cnc编程在线教育（CNCC技术论坛面向新工科教育的实践教学改革与探索）

本论坛将于CNCC2019中国计算机大会第三天（10月19日）下午在苏州金鸡湖国际会议中心A102会议室举行，共邀合肥工业大学、哈尔滨工业大学、国防科技大学、清华大学、中南大学、华中科技大学、以及绿色计算产业联盟的专家与你探讨。

为适应新一轮科技革命和产业变革对人才提出的需求，加快建设和发展新工科，需要深入地探索新颖的教学理念、方法、手段和平台。实践教学在新工科人才培养方面发挥着关键性作用。当前诸多专业教育领域所采用的实践教学方法存在观念过时、方法落后、理念跟不上技术发展的步伐、未能有效应对大规模在线教育以及互联网技术带来的冲击和挑战等一系列的问题，导致所培养的人才在能力和素质等方面无法满足社会和产业的需求。因此，如何在新工科教育的背景下探究实践教学的新方法、新思想、新理念、新手段、新平台等，适应教育理念和软件工程技术发展等成为一项非常迫切的教育研究课题。本论坛邀请长期关注教育教学改革的资深专家、在教学和人才培养一线开展实践教学改革的教师，围绕实践教学的理念与方法、探索与实践、经验与成果等几个方面开展研讨。

会 议 程 序

13:30-13:35 开幕词

S1：实践教学的理念和方法

13:35-14:10李 廉合肥工业大学，新工科教育中计算思维能力的培养

14:10-14:45徐晓飞哈尔滨工业大学，面向可持续竞争力的新工科与敏捷教学体系

14:45-15:20毛晓光国防科技大学，面向新工科的“计算 ”人才培养探索实践

15:20-15:30 茶歇

S2: 实践教学改革与探索

15:30-15:55邓俊辉清华大学，实践教学中的挑战度与获得感—以“数据结构”为例

15:55-16:20龙 军中南大学，面向开放共享的大数据专业体系建设探索与实践

16:20-16:45陆 枫华中科技大学，基于智能分析的并行计算系统能力培养MOOP实践

16:45-17:10尹 刚绿色计算产业联盟，大规模开放在线实践教学模式创新与应用

17:10-17:20 结束致辞

论坛主席：毛新军

毛新军，国防科技大学计算机学院教授，复杂系统软件工程重点实验室常务副主任，“中国高校计算机教育MOOC联盟”和“信息技术新工科产学研联盟”实践教学工委主任，入选教育部新世纪优秀人才计划和湖南省新世纪121人才工程，中国计算机学会CCF理事和杰出会员，CCF长沙分部副主席，湖南省计算机学会常务理事，主要从事软件工程方向的科研、教学教改和人才培养工作，近年主持国家重点研发计划、NSFC面上和重点、武器装备预研及基金等课题10余项，在Springer、IGI、清华大学出版社、高等教育出版社等出版著作、教材和书章节8部，在IEEE Trans. On SMC、ICSE、Journal of Software: Evolution and Process、中国科学、软件学报、计算机学报等国内外期刊和会议上发表学术论文150余篇，先后获得省部级教学成果一等奖2项二等奖1项，国家教学成果二等奖1项，省自然科学一等奖1项。

联合主席：张莉

张莉，教授，博士生导师。现任北航软件学院副院长、计算机学院软件工程研究所所长，教育部软件工程专业教学指导委员会委员，北航校务委员会委员。全国软件工程领域专业学位研究生教育协作组组长。中国工程教育专业认证专家。计算机学会软件工程专委委员、教育专委会副主任、中国电子学会云计算专家委员会委员。全国高等学校计算机教育研究会常务理事。国家精品课负责人，北京市教学名师，北京市教育工会教育创新标兵；北京市“三八”红旗奖章获得者。

主要从事智能化软件工程、需求工程、模型驱动的方法等相关的技术研究和开发工作。先后主持和参加了国家自然科学基金、国家973项目、航空基金、国家科技计划项目、国防预研项目、中美、中欧国际合作项目和企业应用项目。在国际会议、国内外刊物上发表学术论文近200篇，多次担任国际学术会议程序委员会主席和程序委员会委员。曾入选北京市科技新星计划、教育部"新世纪优秀人才支持计划"等。多次获得国家教学成果、北京市教学成果奖、国防科技进步奖等奖励。

报告人：李廉

报告一：新工科教育中计算思维能力的培养

报告摘要：报告介绍了近年来对于计算思维研究的新发展和新观点，这些新的观点拓宽了我们对于计算模型和计算方法的认知，提升了计算思维在能力培养中的重要性。结合人工智能教学中的实际问题，阐述了如何通过计算思维能力培养，加深对于核心问题的理解。

报告人简介：李廉，合肥工业大学教授。2013-2018年任教育部高等学校大学计算机课程教学指导委员会主任，2014-2019年任中国计算机学会理论计算机专业委员会主任。主要从事大数据理论，人工智能与机器学习、计算复杂性等领域的研究。先后承担或参与国家自然科学基金重大研究计划重点项目2项，973计划前期研究专项1项，省、部级重点项目1项；参加国家科技攻关计划项目2项；先后发表各类论文130余篇；已获得授权专利4项，国家软件著作权10件。获安徽省教学成果特等奖一项，国家教学成果二等奖一项。

报告人：徐晓飞

报告二：面向可持续竞争力的新工科与敏捷教学体系

报告摘要：以“互联网 ”、“人工智能 ”、工业4.0等新技术为驱动力的信息化社会、新经济、新产业与新业态在不断变革，对适应未来技术与社会变化的可持续竞争力人才提出了新的要求。全球高等工程教育正顺应这一变化而进行着深刻改革。在我国，新工科建设应运而生并迅速发展，敏捷教学将是未来教育的发展方向。本报告基于这一背景，阐述了新技术、新产业、新经济的变革与可持续竞争力，介绍了新工科建设的新概念、新模式与新特征以及最新的发展态势，提出了面向可持续竞争力的敏捷教学新概念及其体系，阐述了敏捷教学的多元化人才培养目标、敏捷教学模式、核心课程体系、分类化课程模块、理论与实践融合、敏捷化教学过程与多轮迭代式学习过程、协同化教学资源等关键因素，并刻画了适应敏捷教学的高校管理体系与支撑体系、质量评价与保障机制、开放教育生态等。报告介绍了哈工大威海校区新工科专业建设及人才培养模式改革的发展思路与行动路线。最后，报告还对新工科教育、一流课程建设与一流专业建设、IT创新人才培养等提出了有益的建议。

报告人简介：徐晓飞，哈尔滨工业大学副校长、哈工大威海校区校长、哈工大计算机学院教授、博士生导师、中国计算机学会CCF会士与理事。他兼任教育部高校软件工程专业教学指导委员会副主任、教育部高校教学信息化与教学方法创新指导委员会副主任、教育部产学合作协同育人项目专家组组长、教育部新工科研究与实践专家组成员、中国高校计算机教育MOOC联盟常务副理事长、高校在线开放课程联盟联席会执委会主任、信息技术新工科产学研联盟副理事长、中国计算机学会服务计算专业委员会主任等职；曾任国家863计划CIMS主题专家、国务院学位委员会计算机科学与技术学科评议组成员、国际信息处理联合会IFIP WG5.8工作组副主席等。他在服务计算、服务科学与工程、企业信息化、商务智能与大数据分析、软件工程教育等领域研究多年，在重要国际学术会议担任过大会主席或程序委员会共同主席30多次。在重要国际期刊和会议上发表学术论文300余篇，被他引上千次。他获得省部级科技进步一等奖2项、二等奖5项；国家级教学成果一等奖，省级教学成果特等获一等奖4项。指导培养出博士与硕士上百人。

报告人：毛晓光

报告三：面向新工科的“计算 ”人才培养探索实践

报告摘要：在信息时代，“ 计算”的产业需求催生了大规模的计算机类人才，成为我国IT产业发展的宝贵资源。报告介绍国防科技大学针对新工科专业计算能力培养的探索过程。面向新工科专业的深度交叉融合需求，国防科技大学站在将计算作为科研和工程方法的角度，探索实践了“计算 ”人才培养模式。

报告人简介：毛晓光，国防科技大学教授、博士生导师、软件工程学术带头人、计算机学院副院长，中国计算机学会杰出会员，教育部新世纪优秀人才，教育部计算机类专业教指委副秘书长。主要从事软件工程、可信软件方面的科学研究和人才培养工作。在POPL、ICSE、ISSTA、《中国科学》等国内外重要刊物和会议上发表学术论文百余篇。曾获国家级教学成果二等奖2项、省部级教学成果一等奖1项、省部级科技进步一、二等奖3项。

报告人：邓俊辉

报告四：实践教学中的挑战度与获得感—以“数据结构”为例

报告摘要：在更倾向于依照挑战度的高低来审视并认定“金课”的趋势下，我们或许还需要根据学校的培养目标与学生的具体情况，同时兼顾高质量课程教学（尤其是其中的实践环节）的其它要素。报告人将结合自己在清华大学讲授的专业基础课程，介绍如何借助量化分析手段合理编排实践教学环节，为学生提供足够且适当的选择余地与思考空间，培养学生独立凝练问题、设定方案和综合实现的能力，以及面向未来发展的学术自信。

报告人简介：邓俊辉，清华大学计算机科学与技术系教授，研究兴趣包括计算机图形学、科学计算可视化、计算几何，主持和参与多项国家自然科学基金、863高科技计划、国家重大科技专项研究课题，多项成果成功应用于医学、物探、气候、气象与地球科学等实际领域。在过去的二十多年中，他在清华大学为本科生讲授“数据结构”、“写作与沟通”，为研究生讲授“计算几何”，在历年的课程教学评估中始终名列全校前茅。“数据结构”和“计算几何”以慕课形式通过学堂在线、EDX、Courera等平台面向全球开放，至今已有来自160多个国家和地区的36万人选修，其中“数据结构”入选“国家精品在线开放课程”以及首批“清华大学标杆课”。他编写的系列教材获清华大学优秀教材特等奖，并入选“北京市高等教育精品教材”、“国家级高等教育精品教材”。在清华大学的历届毕业生问卷调查中，他七度被评为“毕业生心目中的好教师”，于2017年荣获首届“清华大学新百年教学成就奖”。

报告人：龙军

报告五：面向开放共享的大数据专业体系建设探索与实践

报告摘要：大数据技术发展日新月异，跟产业深度融合，呈现多样化、全栈化、生态化等复杂工业特征，如何让教学跟上技术和产业发展的速度，提升大数据人才培养的数量和质量。报告结合中南大学大数据专业体系建设探索与实践，提出采用“合作共建、知识共享、多向服务、迭代演进”的众创教学模式，形成加强学习过程管理、动态调整专业结构、重塑教育教学形态、推进虚拟仿真实验、加强实践育人的高水平创新型人才生态培养体系。

报告人简介：龙军，博士、教授、博士生导师、CCF杰出会员，美国哥伦比亚大学访问学者、中南大学“升华学者计划”特聘教授，教育部新世纪优秀人才支持计划、湖南省杰出青年基金获得者；现任中南大学计算机学院副院长、网络资源管理与可信评估湖南省重点实验室主任、中南大学-中国空间技术研究院空间信息系统联合实验室主任，中南大学大数据与知识工程学科方向负责人。研究方向为大数据与知识工程、软件定义与可信计算。主持完成国家863、国家科技支撑计划、国家自然科学基金等国家级及省部级课题40余项，研究成果在政府机关和大型企业得到规模化推广应用，获省部级科学技术进步一等奖5项、二等奖1项、三等奖1项，获授权发明专利21项、计算机软件著作权26项；在IEEE System Journal，IEEE Access，Scientific Reports，PloS one，Journal of Parallel and Distributed Computing等国际重要学术会议或学术期刊发表论文SCI 50余篇，出版学术专著2部，教材2本。

报告人：陆枫

报告六：基于智能分析的并行计算系统能力培养MOOP实践

报告摘要： 针对并行计算硬件资源结构各异、架构多变，软件编程环境平台多样、发展迅猛，实践项目构造单一、难以复用，实践案例难以传播、积累困难，实践工程能力评测不准、教学效果难以评估等问题，基于MOOP实践教学平台，形成一整套面向并行计算系统能力培养的实验平台和实践系列项目，实现实践项目标准化、实践课程共享化、实践环境工业化、实践评估自动化，有效支持并行分布计算课程的开放在线实践和学生能力培养。特别是，基于智能可信评估的思想，能够对学生实践过程实施全流程跟踪，自动记录学生关于任务的完成率、调试时间、调试时间段频率、调试的操作频繁度等学习行为数据，进一步借助代码质量检测、学习数据分析以及代码克隆分析等，监督和引导学生编程实践，综合评估学生工程能力，并可据此对实践平台与教学内容实施改进。

报告人简介：陆枫，博士，华中科技大学副教授，副所长，主要从事分布式计算、大数据等方向的研究。CCF教育专委会会员。近年来，主持编写国家“十一五”一本，参与编写“十二五”规划教材一本。获得国际NSF/IEEE并行与分布式课程建设奖1项、省级教学成果奖2项、校教学成果奖2项。参与建设CS2013示范课程1门，校精品课程两门。承担省部级和校级教改项目10余项。参与承担了国家自然科学基金、博士点基金、国家863计划、教育部、科技部科技项目等10余项科研项目。在国内外学术刊物FGCS、JNACA以及ICCCN、ISCC等国际学术会议发表学术论文20余篇。截止目前，获得国家发明专利10项，申请国家发明专利5项。

报告人：尹刚

报告七：大规模开放在线实践教学模式创新与应用

报告摘要：近年来，大数据和人工智能等专业课程内容呈现出开源化、多样化、数据化、平台化特征，为其教学活动带来巨大挑战。如何利用基于开源的群体化软件工程方法和虚拟化系统软件技术，有效推动信息技术新工科实践教学创新和变革，是我国计算机教育领域面临的重大课题。

报告首先与大家分享开源生态系统的产学机理，介绍“大众化协同、开放式共享、持续性评估”为核心的Trustie开源群体化方法，及据此形成的“产学一体、软件定义、共建共享、智能评测”的大规模开放在线实践教学模式――MOOP。报告以不同类型院校的“云计算”、“大数据”、“人工智能”等国家精品课和线上线下课程建设为例，全方位介绍MOOP实践教学模式和成功经验，以及提供了超过15个专业方向、150门实践课程、6500个实验案例的MOOP教学资源库。报告还将介绍如何基于MOOP平台，联合全国高校共建共享新工科实践类课程体系，并与大家一起探讨面临的新问题和新挑战。

报告人简介：尹刚，国防科技大学博士，绿色计算产业联盟技术委员会主任，新工科研联盟实践教学工委会副主任，中国计算机学会软件工程专委副秘书长，中国计算机学会杰出演讲者，主持国家重点研发计划、国家自然科学基金等课题10余项，参与国家863计划重点项目等课题20余项，作为平台技术负责人研制的Trustie、EduCoder在产业界和教育界得到大规模应用，获国家技术发明二等奖1项、湖南省技术发明一等奖1项，发表研究论文80余篇，获授权发明专利10余项。

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