#CS教育

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宝玉
3周前
我们的CS教育到底缺了什么？ 一篇2015年的老文 “那些不存在但本该存在的CS课程” 最近突然在 Hacker News 上“挖坟”并火爆异常，显然，它精准地戳中了当代开发者的痛点。 这篇文章的作者 James Hague 列出了一系列“脑洞大开”的课程，这些课程却又该死的“实用”。比如： - CSCI 2100: 反-面向对象编程 (Unlearning OOP)：教你如何使用那些不在对象层次结构里的变量，以及一种叫“函数”的东西——它像方法，但更有用。 - CSCI 3300: 古典软件研究 (Classical Software Studies)：解剖 VisiCalc、Zork 和 MacPaint 等“古董”产品，重点研究它们在硬件限制下催生出的用户界面和创造力。 - CSCI 4020: 用慢语言写快代码 (Writing Fast Code in Slow Languages)：让你写的 Python 在性能上能媲美甚至击败 C++。 - PSYC 4410: 程序员精神执念 (Obsessions of the Programmer Mind)：研究开发者为何总是对代码格式、命名分类、类型系统等“破事”耿耿于怀。 这篇文章与其说是讽刺，不如说是一面镜子。它引发了一场关于“大学CS教育到底教了些啥”以及“我们真正需要学什么”的大讨论。 文章中最主要的几个争议点： 焦点一：“古典研究” vs “基材依赖”——我们到底该不该学习编程“历史”？ 原作者提出的“古典软件研究”课程，点燃了第一个火药桶。 这个想法的支持者，以计算机先驱 Alan Kay 为精神领袖，认为我们今天90%的工作都是在“重新发明70年代就已解决的轮子”。一位用户就提到，他大学时选修了一门“软件考古学” (Software Archaeology)，重写70年代的编译器练习。当时觉得毫无用处，但后来发现“那门课教给我的系统设计知识，比任何现代框架都多。” 然而，反对的声音异常尖锐且有力。 一位高赞评论者（PaulDavisThe1st）提出了一个振聋发聩的观点：CS 和艺术史没有可比性。 他认为，艺术和哲学的历史跨越千年，而计算机的有效历史不过“三代人的寿命”。更重要的是，艺术和哲学对“物质基材” (material substrate) 的依赖很小，而“计算则完全依赖于其物理基材的性能”（CPU速度、内存大小、网络带宽等）。 换句话说，1970年在几十KB内存上解决问题的经验，对于我们今天在几十GB内存上解决问题，几乎没有“戏剧性”的教训可言。因为“材料”都变了，好比你无法用青铜器时代的冶炼经验来指导如何造航天飞机。 这个观点几乎要终结讨论了，但“反-反方”的见解更加精彩： 有用户（wanderingjew）立刻反驳：谁说艺术不依赖基材？MCM（世纪中期现代）家具的标志性“弯曲胶合板”，是因为二战期间发明了新的胶水技术；19世纪中期颜料的爆发，是因为“合成染料”被发明了；荷兰大师们（Dutch Masters）的油画成就，也离不开当时荷兰盛产的“亚麻籽油”。 另一位评论者（kragen）则给出了一个更深刻的综合观点： “基材依赖”论在1970年是对的，但在今天“基本是错的”。对于我们现在99%的应用（比如你正在看的这个网页），限制我们的早已不是硬件，而是“程序员的想象力”。 但这恰恰是我们要学习历史的原因！ 历史中（比如50年代的“感知机”）有大量因为当时“基材限制”而失败的绝妙点子，它们在今天“基材管够”的时代，可能就是下一个金矿。 焦点二：“反-OOP（面向对象编程）”大论战：是“万恶之源”还是“企业基石”？ 一个阵营（zkmon）是坚定的“OOP捍卫者”。他们认为，你们这帮玩着Jupyter和REPL的“开发过家家”的人根本不懂什么叫“生产环境”。 他们的论点是：“企业级Java” (Enterprise Java) 运行着全世界银行和大型组织的“业务骨干”。OOP 完美地“镜像了商业实体和自然的层次结构”，而 Python 在“运维就绪”和“集成”方面“还是个婴儿”。 然而，这番“企业级”辩护简直是火上浇油。 反对者（globular-toast, freetonik）立刻群起而攻之：“用银行来当‘把事情搞定’的正面例子，简直是天大的笑话。” 许多大型企业软件“质量极其糟糕”，它们之所以还在用，不是因为 OOP 有多好，纯粹是“历史包袱”。 一位自称“在银行维护Java垃圾代码”的内部人士（m_rpn）更是现身说法：银行用这些，不是因为“选择”，而是因为“偶然”，以及2000年代“OOP咨询顾问”们横行霸道的“遗毒”。 当争论从“Java好不好用”转向“OOP本身”时，全场最精华的一条评论（来自ninetyninenine）出现了。 这位用户发表了一篇堪称“FP宣言”的雄文。他认为，OOP 和 FP 的区别不是语法，而是“哲学上”的： - OOP 的核心是“将行为绑定到可变的状态上”。一个方法属于一个对象，这个对象承载着不断变化的状态。这导致整个程序变成一张“隐藏依赖的网”，牵一发而动全身。最终，“重构不再是创造，而是损害控制。” - FP 的核心则是“切断这条锁链”。它拒绝将行为绑定到可变状态上。函数只依赖输入和输出，使其变得透明、可预测、可移植。“你的代码库不再像一栋联锁的堡垒，而像一箱乐高积木。” 他总结道：OOP 是“把复杂性隐藏在墙后”，而 FP 是“把复杂性分解成足够小、足够透明的部件，以至于复杂性本身变成了可选的。” 当然，也有中间派（GuB-42）指出，问题不在于OOP，而在于我们根本没“真正学懂”它。如果深究底层，方法就是个隐式传递 self 的函数，继承只是组合的一种特例。正如那句禅宗公案（chuckadams 引用）所言：“对象是穷人的闭包”，“闭包是穷人的对象”。 焦点三：真正的“实战课”——从“拒绝Lab”到“软件考古学” 在嘲讽完原作的课程后，社区开始贡献他们自己“血泪中换来的”课程清单。这些课程完美地反映了开发者在现实中真正的“痛”。 1. 模拟真实世界的“恶意” - CSCI 4810: 拒绝实验室 (The Refusal Lab)（由 kelseyfrog 提出）：模拟越来越不道德的产品需求和不切实际的Deadline。唯一的及格方式是拒绝，并用专业标准来捍卫你的拒绝。 - CSCI 4812: 职业实验室 (The Career Lab)（由 LPisGood 补充）：作为“拒绝Lab”的对照组，这门课让你观看你的同学如何接受那些不道德的需求、过度承诺，然后抢走你的功劳、先一步升职，而你只能在原地收拾残局。 - 管理层 PUA 模拟课（由 epalm 等人提出）：当客户（或你的经理）开始疯狂移动“球门”（即改需求）时，你该如何管理自己的反应和项目规格。一位用户（ekidd）分享了 Dartmouth 大学一门课的真实经历：教授总是在项目截止日期前一周（期末考试前）发邮件，“更新”项目规格，以模拟真实世界的混乱。他称之为“一门极其有效的课程”。 2. “数字侦探”与“屎山求生” - 调试 101 (Debugging)：这是社区呼声最高的课程之一。许多人（omosubi）抱怨，大学四年没人教过他们“如何调试”，以至于很多高级工程师的调试能力还停留在“到处插 print”。 - 化学实验课式的“代码盲盒”（由 patrickmay 提出）：就像化学课上第一天发给你一小瓶“白色粉末”让你去鉴定，CS 课应该第一天发给你一个“塞满了 Bug 和性能问题的遗留代码库”。当你能让所有单元测试和集成测试通过时，这门课就结束了。 - 软件考古学 (Software Archaeology)（由 NBJack 提出）：这门课专门教你“数字侦探工作”——如何在拥有大量遗留代码的公司里，通过追踪 bug/tickets、翻阅半死不活的旧 Wiki、分析版本控制历史，来搞清楚“这坨代码到底在干嘛”。 3. 那些本该是“基础”的课 最后，大量评论者指出，许多现代CS毕业生甚至缺乏最基本的“常识”。 - Unix 101：别光学理论，教教学生怎么用 grep, sed, awk 去查日志。 - CI/CD 101：令人震惊的是，几乎没有大学课程会提到 CI/CD、Jenkins、Docker 或 Kubernetes。学生们在真空中编写代码，对“代码如何被部署和运维”一无所知。 CS（科学）与 SE（工程）的巨大鸿沟 这场从2015年延续至今的讨论，最终汇聚到了一个核心问题上：我们一直在混淆“计算机科学 (Computer Science)”和“软件工程 (Software Engineering)”。 正如一位评论者（abdullahkhalids）尖锐指出的，原作中提到的所有“神仙课程”——反OOP、快代码、命令行UX——全都是“工程” (Engineering)、“历史” (History) 或“设计” (Design)，没有一个是“科学” (Science)。 这正是 HN 社区怨念的根源：大学的“CS学位”正在培养“科学家”，而业界急需的是“工程师”。 一位资深从业者（jillesvangurp）总结得很好：指望CS学位能让你成为合格的软件工程师，这本身就是一种“误解”。学术界教授大多没有一线的工程背景。一个CS学位真正能证明的，也许只是“你拥有一个能正常运转的大脑”以及“你知道如何学习”。 这场讨论的最终共识是，无论你在学校学了多少算法理论，你真正的“工程教育”，都从你入职后接手的第一个“遗留代码库”和面对的第一个“疯狂改需求的客户”才真正开始。 讨论地址：
#AI编程：自学or科班？新旧码农之争· 150 条信息
#CS教育 #软件工程 #OOP vs FP #实战课程 #遗留代码
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TL上 长期有推友讨论"CS值不值得学" 基于长期对各行业的观察，我给个人的理解和结论： 对于资质许可的年轻人而言，除非家里有矿，或者其他行业沉淀的资源，否则，即使进入AI时代，CS也是最优解，没有之一的那种。 特点：对个体的学习能力有要求、对家族资源的依赖性最低 关于就业： 所谓CS找不到工作，竞争激烈，这都是行业周期波动的表象，拉长时间看，对于掌握CS技能人才的需求是长期存在的。 下面这两个问题，我想了很久，纠结了很久 在AI深度重构知识结构、就业结构、社会结构的时代，什么样的能力将决定一个人的价值？ 计算机科学(CS），到底是一项职业技能、一个技术背景，还是获取未来社会控制权的路径？ 以下是反复和LLM 交流后的一个总结： 一、从第一性原理看：人类文明的根本在于“解释系统” 人类成为主宰物种的根本原因，不是体力，而是我们能构造语言和符号系统来解释、建模并控制世界。 -第一代：语言 — 协调群体行为 -第二代：数学 — 精确描述和预测自然规律 -第三代：编程语言+计算结构 — 直接构建"可执行的模型"，让信息控制现实 CS的本质不是"写代码"，而是构造可执行的世界模型。 它是下一代解释系统的底层语法，是构建现实的"元语言"。 二、从系统论看：CS是极少数穿透三重世界的中枢能力 按照波普尔三界理论，世界分为： -世界1（物理层）：信号、电路、芯片 -世界2（认知层）：模型、算法、语言 -世界3（制度层）：规则、治理、社会系统 CS是极少数能同时穿透三界的知识结构： -能控制硬件（电路、传感器、嵌入式） -能组织认知（算法、结构、模型） -能制度化地执行现实（智能合约、推荐系统、治理算法） CS不是一门专业，它是一个横跨物理—认知—社会的操作系统。 三、从权力结构看：控制权正在迁移 很多人以为“学会使用AI”就能融入新时代， 但我们要明白一个核心事实： 工具的使用者 ≠ 规则的制定者。 真正拥有控制权的，是能： 构建模型 → 定义世界的理解方式 系统化 → 组织现实的执行路径 调度AI → 用智能构建自己系统的人 未来的社会权力，将从“职位”迁移到“谁能调度系统”。 而CS，正是为这个控制位提供能力训练的路径。 四、AI时代的认知分界线 “AI能写代码，所以不需要程序员了。” 这话只对了一半，剩下那半，才是真正重要的事。 AI会写，但它不理解。它能生成代码，却无法定义问题、拆解结构、控制边界。 它不承担后果，也无法做系统决策。 写代码从来不是目标，是中间过程。 真正稀缺的，不是“谁写得快”，而是谁能建构系统、调度AI、控制全局协作。 而CS不是教我们怎么敲代码，它教我们在AI时代： -如何理解一个系统 -如何定义它的边界与协作 -以及，如何在其中获得控制权 最后： 在AI加速重构社会的年代，CS不再只是“一个专业”，它是一条路径。 是一条让个体有机会参与系统、组织秩序、调度智能、争夺控制权的路径。 而且，CS这东西，会就是会，不会就是不会。 数年的系统化学习，一定是值得的。 这，就是我坚定认为——CS依然是普通人通往未来最具性价比路径的原因。 That' all.
#CS教育 #职业规划 #就业市场 #人工智能 #学习能力