计算机科学与技术学科的方法论

《计算机科学与技术学科的方法论》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在教育资源-天天文库。

1、计算机科学与技术学科的方法论计算机科学与技术学科，简称为计算机学科，虽然只有短短的几十年的历史，但是，它已经具有了相当丰富的内容，并且正在成长为一个基础技术学科。除了基本的知识体系外，该学科相应的学科方法论也已开始形成。所以说，当今的计算机科学与技术学科是由其基本的知识体系和相应的方法论构成的。2.1计算机科学与技术学科的定义2.1.1计算学科和计算机科学与技术学科的关系计算机科学与技术学科，包括计算学科（computingdisci-pline）的大部分内容，既可以看成是计算学科的一种全面体现，又可以看成是计算学科的最基本学科。因为，计算学科包含计算机科学、计算机工程、软件工程信息工程

2、等学科，而计算机科学与技术学科包含这些学科的最基本内容，所以，计算机科学与技术学科可以与计算学科相对应。因此，我们用计算学科的描述来定义计算机科学与技术学科。计算学科是研究通过在计算机上建立模型并模拟物理过程来进行科学调查和研究的学科。该学科是对信息描述和变换算法的系统研究，主要包括它们的理论、分析、效率、实现和应用。2.1.2计算机科学与技术学科的根本问题计算机科学与技术学科是研究计算机的设计、制造和利用计算机进行信息获取、表示、存储、处理、控制等的理论、原则、方法有技术的学科。它包括科学与技术两方面。科学侧重于研究现象,揭示规律；技术则侧重于研制计算机和研究使用计算机进行信息处理的方

3、法与技术手段。科学是技术的依据，技术是科学的体现；技术得益于科学，又向科学提出新的课题。科学与技术相辅相成、相互作用，二者高度融合是计算机科学与技术学科的突出特点。计算机科学与技术学科除了具有较强的科学性外，还具有较强的工程性，因此，它是一门科学性与工程性并重的学科，表现为理论性和实践性紧密结合的特征。计算机科学与技术的迅猛发展，除了源于微电子学等相关学科的发展外，主要源于其应用的广泛性与强烈的需求。它已逐渐渗透到人类社会的各个领域，成为经济发展的倍增器、科学文化与社会的催化剂。应用是计算机科学与技术发展的动力、源泉和归宿，而计算机科学与技术又不断为应用提供日益先进的方法、设备与环境。所

4、以，简单地讲，计算机科学与技术学科的根本问题是：什么能被（有效地）自动化。这也是计算学科的根本问题。计算机科学与技术学科和电子科学、工程以及数学有很深的渊源。计算机科学家一向被认为是独立思考、富有创造性和想象力的。问题求解建立在高度的抽象级别上，问题的符号表示及其处理过程的机械化、严格化的固有特性，决定了数学是计算机科学与技术学科的重要基础之一，数学及其形式化描述、严密的表达和计算是计算机科学与技术学科使用的重要工具，建立物理符号系统并对其实施变换是计算机科学与技术学科进行问题描述和求解的重要手段。该学科讨论利用计算机进行问题求解的“能行性”。由于连续对象很难被“能行地”处理，所以这里讨

5、论的重点处理对象是离散的。这就说明了“离散数学”对计算机科学与技术学科的重要性。2.1.3计算机科学与工程计算机科学与工程之间没有本质的区别，只不过它们强调的学科形态的重点不同。科学注重理论、抽象，工程注重抽象和设计。我们还可以根据强调的方面不同，派生出计算机科学、计算机工程、计算机科学与工程、信息系统、软件工程等。在科学的“发现自然规律”、“实验”和“计算”三个范型中，计算学科的研究与实践主要涉及实验范型和计算范型。这表明有些研究可以是以理论研究为主，也可以是以实践为主。所以，在教学过程中，理论和实践教学都是非常重要的，而其中的理论则是重要的基础。2.2计算机科学与技术学科的方法论按照

6、走内涵发展的道路的要求，在计算机科学与技术学科的教育中，学科方法论的内容占有非常重要的地位。对它的认识，应该说是在近期才逐渐形成和加深的。如何将其较完整地贯穿于整个教学过程中，还需要进一步研究、实践和体会。计算学科的方法论系统研究在计算领域认识和实践过程中使用的一般方法，研究这些方法及其性质、特点、内在联系、变化与发展。目前的研究认为，计算学科的方法论主要包含3个方面：学科的3个形态（又称为学科中问题求解的3个过程）、重复出现的12个基本概念、典型的学科方法。前者描述了认识和实践的过程，后两者分别描述了贯穿于认识和实践过程中问题求解的基本方面（要点）和方法。2.2.1学科的3个形态学科的

7、3个形态为抽象、理论、设计。它们描述了计算学科的研究与实践的3种形态，对应于本学科中问题求解的3个典型过程，是学科方法论最根本的内容。理论：它与数学所用方法类似，主要要素为定义和公理、定理、证明、结果的解释。用这一过程来建立和理解计算机科学与技术学科所依据的数学原理。其研究内容的基本特征是构造性数学特征。抽象（模型化）：源于实验科学，主要要素为数据采集方法和假设的形式说明、模型的构造与预测、实验分析、结果分析。在为。可能的算法、数据