以学科竞赛为载体的大学生创新能力提升模式构建-2019年教育文档.pdf

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1、精品以学科竞赛为载体的大学生创新能力提升模式构建摘要：全国计算机仿真大赛在激发教师和学生的研究热情，提高大学生的工程实践能力和创新意识等方面都产生积极的影响。本文阐述了学科竞赛在人才培养中的重要作用，具体分析了全国计算机仿真大赛对学生综合创新能力培养方面的要求，重点介绍了我们在这方面所做的相关探索和经验总结，构建了以学科竞赛为载体的大学生创新能力提升模式。在我国高等教育由外延扩张到内涵发展的过程中，大学生的创新能力培养成为高等教育改革的重点。《中华人民共和国高等教育法》第五条规定：高等教育的任务是培养创新精神和实践能力的高级专门人才。我们认为工科专业作为我国工程技术人才培

2、养的摇篮，正是适应时代发展需要，可以将创新精神和实践能力教育有效结合，并在李克强总理“大众创业、万众创新”的时代背景感召下培养出专业精深、能力强且素质高的国民经济建设一线高级应用人才。结合中国地质大学（武汉）计算机学院自身的特点，我们探索出一条以学科竞赛（主要是全国计算机仿真大赛，互联网+创新创业大赛等）为载体的大学生创新能力有效提升的路径。创新是一个民族进步与发展的不竭动力，《国家中长期教育改革和发展规划纲要（2010-2020年）》提出：“着力提高学生服务国家服务人民的社会责任感、勇于探索的创新精神和善于解决问题的实可修改编辑精品践能力。”[1]所以，我们学院的创新教

3、育便是以培养大学生的创新精神和在实践中的创新思维能力为基本价值取向，以创新精神的培育为起点，将创新实践能力作为核心，落脚到学生的综合素质提升。在摸索学生创新能力提升的教学实践中发现，学科竞赛作为载体，牵引学生在参赛过程中锻炼思维，学会协作、懂得创新，把想法落实到技术应用中，是一个有效的培养路径。一、学科竞赛在高校人才培养中的重要作用学科竞赛是面向大学生开展的课外科技活动，是培养学生创新精神和实践能力的有效载体，是激发潜能和创造力的最好手段，对培养和提高学生的创新思维、创新能力、团队合作精神、解决实际问题和实践动手能力具有非常重要的作用[2]。目前，大学生学科竞赛种类繁多，

4、除了有教育部、团中央等权威机构主办的数学建模、电子设计、软件设计开发等外，社会上一些企业单位也开始发觉举办竞赛是为其选拔人才并解决科技攻关难题的有效途径。通过这些竞赛，从实践操作层面激发学生的学习热情，调动大学生的学习积极性，并在这一过程中帮助学生积累和运用知识，同时充分锻炼了学生的非智力因素。比如，加强团队合作精神、提高竞争意识并在克服困难的过程中磨炼意志。经过学科竞赛的洗礼，学生真正体会到科技攻关的艰辛，并享受到自己创造的成就感，这些都将沉淀为其人生的宝贵精神财富。各种学科竞赛也推动学校教学改革，让各专业、学科发现并选拔出一批在学可修改编辑精品术科研方面有潜质的优秀人

5、才，同时，竞赛的舞台让广大参与其中的学生充分展示自己的智慧和能力，让一大批科技精英脱颖而出。鉴于此，我们坚持以全国计算机仿真大赛为平台，进而促进专业学科教学改革的发展;既完善学科人才培养的科学理论体系，又培养一批专业基础扎实的高端科研应用型人才，让人才培养与科学研究相互促进，实现学科专业综合教育与教学改革目?撕腿瞬排嘌?的目标。二、全国计算机仿真大赛的基本要求分析全国计算机仿真大赛是受教育部高等教育司的委托，以促进素质教育和创新教育，推动高校的教育改革工作为目的的学科竞赛，目前已成功举办六届[3、4]。1.竞赛的基本赛制、赛程介绍。竞赛选题来自于工程技术和科学管理中的实际

6、问题，组委会给出几个竞赛题目，要求各参赛队任选一题，在十五日内完成建模、方案的解决、改进性能并写出计算机仿真报告。既有运用理论知识的建模，又有仿真的调试过程，让学生真正将理论学习的知识转变为实际可用的方案;同时由于时间紧、难度系数较大，对参赛的学生要求高，对学生在理论知识面的宽度、广度和深度上，以及将理论运用于实践的能力，还有文字表达功底的要求都比较高。唯有此，方能完成任务，取得好的成绩。另外，计算机仿真大赛有其不同于其他学科竞赛的特殊要求。比如，数学建模竞赛，一般不要求进行程序验证。但计算机可修改编辑精品仿真大赛格外注重仿真的可重复性和可实现性，要求仿真结果的正确，这就

7、对编程的规范提出高要求，需要实现程序界面的友好、程序的适用性等目标。2.科学地进行仿真建模训练。创新不是天马行空般地随意发挥，而是在一定规范程序下的科学实践。总结我们多年来参赛的经验，可以概括为以下几个重要步骤：首先，是问题的提出和建立模型。通过系统地分析得出研究问题的求解目标，给出总体方案，之后将系统抽象为数学上的逻辑关系，选择适合的方法设计整个仿真流程图，在此基础上逐步细化模型。其次，是数据的收集和模型的转换。对于近年来出现的涉及雾霾、金融等交叉领域问题，需要学生自主搜集相关数据，考虑到气象，经济问题的复杂性，要在数据充足