软件高职专业数学课程改革方案VIP免费

软件高职专业数学课程改革方案前言：现代任何一门学科的发展都离不开数学。计算机科学更是如此，它的诞生和发展是同数学密不可分的。在计算机科学与技术的众多分支领域中，如计算机软件与理论、计算机应用技术、计算机通信和网络技术及人工智能等领域中，数学理论的应用随处可见。考虑到软件高职专业的特点和培养面向应用软件开发人才的目标定位，同时基于“够用、实用”的原则并考虑到课程教学时数的限制，软高专业的数学课程没有必要详细地介绍微积分、线性代数、概率论和离散数学的内容，而应该有选择地介绍这些理论中最基本的概念与方法，从着力提高学生的自主创新能力和实践能力出发，围绕专业课程的需求，教学大纲的修订，教学内容的调整，教学方法的改革与学生数学能力的培养等几个方面开展软高专业数学课程的改革。一、理清专业需求，明确改革方向1、微积分与计算机科学自从牛顿和莱布尼兹创立了微积分以来，微积分作为一个基本的处理连续数学的工具，不仅自身的理论得到迅猛的发展，而且被广泛应用于自然科学、工程技术和经济管理等领域，即使是以处理离散对象为主的计算机科学，也离不开微积分这个经典的数学工具。比如无理数的计算问题，如何在精度许可的范围内尽可能精确地计算一个无理数，我们可以利用无穷级数展开的方法将这些无理数表示成无穷多项有理数的和。如，又如初等函数的计算问题，一个求和式的编程计算问题。这些问题说明，无穷级数展开和级数收敛的知识对于计算机科学而言是十分重要的，甚至对于保障程序设计的正确性来说也是必不可少的。而要掌握有关无穷级数的知识，就必须学习极限、收敛性，函数的导数等知识，这些正是微积分的基本内容。2、线性代数与计算机科学在大量的工程设计、经济管理以及计算机应用等领域中，常常需要求解多个未知数（简称多元）的线性方程组。研究多元线性方程组解的存在性、解的结构以及如何有效地求解多元线性方程组，是线性代数的一个主要研究内容。矩阵是研究多元线性代数方程组求解的一个基本的工具，也是研究线性代数的一个基本工具。特别是矩阵的概念和描述问题的方式可以应用于诸如数据结构、计算机算法设计、图论、计算机图形学、计算机网络分析、图像处理等计算机科学的诸多分支领域。因此，掌握矩阵的方法及其应用不仅是学好线性代数的基础，也可为今后学习计算机科学理论和程序设计奠定基础。3、概率论与计算机科学概率论在计算机领域的应用非常广泛，学习和掌握概率论思想方法对今后学习计算机知识和从事相关工作有着重要的意义。例如，下列问题都同概率论的思想方法密切相关：如何根据机房遭受病毒攻击的记录分析病毒发作的规律，计算机系统各部件发生故障的可能性的计算，一台安装了两组密码的系统比只安装一组密码的系数安全系统大了多少，电脑公司如何分配用于不同媒体的广告费以获得更高的顾客购买率，一幅图像传输时的误码率有多大，一个软件工程师如何利用概率分析的方法进行故障诊断等等。另外，概率论中的另一个重要概念“随机变量”及其分布模型在计算机科学领域的应用也是十分广泛的。例如，网站的点击次数用什么模型描述；服务器每分钟接到的服务请求次数服从什么分布；销售过程中售后服务人员安排多少合适；一个班级某课程的考试成绩尽管是个随机变量，但总体上都呈现出“中间高，两头低”的形式，这种现象如何描述；当急于访问某热门站点，但又不愿意等待太长的时间时，访问到的可能性有多大；计算机图像处理中的直方图均衡化问题该如何有效地处理等。4、离散数学与计算机科学信息和数据在计算机中是以二进制代码的形式存储的，即计算机处理的是离散的对象。因此，研究离散对象的离散数学很自然地成为计算机科学基础理论的一个重要组成部分。作为计算机科学基础的布尔代数、关系代数、数理逻辑、图论等都属于离散数学研究的内容。其中数理逻辑对形式语言的编译产生了重大影响，并形成了完整的理论；集合论是数据库的基础；代数结构的理论被用于对数据结构的研究，产生了抽象数据类型的理论，也成为编码理论的数学基础；而图论的概念和理论被广泛用于人工智能、操作系统、数据检索等。理清以上软高...