立足“融合点概念”的学科交叉融合人才培养_杨文婧.pdf

第 4 期2023 年 4 月 10 日计 算 机 教 育Computer Education中图分类号：G64226作者简介：杨文婧，女，研究员，研究方向为智能计算、因果推断、高性能计算，；靳若春（通信作者），男，助理研究员，研究方向为数据库、数据关联规则、数据质量，。0引 言随着我国全社会各产业门类的深度配合，现实存在的跨学科复杂问题对学科交叉融合人才培养提出更高要求。然而，面向学科交叉融合的科学研究和人才培养仍存在“简单叠加拼凑”现象，如何让不同学科真正交叉融合仍是亟待解决的难题1。学科交叉融合的难点主要源于科学概念的“断链”现象，即在科学知识经过组合组分为学科以推动知识传播的过程中，不同学科在同一概念断开而沿着各自不同的研究方向发展。随着科学知识组合组分为学科的过程不断演进，科学概念的“断链”愈加常见，各学科领域开始逐步拥有各自的概念体系，这使得学科交叉融合更加复杂。学科的交叉融合需要驾驭概念“断链”现象，而驾驭概念“断链”的关键在于把握“融合点概念”，即不同学科连接与分化处所在概念。学科交叉融合人才培养也应立足“融合点概念”，根据“胜任力模型”所包含的知识、技能与品行3 个重要方面，分别深入开展基于“融合点概念”的知识构建、面向“融合点概念”的能力培养和突破“融合点概念”的创新思维培养。在人才培立足“融合点概念”的学科交叉融合人才培养杨文婧，靳若春，李雪琼（国防科技大学 高性能计算国家重点实验室，湖南 长沙 410073）摘 要：针对面向学科交叉融合的科学研究和人才培养仍存在的“简单叠加拼凑”问题，为提高学科交叉融合研究生人才培养质量，从科学概念的“断链”现象谈起，提出围绕“融合点概念”驾驭学科交叉融合，根据“胜任力模型”所包含的知识、技能与品行 3 个重要方面，阐述如何实现基于“融合点概念”的知识构建、面向“融合点概念”的能力培养和突破“融合点概念”的思维创新，并介绍计算机专业研究生跨学科交叉融合人才培养实践过程。关键词：融合点概念；学科交叉融合；跨学科人才培养文章编号：1672-5913(2023)04-0026-04养实践过程中将“融合点概念”融入“胜任力模型”之中，帮助学科交叉人才达到“胜任力模型”融合知识、技能和品行的复合能力要求。1围绕“融合点概念”的学科交叉概念是科学家为表述理论而创造的主观语言。科学概念一般需要借助符号或代码进行抽象，对应着自然界中的“客观”对象或“客观”对象间的关系。新的概念往往预示着新学科的诞生，概念体系转换还预示着科学革命。正如托马斯库恩在科学革命的结构 中所说：“科学革命就是科学家据以观察世界的概念网络的变更”2。随着知识爆炸，科学知识经过组合组分归入不同学科，科学知识随之出现概念“断链”现象，这成为学科交叉融合的主要障碍。学科的交叉融合需要驾驭概念“断链”现象，而驾驭概念“断链”的关键在于把握“融合点概念”。1.1概念的“断链”现象科学知识的创造、积淀、传播，推动知识的快速演化，科学知识的演化呈爆炸态势。知识爆炸前夜，弗朗西斯培根被认为是“最后一个DOI:10.16512/ki.jsjjy.2023.04.042专题策划CC2020 前沿第 4 期27知道一个人能知道一切的人”，而上世纪伟大的数学家庞加莱则被认为是“最后一个数学全才”。20 世纪 80 年代，美国未来学家巴克敏斯特富勒提出“知识倍增曲线”：1900 年以前，人类知识大约每世纪翻一番；二战结束时，大约每 25年翻一番；今天，平均每 13 个月翻一番，并将继续指数级增长。当下，已无人能如培根般驾驭人类积累的所有科学知识。面对知识爆炸，科学知识经过组合组分为学科以推动知识进一步传播。在这一过程中，科学知识出现了概念“断链”现象。例如，“基因”概念就在遗传学和分子生物学之间形成了概念“断链”现象：遗传学以该概念为基础，研究生物的遗传和变异；分子生物学以该概念为基础，研究基因的生物分子结构。随着科学知识组合组分为学科过程的不断演进，科学知识的“断链”现象愈加普遍，各学科领域便开始逐步拥有各自的概念体系。例如，力学包含力、速度、加速度、动量、能量等概念，信息科学有信息、计算、程序、协议等概念，经济学有成本、需求、供应、价格、效用、收益等概念。1.2“融合点概念”与学科交叉融合学科的交叉融合需要驾驭概念“断链”现象，而驾驭概念“断链”的关键在于把握“融合点概念”。不同学科在某些概念连接与分化，这些概念称为“融合点概念”，也称为“断链点概念”。“融合点概念”往往与概念“断链”现象紧密耦合，不同学科发生概念“断链”现象之处往往孕育着相应的“融合点概念”。例如，软件工程和微电子学在“存储器”概念发生“断链”，“存储器”的概念可视为“融合点概念”：软件工程以该概念为基础，研究存储器的分配算法、管理算法等；微电子学以该概念为基础，研究存储器的器件机理、物理组织等。学科交叉融合的关键是寻找“融合点概念”。寻找“融合点概念”类似于软件设计中的“接口”设计：统一软件接口，程序员可以高效沟通、分工合作；把握“融合点概念”的内涵，跨学科研究者们可以高效沟通交流、把握研究重点、精准对接合作。“融合点概念”也是打开交叉融合新方向的窗口。“融合点概念”往往蕴含着不同学科针对同一问题的不同研究思路，因而某一学科背景的研究者透过“融合点概念”这扇窗可以学习另一学科的研究方法，借鉴跨学科思维启发科研创新。例如“生物系统”的概念是指从系统论的角度与观念看生物体与生物界，将生物不同层次的结构体系看作“系统”。这一概念可以作为“融合点概念”拓展交叉融合的新方向：生物学科背景研究者可以借助计算机软硬件系统设计、分析与优化技术，解决生物系统研究难题；计算机学科背景研究者可以从生物系统中生物的自组织行为获得启示，提出高效计算机系统设计。针对单一学科不能解决的复杂问题，需要借助其他学科，从而发生交叉与融合，打破原有方法和体制的界限从而产生新的研究方向。事实上，学科之间本没有固定的边界，如物理学可以渗透到化学、天文学、地质学等领域，化学可以渗透到生物学、心理学等。面对边界本不清晰的不同学科，我们可以通过“融合点概念”将“断链”的学科重新连接，帮助研究者构建跨学科知识体系，培养跨学科能力素养，开拓跨学科创新 思维。2计算机专业研究生跨学科培养实践ACM/IEEE CC2020 计算课程体系规范提出的计算机教育“胜任力（Competency）模型”，融合知识（Knowledge）、技能（Skills）和品行（Dispositions）3 方面的综合能力培养，加强对职业素养、团队精神等方面的要求，对于提升计算机人才培养质量具有重要指导意义3。学科交叉人才培养也应根据“胜任力模型”所包含的知识、技能与品行3个重要方面，分别深入开展基于“融合点概念”的知识构建、面向“融合点概念”的能力培养和突破“融合点概念”的创新思维培养。在人才培养实践过程中将“融合点概念”融入“胜任力模型”之中，帮助学科交叉人才达到“胜任力模型”融合知识、技能和品行的复合能力要求。2.1基于“融合点概念”的知识构建由于学制受限，研究生难以深入掌握非本专业学科知识。这是因为专业知识体系一般需要本科期间系统建构，缺乏完整课程体系的研究生难以独立构建跨学科知识体系；研究生构建跨学科202328计 算 机 教 育Computer Education知识时，易迷失重点而盲目努力，如缺乏“融合点概念”，跨学科知识难以与已有知识发生关联，学生无法有效构建知识网络，则交叉学科知识构建将更加艰难。例如，计算机专业背景研究生如果跨学科学习基础医学知识，将遭遇极大挑战：基础医学本科学制 5 年，包含大量复杂专业课程和科研实习，专业涉及学科众多，体系复杂，学时较长，需要大量时间和精力系统地加以学习。研究生至多安排一年课程学习，显然无法成体系地学习跨专业课程。基于“融合点概念”构建知识体系，可以帮助研究生事半功倍地开展跨学科知识构建。首先，学生应找出与研究课题相关的“融合点概念”，然后将“融合点概念”解构为与课题密切相关的子概念，最后分析本专业课题研究目标，再根据研究目标不断重构“融合点概念”，完成跨学科知识学习。例如，某计算机专业背景研究生的研究课题为“基于计算机仿真技术的免疫系统机制研究”，即尝试借助计算机仿真技术对免疫系统做出解释。面向此研究课题，该生需要有针对性地学习免疫学专业知识。首先，学生在导师的帮助下基于研究课题提出“适应性免疫系统仿真”这一“融合点概念”，而后逐级将上层概念解构为可学习分析的下层概念：将“适应性免疫系统仿真”解构为“仿真模型”和“适应性免疫系统”；“仿真模型”可以进一步解构为“数学计算模型”“物理模型”等概念；“适应性免疫系统”也可以进一步解构为“抗原模式”“效应细胞”“免疫反应”等概念，依此类推（如图 1 所示）。由于该生的研究重点是“寻找计算模型仿真适应性免疫系统的工作过程”，并不要求对免疫系统开展深入学习，因此对于适应性免疫系统只需要理解如“抗原模式”“效应细胞”“免疫反应”等基本概念。最后，学生还应结合免疫系统知识再次深入理解仿真模型概念，在学习理解不同学科概念的过程中不断地重构上层概念，逐渐理解融合点概念在不同学科中的角色与意义，最终完成学科交叉融合知识学习。基于“融合点概念”构建知识体系具有以下优势。首先，学生只需要针对“融合点概念”开展跨学科学习，避免无限拓展学习范围，避免漫无目的地盲目学习；其次，通过“融合点概念”解构和建构的过程，学生可以将跨学科概念与研究内容相联系，提升学习效果；最后，通过“融合点概念”，教师也可以更合理地建设面向计算机专业学生的多学科交叉融合课程，帮助学生高效构建跨学科知识体系。2.2面向“融合点概念”的能力培养由于实践机会受限，研究生难以深入全面培养非本专业能力。这是因为缺乏完整实践体系的研究生难以独立培养跨学科能力；缺乏针对研究生跨学科能力培养的通用标准；研究生在实践受挫时缺少同伴互助与专家指导。针对跨学科能力培养过程中的障碍，研究生导师应主动引路，面向“融合点概念”开展重点能力培养：由导师指出与“融合点概念”相关的跨学科能力；参照学科专业培养方案与研究目标，制订研究生能力培养计划，并最终负责评价研究生跨学科能力培养成果。例如，当生物学背景研究生培养“仿真模型”相关能力时，导师应根据仿真专业固有培养目标，为学生制订符合专业背景和研究需求的培养方案：理解仿真计算基础理论，掌握仿真系统的使用方法，能够描述并定量分析仿真模型输出结果与真实实验结果之间的区别。此处鉴于研究生为生物学背景，不必要求学生掌握复杂的软件仿真原理与技术，而只需掌握仿真工具的使用方法即可。面向“融合点概念”的能力培养紧密围绕“融合点概念”展开，避免过度拓展能力范畴；基于学科专业原培养方案，由导师根据研究目标制订图 1 融合点概念可逐级解构为若干子概念 适应性免疫系统仿真 仿真模型 适应性免疫系统 数学计算模型 物理模型 连续系统仿真 离散事件系统仿真抗原模式效应细胞 免疫反应专题策划CC2020 前沿第 4 期29能力培养方案，避免能力培养偏离课题研究；导师与学生充分沟通，根据学生知识能力储备，有的放矢地培养跨学科能力，辅助学生达成课题研究目标。2.3突破“融合点概念”的创新思维受本科阶段专业训练影响，研究生易形成原专业思维路径依赖，难以突破专业概念和思维模式开展创新。跨学科研究生在原专业习得的科学概念阐释可能束缚问题解决思路。此外，研究生在跨学科交叉融合创新探索中易迷失方向，难以自主把握学科交叉融合创新工作的评价标准。针对上述挑战性问题，导师应及时指导学生寻找并把握“融合点概念”，启发创新思维：以“融合点概念”为媒介，学习跨学科研究方法，打开研究思路；扭住“融合点概念”，寻找研究工作重点；以复杂问题是否得到解决为标准，评估学科交叉融合创新工作。例如，针对“基于计算机仿真技术的免疫系统机制研究”这一研究课题，计算机专业背景的研究者可以通过借鉴生物免疫学理论开拓研究思路，基于现有免疫学模型构建仿真计算模型开展模拟研究，并利用免疫系统的研究方法和评估指标对仿真结果进行分析，从而评估不同免疫学理论模型的优劣。研究者还可以独立于免疫学模型开展探索，基于人工智能强化学习理论开发免疫系统计算仿真模型，尝试利用强化学习模型解释免疫系统机制，从人工智能角度切入生物免疫研究。如果计算模型能够较好地仿真免疫模型工作过程，则可以基于该仿真模型解释免疫系统工作机制。导师还应指导学生立足“融合点概念”开展终身学习创新。在已知与未知的分界面，同样存在“融合点概念”，从这些“融合点概念”着手探索未知有助于高效拓展知识体系。“授人以鱼不如授人以渔”，研究生把握“融合点概念”可助力其终身学习。3结 语将“融合点概念”融入“胜任力模型”之中，利于学科交叉人才融合知识、技能和品行的复合能力培养。然而，跨学科“融合点概念”的提出与运用目前高度依赖导师与学生的实践经验，如何提出合适的“融合点概念”服务于学科交叉是教学科研实践中的主要挑战。针对这一问题的未来研究方向是设计可操作性强的一般性方法，以指导师生在学科交叉实践中提出恰当的“融合点概念”并加以运用。参考文献：1 齐芳.摆脱简单叠加交叉学科如何真正融合N.光明日报,2021-10-29(8).2 库恩.科学革命的结构M.李宝恒,纪树立,译.上海:上海科学技术出版社,1980.3 Clear A,Impagliazzo J,Ming Z.Computing competencies and the cc2020 projectC/Proceedings of the 50th ACM Technical Symposium on Computer Science Education.New York:Association for Computing Machinery,2019:1245-1246.（编辑：宋文婷）