本课程凭借沉浸式的虚拟军事任务场景、全面综合的技术知识等优势，在头歌的全力支持下成功申报湖南省虚拟仿真实验教学一流课程。
课程已开启第三期（2021年3月1日-6月30日）学习，累计已有4508人报名学习，欢迎各界学习者前来体验！
课程在线学习网址：www.educoder.net/paths/2601一、理论与实践课程1、课程简介本课程由《大学计算机基础》、《数据结构与算法》、《人工智能导论》等系列课程的综合实验项目整合、演变而来，通过三维虚拟仿真、云计算、自动评测等技术，构建沉浸式的虚拟军事任务场景，模拟战场师旅、营连两级数据中心，仿真计算资源、数据资源、战场态势感知系统等核心信息装备。
将传统的信息系统结构认知、计算机硬件拆装与维保、智能无人车设计与组装、智能寻径算法实现等分散的实验项目，以“问题引导、知识植入、增量设计、按需组合”的创新理念进行融合与集成，引入“逐级闯关”、“多人比武”、“团队学习”等新颖的实验模式，为学员打造“战中学”、“战中练”的虚仿实验课堂，打通从课堂到战场的最后一公里。
课程内容设置按照“环境与设备认知”、“装备快速搭建”、“运行原理仿真”、“想定任务执行”四个层次紧密衔接、层层递进，每个层次包含多个任务环节，基于头歌平台支持的计算机仿真技术，协助学生完成从认知到设计再到运行校验的闭环，实现包含基本知识、实操技能、软硬件设计与编程、综合分析与应用等四个层级的系统化能力训练。
冯·诺依曼体系结构及工作原理理解实验界面
第三模块 智能无人车设计与组装3-1 传感器的安装与测试3-2 测试场试车
仿真与代码编译同步-无人车启动实验
第四模块 面向作战想定的无人车任务执行4-1 城市救援无人车演练4-2 野外道路无人车演练4-3 复杂地形物资运送4-4 复杂道路侦察与物资运送
城市救援与无人车演练仿真实验
3、教学目标本课程以训练学员根据实际问题快速做出响应、提出设计方案并予以实现为目标，提升学员对信息基础理论知识的融会贯通和复杂应用场景下解决软硬件工程实现问题的能力。适用于信息计算科学、计算机、通信、物联网等信息类专业学生不同阶段的能力训练使用，同样可作为我军战略支援部队运维与管理人员和软件开发人员的职业教育和职业培训资源。课程知识层次分明，不同学习基础的学员可以参照如下意见学习：
零基础学员：
1-1 熟悉战场数据中心信息化环境
2-1 计算设备认知
2-2 战场数据装备快速拆装
3-1 传感器的安装与测试
具备Python 程序设计基础语法知识，初步理解冯·诺依曼体系结构计算机的工作原理的学员：
2-3 冯·诺依曼体系结构及工作原理理解
3-2 测试场试车
4-1 城市救援无人车演练
4-2 野外道路无人车演练
掌握基础数据结构与算法、人工智能搜索算法的学员：
4-3 复杂地形物资运送
4-4 复杂道路侦察与物资运送
4、课程特色解读沉浸式虚拟场景教学平台基于开源的Docker环境，构建硬件虚拟化设备，并基于同样开源Kubernetes架构，具备实现GPU集群设备自动管理和调度的能力，便于构建资源管理系统。基于平台的虚拟仿真技术，课程将传统教学中的“纸上谈兵”拓展到在实际战场业务背景下的“沙场练兵”，打造了从单一孤立问题的基本技能训练到解决实际应用问题的全过程综合能力培养。课程打破了传统线下实体实验设备、场地资源的限制，随时可以实现多人、多次的虚拟场景实践训练。
无人车地图选配控制系统
创新驱动的个性化实验配置课程提供多场景、多入口、多路径的个性化实验配置方案。在场景构建、设备选型、系统设计、任务设定、运行参数等多个环节为学生营造尽量真实的业务体验，并在确保基本方法一致的前提下通过不同输入条件形成个性化实验方案，鼓励学生探讨更加独立的实验思路和观点，提高创新能力。重点建设了实验服务系统中的调测试和可视化工具，从宏观和微观两个视角，为学生提供更全面、更直观的途径理解系统运行规律和反馈效果。
数据可视化实验界面
任务驱动下的竞技学习模式课程坚持任务驱动下闯关式、多路径、差异化的探究式实验教学理念，将过去各章节的平行单元练习变为纵向进阶实训，将理论教学与实验教学协同、科学原理与场景应用结合，引入“逐级闯关”、“多人比武”、“团队学习”等新颖的实验模式，符合现代青年接触信息设备的成长经历，能有效激发学生斗志、突出自主实践能力和探索精神的培养。
任务完成的“比武榜单”
二、教学团队《信息化保障和支援能力训练虚拟仿真实验课程》拥有近十人的强大教学团队，以周海芳老师、周竞文老师为代表，教学老师均为国防科技大学计算机学院的教授、副教授。
国防科技大学计算机学院计算机基础教研室主任，教授。《大学计算机基础》课程负责人，中国计算机学会计算机教育专委会委员，军队育才银奖、国防科技大学教学质量名师奖获得者。长期从事计算机相关专业的本科生和研究生教育工作，获国际ISW和FDW教师资质认证，参加全军计算机基础课程教学比赛获一等奖(第一名)。
主持建设的《大学计算机基础》MOOC课程，2015年入选果壳网全球MOOC课程排名TOP50、2017年获首批国家精品在线开放课程认证、2018获中国高校MOOC联盟优秀课程，2020年被认定为国家级线上一流本科课程。主持建设的《信息化保障和支援能力训练虚拟仿真实验课程》，获评湖南省虚拟仿真实验教学一流课程。
主要学术研究方向为高性能图形图像处理技术、智能大数据处理。先后主持或参与多项国家级或部委级教改和科研项目，获得军队及部委级科技进步奖3项、教学成果奖3项。发表教研、学术论文70余篇，出版教材3部、学术专著3部。
02.周竞文
国防科技大学计算机学院计算机基础教研室副主任、副教授。主讲大学计算机基础、数据库系统、数据挖掘等课程，以第一完成人身份获全国高校绿色计算创新大赛（实践教学组）特等奖、全国计算机类课程实验教学案例设计竞赛一/二等奖、军队院校计算机基础课程教学案例设计竞赛一等奖、国防科技大学教学能手比赛一等奖等奖项。参与撰写教材2部，参与建设省级及以上一流课程2门，以第一二作者身份发表教学论文7篇，其中优秀论文2篇。主要学术研究方向为软件可靠性、大数据处理等，主持和参与研究课题10余项，发表学术论文10余篇。
