#计算机教育

大喵(8年前端讲师，能教你学会编程)

2周前

我发现所有说自学的，理由无非就这两条网上资料很多，现在有ai了也就是说以前他们只有一条理由：网上资料多似乎因为网上有无数的资料，就不用考虑资料的好坏、筛选、系统性、连贯性、全面性以及对零基础小白的友好程度了反正有的是资料，你自己去拼凑吧，拼凑不出来就是你的问题，是你不行，是你不适合这个行业，你快走吧我知道会有人说那不是有路线图吗，不是有csdiy吗？我要说，几乎所有的路线图，且不论好坏，都只提供了非常粗粒度的路线，类似于一颗只有树干和最粗的几个支干的树，没有更细的分支就更别提叶子了，然而学编程的过程会遇到无数的细节，挨个搜索相应的细节理论上也能解决，但会花掉非常多时间，也会产生很多的挫败感。并且整个过程很繁琐。你能想象有人提问c++与++c的区别吗？不用看我就知道知乎一定有这样的提问。事实上这两天就有好几个人加了我跟我说，看了csdiy一脸懵逼。你会说，那你大喵自称这么会教，你把你的教法写成路线图不就好了？这又是另一个问题了，即使有完美的路线图，执行起来也是困难重重的，这也是我为什么不把自己的教学写成路线的的唯一原因，最最基本的一点，如何保证读者能严格按照路线走并且付出足够多的时间？自学逼这会儿估计又要说了，是你不热爱，你要是真喜欢的话，肯定会悬梁刺股的研究，你没主动的花足够的时间，就是你不适合这行。你就是不自律。我请问你们嘴里那种程度自律的人有几个？你认识几个？你自己是吗？你儿女女儿是吗？你弟弟妹妹侄子侄女是吗？以后你儿子女儿不能放学就主动拿起作业就做，不能早上6点就主动起床背单词，我就说他学习不好是不自律，你高兴不？你开心不？蒸馍，就计算机必须热爱才能学？必须有天赋才能学？怎么，计算机金逼镶钻了？

#自学困境 #CSDIY路线图 #编程学习方法 #计算机教育 #学习自律

2个月前

我不推荐小朋友从小就学计算机： 1. 真心喜欢计算机的 1 年内就可以折腾出很高的水平 2. 从我 10 多年的开源社区经验看，我们和国外顶级开源项目作者的差距，不是计算机编程能力，而是想象力。国外的开源作者，会为了实现一个喜欢的功能，会研究大量的开源库，在大多数人都在纠结不可能实现的时候，他把所有开源库串联在一起实现，这条独特的开源库组合就是想象力 3. 想象力的来源不是计算机，是数学基础扎实、逻辑分析能力强、热爱生活、艺术熏陶、专注冥想，生活中爱好比较多的人，想象力越丰富 4. 一味的死磕计算机，最后只会变成刷题机器，变成视野狭隘只会和别人比较的人，因为他们不明白，世界上其他人也和他一样聪明。真正的竞争是做自己，而不是别人做出来的东西，自己也要做一遍，证明自己能

#AI编程：自学or科班？新旧码农之争· 52 条信息

#计算机教育 #开源社区 #想象力与数学 #少儿编程 #编程能力

2个月前

我来鼓吹一下计算思维 📘 《Computational Thinking》简介书名：Computational Thinking 作者：Peter J. Denning & Matti Tedre 出版社：The MIT Press 出版时间：2021年页数：约272页适读人群：教师、工程师、计算机专业学生、跨学科研究人员、对计算本质思考感兴趣的人 🔍 本书主要内容概览第一部分：计算思维的定义与起源追溯“Computational Thinking”从 20 世纪 60 年代的“算法思维”演化而来。批判狭义定义（仅限于编程）的问题，强调它是思维模式而非仅是技术技能。第二部分：计算思维的组成要素自动化思维（Automation）思考一个过程是否能由机器自动完成。 “能不能让计算机做这件事？”是计算思维的基本出发点。可计算性（Computability）不是所有问题都可以计算！比如停机问题是不可判定的。抽象化（Abstraction）用模型和符号表示现实世界，用适当细节描述问题核心。递归与分治（Recursion & Divide-and-Conquer）强调结构性思维，通过递归或递推方式处理复杂任务。思维实验（Mental Simulation）构建“如果这样操作”的假想来推演算法或方案可行性。第三部分：跨学科的计算思维在生物学、物理、艺术、社会科学、教育等领域的实践案例。鼓励将计算思维作为一种通用“科学素养”，而不仅限于工程师的工具。第四部分：对计算思维的批判与反思探讨过度“工具化思维”的风险。提出“人文计算思维”，强调在伦理、公平、教育中的责任感。

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