IT是什么简称

全称：Information Technology

即信息技术

基本概念和所指范围。

IT实际上有三个层次：第一层是硬件，主要指数据存储、处理和传输的主机和网络通信设备；第二层是指软件，包括可用来搜集、存储、检索、分析、应用、评估信息的各种软件，它包括我们通常所指的ERP(企业资源计划)、CRM(客户关系管理)、SCM(供应链管理)等商用管理软件，也包括用来加强流程管理的WF(工作流)管理软件、辅助分析的DW/DM(数据仓库和数据挖掘)软件等；第三层是指应用，指搜集、存储、检索、分析、应用、评估使用各种信息，包括应用ERP、CRM、SCM等软件直接辅助决策，也包括利用其它决策分析模型或借助DW/DM等技术手段来进一步提高分析的质量，辅助决策者作决策(强调一点，只是辅助而不是替代人决策)。有些人理解的IT把前二层合二为一，统指信息的存储、处理和传输，后者则为信息的应用；也有人把后二层合二为一，则划分为前硬后软。通常第三层还没有得到足够的重视，但事实上却是唯有当信息得到有效应用时IT的价值才能得到充分发挥，也才真正实现了信息化的目标。信息化本身不是目标，它只是在当前时代背景下一种实现目标比较好的一种手段。

卡尔的IT是指什么呢？在那篇文章里面他并没有明确提出，不过他提到信息技术的核心功能--数据存储、处理和传输。从他推理的逻辑来看，即从蒸汽机、铁路、电报电话、电力等基础设施建设推过来的，还用摩尔定律来佐证主机和光纤的发展。如果他就此打住，只从这一点出发，他的逻辑论证是非常严谨的，后面对《IT不再重要》发表不管支持与反对评论的人，在这一点上都是基本认同的(除了那些硬件和网络厂商外)，笔者也认同这一点。整个文章里他对物化的IT基础设施建设部分关注很多，基本没有关注应用层面。但后面他讲到大众化趋势时，又提到“信息技术极易复制”，则把IT又推到了商业软件，这里已经迈出了“危险”的一步。在2004年他出版同名书时开篇就定义了他研究、类比过来的IT，“我用的‘IT’是指通常意义上的，即所有被用来以数字形式存储、处理和传输信息的硬件和软件，特别强调的是，我只是指技术本身，我指的‘IT’并不包括技术中流动的信息和那些使用技术的人才技能”，所以他所指的IT是指前二层。如果就这此打住，可能还是不会有太大争议(这次又加上那些难受的软件厂商)。客观地分析软件本身的特征，的确不具备核心竞争力的四个判断标准中的三个即：稀缺性、不易复制性、不易替代性，卡尔本人也没有否认而且是在强调IT具备核心竞争力的第四个判断标准，即有价值。但他偏偏又把题目定成了“IT不再重要”，几欲把整个IT一棍子打死!

可惜他在IT这一概念上是经常含混不清：一会儿指主机网络，一会儿又跑到软件，在他后来出版的书里甚至经常“一不小心”就迈到了第三层，完全违背了他在书开头所界定的IT范围，如论述信息技术的应用、对CIO发出的诘问等。有很多读者、包括哈佛商业评论的编辑当时就指出了这一点。后面其它很多人也因为这一点来攻击他，甚至有人说卡尔干脆就不懂IT，有可能是真的，因为他毕竟本来就不是做IT的。这也给我们搞研究的人也给予很大的启示和警醒，对自己不太熟悉的领域套用其它方法来研究时要特别小心，否则会闹出很多笑话。

这里笔者要强调一点，经常有软件厂商(国内外的都有)宣称上了信息化就能如何如何，就能加强企业核心竞争力（反正多是现在流行什么就跟什么，“与时俱进”）。不知道他们是有意还是无意，且不按核心竞争力判断的四个标准来推断，试反问几个简单的问题：如果上了信息化就能如何，有多少上了信息化的企业已经亏损甚至倒闭？尤其是那些宣称有几十万家客户使用他们软件的软件企业该问问自己。如果上了信息化就能如何，那么我们假设入库、出库、销售、库存等信息全是准确的，就能自动提高销售、降低库存吗？如果说没有上信息化之前，老板可能还可因为看不见而糊涂但幸福地过过日子，那么现在呢？只是痛苦地知道有如此多的库存在仓库里呆了如此长的时间，如此多的商品长时间占据着柜台却没有带来任何销售额更不要说利润!分析一下软件厂商们宣传“信息技术是企业的核心竞争力”的现象，结论只有两个：要么这些企业不懂什么是核心竞争力（我想应该大多数还是懂的，既希望他们懂又希望他们不懂，希望结果是懂是因为至少软件企业还能懂一些管理理念而不是埋头纯粹一技术性公司，希望结果是不懂是因为这样可以少被别人攻击没有职业道德，不知者不为过嘛），要么是另有所图。一般企业客户与IT企业之间存在严重的信息不对称问题。IT企业与企业客户之间的博弈，最后的结果往往会是次优选择，即所谓的“柠檬效应”。在这点上，除了IT企业和从业人员要提高自身的职业 *** 守外，政府或行业必须加强对信息化建设的培训教育，提高企业对信息化建设的认识，引进管理咨询公司、监理公司等来改变这一博弈结局，以达到新的平衡，促进IT业更健康的发展。

信息技术本身只是一个工具，就象一柄利剑或一枝好笔，买了它并不能一定保证你武功增进多少、字写漂亮多少，还需要你不断地去练习如何舞剑、如何写字，信息化建设也需要你不断地提升运用信息的能力，这才是真正核心也是最难的地方。功夫全在题外！信息化(数字化)目的并不是上系统拿几个数字，它只是基础，其核心在一个“化”字，把各种资源相关的信息整合起来后进行“合理化”、“优化”的配置。譬如用历史信息来辅助做销售预测、采购计划、生产计划、配送计划、库存计划，并按照这些计划下达指令并根据实际运行情况滚动修正计划。美国哈林顿（Joseph Harrington）博士提出的计算机集成制造（Computer Integrated Manufacturing，CIM）包含两个基本观点：一是企业生产的各个环节包括市场分析、产品设计、加工制造、经营管理和售后服务等是一个不可分割的整体，必须紧密相连、统一考虑；二是整个运作过程实质上是一个数据的采集、传递和加工处理过程，最终产品可以看作是数据的物质表现。如果上了信息系统却不用它来辅助决策，还是按照原来的运作方式运作，则信息系统的作用可能只是限于解放某些岗位的某些工作，如统计报表等，且同时还会增加另外一些岗位的工作。大量经验表明，如果不用信息系统收集上来的数据，要实现用来辅助决策的准确、及时、完整的信息根本不可能，信息系统只有用它才可能逐步提高其准确性、及时性和完整性。按照核心竞争力的评价标准，要构造核心竞争力，本质上只有整合能力才是，而且越外显的能力越容易被模仿。冰山一角，露在外面的越少越不容易被模仿，越能构成核心竞争力。

就象哈佛商业评论编辑Hal Varian（加利福尼亚大学伯克利分校信息管理与系统系主任）指出的那样：“卡尔说IT正在商品化、不再提供竞争优势，这一点他是对的。但知道如何有效使用IT还是一种非常稀缺的技能。”“提供竞争优势的不是IT本身，而是那些知道如何有效利用它的人。”“公司在花成千上万的钱在数据存储和获取客户交易数据上，但一大堆数据就躺在那儿、没有经过分析、没有使用，但是，在那些训练有素的分析人员手上同样的数据却能产生巨大的回报！”这是一个数据丰富的时代，但同时是一个知识贫乏的时代!

波士顿大学管理学院信息系统管理学教授托马斯·H达文波特要把“过去的40年，更确切地描述为‘数据时代’，而不是‘信息时代’”，“将数据转化为某种更有用的东西，需要相当多的人力投入和智慧，但大多数组织仅仅从技术的角度来看待这一问题。拥有一个数据库或数据挖掘系统，与拥有其它技术一样，是必要的，但对于高质量的信息和知识而言，则是不够的”。

所以这里我们有必要明确一下一些经常混淆的基本概念。

数据(Data)＝事实的记录，如上季度甲系列产品在华东地区销售额为120万。

信息=(Information)＝数据+ 意义，如上季度甲系列产品华东地区销售额比去年同期减少了25 %。

智能(Intelligence)＝信息+理解(understanding)与推理(reasoning)，如分析原因是华东地区销售单位不行，或甲系列产品进入了衰退期，还是公司整体营销活动落后，竞争者强力促销导致？或是其它原因。

知识(Knowledge) ＝解决问题的技能(skill)，针对这一问题公司应对的策略是什么？

智慧(Wisdom) ＝知识的选择(Selection) 应对的行动方案可能有多种，但(战略)选择哪个智慧。行动则又会产生新的交易数据。

数据、信息、智能、知识、智慧、行动与管理活动之间存在多重循环关系。

同样的高速公路、同样的高档车，开车的人不同将会开出完全不同的水平，这时更关键的因素--开车的本事就显得至关重要了。在初级阶段，竞争比较粗放，可能主要是看谁能修好道，买好车。到后面，大家硬件基础设施差不多，竞争日趋白热化，这个时候人的作用就突显出来了，光有好道好车还不行，还得有舒马赫这样的顶级选手才能赢得比赛。企业经营与赛车还不太一样，赛车有人制定规则，规定只能跑一样的道，企业之间的竞争是八仙过海各显神通，有钱的就可以买高档的服务器、小型机，没有钱的就只能买PC服务器；有钱的就可以用光纤宽带，没有钱的则只能用ADSL甚至拨号；有钱的可以花几千万去买SAP、Oracle，没有钱的则只能用用金蝶、用友，甚至只有一些基本功能的小的进销存或财务软件；有钱的可以请五大帮他们制定符合未来趋势的战略并进行培训，没有钱的则只能企业家自己摸着石头过河……的确，这是一场不太公平的竞争。但网络经济来了，用卡尔的话说，就是IT技术已经变得“大众化”，已变成商品。更何况ASP模式的出现，将极大的降低了企业信息化的门槛，昂贵的服务器、网络、软件费用的门槛被一下子降低了。好比虽然你有私家的宝马、奔驰，可以很快地到达你想要到的地方。但我也可以坐出租车差不多也能实现同样的效果，再差点儿我有公共汽车、地铁，只要很低的成本也能基本实现我的目标。但同样的宽带、同样一套系统软件，但使用的人一样，效果却完全不一样，君不见同样是使用SAP、Oracle或者金蝶、用友，有很成功的，也有很失败的？还是那句话，功夫在诗外!

IT是信息技术的简称，Information Technology,指与信息相关的技术。不同的人和不同的书上对此有不同解释。但一个基本上大家都同意的观点是，IT有以下三部分组成：

-----传感技术 这是人的感觉器官的延伸与拓展，最明显的例子是条码阅读器；

-----通信技术 这是人的神经系统的延伸与拓展，承担传递信息的功能；

-----计算机技术 这是人的大脑功能延伸与拓展，承担对信息进行处理的功能。

所谓信息化是用信息技术来改造其他产业与行业，从而提高企业的效益。在这个过程中信息技术承担了一个得力工具的角色。

顺便说一句何谓IT产业，有一个大致的分类，可以供大家参考：

IT基础技术的提供 IC研发、软件编写 如INTEL、MS等

IT技术产品化 元器件、部件、组件制造 如精英、大众等

IT产品集成化 计算机及外设制造商 如联想、IBM

IT产品系统化 解决方案、信息系统 如华为、HP

IT产品流通 渠道、销售 如神州数码

IT产品服务 咨询服务和售后服务 如蓝色快车

IT产业舆论支持 IT类媒体 如CCW、CCID

IT产业第三方服务 各种需要配套的服务 如法律咨询、PR服务

IT后备人员培养 各种院校 如计算机专业

IT产业合作组织 各种协会、集会

编辑词条

开放分类：

信息技术、电脑、技术

望采纳谢谢。

360行，行行转码农。现在这个世道，连门口卖煎饼的老大爷都能跟你唠几句C语言。

互联网行业岗位也是非常多的，互联网行业的岗位一般分为3类，产品、技术、运营。

产品方面主要的岗位是产品经理，需要理解传达，实现用户需求

技术方面有设计、开发、测试、运维四个类别。

设计主要涉及的岗位有：UI交互设计、平面设计师、游戏方面的设计、影视频方面的设计

开发主要分为前端和后端

前端分为web端和移动端；后端主要有后端工程师，语言主要有Java、Python、C、C++、PHP等

测试方面就是软件测试工程师

运维方面主要是运维工程师

除了上面提到的之外还有互联网营销师，具体岗位有新媒体运营、电商运营、搜索引擎优化师、搜索引擎竞价师等

这些都是你可以选择的学习方向，建议你先详细了解一下各岗位，然后选择一个自己最感兴趣的技能，再投入去学习就行！

“IT”是“信息技术（Information Technology）”的缩写，是主要用于管理和处理信息所采用的各种技术的总称。

人们对信息技术的定义，因其使用的目的、范围、层次不同而有不同的表述：

1、信息技术就是“获取、存贮、传递、处理分析以及使信息标准化的技术”。

2、信息技术“包含通信、计算机与计算机语言、计算机游戏、电子技术、光纤技术等”。

3、现代信息技术“以计算机技术、微电子技术和通信技术为特征”。

4、信息技术是指在计算机和通信技术支持下用以获取、加工、存储、变换、显示和传输文字、数值、图像以及声音信息，包括提供设备和提供信息服务两大方面的方法与设备的总称。

5、信息技术是人类在生产斗争和科学实验中认识自然和改造自然过程中所积累起来的获取信息，传递信息，存储信息，处理信息以及使信息标准化的经验、知识、技能和体现这些经验、知识、技能的劳动资料有目的的结合过程。

6、信息技术是管理、开发和利用信息资源的有关方法、手段与 *** 作程序的总称。

7、信息技术是指能够扩展人类信息器官功能的一类技术的总称。

8、信息技术指“应用在信息加工和处理中的科学，技术与工程的训练方法和管理技巧；上述方法和技巧的应用；计算机及其与人、机的相互作用，与人相应的社会、经济和文化等诸种事物。

9、信息技术包括信息传递过程中的各个方面，即信息的产生、收集、交换、存储、传输、显示、识别、提取、控制、加工和利用等技术。

扩展资料

IT行业主要包含三个大类：

1、硬件

硬件主要是指的是硬件制作、硬件维修等等硬件系统，包含着零件等一些硬件部件。

主要是硬件生产者，以及计算机维修工。

2、软件

软件主要是包含着软件编辑、搜索、分析等等，有着软件决策的能力，可以高级应用软件，并可以搭建相关使用平台，主要是开发一些软件的使用等等。

3、应用与集成

主要包含着高级软件的分析与集成，可以把一些软件开发集成到一起，还可以开发嵌入式控制器等等，属于高等技术人才。

参考资料来源：百度百科-信息技术 （用于管理和处理信息所采用各种技术总称）

IT的意思：

专业的说，IT是Information Technology英文的缩写，全称含义为“信息技术”涵盖的范围很广，主要包括：现代计算机、网络通讯等信息领域的技术。

IT是信息技术技术行业的统称，IT实际上有三个层次：第一层是硬件，主要指数据存储、处理和传输的主机和网络通信设备;第二层是指软件，包括可用来搜集、存储、检索、分析、应用、评估信息的各种软件，它包括我们通常所指的ERP(企业资源计划)、CRM(客户关系管理)、SCM(供应链管理)等商用管理软件，也包括用来加强流程管理的WF(工作流)管理软件、辅助分析的DW/DM(数据仓库和数据挖掘)软件等;第三层是指应用，指搜集、存储、检索、分析、应用、评估使用各种信息，包括应用ERP、CRM、SCM等软件直接辅助决策，也包括利用其它决策分析模型或借助DW/DM等技术手段来进一步提高分析的质量，辅助决策者作决策。

IT行业也是一个比较广泛的行业，在上面我们了解什么是IT，其中也说到主要包括计算机以及网络通讯等领域，所以IT行业就是主要以电脑或者以通讯为主的的行业，比如互联网公司、软硬件开发以及手机通讯公司以及IT产品服务的工作均可成为IT行业。

Stanford（斯坦福）的CS是个很大的 CS，拥有40人以上的资深教员，其中不乏响当当硬梆梆的图灵奖得主（Edward A ．Feigenbaum ， John McCarthy）和各个学科领域的大腕人物，比如理论方面的权威DonaldE．K nuth；数据库方面的大牛Je ffre yD．Ullm an（他还写过那本著名的编译原理，此人出自Princeton）；以及R ISC技术挑头人之一的John Henn e ssy。相信 CS的同学对此并不陌生。该系每年毕业30多名Ph．D．以及更多的Master。学生的出路自然是如鱼得水，无论学术界还是工业界，Stanford的学生倍受青睐。几乎所有前十的 CS中都有Stanford的毕业生在充当教授。当然同样享有如此地位的还包括其他三头巨牛：UC ．Berkeley， MIT和CMU。

毕业于U． of Utah的Jim Clark曾经在Stanford CS当教授。后来就是这个人创办了高性能计算机和科学计算可视化方面巨牛的SGI公司。SUN公司名字的来历是：Stanford University Network ．。顺便提一下，创办YAHOO的华人杨致远曾在斯坦福的 EE攻读博士，后来中途辍学办了YAHOO。

CS科研方面，斯坦福无论在理论、数据库、软件、硬件和AI等各个领域都是实力强劲的顶级高手。斯坦福的RISC技术后来成为SGI ／ MIPS的Rx000系列微处理器的核心技术；DASH，FLASH项目更是多处理器并行计算机研究的前沿；SU IF并行化编译器成为国家资助的重点项目，在国际学术论文中SU IF编译器的提及似乎也为某些平庸的论文平添几分姿色。

Stanford有学生14000多，其中研究生7000多。 CS有175人攻读博士，350人攻读硕士，每年招的学生数不详，估计少不了，但不要忘了，每年申请 CS的申请学生接近千人。申请费高达90＄。

斯坦福大学位于信息世界的心脏地带———硅谷。加州宜人的气候，美丽的风景使得Stanford堪称CS的天堂。33．1平方公里的校园面积怕是够学子们翻江蹈海、叱咤风云的了。

申请斯坦福是很难成功的，但也并非不可为之。去斯坦福这样的牛校，运气很重要，牛人的推荐也很重要。

附：总的来说，前20的 CS可以分成三波：

一、4个最为优秀的 CS Program � Stanford，UC． Berkeley， MIT， CMU

二、6个其他前十的：UIUC，Cornell，U．of Washington ，Prin ce ton，U． of Tex as－Austin和U． of Wisconsin －Madison，其中UIUC， C ornell，U． of Washington和UW －Madison几乎从未出过前十名。

三、其他非常非常优秀的 CS：CalTech，U． of MarylandatCP， UCLA， Brown， Harvard，Yale， GIT， Purdue， Rice，和U． of Michigan．

（注：CS＝计算机科学系）

自20世纪40年代世界第一台现代计算机在美国诞生以来，美国一直执全球计算机学界之牛耳，这同时也是美国计算机产业界占据绝对优势的重要原因之一。我们引进的教材中绝大多数也都来自美国。计算机学科仍然在高速发展，与此对应的计算机人才培养模式也在不断变化，密切关注和跟踪国外尤其是美国名校的教学新动态，应该是非常有意义的。

本文即选择了美国计算机学科最负盛名的五所高校，对目前各校计算机科学(Computer Science)专业的本科教学体系进行了一些分析。

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，今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 *** 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(伊利诺依大学厄巴尼-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。

图1 UIUC改革前的计算机科学课程体系

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、 *** 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《 *** 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。

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：6001“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；6002“电路与电子学”；6003“信号与系统”(自编讲义)；6004 “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

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