computation作为锻炼计算能力和逻辑思维能力的学科，主要通过数学理论方法与计算机技术结合的方式培养问题求解能力。其核心教学体系包含数学分析、数值分析、算法设计等基础课程，并设置数据结构实训、数学建模实践等环节强化应用能力。学科前沿研究聚焦高维科学计算的数值方法创新，如蒙特卡罗积分、随机投影算法等技术可提升复杂问题的计算效率。培养模式覆盖从本科到研究生的系统性训练，本科阶段侧重建立数学基础与编程实践能力，研究生阶段深化科学计算算法构造与优化技术研究。在基础教育领域，编程教育被证实为培养儿童计算思维的有效路径，需结合认知发展阶段选择适宜工具与方法。

数学分析、高等代数为本学科提供严谨的数学理论基础。离散数学与数据结构课程训练抽象建模能力，C程序设计与Python编程课程培养算法实现技能。数值分析课程教授工程计算中的误差控制与稳定性判断方法，数据挖掘课程结合机器学习算法提升大数据处理能力。

本科阶段设置累计32学分的独立实践环节，包含算法设计专题实训与数据分析项目实践。数学建模实训通过案例分析培养学生将实际问题转化为数学模型的能力，并运用MATLAB等工具完成数值求解。研究生阶段要求完成科学计算算法实现，如偏微分方程数值解法编程与优化算法性能测试。

高维科学计算领域发展出随机投影降维技术与核方法加速策略，可应对维数灾难问题。蒙特卡罗积分通过概率抽样实现高维空间数值积分，奇异值分解（SVD）在数据压缩与特征提取中发挥核心作用。研究生课程'科学计算的算法与分析'系统讲授迭代法收敛性证明与离散化技术优化方案。

儿童编程教育研究（截至2023年）表明，有形编程工具适合学前儿童建立计算概念，图形化编程有助于小学生理解算法流程。中学阶段引入文本编程可培养抽象逻辑思维，游戏化教学法能提升算法设计兴趣。研究建议采用三维评估框架（概念、实践、观念）全面衡量计算思维发展水平。