依据《教育部高等学校教学指导委员会章程》规定，教育部高等学校教学指导委员会的任务之一是：组织师资培训，沟通信息，交流教学建设和教学改革经验，宣传推广优秀教学成果，为高等学校的教学建设和教学改革做好服务工作。为此，教育部高等学校计算机类专业教学指导委员会和全国高等学校计算机教育研究会决定举办本系列课程高级研修班。本系列课程高级研修班是在新工科建设背景下启动的，面向全国高校相关院系专业负责人与教师，专注于人才培养、学科建设、课程体系与课程内容建设、授课艺术、产教融合、科研与教学、教学经验分享等。
本期研修班将于2023年7月13-15日在桂林市举办，特邀请各高校教务处、相关院系选派教学主管领导、课程负责人和骨干教师参加本期研修班。
主办单位
教育部高等学校计算机类专业教学指导委员会、全国高等学校计算机教育研究会
联系方式
联 系 人：贾斌
邮 箱：jiabin01011@163.com
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培训安排
一、课程介绍
1.数据结构课程
课程贯彻以能力目标为导向的教学目标，培养学生从事软件开发过程中概念层抽象和实现层抽象的能力。主要知识点有：线性表、顺序表（向量、栈、队列）、链表（链栈、链队列）、排序和查找算法、字符串模式匹配的KMP算法、树和二叉树及其应用、Huffman最优二叉树、B-树、B+树、图结构与图算法。
2.算法设计与分析课程（101课程）
“算法设计与分析”课程从算法复杂性分析的基本方法和原理入手，以讲授算法设计的基本方法和原理、算法优化的基本方法和技巧为主，通过典型的问题及其相应的求解算法，以及算法复杂性的分析，达到完善学生的知识体系、培养学生的分析能力、拓展学生的思维方法，并鼓励学生把理论与实践相结合。
课程教学从算法设计出发，系统介绍算法设计的一般方法和常用模式，并围绕算法的正确性、算法的复杂度与问题的复杂度等问题，介绍算法证明的基本方法，算法分析的数学基础与常用技巧，问题复杂度分析的基础理论等知识。主要内容包括：算法证明、渐进分析和递推式求解等算法分析基础，递归、分治、贪心、动态规划和回溯等常用算法设计方法，NP完全性和多项式规约等计算复杂性理论，线性规划、网络流等问题及其求解算法，近似算法、随机算法等高级算法设计方法及相关分析方法等。
课程教学配合书面作业和编程实践，锻炼学生分析问题和求解问题的能力，促进学生学以致用，培养学生理论联系实际能力。
学习内容
（1）“算法设计与分析”课程的教学内容和教学设计。
（2）算法分析基础：算法复杂度分析的内涵和复杂度计算的方法。
（4）分治策略：采用分-治-合的思想求解问题。
（5）动态规划：动态规划算法设计的基本思想和适用条件。
（6）贪心算法：贪心策略正确性证明或检验的方法。
3.算法竞赛课程
本课程面向大学的算法竞赛（程序设计竞赛）指导教师（教练）。课程内容有：（1）竞赛队的组织、管理；（3）队员的培训和选拔；（3）参赛准备；（4）算法竞赛的考点；（5）申办比赛。
大学的算法竞赛（程序设计竞赛）包括ICPC（国际大学生程序设计竞赛）、CCPC（中国大学生程序设计竞赛）、天梯赛、蓝桥杯大赛等。算法竞赛是规模最大的计算机类竞赛，中国有1000多所大专院校参加算法竞赛，每个竞赛每年有几万到十几万学生参赛。由于算法竞赛涉及的知识点既深且广，参赛难度也相当高，所以算法竞赛的学习和培训往往长达一到两年。队员如何高效地学习、教练如何有效地指导和管理，是一个经常被讨论的话题。本课程努力解答上述问题。
学习内容：
（1）教练对竞赛队的组织和管理。竞赛经费和场地的支持；竞赛队员的招生、选拔；竞赛队中的师生关系；高年级队员对低年级传帮带的好处和问题。
（2）如何申请和举办一场成功的ICPC、CCPC区域赛。以华东理工大学举办第40届ACM/ICPC区域赛为例，说明如何申办区域赛，关于经费、命题、判题系统、志愿者、后勤等的详细说明。
（3）指导学生分阶段进步和参赛。队员从零基础开始，循序渐进地地进入初级、中级、高级学习，并在相应阶段安排训练和参加竞赛。
（4）竞赛考点专题综述。详解算法竞赛十大专题的知识点精要，并按难度分阶段分类，作为学生学习的总纲。
（5）与其他课程的结合。相关课程有：计算机程序设计（C/C++、Java、Python）、数据结构、离散数学、算法分析等。
二、时间安排
三、授课专家
汪小林，北京大学计算机学院教授、博士生导师。教育部计算机本科教育教学改革工作计划（101计划）“算法设计与分析”课程负责人。主要研究方向为系统虚拟化和云计算。主持国家自然科学基金项目3项、863子课题2项、其他各类项目8项，参与基金重点项目、973、863等项目10余项。在国际顶级会议和期刊上发表论文50余篇，有授权专利10余项。主要从事“算法设计与分析”和“计算机系统”等课程的教学工作，获北京大学教学成果一等奖2项、北京市教学成果一等奖1项，国家级一流本科课程1项。
罗勇军，上海交通大学计算机系博士毕业，现为华东理工大学计算机系教师。担任华东理工大学程序设计竞赛主教练16年，指导学生参加世界大学生程序设计竞赛ICPC、蓝桥杯大赛，成绩优异，曾两次带队参加ICPC世界总决赛。
2019年出版《算法竞赛入门到进阶》，荣获清华大学出版社2019、2020、2021年度畅销书。2022年于清华大学出版社最新出版的《算法竞赛》，广受欢迎。
熊岳山，男，1963年4月出生，中共党员，1992年12月获理学博士学位，1994年底浙江大学博士后出站，国防科技大学计算机学院教授，博士生导师，高等院校计算机专业优秀教师奖励计划获得者、全军优秀教师、国防科大教学名师、国防科大名师质量奖、优秀教师-教学名师获得者，美国《Math. Review》评论员，国家高等教育自学考试电工、电子和信息类教学指导委员会委员，中国仿真学会医疗仿真专委，湖南省计算机学会机器智能与医学影像专委副主任委员，解放军总医院客座教授，国家科技项目评审入库专家，教育部考试中心题库建设专家。
曾三次应邀到香港理工大学从事学术访问研究，多次学术访问加拿大、美国、英国等国高校。主要研究兴趣为虚拟现实与应用、图形图像处理和智能计算，是国内最早将虚拟现实技术应用到医学教育训练的专家。主持多项国家“863”高技术项目、国家自然科学基金项目、军队创新特区、教育部博士点基金等项目10余项。出版了《数据结构》、《数据结构与算法》等6部教材，其中《数据结构》被评为湖南省高等院校优秀教材。主讲“数据结构”、“数据结构与算法”、“Data Structure and Algorithm”(双语)、“数值分析及其应用”、“计算方法”、“计算几何”等课程，其中“数据结构与算法”课程被评为军队和湖南省线下一流课程。先后在J. of Comp. Phys、J. of Comp. Math、SIGGRAPH、ACM Trans. on Graph等国内外有影响的学术会议、学术刊物上发表研究论文100余篇，SCI论文4 0余篇，EI论文50余篇。
先后培养硕、博士研究生60余人，是教育部博士生学术新人奖获得者、湖南省优秀硕士学位论文、军队优秀博士学位论文的指导教师。获湖南省自然科学一等奖1项、军队科技进步二等奖1项、省级科技成果三等奖2项，军队教学成果奖二等奖2项，湖南省教学成果三等奖1项，是湖南省首届优秀导师团队“智能计算”的负责人，是军队专业技术二类岗位获得者，2次荣立三等功。
曾担任学校教学督导专家、计算机学院教学督导组组长，多次担任ISW教师培训专家组组长，指导青年教师提高教学技能，多名学院青年教师频繁在国家、军队、湖南省和学校的各类教学比赛中获高奖。
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