日本东京大学计算机本科课程设置分析与启示

东京大学

（图源网络）

0 引 言

当前，以人工智能、大数据、物联网、虚拟现实、智能制造等为代表的新一轮科技革命和产业变革正在席卷全球，我国在人工智能领域发表论文数量已超越美国[1]，成为世界第一，但基础性、开创性的研究成果还不多[2]，创新型人才培养面临重大挑战。2018年4月，教育部印发了《高等学校人工智能创新行动计划》，提出“完善人工智能领域人才培养体系”的目标。高校本科教育是人才培养的基础，本科阶段是世界观、方法论、价值观和思维方式成型的重要时期，对于学术人才而言将决定其学术生涯的广度与深度。目前，我国计算机本科毕业生普遍存在工程能力强而深度学术思维能力弱的问题[3]，与人工智能领域创新型人才培养的目标存在差距，了解世界一流大学计算机本科人才培养模式与课程设置对我国人工智能领域尖端人才培养具有十分重要的意义。

东京大学创建于1877年，是日本第一所国立大学，经过140余年的发展，东京大学已成为世界上少数学科门类最为齐全的综合性一流大学之一。在世界大学排行榜上，东京大学近年来稳居前列。长期以来，东京大学以机器人、人工智能等先端研究成果闻名于世，东京大学毕业生占据了日本社会各行各业的领袖和精英地位[4-5]。

1 东京大学本科人才培养的模式

东京大学本科教育的特点是“专业推迟化”和“早发现”相结合[6-8]。“专业推迟化”是指将本科教育分为两个阶段，即通识教育阶段（Liberal arts education）和专业教育阶段。学生入学后按照报考填报的志愿（文科Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ类和理科Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ类）统一进入教养学部进行为期2年的通识教育学习，通识教育的目标是提供广泛的文化教育，不限于特定专业领域，主要包括社会、文化、人类、宇宙、物质、生活等主题，培养学生的思考能力，以及进入专业教育阶段和研究生课程所需的基础学术能力。“早发现”是指在通识教育阶段，除了需要修满指定的课程，学生还能通过讲座等形式了解不同专业领域的前沿，明确自己的学习兴趣，从而在本科第二学年确定专业方向，继而在本科第三、四学年进入专业教育阶段，学习专业领域知识和技能。

通识教育课程分为基础课程、扩展课程、综合课程和主题课程等4类。

基础课程根据文科和理科分别设置，其目标是培养学生获得适用于广泛专业领域的基本知识，技能和方法，文科类学生将学习6门课程，包括外语、信息、体育锻炼和健康科学实践、研讨会文科、社会科学和人文科学；理科类学生将学习5门课程，包括外语、信息、体育锻炼和健康科学实践、研讨会理科和自然科学（基础实验、数学科学、材料科学、生命科学）。

扩展课程旨在让学生学习学术研究的方法和思想，并深入学习基础课程的高级内容。扩展课程分为社会科学研讨会、人文科学研讨会和自然科学研讨会。扩展课程以小班化组织，以分析、练习、讨论等方式开展教学。

综合课程是关于现代共有知识基本框架的课程，培养学生具有全面的视角，并具备综合判断力和灵活的理解力。

主题课程是由多个学科和研究生院的教师共同提供的小班授课，课程以跨学科的学术前沿讲座和自由研究研讨会为载体，每个感兴趣的学生都可以参与，在此基础上，设置为期数周的海外培训和体验活动，如参观海外大学的实验室、博物馆等，如参加志愿者活动、体验大自然或直接参加海外大学的课程。

学生在取得第2学年春季学期的成绩后将进入选择学科和专业的环节。一般情况下，文科类学生可选择法学部、经济学部和文学部，理科类学生可选择理学部、工学部、农学部、药学部和医学部，所有文理学生都可以选择留在教养学部继续综合文化研究科的学习。理学部下设8个学科，分别是数学科、情报科学科、物理学科、天文学科、地球行星物理学科、地球行星环境学科、化学科、生物化学科、生物学科、生物情报科学科，其中，情报科学科由计算机科学、数理情报学、系统情报学、电子情报学、智能机械情报学和创造情报学6个专业构成，关联4个研究机构，包括下一代智能科学研究中心、数理情报研究中心、增强现实研究中心、情报安全研究中心。

2 东京大学计算机科学专业课程设置

选择计算机科学的学生，要求其在第2学年完成以下必需的6门专业基础课程，包括情报数学、形式语言理论、计算机系统、硬件构成、算法、情报科学基础实验，同时在以下课程中选修一定学分的课程，包括代数和几何、代数和几何专题讨论、集合和拓扑学、集合和拓扑学专题讨论、复数解析学、复数解析学专题讨论、物理数学、电磁气学、生物情报学基础论Ⅰ、生物情报学基础论Ⅱ。

在第3学年春季学期，必修的课程包括离散数学、情报理论、操作系统、计算机构成理论、语言处理理论，以及相应的实验包括操作系统实验、功能逻辑编程实验、硬件实验等。第3学年秋季学期，必修的课程包括复杂性理论、连续系统算法、智能系统理论、语言模型理论、计算机网络、处理器和编译器实验。

在第4学年春季学习，学生除了必修计算机图形理论外，还需选修计算理论、离散算法理论、计算科学模拟、计算机语言理论、自然计算、量子计算、知识处理理论、统计的机器学习、情报科学和生物信息学、用户接口、实时系统。在第4学年秋季学期，将学习情报科学特别讨论和论文写作法，选修应用统计学。

各学期课程学习的先后衔接关系如图1所示。首先，将情报数学、算法、形式语言理论、计算机系统、硬件构成5门课程作为专业基础课程，前3门课程重点是培养学生的数理逻辑思维和计算思维能力，后2门课程则注重培养学生建立对计算机系统构成与实现的基本认识。以此为基础，在第3学年春季学期开设离散数学、情报理论、语言处理系统、操作系统、计算机构成等5门专业课程，前3门以情报科学、算法、形式语言理论为基础，后2门以计算机系统、硬件构成为基础；在第3学年秋季学期开设计算量理论、连续系统算法、智能系统论、语言模型理论、计算机网络5门课程。可以看出，第2学年和第3学年主要以学习情报科学基本原理和技术为主，而第4学年开始学生将接触了解到学科的前沿研究进展，课程以选修课的形式，课程内容涵盖最前沿的研究领域，包括科学计算、量子计算、机器学习、图形理论等，学生从中选修一定学分的课程，从而帮助其确定研究兴趣。在第4学年的秋季学期，学生除了继续选修前沿课程如信息生物学、计算机视觉等，还将选择确定自己的研究方向，进入相关研究室，在导师的指导下开始毕业论文的研究和撰写。

科学研讨活动将贯穿整个4年的学习过程，研讨活动是指由教师给出研讨专题，学生针对专题查阅相关文献资料并阅读、理解、整理原著的观点，并形成给出自己的点评和理解，整个研讨活动由学生主导课堂、教师辅助，通过讨论学生将加深对相关问题的认识，在讨论过程中教师指出学生认识中的偏差，鼓励学生提出不同的观点，从而帮助学生拓展研究思路，建立研究思维。

3 东京大学计算机科学专业课程设置的特点

3.1非常重视通识教育并且建立有较为完善的通识教育课程体系

所有学生不分文理均要进行为期2年的通识知识和基础知识学习，这充分体现了对学生全面发展的高度重视。通识教育课程按照基础课程、扩展课程、综合课程和主题课程分类，课程设置内容丰富、涵盖面广，教学形式也多样，学生通过研讨会的形式深入参与，可激发学习的积极性和主动性。通过通识教育的培养，能够使学生具备优良的理解和思考能力、掌握知识和表达的能力、发现问题和分析解决问题的能力以及与他人交流讨论的能力等。良好的通识教育会使学生终生受益，并为后续专业知识的学习提供持续的滋养和动力。

3.2增大专业理论课程的难度

第2学年秋季学期开设的是知识过渡性的专业课程，其目的是为了使学生能够适应后期阶段更为专业化的学习，如情报数学、形式语言理论等课程涉及大量的符号描述、证明与推导，难于理解，国内一般作为研究生培养阶段的选修课程，而东京大学将其作为知识过渡性必修课程，足见对学生理论分析能力培养的高度重视。在第3学年又开设了计算量理论以及连续系统算法，这些课程均涉及计算机科学领域较为专业的研究，对学生数学素养和理论分析能力要求极高，如连续系统算法课程主要是为使用微分方程等数学工具分析求解自然界中连续动力学系统（如大气、海洋等）的相关动力学行为而设计相关计算算法。由此可见，东京大学十分重视培养学生的计算机理论分析能力，这可为后续研究型人才的培养提供了基础。

3.3重视引入计算机前沿课程

在第4学年开设了多门计算机科学最前沿的课程，如机器学习、生物信息学以及量子计算科学等。其中，量子计算还是一个较新的研究领域，不同于电子计算机（或称传统计算机），量子计算机用来存储数据的对象是量子比特，使用量子算法进行数据操作。一般认为量子计算机目前仍处于研究阶段，但是量子计算的研究潜力巨大，相关研究成果将对计算机科学领域产生重大的影响，将量子计算科学引入本科生课堂，极具前瞻性，对计算机专业高端人才培养将起到非常重要的积极作用。

3.4对接本科毕业论文与研究室

在第4学年，学生将根据前面阶段的学习确定自己的研究兴趣，选择进入相关教师的研究室，参与研究室的研究工作，撰写毕业论文。通过和硕士生、博士生一起参加研究开展的各种研讨会、学术会议等活动，学生在资料文献调查、研读、专业知识和技能掌握方面的能力将得到快速的提升。提前进入研究室不仅有助于学生及早确定个人的发展方向，而且能够为研究生的培养提供优秀的人才储备。

3.5注重研讨会制度

研讨会是贯穿4年学习的重要组成部分，研讨会一般围绕某个主题展开讨论，学生为主导，教师为辅助。在研讨会前，学生需要查阅相关文献资料，如果是英文文献则需要做好论文翻译，并将论文的观点和自己的理解做成PPT等形式在研讨会上展示，供参会者共同讨论和提问。研讨会制度能够极大加深学生对知识的掌握程度，同时还能促进学生的表达能力和与他人讨论问题的能力。

4 东京大学计算机科学专业人才培养的启示

4.1适当注重通识教育

与东京大学相比，我国本科高校计算机人才培养在通识教育方面起步较晚，通识教育体系相对薄弱，仍有待完善和加强，尤其是一些以工科为特色的高校，过于强调专业性人才和技术型人才的培养，人文社科师资力量薄弱[9]，计算机专业人才培养普遍存在通识教育的短板。在“新工科”背景下，培养兼具良好的人文素养和精深的专业知识的计算机人才，不仅对学生个人全面发展和综合素质的提高具有重要意义，而且还能为人才回馈社会服务社会，培养高层次的计算机专业人才提供有力的支撑。

4.2加深理论素养培养

计算机科学虽然是一门实践性很强的专业学科，但是重视对学生计算机科学理论素养的培养仍具有十分深远的意义。原创性的有突破性的研究成果通常需要研究人员具有非常扎实的理论功底作为基础，教育部的《高等学校人工智能创新行动计划》明确提出到2030年，高校成为建设世界主要人工智能创新中心的核心力量和引领新一代人工智能发展的人才高地，因此，从本科阶段恰当地引入一些与后续研究密切相关的具有一定理论深度的课程，加大对学生的理论分析能力与思考能力的培养力度，将对未来高质量开创性的研究成果的产出起到积极的推动作用。

4.3积极开展学术交流

计算机技术与应用的发展速度十分迅速，伴随人工智能、大数据、物联网等技术的快速进步与发展，引入最前沿的计算机相关课程对扩展学生的视野具有十分重要的积极作用。目前，国内很多高校开设了许多计算机前沿课程，如深度学习、物联网云计算等，前沿课程的引入对教师提出了更高的要求，教师的知识结构需要及时更新，理论水平和技术能力需要紧跟时代前沿。高校可通过广泛的学术交流合作和活动，积极为教师搭建学术交流平台，为教师创造更多合作研究、学术访问交流机会。

4.4适度引入研讨会制度

研讨会贯穿于东京大学4年的课程体系中，研讨会制度对激发学生自主的行动力发挥了积极的作用。我国高校通常在研究生阶段会较多地使用研讨会制度，而在本科生阶段则使用较少，在本科阶段适度地引入研讨会制度将极大地促进从“以教为主”到“以学为主”的转变，有助于加深学生对知识的掌握程度，显著提高学生的表达能力以及与他人讨论问题的能力。

5 结 语

人工智能时代的到来，对我国高校计算机专业创新型人才的培养提出了更大的挑战。笔者以日本东京大学为例，对东京大学计算机科学本科人才培养特色进行了阐述，对东京大学人才培养模式、计算机专业课程设置等进行了分析和总结，为我国计算机本科创新型人才培养提供借鉴。

基金项目：教育部产学合作协同育人项目（201802358006，201801123030，201801123029）；青岛大学教学改革与研究项目（30701010006，41317020105）。

第一作者简介：隋毅，女，讲师，研究方向为复杂网络、大数据分析，[e-mail]。

参考文献

[1] 刘霞. 我国人工智能领域论文数量超过美国 美智库称中国AI研究有望领跑全球[EB/OL]. (2019-03-14)[2019-07-04]. http: //stdaily. com/index/h1t18/2019-03/14/content_755339. shtml. 

[2] 刘博超. 顶尖人才仍然稀缺: 高校如何发力人工智能人才培养[EB/OL]. (2018-04-25)[2019-07-04]. http: //news. gmw. cn/2018-04/25/content_28481574. htm. 

[3] 姚期智. 创新型学术人才培养的改革与实践[J]. 中国高等教育, 2013(增刊): 23-24. 

[4] 陈君, 田泽中. 日本世界一流大学的国际化战略及实践: 以东京大学为例[J]. 高等理科教育, 2017(4): 57-63. 

[5] 王丽燕, 庞昊. 日本依托“产学合作”培养应用型人才的经验与启示[J]. 中国高校科技, 2017(9): 49-52. 

[6] 吴守蓉, 郭晓凤, 白石则彦. 日本东京大学通识教育路径探究[J]. 中国高教研究, 2016(10): 78-82. 

[7] 吴守蓉, 白石则彦. 日本东京大学人才培养特色的探析及其启示: 以森林科学人才培养为例[J]. 中国林业教育, 2015, 33(6): 72-77. 

[8] 满都拉, 卢晓东. 通识教育背景下的大类招生与专业分流: 以东京大学为例[J]. 高等教育管理, 2018, 12(3): 21-27. 

[9] 泮伟江. 理工科大学的通识教育: 麻省理工大学的经验与启示[J]. 北京航空航天大学学报(社会科学版), 2015, 28(5): 113-120. 

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