斯坦福大学
斯坦福大学拥有独立的计算机科学系。浏览该校的教学手册，最具特色的恐怕要算多门科普性计算机知识讲座了，一般有两到三个单元，涉及面非常之广，从量子计算到数字演员，从计算科学的伟大思想到网络安全，从网上拍卖到使用元编译发现大型开放源代码软件中的大量错误，其中还不乏对技术乌托邦、斯诺“两种文化”、计算机面临的困境以及迅速发展所带来的诸多问题的思考。开课的老师阵容强大，基本上都是响当当的名教授，甚至包括图灵奖得主John McCarthy。用这种讲座代替计算机科学导论性质的专门课程，可以充分展示计算机科学的丰富内涵，使学生较早地了解学科的轮廓和脉络，对于开阔学生视野，启发学生的学习兴趣也大有好处。由于美国大学中专业的选择非常灵活，而近年来计算机学科招生受行业影响流失严重(这种情况甚至惊动了比尔·盖茨，2004年微软到各大高校招兵买马时，他每站必到，利用自己的明星效应，大讲计算机学科的美妙前景)，可以想象，这种讲座同样也肩负着吸引学生选择计算机专业的重大使命。
斯坦福大学典型的低年级课程设置如表1所示。
表1 斯坦福大学低年级主要课程设置
数学(至少23个单元)
数学 41(课程号，下同) 微积分 I 5
数学 42 微积分 II 5
统计 116 概率论 3～5
计算机 103 离散结构 4或6
以下任选两门：
数学 51 微积分 5
数学 103/113 线性代数 3
数学 109 应用群论 3
计算机 157 逻辑和自动推理 4
计算机 205 机器人、视觉和图形学数学方法 3
科学(至少11个单元)
物理 53 力学 4
物理 55 电磁学 4
其他
工程基础(至少13个单元)
计算机 106 程序设计抽象/方法学 5
工程 40 电子学基础 5
选修课
技术与社会(3~5个单元)
进一步的课程设置如表2所示。
表2 斯坦福大学高年级主要课程设置
程序设计(2门课)
计算机 107(课程号，下同) 程序设计范型 5
计算机 108 面向对象系统设计 4
理论(2门课)
计算机 154 自动机与复杂性理论 4
计算机 161 算法的设计与分析 4
系统(3门课)
电子电气 108B或282 数字系统或计算机体系结构 4
计算机 编译原理 3
计算机 计算机网络 3
计算机 操作系统 3
应用(选2门课)
计算机 人工智能 3～4
计算机 数据库 3
计算机 图形学 3
项目(1门课)
计算机 至少3个单元
限选课(多门)
加州大学伯克利分校
伯克利的课程设置也有很多独树一帜的地方，尤其是在专业基础课方面，除了有专业导引课程“计算机科学专题”之外，对于没有编程经验的学生，第一门编程课是符号编程入门，采用LISP语言。有一定编程经验或者有自学能力的学生，可以选择多种语言和环境的自主学习(Self-paced)课程，包括C、Fortran、C++、Java，以及UNIX的使用等，这种多元化与伯克利计算机科学与电子电气工程同系有关。但是所有学生在第二学期都要学习一组独特的基础课：61A“计算机程序的结构与解释”，采用MIT Abelson等编著的同名教材(中译本机械工业出版社出版，清华大学出版社出版了影印版)；61B“数据结构”(教材采用自编讲义)；61C“计算机结构”(Machine Structures)，采用Hennessy的《计算机组织与设计》(中译本清华大学出版社出版，机械工业出版社出版了影印版)。这项规定就是转校生也不例外，可见其中蕴涵了伯克利多年的教学经验结晶。
伯克利其他比较有特点的课程还有：将离散数学和概率论结合讲授的CS70，主讲是名教授Christos Papadimitriou；CS98-1 编程练习课，以主要大学生编程竞赛中的赛题为授课素材；CS 169 软件工程直接用Kent Beck的《极限编程》(人民邮电出版社出版了中译本)作为教材，非常超前，但是既然连Pressman的《软件工程：实践者方法》新版中敏捷方法都已经成为重头戏，既然IEEE都已经开始制定敏捷方法相关标准，这种课程选材也就不显得那么骇世惊俗了。除了软件工程课程常见内容外，教学侧重实际，贯穿了极限编程的思想，涵盖UML、JUnit单元测试、软件架构、设计模式和反模式、重构、CVS版本控制、系统和集成测试，最后要求完成一个实际产品，并进行演示。
UIUC(伊利诺依大学厄班纳-香槟分校)
UIUC的计算机科学专业创建于1972年，到1986年基本定型，十多年来几乎没有什么变化。其教学体系如图1所示。
其中，数值分析方向课程中，Math225为矩阵论，CS257为数值方法，CS35x代表数值分析导论、常微分数值方法、偏微分与数值逼近和数值线性代数；
理论方向课程中，CS173为离散结构，CS273为计算理论，CS37x包括算法、形式方法、程序验证；
人工智能方向课程中，CS348为人工智能导论，CS34x包括机器人、机器学习与模式识别；
软件方向，CS125为计算机科学导论，CS225为数据结构与软件工程原理，CS31x包括数据库、图形学、多媒体，CS32x包括软件工程、操作系统设计、分布式系统、编程语言与编译器、并行计算、实时系统、编译器构造、编程语言设计；
硬件方向课程中，CS231为计算机体系结构I，CS232为计算机体系结构II，CS33x包括计算机组成、VLSI系统与逻辑设计、VLSI系统设计、通信网络、嵌入式体系架构与软件。
可以看到，处在图1中最下面的课程基本上都是在多门中选择一至三门，整个体系脉络清晰，具有很高的灵活性。与斯坦福不同的是，UIUC的计算机科学导论课程比较简单，只有一门为新生开的计算机科学导向课(CS100)，而且并非必修。名为“计算机科学导论”的CS125实际上是以Java语言为主的编程入门课，涵盖了一些算法的内容。此外还有与之配套的实验课。当然，系里所开的许多面向高年级和研究生层次的讲座是对低年级开放的。
2003年，在工程院院长David Daniel的倡导下，计算机系对教学计划进行了改革，以反映目前社会、行业和技术的发展趋势。主要的变化有：
* 在必修要求中增加了两门编程课：CS241 系统编程，采用Gary Nutt的《操作系统》作为主教材，Stevens的《Unix环境高级编程》作为编程教材；CS242 程序设计实验(Programming Studio)，教学大纲基本上以Kernighan的《程序设计实践》为蓝本(以上教材机械工业出版社均出版了中译本和影印版)。
* 必修要求中增加了一年的高级项目，强调团队合作和软件工程实践，包括文档写作、口头表达、项目规划与管理等，实际上是在实践中学习软件工程。这门课也可以用两学期的软件工程或者一年的高级论文代替。仍然充分保留了灵活性，有利于因材施教。
* 增加了CS173 离散结构的学时，部分原CS273的内容移到这里，同时CS273又新增了原CS375的内容。这实际上是提高了对计算机理论的要求。
* 在专业课程中增加了数据挖掘、信息检索和高级图形学。
CMU(卡内基梅隆大学)
与MIT、伯克利等学校计算机科学仍然和电子与电气工程同处一系不同，CMU的计算机科学系成立于1965年，是全美最早的，如今它已经升格为计算机科学学院。其研究生项目中除了机器人方向与硬件关系较多之外，其他基本上都是纯软的。从这个意义上来说，CMU的教学体系对于偏软的计算机科学系应该有较大的借鉴意义。
CMU的教学手册上没有从传统意义上针对计算机科学专业学生的导论课，虽然有名为“计算机科学伟大思想”的两学期课程，但是从内容上看应该是离散数学的替代，因为此外CMU并没有其他离散数学方面的课程。此课程没有教材，内容比传统离散数学要灵活得多，涉及概率、代数、算法、加密理论、复杂性理论、博弈论等，非常注重学习的趣味性和实用性。
与其他名校相同，CMU对程序设计的重视也给人留下很深印象：本土新生的第一堂课就是“初中级程序设计”，直接讲授Java。然后是中高级程序设计(Java)、C语言编程技巧、高级编程实践(Java)、程序设计原理(用SML语言讲授)。
目前计算机科学专业教学计划中的一个难点，是硬件课程的设置问题。硬件知识体系本身非常丰富，但是硬件课程多了，又削弱了计算机科学专业的特色。CMU在这一问题上是怎样处理的呢？计算机科学学院的现任院长Randal E. Bryant 亲自给出了回答，他用15～213“计算机系统导论”一门课(12个单元)完成了硬件知识的教学。这项教学改革的成果就是一本厚达900多页的书：《Computer Systems: A Programmer's Perspective》(中译本《深入理解计算机系统》已经由中国电力出版社出版)一书。他在该书的序言中说：
“本课程的宗旨是用一种不同的方式向学生介绍计算机。因为，我们的学生中几乎没有人有机会构造计算机系统。而大多数学生，甚至是计算机工程师，也要求能日常使用计算机和编写计算机程序。所以我们决定从程序员的角度来讲解系统，并采用这样的过滤方法：我们只讨论那些影响用户级C程序的性能、正确性或实用性的主题。
比如，我们排除了诸如硬件加法器和总线设计这样的主题。虽然我们谈及了机器语言，但是不关注如何编写汇编语言，而是关心编译器怎样翻译C的各种构造，比如指针、循环、过程调用和返回，以及switch语句。更进一步，我们将更广泛和现实地看待系统，包括硬件和系统软件，讨论链接、加载、进程、信号、性能优化、评估、I/O以及网络与并发编程。
这种做法使得我们讲授本课程的方式对学生来讲既实用、具体，又能实践，同时也非常利于调动学生的积极性。”
网站上的一些随书配套实验，也独具匠心。因此此书的成功是水到渠成的。根据配套网站上的列表，它已经被全球80多所院校采用作为教材。
MIT(麻省理工学院)
MIT的课程设置，只能用其学生起点高来解释。该校没有典型意义上的计算机科学专业，偏软的只有理论计算机科学和人工智能及其应用两个专业。因此没有类似于其他学校的导论课程。
在MIT的电子电气工程与计算机科学系中，所有学生都要参加如下四门课程：6.001“计算机程序的结构与解释”，当然与伯克利相同，采用的是Abelson等编著的同名教材；6.002“电路与电子学”；6.003“信号与系统”(自编讲义)；6.004 “计算结构”(Computation Structures)，与伯克利的61C“计算机结构”对等(教材是自编课件)。此外有两门专业基础数学课：“概率系统分析”(教授自编教材)和“计算机科学数学”，后者的教材是国外院校普遍采用的Rosen所著《离散数学及其应用》(中文版由机械工业出版社出版)。
对MIT的学生而言，实验课程有多种选择：电气工程和计算机科学实验，模拟电子实验，数字系统实验，微机项目实验，半导体设备项目实验。此外，无论何种专业，都有软件工程实验课。值得注意的是，本科生各专业的必修课程中并没有软件工程课程。也就是说，软件工程的内容都在实践中完成了。带软件工程实验课的是因为提出Liskov替换原则而知名的女教授Barbara Liskov，她刚刚获得了2004年度的冯·诺依曼奖。作为美国工程院和艺术科学院的双院士，她几十年在软件开发研究方面的经验，将有力地保证这门实验课程的质量。
分析与总结
由上面的材料可以看出，各个学校的教学体系之间还是有不小差异的。这首先得归因于历史沿革形成的专业侧重、机构设置上的不同。其中MIT算是一极，由于和电子电气专业深深地融合，计算机专业带有很强的“硬派”色彩。而CMU可以算作另一极，计算机科学有自己的独立学院，非常罕见，因此它的课程设置“软化严重”——与硬件相关的只用一门课就解决了。UIUC和斯坦福由于都拥有独立的科系，所以可以归入后一阵营。伯克利可以认为处于两极中间，但是仔细分析起来，它的计算机科学专业目前虽然仍属于电子电气和计算机科学系，但是有相当大的独立性，1973年创立以来，一直有自己的主席和教学安排，所以离后者更近一些。
此外，各校在专业导入课程的设置上差别也非常明显。基本上可以分为三类。按IEEE-ACM《Computer Curricula 2001》(以下简称CC2001)的分法，斯坦福属于广度优先(有明确的注重广度的导引课程)，MIT的属于函数为先(采用函数式语言)，CMU和UIUC属于对象为先(直接采用Java)。伯克利有些特殊，它有导引课，但是广度稍差，紧接着又采用函数语言，同时开设学生自学为主可以任选的多种语言课程，属于混合多元型。应该说各个学校在刚入门时如何调动学生积极性，培养对专业的感情上都有自己的思考。无论哪种类型，将课堂变得有趣，能够容纳更多计算机科学的方面，都已经成为一种趋势。
无论如何，各校存在的差异并不妨碍各自培养出同样优秀的人才，这也给我们提供了一种有益的启示，办学思路和方法应该是因地制宜的。
当然，总的来说，各学校之间的共性还是主要的。归纳起来，有这么几个特点，值得我们思考：
1. 硬件课程整体在减少
偏软类的三所院校中，CMU最为彻底，硬件课程只有一门课，而UIUC也只有两门必修(两门体系结构)，斯坦福也是两门(电子学、体系结构或数字系统)。其中的原因，前面引述的Randal E. Bryant所言作出了解释，毕竟计算机科学需要关注的在计算机系统层次中已经越来越高，底层越来越变得透明了。事实上，CC2001中制定的硬件课程也只有一门。而国内目前一般还开设数字逻辑、微机原理、计算机组成与结构、微机实验等硬件类课程。
2. 程序设计日益重视
在CMU，UIUC和斯坦福，必修的程序设计类课程往往在四五门左右。伯克利加起来也有四门。MIT虽然没有大量前导性的编程课程，但是由于在后面计算机系统工程、计算机语言工程、软件工程实验、Web软件工程诸课程都有实际的项目要完成，所以实际学时也很多，UIUC的改革更说明了这一点。同时，还出现了强调提高程序设计技巧，与软件工程环境和工具相结合，提倡团队合作，高级程序设计课程与数据结构、算法课融合的趋势。这方面的代表有斯坦福。该校副系主任Eric Roberts曾执教入门类课程多年，总结了一套在语言教学中融入软件工程和现代程序设计观念，结合算法和数据结构教学的经验。其成果就是《C语言的科学和艺术》和《C程序设计的抽象思维》两本书(影印版已由机械工业出版社出版)。作为CC2001工作组两位主席之一，他在C语言教学中强调库与接口设计、编程风格的重要性，并进而介绍抽象、封装的概念，产生了很大影响。反观国内目前很多学校的语言教学和程序设计教学，不仅学时偏少，与其他课程孤立，而且脱离实际，造成语言学习和相关专业课学习都变得非常枯燥，不利于调动学生的积极性。
应该说，这些名校的教学体系、教材和经验都是丰富的宝藏，值得好好挖掘，比如每门核心课程的教学法，实验课程的安排，各门课程的衔接，大型项目的选材等。
编辑：Sisly
