计算机科学与技术专业人才培养方案

学科门类：理学             专业代码：080901

一、培养目标

本专业服务国家数字中国产业发展战略和区域经济社会发展，面向新一代信息技术产业需求，培养能够践行社会主义核心价值观，德智体美劳全面发展，具有一定的科学文化水平，良好的人文素养、职业道德和精益求精的工匠精神，掌握数学、计算机科学基础理论，掌握人工智能技术、机器学习算法及行业相关法律法规等核心知识，具备计算机科学与技术实践应用能力、多场景数据处理能力、AI算法模型构建能力、智能系统研发与运维能力及跨角色团队协作能力，兼具创新创业意识与行动能力，拥有突出的就业竞争力和终身发展能力，能够在区域新一代信息技术产业领域，从事计算机应用开发、智能系统实施、技术适配落地等工作的高素质应用型人才。

学生在毕业5年左右，预期能够达到以下目标：

目标1.专业能力

能够多学科融会贯通，从事计算机科学与技术相关领域科学研究、技术开发、工程设计、项目管理等工作。

目标2.职业能力

能够及时跟进计算机科学与技术领域前沿技术，具备工程应用创新能力，具有解决计算机科学与技术、人工智能相关领域复杂工程问题的能力，能有效承担和分工合作完成团队任务，具备较强的行业竞争力。

目标3.人文素养

具备健全的人格和科学的世界观，具有良好的人文修养，社会责任感和团队协作精神，在实践中能够自觉践行社会主义核心价值观，并综合考虑法律，环境与可持续性发展等因素。

目标4.发展能力

具有良好的沟通表达能力和国际视野，拥有终身学习意识和自我完善能力，能够在计算机科学与技术相关领域不断拓展自己的知识和能力，主动适应社会的发展和变化。

二、培养要求

为达到上述培养目标，本专业学生需要达到以下要求：

1.工程知识：掌握本专业所需的数字、自然科学、工程基础和自然科学与技术的专业知识，能够将上述知识用于解决计算机科学与技术领域的复杂工程问题。

1.1 能够运用数学、自然科学和工程基础知识合理描述计算机科学与技术专业领域的工程问题；能针对计算机科学与技术工程问题的处理过程进行抽象，建立合适的数学模型并求解；

1.2 能够将工程基础知识、专业知识和数学模型用于推演工程问题，并分析其中的影响因素；能够将工程基础知识、专业知识和数学模型用于计算机科学与技术领域复杂工程问题的方案比较和综合。

2.问题分析：能够应用数学、自然科学和工程科学的基本原理，识别、表达、并通过文献研究分析计算机科学与技术领域的工程问题，以获得有效结论。

2.1 能够准确识别计算机科学与技术领域工程领域中的复杂问题，并能够清晰、准确地表达问题的本质和关键点，为后续的分析和解决提供明确的方向；

2.2 能够运用数学建模、逻辑推理、实验验证等方法，对识别出的问题进行深入分析，通过文献研究、数据分析等方式获取相关信息，综合运用所学知识得出合理的结论，并提出有效的解决方案。

3.设计、开发解决方案：能够设计针对计算机科学与技术领域复杂工程问题的解决方案：设计满足特定需求的系统、模块或算法流程，并能够在设计环节中体现创新意识，考虑社会、建课、安全、法律、文化及环境因素。

3.1 掌握计算机人工智能系统全生命周期开发流程，熟悉机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等核心技术及其开发方法，能根据项目需求合理选择技术方案。综合考虑经济、社会、健康、安全、法律、文化及环境等现实约束条件，论证设计方案的可行性和创新性，确保系统设计科学、实用且符合伦理规范。

3.2 能够采用软硬件协同设计思想，优化系统性能，整合、改进并完善系统功能。具备以规范的图纸文档、清晰的代码注释和直观的实物演示等形式，准确呈现设计成果的能力，确保系统可维护、可扩展且易于理解。

4.研究：能够基于科学原理并采用科学方法对计算机科学与技术领域复杂工程问题进行研究，包括设计实验、分析与解释数据，并通过信息综合得到合理有效的结论。

4.1 能够基于科学原理，针对计算机科学与技术领域的复杂问题，设计并实施有效的实验方案，掌握实验设计原则和数据采集方法，确保实验过程严谨、数据可靠。

4.2 能够运用科学方法分析和解释实验数据，综合运用统计分析和机器学习等技术，提取有价值信息和规律，得出合理结论，并将其转化为实际应用或科研方向。

5.使用现代工具：能够针对计算机科学与技术领域复杂工程问题，开发、选择与使用恰当的技术、资源、现代工程工具，包括对计算机科学与技术领域复杂工程问题的预测和模拟。

5.1 能够针对计算机科学与技术领域的复杂工程问题，开发、选择并熟练运用主流技术与资源，包括人工智能框架、开发工具和数据处理工具，以高效解决问题。

5.2 能够运用现代工程工具对复杂工程问题进行预测和模拟，并理解其局限性；通过模型训练、验证和测试，优化系统设计，为实际应用提供支持。

6.工程与可持续发展：能够基于计算机科学与技术领域工程相关背景知识进行合理分析，评价工程实践和复杂工程问题解决方案对社会、安全、法律及文化的影响，并意识到应承担的责任；能够理解和评价针对计算机科学与技术领域复杂工程问题的工程实践对环境、社会可持续发展的影响。

6.1 能够基于计算机科学与技术领域的工程背景知识，合理分析并评价工程实践和复杂工程问题解决方案对社会、安全、法律及文化的影响，明确自身应承担的责任，确保其符合伦理和社会规范。

6.2 具备社会责任意识，能够充分考虑工程实践对人类社会和环境的潜在影响，遵循相关法律法规和伦理准则，积极承担职业责任。能够理解和评价计算机科学与技术领域工程实践对环境和可持续发展的影响，确保解决方案符合可持续发展的要求。

7.伦理与职业规范：具有人文社会科学素养、社会责任感，能够在计算机科学与技术领域工程实践中理解并遵守工程职业道德和规范，履行责任。

7.1 了解中国国情，具有良好的人文素养和强烈的社会责任感，能够理解并遵守诚信公正的工程职业道德和伦理规范，在计算机工程实践中做到诚实守信、尊重知识产权、保护用户隐私，确保技术应用符合伦理原则。

7.2 理解计算机工程师对公众的安全、健康和福祉，以及环境保护的社会责任，认识到工程实践中的伦理决策对社会的影响。能够在计算机工程实践中自觉遵守并履行相应的责任。

8.个人与团队：能够在多学科背景下的团队中承担个体、团队成员以及负责人的角色。能够听取其它团队成员的意见和建议，充分发挥团队协作的优势。

8.1 具有良好的身体素质，能够与其它学科成员合作开展工作，能胜任个体和团队成员的角色并承担相应的责任；

8.2 在计算机工程实践中，能够组织团队成员开展工作，与团队其他成员有效合作，承担相应责任，倾听其他团队成员的意见。

9.沟通：能够就计算机领域复杂工程问题与业界同行及社会公众进行有效沟通和交流，包括撰写报告和设计文档、陈述发言、清晰表达或回应指令，并具备一定的国际视野，能够在跨文化背景下进行沟通和交流。

9.1能够以口头、文字和图表等方式就计算机复杂工程问题与他人进行有效的专业术语交流及沟通。

9.2能够跟踪计算机工程领域的国际发展趋势、研究热点，理解不同文化、技术行为之间的差异，可以在跨文化背景下进行沟通和交流，具有一定的国际视野。

10.项目管理：理解并掌握工程管理原理与经济决策方法，并能在多学科环境中应用。

10.1理解计算机工程管理原理与经济决策的方法，掌握计算机工程项目中所涉及的工程管理和经济决策方法。

10.2 能够将项目管理和经济决策的原理及方法，应用到以计算机科学与技术为支撑的多学科环境下的项目设计与开发过程中，做出合理的项目决策，确保项目的经济效益和社会效益。

11.终身学习：具有自主学习和终身学习的意识，有不断学习和适应发展的能力。

11.1能正确认识自我探索和学习新技术的必要性，主动提升自身的专业技能。

11.2 能适应社会发展和职业需求，具备计算机科学与技术方面新知识、新技术的自主学习和更新能力。

三、毕业要求对培养目标的支撑

计算机科学与技术专业毕业要求对培养目标的支撑关系如下表所示：

注：在有对应关系的框内填“√”

四、主干学科

计算机科学与技术

五、核心课程

数据结构、计算机操作系统、计算机组成原理、计算机网络原理、算法设计与分析、机器学习技术、深度学习技术、计算机视觉技术与应用、自然语言处理技术与应用等课程。

六、主要实践性教学环节

C语言程序课程设计实训、数据库原理及应用实训、Web应用项目开发实训、课程资源包-人脸检测综合案例实践、深度学习下的OCR技术综合案例实践、军事训练、实习、毕业论文（设计）、创新创业实践、 素质拓展、劳动实践、安全教育。

七、学制与学位

标准学制：4年                              修业年限： 3-8 年

学    时：2476学时                         学    分： 160学分

学    位：理学学士

八、毕业资格

学生在修业年限内，修完专业人才培养方案规定内容和学分，达到学校规定的毕业要求，准予毕业。符合学位授予条件的，授予学士学位。

九、课程设置、学时学分分配

注：“实践总学时学分合计”包括非独立设置的实验实践环节和独立设置的实验实践课程（环节）。

十、教学计划进程安排表

（一）通识教育平台

1.通识必修课

2.通识选修课

注：学生在学习期间应至少选修10学分。其中，“四史”课程中至少选修1门课程；《大学生心理健康教育》为必选课程；艺术审美类课程至少选修2学分。允许学生跨专业选修其他专业的课程，折合和冲抵通识选修课学分。

（二）学科专业平台

（三）实践教学平台

注：各专业可根据实际添加实验实践课程以及实践环节。素质拓展、劳动实践和应急安全教育不计入总学分。

十一、计算机科学与技术课程体系与毕业要求指标点矩阵