篇1
将科研导师制度引入到计算机专业人才的培养模式中，就是让计算机专业的学生与教师协作，考察、创造和分享新知识。大学生科研创新活动的形式主要有：参与教师的科研项目、大学课外科技活动和大学生自主申请的研究项目。无论学生参与哪种科研创新活动，都要为其配备一个固定的科研导师，以提高学生创新研究的层次和水平。指导教师让学生参与到科研项目研究中，使学生在研究的过程中增强创新意识、创新思维和创新能力，增强学生的就业竞争力。科研导师制度的引入，首先要确定科研导师的能力，挑选那些科技创新能力强的教师担当指导教师。学校及院系需要制订相应的措施，以激励科研导师的工作积极性，努力提高科研导师的科研水平。比如，对成绩优异的科研导师进行奖励与表彰，计算相应的科研工作量等。由于计算机专业的学生从进入大学校门到毕业，所具备的知识水平不同，因而，科研导师制度的引入是一个循序渐进的过程，在每一个阶段，计算机专业学生在科研导师的指导下完成相应的任务，最终达到企业需求的目标，具体步骤如下：
（1）将计算机专业学生与科研指导教师配对，学习内容与科研指导教师研究方向一致
学生从大一就开始跟随科研指导老师进行专业学习，阅读计算机专业相关文献资料，有利于在最短的时间内进入到专业氛围学习，也有利于对以后所从事的行业有更深入的了解。计算机专业教师将自己的专业背景、学术业绩、带生数量交给院系，同时学生将自己的学业状况、兴趣特长、接受指导的需求也交给院系，由院系统一整理并公开科研导师和学生的情况，在保障双方都掌握知情权的情况下进行选择，师生之间通过面试环节扩大交流互动，最终通过双向选择机制确定导师与学生的配对关系。这样一种学生－科研导师的关系在整个大学生涯是固定的，学生跟随科研导师从大一进行学习，一直持续到毕业。在大一阶段，计算机专业学生需要培养查阅中外文献资料的能力，熟悉科研导师的研究方向和课题，学会写简单的综述，熟悉科研论文的写作思路和研究方法。通过这一系列的培养，学生对科研导师所研究的课题有了一个大概的了解，同时也基本熟悉了科研过程，可以迅速进入科研导师的课题组参与研究。
（2）通过实践，锻炼学生的动手能力
这一阶段主要是在大二、大三学习阶段完成。一般高校都将专业基础课程安排在大二阶段，将专业方向课程和专业选修课程安排在大三阶段。通过这一阶段的锻炼，培养学生的实践操作能力，为下一步承担和实施科研课题奠定基础。
（3）全面提高实践能力
这一环节主要在大三阶段完成。目前计算机专业大学生竞赛活动和创新基金课题较多，如“挑战杯”全国大学生课外学术作品竞赛、大学生程序设计竞赛、全国信息技术大赛、机器人大赛、大学生计算机设计大赛等，在这个阶段，学生可以独立申请创新课题。在课题申请和完成过程中，学生通过查阅资料和科研导师的指导，设计技术路线和实验方案。同时，科研导师可以根据自身所研究的纵向或横向科研课题，在考虑学生专业基础知识、学习积极性和实际能力的前提下，拟定出一些创新性课题，引导学生选题，为毕业设计做准备。科研导师要定期听取学生汇报学习动态和课题研究的进展情况，交流学术思想，认真执行阶段性的检查和总结，及时发现问题并加以引导解决。根据研究进展提出新的要求和研究思路，保证学生学习和科研活动的协调发展。
（4）通过毕业实习、设计毕业论文，完美展现实践动手能力
这一环节主要体现在大四阶段。在毕业实习过程中，学生不仅要学习专业技能，而且要具备社会责任心、职业道德和团队精神等综合素质。毕业设计论文题目由科研导师确定，学生查阅文献资料，撰写毕业论文，设计实验方案，最终完成论文。科研导师除了要严格把握学生的毕业论文实践环节，还要针对学生的论文答辩展开训练，使学生具备展示成绩和学术交流的能力，为今后进入工作岗位或继续学习奠定基础。
篇2
在计算机科学与技术领域，随着美国计算机学会(简称ACM)和美国电气和电子工程师学会计算机分会(简称IEEE-CS)组成的联合攻关组于1988年底提交了“作为学科的计算科学”的报告[5]，计算学科的“存在性”得以证明。随后，CC1991报告和CC2001报告等相继出台，从学科的角度诠释了计算科学的内涵与外延，为计算学科建立了现代课程体系。在计算学科课程体系的本土化进程中，我国相关领域的专家学者们付出了艰辛努力，并取得实质性成果，于2002年提出了“中国计算机科学与技术学科教程2002”(China Computing Curricula 2002，简称CCC2002)[6]。在CC2002教程的引导下，针对计算机科学与技术学科教育方面的诸多问题，国内从事计算机科学与技术学科教育的广大工作者进行了广泛而有益的探讨[7-10]，大大丰富了计算学科课程体系建设的内容。在计算学科课程教育改革的进程中，如何培养既能熟练掌握计算机科学的知识与技能，又具有计算机科学学科意识和素养的人才问题，逐步成为人们关注的主要方面。
基金项目：本文受江苏省教育厅指导性计划项目“计算机思想史研究”(03KJD520028)及江苏科技大学高教项目“计算思维与创新教育”(GJKTY2009025)资助。
作者简介：张晓如(1963-)，女，教授，学士，研究方向为计算机应用教育、数据库；张再跃(1961-)，男，教授，博士，研究方向为可计算性理论与知识工程。
一个人的实践与创新能力与思维方式密切相关，与其他学科领域的科学家和工程技术人员等相比，计算机学科的专家学者们在思考问题、分析问题和解决问题方面也应有其独特的地方。正如计算大师Dijkstra所言：“我们所使用的工具影响着我们的思维方式和思维习惯，从而也将深刻地影响我们的思维能力[11]。”因此，当计算机与人们的生活联系越来越趋密切的形势下，研究与之相关的人类思维活动与思维方式便成为现代思维学科领域中一个十分重要的课题。我们不妨称此种思维为面向计算学科的思维。显然，面向计算学科的思维除了具有一般思维的特点外，还具有其自身的特性，而后者则是从事计算机科学研究的人员和计算机教育工作者们更为关心的。究竟什么是面向计算科学的思维？它的特点是什么？对面向计算学科的思维研究对计算学科的发展会产生哪些积极作用？这种思维能力是可以培养的吗？又如何培养呢？我们现行的计算机课程教学内容结构会因此而有所改变吗？
1面向计算学科的思维
国内最早面向计算学科思维的研究文章是收集在2000年全国高等师范院校计算机教育研究会年会论文集上笔者的《谈谈计算机思维》[12]一文。当时的“计算机思维”意为“计算机科学思维”(Computer Science Thinking)，在随后关于面向计算科学的思维研究中，相继出现了“计算思维”(Computational Thinking)[13-14]与广义“计算机思维”(Computing Thinking)[21]等概念。这些概念虽然与“计算机”有关，但它们有一个共同特点，即它们都是关于人的思维。
1.1计算思维与计算机思维
“计算思维”的思考和研究在国内受到更多专家学者的关注与重视，要归功于全国高等学校计算机教育研究会于2008年10月31日至11月2日在桂林召开的一次专题学术研讨会，会议的主题是“探讨在教学过程中，如何以课程为载体讲授面向学科的思维方法，共同促进国家科学与教育事业的进步”。会议从8各方面征集论文，无不涉及“计算思维”。在会议提供的资料中，美国卡内基・梅隆大学计算机科学系主任周以真(Jeannette M.Wing)教授2006年3月发表在美国计算机权威杂志ACM会刊上的文章《计算思维》(Computational Thinking)[13-14]和王飞跃2007年3月发表在中国计算机学会通讯的文章《从计算思维到计算文化》[11]位居榜首。其中，王飞跃教授从计算机文化发展的高度对“计算思维”概念的提出和“计算思维”的研究与发展对计算科学的进步产生的深远影响给出了充分肯定。王飞跃教授在提及国内对“计算思维”研究和计算文化与计算思维联系方面的状况时指出，“在中文里，计算思维不是一个新名词，常被朦朦胧胧地使用，却一直没有被提到周教授所描述的高度广度，那样的新颖、明确、系统”。这一陈述虽然有一定的道理，但不完全正确。“计算思维”从命名的角度可以如是说，但就其作为面向计算机科学思维的概念与特征而言，无论从高度讲，还是从广度说，周以真教授的描述确有“新颖”之处，但在“明确”和“系统”方面，同本文作者在上世纪90年代末就提出的“计算机思维”的概念在主要方面是基本一致的，并可形成互补。特别指出的是，《谈谈计算机思维》在谈到计算机文化与计算机思维相互之间的联系时指出，“随着计算机科学的发展，‘计算机’已不再是一个单纯的计算工具的代名词，而是信息时代高新技术的象征。可以这样说，‘计算机’作为一种文化，已渗透到社会发展的各个领域，而使得生活在这一时期的人们的思维活动中或多或少地与‘计算机’这一概念相联系，研究与之相关的思维活动与思维方式，便成为现代思维科学领域中一个十分重要的课题[12]”。在此，我们可以把有关“计算思维”特征的陈述同有关“计算机思维”的陈述作一比较。
周以真教授在对计算思维的描述中首先指出，“计算思维是每个人的基本技能，不仅仅属于计算机科学家”，这一观点与《谈谈计算机思维》一文中提出的“计算机思维具有广泛性。计算机思维已不仅仅是计算机科学家所应具有的思维，而应是全民族所必须的”的观点是完全一致的。并且文中还强调，“只有这样，计算机科学的发展才能具有广泛的社会基础，才能使计算机科学真正服务于社会”。在总结计算思维的特征时，周以真教授从6个方面，以“是”与“不是”的对立统一作了阐述。
为了更好地挖掘计算机思维的内涵，更加清楚地了解与把握计算机思维与其他学科思维方式的联系与区别，我们对计算科学发展的过程进行了初步考察，提出了“计算科学思想史”研究的基本思想，并对计算科学思想史研究的特点、研究内容、研究方法进行了分析探讨[16]。同时结合现代计算机课程教育，提出了基于知识背景的计算机课程教学改革的基本构想[19]。我们深信，无论是对计算机思维的研究，还是对计算科学思想史的研究，都会对计算机教育的实践与发展产生重要影响。
2 “计算思维”研究现状
无论叫计算思维，还是称计算机思维，关键是要解决问题，即“如何让人们学会像计算机科学家一样去思考”。从总体看，计算思维的研究应包含计算思维研究的内涵和计算思维推广与应用的外延两个方面。周以真在给出“计算思维”概念后，进一步探讨了计算思维的本质，并指出计算思维将在各种行为方面影响每个人，这一点对我们的社会教育提出挑战，特别是少儿教育。在关于计算的思考中，我们需要理解不同类型的3个方面：科学、技术与社会。飞速发展的技术进步和巨大的社会需求迫使我们重新思考计算科学最基本的问题[20]。从周以真教授多次关于计算思维的论述中可以看出，其“计算思维”的概念是面向社会、面向教育和面向大众的。这也许是一种策略，为了能让更多的人关注并思考“计算思维”的问题，并将思考的结果应用于计算科学实践，以此促进计算科学的普及和发展。在对“计算思维”的深入研究过程中，郭喜凤教授等从工程化的角度对“计算思维”的内涵进行剖析[20]，以周以真面向大众的计算思维为基础，根据计算机科学与技术中的理论、技术、工程、工具、服务和应用等几个不同层面的思维特点，阐述了计算思维的工程化思想，将计算思维的概念加以推广并提出了计算机思维(Computing Thinking)工程化的层次结构，丰富了计算思维的研究内涵。董荣胜和古天龙教授从计算机科学与技术方法论的角度对计算思维研究的外延进行分析。“计算机科学与技术方法论是对计算领域认识和实践过程中一般方法及其性质、特点、内在联系和变化发展进行系统研究的学问。计算机科学与技术方法论是认知计算学科的方法和工具，也是计算学科认知领域的理论体系[21]”。在关于计算思维和计算机科学与技术方法论之间关系的论述中，董荣胜和古天龙教授在周以真教授工作的基础上，对计算思维的特征进一步加以阐述，从抽象与自动化两个方面，以具体的实例刻画了计算思维的本质，并介绍了国外关于计算思维研究的进展情况。在谈到计算思维与计算机方法论关系时，他们指出，“尽管计算思维与计算机方法论有着各自的研究内容与特色，但是，显而易见，它们的互补性很强，可以相互促进”。“计算机方法论可以对计算思维研究方面取得的成果进行再研究和吸收，最终丰富计算机方法论的内容；反过来，计算思维能力的培养也可以通过计算机方法论的学习得到更大的提高[22]”。这不是一个一般概念的问题，我们认为是计算思维研究的一个技术路线问题，只有把计算思维的研究同计算机科学与技术方法论有机地结合起来，计算思维才具有实际的意义和价值，计算机科学与技术的方法才能够获得进步。
3 “计算思维”研究内容
不管是周教授的计算思维(Computational Thinking)，或是郭教授的计算机思维(Computing Thinking)，还是计算机科学思维(Computer Science Thinking)，它们都有一个共同面向，即都是面向计算学科的思维；都有一个共同的出发点，即研究和探索面向计算学科的思维规律；都有一个共同的目标，即引导人们在解决有关计算学科及其应用领域问题时，能够运用正确的思维方法。计算学科是关于“计算”的学问，因此，计算思维的研究势必围绕解决所谓“计算问题”而展开。
3.1计算思维研究的基本问题
篇3
计算学科的飞速发展，改变着人们的生活、工作、学习和交流方式。计算意味着什么？计算学科意味着什么？这些都成为哲学工作者和从事计算机研究、开发的人员必须面对的重大的元问题。建构计算学科根本问题的理论框架，形成计算学科的元理论――计算学科中的哲学问题就成为当务之急。“计算学科中的哲学问题”的提出是在计算机日益成为人们生活重要组成部分时，从哲学的层面对计算机文化现象与计算学科的重新定位和反思。
2 计算学科中的哲学问题提出的客观依据
2.1 计算学科的发展要求从哲学高度对计算学科进行理论阐释
计算学科包括算法理论、分析、设计、效率、实现和应用的系统的研究。全部计算学科的基本问题是，什么能（有效地）自动进行，什么不能（有效地）自动进行，它来源于对数理逻辑、计算模型、算法理论、自动计算机器的研究，形成于20世纪30年代后期。经过几十年的发展，计算学科业已形成了一个庞大的知识体系。主要体现在三大层面：
（1）计算学科的应用层。它包括人工智能应用与系统，信息、管理与决策系统，移动计算、计算可视化、科学计算等计算机应用的各个方向。
（2）计算学科的专业基础层。它是为应用层提供技术和环境的一个层面，包括软件开发方法学、计算机网络与通信技术、程序设计科学、计算机体系结构和电子计算机系统基础。
（3）计算学科的基础层。它包括计算的数学理论、高等逻辑等内容。
还有支撑这三个层面的理工科基础科目，包括物理学（主要是电子技术科学）和基础数学（含离散数学）等。
从计算学科这一庞大知识体系中不难发现，它欠缺计算学科中的哲学问题支撑。计算学科的进一步发展需要从哲学层面对计算学科中的根本问题、重大问题进行理论阐述、分析和评价。因而提出计算学科中的哲学问题就成为计算学科发展的必然趋势。
2.2 计算教育的现状催化计算学科中的哲学问题
ACM和IEEE/CS是美国在计算教育研究领域最有影响的组织。在1989年ACM提交的《Computing as a Discipline》报告中，它不仅第一次规定了计算学科的定义，回答了计算学科中长期以来一直争论的一些问题，更重要的在于它为计算教育创建了一个“新的思想方法”（a new way of thinking），这种“新的思想方法”是对计算教育科学几十年来的概括和总结，也是美国ACM和IEEE/CS联合发表的《Computing Curricula 1991》报告（简称CC91）以及《Computing Curricula 2001》报告（简称CC2001）的基本指导思想，其实这种“新的思想方法”的实质就是计算学科中的哲学问题的内容。
在国内是结合我国的实际情况进行研究，以ACM和IEEE/CS的报告为依据进行分析研究的。中国计算机学会教育委员会和全国高等学校计算机教育研究会组织了“Computing as a Discipline”以及“CC91”的系列研讨活动，对CC2001进行跟踪研究，并分别推出中国“计算机学科教学计划1993”和《中国计算机科学与技术学科教程2002》，提出和完善了具有哲学性质的核心概念的思想。
然而，所有这一切关于计算学科的研究还停留在计算学科方法论层面，没有进一步站在哲学的高度，从新的视角，实现计算机和哲学的有机结合。
3 构建计算学科中哲学问题的现实意义
3.1 计算学科中的哲学问题有助于计算学科的发展
（1）计算学科中的哲学问题有助于确立正确的思想原则，把握正确的研究方向
计算学科中的哲学问题及其方法论是在科学哲学和一般科学技术方法论的指导下建立的，它直接面对和服务于计算学科的认识过程，使人们对计算学科的认识逻辑化、程序化、理性化和具体化，它有助于我们在计算学科的研究中确立正确的思想原则，把握正确的研究方向。
（2）计算学科中的哲学问题有助于计算学科的建设和人才培养
学科建设和培养高素质人才，是一个永恒的话题。计算学科中的哲学问题有助于解决这个问题。计算学科中的哲学问题从学科的核心概念、学科的形态、学科的根本问题、学科的方法等方面出发，深刻地揭示了计算学科的本质，提升对计算学科的认识，从而有助于计算学科的建设。计算学科中的哲学问题对培养计算专业人才也有重要作用。它可以提高抽象思维能力和逻辑思维能力，培养发现问题、解决问题的素质，掌握正确的思维方法，加速其成才。
3.2 计算学科中的哲学问题提供一种独特的研究领域和创新方法
（1）计算学科中的哲学问题代表一个独立的研究领域
计算方法、概念、工具和技术已经开发出来了，而且在许多哲学领域得到了应用，这才是它的迷人之所在。再就是以模型为基础的科学哲学、科学哲学的计算方法论等以阐释科学知识的方法论为目的的领域；最后还有成为当今社会的“显学”的计算伦理学、人工伦理学等哲学问题。
（2）计算学科中的哲学问题能为哲学话题提供一种创新的方法
计算正在改变着哲学家理解那些哲学基础和概念的方式，计算学科中的哲学问题也为哲学提供了令人难以置信的丰富观念，为哲学探究准备新颖的主题、方法和模式提供新的哲学范式，为传统的哲学活动带来了新的机遇和挑战。
4 构建计算学科中哲学问题的基本框架
4.1 计算学科中哲学问题的定义
计算学科中的哲学问题，是个很古老的话题，但在思想史上，成为独立的研究领域却是非常晚的事。计算学科中的哲学问题是从哲学高度对计算学科的重要问题、根本问题进行理论分析、阐释和评价的。它像数学哲学一样，是一种元理论方法。它具有哲学方法论的批判功能。因而计算学科中的哲学问题可以定义为批判性研究的哲学领域，它涉及到计算的概念、本质和基本原理以及对计算学科方法论的提炼和应用，目的是为计算学科的概念基础提供系统论证，从而建立新的理论框架。
4.2 计算学科中哲学问题的基本框架
它包括四个层次和七大方面。
（1）四个层次
①寻求统一计算理论，是计算学科中哲学问题研究纲领的“硬核”。其基本问题就是对计算本质进行反思；同时对计算学科的发展和应用进行分析、解释和评价，重点关注计算学科发展的未来走向。
②创新。其主要目的是为各种计算理论提供哲学方法。创新是计算学科中的哲学最具特色的，也是使计算学科中的哲学问题得以在哲学殿堂确立地位的关键所在。
③体系。利用计算的概念、方法、工具和技术来对传统和新的问题进行建模、阐释和提供解决方案，为上述创新目标的各个分支提炼理论分析框架。
④方法论。这一目标属于传统的科学哲学，它以创新为基础，对计算学科及其相关学科中的概念、方法和理论进行系统梳理，为其提供元理论分析框架。
（2）七大方面
计算学科中的哲学问题除四大层次外，还应包括以下七大方面。
①计算学科的本质探讨。包括：计算是不是一门学科？学科的本质是什么，学科的根本问题是什么？核心是什么？等等。
②计算学科的思维方式。使用计算机解决问题的过程基本上是模拟人类大脑解题的过程，因此有必要分析人类是如何解决问题的，以及在解决问题的过程中人类是如何进行思维活动的。
③计算学科的基本问题、重大问题和未来走向。基本问题是反映计算学科本质的，能对计算学科各分支领域中的核心问题所具有的共性进行高度概括。重大问题是计算学科中的重要的理论模型的瓶颈问题及其未来走向。
④计算学科的创新及其素质要求。计算学科的创新，就是要围绕计算学科的基本问题、重大问题、走向问题、热点问题以及阻障问题进行理性分析、深入探讨和哲学评价，以期推动计算学科的可持续发展。由此就提出对从事计算职业人员的素质要求的研究。
⑤计算学科的方法论分析。计算学科方法论是关于计算领域认识和实践过程中的一般方法的含义、性质、特点、内在联系和变化发展的系统研究。
⑥计算学科的价值原则、伦理原则。价值原则和伦理原则是指对从事计算职业的人员的价值观要求以及道德规范的研究。
⑦计算学科重大成果的哲学分析。如人工智能的哲学问题，现实世界与虚拟空间的哲学问题，语言与知识、信息与内容、形式语言和超文本理论的哲学问题等。
5 小结
计算学科中哲学问题的重点是计算学科的本质探讨，如寻求统一的计算理论，对计算本质的理论反思等。计算学科中的哲学问题的难点是创新，是利用计算的概念、方法、工具和技术来对传统和新的问题进行建模、阐释和提供解决方案，为上述创新目标的各个分支提炼理论分析框架以及计算学科发展中的重大问题的哲学分析等。（本文获“2005年全国青年教师计算机教育优秀论文评比”三等奖）
参考文献
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15范辉.打开计算学科知识殿堂之门.中国大学教学，2003，4
16范辉.计算机科学与技术方法论探索与实践.计算机科学，2003，5
篇4
0 引言
随着计算机现代智能的高速发展，计算机已经完全融入我们的生活，甚至占据了重要领域，从国家核心科技到每个人生活的小细节，都离不开计算机的覆盖和使用。我们简单的在键盘上操作几个键，打出一系列符号命令，就能使计算机按照人类的要求，高速运行和进展，从而达到人力所不能达到的速度和正确率。
我们从小学习数学，数学是什么呢？数学是利用符号语言研究数量、结构、变化以及空间模型等概念的一门学科。数学，作为人类思维的表达形式，反映了人们积极进取的意志、缜密周详的逻辑推理及对完美境界的追求。数学更多的是一种抽象的概念，是一门重要的工具学科。人类利用抽象的概念及一些固定的定律形成理论，而脱离实际应用的概念并不是人类发展学习的初衷，而是利用它们来指导实际，化抽象为实体。而计算机就由此演化。1946年2月15日界上的第一台计算机诞生在宾西法尼亚大学，主要运用于高倍数的数学运算。时至今日，计算机直接能识别的语言仍然是1、0二进制代码。
1 计算机中所需要的数学理论
计算机学科最初是来源于数学学科和电子学学科，计算机硬件制造的基础是电子科学和技术，计算机系统设计、算法设计的基础是数学，所以数学和电子学知识是计算机学科重要的基础知识。计算机学科在基本的定义、公理、定理和证明技巧等很多方面都要依赖数学知识和数学方法。计算机数学基础是计算机应用技术专业必修并且首先要学习的一门课程。它大概可分类为：
1.1 高等数学 高等数学主要包含函数与极限、导数与微分、微分中值定理与导数的应用、不定积分、定积分及应用、空间解析几何与向量代数、多元函数微分法及其应用、重积分、曲线积分与曲面积分、无穷级数、微分方程等。各种微积分的运算正是计算机运算的基础。
1.2 线性代数 线性代数主要包含行列式、矩阵、线性方程组、向量空间与线性变换、特征值与特征向量、二次型等。在计算机广泛应用的今天，计算机图形学、计算机辅助设计、密码学、虚拟现实等技术无不以线性代数为其理论和算法基础的一部分。
1.3 概率论与数理统计 概率统计与数理统计包含随机事件与概率、随机变量的分布和数学特征、随机向量、抽样分布、统计估计、假设检验、回归分析等。概率论与数理统计是研究随机现象客观规律并付诸应用的数学学科，通过学习概率论与数理统计，使我们掌握概率论与数理统计的基本概念和基本理论，初步学会处理随机现象的基本思想和方法，培养解决实际问题的能力。这些都是计算机编程过程中不可或缺的基础理论知识和技能。
2 计算机编程中数学理论的应用
计算机的主要专业知识包括计算机组成原理、操作系统、计算机网络、高级语言程序设计、数据结构、编译原理、数据库原理、软件工程等。计算机程序设计主要包括如：C语言、C++、JAVA、编译语言、汇编语言等编程语言的基本概念、顺序结构程序设计、分支结构程序设计、循环结构设计、函数、指针、数组、结构、联合以及枚举类型、编译预处理、位运算、文件等内容，掌握利用各种编程语言进行程序设计的基本方法，以及编程技巧。算法是编程的核心，算法的运用离不开数学，数学运算正是编程的基础。
计算机科学是对计算机体系，软件和应用进行探索性、理论性研究的技术科学。由于计算机与数学有其特殊的关系，故计算机科学一直在不断地从数学的概念、方法和理论中吸取营养；反过来，计算机科学的发展也为数学研究提供新的问题、领域、方法和工具。近年来不少人讨论过数学与计算机科学的关系问题，都强调其间的密切联系。同时，人们也都承认，计算机科学仍有其自己的特性，它并非数学的一个分支，而有自身的独立性。正确说法应该是：由于计算机及程序的特殊性，计算机科学是与数学有特殊关系的一门新兴的技术科学。这种特殊关系使得计算机科学与数学之间有一公共的交界领域，它范围相当广，内容相当丰富，很富有生命力。这一领域既是理论计算机科学的一部分，也是应用数学的一部分。
2.1 计算理论是关于计算和计算机械的数学理论。主要内容包括：
①算法：解题过程的精确描述。②算法学：系统的研究算法的设计，分析与验证的学科。③计算复杂性理论：用数学方法研究各类问题的计算复杂性学科。④可计算性理论：研究计算的一般性质的数学理论。⑤自动机理论：以研究离散数字系统的功能和结构以及两者之关系为主要内容的数学理论。⑥形式语言理论：用数学方法研究自然语言和人工语言的语法理论。
2.2 计算几何学是研究几何外形信息的计算机表示，分析和综合的新兴边缘学科，它是计算机辅助几何设计的数学基础。主要内容如：贝塞尔曲线和曲面、B样条曲线和曲面、孔斯曲面。
2.3 并行计算问题是 “同时执行”多个计算问题。他的延伸学科有：并行编译程序、并行程序设计语言、并行处理系统、并行数据库、并行算法。
2.4 形式化方法是建立在严格数学基础上的软件开发方法。软件开发的全过程中，从需求分析，规约，设计，编程，系统集成，测试，文档生成，直至维护各个阶段，凡是采用严格的数学语言，具有精确的数学语义的方法，都称为形式化方法。
篇5
引用格式：邹鼎杰.计算机科学领域科研合著网演化分析[J/OL]. 知识管理论坛， 2016， 1（2）： 130-135[引用日期]. http：///paperView？id=23.
随着科学研究的进一步发展，科研合作已经成为科学领域的普遍现象。科研论文是科研成果的主要表现形式，科研论文的合著能够从一定程度上反映科研合作状况。通过研究论文合著情况来了解科研合作现状，发现科研合作规律及特点，能够帮助科研管理人员加强科研管理，启发科研人员更好地开展科研合作。
国外的科学计量学专家普赖斯[1]和D. Beaver等[2]最早对科学合作和科研论文的联名发表情况进行了探究，普赖斯认为大多数高产作者提高他们的生产率是由于存在一个集体的领导而使他们能比单枪匹马时完成更多的工作量所致。国内的文献计量学专家王崇德[3]、汪冰[4]等运用统计分析方法对合著率、合著程度等指标展开研究，通过量化的方法研究科研论文合著现象。随后M.E. Newman[5]、A.L. Barabási等[6]提出用网络方法研究合著关系，基于社会网络分析方法的合著现象研究越来越受到重视。王福生、杨洪勇[7]基于2001-2006年期间发表于《情报学报》的科学研究论文作者数据构建合著网络，探索了该网络的小世界特性和无标度特性；李亮、朱庆华[8-9]以1998-2005年期间发表在《情报学报》上的880篇科研论文为基础构建合著网络，利用社会网络分析方法对该合著网展开中心性分析、凝聚子群分析和边缘-核心结构分析；随后刘蓓、袁毅等[10]以2000-2006年被收录在中国期刊网上“情报学”主题相关的9 806篇论文为样本建立合作网络，分析研究人员合作紧密程度等特性。
然而，现有研究对象大多集中在图情学领域且数据规模小、时间跨度窄，通常以静态方式分析，缺乏动态分析研究。本文以计算机科学领域1975-2014年发表的约300万篇论文为样本建立合著网络，以年份为单位分析该网络演化特点，对比分析期刊合著网络和会议合著网络差异，揭示计算机科学领域的发展规律及特点。
1 DBLP文献库及预处理
DBLP[11]是由德国特里尔大学开发和维护的计算机科学文献库，该文献库收录了计算机科学领域主要的国际期刊和会议论文，为计算机科研人员提供免费的文献检索服务。由于其更新速度快，收录论文质量高，很好地反映了计算机领域学术前沿方向，在学术界有很好的声誉，给计算机科研人员带来了极大的便利，其权威性也得到了研究界的高度认可[12]。截至2015年8月，该文献库已经收录超过140万名科研人员发表的约360万篇文献，其中期刊文献约120万篇，占46%；会议论文约160万篇，占53%。本文提取数据集中1975-2014年40年间发表的期刊论文和会议论文作为研究对象。
DBLP数据集以XML格式提供数据服务，每条数据记录包含论文标题、作者、发表刊物、发表日期等字段。期刊论文以节点标记，包含创建时间（mdate）和唯一标识（key）两个属性，以及作者（author）、标题（title）、刊名（journal）和发表年份（year）等子节点。一条典型的期刊论文记录属性见图1。会议论文以节点标记，所包含属性和子节点与期刊类似。由于各种原因，DBLP文献库收录时存在部分期刊或会议论文字段不齐的情况。笔者挑选出创建时间、唯一标识、作者、标题、刊名和发表时间这7个要素均齐全的所有记录，删除7个要素不齐全的记录。最终得到1975-2014年间发表的1 231 308篇期刊论文和1 607 382篇会议论文。本文运用java语言，采用sax大规模XML文档处理程序包处理所有文档。
2 合著网络构建
本文主要考察科研作者之间有无合作关系，不考察合作关系强弱，因此建立无向无权值合著网络。以姓名为作者标识，作为合著网的节点；对于任意两名作者，如果他们合著过论文，则这两名作者之间建立一条无向边。最初以1975年为基础构建合著网，然后以1975-1976年间为基础构建合著网，以此类推，最终构建1975-2014年间发表的论文合著网络，分析这40年时间内随时间推演网络规模、度分布等演化特点。针对特定论文数据集，构架步骤如下：①基于论文数据构建“作者―合著者”关联表；②根据关联表统计当前合著网络规模；③根据关联表统计节点度及该网络度分布；④基于广度优先搜索算法分析该网络连通区域，并统计最大连通区域节点占整个网络的比例。
3 合著网演化分析
3.1 整体网络属性
表1显示了以1975-2014年间完整数据为基础构建的期刊合著网和会议合著网的基本属性。期刊合著网作者人数约93万，共123万篇，平均每人3.55篇；会议合著网作者人数约107万，共160万篇，平均每人4.52篇。可以看出，计算机科研人员更倾向于以会议的形式发表科研成果，进行科研合作与交流。其原因是会议能够为计算机科研人员提供面对面交流机会，更有利于科研信息的快速交换，启发科学研究。会议合著网平均合作者为7.73人，高于期刊合著网的6.90人，说明科研人员在发表会议论文过程中更倾向于选择合著，这与会议论文的时效性和新颖性要求更高、同等质量论文需要更多科研人员参与才能完成有关。从连通性角度考虑，两者最大组元（组元指网络中的连通区域）节点数与网络总节点数比例均在80%以上，且第二大组元所占比例极低，说明合著网中除极个别的孤立节点外，绝大部分作者已经处于同一个连通区域，作者之间的联系越来越紧密；同时发现会议合著网的最大连通区域较期刊合著网大，会议论文的合著情况好于期刊论文。
本文认为产生上述特征的因素可能有以下3个：第一，科研难度增加以及科学家乐于合作共同解决难题是促进科研合作的主要原因。在一个研究领域发展早期，科研人员倾向于解决基本问题，这类问题比较直观、所需投入的人力较少；随着基本问题的解决，复杂难题需要科学家付出更多的时间和精力，而人类乐于合作的天性也促使科学家走在一起，以更为高效的方式共同解决难题。第二，2000年以来计算机和互联网市场的迫切需求刺激了该领域的发展。通过两类合作网网络规模的增长可以明显看出，2000年以后网络规模呈现出爆发式增长趋势，越来越多的计算机科研人员参与到该领域的研究中。本文认为出现这种明显变化的原因是2000年左右互联网和计算机技术的蓬勃发展吸引了一大批人员参与到计算机科学领域的研究中。第三，会议对论文的时效性要求更高，同等质量的科研论文需要在更短时间内完成，这样从客观上要求科研人员加强合作，提高科研效率；同时会议能够为科研人员提供面对面形式的科研信息交流，可能是吸引更多科研人员参与会议的原因之一。
基于海量数据的合著网分析能更加准确、全面地呈现一个学科合作的发展现状，但因为面临着数据处理难题，传统的个人电脑几乎无法完成一些常见指标（如网络直径等典型参数）的计算。在下一步工作中，笔者将进一步探索如何高效地进行海量数据处理和巨型合著网络的分析和计算。
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上世o20年代，计算机的诞生促进了社会的信息化发展。并且，随着科学技术的进步，计算机技术水平越来越高。到目前为止，计算机技术要已经被运用到社会生活中的各个行业，极大地方便了人们的工作和生活。而在当今计算机信息时代，我国计算机科学技术的发展速度越来越快，发展广度越来越宽，发展高度不断提升。计算机科学技术从单一的信息技术逐渐走向了多元化的领域技术，光学计算机技术、纳米计算机技术、生物计算机技术成为我国计算机科学技术的发展趋势。研究我国计算机科学技术发展趋势不仅能够提高促进计算机科学技术朝着正确的方向发展，而且对我国计算机科学技术水平的提升有着深刻的现实意义。
1 计算机科学技术发展的原因
1.1 时展的需求
在当今信息化时代，人们对计算机科学技术的需求量越来越大。虽然，计算机技术最初运用在战争领域。但是，在二战结束之后，世界各国追求和平发展。计算机技术已经被使用在人们的日常生活中，各经济领域对计算机技术的需求量不断加大，强调运用计算机技术创新产品服务，提高企业的经济效益。在这种情况下，各国十分重视计算机科学技术的民用化发展，以充分发挥计算机科学技术在人们生活中的作用。
1.2 信息共享的发展
信息共享是计算机科学技术发展的基础，信息共享促进了计算机科学技术的研发，加强了计算机科学技术研发人员之间的信息沟通和信息交流，并为计算机科学技术的发展提供了充足的信息支持，以减少计算机科学技术的研发周期，提高计算机科学技术的发展速度。
1.3 计算机理论基础的研究
计算机理论基础对计算机科学技术的发展有着重要的指导作用，在计算机科学技术研发的过程中，研发人员能够在理论知识中获得设计灵感并将计算机理论知识运用到计算机科学技术研发的过程中。并且，计算机理论知识需要实践的检验。在计算机科学技术发展的过程中运用理论知识能够检验理论知识的正误并改进错误的理论知识，进而使计算机科学技术研发拥有正确的理论指导，减少计算机科学技术研发过程中的错误。
2 我国计算机科学技术发展的总体方向
2.1 发展高度
计算机科学技术的发展高度主要体现在计算机主频上。计算机主频发展程度越高，计算机的性能就越稳定，运行速度就越快。目前，英特尔公司已经研发出了超过10亿晶体管的计算机微处理器，也就是说计算机可以有多个处理器共同工作，能够有效提高计算机的运行速度。
2.2 发展广度
计算机科学技术的发展广度主要指计算机科学技术在人们生活中的渗透范围。现阶段，我国社会的计算机已经普及，几乎家家都有一台计算机，计算机无处不在。并且，目前人们在生活中所使用的笔记本、冰箱、洗衣机等都是计算机科学技术的电子化产品。很可能在若干年要以后，纸质书籍被淘汰，人们普遍使用电子书进行学习。
2.3 发展深度
计算机科学技术发展深度指计算机人工智能的发展。计算机人工智能的发展课题主要包括人机互动、信息选用等。人工智能要求计算机具备多种思维逻辑能力和感知能力，能够与人进行自由交流。现阶段，计算机人工智能主要运用在虚拟现实技术中。在不久的将来，计算机人工智能会在人们的社会生活中得到普及。
3 我国计算机科学技术发展的趋势
3.1 高速计算机技术
随着计算机科学技术的发展，美国发明了空气绝缘体来提高计算机运行速度的技术。并且，纽约保利技术公司发明了计算机使用的新型电路。在这种电路中，芯片之间用胶滞体所包裹的导线连接，而胶滞体的大部分物质是空气。胶滞体导线不吸收任何信号，在信息传输的过程中极大地提高了信息传输的速度。并且，胶滞体导线能够节约成本，降低计算机的耗电量，提高计算机的运行速度。但是，胶滞体导线的散热性较差，保利公司针对这一问题研发出了电脑芯片冷却技术。我国计算机科学技术积极借鉴美国计算机科学技术的研发成果，积极研发提升计算机运行速度的科学技术，高速计算机技术成为我国计算机科学技术的重要发展趋势。
3.2 超微技术生物计算机
上世纪八十年代，西方国家便将计算机科学技术应用到生物领域，积极研制生物计算机。生物金计算机主要运用生物芯片，以波的方式传递信息，极大地提高了计算机的运算速度。生物计算机的运算速度是普通计算机的十万倍。并且，生物计算机的存储空间十分强大，计算机消耗较小，与普通计算机相比具有明显的优势。另外，随着科学技术的发展，生物计算机已经突破了超微技术领域，实现了超微机器人。在生物计算机背景下，我国加强重视生物计算机的优势，积极探索生物计算机科学技术，研究超微技术在生物领域的运用，尤其强调生物计算机科学技术在医疗行业的运用，以提高我国的医疗水平。
3.3 光学计算机
光学计算机用光作为计算机信息传输的主要手段，光的信息传输速度远远高于普通计算机，并且，光的偏振特征和光的频率能够有效提高计算机信息传输的能力。另外，光学计算机不需要任何导线，光线交叉也不会造成信息干扰，极大地提高了计算机的智能水平。在上世纪九十年代，英国、法国、德国等六十多个国家组成了科研队伍进行光学计算机研究。现阶段，计算机科技发展水平不断提高，我国在科学技术的支持下，加快研发光学计算机技术，光学计算机成为了我国计算机科学技术的重要发展趋势。
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(1)第一性原理计算方法(First－principlesMethods)基于密度泛函理论的第一性原理计算方法是目前研究微观电子结构最主要的理论方法．第一性原理计算方法只用到普朗克常数(h)，玻尔兹曼常数(kB)，光速(c)，电子静态质量(m0)和电子电荷电量(e)这5个基本物理变量和研究体系的基本结构．从量子力学出发，通过数值求解薛定谔方程，计算材料的物理性质．在密度泛函理论，局域密度近似(LDA)和广义梯度近似(GGA)框架下的计算已广泛应用于第一性原理的电子结构研究中，并已经取得很大的成功．结合一些能带结构计算的方法，对于半导体和一些金属基态性质，如晶格常数，晶体结合能，晶体力学性质都能够给出与实验符合得很好的结果，同时能够比较精确地描述很多体系的电子结构(如能带结构、电子态密度、电荷密度、差分电荷密度和键布局等)、光学性质(介电函数、复折射率、光吸收系数、反射光谱及光电导等)和磁性质，从微观理论角度分析和揭示材料物理性质的起源，使实验者主动对材料进行结构和功能的控制，以便按照需求制备新材料．
(2)分子动力学方法(MolecularDynamicsMethods)分子动力学是一种确定性方法，是按照该体系内部的内禀动力学规律来确定位形的转变，跟踪系统中每个粒子的个体运动，然后根据统计物理规律，给出微观量(分子的坐标、速度)与宏观可观测量(压力、温度、比热容、弹性模量等)的关系来研究材料性能的一种方法[5]．分子动力学方法首先需要建立系统内一组分子的运动方程，通过求解所有分子的运动方程，来研究该体系与微观量相关的基本过程．对于这种多体问题的严格求解，需要建立并求解体系的薛定谔方程．根据波恩－奥本海默近似，将电子的运动与原子核的运动分开来处理，电子的运动利用量子力学的方法处理，而原子核的运动则使用经典动力学方法处理．此时原子核的运动满足经典力学规律，用牛顿定律来描述，这对于大多数材料来说是一个很好的近似．只有处理一些较轻的原子和分子的平动、转动或振动频率γ满足hγ＞kBT时，才需要考虑量子效应．
(3)蒙特卡洛方法(MonteCarloMethods)蒙特卡洛方法是在简单的理论准则基础上(如简单的物质与物质或者物质与环境相互作用)，采用反复随机抽样的手段，解决复杂系统的问题．该方法采用随机抽样的手法，可以模拟对象的概率与统计的问题．通过设计适当的概率模型，该方法还可以解决确定性问题，如定积分等．随着计算机的迅速发展，蒙特卡洛方法已在材料、固体物理、应用物理、化学等领域得到广泛的应用[6]．蒙特卡洛方法可以通过随机抽样的方法模拟材料构成基本粒子原子和分子的状态，省去量子力学和分子动力学的复杂计算，可以模拟很大的体系．结合统计物理的方法，蒙特卡洛方法能够建立基本粒子的状态与材料宏观性能的关系，是研究材料性能及其影响因素的本质的重要手段．
材料专业引入计算模拟教学的探索
材料计算的目的在于理解和发现新的材料性能及其物理本质．计算已经与实验和形式理论一样成为材料研究的3大支柱之一．为学生将来能够有更高的起点研究材料科学，适应新形势下材料研究方法，培养具有宽广材料科学基础，掌握材料现代研究手段的“宽口径、厚基础、强能力、高素质”的材料科学专业人才．我们在本科教学阶段就应该有计划的引入和加强计算模拟方法的教学．采用的教学形式可以结合实际情况，灵活的应用．近年来我们采取的教学方式主要有以下3种方式:(1)开设计算材料学类课程在2006年物理与电子信息学院材料物理与化学专业培养方案中已经确定《计算机在材料科学中的应用》和《计算物理》课程为专业选修课程，学时分别为36学时和54学时．《计算机在材料科学中的应用》课程偏重实践教学，通过上机操作学习计算软件的基本原理和使用方法．主要教学内容包括:材料学的发展现状及计算机在材料科学与工程中的应用;材料科学研究中的数学模型;材料科学研究中常用的数值分析方法;材料科学研究中主要物理场的数值模拟;材料科学与行为工艺的计算机模拟;材料数据库和新材料、新合金的设计;材料加工过程的计算机控制;计算机在材料检测中的应用;材料研究科学中的数据和图像处理;互联网在材料科学研究中的应用等9部分内容，基本涵盖当今计算机技术在材料科学研究中应用的各个方面．《计算物理》课程则以理论教学为主，偏重物理基本原理的介绍．主要教学内容包括:计算物理学发展的最新状况;蒙特卡洛方法及其若干应用;有限差分方法;分子动力学方法;密度泛函理论;计算机代数;高性能计算和并行算法等8部分内容．计算材料类课程的开设注重理论和实践并重的原则，在讲解基本原理的同时加强学生动手上机实践能力的培养，因此，经过课程的学习，学生已经初步具备利用计算机进行材料模拟的能力．部分选修计算材料类课程的同学在学习中对计算模拟产生了极大的兴趣，在大四时选择材料计算相关课题作为本科毕业论文选题．例如，08届学生的毕业论文《ZnS掺杂Cu光学性质的第一性原理研究》和《布朗运动的蒙特卡洛模拟》，09届学生的毕业论文《ZnO电子结构和光学性质的研究》，11届学生的毕业论文《晶格热容的理论计算》和《简立方晶体结构能量分布的理论模拟》等均为材料计算和模拟相关课题，并且有多人的毕业论文被评为优秀毕业论文．个别优秀的学生读研后继续从事材料的计算模拟相关研究．通过几年的教学实践，计算材料相关课程的开设对于扩大学生的知识面，提高学生的理论分析能力有极大地帮助．(2)在材料相关的理论课程中加入计算模拟方法介绍虽然已经在材料专业开设《计算机在材料科学中的应用》和《计算物理》等材料计算相关的课程，但这两门课均为专业选修课，只有选修相关课程的学生才能得到相应的计算模拟培训，受众面还比较窄．因此，为使更多的学生了解到材料模拟计算的相关理论和知识，在材料专业主干课的教学中也适时地加入相关的计算模拟方法的介绍，从而扩大计算模拟知识的普及面．例如，在《固体物理》课程中，当讲解到能带理论一章时，我们会在本章结束时，加入一次课，着重介绍基于第一性原理的平面波赝势计算方法计算材料的能带结构、电子态密度等以及第一性原理计算的常用软件(CASTEP、VASP等)．一方面，对学生学习的理论知识加以直观化和适度的扩展，另一方面也进一步普及第一性原理计算的相关知识．在《材料科学基础》教学中讲解到相平衡与相图一章时，我们会在本章内容结束后介绍相图计算近年来的发展现状，包括CALPHAD(CalculationofPhaseDiagram)计算方法、热力学与动力学的结合、第一性原理与相图计算方法的结合，并简要介绍今后相图计算可能的发展方向[7]．在晶体缺陷内容的教学中，穿插介绍利用分子动力学计算面心立方金属空位和间隙原子点缺陷的形成能的方法．通过在课程教学中穿插入计算模拟方法的介绍，一方面也加深了学生对所学内容的理解，另一方面开阔了学生的眼界．(3)举办计算模拟相关的学术讲座．自从2009年以来，物理与电子信息学院从事计算模拟研究的教师每学期都结合自身的科研情况举办面向全院学生的学术讲座．例如在2011至2012学年第二学期，我们举办两场学术讲座，分别是《氧化锌晶体及其掺杂的第一性原理研究》以及《可见光响应半导体光催化材料的结构和能带设计》，教师在讲座中介绍自己的科研情况，同时也使学生了解到如何把学到的计算模拟知识应用到科研实践中去，让学生体会到如何利用计算模拟预测材料的物理性质以及指导材料设计的研究方式，提高学生自觉学习计算模拟方法的积极性．
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无论从手段还是就目标，对准自然语言处理的当代语言学研究，其性质都应界定为“语言科技”。“语言科技”的内涵是以理论研究为指导，以描写研究为基础，以应用研究为枢纽，促使语言研究向计算机应用、数学、认知科学和现代教育技术领域延伸，沟通文理工相关学科以实现语言研究过程及其成果的技术化；“语言科技”的外延表现为语言工程科技、语言教育科技和语言研究科技。语言学和计算机科学等学科相结合的“语言工程科技”，研究领域是“人—机对话”，其目标主要是自然语言能力的模拟。语言学与现代教育技术相结合的“语言教育科技”，研究领域是“人—人对话”，其主要目标是实现语言教育的多媒体和网络化。“语言研究科技”是将语言研究活动与计算机工具相结合，其主要目标是实现语言学自身的计算机化，包括语料库、词库和句库的研制，语言研究的分析性、统计性、比较性和实验性软件的开发等。这一新思维既突出了当代科技发展所要求的“语言学的技术化”，又体现了以语言学为本而沟通文理工相关学科的研究旨趣。
二、计算语言学的界定要突出技术性
20世纪50年代以后，在理论方法交叉渗透而形成诸多边缘语言学的同时，语言学与计算机结合的趋势开始出现。1954年，在美国乔治敦大学所进行的世界上首次机器翻译试验，标志着计算机科学与语言学的结合已经起步。在这一研究领域，立足于不同的学科视角或知识结构，先后出现了一系列名称术语，如“语言工程”、“语言工程学”、“自然语言的计算机处理”（工科视角）、“语言信息处理”（信息学视角）、“数理语言学”（数学视角）等等。20世纪60年代以后，计算机和语言学的结合逐步深入到语言学的各个领域，形成了包括计算语音学、计算词汇学、计算语法学、计算语义学等分支学科在内的计算语言学（computationallinguistics）。其中“计算语音学”等名词，虽然计算语言学界没人提过，因为已经存在着“言语识别”、“言语合成”等计算机应用专业术语，但是从“语言工程学”到“计算语言学”的术语演变中，透露出“语言学立场”在这门交叉学科中的日益强化。虽然目前的计算机运算速度已经可以满足语言信息处理的技术要求，但是之所以“人—机对话”尚未实现，其“瓶颈”就在于现有的语言研究成果无法满足计算机处理的要求。归根结底，语言信息处理的最终目标就是“计算机模拟语言能力工程”或“语言能力移植计算机工程”。探索语言能力的性质和描写语言系统的结构，这些艰巨性工作还得由语言学家先来完成。语言信息处理或计算语言学务必以语言学为本而以计算机为用。语言学家必须具备“数字化”意识，了解计算机需要怎样的语言描写成果，然后才可能将研究目标对准语言工程。
迄今为止，正如许多发展中学科一样，“计算语言学”的定义尚无一致认定，归纳起来盖有四种观点（侯敏1999，p.2—p.6）：
第一种，计算语言学是以计算机为工具研究语言学。侯敏认为，任何一个学科在使用工具方面都是自由的，使用不同工具研究一个学科会带来不同特点，但不因为使用了新工具就产生了新学科。虽然并不排除新工具的使用没有导致新学科的产生，但同样不能否认工具的变革有可能带来学科体系的革命，以致于产生新的分支或交叉学科。现代自然科学之所以能够建立，无疑得益于望远镜和显微镜的应用，前者打开了人类认知的宏观世界之门，后者打开了人类认知的微观世界之门。望远镜和显微镜带来的不仅仅是“这一个工具”，而是人类认知方式的巨大变革，从而引起了天文学、生物学等自然科学的一系列革命，产生了一系列新学科。因此，问题在于如何使用新的工具或新认知方式。如果仅仅利用计算机做语言研究的统计工具，也许不会产生新的分支学科，但是利用计算机作为语音分析和合成的工具，则形成了计算语音学。
第二种，计算语言学是把语言学成果应用于计算机。侯敏认为，计算机的应用领域几乎没有限度，什么学科的成果都可以在计算机上应用，因此在计算机上应用语言学的研究成果不足以建立新学科。问题不在于在什么学科的成果能在计算机上应用，而在于在计算机上所应用的成果的性质。与其他学科研究对象的性质迥然不同，语言学科的研究对象——语言——是人类最重要的认知符号系统和知识载体，因此面向信息处理的语言成果应用于计算机足以建立新的学科。以往的语言学研究是面向人际交流，而计算语言学研究是面向人机交流，两者具有截然不同的性质。版权所有
第三种，计算语言学是研究语言中的可计算问题。侯敏认为，虽然利用可计算理论研究语言符号是建立了一个新学科，但是这种说法偏于保守，没有把计算语言学推进语言学发展的作用充分体现出来。问题在于面向信息处理的计算语言学研究，其显著特点就是语言的可计算性。“推进语言学发展的作用”这不是计算语言学的定义，强调“研究语言中的可计算问题”未必保守，反而突出了计算语言学的显著特点。
第四种，计算语言学是建立基于计算机科学理论的语言学理论。侯敏认为，把计算机科学的基本思想和方法引进语言学领域，不但可以产生许多应用性课题，而且能够促使研究者从新的角度观察语言学，建立与传统语言学不同的理论。因此计算语言学是一种基于计算机科学理论所建立的语言学理论。问题在于：一方面计算语言学需要理论但本质上不是一门理论科学，同时并非所有的计算语言学家都乐意或适合从事理论研究，另一方面计算语言学的应用性质决定了研究成果的技术性特征，而绝大多数人可能更适合于——实际上也更需要——语言信息处理的技术性研究。
第一种和第二种是欧洲流行的广义定义，主张计算语言学是计算机和语言学的交叉，第三种和第四种是盛行于美国的狭义定义，主张计算语言学是计算机科学和语言学的交叉。也就是说，前者仅仅把计算机当成语言学研究中的一种新工具应用，而后者强调计算机学科的要求和理论对语言学的影响。陈小荷（2001）认为，计算语言学就是以计算机为手段来研究自然语言，较严格的定义是“通过建立形式化的计算模型来处理自然语言的一门科学”。要建立形式化的计算模型来处理自然语言，首先要完成适合于计算机使用的自然语言系统的描写。这一面向“人—机对话”的机用语言系统，与以往面向“人—人对话”的日常语法系统不同。因此机用语言系统的描写应当纳入计算语言学的研究范围，即完成了“机用语言系统”以后，才能“建立形式化的计算模型”使计算机获得自然语言能力。综上所论，计算语言学可以定义为——利用计算机作为工具研究语言、研究机用自然语言系统、研究语言系统或语言能力的计算性，同时建构基于计算机应用、数学模型、认知科学等相关学科基础之上的语言理论的新学科。姑且图示如下：
工具性：利用计算机研究语言
计算语言学描写性：研究机用自然语言系统
技术性：研究语言系统的计算性
理论性：建构新的语言学理论
虽然计算语言学的关键任务是研究人机之间的语言交际问题，即“如何教计算机学会说话”。但是从本质上来说，研究语言系统或语言能力的可计算性和利用计算机工具来研究语言是相通的，只是前者探索的是适合于人－机对话的语言能力，而后者讨论的是适合于人－人对话的语言规则。
依据目前的语言研究成果和信息处理技术路线，计算语言学包括应用基础研究、应用研究和理论研究三个方面。（陈小荷2001）应用基础研究指语言处理的基本技术研究。现阶段的主要进展是：1．自动分词技术：这是计算机理解自然语言的第一步。目前汉语书面语自动分词的正确率达到95%以上。2．词语特征标注技术：现阶段的词语特征包括词性和义项，这是句法结构理解的基础。两种标注可采用相似的计算模型但后者要复杂得多，目前尚无大规模的实验结果报道。3．语句分析技术：句法结构和语义结构是自然语言理解的关键技术，目前分析真实文本句子的正确率仅在40%左右。4．语料库建设技术：语料库是为特定目的而收集的言语作品集，包括语料处理和检索。研究语句分析需要存放句法分析树的“树库”，但目前的汉语语料库加工程度较低，所建立的树库很少且规模不大。5．语言知识库建设技术：语言知识包括词汇知识、语法知识和语义知识等，事实性和规则性知识分别放在机读词典和规则库中。语句分析技术之所以不能取得突破，主要原因就是目前尚无适合于中文信息处理的大规模语言知识库。
应用研究指自然语言处理的应用工具的研制。现阶段的热点主要有：1．机器翻译工具：半个多世纪过去了，机器翻译的质量仍然令人失望。现在通行的是有限范围翻译和机器辅助翻译。2．自动文摘工具：微软公司的词处理器word有用于英语的文摘功能，哈工大研制的hit-863i型中文自动文摘系统可按用户设定的比例压缩原文。3．自动校对工具：现在存在的主要问题是误报率过高，并且深层错误难以发现。4．信息检索工具：有主题词检索、全文检索两种。前者需要预先有一个主题词表；后者任意字符串都可成为检索对象。另外从语料库中自动获取各种知识的“信息抽取”在线工具的研究刚刚兴起。5．言语识别和言语合成工具：言语识别（或语音识别）可分为词语识别（计算机口语命令）、有限词汇识别（电话订票）和无限词汇识别（将成段说话转为文字）。言语合成（或语音合成）指用计算机将书面语转换为口语即“文语转换”，存在的问题主要是断词不当且语调刻板，仿真度亟待提高。
然而，如果以为应用性特征明显的计算语言学仅仅是技术，则未免失之于偏颇。计算语言学有着相应的理论研究，大致包括人工智能理论（含计算模型理论。目前的人工智能研究，主要还是集中在人工体能、人工技能。在语言能力移植电脑过程未取得实质性进展以前，还谈不上真正的人工智能）和语言学理论两个方面。例如计算机如何或是否可以模拟人脑和语言能力，如何寻找合适的语言计算模型等，就是计算语言学家特别关心的理论问题。除此之外，还有对自然语言本质属性的重新认定、面向信息处理的机用语法学理论、语言系统与数学模型的关系、语言结构和数理逻辑的关系、语言符号的数字化可能性及其局限性、语言的异质性和受限性或语域理论、元语言理论和研究方法等一系列问题。总体而言，一方面，由于牵涉的学科太多，计算语言学的理论研究还相当薄弱，另一方面，与科技发展息息相关的计算语言学不容过多地沉醉于理论探索。计算语言学的强大发展动力植根于鲜明的应用性，必须通过实践推动理论探索。
三、语言系统的计算机模式化要求
从语言学家的立场出发，语言系统的计算机模式化要求，就是要了解计算机需要怎样的语言描写成果，传统语言学（此处指非面向语言信息处理的语言学）的研究是经验描写解释型，而计算语言学的研究是实验操作技术型，自然语言系统要能进行操作技术化处理，首先必须实现语言的计算机模式化。冯志伟（1999，p.215）认为自然语言处理一般应经过三个过程：1.形式化，将所研究的自然语言问题以一定的数学形式表示出来；2.算法化，把自然语言的数学形式转换为算法形式；3.程序化，根据自然语言的算法形式编写计算机程序。侯敏(1999，p.30)认为语言系统的形式化或计算机模式化必须满足三个要求：1.高度抽象化，即从语言现象中抽象出一般规则；2.元语言的形式化，即采取形式逻辑、数学公式、程序语言等形式语言作为元语言；3.运用过程的严密化，即运用过程必须具有数学与逻辑的严密性。
袁毓林(1993)认为形式语言至少具有三个特点：基本单元的明确性、基本运算和基本关系的明确性、运算优先级别的明确性，但是自然语言在这三方面皆不明确。具体而言，1.语法范畴的边界不明，例如语素、词和词组之间、词类之间的界限不明；2.结构关系难以定义，通常所说的结构关系，如主谓、动宾等往往很难明确界定；3.层次关系不外显，人们通常根据语感和语境等来识别结构层次。侯敏(1999，p.36—40)不赞同这种分析，针锋相对地提出：1.可以根据实际需要或应用目的来确立词项或划分词类；2.结构关系分析需要深入到语义平面；3.形式语法已经给出了体现层次的结构树，在分析歧义结构中可加入语义限制，至于有些连人都解决不了的层次歧义结构也不必要求计算机解决。侯敏的观点是“理论追求的是完美，工程追求的是适用”，避开理论困难而采取工程方法，可以建立一个语言分析的近似模型。
所谓“语法范畴的边界不明”，主要是因为这些“范畴”的设置从某种程度上肢解了语言事实；所谓“结构关系难以定义”，主要是因为这些“结构”难以反映语言的本质结构；而所谓“层次关系不外显”，恰恰是语言结构的特点之一。这些探索和争论，实际上反映了三个根本性的问题：1.汉语结构语法学中长期存在的一些困扰，不仅是套用西方语法学框架框范汉语事实所产生的龃龉，而且也是语形语法学自身无法克服的固有问题。几千年来的西方语形语法学研究之所以能够存在，就是因为人脑在发育过程中逐步自建构了与认知能力协同发展的语义结构网络，为语形语法规则提供了语义选择清单与路径。虽然这些语形语法规则在人际交流中可以使用，但是在语言能力的计算机移植中却顿时陷入困境，因为计算机不存在语义网络结构的自建构功能，缺少语义激活路径。根据语形语法规则，计算机造出来的符合自然语句标准的概率极低，多为与对象世界不存在一致性的随机词语串。2.计算语言学所要求的自然语言的形式化，是基于计算机运算模式的语言研究成果。移植进计算机的“定域受限语言系统”和自然语言系统并不完全相等，严格说来，只是一种接近自然语言的计算机模式化符号系统。3.计算语言学的理论和方法，必须建立在语言的本质共性语义性和和计算机数字化运算模式的基础之上。如果对人类语言的认知语义性没有足够的认识，依然安居于语形语法窠臼而迟迟未能建构语义结构网络，语言信息处理的目标则不可能实现。
中国信息科学界有一种看法，计算机对于形态结构的印欧语言处理具有良好的支撑能力，而对中文信息处理则不然（陈力为2000）。之所以计算机对印欧语文信息处理具有良好的支撑能力，是因为印欧语文结构类型便于建立计算机处理模型。从历史上来看，谷登堡印刷术和打字机键盘都是基于字母的简约性而发明的。一方面，字母系统的符号简约性便于进行数据化处理，汉字符号的繁复性难以进行数据化处理；另一方面，印欧语的形态变化为形式化提供了识别标志，而汉语的孤立结构却没有明显的标志。依据现在的计算机处理模型，汉字的繁复性和汉语的非形态性必然导致中文信息处理中存在一些特殊问题：1.中文信息处理的第一个“瓶颈”。汉语的常用汉字数量繁多，汉字需要解决键盘输入、内部代码、汉字识别和显示、程序语言的数据类型、数据库的排序和检索等一系列问题。2.中文信息处理的第二个“瓶颈”。印欧书面语采取词分写形式，而汉语书面语采取单字连写形式。由于采用西方词法学框架，因此必须研制自动分词技术。假定考虑以“字”和“字义块”等作为汉语的结构单位，自动分词技术将相应改为“字义块”切分技术。3.印欧语的同音词较少，而汉语的同音字较多，同义词和量词也十分丰富，这些都给中文信息处理带来必须解决的难题。4.印欧语可以借助实词的形态变化即在词法层面上进行处理，汉语只有在句法和语义层面上进行处理，需要把语序和虚字的语法信息归纳出来再让计算机掌握。5.印欧语的句子结构是以动词性词语为核心的“主—谓”结构，而汉语的句子结构是以体词性词语为核心的“话题—说明”结构。印欧语的句子结构划一而句界分明，汉语的句子结构多样、成分缺省并且前后句义缠绵。
如果说语言系统是一座“冰山”，那么以上这些语言信息处理中遇到的难题还都是语言系统浮在海水上面的那一小部分，真正的障碍是隐没在海水下面的那一大部分。无论哪一种结构类型的自然语言系统的计算机模拟，包括形态语言，迟早会无可避免地碰撞上坚硬实在而又难以捉摸的“语义结构”。语言研究需要敢于在冰海下持续探索“语义结构”的潜水员。从自然语言系统来说，要让计算机理解语言通常认为必须使电脑能够解决三个问题：1．消除自然语言的一词多义；2．揭示自然语言的潜在意义；3．掌握自然语言的联想推理。这些问题都离不开语义分析，而语义分析技术尚处于探索阶段。（侯敏1999，p.247）对于第一个问题，一词多义可给出不同义项的清单。对于第二个问题，给出每一义项的显性和潜性语义特征清单。对于第三个问题，给出义项或义场之间的语义关联模式。由此可见，必须在以往的经验语感法和先验演绎法基础上，引进实验归纳法和结构优化法，消除语义“泥潭”情结，潜心于冰海中的语义“冰山”，才能逐步建构造语义结构网络。
就世界各种语言来说，语言的计算机理解的深层次难点可能还在于：1．至今尚未揭示出人类理解语言的机制，计算机只能局部模拟自然语言理解的某些简单过程；2．至今尚未完成人类理解语言所凭借的知识系统，建立人类进行语言表达的完整理论，计算机尚无从掌握人类语言的知识系统以及语言表达机制；3．至今尚未对人类语言所兼具的规则性和离散性、精确性和模糊性做出定量和定性的系统分析，计算机尚无从掌握语言系统的复杂性和语言使用的随机性。(傅永和1999，p.238—239)既然语言的理解和表达是一个以知识系统为基础的综合，因此语言系统的计算机模拟必须进行跨学科的研究，特别需要语言学、计算机科学、数学和认知科学以及百科知识学者的合作。与侧重于面对自然人语言学习的语形语法学不同，如果面向语言信息处理，那么就需要以计算机智能模式来重新确定语言学的理论基础、研究重点和研究方法。
面向自然语言处理的计算语言学理论基础，目前主要有基于语言规则性的理性主义理论（即先验主义）和基于语言随机性的经验主义理论。依据理性主义的语言学理论主要有：短语结构语法（psg）、扩充转移网络（atn）、配价语法（vg）、格语法（cg）、范畴语法（cg）、概念从属理论（cd）、多叉多标记树形图分析法（mmt）、词汇功能语法（lfg）和蒙塔古语法（mg）等。这些理论和方法，因为从“理性”出发，因此不可能反映以感受性为基础的自然语言的真实面貌，其缺失已经日益明显。为了克服理性主义理论的不足，采取经验主义理论处理大规模真实文本的语料库语言学应运而生。在收集语言资源或建立语料库的基础上，运用统计方法进行语言信息处理，语言交际过程的随机性由此得到关注。面对传统语形语法学对自然语言过程的不相适应和语义研究的复杂性，甚至有人尝试撇开语言学家的语言研究，以借助语料库逐步实现自然语言系统模拟。虽然借助语料库可以解决语言信息处理的一些问题，但是仅仅依赖语料库实现自然语言系统模拟注定此路不通。因为自然语言不是一个语料仓库，而是一个语义和语形复合性结构系统。无论是理性主义还是经验主义，都必须意识到：语言信息处理中所处理的是定域受限语言。这一研究的理论基础既不应是纯粹基于语言规则性的理性主义，也不应是完全依赖语言随机性的经验主义，而应是突出语言受限性的实验主义。世界语言学的发展经历了从经验科学到先验科学的漫长过程，计算机的发明必将促使当代语言学成为一门实验科学。强调计算语言学的实验主义，并非一概否定理性主义和经验主义，而是要在实验主义的基础上运用理性和经验的理论方法。
自然语言处理的语言理论，目前主要有基于语形的语言理解系统和基于语义的语言理解系统。前者是以语形语法研究的成果为出发点，从句法形式入手；后者是以语义研究的成果为出发点，从语义关系入手。两种理解系统在文本输入、预处理和自动分词等早期环节上基本相同，不同的是基于语形的理解系统先进行词法和句法分析，后进行语义和语用分析，基于语义的理解系统先进行语义分析和语义结构生成，后进行目标语的形式组合。生成语义学认为句子的句法特点取决于语义，语义部分才具有生成能力。认知语义学把意义看作一个植根于知识网络和信仰系统中的认知结构，理解一个语言形式的意义必须激发相关认知领域中的其他认知结构。既然语形结构只是语义结构的表层投影，既然基于语义的理解系统才符合语言的生成机制，既然语义处理才是语言信息处理的关键，那么只有基于语义的理解系统才能满足计算机对自然语言的理解和生成。
李葆嘉：论语言科学与语言技术（下）
四、人脑语言和电脑语言的性质异同
根据与“人脑语言学”的对应关系，计算语言学也可以称之为“电脑语言学”。从人脑角度出发，电脑语言学的研究是将人脑语言系统移植电脑工具的电子工程；从电脑角度出发，电脑语言学是电脑程序模拟人脑语言能力的仿生工程。
不管是系统移植还是能力仿生，首先必须认识到人脑和电脑的异同。1.构造机制的不同：人脑是生物神经系统，具有生物认知机制，而电脑是电子计算系统，具有电子运算程序。2.伴随情感的有无：人脑具有驱动感觉、思维和表达进行的情感性，而电脑只具有执行程序运算的机械性。3.经验基础的有无：人脑具有以感受性为特征的经验基础以及知识系统，而电脑即使配备了一定的知识背景，也不可能具有人脑一样的认知经验基础。4.认知理性的异同：人脑的感受和认知可以区别为非语言层次和语言符号层次，非语言层次包括直觉和感觉，语言符号层次包括知觉（游移性印象）、象觉（清晰性意象）和统觉（逻辑性抽象）。电脑的认知理性只能够定位于语言符号的象觉和统觉层次，难以具备丰富的认知层级系统。5.交流对象的异同：人脑的交流对象分别为对象世界和人际关系之间，具有交流的二重性；而电脑的交流对象只有执行程序的人或“人—机对话”的一重性，所谓“机—机对话”的实质仍然是“人—机对话”的连网，互联网交流仍然是执行者之间的交流。由于计算机永远不可能直接认知人所面对的对象世界，必须以人类的认知为中介，因此计算机永远不可能超越人类的智慧，计算机统治人类世界永远是一种不必要的担忧。
其次，必须认识人脑语言系统和电脑语言系统的差别。人脑语法或自然语言法则是在历史上逐步形成的，具有随机性、规约性、类推性和耗散性特点；而电脑语法或机用语言法则只是自然语法的再抽象化和再规范化，具有受限性、是否性、程序性和封闭性的特点。即使将来研究出适合于语言信息处理的机用语法，也不等同于自然语法。电脑所能获得的语言能力，只是自然语言的一部分或有限语言能力。因此，移植进电脑的语言系统必须进行界定：1.定域化语言：因为人脑语言是一个可以分为不同语域的复合性层级系统，所以必须首先确定电脑语言与人脑语言的对应层级，最佳选择就是规范性的日常语域。2.受限化语言：只能采取有限网络模式，才能将自然语言裁剪成适合计算机运算模式的机用语言。3.形式化语言：必须将定域受限语言的语义结构和语形规则分别形式化。4.算法化语言：借助一定的数学模型，将形式化语义和语形系统数字化。5.编程化语言：依据一定的程序语言，将数字化语义和语形系统编程化。
语言信息处理的目标，就是在受限性语言层面上逐步实现人—机对话。归根结底，自然语法≠电脑语法，电脑语言系统是通过建立形式化的计算模型进行处理的定域自然语言系统。电脑的运算速度可以远远超过人脑的思维速度，但是电脑不可能具备人的能动性认知行为。语形语法学面对是人—人对话，人们在语言习得过程中不知不觉地形成了建立在认知能力之上的语义结构网络，为语形语法规则提供了一份语义可选性清单。语言信息处理面对的是人—机对话，而语言“白板”的计算机并不具备这份语义可选性清单。语形语法规则，在教计算机如何说话的过程中顿时陷入困境。几千年来的西方语法学之所以能够延续下来，全赖人们具有基于认知能力的语义结构网络的自建构功能。反之，正是这一语义结构网络的存在，致使以往的语言学家误以为语形语法就是语法的全部或主要，而将语义结构法则长期放逐出语法学领域。
自然语言系统的计算机处理对西方具有两千多年传统的语形语法学提出了根本性的挑战，也为东西方语言学的合流带来了新的契机。回顾20世纪东西方语言学合流的历程，之所以出现西方语法学框架和汉语事实的错位，是因为合流基点的选择陷入误区。西语具有丰富的语形结构（这里指形态变化）而汉语基本没有（汉语主要依靠语序、虚词、韵律和语气，另外对语境或语用具有极大依赖性）。选择建立在形态变化基础上的西方语法学框架作为合流的基点，必然导致这一过程的曲折。反思的结果显示，东西方语言学合流的基点应当是建立在人类语言所共有的语义结构基础上的语义语法学理论。随着对语言能力研究的进一步深入和语言信息处理对传统语言学的挑战，传统语义研究在新的形势下得以复活。随着世界语言学从20世纪60年代以来出现了从语形研究向语义研究的转移，东西方语言学研究的合流将在新的基点上逐步实现。
五、面向语言系统模拟的语义语法学
尽管乔姆斯基理论认识到语言形式化的重要性，但生成语义学才是语言研究本体的转向。虽然配价语法和格语法的引进和对汉语语法意合性的认定，促使语义句法研究成为当代中国语法学界的热点，但迄今为止，中文信息处理应用系统自觉而全面地运用语义研究成果的鲜见。这一现状的表象似乎是语义研究成果不多，其根源却在于没有彻底认识到——必须从人类（不限于印欧族群）普通（不限于欧洲唯理主义）语法（不限于形态语言）的高度，来解决语言理论和研究方法的创新。无论是语言信息处理，还是语言机制揭示，汉语研究都需要既能反映汉语个性又植根于人类语言共性的原创理论。
人类的认知表现为对象世界的符号化（认知对象的符号化形成语义单元）、范畴化（语义单元的范畴化形成语义类别）和关联化（语义类别的关联化形成语义结构）。西方语言中的词法范畴原型是先民通过语音形式所表现出来的认知范畴或语义类别。语言的形态标记性、单位分布性和结构层次性都是语义类别关联化在表达层面的投影或者制约。一方面，随着人们认知的发展，反映原始认知足迹的形态范畴（如原始生物观的“性”、原始计算法的“数”）的价值日益消解；另一方面，随着语言系统的演化，表现原始认知足迹的语法手段又不可避免地合并、弱化和丧失。语序、功能词等手段的补偿，导致语言结构类型从综合型向分析型方向嬗变。这一过程证明，原始词法范畴在句法结构中并不具有充分必要性。一种语言可以没有词法形态变化，但不可能没有语义结构规则。不同的自然语言之间之所以可能互译，其基础就是存在可互通性语义，尽管结构类型迥然不同。（李葆嘉2001）
由此可见，人类语言的本质属性是语义性，其他属性都是语义性的派生。人类语言的共性可以概括为：在人类感知对象世界的过程中，神经机制依据象似性模式促使对象世界语符化，音义一体化的语符具有实体性和范畴性，由此组成的语义结构具有语境性和关联性，语义结构的语境性表现为语用、语义结构的关联性投影为语形，而语义结构模式具有生成性。图示如下：
神经机制语义实体语境-语用性
象似性认知过程语符语义结构生成性
对象世界语音范畴关联-语形性
在自然语言能力移植工程中，计算机需要的是具有语言本质共性的语义结构网络，由此有必要首先建构语义语法学。所谓“语义语法学”不是“语义＋语法的学”，而是以语义为研究对象的语法学。把语义结构的表层投影——语形作为语法研究的纯正对象，有悖于语言结构的真实本体。乔姆斯基试图在语形结构进行数理化描写的基础上，建构反映语言能力的生成语法体系势必捉襟见肘。这一初始思路必然导致“抛开语义——深层语义——语义解释——逻辑表达——逻辑式”这样的“不断革命”。虽然乔姆斯基强调语言研究的目的在于揭示语言天赋，但依据其理论思路：普遍语法（研究对象）——语言能力（哲学基础）——自然主义（学科性质）——数学方法（方法借鉴）——符号描写（形式载体）——形式语法（研究成果），显然缺少人类天赋中最关键的认知性语义能力这一环节。完全排斥语义的经典理论阶段，其句法结构规则必然导致生成出一批语言事实中并不存在的语符串。即使在不得不引进语义解释的标准理论阶段，也没有放弃把形式结构作为句法生成的基础规则。然而，任何脱离语义的语法形式化注定流产，不可能达到揭示语言生成机制或普遍语法的目标。
如果说语义语法学的语言观强调人类语言的本质共性是语义性，那么语义语法学的语法观则突出语义结构是语法的主要研究对象。在欧洲传统语文学中，“语法”主要指基于形态变化的词法和句法规则。在历史比较语言学时代，“语法”包括语音法则，因此才有“青年语法学派”之称。20世纪的结构主义和描写主义促使“语法”研究的对象日益窄化。依据语言是音义符号系统这一论断，所谓“语法”即语言结构之法，当包括语音结构法和语义结构法。在语言系统的第一次划分中没有通常所说的“语法”即语形结构法的位置。语形结构是语义结构的表层投射或制约，语形结构法依附于语义结构法。语言系统的音义二分以及相关研究学科，图示如下：
语音分析（生理语音学、物理语音学）
自然语音解析
语言（语音学）语音结构（音位系统学、语流节律学）
符号语形结构（语形语法学）
系统语义投影聚合性义场（词类）
（语义学）语义结构（语义语法学）
组合性义场（句模）
以往的“语音、词汇、语法”三分法，迷糊了研究者的视线。虽然语形语法研究在语言交际和语言教学中具有一定或者相当用途，但是从研究角度而言，却避开了关键的语义结构法则。
人类认知的本质是对世界图式的语义符号化，人所认识的世界就是存在于语言符号系统中的世界。语义结构网络表现为“实体范畴化”（聚合性义场）和“关系模式化”（组合性义场）的相互交错。广义语义不仅包括实体范畴化的词汇语义和关系模式化的结构语义，而且包括语境范畴化的语用语义。语法的真实本体或语法研究的切实对象应当是语义范畴及其关联模式。结构语法和生成语言的不同之处，在于前者强调“语言系统”，而后者强调“语言能力”，但其共通之处却在于皆以语义结构的虚象——语形作为研究实相，始终游离于语法真实本体之外。依据语形语法学的有限范畴和简略框架（词类划分、语形成分、短语结构、句子成分等），既难以深入分析句法结构，更不可能有效驾驭语言结构的生成机制。从表达来说，语义编码是一切语言编码的基础，要揭示语言的奥秘必须从语义入手。语形型语言（并非只有语形，而是语形隐含或遮蔽了语义语法）和语义型语言（并非没有语法，而是没有形态变化语法）的研究基础，都应是语符的语义性。语义语法学的语法观突出语义结构，表面上突出汉语的个性特征，实质上受制于人类语言的本质共性。关于语形型语言和语义型语言的大致异同，图示如下：
语形型语言：形态手段
语义范畴——语义网络（知识世界）——元语言（日常认知）
语义型语言：非形态手段版权所有
人类的语言符号系统，本质上是一个意义隐喻系统。作为人类认知基本能力的隐喻，其更深层次是源于动物性感受的模仿（基于事物的相似性）与借代（基于事物的相关性）这两种认知能力。关于语言符号系统的形成大致流程，图示如下：
神经机制情绪模式
认知机制具体感受元语言（日常认知）——语义网络（知识世界）
对象世界经验框架
西方语法学源于古希腊的“语言·哲学·逻辑”混沌母体，西方哲人的逻辑研究基于思辩性语言活动。因为逻辑的基本单位是概念和命题，因此人们往往把注重语义的语法研究混同于逻辑的研究。汉语实词的义类划分不是根据逻辑意义，而是借助日常语义；汉语句读之间的语法关系不是根据逻辑关系，而是遵循事理关系。虽然逻辑规则是语法规则的部分再抽象化，但泛逻辑主义却致使人们误以为语法规则都可以逻辑化。自然语言首先具有本能传情性和日常认知性，语言结构法则主要依据广泛存在于日常生活中的事理关系。这一事理关系包括：时序先后性、空间位置性、主观因果性、主观目的性和评估好恶性等等。不是日常语法以思辩逻辑为基础，而是思辩逻辑以日常语法为基础。同样，虽然可以借用数理符号转写具有算法性的语言结构法则，但不可把语言法则混同于数理逻辑规则。
语义语法学的技术路线，是从建构现代汉语元语言系统到建构现代汉语语义网络。虽然自然语言信息处理依赖于语义结构的形式化，但是一些语言学家往往视语义研究成果为“非语法”，并且对其形式化的可能性持怀疑态度。一方面语义单元不具备语形变化的显著标记，而包含较多的意会性；另一方面语义单元并非没有范畴标准，也具有感受或认知的一致性。所谓语义的客观性和主观性就是语义的集体认同性和个人联想性，其本质是个体使用的“素单位”和集体认同的“位单位”之间的矛盾。语义语法学的研究对象首先是具有集体认同性的“义位”（标准体），然后才有可能是仅具个人使用性的“义素”（义位变体）。尽管语义单元或语元数量众多，语义结构关系复杂，但它们以潜在的元语言系统为基础。语义结构网络由语元实体和语义关系组成。同类语元之间具有聚合性语义关系，异类语元之间具有组合性语义关系。换而言之，每一语元都具有两种互相制约着的语义关系，一是同一义场内的各个“义位”之间的“义征”（语义特征）异同，一是不同义场的“义位”之间的“义联”（语义关联）异同。由此，可以依据义征和义联的异同而建立聚合性义位系统和组合性义联系统，在两者基础上在编织语义结构网络。句法结构的形式化应当是语义结构的形式化，而语义结构的形式化就是义场关联模式。
现代汉语语义语法的基础研究是建立“现代汉语元语言系统”，这一研究可比喻为“语言基因图谱分析工程”。其研究思路是：首先归纳出现代汉语词典中用于释义的最低限量词汇，以建构释义元语言系统；其次依据日常语言交际和语言教学中的用词，参照释义元语言以建立词汇元语言系统；再次抽象出义征范畴以建立析义元语言系统，完成语义标记集。在以上成果基础上，一方面可以结合认知心理学和神经语言学的成果进一步研究认知元语言系统，另一方面可以依据语言信息处理的要求，建立机用元语言系统。（李葆嘉等2002）
在现代汉语元语言系统这一基础性工作完成以后，才可以逐步建构现代汉语语义结构网络。研究程序和主要方法大致如下：1.义征对比法。依据有限网络模型，借助析义元语言系统对义元进行形式化描写即标注义征。给出义元在义场内的语义特征，其目标是建构聚合性义场。2.义联配比法。依据有限网络模式，对语义符号的配比关系进行形式化描写即标注义联，在分析和描写过程中归纳出关联性元语言系统和语义结构关联框架。语义句法的本质是相关义场之间的配比，因此义联标记体现着义场配比。给出义场之间的语义选择或语义制约规则，其目标是建立组合性义场。3.语形标记法。汉语具有词序、虚词和韵律等形式手段。韵律手段属于语音句法，可姑且不论。汉语的语形大致可以概括为两种：附着在词或词组上的词语级语形是完构成分；附着在句干上的句子级语形是完句成分。在进行汉语语形范畴化研究的同时，寻找语义关联和语形成分之间的对应性，然后对语形系统进行层级性形式化描写。4.合成建构法。在义征、义联和语形研究成果的基础上，通过相关标记的合成以建构语义结构句模系统。
“语言能力移植工程”的语言学部分主要是语义结构网络研究。通过建立形式化的计算模型，可以将语义结构网络进一步形式化、算法化和程序化。语义语法系统研究的每一结果，都可以也应当用计算机操作作为验证。以往的语法学研究，除了执著于语形研究以外，还有一个根本性的缺憾，就是不具备自然科学研究中的实验手段，因此难免经验性、臆断性和游移性等。采取计算机作为研究和验证手段，从而使语法研究具有鲜明的技术性和可证伪性。人们常说，只有学会一门外语，人们才真正了解自己的母语。与此同理，只有计算机掌握了自然语言，人类才深入揭示出自然语言的奥秘。换而言之，根据语言学习对象的不同，可能存在三种教学语法：一种是母语教学语法（着重于语形语法，因为人类对语义结构网络和语言知识库具有自建构能力），一种是对外语言教学语法（需要在语形语法的基础上增加与语言理解相关的社会文化知识，因为不同语言的语义结构网络具有不同的文化性），一种是计算机模拟语言能力的语法（需要语义语法和语言知识库，因为计算机不具备语义结构网络自建构能力以及与语言理解相关的知识系统的自学习能力）。也只有揭示出语义结构网络，语法学研究才能够在语形语法研究的基础上取得全面突破，语法形式、语形语法意义和语义语法意义，才能够全面贯通。
尽管语义研究及其形式化相当困难，但是在语义语法学理论的指导下，根据定域（语言定域）、定量（词语定量）、定性（义元定性）、定式（义联定式）的“四定”原则逐层实施，自然语言的理解与生成有可能在单句模式系统中首先实现。只要对语言本质的探索和人脑语言移植电脑的目标不变，就必须穿越语义研究的沼泽地。如果说20世纪是语形语法学的世纪，那么可以预言21世纪将是语义语法学的世纪。
六、语言科技复合型人才的培养
自然语言的计算机理解和生成已经成为国际语言学研究的聚焦，语言信息处理的技术水平已经成为当前衡量一个国家现代化水平的重要标志之一，尽快培养兼通语言学、计算机科学、数学和认知科学的复合型人才迫在眉睫。据《美国计算语言学杂志》1986年统计，全球设置计算语言学博士学位的大学已有105所，其中美国63所。在英国曼彻斯特大学已有计算语言学的学士和硕士专业。（侯敏1999，p.27）
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中图分类号：G642.4 文献标志码：A 文章编号：1674-9324（2017）24-0144-02
一、前言
研究生教学有其突出的特点，他们中多数人理论基础扎实，获取书本知识能力强。但同时也存在创新意识和创新能力不足、工程应用背景不够的缺点。本人通过十多年研究生教学的实践，结合本学院研究生专业方向、课程内容针对性强等特点，对如何在研究生教学改革中突出培养学生的自学能力、创新能力，增强学生的创新意识与工程应用能力等问题进行了一些改革创新。
二、课程定位及课程特点
随着现代工业的发展，科学研究的深入与计算机软、硬件的发展，计算机仿真技术已成为分析、综合各类系统，特别是大系统的一种有效研究方法和有力的研究工具，计算机仿真技术已经广泛应用在各技术领域、各学科内容和各工程部门。仿真技术已经在国防军事、国民经济、社会生活的众多领域发挥了重要的作用，国内外众多学者认为，仿真技术“正在成为与理论、实验并列的第三种认识和改造客观世界以及科学研究的手段”，因此仿真技术
被认为是“使能”技术。计算机仿真技术是仿真科学与技术涉及到的有关具体仿真技术中最为基础的部分，具有综合性、多学科交叉等特点。
为了拓宽机械工程专业基础，提高培养对象的整体素质，更好地适应社会对机械工程专业人才的需求，高校工科专业的研究生应掌握一定的计算机仿真知识与技能。计算机仿真技术课程是我校机械工程学院面向所有研究生各专业方向的研究生开设的一门专业基础课程，考虑专业应用需求并结合教学实践情况，课程目的是通过本课程的学习，要求学生掌握计算机仿真技术方面的基本理论，基本知识和基本技能，培养学生分析问题和解决问题的能力，为今后分析、综合各类工程系统或非工程系统提供一种有力的工具，以便能灵活应用所学的计算机仿真技术为本专业工作服务。
一方面，基于仿真技术课程的内容方法较多，实践性强的特点；另一方面，授课对象专业方向较多、授课学时有限等特点，如何解决在有限的教学课时内讲授内容繁多的仿真内容、对计算机仿真技术课程进行教学方法和手段的改革探索和实践，以达到计算机仿真技术教学目标。
三、教学内容的设置和教学方法的选择
课程开设初期，由于只是机械电子工程专业方向的同学选修，所以所讲内容基本针对该专业方向进行设置。随着选修人数的不断增加，以及选修学生所属专业方向的扩大，专业方向包括：机械制造及其自动化、机械电子工程、机械设计及理论、车辆工程、机械工程（专业学位）等，基本涵盖了机械工程学院的所有专业方向。
计算机仿真技术课程涉及多个交叉学科，紧密相关的课程包括数值计算方法、计算机编程、计算机图形学、高等数学、自动控制原理、现代控制理论、优化设计等课程。如何讲出本课程的特点，并充分结合相关课程内容，必须在教学内容的选排上下功夫。
项目教学法是一种以任务驱动、以项目为基本教学单元，将理论教学和实践教学有机融合在一起，强调综合能力的培养在研究生教育中的重要性，突出学生在整个教学过程中的主体地位。因此，为了满足各个专业方向学生的要求，使他们能够掌握一门工程分析技术，为后续的学术论文和硕士学位论文的撰写提供计算、分析和仿真手段，本人在讲授该门课程的过程中，逐年对教学内容、教学手段和教学考核方法等不断进行调整和完善。
1.采取项目专题方式进行教学内容的讲授，调整授课内容，采用专题教学方法使课程主题内容分明，有利于将仿真方法讲深、讲透。
2.扩展所授课程内容涵盖的范围，包括数值计算、优化设计、图形可视化、控制系统特性仿真、控制系统设计以及与外部软件的接口等内容，以满足各专业方向学生的需求。
3.增加与课程相结合的实验教学内容。计算机仿真技术本来是实践性很强的综合性技术，仿真技术本身是在对控制系统分析的过程中不断完善和发展起来的。因此并结合各个专业研究生的不同研究方向，灵活设计若干个专题实验，使学生学以致用，培养学生将该门课程应用于实际工程的能力。
4.采用多个工程应用实例进行教学，从系统应用、数学建模、仿真建模、模型求解以及特性分析等，使学生从生产实际认知的研究对象，提升到理论高度的学习，应用所学的各科理论知识和技术手段，进行数学建模、仿真建模的建立，并对模型求解以及特性进行分析，获得直观结果，提高学生学习兴趣，最终解决实际工程问题，培养学生解决工程实例问题的能力。
5.结合学科前沿，进行课堂讨论。研究生在初步掌握了对系统的模型、仿真算法设计、仿真及结果分析这一流程后，为强化计算机仿真在实际工程的应用概念，在此基础上，以项目形式，开展课程学科前沿以及⒏妹趴纬逃胂执技术融合等专题讨论。
6.增加实验环节，培养研究生工程实际应用能力。利用各种平台，扩充计算机仿真技术资料，提供最新的仿真案例，结合教学团队的科研课题，设计实验项目，培养研究生工程实际应用能力。
四、项目教学法的教学效果
基于项目教学法计算机仿真技术课程的教学方法改革与实践，满足机械工程学院各个专业方向研究生的需求，教学方法和手段的完善，使研究生自主学习能力、创新能力和工程应用能力等得到了进一步的提高。
计算机仿真技术作为工科研究生的必备研究手段和技术，使学生掌握一门工程分析技术，为后续的课题研究、学术论文和学位论文的撰写提供计算、分析和仿真手段。
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0引言
目前国内外对云计算作出了大量研究，对于云计算的发展现状、关键技术、安全风险等研究取得了丰硕成果，但对于云计算产业化的研究还较为缺乏，尤其是将云计算产业化视作一个动态演化过程的研究并不多见；对云计算的研究还停留在初级阶段，得到具有实践性和可操作性结论的文献资料还较少。系统动力学被誉为是社会经济发展的实验室，运用系统动力学分析方法建立的模型能够充分反映系统的非线性结构和动态变化趋势。实施主体是云计算产业化过程中各项事物发展的提供者，在系统模型中起着核心作用[2]，虽然有从主体角度研究高新技术产业化的，但从主体出发建立云计算产业化系统模型，并从系统动力学角度来探讨主体的作用及其关系的文献缺乏。
1 基于主体的云计算产业化系统的概念
云计算产业化系统的主体主要包括政府政策支持、高校和科研机构技术支持、投资机构资金支持、企业的综合管理支持、消费者的市场支持，这些主体要素的活动及其相关之间的互动关系，促使产业化活动的成功。
2 基于系统动力学研究的理论基础
系统动力学综合了信息论、决策论、反馈控制论、系统论、计算机仿真及系统分析方法，是一种处理复杂问题、定性与定量研究相结合的系统方法。它强调以系统思维的方式来分析问题与解决问题，通过因果反馈关系描述系统的动态复杂性，特别适合于解决经济、社会、生态等非线性复杂大系统问题，以帮助人们了解系统动态行为的结构性原因[3]。
3 基于主体的云计算产业化系统动力学模型
3.1 科研主体子系统
本文的科研主体包括高校和科研机构，两者的研究活动一致，包含云计算的基础研究和应用研究，即虚拟化技术、分布式存储等云计算主要基础技术的研究与开发。
应云计算发展趋势的要求，政府加大对云计算研究的支持，从而使高校和科研机构的研究人员注重对相关课题的申报，增加云计算的科研人数和科研项目数量，使科研成果（论文和专利）数量大大增加。企业可以通过与科研主体的合作，使科研机构有充足的资金进行基础研究，并将科研机构的成果转移到企业。同时，风险基金组织看到技术成果的利润前景，加大与科研机构的合作。反过来，当企业和风险基金组织对科研主体合作力度增强时，政府就会减少财政支持，使得科研机构的成果有更多的市场应用前景，不局限于研究课题。
3.2 投资主体子系统
投资主体主要指企业和高校外部融资机构，主要包括政府投资、银行贷款和风险投资机构的融资，其中银行贷款和风险投资机构对政府起着负反馈的作用投资的主要目的是使云计算规模化发展，获取高额利润和效益，这里的投资具有“高投入、高风险、高回报”的特点。
3.3 企业主体子系统
云计算作为高新技术，企业在其发展中起着核心作用，顺应国内外互联网发展趋势，调查消费者需求，与科研机构联合，吸收资金，将基础技术应用于云计算服务商品的开发中，并进行大规模推广，提高云计算商品的市场占有率。
从商业的角度，成功的产业化必备的要素包括市场规模，市场潜力和经济光景[5]。对于云计算来说，要从互联网发展的趋势入手，使得消费者对于云计算相关技术的应用更加广泛，随着消费者需求不断增强，市场占有率不断提高，更多企业开始转向云计算产品的研究开发，投资力度加大，获取高额利润。相反，利润增高使成本不断降低 ，逐渐有企业推出市场，从而形成负反馈作用。
3.4 动力学模型及分析
云计算产业化发展的过程包含多个连接在一起的正负反馈回路，连接方式的不同，导致了产业化发展系统的复杂成长特性。云计算产业化系统分析框架表明，产业化发展的过程实际上是其内部促进发展和环境条件限制其发展的正、负反馈机制共同作用的结果。当促进产业化发展的正反馈起主导作用时，云计算加速产业化发展；当限制产业化发展的负反馈起主导作用时，新兴技术产业化进程放缓。
为了实现云计算产业化健康发展，必须在科研主体、投资主体和企业主体3个系统中对各因素间的相互作用机制进行定性和定量研究，得出因素间相互作用和影响的规律，从而把握云计算产业化的发展规律。通过对模型动态过程的研究，可以找到促进云计算发展的内在驱动力，以及限制云计算发展的瓶颈，从而降低产业化内部能量的消耗，提高产业化效率。通过对模型中重要因素的动态分析，可以考察实现云计算产业化的优化路径，为云计算产业化发展提供完善的产业化政策建议和解决方案。
4 结语
本文在研究云计算产业化路径和相关主体的基础下，提出基于主体的云计算产业化系统的概念及其特征，在对云计算产业化机制进行细致思考后，借鉴系统动力学的研究方法，主要针对科研主体、投资主体和企业主体分别建立分析模型，并对模型的内部关系和运行机制进行详细阐述。最后对3个子系统之间的因果关系进行分析，建立3个主体之间的系统运行模型。本文的研究为定性分析云计算产业化提供了理论依据，也为进一步定量研究产业化投入产出、制定相关发展政策奠定了基础。
接下来，将以此研究为基础，根据主体要素之间的关系及内部运行机制，建立数学模型，调研相关数据，通过各种分析方法描述变量关系，并应用netlogo仿真软件对模型进行模拟，为云计算产业化发展提出指导性建议。
参考文献：
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前一段时间网上流传中国科学院研制“龙芯”的胡伟武老师的一个视频，其中提到中国能够开发Java虚拟机的人才很少的问题，该问题的出现引人思考。我国计算机类专业的学生包括研究生毕业后做底层开发的人才很少，绝大多数人是把国外公司开发出来的编程语言拿过来直接使用，编程时直接调用软件包中的函数，至于这些函数是如何实现的并没有几个人认真思考。久而久之，学生（包括一些教师与软件开发人员）也很少思考或研究这一问题，突然遇到这样的问题就会束手无策、无从下手。所谓万丈高楼平地起，没有基本的思维训练很难做到基础性创新思维的能力培养。中兴事件给我们国家的原始创新问题敲响了警钟，有人在网上提出“假如微软、谷歌不让我们使用其操作系统怎么办”的问题，说明应用与创新缺一不可，只有应用的火热而没有创新就会受制于人。计算理论课程是从本质上介绍计算机科学的课程，是计算机学科发展的基石。为了计算机学科更好地发展，将计算理论作为一门必修课，作为培养高年级本科生或研究生计算思维和创新思维的重要一环是非常必要的，这是开设此门课程的现实选择，也是必然选择。
1计算理论在研究生教学中的重要性
“计算机科学技术日新月异，新东西层出不穷，旧的东西迅速被淘汰，但是作为一门科学，它有其自身的理论基础，这些思想精华长久地、甚至永恒地放射光芒，这些理论在应用开发中好像是‘无用的’，但实际上，对于每一位从事计算机科学与技术的研究与开发的人来说，它们都是不可缺少的，就像能量守恒之类的物理定律对于每一位自然科学工作者和工程技术人员那样”[1]。“通过这些要点，我们对计算机科学的重要基石有了一些新的认知，有些之前我们认为可能比较新颖的东西（比如层次化存储），实际上在计算机诞生初期就被提出甚至进行了量化分析，每年顶级会议上出现的一些新成果都是这些思想的实现；有些之前我们认为可能比较陈旧的东西（比如虚拟化），实际上换一个角度可能是一种新的研究思路。真正具有本质的重要性的东西，无所谓“新”与“旧”，应该在历史发展中传承和保持下来”[2]。上述两段话充分说明计算理论在现代计算机科学与技术研究生教学中的核心意义。从科学基础理论角度来讲，可计算性理论是计算机科学最核心的基础理论，如果没有可计算性理论，计算机将难以称为计算机科学，这是学科发展需要，也是开设这门课程的根本原因。为创新能力的培养与思维训练过程，这一系列过程从低到高不断升华，可逐步培养学生的计算思维与创新能力。在本科教学中，学生养成了“老师教什么，学生就记忆复述什么”的学习习惯，一般很少对教师讲授的内容提出异议和新的见解。只是在离散的抽象代数部分才开始涉及基本的运算系统，但由于过于抽象，一般学生也是一知半解。在研究生教学中，教师教什么、学生就记忆复述什么的学习习惯一定要打破，学生要养成“老师讲授的不一定是唯一的、最好的解决问题方法”的思想意识，教师要以“没有最好，只有更好，优化优化再优化”为教学理念。学生要勇于向老师提出问题，敢于向课本内容提出挑战，给出新的见解。研究生接受计算理论学位课程的学习已经不仅是为了掌握知识获得学分，还是对计算系统的了解逐步向更高级的计算系统（它的运算呈现出模型化的特征）过渡，并由此学会一种思维方式、一种创新能力，这种思维方式与创新能力对于从事任何工作都是受益终身的。作为一门研究生素养训练的学位课程，计算理论课程的教学改革必须跟上国家创新人才培养的时代步伐，精心设计、合理安排、科学谋划，这是计算机学科发展的需要，是国家积极推进培养创新人才赋予我们的使命与任务。
2计算理论课程的教学内容
人工智能、大数据、云计算、边缘计算等领域正在蓬勃发展，越来越多的经验在实践中累积，但是理论基础都相对薄弱，需要构建各自领域中有较强针对性的基础理论[2]。面对新形势、新需求，计算理论要讲述的内容包括以下几方面。1）以5条基本指令x=x+1、x=x-1、TOAIFx≠0、TOA和y=x为基础的元语言程序描述可计算函数。使用5条基本指令的元语言程序教学过程，就是训练学生使用最基本的指令编程实现复杂的可计算函数的抽象思维能力过程。近年来出现的Python语言是一个比较流行的易学易用的编程语言，其创始人Guido也是从编写Python的编译器开始，将其逐步演化成今天的流行语言。程序员中流行的“人生苦短，我用python”也说明其受欢迎的程度，但火热程度的背后是Guido及团队成员不懈努力的结果，没有开发人员的默默付出，将从底层搭建出来的结果呈现给我们，就没有今天的Python。对热议的中兴事件引起的处理器芯片设计问题来说，将指令集和程序区分开，可以以不变的少量指令构成万变的应用程序。指令集（如x86、MIPS、RISC-V）中不同类型的指令都是有限的，但可以编写的不同程序的数量极其庞大，这样硬件上的固定性与软件上的任意性矛盾就得到解决[2]。2）从初始函数S(x)=x+1、n(x)=0和Ui(x1,x2,xn)=xi出发，通过利用复合、递归算子得到的原始递归函数以及利用复合、递归与取极小算子得到的部分递归函数与递归函数描述可计算函数。递归函数是计算理论的核心概念，因为图灵可计算函数类就是递归函数类，两者完全等价。递归函数是构造更为复杂函数的基础，现代以神经网络为代表的机器学习是一个黑箱算法，可解释性不足，需要一个可被证明的理论作为基础。从递归函数解读深度学习过程，即一层神经网络的输出是下一层神经网络的输入，通过不断地复合与递归层层深入最后得到深度学习训练的结果[3]，递归可以构造出更复杂的函数，从而解决更复杂的计算机科学与工程问题。3）使用两符号与多符号的波斯特图灵机、四元组图灵机、五元组图灵机、通用图灵机描述可计算函数。此处的两符号（0和1）波斯特图灵机接近于我们熟悉的汇编语言，而两符号与我们现在所使用的计算机底层操作的符号是对应的；多符号波斯特图灵机是两符号图灵机的一种推广。现代计算机可以处理的数字、图像、音频、视频等各种形式的数据，其实质也是0和1两符号推广到多符号的扩展形式，形式语言与自动机理论也产生于此。四元组和五元组图灵机是以元组形式描述的产生式规则，其中的状态相当于现代编程语言中的环境；每个产生式的前提（也称为前件）和效果（也称为后件），相当于在不同状态下采取不同的动作需要的前提和产生的效果。通用图灵机是进行各种计算的元语言程序，可以完成各种计算操作，但其存在局限性，如计算机病毒作为一种具有特定功能的算法，同样可以用图灵机或通用图灵机进行描述，通用图灵机模型只限于分析一种单一的算法或程序，如果要分析两个或更多的算法和程序之间的联系，这种模型显然不够。文献[4]从计算机的基础理论模型——图灵机模型出发，提出一种扩展的通用图灵机模型EUTM，极大地简化了计算机病毒传染机制的形式化描述，开辟了计算机病毒传染特性和可传播性形式化描述的新领域，有助于正确地理解计算机病毒。4）使用元语言程序描述不可判定性问题。图灵机根据机器的程序处理初始格局，有的初始格局可能导致停机，有的则导致无限的格局序列，引出停机问题。图灵机停机问题的实质：是否存在一个算法，对于任意给定的图灵机都能判定任意的初始格局是否会导致停机。图灵已经证明，这样的算法是不存在的，即停机问题是不可判定的。停机问题是研究许多不可判定问题的基础，人们往往把一个问题的判定归结为停机问题：“如果问题X可判定，则停机问题可判定”，从而证明问题X的不可判定性。停机问题有多种不同的叙述方式和证明方法，分别适用于具有不同特征的问题，如对于目前人们使用的智能手机，经常会出现某APP运行了计算模型上没有进行定义的操作的现象，导致手机对用户的任何操作都无法作出反应，我们称为“死机”。对于这种“死机”行为，手机开发商设计一个检测软件进行监控处理就是一个停机问题的现实反映。显然，根据上述论述，这样的软件是设计不出来的。5）以产生式规则为基础的图厄系统描述可计算函数。这一部分主要讲述图厄系统识别符号串。在形式语义学中图厄系统实际上被称为文法，在计算机科学中，文法是编译原理的基础，是描述一门程序设计语言实现其编译方法的基础，同时也是形式语义学的基础。形式语义学在自然语言处理、程序语言设计、网络搜索引擎以及计算复杂性上都有重要的影响，如通过设计类似于产生式系统的图厄系统识别需要的符号串，可联想到在网络搜索引擎的文本检索中常常涉及的问题[5]：给定一个单词集合，查找包含一个（或全部）单词的所有文档。搜索引擎是这一过程的通俗示例，搜索引擎使用一种称为“倒排索引”的特殊技术，对网络上出现的每个单词（有1亿种不同的单词）所有出现之处的列表进行保存，有非常大的主存的机器保持这些列表的最常见部分随处可见，允许许多人在瞬间搜索到这些文档。此外，图厄系统还是计算机文法的基础，对于语言的语法分析等也起着重要的基础性作用。6）以单带与多带图灵机描述可计算函数。单带图灵机由3部分组成：一条带、一个读写头和一个控制器。图灵机的格局由当前状态、当前带内容、读写头的当前位置组成。图灵机开始运行后，根据转移函数所描述的规则进行计算，图灵机就从一个格局到另一个格局进行转换。图灵机本质上是一个程序或算法的高度抽象，当给定一个输入x以后，就可以计算出f(x)。除了前面描述的计算模型外，人们还研究了图灵机的各种变型，如非确定的图灵机、多道图灵机、多带图灵机、多维图灵机、多头图灵机、带外部信息源的图灵机等，这些图灵机变型对今天的计算机体系结构设计仍具有重要的指导作用。除极个别情形外，这些变型并未扩展图灵机的计算能力，它们计算的函数类与基本图灵机是相同的，但为研究不同类型的问题提供了方便的理论模型。上述图灵机的组合变型演化出当今的计算机硬盘存储表示形式（通过磁头、磁道、扇区等参数），而多带图灵机是研究计算复杂性理论的重要计算模型。人们还在图灵机的基础上提出不同程度的近似于现代计算机的抽象机器，如具有随机访问存储器的程序机器等。
3计算理论启发式案例教学
计算理论课程讲述多种模型，一方面是为了让学生了解与掌握计算理论知识并证明它们的等价性，因而论证Church-Turing问题；另一方面也是为了训练学生创新思维，打破思维框架束缚，培养学生从不同角度解决问题的能力。各种模型具有不同的特点，针对不同的问题各有其价值。不同研究者在解决同一科学问题时，会给出不同的算法：这些算法或者演化于某些著名学者提出的基本方法，或者是自己提出的一个不同于常人的方法（这也相当于一个个小的具有针对性的计算模型）。之所以有脍炙人口的三国演义产生，就在于有陈寿的三国志，三国志相当于我们上述描述的某一“计算模型”，而三国演义就在此“计算模型”下加上民间传说在罗贯中的笔下演化而来的，妙笔生花（从计算机科学角度看就是组合新的理论与方法到原有模型中用于解决新的问题）更加接地气。以具体案例对启发式案例教学作进一步说明如下。案例1：在递归函数的谓词递归性证明中，首先通过使用真值表分析法得到证明过程的特征函数，进一步引入广义德摩根律，并通过启发使少部分学生给出不同于原有教案上的证明方法。案例2：在讲授四元组、五元组图灵机过程中，引入三国演义中的刘备东吴招亲、诸葛亮授赵云3条锦囊妙计的故事展开图灵机的状态变化与操作过程，将深奥的教学内容与大家熟悉的故事巧妙结合，达到寓教于乐的目的。计算理论的讲述一方面可以使学生了解这些计算模型的知识，看到它们的现代应用演化。在教学中，注重启发学生将这种“演化”方法融入自己的科学研究中，利用自己所研究领域先驱学者提出的原创方法加上其他方法及所解决问题的特性解决问题，把“共性”+“特性”解决问题的思想融进计算思维与创新能力的培养过程中。另一方面，在各章不同计算模型讲授过程中，以问题启发学生思考，问题可以是：这些计算模型有什么区别？共同点又是什么？在不同讲述内容中可计算是如何定义的？通过学生思考与教师释疑，学生可意识到同样的问题有不同的解决方法，学会从不同角度思考问题，勇于探索并打破思维框架的束缚，寻求问题新的解决方案，这是创新能力培养的必要过程；同时，学生可在这个过程中充分理解和掌握计算机科学先驱们对问题的定义、方法的描述、性质的验证或证明，这也是今后从事科学研究的研究生应该掌握的必要方法与思维方式。
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沈阳建筑大学是辽宁省唯一的一所建本文由http://收集整理筑类院校,我校控制科学与工程学科以智能建筑技术为学科特色,智能建筑技术的核心计算机控制技术。随着计算机控制技术的发展,对计算机控制理论和技术要求越来越高,但多年来计算机控制理论与设计课程教材内容上没有太大变化,教材内容陈旧是主要问题之一;其二,计算机控制理论课程与实际脱节,就理论讲理论,内容枯燥,不易理解;其三,很难能找到适应建筑类院校研究生培养的教材。
为此,对该课程进行了改革,取得了良好效果。
1.1 引进前沿技术
结合计算机控制技术的发展和最新成果,引入计算机控制研究的前沿技术,不断更新教学内容,使学生能学习掌握最新的知识和技术。
1.2 注重基础教学
按照“基本原理－系统分析－系统设计”的思路讲授课程,结合实例分析和实践环节,使学生掌握计算机控制系统基本原理、方法和技术,具备计算机控制系统的应用和设计能力。
1.3 反映智能建筑特色
结合智能建筑系统工程实例讲授,使计算机控制理论与智能建筑系统设计融合,体现智能建筑技术特色。WWW.133229.CoM
1.4 重在能力培养
将计算机控制理论学习与工程案例分析、科研成果相结合,通过课堂讨论、专题报告、专家教学、科研活动等实践环节训练,培养学生的实践能力。
2 丰富教学内容,满足社会发展需求
2.1 收集相关资料,充实课程内容
注意学科发展动态,收集国内外控制理论与控制工程的相关资料,特别是控制理论方面的有重要价值的论文、参考书籍及控制理论方面的原版教材,将计算机控制技术中最新、最先进的知识引入教学,大大充实了计算机控制理论与设计课程的教学内容,扩大了学生的知识视野。
2.2 将科研成果引入教学
在课程讲授的过程中结合科研工作研究成果,将科研中成功应用的计算机控制系统的工程实例开展案例教学,通过对计算机控制系统实例进行解剖分析,从硬件设计到软件控制程序,从软硬件接口电路到大系统连接,从常规的控制方法到先进的智能控制方法,结合实际系统设计中的经验,理论联系实际,受到学生普遍欢迎。
3 改进教学方法,提高教学效果
3.1 改进教学模式,促进学生积极思考,激发创造性思维
建立以学生为主体、以教师为主导的基于探索和研究的教学模式。在课堂教学中,以国内外典型计算机控制工程实例为载体,引导学生多方位、多角度地发现问题,有效地调动学生的学习积极性,激发学生的潜能;在课堂教学中鼓励师生交流;启发式教学,引导学生通过思考、分析和探索学习,鼓励学生大胆质疑、独立思考和创新思维。教学模式的改变,调动了学生学习的积极性,又激发了学生的创造性思维;开展研究型教学,开展学科前沿知识研讨、理论难点研讨、系统设计难点研讨等专题讨论。具体方法是:事先布置研讨内容,让学生查阅资料,针对实际问题,阐述自己的观点,每个研究主题指定主讲述人,并进行专题研讨,通过多媒体等现代化教学手段激发学生学习的兴趣,通过与学生互动,包括课程介绍、图片和录像资料、系统实例分析等教学资料,进行深度思考。
3.2 案例教学收到良好效果
在课堂教学中,将基本理论、设计方法、实例分析等按模块化进行归类,采用模块化教学分析方法,每章归纳出知识结构,从知识结构了解各个知识点之间的联
转贴于
系,以及模块中的各个知识单元到模块与模块之间的内在联系,深入浅出,由理论到工程应用,使学生易于掌握。
3.3 教学方法和手段的多样化,提高了学生的学习兴趣
深入实际:到中科院沈阳自动化所、科学家花园智能工程现场等单位进行现场教学。事先布置一些思考题,让学生带着问题学习,把课堂的理论知识和实践知识有机地结合起来。请专家讲解计算机理论在机器人控制、智能建筑中的应用技术,并通过现场的演示和实际操作,从理论到实践,展示了计算机控制理论在实际对象中的应用情况,更真实、直观,使学生更加真实地了解了计算机控制理论的重要性。
专家讲座:聘请有智能建筑实际工作经验的专家到校内做学术报告,做计算机控制技术发展国内外发展状况及计算机控制技术在智能建筑技术中的应用方面的报告,扩大了学生的知识视野开阔了学生的知识视野。
将现代技术与教材有机结合:现代技术与教材有机结合,形成立体化的教学环境。多媒体课件、网络教学软件、文字引导学生开展科研训练,学生自主选题,搜集资料,开展科研训练计划,鼓励研究生开展研究性学习,以巩固学生课程所学知识,并使课堂教学与科学研究融为一体,激发他们的科研和创新热情。
多种教学方式的融合:如课本文由http://收集整理堂讨论教学与教师讲授相结合,学科前沿知识与教材基本内容相结合,理论与工程实际相结合,科研成果与教学内容相结合,课堂教学与实践教学相结合等,大大提高了讲课效果。
(1)采用模块分析方法,深入浅出。系统设计要结合科研工作实际,从理论到实践,通过工程实例讲述,使设计更贴近实际;(2)将抽象的理论描述转化为形象化的描述。利用图形、图像信息资源使学生能够尽可能的接近实际系,从而提高学生认知度和学习兴趣。(3)在分析系统特性时,采用对比的分析方法,有助于学生深入理解各种分析方棕的特点、区别、适用条件及相互之间的关系。
