在Bloom分類法的基礎(chǔ)上，學(xué)術(shù)界又做了大量工作，取得了一系列成果。其中比格斯和科利斯在其著作《學(xué)習(xí)質(zhì)量評價：SOLO分類理論》中給出的可觀察的學(xué)習(xí)成果結(jié)構(gòu)分類法就是一個很好的補充。SOLO分類法關(guān)注學(xué)習(xí)者對問題做出反應(yīng)時所表現(xiàn)的思維過程和所達(dá)到的認(rèn)知水平，能使教育評價的觸角深入到質(zhì)的層面，能為深度學(xué)習(xí)和課程評估提供支持。深入理解BLOOM分類法和SOLO分類法有助于學(xué)生的終身學(xué)習(xí)。SOLO分類法沿用了系統(tǒng)科學(xué)中的結(jié)構(gòu)和層次兩個基本概念，將SOLO劃分為前結(jié)構(gòu)、單點結(jié)構(gòu)、多點結(jié)構(gòu)、關(guān)聯(lián)結(jié)構(gòu)、抽象拓展等5個層次，屬于無學(xué)習(xí)的是（），屬于淺層學(xué)習(xí)的是（），屬于深層學(xué)習(xí)的是（）。

下圖是BLOOM分類法的層次結(jié)構(gòu)圖，針對大腦處理信息時所運用的思維過程的是（），針對一個人在同一復(fù)雜程度內(nèi)完成學(xué)習(xí)目標(biāo)所需要付出努力的量的是（），與人本身固有能力關(guān)系最大的是（），只要不斷增加難度，世界上任何一類問題都可以難道任何一個人。

對軟件的分析，可以從系統(tǒng)的角度，也可以從集合的角度來分析。因此，控制和降低軟件的復(fù)雜度的問題就可以轉(zhuǎn)化為如何降低系統(tǒng)的復(fù)雜性，或更為基礎(chǔ)地如何降低集合復(fù)雜性的問題。下列哪些選項能夠有效地降低系統(tǒng)（或集合）的復(fù)雜性？（）

計算機從業(yè)人員的價值觀與工作觀等社會與職業(yè)問題已極大地影響著計算產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，并引起業(yè)界人士的高度重視，CS2013將該領(lǐng)域定義為“社會問題與專業(yè)實踐”，強調(diào)它對計算學(xué)科的重要作用和影響。“社會問題與專業(yè)實踐”主要屬于計算學(xué)科（）形態(tài)的內(nèi)容。

補全下面用Raptor給出求解斐波那契數(shù)的遞歸算法（）。

無論選擇的是團隊制還是單一領(lǐng)導(dǎo)制，都采用的是以成果描述為目的，而不是活動描述為目的。以成果描述的目標(biāo)指的是界定成功的具體成果，而以獲得描述是指取得成功進行的必要活動。這里的工作成果指的是努力的結(jié)果、成效、最終產(chǎn)品或行動產(chǎn)生的影響，它們清晰可見，實實在在，可以以多種方式去衡量。以下哪些是以成果為目標(biāo)進行描述的？（）（1）第二季度公司要贏得至少5個新客戶。（2）月底前，完成新軟件許可權(quán)的審批工作。（3）制定贏得新客戶的實施計劃。（4）這學(xué)期學(xué)習(xí)取得一定的進步。（5）改變新軟件許可權(quán)的審批過程。

系統(tǒng)科學(xué)方法針對的是復(fù)雜性問題，而復(fù)雜性又是相對于人的能力而言的。要理解軟件開發(fā)的復(fù)雜性和困難，就有必要先了解“人固有能力的局限性，以及使用工具后產(chǎn)生的力量“。下列哪些選項支撐這個觀點？（）

認(rèn)識程序設(shè)計在計算學(xué)科中的地位對計算學(xué)科的認(rèn)知有重要的作用，下列說法不正確的是（）。

采用蒙特卡洛（Monte Carlo）方法，計算1≤x≤3范圍內(nèi)曲線y=1與y=x+sinx之間的近似面積（如下圖陰影部分），那么隨機數(shù)x，y的取值范圍分別為（）。

下列關(guān)于數(shù)學(xué)具有的明顯區(qū)別于其他學(xué)科的特征，說法正確的是（）。