大学计算机教育的研究热点与前沿趋势分析

王 晨

（北京大学 医学人文学院健康信息管理系，北京 100191）

计算机教育是把计算机科学技术知识作为一项教育内容，培养和训练人们掌握计算机基础知识及其应用能力的教育活动，包含不同的层次。基本要求是了解计算机科学的发展历史，熟悉计算机的工作原理与操作技能，并且能借助计算机为自身工作和社会发展服务。较高层次是对计算机的使用有更深入的理解和体会，能够编写程序，利用计算机去解决专业领域中的问题或日常事务问题等。随着科学技术和社会信息化的飞速发展，人们意识到了计算机应用的广泛性和发展前景，因此，计算机教育不再仅仅是一种专业技术教育，而是成为一种现代社会普遍需要的基础文化教育和人才素质教育。

我国最初的大学计算机教育，主要是为了加快计算机专业人才的培养，适应四个现代化的需求；之后，信息技术的飞速发展，信息时代的到来，对大学生的综合素质特别是信息素养提出了更高要求，以培养学生信息素养为核心目标的大学计算机基础课程越来越受到重视；随着“大众创业、万众创新”国家战略的实施，以及在“互联网+”背景下大数据、人工智能、虚拟现实等新一代信息技术的出现，计算机应用已渗透到社会经济发展的各个领域，各学科、各行业的科技进步和创新越来越依赖于计算机信息技术的发展，使得大学计算机教育在各领域人才的素养和能力培养方面也发挥着越来越重要的作用。因此，经过几十年的变迁，大学计算机教育已从最初的试点探索阶段，逐渐过渡到新时期新技术背景下的全面改革阶段。在此背景下，如何定位大学计算机教育及其功能，如何在大学有效地开展实施计算机教育教学过程，以及如何通过大学计算机教育使得大学生以知识学习为基础，以能力发展为核心，并与大学生所学专业相结合、与社会需求相结合，从而针对大学生的思维方式、实践能力、创新精神进行全面培养，已成为国内外学者关注的热点，也是对当前大学计算机教育提出的问题。

鉴于此，本文利用引文空间可视化分析软件CiteSpace（Chen, 2006），对我国大学计算机教育领域内的文献以知识图谱的形式进行梳理和分析，以了解该研究领域的热点问题、前沿趋势等，以期为我国大学计算机教育研究提供参考。

一、研究设计与数据来源

（一）研究方法

CiteSpace是美国德雷克塞尔大学陈超美教授团队开发的一种文献信息可视化工具。本文首先使用Excel2019对文献年发表数量进行基本统计分析；之后，通过对文献的关键词共现网络和时间线图进行分析，探索我国大学计算机教育研究的发展历程，归纳总结其研究热点主题并揭示该研究领域的前沿话题。

（二）研究数据

本研究以中国知网（CNKI）作为来源数据库，以“计算机教育”并且“大学”或含“高校”设为主题的检索条件，时间截至到2019年，共检索得到1 027条中文期刊文献记录，为凸显研究的有效性和科学性，检查记录中是否存在新闻报道、会议通知、政策文件、报告文学等非学术类文章，并进行删除和筛选，最后得到适用于引文空间分析的904篇有效原始文献。将最终得到的有效文献进行转换，得到CiteSpace可处理的数据信息，从而进行之后的知识图谱呈现与分析。

二、大学计算机教育研究动态

（一）文献发表趋势分析

发文量是评价某一领域的学者关注度、投入力度和影响力的重要指标。发文量的年际变化可以直观反映有关大学计算机教育研究文献数量的分布情况。我国大学计算机教育最早的文献出现于1981年，该文分析了美国的多级高等教育体制，提出应基于此经验创建一套适合我国国情的、科学的计算机高等教育体制，同时强调大学计算机教育应加强基础理论和实验两方面的教学，并按照国民经济的发展进行专业设置（徐正章，1981），为我国最初的大学计算机教育方面的研究提供了参考。利用有效原始文献绘制文献年度分布图，时间跨度为1981年至2019年。由图1可见，1994年之前，大学计算机教育的相关研究较少；从1994年开始到2004年，发文量稳步上升；2004年之后，文献数量较往年迅速攀升。总体来看，大学计算机教育相关研究正在蓬勃发展。

图 1 大学计算机教育研究文献年代分布

（二）关键词共现分析

关键词概括了研究者的主要内容、学术思想和主要研究方法，能够反映文章的研究方向和范围，是科学定量研究的重要指标（Li, An, Wang, Huang,＆ Gao, 2016）。通过分析大学计算机教育研究领域内文献的关键词，可以探索关键词与特定学术领域的研究热点之间的相关性。

在关键词共现知识图谱（见下页图2）中，节点越大表明该关键词出现的次数越多。同时关键词的词频和中心度越高，代表研究的关注程度越高。其中，出现频次以及中心性较高的重要节点包括计算机教育（323次，0.34）、教学改革（152次，0.16）、计算机基础教育（114次，0.25）、非计算机专业（74次，0.13）等，均是该研究领域的关键问题。此外，词频较高的关键词还包括课程设置（46次）、计算思维（37次）、教学模式（36次）、创新（23次）、人才培养（19次）、计算机专业（14次）等，为下文的研究主题述评提供了参考。

图 2 关键词共现知识图谱

（三）主题演化分析

为了研究大学计算机教育研究领域的研究主题演化路径，本文利用CiteSpace绘制了关键词时间线视图，如图3所示。

图 3 关键词时间线视图

在详细分析该领域主题演化路径的基础上，本文将其发展分为三个阶段。

1. 第一阶段：兴起阶段（2000年之前）

在我国大学计算机教育研究的起始阶段，研究主题较少，研究者主要讨论如何从课程设置、培养目标等方面在大学开展计算机教育。除了面向计算机专业的计算机专业教育之外，面向非计算机专业的计算机基础教育也得到了关注。同时，师资队伍的培养与建设在大学计算机教育的初期研究阶段，也是重点关注内容之一。

2. 第二阶段：实施阶段（2001年至2010年）

随着大学计算机教育研究的逐步开展，以及计算机教育在各个教育阶段的逐渐普及，大学计算机教育如何定位，以及如何根据自身特点打造特色鲜明的计算机教育体系及模式，成为此阶段大学计算机教育研究领域关注的重点问题。教学模式、教学内容、培养模式、教学质量等均为热点话题，同时教育创新、实践能力培养、就业等方向也受到广泛关注。

3. 第三阶段：发展阶段（2011年至2019年）

目前，整个世界范围内正在经历第四次工业革命，“智能社会”涉及整个社会的方方面面，如何利用新一代信息技术为社会升级，解决当前全球问题，是诸多国家共同的发展战略。因此，随着云计算、大数据、人工智能等新技术的不断涌现，以及“计算思维” “互联网+”“新工科” “MOOC”等关键词的出现，大学计算机教育如何与时代接轨，如何在计算机教育中培养大学生的核心素养，成为大学计算机教育在新时期发展阶段重点关注的研究方向。

三、大学计算机教育研究主题评述

基于关键词共现知识图谱的分析、聚类情况以及主题演化路径，并结合经典文献内容，本文将计算机教育领域的研究主题归纳为“大学计算机教育的内涵” “大学计算机教育改革促进人才培养” “大学计算机教育教学模式与方法”“大学计算机教育与专业教育融合”四个维度。

（一）大学计算机教育的内涵

明确大学计算机教育的内涵，对于指导并规范大学计算机教育的开展实施具有重要意义。大学计算机教育内涵研究是整个大学计算机教育研究领域的一大热点，并且针对这一热点的研究贯穿大学计算机教育兴起到发展的全过程。

最初的大学计算机教育，主要是指计算机程序设计语言的学习。之后大学计算机教育的含义有所扩充，不仅限于程序设计语言的教学，同时要对计算机知识有一定了解（陈琦，1985）。随着计算机的不断普及，大学计算机教育的定义除了包含了解计算机的基本原理和计算机系统组成以及学习程序设计方法，又增加了学会使用计算机的有关应用软件。虽然大学计算机教育的定义在不断扩充，但主要局限于基础知识和应用软件的学习。

2006年3月，美国卡内基·梅隆大学计算机科学系主任周以真教授在美国计算机权威期刊《Communications of the ACM》杂志上首次提出计算思维（Computational Thinking）的概念：计算思维是运用计算机科学的基础概念进行问题求解、系统设计以及人类行为理解等涵盖计算机科学之广度的一系列思维活动（周以真，2007），并且具有概念化而非程序化、创造性而非刻板化、人的思维而非计算机的思维、学科融合而非单一学科、思想而非人造品、普适性而非针对性的特征（张晓如，2010），之后逐渐形成了以培养“计算思维”为核心的大学计算机教育，推动大学计算机教育内涵研究进入了新的阶段。

在“计算思维”提出后，学者和高等院校围绕计算思维的重要性、在人才培养中的地位和作用方面进行了分析，同时在培养学生计算思维的途径和方法方面展开了大量研究。近年来，随着对于计算思维理论研究和实践应用的成果积累，以及人工智能、大数据、云计算等前沿技术在各领域中的广泛应用，计算思维的本质内涵也得到了越来越深刻的认识（陈国良，李廉，董荣胜，2020）。Denning（2017）提出计算思维的本质概念为计算模型，各专业领域的研究都基于模型架构和算法实现问题的求解与计算。该观点的提出，说明各领域内均有属于自身学科特点的计算思维，而大学计算机教育所培养的计算思维也不再仅仅基于计算机科学，而是帮助学生了解自身专业领域的计算化趋势，关注本领域的计算模型和算法，最终利用计算思维解决专业问题。

（二）计算机教学改革促进人才培养

20世纪80年代，计算机在政府、企业特别是科研院所中的应用，使得社会迫切需要掌握计算机使用技能的人才，因此最初的大学计算机教育，重点在于技能培养；之后，随着计算机的普及，使得人们的工作、学习和生活都发生了巨大变化。深入发展社会信息化就需要人们普遍掌握计算机知识，而计算机普及教育的开展，其教育教学重点也从技能培养转变为能力培养；计算思维的概念提出后，大学计算机教育改革过渡到了以计算思维能力培养为重点（孙淑霞，2014）；近年来，随着新一轮产业变革和科技革命蓄势待发，大学计算机教育也开始关注大数据、物联网、云计算、人工智能等热点关键词。2017年教育部印发《关于开展新工科研究与实践的通知》，提出人才培养应适应飞速发展的新技术和产业界的新需求。可见，从最初计算机仅在部分科研院所应用，到计算机在社会的普及应用，再到计算机在各领域前沿以及新技术的应用，都在不断改变社会对人才的需求，从而推动了计算机教育的改革发展，以适应不同阶段的人才培养目标。因此，“教学改革”“培养”“应用”“创新”“创新能力”等关键词的出现，使得通过人才培养目标驱动计算机教育改革，同时计算机教育改革促进人才，特别是创新人才培养的研究成为研究领域内的又一热点。通过阅读分析相关文献，发现其研究内容大致分为两类。

1. 研究现有的大学计算机教育培养模式

以总结问题和经验，为教学改革提供方向。学者多数从课程设置、教学内容、师资队伍、评价机制等维度阐述利用大学计算机教育进行人才培养的现状，指出以下存在的问题。

1）课程设置

随着人工智能和大数据技术的发展，不同专业的核心课程体系中逐渐加入了计算机类课程。但是在增设课程时，未考虑专业类别、人才培养方面的差异，导致出现课程结构不合理，没有针对性，同质化严重的现象。

2）教学内容

在计算机通识课程和前沿技术课程中，其教学内容重理论轻实践，详细地介绍了理论知识，却忽略了引导学生联系专业的实际问题。

3）师资队伍

高校的计算机课程教师绝大多数毕业于计算机相关专业，面向非计算机专业学生时，比较缺乏该专业方面的知识以及项目实践经验，从而造成由于专业的限制，导致讲授计算机相关内容过于注重知识细节，而无法较好地与专业有机融合的问题。

4）评价机制

现有计算机类课程，多以终期考核为主，学生的学习过程在最终考核中占的比重较少，因此未能全面考察学生的能力点，也难以回推发现课程中的教学薄弱环节。

在指出问题的基础上，研究者探讨了如何从理念和方法两方面解决以上问题。一方面，从理念的角度需明确新技术背景下人才培养的目标，制定个性化的人才培养方案；另一方面，从方法的角度可采用构建适应时代发展的科学系统的课程体系、改革教学模式、加强师资队伍建设、建立多方位评价激励机制等方法，最终使得大学计算机教育更加具有现代性、便捷性、智能性（马欣，2019）。

2. 研究并实践具体的大学计算机教育教学改革方法

主要聚焦于课程体系设置。在当今数据化时代，数据作为人工智能、大数据和云计算的核心，不仅影响着计算机的应用，也影响了计算机软硬件的设计，高校开始思考从以计算为中心转变为以数据为中心的培养模式（李翠平 等，2018），建立了1+N计算机教育课程体系（郝兴伟，张强，2019），其中1为基础课程，以建立学生计算思维为主，并加入新兴的主流编程语言等内容，来应对新技术的需求，这仍然是大学计算机教育中一个非常重要和基础的环节；N为多门拓展课程，以前沿技术内容为主，并且能够及时将最新的思想、方法和工具加入到课程中，以提升学生的大数据与智能化实践能力（王国胤 等，2019）。此外，整个课程体系以数据为主线，数据的采集、分析及使用等整个数据生命周期不同阶段的内容贯穿课程始终。

（三）计算机教育教学模式与方法

为了提升大学计算机教育和人才培养质量，我国大学计算机教育结合自身发展实际和特色，不断探索并实践新的教学模式与方法，因此，“教学模式”与“教学方法”以高出现频次成为我国大学计算机教育研究领域的一大热点。

在计算机教育开展初期，其教学模式与其他学科相似，均以在普通教室的教师课堂讲授为主，辅以演示和问答来进行。随着各高校逐渐建立校园机房，增加了学生上机操作的机会，课程模式也逐步转为课堂讲授与机房实习相结合，对学生的理论知识和操作技能起到了相互促进的作用。近年来，信息技术的飞速发展，促进了教育理念的发展，涌现出崭新的教学模式或方法，并应用于大学计算机教育中，取得了良好的效果，其中包括以下几类。

1. 基于MOOC的教学模式

这是一种大规模并且开放的基于信息技术的新型教学模式。从2013年北京大学和清华大学加入edX平台起，到清华大学建立学堂在线，北京大学打造华文慕课（李晓明，2019），中国的慕课已经实践了8年。诸多高校在课堂中引入MOOC资源，并根据线上内容结合实际情况，重新规划或调整了适合自身需求的计算机课程内容体系。2015年清华大学还首次推出线下与线上MOOC相结合的“数据科学与工程”硕士项目，不仅可获得MOOC学分，还可拿到硕士学位（严继昌，2016）。MOOC的出现给我国大学计算机教育带来了挑战和机遇。建设好计算机教育MOOC课程平台体系，利用好该教学方式，同时建立全国范围内的计算机教育MOOC联盟，有助于促进我国大学计算机教育的发展（徐晓飞，傅育熙，李廉，张龙，韩飞，2015）。

2. 翻转课堂教学模式

这种模式能够有效地拓展教学活动的时间和空间，满足自主化、个性化学习的需求。郭敏（2017）分析了翻转课堂教育模式的优势，同时提出了基于翻转课堂模式的计算机教育创新策略，实践表明该模式能够实现计算机差异化教学，易于提升全体学生的信息素养。李霞婷与宋荣（2019）认为计算机重视实践能力的培养，翻转课堂通过学生课前学习基本知识，课上针对性讲解问题，使得学生在课后有时间和精力进行大量练习，从而能够提升计算机方面的实践操作素养。

3. 基于微课的教学模式

3.3 模型建构的主动化 在课堂教学中，教师往往会向学生展示较为成熟的模型或引导学生建构教师具备的较为成熟的模型，这样就剥夺了学生主动建构模型的机会或限制了学生主动建构模型的思维空间。学生往往会完整地记下模型，并在课后机械地记忆模型。他们失去了自己建构模型的兴趣，使记笔记失去了应具有的功能。因此，教师在教学中应更为开放地让学生主动建构模型，促成第二次、第三次笔记的形成。

该模式可以集中有效地呈现教学重点内容，并且提升学生的学习时间利用效率。利用微课模式进行计算机教育，能够根据学生知识的掌握程度，对复杂的计算机教学内容进行分解，从而帮助学生有效地进行计算机知识和技能学习（孙朝阳，2019）。同时，应关注并思考微课资源能否不断地满足课程发展的需要以及微课的点状知识讲解方式如何能让学生形成完整的计算机知识体系等问题（赵宇，2016）。

4. 任务驱动式教学模式

该模式适用于实践类的学习，使学生在完成特定任务的过程中获取知识以及培养技能。由于大学计算机教育教学需注重学生实践能力的培养，而任务驱动教学法更具有实践性，并且能够更大程度地为学生提供培养创新思维的机会（彭军，2016）。因此，利用任务驱动模式开展计算机教学，应注意任务设计需有明确目标，符合学生特点，并且分散重点难点等问题，从而提高教学效果（高立田，王慧勤，2012）。

5. 产学合作的教学模式

该模式是以市场需求为导向，培养学生的综合能力和就业竞争力：利用产学研合作培养计算机专业人才，应通过实习基地建设、校企联合科技项目研发等方式，缩小计算机专业人才培养和社会需求间的差距（刘军，华斌，何丽，2014）。沈华与张明武（2017）提出了一种“产学研用”培养应用创新型计算机人才的方案，通过优化课程体系结构，对学生聚类分组，进行多维度评价，并且在实践教学环节增加企业参与度和科研项目融入度，实现理论、实践和创新相结合的教育模式，从而能够契合信息社会的发展要求。

（四）计算机教育与专业教育融合

由于高校计算机教育的目标在于培养学生利用计算机的概念和方法解决专业问题，因此，面向不同专业，计算机应如何与学生所学专业相结合，发挥自己的功能，从而培养学生的跨学科思维能力和解决复杂问题的能力，也是当前我国计算机教育研究领域的一大热点主题，从关键词知识图谱中所示的“计算机专业”和“非计算机专业”两个关键词的出现频次可见一斑。从1980年代起，大学计算机教育首先在理工专业开启，之后迅速扩展到人文、农林、医学、经济、艺术等专业，有力地推动了计算机在各行业中的应用。

对于理工类专业，是以培养学生成为能够适应信息技术飞速发展以及计算机特定方向的专业人才为目标，因此教学内容和课程体系也围绕该培养目标进行改革。于2017年开始的新工科建设，也正是为了迎接新一轮技术革命的到来。对于该类专业学生，除了计算机通识教育课程外，多数院校逐渐开设了服务新工科、交叉学科、战略新兴学科、边缘学科建设的前沿课程，如“人工智能导论” “大数据导论” “物联网导论”等，为学生建立人工智能、大数据、云计算等前沿技术的基础知识架构提供支持（郝兴伟，张强，2019）。除此之外，从2004年北京大学在全国首先开展培养“智能科学与技术”专业本科生（李德毅，马楠，2017）。为了满足前沿技术的实践应用和创新开发人才这一社会需求，近年来，高等院校中逐渐增设了计算机类专业，如人工智能、数据科学与大数据技术、虚拟现实技术等，以及智能科学在其他工科中的应用专业，如智能制造工程、智能装备与系统、智能无人系统技术等。这些专业中的计算机及前沿技术课程教育，培养学生在新技术背景下较高的认知能力和从业素质（梁晓荣，2019），为后续的专业课程学习以及未来在各专业领域的创新应用能力打好基础。

对于非计算机专业，以大学计算机通识教育与计算机融合专业教育两方面的研究为主。20世纪80年代初，大学公共计算机课以计算机基础知识、汉字输入法、DOS操作系统等内容为主。经过近二十年的发展，到2000年左右，公共计算机课程增加了windows操作系统、办公自动化、互联网等新内容，并且增加了上机实践的课时。进入21世纪后，大量应用软件和新技术的推出，使得非计算机专业对学生的计算机思维和能力提出了更高要求，新的编程语言、大数据、人工智能等内容极大地丰富了公共计算机课的教学。可见，公共计算机课程的内容也在不断进行教学改革。当前面向非计算机专业学生的大学计算机通识性课程，应避免非计算机专业课程体系中计算机工具论的思想，而是应以培养大学生的计算机素质和应用能力，训练学生能够灵活应用计算机的概念和方法思考并解决专业问题为培养目标（伍李春，李廉，2017），其课程内容应兼顾基础与经典的知识、与新技术紧密结合两方面，同时让学生能够尽早意识到计算机知识对于本专业的作用。

当今计算机已不再仅仅为专业科研领域，而是与许多学科有着紧密联系，并支持着这些学科的工作和研究，因此各行业对于计算机教育的需求，也体现了大学计算机教育的根本目的在于培养学生应用计算机的能力，满足信息化社会各领域的人才需求。在大学通识性课程之后，各专业如何根据专业特点，尝试将计算机教育融入专业教育，与学科相关课程进行结合培养，为将来在学生的专业领域应用计算机打下基础，是该研究领域的另一个关注重点。

计算机在艺术院校各专业领域的应用非常广泛，如数字媒体设计、计算机音乐制作软件的应用等，然而习惯于感性思维的艺术类学生对于逻辑性较强的计算机课程的接受能力较弱，因此如何让艺术生较好地接受计算机课程思想，为学生利用计算机进行艺术创作奠定基础，是需要解决的问题。例如：薄一航（2017）选择了在电子艺术和视觉设计领域常用来教授编程基础的Processing语言，利用绘画思维学习编程，从而消除学生的恐惧感，并且学习成果能够运用于新媒体和互动艺术作品中。

信息技术的飞速发展，使得现代医学正在经历巨大变革，其研究需要计算机技术和方法与之融合并提供支持，并且人工智能、大数据在医学领域的应用，也成为未来医疗发展的必然方向，如个性化医疗、医学图像处理、智能可穿戴设备等。医学生迫切需要计算机与医学结合的课程来获取相关知识、信息和技术，以提高其信息素养，培养创新型医学人才（梁洁，胡萍，2018）。2018年北京大学成为我国首个开设“健康数据科学”专业的院校，该专业需要学生在深刻理解医学领域专业知识的同时，也要有计算机科学等基础理论的支撑，这对培养医学与数据科学的交叉学科人才具有重要意义。

在财经领域中，计算机使用率最频繁的就是数据的处理和计算。另外，财经类专业许多课程都涉及如何利用计算机的相关软件来解决现实经济问题，因此对于该类专业学生来说，信息和数据处理能力是基本的工作能力，而大数据时代又要求财经类人才具有更高的信息技术水平，如利用matlab建立量化分析模型，投资过程中的机器学习和大数据的应用等。因此，需要帮助学生建立系统的基础课程体系，提高学生运用软件对财经问题和数据进行处理的能力，促进学生对专业知识的理解（刘志高，2016）。同时，学生掌握的对于各种财经理论和实际问题的计算机解决方法，对于其他后续经管课程的学习也会有很大帮助。

四、大学计算机教育研究展望及发展策略

随着新时期各种新技术的不断涌现，大学计算机教育的内涵是否发生变化，计算机学科教育的核心素养如何促进当今社会创新人才的培养，如何更好地体现大学计算机教育的价值所在，均是对我国大学计算机教育研究提出的挑战。因此，本文结合当前热点及主题演化路径，提出如下未来展望。

第一，随着计算机日益广泛而深入的社会应用，大学计算机教育的内容从最初要求学生掌握基础的计算机知识，发展为希望学生能够从计算机教育中进一步发展自己的计算思维，提升应用计算思维处理具体问题的能力。在我国，教育部于2012年批准“以计算思维为导向的大学计算机基础课程研究”等多个课程改革项目，并在2017年进一步明确指出：“信息技术学科核心素养由信息意识、计算思维、数字化学习与创新、信息社会责任四个核心要素组成”（任友群，黄荣怀，2016）。因此，以“计算思维”为核心的大学计算机教育，引发了国内外学者对于计算思维的广泛关注。

随着人工智能和大数据等新技术的研究与应用，为计算思维增添了新内容，将其从计算机学科领域扩展到了所有学科领域。可见，在新时代新技术背景下，大学计算机教育如果仅在基础计算机课程内进行计算思维培养，存在一定的局限性，而有必要在自然科学、社会科学等众多领域开展跨学科的计算思维培养。由于每个学科领域的思维能力具有自身特点，如何在跨学科教育中，发掘该学科的计算求解的模型、算法和操作，将计算思维培养与学科性质有机结合，是未来需要关注的问题。

另外，目前较多关于计算思维的文献集中于计算思维的内涵发展研究和教育教学实践研究，对计算思维的评价研究则较为欠缺。除了计算思维的培养方式应受到关注外，其培养效果也应得到重视，而计算思维的评价体系正是其中重要且关键的一个环节。因此，未来应关注研究计算思维的评价工具，并且在教育教学实践中不断丰富和完善，以实现对大学生计算思维培养过程和结果等多个角度的综合考察。

第二，随着计算机教育在各个教育阶段的普及，大学应如何定位并开展计算机教育，是对当前大学计算机教育提出的挑战。在大学各学科的计算机教育中加入人工智能、大数据等新技术内容的同时，《新一代人工智能发展规划》以及高中2017版《信息技术课程标准》也对中小学提出了人工智能教育的要求，而大学和中小学的计算机教育内容是否会出现同质化，教育目标是否清晰且有机关联，是研究者需要思考的问题。

因此，在研究大学计算机教育的同时，应及时关注中小学的计算机教育发展。根据《中小学信息技术课程指导纲要》《中国高等院校计算机基础教育体系》《中国高等职业教育计算机教育课程体系》等纲要以及会议精神，对大学计算机教育不断进行改革实践，避免知识的重复学习和遗漏，以及教学内容的滞后，并且应明确各教育阶段的培养目标以及计算机教育的连贯性，处理好中小学与大学计算机教育的分工和衔接（韩富有，2013），有针对性地、有特色地开展大学计算机教育，才能够使得学生在中小学的计算机教育培养效果得到延续，并且在大学计算机教育中能够进一步提升。

第三，随着MOOC、微课等新型教学形式以及混合式教学法等新的教学方法的出现，在一定程度上提升了教学质量，扩大了教育范围，实现了个性化教学，促进了大学计算机教育的发展。特别是2020年在新型冠状病毒肺炎疫情影响了高校正常开学和传统课堂教学的情况下，为了保证疫情期间教学正常有序地开展，各高校各专业均开展了线上教学，也再一次地促进了线上教育方式和在线教育平台的发展。

相较于传统教学方式，在新型教学形式和教学方法的优势方面，学者已做了大量研究。然而，新型的教学形式和教学方式是由线上和线下教育结合实现的，对于线上部分，仍然存在一些问题，例如：一部分MOOC只是将传统的课堂教学内容录制一遍进行播放，并且缺失了传统课堂的真实感，无法及时获取学生的反馈，使得学生的学习效果打了折扣；线上自主学习缺乏有效的监督与管理，需要学生具有较强的主动性、自觉性，否则也会造成学习效率低下的情况。对于线下部分，部分学生发现问题和主动提出问题的能力还有所欠缺，使得对于学生个性化的培养难以实现。

对于需要理论知识和操作实践有机结合的计算机相关课程，在教育改革的过程中需要思考如何进行课程内容设置、学习时间分配、个性化学习评价等问题，才能够发挥其优势，同时也关注解决弊端。将新模式、新技术与传统的教学方法相结合，更加深入地融入中国高等计算机教育的实践，才能够更好地推动大学计算机教育的发展，促进社会创新人才的培养。