《计算机学科基础综合》教学大纲

《计算机学科基础综合》教学大纲适用范围：202X版本科人才培养方案课程代码：08150911课程性质：专业选修课学分：4学分学时：64学时（理论64学时）先修课程：数据结构后续课程：计算机学科专业综合适用专业：数据科学与大数据技术开课单位：计算机科学与技术学院一、课程说明《计算机学科基础综合》是数据科学与大数据技术专业的专业选修课。本课程的主要任务是让学生巩固计算机学科的基础知识，包括编程语言和数据结构及算法等相关知识，提高学生对数据结构与算法理解的深度与广度，加强学生在计算机专业领域中分析问题与解决问题的能力，为学生后续从事相关专业、继续深造打下基础。二、课程目标通过本课程的学习，使学生达到如下目标：课程目标1：掌握编程语言语法和一些常用函数及程序设计的基本思想、掌握常用的算法与编程技巧，具备抽象问题并用编程解决实际问题的能力，同时能够寻找多种解决方法。课程目标2：在课程教学中把理想信念教育与科学精神的培养结合起来，提高学生用马克思主义的世界观和方法论认识、分析和解决问题的能力；并把相应的可行方案与数据结构和算法特点结合，进行合理选择与改进。课程目标3：让学生在学好专业知识的同时坚持实践练习，并且不断反思和总结，培养学生自主学习的习惯，增强终身学习的能力。三、课程目标与毕业要求《计算机学科基础综合》课程教学目标对数据科学与大数据技术专业毕业要求的支撑见表1。表1课程教学目标与毕业要求关系毕业要求指标点课程目标支撑强度2.问题分析2.2能根据数学、自然科学和工程科学的基本原理为数据科学与大数据技术领域复杂工程问题选择合适的问题解决方案。课程目标1：掌握编程语言语法和一些常用函数及程序设计的基本思想、掌握常用的算法与编程技巧，具备抽象问题并用编程解决实际问题的能力，同时能够寻找多种解决方法。M3.设计/开发解决方案3.3在解决方案设计中，具有综合考虑社会、健康、安全、法律、文化及环境等因素的意识和创新意识。课程目标2：在课程教学中把理想信念教育与科学精神的培养结合起来，提高学生用马克思主义的世界观和方法论认识、分析和解决问题的能力；并把相应的可行方案与数据结构和算法特点结合，进行合理选择与改进。H12.终身学习12.1能够认识到终身学习的重要性，掌握正确的学习方法，具备自主学习能力。课程目标3：让学生在学好专业知识的同时坚持实践练习，并且不断反思和总结，培养学生自主学习的习惯，增强终身学习的能力。M注：表中“H（高）、M（中）”表示课程与相关毕业要求的关联度。四、教学内容、基本要求与学时分配理论部分的教学内容、基本要求与学时分配见表2。

表2教学内容、基本要求与学时分配教学内容教学要求，教学重点难点理论学时对应的课程目标1C程序设计1.1C语言数据类型、运算符与表达式1.2程序流程控制语句1.3数组与函数1.4指针与结构体教学要求：掌握常量与变量、运算符与表达式；掌握赋值语句、分支语句、循环语句；掌握一维数组、二维数组和多维数组；掌握字符数组；掌握函数定义与调用；掌握函数的嵌套调用；掌握递归函数；掌握指针变量及其定义、引用；掌握指针的移动与比较、指向指针变量的指针与多级指针；掌握数组元素的指针引用；掌握指针参数与函数的地址传送调用；掌握结构体类型及其定义、结构体变量定义及其初始化，掌握结构体变量的操作。重点：数据类型转换；赋值语句、分支语句和循环语句；数组定义、数组元素引用、字符串处理函数；函数定义与调用，虚实结合与传值调用；指针变量及其定义、引用，数组元素的指针引用，字符串的存储与处理；结构体类型及其定义、结构体变量定义及其初始化，结构体变量的操作；结构体数组的定义与初始化、对结构体数组元素的操作。难点：数值的定点与浮点表示，数据类型转换；逻辑运算符与逻辑表达式；改变分支和循环执行状态的语句；二维数组；字符串处理函数；递归函数；变量的作用域与生存期；数组元素的指针引用，字符串的存储与处理，指针与函数；指向结构体变量的指针161、2、32.数据结构2.1线性表2.2栈和队列2.3串、数组和广义表2.4树与二叉树2.5图2.6查找和排序教学要求：掌握线性表的定义和特点；掌握线性表的操作和应用；掌握栈和队列的定义、特点、逻辑结构以及基本运算；掌握串和广义表的定义和基本特点；掌握树和二叉树的定义和特点；掌握二叉树的存储方法和遍历方法；能完成树、森林与二叉树间的相互转换；掌握图的存储方式和遍历方法；能用图解决实际问题；掌握查找的基本方法；掌握插入类、交换类、选择类、归并类排序的基本思想和方法。重点：单链表的插入、删除和查询；栈和队列的定义、特点、基本操作；串的定义和运算、广义表的定义和存储；二叉树的定义、性质、存储、遍历、应用；图的存储、遍历和应用；线性表、树表、散列表的查找；插入、交换、选择、归并排序的基本思想。难点：通过单链表举一反三对循环链表和双向链表进行操作；循环队列的表示和实现；串的运算；哈夫曼树及其应用；图的应用；散列表的查找；希尔排序、快速排序、堆排序。481、2、3合计64五、教学方法及手段本课程以课堂讲授为主，结合讨论、案例、网络资源共享、多媒体演示等教学手段完成课程教学任务和相关能力的培养。使学生巩固计算机学科的基础知识，包括编程语言和数据结构及算法等相关知识，提高学生对数据结构与算法理解的深度与广度，加强学生在计算机专业领域中分析问题与解决问题的能力，为学生后续从事相关专业、继续深造打下基础。六、课程资源1.推荐教材：无2.参考书（1）严蔚敏，李冬梅，吴伟民等.数据结构（C语言第2版）[M].北京：人民邮电出版社，2021.（2）刘畅.数据结构[M].上海：上海交通大学出版社，2016.（3）程杰.大话数据结构[M].北京：清华大学出版社，2020.3.期刊（1）余军霞,董永权.OBE课程教学设计与实践——以数据结构与算法课程为例[J].软件导刊,2021,20(10):219-224.（2）刘莞玲,吴英杰,傅仰耿等.新工科背景下算法与数据结构实践教学改革探索[J].计算机教育,2021(07):73-76.（3）李志华,张烨超,詹国华.数据结构课程思政建设的探索与实践[J].计算机教育,2021(07):64-67.（4）王亚丽,高淑敏,袁培燕.课程思政引领的数据结构课程教学[J].计算机教育,2021(08):57-60.（5）A.FLB,K.MA,ArnaudC,etal.Adynamicdatastructurefortemporalreachabilitywithunsortedcontactinsertions[J].SocialNetworkAnalysisandMining,2021,12(1).4.网络资源（1）Emphatic.几种排序算法详解以及比较（8种）[EB/OL].2022-07-06[2022-09-03]/m0_60416282/article/details/125623481（2）海拥.30个重要数据结构和算法完整介绍(建议收藏保存)[EB/OL].2022/02/21[2022-09-03]/blogs/333195?utm_source=zhihu&utm_medium=bbs-ex&utm_campaign=other&utm_content=content（3）IT小郭.数据结构：八大数据结构分类[EB/OL].2022-08-31[2022-09-03]/GoodburghCottage/article/details/125681654七、课程考核对课程目标的支撑课程成绩由过程性考核成绩和期末测试成绩两部分构成，具体考核/评价细则及对课程目标的支撑关系见表3。表3课程考核对课程目标的支撑考核环节占比考核/评价细则课程目标123过程性考核课堂表现15（1）根据课堂出勤情况和课堂回答问题情况进行考核，满分100分。（2）以平时考核成绩乘以其在总评成绩中所占的比例计入课程总评成绩。√√√852作业20（1）主要考核学生对各章节知识点的复习、理解和掌握程度，满分100分；（2）每次作业单独评分，取各次成绩的平均值作为此环节的最终成绩。（3）以作业成绩乘以其在总评成绩中所占的比例计入课程总评成绩。√√√1055阶段测试15（1）主要考核学生对阶段学习内容的复习、理解和掌握程度，满分100分；（2）每次测试单独评分，取各次成绩的平均值作为此环节的最终成绩。（3）以测试成绩乘以其在总评成绩中所占的比例计入课程总评成绩。√√√753期末考核50（1）测试成绩100分，以测试成绩乘以其在总评成绩中所占的比例计入课程总评成绩。（2）C语言部分主要考核流程控制语句、数组与函数、指针、结构体；数据结构部分主要考核线性表、栈和队列、树与二叉树、图、查找和排序算法。（3）测试题型为：选择题、填空题、简答题和分析计算题等。√√√202010合计：100分453520八、考核与成绩评定1.考核方式及成绩评定考核方式：本课程主要以课堂表现、作业、阶段测试、期末测试等方式对学生进行考核评价。考核基本要求：考核总成绩由期末测试成绩和过程性考核成绩组成。其中：期末测试成绩为100分（权重50%），题目类型为填空题、选择题、简答题和分析计算题等类型，测试题目中基本知识、基本理论、基本技能的试题分值不超过50%，综合应性或分析性题目分值不低于50%；课堂表现、作业等过程性考核成绩为100分（权重50%）；过程性考核和测试题型分值分配应与教学大纲各章节的学时基本成比例。2.过程性考核成绩的标准过程性考核方式重点考核内容、评价标准、所占比重见表4。表4过程性考核方式评价标准考核方式所占比重(%)100>x≥9090>x≥8080>x≥7070>x≥60x<60课堂表现30笔记完整，积极参与教学活动，踊跃回答问题，准确率大于90%。笔记完整，认真参与教学活动，回答问题准确率大于80%