信息与计算科学培养方案.docx
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信息与计算科学培养方案
Preparedon21November2021
信息与计算科学培养方案
信息与计算科学专业
培养方案
信息工程学院制（修）订
二〇一一年六月
安徽新华学院信息与计算科学专业人才培养方案
（本科2011级版）
一、专业名称与代码
信息与计算科学070102
二、学制与学位
标准学制：
四年
修业年限：
四至六年
授予学位：
理学学士
三、专业定位
本专业定位为培养德智体美全面发展，掌握自然科学基础知识，系统掌握信息科学和计算科学基本理论、基本知识与基本技术，基本具备本领域分析解决问题的能力，符合信息技术企业、金融行业和科研单位从事科学研究、解决实际问题及设计开发的高素质应用型专门人才。
本专业分三个专业方向：
计算机数字图像处理、计算机软件开发和经济信息与金融信息。
四、专业培养目标与培养要求
培养目标：
本专业培养适应21世纪社会主义现代化建设需要、德智体全面发展的，掌握信息科学和计算科学的基本理论和方法，掌握一定的经济理论知识，具有扎实的计算机技能，具备在信息科学与计算科学领域从事科学研究、解决实际问题及设计开发有关软件的能力，能在企事业单位、科技、教育和金融部门从事应用软件开发与管理、信息处理、图像处理等相关技术工作，能适应社会需求的高级专门应用型人才。
培养要求：
本专业学生主要学习数学、计算科学、信息科学、图像处理的基本原理和方法；能熟练使用计算机（包括常用语言、工具以及一些数学软件），具有信息科学、图像处理、金融学或其他相关学科的专门知识和素质；能熟练运用数学知识和信息分析方法，具备应用软件开发与管理、信息处理、图像处理等能力。
毕业生应获得以下几方面的知识和能力：
1应掌握信息科学、计算科学、金融数学、图像处理等学科的基本理论、基本知识；
2熟练使用计算机（包括常用语言、工具及一些专用软件），具有基本的算法分析、设计能力和较强的编程能力；
3具备从数学模型到解决实际问题这一阶段所需的算法分析设计、编程调试、以及数值模拟的能力和素养；
4深入了解某个应用领域，能运用所学的理论、方法和技能解决某些科研或生产中的具体问题；
5对信息与计算科学理论、技术及应用的新发展有所了解；
6掌握文献检索、资料查询的基本方法，具有一定的科学研究、学术交流和软件开发能力；
7具有较高的思想政治素质、道德品质素质、文化素质、专业素质、心理素质和身体素质。
五、主干学科
数学、计算机科学与技术、软件工程、经济学、金融学
六、学位课程
主要包括：
思想道德修养与法律基础、马克思主义基本原理概论、中国近现代史纲要、毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系概论、大学英语、高等数学、计算机基础与程序设计、体育、信息论基础、微观经济学、大学物理B、国际金融、概率论与数理统计A、线性代数、离散数学、计算矩阵、数据结构、java程序设计、数据库原理与应用、计算机图形学、面向对象程序设计C++、数值分析（数值计算方法）、基于matlab的数学实验、金融工程、证券投资与交易、数字图像处理、算法分析与设计。
七、特色课程
线性代数
LinearAlgebra
课程性质：
专业基础课学分数：
6学时数：
96
课程特色：
线性代数是代数学的一门基础课程，也是工程数学的重要组成部分，特别是强化了线性代数的矩阵理论之后，该门课的学习更有利于学生算法思想的培养，提高学生的编程能力和数据处理能力。
基于matlab的数学实验
matlab
课程性质：
专业核心必修课学分数：
3学时数：
48
课程特色：
该课程全部为实验课程，让学生熟练掌握matlab对数据的处理方法，特别是对经济和金融信息的处理。
将数值分析、矩阵计算、科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多功能集成，为科学研究、工程设计以及必须进行有效数值计算的众多科学领域提供了全面的解决方案。
金融工程
课程性质：
专业核心必修课学分数：
4学时数：
64
课程特色：
该课程将工程思维引入金融领域，融现代金融理论、信息技术、工程技术于一体，采用尖端的数理分析和统计方法，通过学习，使学生能够发明新的金融工具、设计创新性金融手段，提高学生解决实际问题的能力。
IT基础实训
课程性质：
专业核心必修课学分数：
1学时数：
1周
课程特色：
该实训课程为学生新入校的基础实训，能够快速的让学生认识计算机、熟悉计算机和使用计算机，通过组装与维护、网络技术和软件技术三个方面提高学生使用计算机的基本能力。
八、课程体系的设置及分配
课程平台
课程类型
学分数
占总学分比例（%）
课内学时数
占课内总学时的百分比（%）
理论
实践
理论
实践
理论
实验
小计
通识教育
公共基础课
42
21.5
21.76
11.14
674
234
908
37.65
素质教育课
8
4
4.15
2.07
128
0
128
5.31
专业教育
专业基础课
47
15
24.35
7.77
750
194
944
39.14
专业核心必修课程
9
30
4.66
15.54
144
80
224
9.29
专业方向选修课程
1
6
4
3.11
2.07
96
64
160
6.63
2
6
4
3.11
2.07
96
64
160
6.63
3
8
2
4.15
1.04
128
32
160
6.63
平均
6
4
3.11
2.07
96
64
160
6.63
职业生涯教育
生涯教育课
3
3.5
1.52
1.78
48
0
48
1.99
合计
117.5
69.5
59.64
40.36
1866
572
2412
100
最低毕业学分
193
九、专业实践教学环节安排
1.各类实践教学环节安排
实践教学层次
实践教学模块
实践环节内容
公共实践
素质训练模块
军训、思政理论课实践、综合性竞赛、讲座、创业模拟等
社会实践模块
社会实践、公益劳动、创业实践等
基础实践
基础实验教学模块
计算矩阵、数据结构、数据库、面向对象程序设计C++等
基础课程设计模块
数据结构课程设计、数据库原理及应用、java程序设计、计算机图形学、面向对象程序设计C++等课程实验
基础实训教学模块
IT基础实训等
专业实践
专业实验教学模块
数值分析（数值计算方法）、数字图像处理、等课程实验和基于matlab的数学实验、数学建模等实验课程
实习教学模块
认知实习、生产实习、顶岗实习等
专业实训教学模块
专业实训教学、技能大赛等
专业课程设计模块
数字图像处理课程设计等
毕业论文（设计）模块
毕业论文、毕业设计
创新实践
应用创新模块
科技开发、发明创造、论文发表、课题研究、学科（图形图像、数学建模）竞赛、证券从业资格、金融分析等
2.集中安排的实践教学环节一览表
见附件2。
十、主要课程简介
线性代数
LinearAlgebra
课程类型与性质：
专业基础课学分数：
6学时数：
96先修课程：
高等数学
课程内容：
线性代数是代数学的一门基础课程，作为工程数学的重要组成部分，它也是高等学校工科各专业的一门重要的公共基础课。
随着现代科学技术，尤其是计算机科学的发展，线性代数这门课程的作用与地位显得格外重要。
通过教学，使学生掌握线性代数的基本理论与方法，培养学生正确运用数学知识来解决实际问题的能力，并为进一步学习后续课程及相关课程打好基础。
信息论基础
ElementsofInformationTheory
课程类型与性质：
专业基础课学分数：
2学时数：
32
先修课程：
线性代数、概率论与数理统计
课程内容：
本课程采用概率论与随机过程等数学方法研究信息的测度、信道容量以及信源与信道编码等理论问题；主要目的是让学生了解仙农信息论的基本内容，掌握其中的基本公式和和基本运算，培养利用信息论的基本原理分析和解决实际问题的能力，为进一步学习通信和信息以及其他相关领域的高深技术奠定良好的理论基础。
微观经济学
Microeconomics
课程类型与性质：
专业基础课学分数：
3.5学时数：
56
先修课程：
无
课程内容：
本课程主要研究市场中个体的经济行为，主要以单个经济单位为研究对象，通过均衡价格理论、消费者行为理论、生产者行为理论、分配理论、一般均衡理论、市场失灵与微观经济政策等方法和理论来解决资源配置问题。
国际金融
InternationalFinance
课程类型与性质：
专业基础课学分数：
3学时数：
48
先修课程：
无
课程内容：
本课程研究的对象是国际货币金融关系，包括国际货币流通与国际两个方面，国际收支、汇率、国际金融市场与四大板块,其目标是阐述国际金融关系发展的历史与现状，揭示国际货币流通与国际资金融通的基本规律。
离散数学
DiscreteMathematics
课程类型与性质：
专业基础课学分数：
6学时数：
96
先修课程：
高等数学、线性代数
课程内容：
本课程研究离散对象的结构及相互关系，充分描述计算机科学离散性的特点，以数理逻辑、集合论、代数结构和图论四大部分为主要内容，培养和提高学生的抽象思维能力和逻辑推理能力，为从事计算机应用提供理论基础。
计算矩阵
MatrixComputation
课程类型与性质：
专业基础课学分数：
3学时数：
48
先修课程：
高等数学、线性代数
课程内容：
本课程主要介绍计算的基本理论和方法。
课程内容包括、矩阵分析、线性方程组、正交化和最小二乘法、特征值问题、Lanczos方法、等，并注重实践，用软件解决算法问题。
数据结构
DataStructure
课程类型与性质：
专业基础课学分数：
5.5学时数：
72+1周先修课程：
计算机基础与程序设计
课程内容：
本课程主要介绍软件设计中常用的数据结构及其运算，包括：
线性表、栈、队列、串、数组、广义表、树、二叉树、图等基本的数据结构及其存储结构和运算与实现等。
通过本课程的学习，学生能对给定的实际问题，建立准确的问题模型，设计有效的问题求解方法，选择合理的数据结构及其运算集，设计有效的算法，为提高软件设计水平以及后序课程的学习打好基础。
JAVA程序设计
JAVAProgramDesign
课程类型与性质：
专业基础课学分数：
3学时数：
48
先修课程：
C语言
课程内容：
本课程主要介绍Java语言中面向对象程序设计的思想、类与对象的创建与使用、图形用户界面编程的方法与事件处理机制、异常处理机制、输入输出流、多线程的基本概念和编程方法、网络编程方法等，使学生掌握较扎实的Java语言基础，理解面向对象程序设计的思想，学会用Java编写一些程序。
数据库原理与应用
DatabasePrinciplesandApplication
课程类型与性质：
专业基础课学分数：
5学时数：
64+1周
先修课程：
C语言
课程内容：
本课程主要介绍关系数据库，数据库标准语言，数据库的设计和数据库管理系统，是计算机专业本科和信息系统与管理等相关专业的专业主干课程。
培养学生的数据库理论和实践知识，使学生掌握数据库系统的基本原理、方法和应用技术，掌握数据库设计和数据库应用系统的开发方法。
计算机图形学
Computergraphics
课程类型与性质：
专业基础课学分数：
3.5学时数：
56
先修课程：
C语言
课程内容：
本课程主要介绍计算机图形学的基本概念、原理和方法，详细叙述计算机图形系统、图形生成算法、图形填充、图形变换和图形裁剪等内容。
通过重视基本方法和经典理论的学习，帮助学生对计算机处理图形的基本原理、方法和技术有所了解，并能够具有一定的使用计算机对图形进行处理的能力。
面向对象程序设计C++
ObjectorientedProgramDesignC++
课程类型与性质：
专业基础课学分数：
4学时数：
48+1周
先修课程：
C语言
课程内容：
本课程主要介绍C++语言的基本概念和面向过程程序设计的方法，以C++语言中的面向过程和面向对象机制为主。
学习者在学习过程中逐步掌握C++的面向过程和面向对象的思想、方法，从而掌握面向对象程序设计的基本知识和基本技能。
数字图像处理
DigitalImageProcessing
课程类型与性质：
专业核心必修课学分数：
5学时数：
64+1周
先修课程：
数据结构、计算机图形学
课程内容：
本课程主要任务是系统地研究各种图像处理和分析的基本原理、典型方法和实用技术。
目的是让学生掌握图像处理的基本理论和技术，建立一个完整的图像处理和分析的理论体系，并了解和掌握常用的图像处理和分析技术。
数值分析
NumericalAnalyses
课程类型与性质：
专业核心必修课学分数：
4学时数：
64先修课程：
高等数学
课程内容：
要求学生掌握有关函数的插值与逼近、数值积分与微分、线性代数方程组与矩阵特征值问题、非线性问题数值解法以及常微分方程初值问题的数值解法。
通过本课程的学习，将使学生系统掌握数值分析的基本概念和分析问题、解决问题的基本方法，为运用数值分析的理论知识并为掌握更复杂的现代计算方法打好基础。
基于matlab的数学实验
Matlab
课程类型与性质：
专业核心必修课学分数：
3学时数：
48
先修课程：
线性代数、数值分析、计算矩阵
课程内容：
本课程是面对科学计算、可视化以及交互式程序设计的高科技计算环境。
它将数值分析、矩阵计算、科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的视窗环境中，为科学研究、工程设计以及必须进行有效数值计算的众多科学领域提供了一种全面的解决方案，并在很大程度上摆脱了传统非交互式程序设计语言（如C、Fortran）的编辑模式。
金融工程
FinancialEngineering
课程类型与性质：
专业核心必修课学分数：
4学时数：
64
先修课程：
金融学、经济学
课程内容：
本课程主要运用工程技术的方法（数学建模、数值计算等）设计、开发和实施新型金融产品，创造性地解决金融问题。
将工程思维引入金融科学的研究，融现代金融学、信息技术与工程方法于一体，学生能够系统掌握远期、期货、期权、互换等衍生金融产品的基本原理；衍生金融产品定价的基本原理；掌握运用衍生金融产品进行套期保值的基本原理。
证券投资与交易
SecuritiesTransactions
课程类型与性质：
专业核心必修课学分数：
3学时数：
48先修课程：
经济学
课程内容：
本课程主要介绍证券投资基础知识、证券分析、现代投资理论、证券投资管理与评价等四大知识模块。
研究证券投资的本质及其运动规律，应用性很强。
能够培养学生微观金融思维，精通现代金融投资理论，掌握金融投资分析与管理方法，从而使证券投资活动建立在科学和理性的基础上。
数学建模
MathematicalModeling
课程类型与性质：
专业核心必修课学分数：
3学时数：
48
先修课程：
高等数学、线性代数
课程内容：
本课程主要介绍数学建模的方法和步骤，并介绍多种模型，通过本门课程的学习，使学生掌握数学建模的一般原理，了解连续模型、离散模型、随机模型的建模分析方法，了解数学建模中的常用数值计算方法；培养学生的计算能力，分析问题和解决问题的能力，丰富的想像力与敏锐的洞察力，较强的创新意识与创新能力。
算法分析与设计
TheDesignandAnalysisofAlgorithm
课程类型与性质：
专业核心必修课学分数：
3学时数：
48先修课程：
高等数学、线性代数
课程内容：
本课程主要介绍软件设计中常用的算法设计与分析方法，通过对算法设计策略的系统学习与研究，理解和掌握算法设计的主要方法，锻炼学生独立分析问题和解决问题的能力，为开发高效的软件系统及相关领域的研究工作奠定坚实的基础。
十一、成绩考核与毕业考核规定
教学计划规定的理论及实践教学环节都必须经过严格的考核，考核成绩合格，修满相应学分，并通过毕业论文（设计）答辩，方可毕业。
符合学位授予条件的，授予理学学士学位。
十二、专业教学计划进度表
见附件1。
十三、辅修专业教学计划
见附件3。
专业负责人（签章）
年月日
系主任（签章）
年月日
教学单位意见：
负责人（签章）年月日
教务处意见：
负责人（签章）年月日
学校教学工作委员会意见：
（签章）年月日
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