“衆所周知，人才培養特別是博士生的培養水平，反映著一所學校的人才培養高度。當你站在風口的位置，就該在正確的時間做正確的事，而電子科大計算機學科的穩步發展就是我們的‘風口’，隨著我校計算機科學與技術學科國際排名的大幅提升、學校的國內外影響力不斷增強，要求我們著力開展對高端人才培養的思考與探索。”

    讲这话时，2008年博士结业于香港中文大学盘算机系、躬耕于人才培养多年的盘算机学院副院长肖鸣宇眼中有光。

    高端人才培养是否跟上了脚步？研究生培养方案是否切适时代需求？作为人才培养重要载体的课程该怎样进行建设？近年来，这位在精确算法、参数算法、焦点化算法等领域颇有建树的学者，以看待基础研究的严谨态度和攀登科学岑岭的探索精神，领导学院高水平教师团队锐意厘革，在一流研究生培养方案和课程体系革新上，走出了一条有成电盘算机特色的创新之路。

夯實基本：構建“博士生資格課程”

    博士生课程和本硕课程差异阶段的学习内容该如何区分界限？博士生理应以做研究为主，但是基础又需要通过课程等形式增强，如何解决这一矛盾？除了导师外，另有怎样的措施利于提升博士生的独立科研能力？……

   卡内基·梅隆大学（CMU）的盘算机科学学院是全世界建设最早的盘算机学院之一，该系的相关专业一直处于全球领先。而清华大学则是海内盘算机高端人才培养的翘楚。从与海内外知名高校的博士生培养方案的对比中，我们的差距到底在哪里？

    经过比对，肖鸣宇发现盘算机科学与技术专业博士生的学分要求、课程框架与CMU、清华等名校很类似，差异主要在于课程的质量和深度上。

在課程內容上，清華和CMU的課程難度高于我校，課程內容更前沿，課程上學生參與度更強；在考核和檢測上，我校博士生綜合考試的關卡效果不明顯，清華和CMU開題檢查更爲嚴謹，而我校是由導師自己組織。

    在近年的“软科世界一流学科排名”中，电子科大盘算机学科位列12位，ESI学科排名进入全球前0.216‰，基于广泛调研和深入研讨的基础之上，学院最终确定了“以一流课程建设为主要载体、围绕一流课程建设为焦点进行革新，课程革新聚焦‘前沿性’”的革新思路。

教學形式上，接纳“博士前沿課程”+“基于項目制課程”，鼓勵課堂講授與研討交流形式相結合。教學內容上，不再從基礎理論講起，直接以如何做成某個項目的形式進行交流。考核形式上，鼓勵項目制、小論文等形式的考核，以是否具體解決某個問題爲檢驗標准。開題報告方面，則越发強調加強質量把控和治理。

 “在实际的实施历程中，我们提出了‘博士资格课程’模块的建设方案，模块由必修模块（2门必修）+ 选修模块（多门选修2门）组成。”

必修模塊由“計算機科學中的數學”“統計學習理論及應用”2門基于數學理論基礎的課程組成。選修模塊提供了8門課程，分成4個模塊，多數爲新開或整合後開設課程，其中理論模塊的課程注重基礎和挑戰性，系統模塊的課程強調前沿性，人工智能模塊的課程偏向實戰性，而前沿模塊的課程則關注前沿性。

從實施效果來看，10余門博士革新課程在教學內容上均做到了注重前沿性；在教學形式上，更側重研討交流，培養學生深度分析、大膽質疑、勇于創新的精神和能力，積極引導學生進行探究式與個性化學習；在考核上以項目制、小論文等形式，提升了對學生專業基礎和科研能力的考核。

觸碰前沿：外籍院士助力課程打磨

    作为新西兰的皇家院士，Bakh Khoussainov教授恒久从事理论盘算机科学方面的研究，目前为盘算机学院全职教授，担任学校算法与逻辑实验室主任。

入職學院後，根據學科前沿，Bakh領銜建設新開必修課程“計算機科學中的數學基礎”，並參與制定了專門的培養方案。

首輪開課中，這位被評價爲“在邏輯與理論計算機科學領域的領先專家，事情涉及對可計算性和複雜性理論的深入和很是廣泛的研究”的教授，曾多次與學生交流溝通，詢問課程內容是否與學生配景相關，並不斷修改打磨課程。

  “Bakh教授有一道题涉及自动机理论中的泵引理，其实在硕士生阶段曾接触过自动机课程，但因为并不作为其时的考核内容，自己就没有学；结果在这道题的驱动下，通过查阅资料学会了该引理，并学到了一些定理的证明要领，感受挑战的历程虽艰难，但收获很大。”

    赵景阳是学院2021级博学生，在他眼中，Bakh教授的课程不局限于相关的理论知识教学，课程的习题具有挑战性，想要全部做出来，将倒逼自己通过自己查阅资料学到新的知识。“感受期末考试总会有两道比力难的题，拿满分不容易。”

    Bakh教授认为，培养理论盘算机科学方面的专业人才绝非易事，往往意味着需要花费更大的精力；然而，支持理论研究又是极其重要的，这关系到技术的进步以及解决相应的瓶颈问题。

  “如今人工智能泛起在我们生活和研究的方方面面，它的爆炸式增长正是得益于机械学习和深度学习模型的使用。有趣的是，许多人并不知道或没有注意到这些模型是在20世纪30年代和40年代作为纯理论工具被发现出来的。”

 “事实上，W. Mcullough 和 W. Pitts 在1944年发现了神经网络；A. Kolmogorov于1933年建设了现代概率论。应用（盘算机）科学花了60到80年的时间，才通过人工智能、利用这些理论的发现来造福社会和人类。”Bakh举例说。

    在Bakh教授眼中，電子科技大學盘算机科学与工程学院的博士生们是一群很优秀的人，“约莫有60名博士生选了我的课，他们很智慧也很努力，因为语言障碍的原因，他们稍微有些怕羞。不外，他们都能听懂英语并能很好的跟上我的授课进度。我勉励他们在课堂上提问，也很乐意回覆他们的问题。”

 “論述嚴謹、環環相扣、由淺入深”的院士教學風格給學生們留下了深刻的印象，各人体现，Bakh院士每周至少會與各人見一次面，不僅討論科研問題，話題還涉及個人的研究興趣、生活和家庭等，“他不僅鼓勵學生們都能成爲優秀的專家，並期望未來能通過我們的事情和研究，爲社會福祉做出貢獻。”

推開一扇窗：引導學生找尋科研的樂趣

    Bakh教授对博士生的引导，更好地资助各人坚定了在基础研究领域躬耕不辍的决心。在学院科学的一流课程体系顶层设计下，革新后学院邀请以诺奖和图灵奖获得者、两院院士为代表的海内外知名专家进行授课，将努力付诸实践：

    郑凯教授的“时空数据治理与分析”课程，注重前沿偏向介绍、学术论文研讨和学术陈诉写作为实践，贴合了“前沿性”。屈鸿教授的“机械智能”以实际任务发动课程教学，要求学生做到：会做研究—Papers；能带团队—领导，可找事情—探索，贴合了“项目制”。

    “博士前沿课程I”则邀请到“图灵奖”获得者姚期智老师在清华大学指导的首批结业生——李闽溟（现为香港都市大学教授）和黄志毅（现为香港大学副教授）配合授课，做到了强实践、宽视野，开阔了博士生的学术视野。“博士前沿课程II”则邀请了来自中国科技大学的陈雪和南京大学的刘景铖两位国家级青年人才给各人教学“随机算法”方面的前沿技术。

    在浓厚的学术气氛影响下，博士生们体现虽有困难，但收获颇大：

    聆听李闽溟教授首次课程教授后，2018级盘算机科学与技术专业的博士生马梦帆同学说，李教授介绍了差异公正分配问题模型、最前沿的顶会结果，课程期间深入讨论可分的物品分配的高维模型、不行分的物品分配中公正性的寄义、从物品的分配推广到任务的分配的可能性等问题，引导了同学们的科研兴趣，开阔了自己的学术视野。  

    赵景阳曾在2020年上过一年的博士生课程，谈起对课程体系革新前后的感受，感应课程内容比革新前更接科研“地气”，“博士前沿课程中就有物品分配、在线算法相关的两个主题，老师们在解说基础知识的同时也会介绍该偏向当前很是前沿的生长状况，我之前险些没有接触过在线算法偏向，学习后感应对该偏向有了全新的了解，能更好地触碰学科前沿。”

   “原来的考核方式就是做题，只需要将了解的技术再牢固写出来，但是现在的考核模式，让学生有更多触碰前沿的时机，为研究生们打开了一扇眺望世界的窗口。”2018级盘算机科学与技术专业的直博生陶冰琳说。

    白昼同学肩负了“博士前沿课程”的助教，从有数理良好基础的本科学生，到选专业进入盘算机专业，再到直博盘算机学院博士，白昼体现很乐意担任助教事情，“以前只是了解技术自己，但不清楚所学的技术能用到哪里；现在的学术讲座很好地解决了这一困惑，通过与专家的互动，更能资助自己找到科研兴趣点，点燃探究的兴趣。”

   展望未来，肖鸣宇体现，盘算机学院将深化研究生教育质量保障体系建设，连续关注国际一流高校培养方案和前沿技术，对标一流，强化课程融合与课程模块化、基于项目式的研究性教学，继续强化课程建设的“前沿性”“创新性”和“深度性”，不停提升学院博士生生培养质量。