自考计算机科学与技术（专升本），新专业计划详情

2023年10月自考考试时间：10月28-29日。

新专业计划将于2026年开始执行，过渡期为2023年11月1日至2025年12月31日，过渡期内申请毕业的专业计划为”去掉加考后的旧专业计划“。

具体改革内容可以看学姐这篇文章：速看！新自考政策详细解答，你复习的课程可能不用考了！

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广东省高等教育自学考试计算机科学与技术（专升本）专业考试计划

（专业代码：080901）

一、指导思想

高等教育自学考试是我国高等教育基本制度之一，是对自学者进行的以学历考试为主的高等教育国家考试，是个人自学、社会助学、国家考试相结合的高等教育形式，也是我国高等教育体系的重要组成部分。

本专业以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，全面贯彻党的教育方针，落实立德树人根本任务，为构建继续教育和终身学习体系，推进学习型社会建设，紧密结合我省经济社会发展需求而设置。

二、学历层次及规格

本专业学历层次为本科，培养目标总体上与普通高等学校相应的学历层次水平要求相一致。专业采用学分制，各门笔试课程考试采用百分制计算，60 分为合格；凡单科考试成绩合格后，获得该课程规定的学分。本专业必考课程 15 门 72 学分，毕业总学分为 72 学分。

持有具备学历教育资格的高等学校、高等教育自学考试机构颁发的专科（或以上）学历证书的考生，取得本专业考试计划规定的全部课程合格成绩，完成规定的毕业论文或其他实践性学习环节任务，并取得合格成绩，思想品德鉴定合格，由广东省自学考试委员会颁发高等教育自学考试毕业证书，主考学校在毕业证书上副署，国家承认其本科学历。

符合相应学位条件的高等教育自学考试本科毕业生，由有学位授予权的主考学校依照《中华人民共和国学位条例》等相关规定授予相应的学位。

三、培养目标与基本要求

本专业培养理想信念坚定，德、智、体、美、劳全面发展，具有较高的科学文化素养、职业道德水准、创新创业能力和社会责任感，适应社会和经济发展需要，具有良好的数学基础，掌握计算机、网络及其信息系统相关的基础理论、基本知识、基本技能和基本方法，具备计算机信息系统的工程实践能力，能在科学研究、工程技术、应用管理等岗位从事计算机信息系统设计、开发、维护、管理与应用等方面工作的工程技术应用型人才。

本专业要求掌握数学和人文社科基础知识，掌握计算机科学与技术专业的基础知识和基本理论，具备计算机信息系统设计、开发、维护、管理和应用等方面的基本能力和计算思维素养。主要包括：

1.掌握计算机科学与技术专业的基础知识、基本理论、典型方法和技术；

2.理解计算学科的基本思维方法和研究方法，熟悉常用的计算机信息系统开发工具环境，具有较好的计算机程序理解能力和设计能力；

3.掌握计算机信息系统设计、开发、维护和管理技术，具有一定的工程意识，具备计算机信息系统开发和应用的工程实践能力；

4.具备综合运用所掌握的知识、方法、技术和工具解决计算机相关领域实际问题的能力；

5.了解计算机科学与技术学科的发展动态、应用前景和行业需求；

6.了解国家计算机科学与技术专业领域的基本政策和法规；

7.具备对新知识、新技能的学习能力和一定的创新创业能力。

四、课程设置与学分（新专业计划）

五、课程说明

1.信息与网络安全管理

该课程系统阐述了网络空间信息安全的基础理论和知识，涉及信息安全技术的选择策略、方法构建和实现等多方面技能。课程内容针对网络建设和发展现状，聚焦于各类具有网络风险环节的攻防技术，包括信息密码、数字签名与验证、有线/无线网络安全机制、入侵防御、数据安全等。通过该课程的学习，要求考生了解网络安全问题，具备设计安全网络环境的能力，掌握网络攻击与防范的核心方法与解决方案，并在工程实际中解决问题的能力。

2.计算机高级程序设计

本课程主要介绍 python 语言程序开发，包括开发环境及工具的使用、使用的语法规则以及不同领域的应用程序开发方法。主要内容包括应用程序设计方法、数据类型、数据运算、程序的控制结构、函数的定义及使用、组合数据类型、文件和数据格式化、科学计算与可视化、网络爬虫和自动化等。

3.数据库原理与技术

本课程主要讲述数据库原理、方法和应用技术，同时涵盖大数据、NoSQL 等前沿内容，将数据库原理、方法和应用技术相结合，以 MySQL 作为平台，系统地介绍数据库原理及应用。通过该课程的学习，要求考生掌握数据库原理知识点，具备进行关系模式规范化的能力和进行数据库概念结构设计和逻辑结构设计的能力；同时具备进行 MySQL 数据库管理、操作能力和 MySQL 编程能力和开发一个简单的数据库应用系统的能力。

4.人工智能与大数据

该课程系统介绍大数据和人工智能的相关概念和技术，主要涉及大数据工程、人工智能原理、人工智能算法在大数据平台上的实现及相应用。主要内容包括大数据相关的大数据处理构架 Hadoop、分布式文件存储 HDFS、分布式计算 MapReduce 与 Spark、NoSQL等，人工智能相关的特征提取、机器学习、自然语言理解等。通过该课程的学习，要求考生了解大数据及人工智能应用的场景，掌握大数据与人工智能结合应用的方法，并在工程实际中解决问题的能力。

5.全国统一命题考试课程（略）

6.实践性学习环节课程（略，按主考学校要求执行）

六、实践性学习环节考核要求

实践性学习环节考核要求由主考学校负责并向社会公布，成绩由主考学校评定并按要求上报。

实践性学习环节采用五级评分制评定考核成绩：不合格、合格、中等、良好、优秀。

具体折合成百分制为：59 分（含）以下为不合格，60 至 69 分为合格，70 至 79 分为中等，80 至 89 分为良好，90 至 100 分为优秀。

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