报告题目:关于计算机科学教育进展的几点思考

摘要：20世纪70年代，计算机科学本科课程开始在美国和许多其他国家兴起时，当时的课程往往比今天的CS课程更加理论化。随着项目经验的积累以及毕业生对计算机工作的需求，这些项目变得更加面向应用，但仍然具有大量的理论内容。与此同时，许多课程增加了实验部分，为学生提供了更多的实践学习活动，在课程中发展市场技能的趋势仍在继续。此外，在与计算机科学毕业生的公司雇主的互动中，公司雇主反复强调需要在计算机科学学生的学习活动中纳入专业技能的培训，例如沟通、团队合作、专业互动和社会/道德考虑。同一时间，许多大学正在实施计算机科学课程的实验部分，通过 ACM SIGCSE 和其他计算机教育组织促进的交流，可以明显看出对学生学习教学方法改进的兴趣日益浓厚。明显的是，除了计算机科学课程教授的内容之外，教授方式对于学生的有效学习和技能发展也非常重要。从那时起，SIGCSE 和其他教育会议和期刊上出现了许多关于使用适当工具（例如算法可视化、调试和 API）来提高学习效率以及教学实践有效性的论文，例如翻转课堂、结对编程、写代码前阅读代码以及掌握程度评分。我们现在有了一个潜在的转折点，在过去的几个月里，ChatGPT和Copilot等具有惊人能力的大型语言模型（LLMs）突然出现。本报告将回顾一些在计算机科学项目中用于改善学生学习的教学实践。最后将对LLMs可能对CS教育产生的破坏性影响做一些猜测。

个人简介：Joseph Turner教授于1978年至1992年担任克莱姆森大学计算机科学系（现计算机学院）首届系主任。2001-2004年期间，先后担任过阿联酋扎耶德大学信息系统学院的教授与院长。Turner教授1976年在马里兰大学获计算机科学博士学位。担任ACM、ABET和CSAB会士，并曾担任ACM副主席和ACM教育委员会主席，IFIP副主席与IFIP出版委员会主席，以及《首尔协议》的创始主席。他在8个国家主持了超过35次ABET认证审查，并在9个国家超过50所大学担任认证顾问。

报告题目:软件工程教育演进的思考

摘要：自 1968 年诞生以来，软件工程已发展成为一门定义明确、具有强大教育基础的工程学科。它现在是大多数计算机科学课程的一个重要方面，此外还有大量的软件工程课程。我们在大学提供本科和研究生级别的软件工程课程。在不同情况下这些课程的注重点不同，在一些情况下，课程重点是软件工程实践，而在其他情况下，课程重点是软件工程研究。我们将讨论软件工程教育和软件工程原理的演变以及未来的需求。我们还将仔细研究卡内基梅隆大学的软件工程学位课程。卡耐基梅隆大学的目标是让软件工程毕业生深入了解软件工程的原理，这样无论他们的目标是研究还是实践，他们都做好在职业生涯中反思和改进软件工程的准备。

个人简介：Nancy R. Mead是美国软件工程研究所（SEI）的会士和卡内基梅隆大学软件工程教授。她的主要研究方向是软件和安全需求工程，软件工程和软件保障课程。1991年至1994年，她还担任过SEI的软件工程教育主任。研究重点在软件需求工程和软件保障领域。在加入SEI之前，Mead是国际商业机器公司（IBM）的高级技术人员，主要负责开发和管理大型实时软件项目。她在大学和专业教育课程中开发并教授了许多关于软件工程和软件保障主题的课程。已撰写有超200篇著作和受邀演讲。她所获得的奖项和荣誉包括：电气电子工程师学会（IEEE）终身会士、国际计算机学会（ACM）杰出会员、电气电子工程师学会软件工程领域（IEEE TCSE）杰出教育家、爱尔兰科学基金会软件研究中心（LERO）Parnas Fellowship奖、电气电子工程师学会（IEEE）杰出演讲者。现任IEEE TCSE执行委员会的执行副主席。 “Nancy-Mead软件工程教育与培训卓越奖”以她的名字命名。Mead教授在纽约大学获得数学学士、硕士和博士学位。

报告题目: 胜任力与计算的未来

摘要：课程胜任力的目的是确保学生学习质量，将知识、技能和品行（行为）融合在一起，来完成学业。企业招聘和政府部门非常热衷于雇用可以立即胜任工作的计算机专业毕业生。大约只有5%的计算机工程专业毕业生会继续攻读研究生，95%的本科毕业生会直接工作。毕业生必须通过结合自身性格发展和本科经历所获得的胜任力来适应雇主的工作结构。他们还必须使用所学技能来完成工作任务。虽然知识与技能相结合才能完成任务，但绩效对于职场成功也至关重要。因此，胜任力是所有毕业生，尤其是即将进入就业市场的毕业生的一个重要特征。本报告重点关注有关计算机工程领域能力相关的基础问题。讨论涉及到围绕学生获得的知识技能和品行等胜任力的组成部分和活动。从而说明胜任力不仅仅是通过考试来证明，因为它的核心是完成任务过程中的表现情况。

个人简介：John Impagliazzo是Hofstra大学荣誉教授，负责 2016 年 ACM/IEEE 计算机工程课程体系规范 (CE2016) 撰写。John是CE2016前身 CE2004 的主要合著者和撰写者。此外，他还是 ACM/IEEE 计算课程体系规范CC2005的成员，该报告定义了计算学科，并已成为世界上最常被使用的文件之一。John是信息技术 (IT2017) 报告的合著者，也是 2020 全球计算课程体系规范 (CC2020) 报告的合著者。John主持了 IFIP 工作组 9.7（计算历史），在 IEEE 历史委员会任职多年，担任 ACM 认证委员会主席12年，John在 ACM 教育委员会担任各种职务长达30年。John是计算和工程项目的 ABET 项目评估员。作为政府和机构的项目评估员、团队主席或专家顾问，John评估了全球 80 多个计算和工程项目。John是 ACM Inroads 杂志的创始主编，出版了 18 本书，发表了数百篇文章，促进了计算伦理学的发展，并推动发展了计算史。John是 IEEE Fellow、IEEE终身会员、ACM 杰出教育家。

报告题目: 以知识点为核心的人工智能专业建设

摘要：ACM/IEEE CC2020作为国际权威的一流计算机类专业课程体系规范，最重要的贡献之一就是采用“胜任力”一词来代表计算教育的基本主导思想。胜任力培养是创新人才培养的关键。本报告将围绕胜任力模型，探讨如何开展高性能计算自主创新人才培养。高性能计算领域发展迅速，多学科交叉突出，跨多个领域的高性能计算自主创新人才培养一直是高性能计算教育的主要目标之一，也是难点之一。近年来，国防科技大学依托天河超级计算机高水平科研实力，在高性能计算自主创新人才培养上进行了长期深入的探索，摸索出一条基于胜任力的高性能计算人才培养模式，并已取得了阶段性教学成果，获省级、校级教学成果奖两项，发表计算教育国际顶会论文多篇，其中4篇计算教育国际顶会论文被国际ACM/IEEE计算课程体系规范CC2020引用，高性能计算创新人才培养成效获国际国内高度认可。人工智能具有至小有内、至大无外的特点，呈现多学科交叉综合、渗透力和支撑性强、高度复杂以及技术属性和社会属性高度融合等内禀。本报告将从教育部计算机领域本科教育教学改革试点工作计划（简称“101计划”）《人工智能引论》课程知识点出发，介绍教材、课程和平台三位一体的专业建设以及AI+X交叉人才培养。

个人简介：浙江大学教授、博导，浙江大学人工智能研究所所长、浙江大学上海高等研究院常务副院长。负责两项国家自然科学基金重点项目（含F0701重点项目），现任科技部科技创新2030“新一代人工智能”重大科技项目指南编制专家、中国人工智能学会教育工作委员会主任委员，曾任教育部人工智能科技创新专家组工作组组长（2018.8-2020.12）。著有《人工智能导论：模型与算法》、《走进人工智能》等（高等教育出版社）。

报告题目: 基于CC2020的计算机教育课程规划自动生成

摘要：在世界各地，开设计算机科学系课程的过程通常需要花费大量的时间和精力。众所周知，ACM/IEEE-CS课程大约花费了5年时间来更新课程推荐。一旦课程被确定下来，还需要包括大量的相关认证信息。在本讲座中，我们将演示如何在不到10分钟的时间内自动生成遵守国际标准的课程规划的整个过程。

个人简介：Cuadros-Vargas教授于2004年在巴西南太平洋大学与美国CMU和德国TU-Berlin的共同项目中获得了他的计算机科学博士学位。他是秘鲁计算机学会的创始人之一，并担任了8年会长。直到2016年一直担任拉丁美洲计算中心（CLEI）的执行秘书。他是IEEE-EAB的成员（2006-2009），也是ACM/IEEE-CS计算课程CS（CS2013）和计算课程（CC2020）指导委员会的唯一拉丁美洲成员。Cuadros教授曾任秘鲁阿雷基帕大学计算机科学学院院长（2005-2016年），自2016年起任UTEC（利马）院长。他的主要研究领域是计算机专业的高等教育、相似性信息检索、访问方法和神经网络。

报告题目: 北京大学科研导向的计算机科学教育

摘要：北京大学深耕计算机学科本科生教育，实践了诸多改革和创新。作为入职北京大学的新教师，我完整地经历了北京大学系统的本科生教育。在这次报告中，我将分享北京大学在计算机科学教育中的特色，其中包括科研实践是如何落地到本科生教育中以及如何实现科研与教育的融合。我也将介绍我所在课题组的具体情况以及在本科生教育中取得的一些进展。

个人简介：张杰，北京大学计算机学院助理教授，博士生导师，特聘研究员，博雅青年学者，优秀青年科学基金海外项目获得者。长期从事存储系统和专用处理器的研究和设计，致力于从计算机体系结构层面出发，解决大数据和人工智能时代对于高性能存储系统的需求，突破冯诺依曼体系结构下数据迁移的瓶颈以及内存墙的限制。在国际会议及期刊上发表了40余篇论文，其中以第一作者发表论文22篇，包括计算机体系结构与系统顶级会议ISCA、OSDI、 HPCA、 MICRO、FAST和DAC。

报告题目: 计算机系统学科教学与科研的一些初步思考

摘要：计算机系统是管理计算机底层硬件和支撑上层应用的重要部分。本次报告将分享厦门大学系统结构团队在计算机系统教学与科研方向的一些初步认识，包括计算机系统教学与科研的互相促进等。

个人简介：沈志荣博士于2010年毕业于电子科技大学，2016年获得清华大学计算机科学博士学位，现为厦门大学副教授。主要关注存储可靠性和存储安全性。他在计算机系统领域的顶级/权威会议和期刊上发表了 50 多篇研究论文，包括 USENIX ATC、ICDE、INFOCOM。

报告题目: 基于国产芯片的编译课程改革研讨

摘要：编译原理是计算机科学的一个重要而基础的课题，其弥补了计算机用户和底层硬件之间的巨大鸿沟。当前国内的大多编译课程，确实完整地设计了从词法分析、语法分析，最终到底层代码翻译的全流程，但底层的代码翻译，实际上大多是基于仿真或者Intel CPU芯片。另一方面，当前高端芯片被断供，如NVIDIA A100和H100 GPU，严重影响了我国人工智能产业生态的发展，好消息是国内已有自研芯片，如龙芯CPU、寒武纪和华为的人工智能芯片，坏消息是，在这些芯片上的计算任务，受限于基础软件栈特别是计算算子的效率问题，大多无法完全发挥出硬件本身的算力，那么如何基于国产芯片，从基础软件栈层面做技术创新，打造繁荣的产业生态，是必须要思考的问题。其中编译扮演了非常重要的角色，其首先可以自动化生成国产芯片中缺失的长尾算子，其次可根据国产芯片的硬件特征和应用的计算特征，自动搜索出执行效率高的算子，还可以自动化地将若干算子融合，减少芯片上的数据搬运开销，等等。为了实现这一愿景，需要大量编译领域的技术专家，目前国内这样的技术人才仍然有较大缺口，因此高校时期的课程培养，就变成了非常重要的一环，让学生提前上手，在国产芯片上做编译优化创新，能够培养人才的同时，也挖掘芯片的问题，促进国产芯片能力的提升。

个人简介：白有辉博士于2021年在中国科学技术大学先进数据系统实验室获得博士学位，师从许胤龙教授和李诚特任研究员，其主要研究方向是分布式人工智能训练系统。在相关方面取得了多项先进的科研成果，在计算机系统领域的顶级国际会议或期刊（如SOSP、TPDS、ICPP等）上发表论文多篇。曾积极参与学术讨论工作，曾于2017年上海SOSP poster环节、2021年SOSP、2021年ChinaSys等平台上做多次报告，与国内外科研工作者积极讨论，相互交流。也准备积极投身于学术服务工作中，于2022年7月申请CCF体系结构专业委员会执行委员，为学术共同体贡献力量。在读博期间多次担任本科生、研究生课程助教，如《图论》、《编译原理与技术》、《组合数学》等课程。本人的努力和取得的成绩已经得到了部分认可，2021年6月，荣获安徽省优秀毕业生称号。毕业后加入华为中央研究院理论研究部团队，继续从事分布式人工智能基础软件栈的研究，基于国产智能芯片做创新技术，助力打开国产智能芯片和算法的生态。

报告题目: 物联网教学与科研实践探索——以无线感知为例

摘要：CC2020中推广的胜任力模型要求当前教学更强调学生实践能力和创新能力的培养。本报告以物联网教学与科研实践探索的结合为切入点，以无线感知用于水果品质感知为例探讨可行的方案。本次演讲中介绍的Wi-Fruit是一种利用 Wi-Fi 通道状态信息 (CSI) 和图像信息的无损且低成本的水果水分和 SSC 测量系统。 Wi-Fruit中提出的双商模型和多模态 人工神经网络用来应对水果结构、大小和类型依赖性挑战。 Wi-Fruit提供的多模态水果内部品质感知功能有助于在水果采摘前和采摘后后应用于辅助水果保存和品质安全评估，探索了多模态无线感知在现实生活中的应用价值。

个人简介：刘雨桐目前担任上海交通大学助理研究员。2022年6月获取博士学位，SIGCSE CHINA优博，2023年上海市扬帆人才计划资助。于UBICOMP、COMST、JSAC、TON、TMC等高质量国际期刊及会议发表论文20篇，获IWQoS、PRICAI最佳论文奖两项，主要研究方向为多模态无线感知、物联网及人工智能。