华中师范大学教育技术学博士培养方案

（学科码：040121 / 040110    授予教育学博士学位）

一、学科专业简介

本学科专业1986年被国家教育部批准具有硕士学位授予权，2002年被批准具有教育技术学博士学位授予权，2004年被批准具有教育信息科学与技术博士学位授予权。

本专业包括院士1名、教授4人、副教授2人，硕士导师6人。主要设有3个研究方向：智能软件与知识服务、数字媒体技术和信息检索与语言信息处理。

本学科点设置在教育信息技术工程研究中心（教育部工程研究中心），拥有一大批国际水平的实验仪器设备、计算机工作站和软件。

本学科与我校教育学、计算机应用、信息管理等学科的研究领域密切相关。

二、培养目标

1、具有坚定的政治方向，有一定的马列主义素养，能用辨证唯物主义观察社会和自然，积极建设有中国特色的社会主义事业服务；

2、掌握扎实宽厚的教育学和信息技术理论基础，教育软件开发技术及其最新成果，在工作中具有开拓精神和创造能力；

3、熟练掌握一门外国语，并选修另一门外国语。

三、研究方向简介

学习年限为3年。学分为20分。在职攻读者可延长1—2年，最长不超过8年。

五、课程设置与学分

①总学分为15－18学分，按17学时/学分安排教学课程教学；

②学位公共课5个学分，其中外语3学分，马克思主义与当代思潮（文科）或马克思主义与当代科技（理工科）2学分；

③学位专业课、指定选修课和任意选修课的学分为8－11学分。

④实践环节为2学分

⑤同等学力、跨学科、专业录取的博士研究生，应在培养计划中增加补修本专业本科(硕士)主干课程，并要求通过考核，取得及格成绩，但不计学分。

具体课程设置见附表。

六、实践环节

①参加本学科的学术活动，参加次数8次以上，其中2次必须是校外学术活动，每次都要有2千字以上的学习报告

②本人至少主讲2次学术报告，并填写《华中师范大学博士研究生学术活动考核表》。

③实践活动结束后，由导师和导师组进行考核，确定合格或不合格。考核结果在学位论文答辩前上交到研究生处，不合格者，不能参加答辩。

七、科学研究

本研究方向的博士必须至少有3篇专业学术论文在核心刊物上发表，其中至少有1篇学术论文被SCI等三大检索系统收录。发表论文的研究生必须是第一作者，并且是在校期间的科研成果，署名单位必须是华中师范大学,文献综述和论文摘要不计在其内。

八、学位论文

学位论文工作是研究生培养的重要组成部分，是对研究生进行科学研究或承担专门技术工作的全面训练，是培养研究生创新能力及综合运用所学知识发现问题、分析问题、解决问题能力的主要环节。博士研究生应参与导师承担的科研项目，注意选择有重要应用价值的基础性和前沿性课题，学位论文要有创新。

学位论文答辩按照《华中师范大学学位授予工作实施细则》进行。

九、培养方式与方法

1．研究生培养方式应灵活多样，采用导师负责与指导组集体培养相结合的培养方式。应充分发挥导师指导研究生的主导作用，努力体现“以生为本”的办学理念和“因材施教”的教育思想,积极调动研究生学习的主动性和自觉性，帮助研究生按时制定好个人培养计划。

2．更多地采用启发式、研讨式的教学方式，可规定研究生参加必要的学术讲座、学术报告、讨论班、社会实践和社会调查等学术活动，加强研究生的自学能力、动手能力、表达能力、写作能力和创新能力的训练和培养。

3．导师要管教管导，做好研究生的日常思想教育工作，协助院系、职能部门处理研究生的突发事件。

十、其它

每个博士生总学分为18学分；其中包括选修其他专业或方向的学位课、指定选修课、任意选修课和实践环节。

①每个博士生公共学位课程修满5个学分；

②每个博士生学位课程依据研究方向和内容不同进行选择，必须修满4个学分；

③每个博士生指定选修课程应修满5个学分，其中“学术研讨”是必选课程；其他课程可根据研究方向和内容不同进行选择。

④每个博士生选修课程应修满2个学分，课程可根据研究方向和内容不同进行选择。

⑤实践环节是博士研究生的学术活动课程，必须修满2个学分。

教育信息科学与技术/ 教育技术学专业博士研究生课程设置简况表

课程编号：123204012101                             课程名称：教育信息处理

英文译名：Image Processing and Analysis            开课学期：2

开课院系：教育信息技术工程研究中心                 学时/学分：34/2

任课教师：赵呈领 刘清堂

内容简介：教育信息概述，信息论基础及教育信息熵，教材分析方法，教学分析方法，教育测量及测试理论，学生集团应答分析，教育信息的结构分析，多元统计分析在教学中的应用，马尔可夫过程预测及其应用，模糊数学方法在教育中的应用。

主要教材：

《教育信息处理》，付德荣编，北京师范大学出版社2001年

参考书目：

1、《教育信息处理原理》，薛理银编，北京师范大学出版社，1996年

2、《教育信息工程学引论》，薛理银译，辽宁教育出版社，1993年

3、《信息论理论基础》，贾世楼编，哈尔滨工业大学出版社，1988年

4、《教育测量》，王孝玲编，华东师范大学出版社，1988年

5、《教育统计学》（修订版）王孝玲编，华东师范大学出版社，1992年

课程编号：123204012102                             课程名称：知识发现与可视化

英文译名：Knowledge Discovery and Visualization    开课学期：1

开课院系：教育信息技术工程研究中心                 学时/学分：34/2

任课教师：刘三女牙，刘清堂

内容简介：

模块一：绪论

包括知识、知识发现、知识发现的任务、知识发现的方法、知识发现的对象等。

模块二：决策树

包括归纳学习、决策树学习、CLS学习算法、ID3学习算法、决策树的改进算法、决策树评价等

模块三：关联规则

包括关联规则概述、广义模糊关联规则的挖掘、挖掘关联规则的数组方法、 任意表间关联规则的并行挖掘、词性标注规则的挖掘算法与应用。

模块四、基于范例的推理

包括过程模型、范例的表示、范例的检索、相似性关系、基于例示的学习。

模块五：贝叶斯网络

包括贝叶斯概率基础、贝叶斯学习理论、贝叶斯学习模型、贝叶斯网络的建造、贝叶斯潜在语义模型、半监督文本挖掘算法等。

模块六：支持向量机

包括统计学习问题、学习过程的一致性、结构风险最小归纳原理、支持向量机和核函数等。

模块七：进化和遗传算法

包括基本遗传算法、遗传算法的数学理论、遗传算法的基本实现技术、遗传算法的高级实现技术和遗传算法的应用等。

主要教材：

1.史忠植等. 知识发现. 清华大学出版社，2002

参考书目：

1．陈河南等译. 智能数据挖掘技术. 电子工业出版社, 2000

课程编号：123204012103                             课程名称：数据库与数据挖掘

英文译名：Database System and Data Mining          开课学期：1

开课院系：计算机科学系                             学时/学分：34/2

任课教师：何婷婷，易宝林

内容简介：

随着计算机网络和多媒体技术的飞速发展，数据库的应用也得到了广泛的扩展，其技术发展进入了一个新的时期。现代数据库技术涉及多种信息技术的融合，在实际应用和信息系统建设当中，用单一的数据库技术尤其是传统的数据库技术往往难以胜任具体的实际要求，需要融合多种技术。现代数据库所覆盖的的范围非常广泛。本课程主要结合数据技术领域的发展趋势，介绍当代数据库研究的前沿领域和最新成果；了解其发展趋势与前景。具体来说，课程的教学目标包括：

1.了解现代数据库的基本概念与基本问题；

2.掌握现代数据库基本理论；

3.了解数据仓库和数据挖掘的理论和技术；

4.了解现代数据库研究的前沿问题和发展趋势。

主要教材：

1.汤庸. 高级数据库技术. 高等教育出版社

2.Silberschatz. 数据库系统概念（第五版）. 高等教育出版社，2006

参考书目：

1．刘云生. 现代数据库技术.国防工业出版社，2001

2．A. Silberschatz. 数据库系统概念（第五版）. 高等教育出版社，2006

3．Raghu Ramakrishnan著. 周立柱等译. Database management systems(3rd). 清华大学出版社，2004

4．李昭原. 数据库技术新进展. 清华大学出版社，1997

5．何新贵，刘云生等. 特种数据库技术. 科学出版社，2000  

6．汤庸. 高级数据库技术. 高等教育出版社

课程编号：123204012104                             课程名称：智能计算

英文译名：Intelligence Computation                 开课学期：1

开课院系：计算机科学系                             学时/学分：34/2

任课教师：金聪，沈显君

内容简介：

本课程由如下几大模块构成：

1、模糊计算，包括数据处理的模糊熵方法、自适应模糊聚类分析、模糊关联分析、模糊信息优化方法、模糊综合评价模型。

2、神经计算， 包括神经网络的一般模型，BP神经网络模型、RBF神经网络模型、广义神经网络模型。

3、遗传计算，包括遗传算法的基本原理、遗传算法的结构分析、遗传算法的参数选择、复数遗传算法、并行遗传算法以及协同进化遗传算法。

4、粗糙计算，包括粗集理论基础、等价类、知识的约简。用于文字识别的粗集算法、用于图像中值滤波的粗集方法、用于故障诊断的粗集方法。

5、量子计算，包括量子信息论基础、量子加密、量子计算与神经网络的结合、量子计算与遗传算法的结合。

主要教材：

1.熊金和、陈德军，智能信息处理，国防工业出版社，2006

2.丁永生，计算智能－理论、技术与应用，科学出版社，2004

3.史忠植，智能科学，清华大学出版社，2006

参考书目：

1.曹承志，王楠，智能技术，清华大学出版社，2004

2.褚蕾蕾，陈绥阳，周梦，计算智能的数学基础，科学出版社，2002

3.曾黄麟，智能计算，重庆大学出版社，2004

课程编号：123204012105                             课程名称：数字视音频压缩标准

英文译名：Video & Audio Compressing                开课学期：1

开课院系：教育信息技术工程研究中心                 学时/学分：34/2

任课教师：赵刚  朱晓亮 

内容简介： 

本课程目的是使学生掌握数字图象处理的基本概念、原理和处理方法，掌握数字图象的时域、频域处理方法，掌握图象恢复和压缩的方法，理解图象各种变换（富里叶变换、余弦变换、哈尔变换、K-L变换）的基本内容、性质与应用。

主要教材：

[1]章毓晋.《图像工程一图像处理与分析》.清华大学出版社，2001

参考书目：

[1]匡敏,资丽芳.《图象处理》.科学出版社,2004

[2]容观澳.《计算机图象处理》. 清华大学出版社，2000 

[3]阮秋琦.《数字图象处理学》.电子工业出版社，2001

[4]冈萨雷斯.《数字图像处理（第二版）》. 电子工业出版社，2005

[5]景晓军主编；周贤伟，付娅丽编著.《图像处理技术及其应用》.国防工业出版社，2005

课程编号：123204012106                              课程名称：计算代数

英文译名：Computer Algebra                          开课学期：1

开课院系：教育信息技术工程研究中心                  学时/学分：34/2

任课教师：张景中  陈矛

内容简介：

本课程目的是使学生掌握计算代数的基本概念、思想、理论和方法，了解计算代数在数学教育和相关教育软件中的重要应用价值。课程内容包括大整数和多项式的表示与基本运算、结式与子结式、模方法与多项式的最大公因、p进方法与多项式的因子分解、特征列方法、Grobner基方法和实闭域上的量词消去等基本理论知识和学习符号计算软件的使用。

主要教材：

[1] 王东明. 《计算机代数》.  清华大学出版社, 2004 

参考书目：

[1] 王东明, 杨路. 《符号计算选讲》.  清华大学出版社, 2003

[2] 张树功, 雷娜, 刘停. 《计算机代数基础——代数与符号计算的基本原理》. 科学出版社, 2005

[3] 周梦. 《计算代数与应用》 武汉大学出版社，2002

课程编号：123204012108                              课程名称：网络教育标准研究 

英文译名：e-learning technology standard            开课学期：2

开课院系：教育信息技术工程研究中心                  学时/学分：34/2

任课教师：杨宗凯  刘清堂

内容简介：

模块一：国际网络教育标准化

主要介绍网络教育标准、主要标准化组织及国际主流的网络教育技术标准等

模块二：中国网络教育技术标准

主要介绍中国网络教育技术标准体系，指导类标准，学习资源相关标准，学习环境相关标准，教育管理相关标准，网络教育技术标准测试平台等。

模块三：网络教育相关技术

主要介绍XML技术、JAVA技术、分布式计算技术、流媒体技术、其它网络技术的教育应用以及网络教育相关技术的新发展。

模块四：网络教育标准的应用

主要包括：基于标准的互操作、整合技术、学习内容管理系统（LCMS）、网络教育应用平台概述、网络教育应用平台的体系结构、国内络教育相关产品和标准化的网络教育应用软件等。

主要教材：

1.杨宗凯,吴砥，刘清堂. 网络教育标准与技术. 清华大学出版社,2004

2.网络教育技术标准集. http://www.celtsc.edu.cn，2001

课程编号：123204012109                             课程名称：面向服务的设计方法学

英文译名：Methodology of Service-Oriented          开课学期：2

Analysis and Design   

开课院系：教育信息技术工程研究中心                 学时/学分：34/2

任课教师：刘三女牙，刘清堂

内容简介：

本课程由如下几大模块构成：

1．知识服务模式，主要包括现代服务业、知识服务理论、电子商务模式及知识服务模式等。

2．面向服务的体系结构，主要包括体系结构、SOA简介、SOA生命周期、Web Service相关标准与技术等。

3．面向服务的分析与设计，主要包括SOA与知识服务模式、一般软件分析方法和面向服务的分析方法与设计原理。

4．面向服务的组件架构及设计，主要包括面向服务的组件架构、面向服务的组件架构开发平台、面向服务的组件架构编程模型、面向服务的组件架构应用程序开发。

5．面向服务设计的高级主题，主要包括面向服务体系架构的基础架构技术、服务总线、服务安全及该领域发展动态与前沿。

主要教材：

1.自编讲义

参考书目：

1.Thomas Erl. Service-Oriented Architecture (SOA): Concepts, Technology, and Design. The Prentice Hall，2005

2.Dirk Krafzig, Karl Banke, Dirk Slama . Enterprise SOA: Service-Oriented Architecture Best Practices. Prentice Hall PTR, 2004

3.IBM Redbooks(最新版本)

课程编号：123204012110                             课程名称：机器证明

英文译名：Machine Proof                              开课学期：2

开课院系：教育信息技术工程研究中心                 学时/学分：34/2

任课教师：张景中、陈  矛

内容简介：

本课程首先引入一些几何和代数工具，然后系统讲述机器证明中所采用的主要理论和方法：(1)面积法，并详细介绍如何将面积法运用在在平面几何，立体几何两个方面；(2)能产生传统风格证明的前推搜索法；（3）向量方法和复数方法；(4)以吴法为代表的代数方法；（5）证明不等式的杨路方法。通过大量实例来说明计算机是如何运用机械的方法解决千变万化的几何和代数问题，且自动生成可读性证明。

主要教材：

[1] Shang-Ching. Chou, Xiao-shan Gao,Jing-zhong Zhang. Machine Proofs in Geometry: Automated Production of Readable Proofs for Geometry Theorems. World Scientific,1994

[2] 杨路,张景中,侯晓荣. 非线性代数方程组与定理机器证明.上海科技教育出版社, 1996

参考书目：

[1]高小山等. 方程求解与机器证明. 科学出版社, 2006.

[2]吴文俊主编. 王者之路 机器证明及其应用. 湖南科学技术出版社, 1999.

[3]孙熙椿. 平面几何定理的机器证明. 广西教育出版社, 1999.

[4]吴文俊. 几何定理机器证明的基本原理 初等几何部分. 科学出版社, 1984.

[5]张景中，计算机怎样解几何题，清华大学出版社，2000

课程编号：123204012111                             课程名称：统计机器学习

英文译名：Statistical Machine Learning             开课学期：2

开课院系：计算机科学系                             学时/学分：34/2

任课教师：戴上平，沈显君

内容简介：

本课程作为数据挖掘的数学或统计学基础而设。本课程在统计学的框架下，强调方法和概念基础，要求掌握有指导学习（预测）和无指导学习的相关内容，本课程由如下几大模块构成：

1.主题概念：回归的线性方法，分类的线性方法，正则化，核函数，模型评估与选择，过分拟合和选择模型的交叉验证方法。模型推理和平均。

2．有指导的学习方法：加法模型树和相关方法；boosting和加法树。神经网络；支持向量机和柔性判别；原型方法和最近邻。

3．无指导的学习：关联规则；聚类分析；自组织映射。主成分分析；定标。

主要教材：

1、范明等译. 统计学习基础：数据挖掘、推理与预测.电子工业出版社，2004 

2、张学工等译. 统计学习理论的本质. 清华大学出版社，2004 

参考书目：

1.张学工等译. 统计学习理论. 电子工业出版社，2004 

课程编号：123204012112                             课程名称：信息检索

英文译名：Information Retrieval                    开课学期：2

开课院系：计算机科学系                             学时/学分：34/2

任课教师：刘华咏，何婷婷

内容简介：

本课程由如下五大模块构成：

1．基于文本方式的信息检索技术，包括布尔模型、聚类模型、向量模型、概率模型等方法，网络话题发现与追踪常用方法和技术。

2．图像检索技术， 包括颜色、纹理等特征提取算法，图像特征相似度比较、特征性能评价，图像检索查询向量相关反馈和特征权重相关反馈。

3．视频检索技术，包括视频镜头边缘检测、关键帧提取、场景构造等理论方法。

4．音频检索技术，包括音频分割算法，音频例子识别模型技术，相似音频例子检索以及音乐检索的方法。

5．多媒体融合分析和检索技术，包括结合文本和视觉的图像检索技术以及基于多模态融合的视频结构化、视频字幕提取、内容分析等检索系统。

主要教材：

1、David A. Grossman and Ophir Frieder. Information Retrieval: Algorithms and Heuristics (The Information Retrieval Series)(2nd Edition).Springer, 2004

2、庄越挺，潘云鹤，吴飞. 网上多媒体信息分析与检索. 清华大学出版社，2002

参考书目：

1、章毓晋等. 基于内容的视觉信息检索. 科学出版社，2003

2、Ricardo Baeza-Yates and Berthier Ribeiro-Neto. Modern Information Retrieval. Addison Wesley, 1999

课程编号：123204012113                             课程名称：自然语言处理

英文译名：Natual Language Processing               开课学期：2

开课院系：计算机科学系                             学时/学分：34/2

任课教师：何婷婷，刘云

内容简介：

通过本课程的学习，使学生掌握自然语言处理的相关基础理论、模型、算法及应用。了解该领域的发展动态，为从事较深入的研究和应用打基础。教学内容包括常用的语言计算模型、常用的自然语言处理基础算法、常用的语言信息处理应用系统。

主要教材：

1.俞士汶. 计算语言学概论. 商务印书馆,2007

2.苑春法. 统计自然语言处理基础. 电子工业出版社,2005

参考书目：

1.姚天顺. 自然语言理解—一种让机器懂得人类语言的研究. 清华大学出版社, 2002

课程编号：123204012114                              课程名称：数字图像处理基础

英文译名：Image Processing and Analysis             开课学期：2

开课院系：教育信息技术工程研究中心                  学时/学分：34/2

任课教师：朱晓亮、谈国新

内容简介：

本课程目的是使学生掌握数字图象处理的基本概念、原理和处理方法，掌握数字图象的时域、频域处理方法，掌握图象恢复和压缩的方法，理解图象各种变换（富里叶变换、余弦变换、哈尔变换、K-L变换）的基本内容、性质与应用。

主要教材：

[1]章毓晋.《图像工程一图像处理与分析》.清华大学出版社，2001

参考书目：

[1]匡敏,资丽芳.《图象处理》.科学出版社,2004

[2]容观澳.《计算机图象处理》. 清华大学出版社，2000 

[3]阮秋琦.《数字图象处理学》.电子工业出版社，2001

[4]冈萨雷斯. 《数字图像处理（第二版）》. 电子工业出版社，2005

[5]景晓军主编；周贤伟，付娅丽编著.《图像处理技术及其应用》.国防工业出版社，2005

课程编号：123204012115                             课程名称：应用密码学基础

英文译名：Applied Cryptography:Protocols,          开课学期：2

Algorithms,and Source Code in 

开课院系：教育信息技术工程研究中心                 学时/学分：34/2

任课教师：刘清堂

内容简介：

本课程系统地介绍了密码学及该领域全面的参考文献。 课程教学内容共分四个部分，首先定义了密码学的多个术语，介绍了密码学的发展及背景，描述了密码学从简单到复杂的各种协议，详细讨论了密码技术，并在此基础上列举了如DES、IDEA、RSA、DSA等10多个算法以及多个应用实例。

主要教材：

1. 应用密码学(协议算法与C源程序)， Bruce Schneier，吴世忠等编译，机械工业出版社，2000年1月

参考书目：

1. 应用密码学教程，胡向东，电子工业出版社，2005年10月

2. 信息安全概论, 石志国等编著，北方交通大学出版社，2007年6月

课程编号：123204012116                              课程名称：虚拟现实技术基础

英文译名：3D Graphics and Virtual Reality Technology    开课学期：2

开课院系：教育信息技术工程研究中心                  学时/学分：34/2

任课教师：谈国新  赵刚

内容简介： 

通过本课程的学习，使学生了解计算机图形学的研究内容及其与相关学科的关系，掌握一些基本的图形生成算法（区域填充、几何变换、投影变换、线段裁剪、多边形裁剪等）和图形显示的基本原理，了解常用自由型曲线及其在汽车、船舶、飞机等外形设计中的应用、三维实体的基本表示方法、以及三维真实感图形显示方法等内容，为以后深入研究和从事相关领域的科研奠定基础。虚拟现实技术部分首先介绍了虚拟现实技术的发展过程，给出了虚拟现实的感知原理和虚拟现实系统的组成原理，在此基础上，简要介绍了本课程所需要的计算机图形学原理，重点讲授了虚拟环境的几何建模和几何变换，强调了动态虚拟环境仿真技术，并对虚拟现实技术的具体应用进行了分析。

主要教材：

1.Edward Angel. 交互式计算机图形学-自顶向下的方法与OpenGL应用. 高等教育出版社, 2003

2.张茂军著. 虚拟现实系统. 科学工业出版社

参考书目：

1.David F著. 石教英，彭群生等译. Procedual Elements for computer graphics (Second Edition). 机械工业出版社，2002

2.Donald Hearn. 计算机图形学（第四版）. 电子工业出版社，2004

3.F.S.Hill,JR.  计算机图形学（OpenGL版）. 科学出版社，2004

4.石教英主编. 虚拟现实基础及实用算法. 科学出版社

5.汪成为, 高文, 王行仁. 灵境（虚拟现实）技术的理论、实现及应用. 清华大学、广西科学技术出版社, 1996

6.赵沁平著. DVENET 分布式虚拟环境. 科学出版社, 2002

课程编号：123204012117                             课程名称：模式识别

英文译名：Pattern Recognition                      开课学期：2

开课院系：计算机科学系                             学时/学分：34/2

任课教师：金聪，张猛

内容简介：

本课程由如下几大模块构成：

1．贝叶斯决策理论，包括分类器的设计、分类器错误率的计算、最大似然估计、非监督参数估计、总体分布的非参数估计。

2． 判别函数，包括线性和非线性判别函数、Fisher线性判别、感知准则函数、最小平方误差准则函数、多类问题。

3．特征的选取与提取，包括类别可分判据、基于K－L展开式的特征提取。

4．非监督学习方法，包括类别分离的间接方法、分级聚类方法

5．统计学习理论和支持向量机，包括机器学习的问题和方法、统计学习理论的核心内容、支持向量机的理论。

6．模式识别算法在语音信号数字处理中的应用。

主要教材：

1、边肇祺，张学工. 模式识别. 清华大学出版社，2002

2、王萍，杨培龙，罗颖昕. 统计模式识别. 电子工业出版社，2004

参考书目：

1.黄凤岗. 模式识别. 高等教育出版社，1992

2.曹谢东. 模糊信息处理及应用. 科学出版社，2004

课程编号：123204012118                              课程名称：面向对象的设计模式 

英文译名：Design Patterns on                        开课学期：2

Object-Oriented Design   

开课院系：计算机科学系                              学时/学分：34/2

任课教师：何婷婷   张勇

内容简介：课程结合设计实例从面向对象的设计中精选出23个设计模式，总结了面向对象设计中最有价值的经验，并且用简洁可复用的形式表达出来。课程分类描述了一组设计良好、表达清楚的软件设计模式，这些模式在实用环境下特别有用，为软件系统架构奠定基础。

主要教材：

1．设计模式最佳入门，（美）Alan Shalloway, James R.Trott，徐言声译，人民邮电出版社，2006年10月

参考书目：

1、设计模式：可复用面向对象软件的基础，Erich Gamma Richard Helm Ralph Johnson John Vlissides著，李英军等译，2000年6月

2、深入浅出设计模式（英文影印版），（美）Elisabeth Freeman,Eric Freeman,Bert Bates,Kathy Sierra，东南大学出版社，2005年11月

课程编号：123204012119                             课程名称：面向对象的设计方法学 

英文译名：Design Methodology on                    开课学期：2

Object-Oriented Design 

开课院系：教育信息技术工程研究中心                 学时/学分：34/2

任课教师：刘三女牙 赵刚

内容简介：

本课程系统地介绍面向对象方法的基本知识，论述面向对象的分析（OOA）的主要特点和优势；围绕面向对象建模中的基本模型（类图），需求模型（用况图），辅助模型（包图、顺序图、活动图以及其他各种UML模型图）和模型规约，对每个开发活动进行深入讨论，给出详细的过程指导和工程策略，最后集中讨论软件复用及其与OOA的关系，给出按软件复用的要求组织OOA过程的策略。

主要教材：

1．设计模式最佳入门，（美）Alan Shalloway, James R.Trott，徐言声译，人民邮电出版社，2006年10月

参考书目：

1、设计模式：可复用面向对象软件的基础，Erich Gamma Richard Helm Ralph Johnson John Vlissides著，李英军等译，2000年6月

2、深入浅出设计模式（英文影印版），（美）Elisabeth Freeman,Eric Freeman,Bert Bates,Kathy Sierra，东南大学出版社，2005年11月