信息与计算科学专业2025级培养方案
专业介绍
信息与计算科学专业是以科学与工程计算、信息处理、人工智能为背景，由数学、计算机科学等学科交叉渗透而形成的理科专业。本专业设置两个方向：“计算数学”和“智能学习”。主要学习信息科学和计算科学的基本知识、基本理论和基本方法。本专业人才的培养体现知识、能力、素质协调发展的原则，落实“优基础、强能力、重应用”的教育理念。
培养目标
本专业的主干学科是数学、计算机科学与技术。学生主要学习信息科学、计算科学的基本理论、基本知识和基本方法，接受数学建模、计算方法、程序设计和应用软件等方面的基本训练，具有较高的科学素养和较强的创新意识。立足本校工科优势，多学科融合、基础研究与应用研究并重。毕业生能够从事信息学、科学与工程计算、人工智能、非线性科学等方面的科学研究和技术开发。
本专业培养的学生在毕业后5年左右，经过自身学习和工作锻炼，能够达到下列职业和专业成就：
具有良好的职业素养，并能担当在社会、知识和技术背景下的道德责任。
具有创新能力，能工具出新，有较强的工程实践能力、团队协作能力和社会竞争力。
掌握信息和计算科学的基本理论、基本知识和基本方法，奠定扎实的数学基础，接受较全面系统的计算机技能训练，掌握相关软件，初步具备在信息科学与计算科学领域从事科学研究、解决实际问题和设计开发有关软件的能力。
具备数学模型分析与建立、算法分析与优化、软件设计与研发等工作，能胜任算法分析、软件设计等工程师岗位或履行相应职责；能熟练使用计算机（包括常用语言、工具），具有编写应用程序进行科学计算的能力。
具备人工智能素养，通过学习或行业锻炼，持续更新和调整自身的核心知识和能力，通过不断学习和应用人工智能新技术，有意识地开展AI+数学学科的科学研究，适应技术进步和社会发展。
毕业要求及实现矩阵
本专业学生主要学习信息与计算科学和计算机科学的基本理论、基本知识和基本方法。在良好的数学知识基础上，受到较扎实的计算机理论和专业技能训练。
毕业生应获得以下12个方面的知识和能力：
1. 政治觉悟：具有正确的人生观、价值观和道德观，爱国、诚信、友善、守法；具有高度的社会责任感；具备良好的科学、文化素养；掌握科学的世界观和方法论，掌握认识世界、改造世界和保护世界的基本思路和方法；具有健康的体魄、良好的心理素质、积极的人生态度；能够适应科学和社会的发展；
2. 基础知识：掌握信息科学和计算科学的基本理论和基本知识，具有较强的数学语言表达能力，接受严格的数学思维训练，掌握数学科学的思想方法。
3. 知识融合：掌握信息科学与计算科学理论、技术及应用的新发展，具备人工智能素养，具有从事科学研究的能力，能应用所学的数学、信息与计算科学及人工智能的专业知识和方法解决科学与工程计算中的某些实际问题；
4. 实践应用：具有建立数学模型的初步能力、较强的数学软件应用能力，能够综合应用AI+数学的基本理论、方法与技能，通过知识发现、模型分析、软件设计、科学计算和结果评估的技术手段，发现、分析和解决各个行业遇到的信息处理和科学计算中的实际问题，具有较强的实验和实践能力。
5. 逻辑思维：能够根据掌握的理论知识，对遇到的模型建立与分析、数据处理、科学计算等理论与工程问题，明确问题研究的本质，具有逻辑思维能力和批判精神，能够根据所研究问题提出自己的观点，具有辨析、质疑、评价信息与计算科学领域的现象和问题，表达个人见解。
6. 环境和可持续发展：能够理解和评价针对科学计算或人工智能领域工程问题的专业工程实践对环境、社会可持续发展的影响；
7. 职业规范：具有人文社会科学素养、社会责任感、能够在计算科学或人工智能领域复杂工程实践中理解并遵守工程职业道德和规范，履行责任；
8. 沟通表达：能够就信息与计算科学领域的分析建模、大数据处理、科学计算、图像处理、智能学习等方向的问题与业界同行及社会公众进行有效沟通和交流。有较强的语言表达能力，掌握资料查询、文献检索及运用现代信息技术获取相关信息的基本方法，具有一定学术交流能力。具有较好的语言文字表达能力，具有现代社会政治经济条件下良好的沟通、组织和协调能力；
9. 团队协作：能够在多学科背景下的团队中承担个体、团队成员以及负责人的角色，能够在不同角色下处理好个人和团队的关系。能够与团队成员和谐相处，协作共事，在团队活动中发挥积极作用。
10. 国际视野：具备一定的国际视野，了解国际动态，关注全球性问题及专业前沿，尊重世界不同文化的差异性和多样性，能够在跨文化背景下进行沟通和交流。
11. 终身学习：具有较强的自学能力、创新意识、较高的综合素质和终身学习的意识，具有紧跟时代发展、及时更新自身知识储备和适应社会高速发展的能力。
12. 身心健康：具有一定的体育和军事知识，达到国家规定的体育和军事训练标准，具备健全的体魄和健康的心理。
表1 毕业要求对培养目标的支撑情况
毕业要求 | 培养目标1 | 培养目标2 | 培养目标3 | 培养目标4 | 培养目标5 |
1．政治觉悟 | √ | √ | √ | √ | √ |
2．基础知识 | √ | √ | √ | √ | √ |
3．知识融合 |
| √ | √ | √ |
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4．实践应用 |
| √ | √ | √ |
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5．逻辑思维 |
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| √ | √ | √ |
6．环境和可持续发展 | √ |
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| √ |
7. 职业规范 | √ | √ |
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8. 沟通表达 |
| √ |
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| √ |
9. 团队协作 | √ | √ |
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10．国际视野 |
| √ |
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| √ |
11．终身学习 |
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| √ |
12．身心健康 | √ | √ | √ | √ | √ |
主干学科与交叉学科
主干学科：数学
交叉学科：智能科学与技术、计算机科学与技术
学分要求与学位授予
学分要求：见表2
学位授予：本专业毕业生，满足《南京工业大学学士学位授予实施细则》有关规定，授予理学学士学位。
表2 学分要求
课程类别 | 总学分 | 总学时 | 学分占比 |
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| 必修学分 | 比例 | 选修学分 | 比例 |
通识教育 | 56 | 1146 | 42 | 25% | 14 | 8.3% |
专业教育 | 100 | 2000 | 92 | 54.7% | 8 | 4.8% |
双创教育 | 12 | 228 | 6 | 3.6% | 6 | 3.6% |
合计 | 168 | 3374 | 140 | 83.3% | 28 | 16.7% |
专业核心课程
课程名称 | 英文名称 | 学分 | 备注 |
数学分析 1-3 | Mathematical Analysis 1-3 | 15 |
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高等代数 1-2 | Higher Algebra 1-2 | 10 |
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解析几何 | Analytic Geometry | 3 |
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概率论与数理统计 | Probability and Statistics | 4 |
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数据库原理及应用开发 | Database Principles and Applications | 3 |
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数据结构与算法 | Data Structure and Algorithm | 4 |
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计算机组成原理 | Principles of Computer Organization | 4 |
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操作系统原理 | Operating System Principle | 4 |
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离散数学 | Discrete Mathematics | 4 |
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常微分方程 | Ordinary Differential Equation | 3 |
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复变函数 | Complex Variable Function | 3 |
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专业特色课程
课程名称 | 英文名称 | 学分 | 备注 |
机器学习 | Machine learning | 3 | 产教融合、人工智能+ |
机器学习实战 | Machine learning training | 1 | 人工智能+ |
数学模型与数学软件 | Mathematical Modelling and Software | 4 | 绿色低碳、国际视野 |
数值分析 | Numerical Analysis | 4 | 本研贯通 |
实践教学环节
实践教学环节名称 | 学分 | 学时 | 学期 | 备注 |
思政实践 | 2 | 40 | 春秋 |
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军事技能 | 2 | 64 | 1 |
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社会实践 | 3 | 96 | 春秋 |
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入学教育 |
| 32 | 1 |
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大学物理实验B | 1 | 32 | 3 |
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劳育类实践课程 | 1 | 32 | 4 |
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机器学习实战 | 1 | 32 | 6 |
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双创实践活动 | 2 | 32 | 7 |
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认识实习 | 1 | 32 | 7 |
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毕业论文 | 4 | 512 | 8 |
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合计：904学时 | 占总学时比例：26.8% |
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