2025年4月广东自考本科软件工程专业考试课程计划表

2025年4月广东自考本科软件工程专业考试课程计划表，根据广东教育考试院官方发布的自考课程设置，广东自考本科软件工程专业考试计划详见下表：

广东自考本科软件工程专业考试计划

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广东省高等教育自学考试软件工程(专升本)专业考试计划

(专业代码：080902)

主考院校：广东外语外贸大学 华南理工大学

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***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70学分，毕业总学分为70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，完成规定的毕业设计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，熟练掌握计算学科基础理论、软件工程专业基础知识、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软件系统设计、开发、维护和管理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，掌握计算学科、软件工程相关的基础知识和基本理论，具备软件系统设计、开发、维护和管理等方面的基本能力和基本工程素养。

主要包括：

1.掌握计算学科的基础知识和基本理论，了解计算学科的核心概念、知识结构和典型方法;

2.掌握软件工程专业的基本理论和专业知识，熟悉常用的软件工程相关平台和工具;

3.具备综合运用掌握的知识、方法、技术和工具解决实际问题的能力，能够权衡和选择各种设计方案，具备作为软件工程师从事工程实践的专业能力;

4.具备软件开发、项目组织管理和团队合作的基本能力;

5.掌握软件需求分析、设计、实现、测试、维护和过程管理的方法和技术，具有一定的工程意识，具备软件开发、管理和维护的工程实践能力;

6.了解软件工程学科的发展动态、应用前景和行业需求;

7.了解国家软件工程专业领域的基本政策和法规;

8.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、课程说明

1.软件质量保证与测试

本课程主要介绍测试基本理论与技术、主流的自动化测试工具、软件项目的测试实施及项目测试管理等内容。要求考生掌握软件测试基本理论、技术方法和项目测试实施及项目测试管理等职业能力，能够设计测试用例、使用自动化工具完成完整的项目测试和项目测试管理，能基本承担起软件测试的工作任务，具备软件测试岗位必备的职业能力。

2.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。

3.人工智能导论

本课程主要介绍人工智能的基本知识、基本概念以及人工智能的应用领域，帮助考生掌握开发具有人工智能特点的应用软件的技术，培养对人工智能的兴趣，提高知识创新和技术创新能力。要求考生了解人工智能的一些相关基本概念、各种不同学术流派的主要思想;掌握一些经典的人工智能方法，如知识表示方法和搜索推理技术，包括产生式表示法、框架表示法、状态空间表示法、盲目搜索、启发式搜索等;了解人工智能的新研究领域计算智能的基本知识，包括机器学习、神经网络、专家系统、计算机视觉和自然语言处理等;了解多智能体系统的基本知识，包括智能体结构和多智能体协商策略等。

4.大数据概论

本课程的内容主要包括大数据概述，大数据与其他新兴技术的关系、大数据基础知识、大数据应用、数据采集与预处理、数据存储与管理、数据处理与分析、数据可视化、大数据分析综合案例等。要求考生熟悉大数据各个环节的相关技术，为后续深入学习相关大数据技术奠定基础。主要培养考生的数据素养相关的知识，包括大数据安全、大数据思维、大数据伦理、数据共享、数据开放、大数据交易和大数据治理等。同时对大数据的采集、处理和分析有较为熟练的应用实践能力。

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)

五、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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