具体描述
《大学计算机基础实验指导与习题》共包含10个实验和9章习题。实验内容涉及Windows、Word、Excel、PowerPoint和IE等基本操作。习题内容与《大学计算机基础》中各章的内容相配套。《大学计算机基础实验指导与习题》内容丰富，以任务贯穿始终，配合课外实验：习题设计精心，旨在培养学生的实际操作能力与技巧，并帮助学生巩固计算机基础知识，为后续课程的学习打好基础。
《大学计算机基础实验指导与习题》是《大学计算机基础》的配套实验指导与习题，可用于相关的实验课程，也可单独使用作为成人教育和各类计算机培训的教材。
跨越数字鸿沟：面向未来的信息素养与计算思维构建 图书名称： 《计算思维导论与数据素养实践》 图书简介： 信息时代的浪潮以前所未有的速度席卷全球，对个体乃至整个社会的认知结构和实践能力提出了全新的要求。传统的知识传授模式已难以适应这种快速迭代的环境。《计算思维导论与数据素养实践》正是为应对这一时代挑战而精心编撰的教材，它致力于将抽象的计算机科学核心思想转化为人人可掌握的通用思维工具，并着重培养读者在海量信息中有效筛选、分析和决策的数据素养能力。 本书超越了特定编程语言或软件工具的限制，聚焦于计算思维这一跨学科的核心素养。我们深刻认识到，无论未来从事哪个行业，理解“如何像计算机一样思考”——即分解问题、识别模式、抽象化和算法设计——都是解决复杂现实世界挑战的基石。 第一部分：计算思维的基石——理解问题与分解策略 本部分首先为读者构建起计算思维的宏观框架。我们避免陷入繁琐的底层技术细节，转而探讨计算思维在日常生活、科学研究乃至艺术创作中的应用哲学。 1.1 问题的本质与数字化表达： 我们探讨了现实世界问题如何被转化为计算机可以处理的形式。这不仅包括数据的采集与编码，更重要的是对问题边界的清晰界定，以及选择恰当的抽象层次来描述复杂系统。例如，通过分析城市交通流模型，读者将学习如何将动态的、连续的现象简化为离散的、可计算的状态空间。 1.2 分解的艺术：结构化思维的训练： 复杂问题往往令人望而生畏。本书详细阐述了自顶向下和自底向上的分解方法。通过大量的案例分析，如大型项目管理、生物信息学序列分析等，读者将掌握如何将一个庞大任务拆解为一系列独立、可管理的子任务。重点在于识别子任务之间的依赖关系和接口设计，这与软件工程中的模块化设计思想不谋而合。 1.3 模式识别与归纳推理： 数据的背后往往隐藏着规律。本章强调了从具体实例中提炼共性特征的重要性。我们引入了序列分析、周期性检测等基础概念，旨在训练读者的“眼力”，使其能够快速识别重复出现的数据结构或行为模式，从而避免“重复发明轮子”，这是高效计算的核心要素。 第二部分：抽象的力量——模型构建与系统设计 抽象是人类思维的最高形式之一，也是计算科学的灵魂。本部分引导读者掌握如何通过抽象来管理复杂性，并构建可操作的模型。 2.1 抽象层次的选择与数据结构基础： 我们深入探讨了“什么需要被保留，什么可以被忽略”的决策过程。通过比较数组、链表、树等基本数据结构在不同场景下的适用性，读者将理解抽象如何服务于效率。例如，为何在需要快速查找的场景下选择哈希表而非线性结构，其背后的抽象权衡是什么？ 2.2 算法设计范式：从贪感到动态规划： 算法设计不再是神秘的公式，而是一套系统的解决思路。本书系统介绍了多种经典的设计范式：分治法（如快速排序的思想）、贪心算法（在局部最优中寻找全局可行性）、回溯法（系统搜索空间）以及最具挑战性的动态规划（处理重叠子问题）。我们通过数学逻辑而非代码实现来阐释这些范式的内在原理和适用条件。 2.3 流程控制与有限状态机： 许多现实系统（如自动售货机、网络协议）都可以被建模为状态的转移。本章引入了有限状态机（FSM）的概念，帮助读者理解系统行为如何受输入驱动而变化，这对于设计鲁棒的控制逻辑至关重要。 第三部分：数据素养——从原始信息到洞察 在数据爆炸的时代，仅仅“拥有”数据是远远不够的，必须具备从数据中提取价值的能力。本部分将计算思维的应用延伸至数据处理与分析领域。 3.1 数据的生命周期与质量评估： 数据的采集、存储、清洗和可视化是一个完整流程。我们侧重于“数据质量”的评估标准——准确性、完整性、一致性和时效性。读者将学习识别常见的数据偏见（Bias）和噪声，理解“垃圾进，垃圾出”的原则。 3.2 描述性统计与数据解读： 本章讲解了理解数据集分布的基础工具，包括集中趋势（均值、中位数、众数）和离散程度（方差、标准差）。关键在于培养批判性解读图表的能力，避免被统计数据的表面现象所误导，例如区分相关性与因果性。 3.3 信息可视化与叙事构建： 优秀的数据分析需要有效的沟通。本书强调将复杂的分析结果转化为清晰、有说服力的可视化图表。我们探讨了不同图表类型（直方图、散点图、箱线图）的选择原则，并教授如何通过视觉设计有效地讲述数据背后的故事，引导决策。 第四部分：计算的边界与未来展望 本部分着眼于更广阔的计算图景，探讨计算思维在非传统领域的渗透，并引导读者思考技术伦理。 4.1 逻辑推理与不确定性处理： 现实世界充满模糊性。我们介绍基本的布尔逻辑推理在决策中的作用，并初步探讨如何使用概率思维来量化和管理不确定性，为后续深入学习机器学习打下逻辑基础。 4.2 计算伦理与社会影响： 随着算法影响力的增强，理解其社会责任变得刻不容缓。本章讨论了算法歧视、隐私保护、信息茧房等前沿议题，引导读者在应用计算能力时，始终保持对人类价值和社会公平的关切。 4.3 持续学习的路径： 本书最后指明了深入学习的路线图，鼓励读者将所学的计算思维迁移到特定领域（如金融建模、环境模拟、社会网络分析）的学习中，实现真正的跨界应用。 《计算思维导论与数据素养实践》 并非一本面向专业程序员的工具书，而是一本面向未来公民的思维训练手册。它提供的是一套普适性的、结构化的认知工具箱，帮助每一位读者在日益数字化的世界中，保持清晰的逻辑、高效的解决问题的能力，并成为一个更具洞察力的信息消费者和决策者。本书的价值在于其思想的深度和方法的普适性，而非特定技术的时效性。
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