复旦大学计算机专业本科核心课程设置与高考知识衔接点

复旦大学计算机科学与技术专业的本科核心课程设置紧密围绕计算机学科的基础理论与技术体系，注重与高中数学、物理及信息技术等高考知识的衔接。以下为核心课程与高考知识的衔接点分析及课程设置概览：

一、核心课程设置

根据培养方案，复旦大学计算机专业本科核心课程分为基础理论、系统技术、应用实践三大模块，具体包括：

1. 数学与理论基础课程

离散数学（集合论、图论、数理逻辑）：衔接高中数学的集合与逻辑基础，但拓展至计算机科学的形式化建模，如算法设计与分析的基础。

应用数学选讲（概率统计、线性代数）：延伸高中数学的代数与概率知识，为机器学习、数据科学等课程提供数学工具。

2. 计算机系统技术课程

数据结构与算法：基于高中编程基础（如Python/C语言），深化算法设计与复杂度分析能力。

计算机组成原理：衔接高中物理的电路知识，学习数字逻辑、CPU设计等内容。

操作系统、计算机网络、数据库系统：结合高中信息技术课程中的计算机操作与网络基础，系统化学习底层原理及开发技术。

3. 实践与交叉学科课程

人工智能、计算机视觉、数据科学：需高中数学建模能力，结合编程实践，培养解决复杂问题的能力。

软件工程、系统设计与测试：强调团队协作与项目管理能力，与高中信息技术课程的实践项目经验衔接。

二、与高考知识的衔接点

1. 数学能力衔接

代数与逻辑：高中代数、集合论为离散数学和算法设计奠定基础。

概率与统计：高中概率知识是机器学习、数据挖掘课程的前置条件。

2. 物理与信息技术基础

电路与电子技术：高中物理的电路知识是计算机组成、数字逻辑课程的基础。

编程与计算机操作：高中信息技术课程中的编程入门（如Python）为数据结构、程序设计课程提供实践基础。

3. 逻辑思维与问题解决能力

高考数学的解题训练与算法设计中的逻辑分析能力直接相关，例如递归、动态规划等思想的迁移。

三、特色培养与拓展

1. 拔尖班课程深化

针对科研潜力学生设置拔尖班，课程如算法竞赛导论、前沿技术研讨，要求更强的数学建模与代码实现能力，适合有竞赛经验或编程特长的学生。

2. 跨学科实践

结合人工智能、大数据、网络安全等方向，需综合运用数学、物理及信息技术知识，例如在“数据科学”课程中需统计分析与编程结合。

3. 实验与项目驱动

通过课程实验（如操作系统实验、数据库实验）和毕业设计，将理论转化为实践，衔接高中阶段的实验探究能力。

四、建议高考生提前准备

1. 强化数学基础：重点掌握离散数学相关概念（如集合、图论）及概率统计知识。

2. 提升编程能力：学习Python/C语言，尝试简单算法实现（如排序、搜索）。

3. 了解计算机系统：通过阅读或实践熟悉计算机硬件组成和网络基础概念。

如需更详细的课程列表或培养方案，可参考复旦大学计算机学院官网公布的《计算机科学与技术专业教学培养方案》。