动化本质特征的理解,掌握计算思维面向典型问题的问题求解方法。通过系列案例教学,逐层递进,从案例的分析到具体实现,促进学生对计算思维概念的理解和程序设计能力的提升。

3、学习这门课你可以获得什么?

通过本课程的学习,你将能够:

(1)了解计算机基础知识,逐步理解计算思维含义和主要思维方法;

(2)掌握问题抽象与建模的基本方法,能够对待求解问题进行合理的抽象,建立合适的可计算模型;

(3)掌握程序设计的基本概念、设计思路和方法,能使用Python语言实现典型数据结构、进行基本的程序设计;

(4)理解算法的概念,掌握常用算法的设计思路和设计方法,能够使用经典算法或者自行设计算法解决实际问题;

(5)运用Python语言及其常用计算工具库进行基本的科学计算和数据处理;

(6)运用计算思维的一般方法分析问题和解决实际问题,为各专业的后续计算机能力和素养的需求提供必要的计算思维和能力储备,为专业领域的创新活动奠定坚实的基础。

4、课程特色与亮点

(1)以应用案例引导知识、技术和方法

将枯燥晦涩的原理性介绍改为以案例教学驱动,设计和开发了既联系课程内容又紧贴实际应用的案例,将抽象枯燥的理论讲解转化为一个个形象生动的案例分析,引导学生对问题的分析思路和解决方法进行思考,从而激发学生的学习兴趣和探究问题的求知欲,逐渐养成学生的计算思维能力。

(2)内容组织深入浅出、循序渐进

兼顾计算机基础理论的连贯性和计算机技术的实用性,课程在内容组织上注重深入浅出、循序渐进。例如在第1章介绍计算机基础知识,如图灵机模型、冯·诺依曼计算机的结构、信息在计算机中的表示时,尽量用通俗的语言讲清楚其原理,并通过一些小例子使学生加深理解。而在后面章节介绍一些专业性和实践性较强的知识,如数学建模、算法设计、程序设计、数据处理时,则结合大量贴切、生动的实例,来讲解思路、方法和技巧。

(3)以Python为载体,使计算思维培养落到实处

第2章~第5章的案例,均利用Python编程语言设计实现,使学生直观感受计算机的问题求解过程和结果。同时,课程团队参照MIT和加州大学伯克利分校教学内容,以Python为载体,围绕程序设计、数据结构、算法、数据处理、人机交互这几个课程核心内容,构建了一个层次化、循序渐进的实验体系。通过以问题求解为导向的Python编程实践,使学生更好地理解和运用计算思维求解问题的思想和方法,提高学生应用计算思维方法求解问题的兴趣。

授课目标

本课程以计算思维为主线,以简单易学却又功能强大的Python语言为载体,使学生了解计算机基础知识,理解计算思维,建立程序设计的信心,着重培养计算思维思想与训练计算思维方法。

通过理论学习和实验环节,使学生掌握运用计算学科领域知识进行问题求解的思路与方法:问题的描述方法—抽象和建模,模型形式化数据描述—数据及其结构,模型在计算机中的描述—算法,算法的实现—程序设计思想,问题求解的效率—算法的优化与并行,问题求解的工程思维—计算机软件工程思想,科学计算与数据处理—利用计算工具进行数据可视化和分析,问题求解的交互—人机处理,使学生在各自的专业中能够有意识地借鉴和引入计算机科学中的一些理念、技术和方法,利用计算机认识并处理遇到的问题,为各专业的后续计算机能力和素养的需求提供必要的计算思维和能力储备,为专业领域的创新活动奠定坚实的基础。

课程大纲

预备知识

计算机基本操作、常用的程序设计语言及相关知识。

证书要求

本课程的学习环节包含:视频教学、随堂测验(不计分)、讨论、单元测验、线上实验、期末考试等环节。

课程考核评价以过程考核为主,涵盖以下几个方面:

(1)线上讨论

分数占比5%。MOOC平台依据学生在讨论区的“课堂交流区”回复次数进行计分。

(2)单元测验

分数占比10%。单元测验是检测学生学习情况的正式测验题。在某一讲结束之后发布,根据教学需要设置。包括单选、多选、填空题、判断题四种客观题型。

(3)线上实验

分数占比45%。在视频教学后完成相应的线上实验。大多为系统自动测评;个别无法进行系统自动测评的实验,采取学生互评、教师核定的模式。

(4)期末考试

分数占比40%。课程结束后,进行期末考试。

总成绩=线上讨论(5%)+单元测验(10%)+线上实验(45%)+期末考试(40%)

60≤总成绩<85分为合格,总成绩≥85分为优秀。

中国大学MOOC向学员仅提供收费的认证证书,不提供免费证书。

参考资料

【1】曹庆华,艾明晶,孙青等编.大学计算机基础实验指导(电子讲义),2020年9月

【2】战德臣,聂兰顺等.大学计算机——计算思维导论.北京:电子工业出版社,2013年7月

【3】嵩天,礼欣,黄天羽. Python语言程序设计基础(第2版).北京:高等教育出版社,2017年2月

【4】[美()著,译.利用Python进行数据分析(原书第2版)[M].北京:机械工业出版社,2018年

常见问题

Q : 我以前从来没有接触过计算机,我能学会这门课吗?对于小白来说,会不会难度太大?

A : 确实,本课程有一定的难度。但是,课程内容设置是由浅入深、理论与实践紧密结合的;而且在课程讲解中结合大量案例,使课程深入浅出,易于理解。即使你是计算机零基础,但只要你按照课程进度认真学习视频、课件,并多加练习(把课件中的案例独立做一遍),上机实践,认真完成每一次实验,你一定能够很好地掌握本课程!

Q :采用什么方法学习本课程比较好?

A:课程具有一定难度,尤其对于非计算机专业学生,需要尽快掌握计算机基础知识,而这部分内容主要以自学和答疑方式为主。教师在课堂教学中,会在介绍计算思维的相关概念中部分介绍计算机核心知识点,因此,学生需要有积极主动的自我学习能力。计算思维过程则主要以案例化教学和实践操作为核心,需要在学习过程中以思维为引导,以概念为基础,以递进层次化体系领悟为核心,以实践实现深化所学习的知识并提高相关的程序设计基础能力。总之,课程学习需要做到:知识的记忆是基础,思维的领悟是核心,实践的训练是必要,自学的能力是关键。

Q :Python语言是一种什么样的语言?好不好学?

A:Python语言是一种解释型的、交互式的、面向对象的、带有动态语义的高级程序设计语言。它提供了交互式的编程环境,语法简洁,容易上手;编写的程序清晰易懂,特别适于入门者学习。在做中学,很快你就能掌握基本语法。你可以在几天内(如果你是有经验的程序员,或许只需要几个小时)就写出不错的Python代码。学完本课程,你可以编写较复杂的Python程序,解决数据处理或进行图形绘制,甚至能够完成一个小游戏的开发。

Q:我需要安装Python集成开发环境Anaconda,可以从哪儿下载?

A:https://www.anaconda.com/products/individual,或者清华大学开源软件镜像站https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/。按照当前个人计算机环境的操作系统类型(Windows,Linux,或MacOSX)以及是多少位机,选择相应的安装包,如“Anaconda3-5.3.1-Windows-x86_64.exe”,对应Windows操作系统,64位。

Q:如何查询自己的电脑操作系统是多少位?

A:以Windows 10为例,在“此电脑”中点击右键菜单“属性”,即可在“系统类型”中看到是32位还是64位操作系统。

Q:我想提前自学熟悉一下Python的基础编程知识,在学习的时候如何获取基本语法上的帮助呢?

A:1. 首先可以通过Python官方文档:https://docs.python.org/zh-cn/3.7/tutorial/index.html(可切换语言版本)获取帮助。

2. 或者打开Anaconda提供的Spyder IDE,在Ipython console下直接键入Help命令,括号中输入要查找的关键字。例如:

>>>help (print) #查找关于“print”函数的用法

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