第 1章 什么是計算思維？
1．1 趣味故事“用小白鼠檢驗毒水瓶”？
1．2 什么是計算思維？
1．2．1 二進制思維
1．2．2 二分法-人類普遍應用的思維
1．2．3 過程化與符號變換思維
1．2．4 計算思維的概念
1．3* 擴展學習：計算思維的價值在哪里？
1．3．1 0和1及其特性
1．3．2 偶校驗：判斷數據傳輸有無錯誤
1．3．3 類比小白鼠問題判斷哪一位出錯
1．4 基礎知識：進位制及其相互轉換
1．4．1 二進制、十進制與r進制
1．4．2 進位制之間的相互轉換
1．5 計算之樹-大學計算思維教育空間
1．6 為什么要學習和怎樣學習計算思維？
1．6．1 為什么：設計、構造和應用典型的計算工具是重要創新，需要計算思維
1．6．2 怎樣學：了解認知學習的不同深度
1．6．3 怎樣學：對比-聯想式學習方法

第 2章 計算思維基礎：0和1與 邏輯
2．1 用0和1表示萬事萬物
2．1．1 用0和1進行編碼
2．1．2 用0和1表示英文字母與符號
2．1．3 用0和1表示中文文字
2．1．4 用0和1表示圖像
2．1．5習與練：識別0 1串表示的語義
2．1．6 擴展學習：用0和1表示萬事萬物
2．2 用0和1 與 邏輯表達計算
2．2．1 基本邏輯運算：與、或、非、異或
2．2．2 基于0和1表達的邏輯運算
2．2．3 習與練：應用邏輯運算表達復雜計算關系
2．3 用0和1 與 邏輯實現自動化
2．3．1 用開關性元件實現基本邏輯運算
2．3．2 用另一種符號表達邏輯運算
2．3．3 習與練：應用邏輯運算識認電子電路
2．4 為什么要學習和怎樣學習本章內容
2．4．1 為什么：符號化-計算化-自動化思維是計算機*本質的思維模式
2．4．2 怎樣學：習練式學習方法

第3章 計算思維基礎：0和1與機器程序
3．1 如何讓機器自動計算一個多項式？
3．2 用0和1表達機器中的數據：機器數
3．2．1 機器存儲數據的一些限制
3．2．2有符號數及符號的表達
3．2．3 擴展學習：小數點的表達
3．2．4 擴展學習：減法是可以用加法實現的
3．3 用0和1表達機器能夠完成的動作（指令）：一種形式的編碼
3．3．1 機器指令的概念與作用
3．3．2 習與練：在一段程序中識別指令
3．4 用0和1表達機器程序
3．4．1 習與練：讀一讀機器程序
3．4．2 習與練：改一改機器程序
3．5 基礎知識：機器語言、匯編語言與高級語言
3．6 為什么要學習和怎樣學習本章內容
3．6．1 為什么：數據、指令和程序是計算思維*基本的內容
3．6．2 怎樣學：體驗式學習方法

第4章 機器程序的執行
4．1 機器數據和機器程序的保存與讀寫：存儲器
4．1．1 存儲單元：存儲地址與存儲內容之區分
4．1．2 習與練：讀一讀存儲器中的程序與數據
4．2 從概念層面理解機器程序的執行
4．3 從內部結構層面理解機器程序的執行
4．3．1 運算器：實現基本運算的部件
4．3．2 控制器：機器程序的解讀與執行部件
4．3．3 一臺完整的計算機
4．3．4 擴展學習：信號傳遞次序的控制-時鐘與節拍
4．4 從動態執行過程層面理解機器程序的執行
4．4．1 機器指令的執行：取指令與執行指令
4．4．2 習與練：場景中模擬機器程序的執行
4．4．3 習與練：場景中模擬機器程序的執行
4．5 為什么要學習和怎樣學習本章內容
4．5．1 為什么：學習計算機首先要理解機器程序是如何被執行的
4．5．2 怎樣學：場景理解式學習方法

第5章 程序構造是一種計算思維
5．1 表達程序的一種簡單方法：數值與運算組合式
5．1．1 一種簡單的語言：運算組合式
5．1．2 習與練：用“運算組合式”進行組合構造訓練
5．2 程序構造基本：命名計算對象
5．2．1 計算對象的命名、再構造與計算執行
5．2．2 習與練：計算對象的命名、再構造與計算執行
5．3 程序構造基本：定義新運算 新過程
5．3．1 定義新運算符—即新的運算(或新的過程)
5．3．2 習與練：新運算符的定義、使用與計算執行
5．3．3 運算組合式的兩種計算模式
5．4* 擴展學習：復雜程序的構造
5．4．1 運算組合式中條件的表達方法
5．4．2 習與練：用條件運算組合式構造復雜的程序
5．5 為什么要學習和怎樣學習本章內容
5．5．1 為什么：程序是體現計算系統千變萬化功能的表達手段
5．5．2 怎樣學：練中學與學中練

第6章 程序的基本構造手段：遞歸與迭代
6．1 一些需要遞歸表達的示例
6．2 計算中的遞推式與遞歸函數
6．2．1 遞推式與遞歸函數的概念
6．2．2 習與練：體驗遞歸函數的構造魅力
6．3 體驗兩種不同遞歸函數的魅力
6．3．1 習與練：體驗兩種遞歸函數的計算過程
6．3．2 兩種遞歸函數的計算過程分析
6．4 習與練：遞歸與迭代的運用
6．4．1 語言語法要素的遞歸定義及運用
6．4．2 漢諾塔—一種似乎只能用遞歸求解的問題
6．5* 擴展學習：遞歸程序的執行過程
6．5．1實現階乘運算的遞歸程序和迭代程序執行過程比較
6．5．2 實現斐波那契數列的遞歸程序和迭代程序執行過程比較
6．6 為什么要學習和怎樣學習本章內容
6．6．1 為什么：遞歸和迭代是表達機器重復執行動作的基本方法
6．6．2 怎樣學：模擬式學習方法

第7章 程序編寫：計算思維與計算機語言
7．1 一個高級語言程序設計的示例及分析
7．2 高級語言程序的基本要素
7．2．1 常量、變量與賦值語句
7．2．2 算術表達式、比較表達式與邏輯表達式
7．2．3 分支結構控制語句IF
7．2．4 有界循環結構控制語句FOR
7．2．5 條件循環結構控制語句DO WHILE
7．2．6 函數結構語句
7．2．7 系統函數及其調用
7．2．8 幾種計算機語言的程序基本要素書寫規范比較
7．3 習與練：用高級語言編寫程序
7．3．1 基本表達式及賦值語句的書寫練習
7．3．2 基本程序控制語句的書寫練習
7．3．3 啤酒瓶問題求解的程序設計
7．3．4 差分計算多項式的程序設計：迭代法
7．3．5 閱讀并模擬執行高級語言程序
7．4 為什么要學習和怎樣學習本章內容
7．4．1 為什么：計算機語言是人與機器交流的工具
7．4．2 怎樣學：編程序與讀程序

第8章 理解復雜計算環境：計算思維與管理
8．1基本的計算環境：存儲體系
8．1．1 不同類型的存儲器？
8．1．2 不同類型的存儲器需組合使用，實現性能-價格的優化
8．1．3 現代計算機的基本計算環境
8．2 計算環境的管理者：操作系統
8．2．1 操作系統的作用
8．2．2 “分工-合作-協同”思維理解操作系統
8．3 習與練：存儲資源的化整為零與還零為整
8．3．1 一個化整為零的示例
8．3．2 磁盤與文件管理
8．3．3 進一步理解化整為零與還零為整
8．4* 擴展學習：現代計算機的演進與發展
8．4．1 了解操作系統管理CPU的方式
8．4．2 現代計算機的演進與發展
8．5 為什么要學習和怎樣學習本章內容
8．5．1為什么：由理解“計算資源的管理”到理解“社會資源的管理”
8．5．2怎樣學：化復雜為簡單

第9章 問題求解策略與算法表達：計算思維與算法
9．1 問題求解與算法：兩個問題的引出
9．2 算法及其基本表達方法
9．2．1 一種問題求解思維及算法的概念
9．2．2 類自然語言表達法
9．2．3 算法流程圖（程序流程圖）
9．2．4 偽代碼表達法（更高要求）
9．2．5 習與練：基本算法的表達
9．3 問題求解策略：遍歷策略與貪心策略
9．3．1 遍歷策略
9．3．2 貪心策略
9．3．3 習與練：遍歷策略求解背包問題與TSP問題
9．3．4 習與練：貪心策略求解背包問題與TSP問題
9．4* 習與練：問題求解策略與算法表達
9．4．1 TSP問題求解的算法表達
9．4．2 背包問題求解的算法表達
9．5 為什么要學習和怎樣學習本章內容
9．5．1為什么：所有的計算問題都體現為算法
9．5．2怎樣學：閱讀算法、表達算法與構造算法

第 10章 數據管理思維也是一種計算思維
10．1 數據與數據管理
10．2 數據的基本形態：表與關系
10．2．1 熟悉“表”及其相關的術語
10．2．2 習與練：深入理解“表 關系”的特性
10．3 數據表的基本操作：關系操作
10．3．1 熟悉“表”的基本操作：關系操作
10．3．2 習與練：用關系操作及其組合操縱數據
10．4* 擴展學習：關系及關系代數
10．4．1 關系：“表”的數學定義
10．4．2 關系代數：“表”操作的數學定義
10．5 為什么要學習和怎樣學習本章內容
10．5．1為什么：數據管理需要抽象、理論和設計
10．5．2怎樣學：理解-區分-命名-表達

第 11章 數據庫系統與數據庫語言
11．1 數據庫系統與數據庫管理系統
11．1．1 數據庫系統
11．1．2 關系數據庫管理系統的基本思維模式
11．2 關系數據庫語言SQL
11．2．1 由關系模型初步認識SQL
11．2．2 SQL語言總體概覽
11．2．3 熟悉建立數據庫的SQL語句
11．2．4 習與練：利用SQL語言建立數據庫
11．3 習與練：用SQL語言進行數據查詢
11．3．1 熟悉SELECT-FROM-WHERE-ORDER BY語句
11．3．2 習與練：用SELECT-FROM-WHERE-ORDER BY進行數據查詢
11．4 習與練：用SQL語言進行數據統計計算
11．4．1 熟悉SELECT-FROM-WHERE-GROUP BY語句
11．4．2 習與練：用SELECT-FROM-WHERE-GROUP BY語句進行統計計算
11．5* 擴展學習：用SQL語言進行復雜查詢
11．5．1 熟悉子查詢
11．5．2 利用子查詢進行復雜查詢
11．6* 擴展學習：數據庫管理系統的功能
11．7 為什么要學習和怎樣學習本章內容
11．7．1為什么：數據管理首先要能操縱“表”
11．7．2怎樣學：案例式學習

第 12章 數據與社會：數據也是生產力
12．1 什么是大數據
12．2 數據分析示例：多維數據分析
12．2．1 一個例子：超市數據庫
12．2．2 熟悉*基本的數據分析方法—二維交叉表
12．2．3 由二維數據分析發展為多維數據分析
12．3 數據挖掘示例：“炒股不看股盤看微博”
12．3．1 啤酒與尿布的故事
12．3．2 理解一些基本概念
12．3．3 由事務數據庫挖掘關聯規則---數據挖掘示例
12．3．4 還能挖掘什么樣的規則？
12．3．5 還能從哪些形式數據中挖掘？
12．4 大數據與社會
12．4．1 大數據運用的一個例子
12．4．2 大數據價值發現：不一樣的思維
12．4．3 大數據的隱私問題
12．5* 擴展學習：大數據的管理
12．5．1 大數據管理：由結構化到非結構化
12．5．2 各種資源聚集成庫
12．6 為什么要學習和怎樣學習本章內容
12．6．1 為什么：大數據改變了人的觀念，不可能的也許就是可能
12．6．2 怎樣學習：思維上要浮想聯翩，技術上要不求甚解

第 13章 網絡化社會基礎：計算機網路
13．1 計算機網絡-社會互聯的基礎
13．1．1 通訊基礎
13．1．2 協議、分層與不同的編解碼器
13．1．3 計算機網絡的分類
13．2 對比郵政網絡，理解計算機網絡
13．2．1 解剖郵政網絡
13．2．2 對比郵政網絡，理解計算機網絡中的有關層次及概念
13．3* 擴展學習：TCP IP不同層次協議的簡要解析
13．3．1 網絡層協議(IP層)---對應收發郵局層
13．3．2 應用層協議---對應發件人 收件人層
13．3．3 傳輸層協議---對應聚集點 分送點層
13．3．4 數據鏈路層---對應發送站點 接收站點層
13．3．5 物理層---對應運輸層
13．4 為什么要學習和怎樣學習本章內容
13．4．1 為什么：互聯互通是信息社會的高級階段
13．4．2 怎樣學習：類比分析式學習法

第 14章 信息網絡：信息組織與信息傳播的基本思維
14．1 機器成為信息的新載體，互聯網成為信息傳播的新手段
14．2 標記語言：信息網絡構建的基礎

14．2．1 熟悉信息網絡中一種廣泛應用的語言：標記語言
14．2．2 萬維網（World Wide Web）的基本思維
14．3 無限資源庫的發掘和利用
14．3．1 網絡自動搜索--搜索引擎
14．3．2 互聯網半 非結構化數據管理：XML
14．3．3* 擴展學習：半 非結構化數據（文檔）的查找與搜索
14．3．4* 擴展學習：互聯網網頁排序的基本思維：PageRank
14．4 為什么要學習和怎樣學習本章內容
14．4．1 為什么：互聯網的智能化基礎
14．4．2 怎樣學習：內容驅動的技術學習

第 15章 網絡與社會：互聯的世界
15．1 互聯網的創新思維
15．1．1 大眾產生內容，大眾創造價值
15．1．2 大眾開發軟件，大眾消費軟件，大眾創造價值
15．1．3 由購買轉為租用，由銷售轉為出租：“云計算 云服務”
15．2 “互聯網+”的創新思維
15．2．1 什么是“互聯網+”
15．2．2 基于物聯網的產品全生命期服務：不賣產品賣服務
15．2．3 萬般皆服務與共享經濟
15．2．4 智慧地球與國家人工智能規劃
15．3 網絡化與社會：問題與挑戰
15．4 為什么要學習和怎樣學習本章內容
15．4．1 為什么：自動化-網絡化-智能化是發展趨勢
15．4．2 怎樣學習：“不怕做不到，只怕想不到”

第 16章 機器學習：使機器具有智能
16．1 初識機器學習
16．2 機器學習的相關概念
16．2．1 樣本
16．2．2 模型
16．2．3 訓練
16．2．4 測試
16．3 機器學習的一般過程
16．3．1機器學習問題的定義
16．3．2 機器學習模型的選擇
16．3．3 特征提取與特征選擇
16．3．4 調試和開發（調優）
16．4 統計機器學習與深度學習
16．4．1 統計機器學習：基于統計信息的特征表示
16．4．2 統計機器學習：基于數據統計的機器學習
16．4．3 深度學習：基于自動學習的特征表示
16．4．4 深度學習：基于神經網絡的機器學習
16．5 機器學習與智能
16．5．1 機器學習的“過人之處”
16．5．2 機器學習的應用場景及案例

第 17章 人工智能
17．1 什么是人工智能？
17．2 人工智能的流派
17．2．1 符號主義
17．2．2 連接主義
17．2．3 行為主義
17．3 人工智能的研究方向
17．3．1 搜索
17．3．2 專家系統
17．3．3 計算機視覺
17．3．4 語音識別
17．3．5 自然語言處理
17．3．6 多智能體
17．4 人工智能+X
17．4．1 智慧城市
17．4．2智慧農業
17．4．3智慧交通
17．4．4智慧醫療