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[摘 要] “跨学科”和“计算思维”是近年教育界谈论得比较多的两个概念，普适计算时代的多学科交叉，不同于在传统学科划分基础上的协作，而是不同学科的思想在方法论层面的融合；普适计算时代的计算，也不仅是用计算机作为工具来提高解决问题的效率，更是计算思维在理解问题本身、寻求解决问题途径中的作用。跨学科计算思维培养是培养大学生综合素质和创新能力不可或缺的重要环节，以北方民族大学全校各专业大学计算思维能力培养教育教学改革为背景，针对西部民族高校学生如何进行跨学科计算思维培养进行了深入的分析和探讨，提出了以社会计算应用为抓手培养学生网络思维能力为核心的“大学计算思维”课程模型。
[关 键 词] 跨学科；计算思维；教育教学改革；社会计算；网络思维；课程模型
[中图分类号] G645 [文献标志码] A [文章编号] 2096-0603（2016）07-0114-02
随着信息科学与技术的不断提高和普及，特别是互联网和移动互联网应用的不断深化，计算思维将成为我们时代思维的主要方式和手段。什么是计算思维？广义而言，就是基于可计算的手段，以定量化的方式进行的思维过程；狭义而言，计算思维就是数据驱动的思维过程。信息时代和知识经济的特征是数据资源的开发，计算机和网络是主要工具，这个时代所需要的思维方式就是计算思维。在大数据时代，人们获取知识所需付出的努力不断减少，作为一种反馈和补偿，计算思维必须成为“读、写、算”之外的另一种素质要求。
培养计算思维，应该着重计算思维与其他学科的交叉与相互渗透，超越将计算思维只是作为工具来使用，追求在思想与方法论层面的融合，去解决更加复杂的问题，理解更加深刻的现象。在教学中有机地引入跨学科元素是培养计算思维能力的一种有效措施。但是长期以来，我们高等教育各学科之间的界限比较分明，即便在有些条件下鼓励学生选学不同学科的课程，但每门课程内容的学科属性依然很明显，其结果是缺乏融会贯通。同时，虽然要求每个社会科学专业的学生学几门计算机课程，但那些课程通常只是工具性的，缺乏对学生计算思维的启迪。
网络思维是计算思维的发展，是在新时代环境下个体思维向群体思维的延伸。计算思维是递归的、规划的和个体性的思维，而网络思维是非线性、开放性、系统性和群体性的。计算思维利用启发式推理来寻求问题的解答，通过约简、嵌入、转化和仿真，将问题重新阐释来求解，并利用海量数据来加快计算。网络思维求解问题看重个体之间的联系，利用海量数据来挖掘各要素的关系和隐形的网络结构。
一、社会计算
社会计算是使用系统科学、人工智能、数据挖掘、机器学习等科学计算理论作为研究方法，将社会科学理论与计算理论相结合，为人类更深入地认识社会、改造社会，解决政治、经济、文化等领域复杂性社会问题的一种理论和方法论体系。无论是自然科学还是社会科学，底层的基本过程都是可计算的，可以从计算思维的新视角进行分析。计算思维有助于社会科学的发展，而且社会科学的原理与思想的运用也将有助于计算思维的发展。社会计算作为一种数据密集型科学，在收集和分析数据的广度、深度以及规模上都产生了巨大的影响。社会计算作为一种新的计算范式，产生了一个新的跨学科研究与应用领域，其广阔的研究内容与应用已引起学术界和工业界的广泛关注。
长期以来，社会科学的定量研究都是通过问卷调查的方式收集数据，这种方式收集的数据量小且真实性难以确定，这些数据往往是在一个时间点或相隔很久的不同时间点获得，对连续的、动态的社会过程只能推断。社会科学家一直希望能像研究自然现象那样，通过“实验—理论—验证”的范式研究社会现象，这种期盼在高度信息化的计算社会将成为现实。
随着物联网、云计算、社交网络、社会媒体以及群智感知等技术的飞速发展，数据正以前所未有的速度迅速增长和积累。数据是人类社会最重要的财富，大数据时代的到来，为研究人类社会动态和模拟社会问题带来了前所未有的机遇，来自政治学、经济学、语言学、传播学、人类学等社会和人文学科的研究者联手计算机、物理、数学、控制等科学技术界的专家开始关注大数据对社会、经济、科学研究等方面带来的巨大价值，开始使用复杂性科学来描述社会系统中的复杂现象。
自然界和人类社会中存在的大量复杂系统都可以通过网络加以描述：社会网络是人与人之间由一种或者多种特定类型的相互依赖性（如友谊、亲属关系、信仰、知识或者威望）连接起来形成的网络；神经系统可以看做是大量神经细胞通过神经纤维相互连接形成的网络；计算机网络可以看做是自主工作的计算机通过通信介质等相互连接形成的网络；类似的还有电力网络、交通网络、生物分子网络、新陈代谢网络、Web页面链接网络、地缘政治网络、食谱菜系网络等。网络高度概括了复杂系统的重要特征，是目前公认比较合适的复杂系统建模形式。网络理论像是一个大金矿，可以解释从心理学到经济学跨大范围的学科内出现的各种复杂现象。
二、国内外现状分析
社会计算这一概念于2004年由王飞跃等人提出，他们通过分析当时国内外相关研究工作，指出了社会计算的主要研究方向，探讨了社会计算的若干关键问题及发展趋势。2005年，MIT的科学家Pentland提出了社会感知计算的思想。社会感知计算泛指通过人类社会生活空间部署的大规模多种类传感设备，感知识别社会个体的行为、分析挖掘群体社会交互特征和规律、引导个体社会行为、支持社群的互动、沟通和协作的一种计算技术。2009年2月，Lazer等人在Science上发表了计算社会学的文章，系统地阐述了社会计算、社会行为等群体演化规律，社会计算真正成为国际瞩目的前沿研究。
近些年来，国内外多所院校已开设了社会计算相关的课程，其中比较有代表性的有康奈尔大学、斯坦福大学、麻省理工、密西根大学，剑桥大学等国外优秀大学，中国人民大学社会学系、中山大学管理学院也开设了社会网络分析课程，这无疑体现了一种共识。北京大学的李晓明教授采用康奈尔大学的David Easley（经济学家）和John Kleinberg（计算机科学家）合编的一本优秀教材网络、群体与市场，为北大、北航、天大、哈工大等学校的学生开设了计算社会学前沿研究课程，并且学习他们在康奈尔大学组织教学活动的实践——用网络讲网络，利用公开的博客来收集学生的作业，从而以几乎零成本达到一种学生之间交流和相互启发的目的。MOOC（多人在线开放课程平台）上有斯坦福大学的公开课《社会和经济网络：模型和分析》和密西根大学的公开课《社会网络分析》。 时至今日，自然科学领域学者所做的跨学科研究都是比较浅层次的社会科学理论再验证，还没有一个研究成果能基于大数据发现新的深层次社会科学理论。为计算思维赋予鲜活的人文社科特色灵魂，必将对日趋复杂的社会经济活动给予更加合理的解释。因此，在计算机专业的教学活动中引入一些社会科学和人文科学的元素应该成为一种普遍的实践，而让计算思维潜移默化在其他专业的教学内容中则是促进自然科学与社会科学面向未来发展的助推器。
综上所述，网络思维已经成为当代大学生必须具备的一种普遍认识和一类普适技能，不同学科的理论、思想在方法论层面进行融合也是大势所趋。因此，需要开设一门定位在本科层次的课程对来自不同学科的学生进行跨学科计算思维启迪，大学计算思维正是最符合这一需求的一门课程。本课程的开设目标是：阐述社会计算的基本概念和理论、介绍社会网络分析的基础知识，通过对社会计算的前瞻性课题的介绍，使学生对社会计算、社会网络分析技术及应用有一个初步的了解，激发学生进一步探索的兴趣。
三、以培养学生网络思维能力为核心的大学计算思维课程模型
基于我校教师和学生的实际情况，我们不可能直接开设类似社会网络分析和计算社会学前沿研究那样高端的课程，所以我们考虑先开设科普性质的大学计算思维课程，让我们的学生对社会计算、网络思维和计算思维有基本的认识，这样课程目前国内外高校尚没有开设。
网络思维涉及的相关理论包括图论、复杂网络理论以及由相关方法引出的集合论、矩阵论、多元统计分析和谱图理论等，所以学生应该具有基本的线性代数、概率与统计、离散数学等基础，这就决定了大学计算思维这门课程应该在本科三年级以后开设，所以这门课程是不可能用计算机文化基础课程来替代的。
Web2.0的出现产生了海量的社会感知数据，数据分析人才已经成为目前最稀缺的人才，具备不同学科背景又拥有敏锐网络思维的毕业生是不可能存在就业困难的。有两种课程对学生是有益的：一种是教他们学会将来用得着的方法和工具；另一种是让他们得到启迪，产生对生活、对科学的憧憬，大学计算思维这门课两者兼顾。
这门课上，我们会讲到大量十分熟悉的话题，包括社会网络、结构洞、社群检测与社群演化追踪、蝴蝶效应、小世界现象、信息的不对称对市场行为的影响、流言传播、病毒式营销、基于社会关系的推荐等，这些源自我们日常生活教学内容会让学生感觉亲切熟悉并且饶有兴趣。但这些内容的讲解又不是像通常做介绍性报告那样泛泛而谈（那样的报告，一般信息量大但缺乏挑战性思考），而是依托社会学和经济学的一些观念，用数学和计算机科学的语言对有关现象进行详尽的分析推理，尤其是让学生能够欣赏到某些看起来随机发生的社会行为和经济行为所体现出来的过程就是一个优化计算的过程，从而常常有熟悉之中、意料之外的效果。
学科交融日益广泛且深入的今天，在教学活动中引入一些跨学科元素应该成为一种普遍的并且深受学生喜爱的教育教学改革实践，让计算思维和网络思维潜移默化在其他专业的教学内容中则是我们计算机专业学人的一种责任，这不仅仅是因为计算机专业要面向未来发展，更是为了促进自然科学与社会科学
的未来发展。
参考文献：
[1]王飞跃.面向计算社会的计算素质培养：计算思维与计算文化[J].工业和信息化教育，2013（6）.
[2]李晓明.跨学科计算思维教学的认识与实践浅谈[J].中国大学教学，2012（11）：4-5.
[关 键 词] 跨学科；计算思维；教育教学改革；社会计算；网络思维；课程模型
[中图分类号] G645 [文献标志码] A [文章编号] 2096-0603（2016）07-0114-02
随着信息科学与技术的不断提高和普及，特别是互联网和移动互联网应用的不断深化，计算思维将成为我们时代思维的主要方式和手段。什么是计算思维？广义而言，就是基于可计算的手段，以定量化的方式进行的思维过程；狭义而言，计算思维就是数据驱动的思维过程。信息时代和知识经济的特征是数据资源的开发，计算机和网络是主要工具，这个时代所需要的思维方式就是计算思维。在大数据时代，人们获取知识所需付出的努力不断减少，作为一种反馈和补偿，计算思维必须成为“读、写、算”之外的另一种素质要求。
培养计算思维，应该着重计算思维与其他学科的交叉与相互渗透，超越将计算思维只是作为工具来使用，追求在思想与方法论层面的融合，去解决更加复杂的问题，理解更加深刻的现象。在教学中有机地引入跨学科元素是培养计算思维能力的一种有效措施。但是长期以来，我们高等教育各学科之间的界限比较分明，即便在有些条件下鼓励学生选学不同学科的课程，但每门课程内容的学科属性依然很明显，其结果是缺乏融会贯通。同时，虽然要求每个社会科学专业的学生学几门计算机课程，但那些课程通常只是工具性的，缺乏对学生计算思维的启迪。
网络思维是计算思维的发展，是在新时代环境下个体思维向群体思维的延伸。计算思维是递归的、规划的和个体性的思维，而网络思维是非线性、开放性、系统性和群体性的。计算思维利用启发式推理来寻求问题的解答，通过约简、嵌入、转化和仿真，将问题重新阐释来求解，并利用海量数据来加快计算。网络思维求解问题看重个体之间的联系，利用海量数据来挖掘各要素的关系和隐形的网络结构。
一、社会计算
社会计算是使用系统科学、人工智能、数据挖掘、机器学习等科学计算理论作为研究方法，将社会科学理论与计算理论相结合，为人类更深入地认识社会、改造社会，解决政治、经济、文化等领域复杂性社会问题的一种理论和方法论体系。无论是自然科学还是社会科学，底层的基本过程都是可计算的，可以从计算思维的新视角进行分析。计算思维有助于社会科学的发展，而且社会科学的原理与思想的运用也将有助于计算思维的发展。社会计算作为一种数据密集型科学，在收集和分析数据的广度、深度以及规模上都产生了巨大的影响。社会计算作为一种新的计算范式，产生了一个新的跨学科研究与应用领域，其广阔的研究内容与应用已引起学术界和工业界的广泛关注。
长期以来，社会科学的定量研究都是通过问卷调查的方式收集数据，这种方式收集的数据量小且真实性难以确定，这些数据往往是在一个时间点或相隔很久的不同时间点获得，对连续的、动态的社会过程只能推断。社会科学家一直希望能像研究自然现象那样，通过“实验—理论—验证”的范式研究社会现象，这种期盼在高度信息化的计算社会将成为现实。
随着物联网、云计算、社交网络、社会媒体以及群智感知等技术的飞速发展，数据正以前所未有的速度迅速增长和积累。数据是人类社会最重要的财富，大数据时代的到来，为研究人类社会动态和模拟社会问题带来了前所未有的机遇，来自政治学、经济学、语言学、传播学、人类学等社会和人文学科的研究者联手计算机、物理、数学、控制等科学技术界的专家开始关注大数据对社会、经济、科学研究等方面带来的巨大价值，开始使用复杂性科学来描述社会系统中的复杂现象。
自然界和人类社会中存在的大量复杂系统都可以通过网络加以描述：社会网络是人与人之间由一种或者多种特定类型的相互依赖性（如友谊、亲属关系、信仰、知识或者威望）连接起来形成的网络；神经系统可以看做是大量神经细胞通过神经纤维相互连接形成的网络；计算机网络可以看做是自主工作的计算机通过通信介质等相互连接形成的网络；类似的还有电力网络、交通网络、生物分子网络、新陈代谢网络、Web页面链接网络、地缘政治网络、食谱菜系网络等。网络高度概括了复杂系统的重要特征，是目前公认比较合适的复杂系统建模形式。网络理论像是一个大金矿，可以解释从心理学到经济学跨大范围的学科内出现的各种复杂现象。
二、国内外现状分析
社会计算这一概念于2004年由王飞跃等人提出，他们通过分析当时国内外相关研究工作，指出了社会计算的主要研究方向，探讨了社会计算的若干关键问题及发展趋势。2005年，MIT的科学家Pentland提出了社会感知计算的思想。社会感知计算泛指通过人类社会生活空间部署的大规模多种类传感设备，感知识别社会个体的行为、分析挖掘群体社会交互特征和规律、引导个体社会行为、支持社群的互动、沟通和协作的一种计算技术。2009年2月，Lazer等人在Science上发表了计算社会学的文章，系统地阐述了社会计算、社会行为等群体演化规律，社会计算真正成为国际瞩目的前沿研究。
近些年来，国内外多所院校已开设了社会计算相关的课程，其中比较有代表性的有康奈尔大学、斯坦福大学、麻省理工、密西根大学，剑桥大学等国外优秀大学，中国人民大学社会学系、中山大学管理学院也开设了社会网络分析课程，这无疑体现了一种共识。北京大学的李晓明教授采用康奈尔大学的David Easley（经济学家）和John Kleinberg（计算机科学家）合编的一本优秀教材网络、群体与市场，为北大、北航、天大、哈工大等学校的学生开设了计算社会学前沿研究课程，并且学习他们在康奈尔大学组织教学活动的实践——用网络讲网络，利用公开的博客来收集学生的作业，从而以几乎零成本达到一种学生之间交流和相互启发的目的。MOOC（多人在线开放课程平台）上有斯坦福大学的公开课《社会和经济网络：模型和分析》和密西根大学的公开课《社会网络分析》。 时至今日，自然科学领域学者所做的跨学科研究都是比较浅层次的社会科学理论再验证，还没有一个研究成果能基于大数据发现新的深层次社会科学理论。为计算思维赋予鲜活的人文社科特色灵魂，必将对日趋复杂的社会经济活动给予更加合理的解释。因此，在计算机专业的教学活动中引入一些社会科学和人文科学的元素应该成为一种普遍的实践，而让计算思维潜移默化在其他专业的教学内容中则是促进自然科学与社会科学面向未来发展的助推器。
综上所述，网络思维已经成为当代大学生必须具备的一种普遍认识和一类普适技能，不同学科的理论、思想在方法论层面进行融合也是大势所趋。因此，需要开设一门定位在本科层次的课程对来自不同学科的学生进行跨学科计算思维启迪，大学计算思维正是最符合这一需求的一门课程。本课程的开设目标是：阐述社会计算的基本概念和理论、介绍社会网络分析的基础知识，通过对社会计算的前瞻性课题的介绍，使学生对社会计算、社会网络分析技术及应用有一个初步的了解，激发学生进一步探索的兴趣。
三、以培养学生网络思维能力为核心的大学计算思维课程模型
基于我校教师和学生的实际情况，我们不可能直接开设类似社会网络分析和计算社会学前沿研究那样高端的课程，所以我们考虑先开设科普性质的大学计算思维课程，让我们的学生对社会计算、网络思维和计算思维有基本的认识，这样课程目前国内外高校尚没有开设。
网络思维涉及的相关理论包括图论、复杂网络理论以及由相关方法引出的集合论、矩阵论、多元统计分析和谱图理论等，所以学生应该具有基本的线性代数、概率与统计、离散数学等基础，这就决定了大学计算思维这门课程应该在本科三年级以后开设，所以这门课程是不可能用计算机文化基础课程来替代的。
Web2.0的出现产生了海量的社会感知数据，数据分析人才已经成为目前最稀缺的人才，具备不同学科背景又拥有敏锐网络思维的毕业生是不可能存在就业困难的。有两种课程对学生是有益的：一种是教他们学会将来用得着的方法和工具；另一种是让他们得到启迪，产生对生活、对科学的憧憬，大学计算思维这门课两者兼顾。
这门课上，我们会讲到大量十分熟悉的话题，包括社会网络、结构洞、社群检测与社群演化追踪、蝴蝶效应、小世界现象、信息的不对称对市场行为的影响、流言传播、病毒式营销、基于社会关系的推荐等，这些源自我们日常生活教学内容会让学生感觉亲切熟悉并且饶有兴趣。但这些内容的讲解又不是像通常做介绍性报告那样泛泛而谈（那样的报告，一般信息量大但缺乏挑战性思考），而是依托社会学和经济学的一些观念，用数学和计算机科学的语言对有关现象进行详尽的分析推理，尤其是让学生能够欣赏到某些看起来随机发生的社会行为和经济行为所体现出来的过程就是一个优化计算的过程，从而常常有熟悉之中、意料之外的效果。
学科交融日益广泛且深入的今天，在教学活动中引入一些跨学科元素应该成为一种普遍的并且深受学生喜爱的教育教学改革实践，让计算思维和网络思维潜移默化在其他专业的教学内容中则是我们计算机专业学人的一种责任，这不仅仅是因为计算机专业要面向未来发展，更是为了促进自然科学与社会科学
的未来发展。
参考文献：
[1]王飞跃.面向计算社会的计算素质培养：计算思维与计算文化[J].工业和信息化教育，2013（6）.
[2]李晓明.跨学科计算思维教学的认识与实践浅谈[J].中国大学教学，2012（11）：4-5.