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ACM和IEEE-CS团结全球20个国家的50位资深专家（包罗5位中国专家），配合制定的盘算机类专业课程体系规范CC2020即将于2021年头正式公布。CC2020接纳胜任力模型，融合知识、技术、品行三个方面的综合能力造就。CC2020将对中国盘算机专业设置带来努力而深远的影响。
CC2020项目组及CC2020陈诉CC2020项目组国际ACM/IEEE盘算课程体系规范（Computing Curricula，简称CC规范）是美国盘算机学会(ACM)和电气与电子工程师协会盘算机学会(IEEE-CS)团结组织全球盘算机教育专家配合制定的盘算机类专业课程体系规范（见图1），具有很高的权威性。该规范已历经CC1991、CC2001、CC2005三个重要版本，是海内外一流盘算机专业制定课程体系时的重要指导，我国教育部盘算机类教指委和海内一流高校盘算机学院连续跟踪CC规范的更新。
图1 CC2020涵盖的盘算学科规范版本CC2020项目组（详见http://www.cc2020.net）旨在通过对CC2005课程体系举行版本更新，研究当前盘算领域的课程设计，并提供教学指导目标，以应对未来盘算教育面临的挑战。CC2020项目组由ACM和IEEE-CS团结来自全球20个国家的50位相关领域专家组成，包罗15位指导委员会成员和35位事情小组成员。这50位专家中有5位来自中国，包罗指导委员会成员北京大学教授张铭，以及事情小组成员国防科技大学教授陈娟、成都信息工程大学教授吴锡、上海成趣信息科技有限公司独立照料杨晓春和字节跳动公司技术互助专家田野。CC2020[1]接纳“盘算”(computing)一词作为盘算机工程、盘算机科学和信息技术等所有盘算机领域的统一术语；同时接纳“胜任力”(competency)一词来代表所有盘算教育项目的基本主导思想。
其目的就是从知识(knowledge)、技术(skills)和品行(dispositions)三方面造就，使学生胜任未来盘算相关事情内容（如图2所示）。图2 胜任力模型CC2020采取了IT2017的胜任力模型，强调元学科规范(meta curricula)，融合知识、技术、品行三个方面的综合能力造就，增强了对职业素养、团队精神等方面的要求，勉励各教学机构凭据自己的定位设计详细的造就方案。CC2020的胜任力模型对实现我国“新工科”建设所强调的“以能力造就促进工程科技创新和工业创新”的目的有着重要的促进作用。胜任力造就实践近几年盘算教育领域泛起了“基于胜任力的学习”(competency-based learning)一词，已经或正在盘算教育的多个学科领域里开展实践。
之前盘算教育领域大部门都倾向于基于知识的学习，然而对于盘算机领域，基于知识或仅基于技术的造就不再适合，因为盘算机专业的结业生必须在面向事情岗位时展示出特定的胜任力。知识、技术、品行是组成胜任力的三要素。知识对应胜任力的“相识”(know-what)维度，是对事实的明白。在CC2020陈诉中，知识被分为盘算知识(computing knowledge)和基础专业的知识(foundational and professional knowledge)两个维度。
其中，盘算知识元素有36个，分为6类，包罗人与组织、系统建模、软件系统架构、软件开发、软件基础和硬件；基础专业的知识元素被分为13项：分析和批判性思维、协作与团队互助、伦理和跨文化的看法、数理统计、多任务优先级和治理、口头交流与演讲、问题求解与清除故障、项目和任务组织与计划、质量保证/控制、关系治理、研究和自我入门/学习者、时间治理、书面交流。技术是指应用知识主动完成任务的能力和计谋。
技术表达了知识的应用，是胜任力的“诀窍”(know-how)维度，又分为认知技术和专业技术，其中认知技术分为6个技术品级：影象、明白、应用、分析、评估和缔造。专业技术包罗相同、团队精神、演示息争决问题。品行组成胜任力的“知道为什么”(know-why)维度，并划定任务执行的须要特征或质量。
品行塑造了熟练到场“know-what”和“know-how”的分辨力。它们包罗了社友爱感技术、行为和态度，这些都是表征执行任务的倾向。CC2020陈诉形貌了11种与元认知意识有关的品行元素，包罗主动性、自我驱动、热情、目的导向、专业性、责任心、适应性、协作互助、相应式、细致和创新性，还包罗如何与他人互助以实现配合目的或解决方案。
ACM/IEEE IT2017[2]陈诉和CC2020陈诉[3]中都有关于信息技术和盘算课程胜任力的建议示例。IEEE-CS揭晓了一份软件工程胜任力模型陈诉[4]，其中形貌了软件工程师在开发软件麋集型系统时所需具备的胜任力。然而这份陈诉重点关注的是知识和技术这两个领域，而不是胜任力领域。为了构建详细的胜任力模型，需要给出胜任力模型中三个维度（知识、技术和品行）的详细元素。
图3是构建胜任力模型三个维度元素的一个示例，首先对胜任力有一个形貌，然后详细形貌知识元素、对应的技术品级和品行元素。图3 构建胜任力模型的示例A （来自CC2020陈诉第4.2.5节 Creating Competency Elements）国防科技大学在高性能盘算人才造就历程中努力实践胜任力模型，针对高性能盘算教育当前面临的挑战，互助界说了高性能盘算胜任力[5]，包罗构建高性能盘算知识元素、给出两个胜任力示例版本（基本的胜任力示例、面向盘算和STEM专业学生的胜任力示例），旨在促进未来的高性能盘算教育；同时基于高性能盘算系列课程广泛开展了实践[6]，并已初见成效，极大提升了各种学生从事高性能盘算研究的热情和能力。CC2020陈诉中关于中国盘算教育与可连续竞争力的内容CC2020的附录I：Sustainable Computing and Engineering Competency in China（在中国的可连续盘算与工程竞争力）中，论述了中国近些年如何在盘算和工程教育领域引入可连续竞争力的理念，以及开展实践的履历。中国盘算机教育20人论坛于2019年出书了《盘算机教育与可连续竞争力》蓝皮书[7]。
该蓝皮书针对当前和未来信息科技与信息化社会厘革，探究了未来10~15年盘算教育的新形态与新模式。该书重新时代的可连续竞争力造就目的出发，全面论述了可连续竞争力特征与关键要素、敏捷教学观点与内在，并重点探讨了敏捷教学的教学体系、适应敏捷教学的大学治理与服务支撑体系、面向可连续竞争力的开放教育生态等方面内容。我国盘算机本科教育的现状我国盘算机类专业人才造就的规模从1999年开始逐年扩大。停止2020年9月，全国高等学校盘算机类本科专业点已经凌驾4000个，是我国规模最大的工科类专业[8]。
在教育部1998年公布的《普通高等学校专业目录》中，盘算机科学与技术还是电气信息类的一个专业。该目录还包罗了凭据盘算机类专业生长重新独立出来的软件工程、网络工程、信息宁静、智能科学与技术等专业。
2012年，教育部公布了新的《普通高等学校专业目录》，此时，设立了盘算机类专业，代号为0809。在此目录公布的时候，盘算机类专业包罗盘算机科学与技术、软件工程、网络工程、信息宁静、物联网工程、数字媒体技术这6个基本专业，以及智能科学与技术、空间信息与数字技术、电子与盘算机工程3个特设专业。2016 年，又增加了数据科学与大数据技术、网络空间宁静专业。
2017年，则增加了新媒体技术、影戏制作这几个特色专业。2020年，又增加了保密技术、服务科学与工程、虚拟现实技术、区块链工程等专业。
为了应对盘算机类专业快速生长下专业建设的需要，教育部盘算机相关教学指导委员会等组织借鉴CC2001和CC2005，也开展了有关事情，先后公布了盘算机（类）专业的生长战略、专业规范、教学质量国家尺度。2006年9月，教育部高等学校盘算机科学与技术教学指导委员会公布了《高等学校盘算机科学与技术专业生长战略研究陈诉暨专业规范》（以下简称《规范》），第一次全面地总结了我国盘算机科学与技术专业的生长历程，探索了盘算机科学与技术专业生长战略，明确提出了根据研究型、工程型、应用型“分类造就盘算机类专业人才”的指导思想，并根据盘算机科学、盘算机工程、软件工程、信息技术4个偏向给出了差别偏向、差别类型人才造就的基本规范。该规范还被教育部作为所有专业类教指委制订专业规范的规范。
以《规范》为基础，教育部高等学校盘算机类专业教学指导委员会厥后陆续推出了盘算机类其他专业以致专业偏向的规范，并举行了大量的宣传推广事情和试点事情，为我国盘算机类专业的人才造就做出了重要孝敬。2018年3月，教育部公布了我国第一部《普通高等学校本科专业类教学质量国家尺度》，其中包罗《盘算机类专业教学质量国家尺度》，标志着我国的盘算机类专业教育进入到依据国家尺度开展人才造就的阶段。
2017年以后，教育部开始推动新工科教育。盘算机专业教育处于新工科建设的焦点位置，既是动员各种工科实现跨越式生长的关键技术，又是对教育模式和形态举行创新的重要手段。从2018年开始，各高校陆续开办了人工智能、服务科学与工程、虚拟现实技术、区块链工程等新兴专业，这些专业瞄准社会经济生长的趋势，关注技术生长的焦点问题和重大领域，主动结构信息领域未来战略人才的造就，在办学理念和模式上，从学科导向转向工业需求导向、从专业支解转向跨界交织融合、从独立闭门式办学转向依托社会和企业的互助办学，是我国盘算机专业设置以社会需求为导向的重大变化。
CC2020对中国盘算机专业设置的启发问卷观察表设计与反馈为了能够获取来自学术界、工业界、高校及其他机构相关人员对胜任力的看法，我们做了问卷观察，共收到了150份有效的观察反馈。其中学术界和工业界人员占受访者的绝大多数（划分占比70%和18%）。接受调研的群体中，教师或教学治理人员占比29%，学生群体占比26%，科研人员、治理人员、工程师或技术治理人员划分占比19%、11%和11%。
对于“接纳以‘胜任力’模型为指导的盘算教育将有效促进我国高等教育造就具有可连续竞争力的人才”的看法，87%的受访者表现同意或很是同意，13%的受访者表现中立，没有人阻挡。从问卷反馈的效果来看，我们认为：1. 绝大多数受访者认为大学本科的盘算机教育应该同时包罗“知识”、“技术”、 “品行”以及“事情场景和应用”，同时他们也赞同以“胜任力”模型为指导的盘算教育可以促进具备可连续竞争力的人才造就。
2. 现在盘算机类教学计划更多强调的是解决问题和团队互助能力，对盘算机专业学生的品行和非技术能力强调较少；在这个计划下绝大多数结业生的技术水平被认定在明白、应用和分析层面。3. 对比CC2020中的7个盘算学科和中国盘算机类17个本科专业的设置，CC2020的学科设置越发简练、清晰，有利于学生的综合生长，但分类太广泛，不够细致；而我国盘算机本科专业的设置相对越发细致全面，对新技术的纳入也更快，可是也存在专业划分不合理、知识面过窄、教学难度大等问题。4. 对于未来十年盘算机类本科教育的建议，受访者给出的谜底主要是注重基础，增强品行和综合能力的造就；增强实践创新和应用；建设统一的教学质量评价尺度和盘算机教学工具。
CC2020对中国盘算机本科专业学科设置的启发本科专业造就方案设计的焦点是课程体系的构建，面向CC2020提出的胜任力模型，一些高校也开始有意识地实验将其与现有造就方案融合，从知识、技术、品行三个维度去构建更适应多条理造就目的的课程体系。首先是知识维度的课程体系构建。差别于传统课程体系面向盘算机学科笼罩的主要思路，面向CC2020的课程体系从知识笼罩的角度思量，融入传统盘算机学科以外的知识，调整和增加涉及治理、交流以及差别专业分支，通过调整课程设置、教学运动、应用项目的渠道实现复合知识领域的笼罩，满足差别应用领域与行业需求。
然后是面向技术的课程体系设计。针对胜任力模型多技术品级的能力需求，需要学生进阶式的思考、批判性的思维、多项任务的完成平分阶段逐步造就，设计构建切合企业场景、实践项目中完成的实践教学体系，通过深度的校企互助、产学协作构建更富内在的技术造就实践体系。最后是品行、热情维度。这与学生未来职业生涯生长息息相关。
品行的造就要贯串于整个本科学习阶段，渗透于整个学习历程，需要以课程体系多样化的内容为主要载体，组织专业学术讲座、举行科技探索与实践创新运动、引入高水平高素质师资等多个手段来实现。中国的盘算机专业是一个厚基础、宽口径、重交织、求创新的前沿理工科专业，CC2020胜任力模型清晰地形貌了未来盘算机专业人才的特征，为专业建设和人才造就构建了一个很好的框架，但在如何切合中国国情方面还需做进一步细化和增补。
CC2020对工业界的启发从工业界角度来看，盘算教育存在的需求在于找到合适的专业人才，与大学互助，对员工实行继续专业教育。CC2020项目组的成员来自全球，给予我们全球视角，让我们可以看到全球盘算教育的现状以及学术界和工业界存在的普遍差异。学术界和工业界需要通过互助去认识和面临这个差异，并界定差别的职责。大学教育的目的是造就具备知识、技术和品行的专业人才，但不是职业教育，工业界不能把职业教育的责任推给大学，而是需要在思量科技进步、社会经济生长和工业结构变化对盘算类专业人员要求的基础上，做好相应的连续的专业教育事情。
CC2020陈诉的胜任力模型资助我们毗连学术界和工业界，毗连大学结业生和就业市场，其展示的量化和多维度全局观方法论对工业界的人才评定有深刻的参考意义。工业界企业在选择、造就和评估差别类型专业人才时，也可以在基于职业人才评定的基础上，借鉴这个模型的详细内容。
详细来说，从胜任力模型的知识角度来看，陈诉基于人与组织、系统建模、软件系统架构、软件开发、软件基础、硬件这6个方面提出了差别专业人才的知识体系，为企业选拔人才提供了很是好的指导意义。这个知识体系有助于工业界人士区分差别类型专业人才的特点，便于寻找细分人才。
例如，人与组织包罗了社会问题、用户体验、宁静计谋、信息系统治理、企业架构、项目治理，对海内许多企业选拔盘算类治理型人才具有较好的参考意义。从技术角度来看，陈诉提出了认知技术和专业技术。其中认知技术包罗影象、明白、应用、分析、评估、缔造，专业技术包罗相同、团队精神、演示息争决问题。
在对员工的连续专业教育中，工业界需要融合认知技术和专业技术的生长，其中认知技术造就的重点在于应用、分析、评估和缔造，专业技术造就的重点在于团队精神息争决问题，同时还需要增强员工商业意识的造就，以及在真实工程中提升实践和缔造能力。从品行角度来看，包罗主动性、自我驱动、热情、目的导向、专业性、责任心、适应性、协同互助、响应式、细致、创新性等11项。这些与工业界的尺度也是一致的。各个企业也有类似以上的对企业员工的要求，划分体现在企业文化和员工考核尺度中。
例如斯蒂夫·迈克康奈尔(Steve McConnel)在获得Jolt大奖的《代码大全》(Code Complete)一书中强调，与优秀的盘算事情者关系最大的性格是谦虚、求知欲、老实、缔造性和纪律，以及高明的偷懒[9]。皮特·古德利弗(Pete Goodliffe)在其著作中形貌优秀的盘算事情者应该是充满热情和适应性很强的人[10]，惠普公司也在其企业文化“惠普之道”中强调对员工的品行要求，包罗互助、创新和灵活性、目的导向[11]，谷歌公司则在对大学结业生的要求中强调善于相同和倾听、同理心、辩证思维、社会意识等[12]。
因为以上个性的评判无法简朴地用量化指标实现，企业会凭据员工的行为模式和反思类实践来做相应的评判。我国盘算机本科专业设置面临的挑战当前，我们正处于信息科技与信息化社会厘革的关键时期，我国的盘算机专业教育正面临庞大的挑战。首先，当前的专业设置是学科导向与社会需求导向并存，存在一些结构性的问题。
一方面，专业数量设置过多，专业分类设置过细，例如信息宁静类有3个相关专业（信息宁静、网络空间宁静、保密技术），人工智能类有2个相关专业（人工智能和智能科学与技术），专业的重复建设疏散了优秀的教育资源，一定水平上影响了优质专业人才的造就。另一方面，以社会需求为导向的专业刚刚开始招生，许多问题亟待解决，包罗明确的社会需求、合理的造就方案以及优质的办学条件。现在，这些专业招生形势过热与专业论证不充实的矛盾将在一段时期内制约这些专业的生长和人才的供应。其次，需要对存量专业举行优化。
我国的盘算机类专业教育规模如此庞大，生长如此迅速，可是还是发生了“卡脖子”的现象，说明我国的盘算机类专业教育离国际一流水平另有相当大的差距。这需要从盘算机类一流人才造就的角度正视专业教育存在的问题，对当前的专业举行优化。
例如盘算机系统结构偏向仅包罗在盘算机科学与技术专业中，没有强调专门的盘算机系统结构人才的造就，形成单独的专业，造成这方面人才恒久的缺失。到场CC2020项目组的体会基于胜任力造就的教学理念对盘算教育来说意义重大。每个专业偏向都有自己的知识体系、技术相关内容，差别专业对胜任力造就的品行元素是大致相同的。
实践胜任力造就需要联合本专业特点举行设计和创新。CC2020的15位指导委员会成员从2016年开始密切互助，险些每个月都通过视频集会讨论最近一个月的希望并讨论后续事情计划，每年在3~4个国际盘算机教育大会上开1~2天讨论集会。2019年形成CC2020初稿，并纳入了35位新的事情小组成员，主要任务是对CC2020的初稿举行反馈和修订。
CC2020项目组的中国成员，有来自高校的教授，也有来自工业界的专业人士。项目组成员的全球视野、开放性和多样性让人印象深刻，此外，在陈诉的撰写历程中注重倾听雇主、从业者、家长、政府政策制定者和学术界人士等差别身份角色的人对盘算教育的建议和意见，也让人深受启发。到场CC2020项目组的事情，对于工业界人士来说，除了加深对高校盘算教育互助的明白，对在工业界开展连续专业教育也有许多实质性资助。
项目团队由来自全球差别盘算领域的专家组成，他们对盘算教育的热情、严谨、细致而富有成效的事情，相信定会让这份陈诉的价值、启迪性和指导性发生深远影响。参考文献[1]CC2020 Paradigms for Future Computing Curricula. Technical Report[R/OL]. ACM/IEEE. In Press. Draft version. http://www.cc2020.net/.[2]Sabin M，Alrumaih H，Impagliazzo J，and et al. Information Technology Curricula 2017 Curriculum Guidelines for Baccalaureate Degree Programs in Information Technology. https://doi.org/10.1145/3173161[3]Clear A, Impagliazzo J, Zhang M. Computing Competencies and the CC2020 Project[C]. the 50th ACM Technical Symposium. 2019: 1245-1246[4]Software Engineering Competency Model (SWECOM)[M]. Version 1.0, IEEE Computer Society.[5]Raj R K, Romanowski C J, Impagliazzo J, Aly S G, Becker B A, Chen J, Ghafoor S, Giacaman N, Gordon S I, Izu C, Rahimi S, Robson M P, Thota N. High Performance Computing Education: Current Challenges and Future Directions. ITiCSE-WGR ’20, June 17–18, 2020, Trondheim, Norway. https://doi.org/10.1145/3437800.3439203[6]Chen J, Impagliazzo J, and Shen L. 2020. High-Performance Computing and Engineering Educational Development and Practice[M]. In Proceedings of the 50th Frontiers in Education 2020 (FIE2020). IEEE.[7]盘算机教育20人论坛陈诉编写组. 盘算机教育与可连续竞争力[M].北京：高等教育出书社，2019[8]陈国良 等. 中国高校盘算机教育生长史[M]. 北京：高等教育出书社，2021（待出书）[9]Steve McConnell金戈.代码大全（第二版）[M] .北京:电子工业出书社，2006.[10]Pete Goodliffe 韩江. 编程匠艺：编写卓越的代码[M]. 电子工业出书社，2011.[11]The HP Alumni Association. The HP Way[EB/OL]. [2020-10-15]. https://www.hpalumni.org/hp_way.htm[12]Tim Elmore. The Seven Top Skills Google Now Looks for in Graduates[EB/OL]. (2018-07-19) [2020-10-15]. https://www.psychologytoday.com/us/blog/artificial-maturity/201807/the-seven-top-skills-google-now-looks-in-graduates特别声明：中国盘算机学会(CCF)拥有《中国盘算机学会通讯》(CCCF)所刊登内容的所有版权，未经CCF允许，不得转载本刊文字及照片，否则被视为侵权。对于侵权行为，CCF将追究其执法责任。
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