# AI 时代的本科 CS 教育随想

## 背景

前几天参加了系里的关于 AI 时代的 CS 教育的研究生论坛，在论坛上我分享了一些小的思考，也在论坛上得到了许多不同的想法，于是把一些想法记录下来，过一段时间再回来看看，到底 CS 教育应该怎么办。

## 叠甲

本文仅代表本人观点，不代表本系或本校的观点，请勿扩大解读！请不要让我上 AI 三大顶会（机、量、新），谢谢！但欢迎大家参与到这个讨论当中，因为目前谁也不知道未来应该怎么做。

## 现状

为了让读者了解背景，首先要知道前 AI 时代的 CS 教育大概是怎样的：本科的时候先上编程课，教大家各种编程语言，然后逐渐深入到各个领域，课上讲授知识点，课下通过工程训练来夯实，由于计算机是工科，这里面通过不断的工程实践来获取经验，是很重要的一个部分。这一部分学习过程很辛苦，但是确实很有效果，可以说几乎每一位系友都是这么锻炼过来的。

下面这一段，如果你还在读本科，请不要点开，点开了也请忘掉，按照老师的要求去做：

但是，现在 AI 时代来临，很多事情都发生了变化。首先，AI 编程能力很强，大一同学辛辛苦苦学完一年，然后发现自己写的代码还不如 AI 写得好写得快，内心的挫败感和对这种古法编程的学习方法的质疑是无与伦比的。这对课程的教学产生了很大的冲击，因为人很难克制自己的懒惰，面对巨大的诱惑，其实很难静下心去学习这些已经由 AI 掌握的基础课程。论坛上有同学做了个比喻，计算器被发明了以后，人类没有失去心算的能力，因为你为了去用好计算器，还是要知道这些基础知识，从小学起，然后到某一个年级告诉你可以用计算器，然后各种考试还可以出计算器没法解决的题目。但是，AI 的能力边界太大了，它能解决从简单到困难的各种问题，只是有一定的概率解决出来是错的。其次，即使是前几年我们还会觉得，专业核心课的大作业还很难由 AI 完成，似乎还能通过大作业的难度来倒逼大家学习，但在今年也纷纷沦陷，对于学生来说，只要愿意，完全可以自己不写一行代码，纯让 AI 写一个能通过所有测试的作业，自己完全不了解内部是怎么实现的，用很短的时间完成作业。而且还不好去举证，说这一定是 AI 写的。这一点在这次论坛上，不同课程的助教都做了类似的实验，证明了这一点。虽然发这篇博客可能会让一些本科同学看到，然后不好好写大作业，但还是希望更多教育工作者可以看到并参与讨论。如果你是正在上课的同学，就自觉忘记吧。

## 怎么办

那么，应该怎么办呢？在这里阐述一些我的观点。一个大的前提是，肯定不能完全禁止 AI，也不能完全依赖 AI，需要辩证地把 AI 引入到 CS 教育当中。

首先是关于 CS 教育要培养出什么样的人才。之前，我们要培养的一方面是工程师，在长时间的工程实践当中积累经验，通过自己的经验，可以打造出一个很完备的系统，功能完善，可靠安全。但其实细分看来，在系统的搭建当中，其实有偏向于顶层设计的架构师，也有偏向于具体实现的工程师。目前 AI 已经可以很快地针对一个给定的 Plan 去做实现，并且实现得还不错，但是从需求到 Plan 的这一步，其实还需要人类的专家知识，因为实际的需求往往很复杂，会有许多大模型没有学过的假设与背景，这需要架构师脑子里把架构想清楚，知道哪里应该怎么做，然后把一部分的工程实现外包给 AI，自己再保证它的实现质量，确保它忠实地实现了所设计的架构，并且实现的系统是可靠安全的。用 AI 写代码很容易，但是写出来复杂可靠的软硬件系统，依然不是容易的事情。另一方面是科学家，在科研方面，科研的品味（Taste）变得更加重要，因为许多科研，其工程量本来就很小，完全可以由 AI 代劳，那么谁能够找到正确的路径，谁才能更好地与 AI 协作，完成科研。换句话说，以后的每个科研工作者，可能自己都是通讯作者，手下是一堆 AI 博士生在做实验，自己提出研究的思路，由 AI 实现和写作，然后自己来保证整个过程的正确性和学术伦理。无论是哪个方向，重点都从以前的知道某个东西“是什么”，变成了“为什么”，进而能够判断“对不对”。论坛上有同学总结得好，人类会更多地变成一个鉴别器（Discriminator）。

那么，具体到课程上，应该怎么做呢？其实我也没有想太明白，需要在未来几年里通过实践来不断修正。目前的一些初步的想法主要有下面这几点：

首先，作业已经不再能区分同学，不能代表同学对知识的掌握情况，只能代表 AI 对知识的掌握情况。所以作业已经完全沦为 AI 的课后送分小练习，在目前这个卷绩点的氛围下，让大家都开开心心地拿作业满分，也是越来越普遍了。如果真的想要通过作业来督促同学进行学习，那就必须回归作为人类的基本功，就是通过更多的线下的口语、展示和对话，以最“人味”的方式对抗 AI 的“机味”。事实上，在目前这个时代，其实如何扩大自己的影响力，也是很重要的技能，真的是酒香也怕巷子深，如何能够让大家看到你，抓住大家的注意力（Attention），很多时候会比你做出来的东西有多好更重要。这些能力，其实是值得通过作业的设计来培养的。我在本科的时候，尝试选了一次演讲的课程，当时看到作业要求，人直接麻了：需要每个人在班级所有人面前做演讲，这对于当时还比较社恐的我，由于太过害怕直接退课了。现在想想，其实都是小意思，当你迈出那一步以后，会发现懂得大大方方展示自己，真的是很重要的能力，是 AI 暂时还无法取代的能力。

既然作业沦陷了，那么，怎么打分呢？难道让每个人都能拿到满绩点？几年前，我在和大一新生聊天，他们就对这个打分的事情感到困惑，因为在目前这个绩点膨胀的时代里，好像很多课程拿满绩点都是天经地义的事情，如果你这个课不给我满绩点，我就要给你打教评低分。但是，又有不少东西和绩点挂钩，奖学金，保研等等。老师当然可以撒手不管，让所有人满绩点，但这只是让竞争延后、转化为其他领域了而已，不比绩点，那就比谁更能在本科的时候做科研，打比赛等等。另一方面，打分也是一个很重要的督促学习的手段，还是一样的前提，人类是很难抵抗自己的懒惰的，如果不是为了毕业以后有更好的发展，可能会有很多人放弃毕业、放弃学习。以前，为了能够顺利毕业，还会咬咬牙做一些比较困难的学习，甚至可能是自己不喜欢的；现在可以用 AI 糊弄了，那就糊弄过去，反正分数不错，能给父母交差，大环境也不好，然后就陷入了虚无主义，一泻千里。所以，似乎考试成为了最后的防线，还能在一定程度上督促学习。

但其实考试也受到了巨大的冲击。第一个问题就是，考试是否允许使用 AI 呢？许多 CS 课程，未来都会或多或少地引入一些 AI，那么学生对 AI 的掌握程度，也是一个需要考核的能力。但目前不同厂商的 AI 的可用性与性能差距过大，“AI 平权”会成为一个新的问题，我们希望比的是谁更会用 AI，而不是谁能用上更好的 AI。就像高考作文要考虑贫富差距一样，本科课程的考试也会面临类似的问题。一种可能性是在考试的时候提供统一的 AI 访问，但目前 AI 生态还是比较混乱，指定一个 AI 让大家用，其实也很容易出现与学生平时使用工具或生态不兼容的问题，而且学校自己部署一个同时几百上千人同时用的 AI 服务，也不是一件容易的事情，希望未来有云厂商可以提供类似的服务，并且能够控制住成本，其实就是一个持续两小时的上百 QPS 的专属推理服务。如果要类比的话，其他一些学科允许使用计算器，出题的时候可以规避，但 AI 能做的事情太杂了，其实很难针对。

另一方面，如果禁止 AI 的话，也有很多问题。首先是没法考察学生的 AI 使用能力，这个在未来会更加重要。其次，学生自己会比较难接受，先给了 AI 这么方便的工具，结果期末考试又要古法做一遍，最后结果可能就是学期中都在用 AI，只有考试前一周突击一下，考完就忘了，当然，好像现在很多人也是这样呢。而且课程很容易被贴上“不与时俱进”的标签，就如那些用十几年前课件的课程一样。现在这个过渡时期，大家都知道会变，但是怎么变并没有达成共识，所以一定会有一个阵痛期。如果你是刚上本科，或者马上要上本科的高中同学，那就要做好成为小白鼠的准备了。此外，随着本地模型的发展，如果让学生带电脑，即使不给联网，有更好的独立显卡的同学，事实上可以通过电脑配置的优势转化为分数，这也会带来新的不公平性。

当然，也不是毫无希望，比如前面说的，加一些有“人味”的考核，唯一的缺点是人力需求较大，难以扩展；或者允许使用 AI，但是必须提交完整的 AI 使用记录，这一点很多地方已经在实践；出题的时候，可能也要想办法去考察学生的思路，一些可以由 AI 完成的作业，不如就直接让学生用 AI 做，变成考察 AI 使用能力的题目。

## 讨论

以上基本是我在论坛上所展示的内容，下面也分享一些我在论坛上了解到的一些情况，以及所引发的思考。

首先，这次论坛不仅有大量的研究生助教参与，也有许多一线的教学老师参与了讨论。其实老师们感受到的冲击也很直接，因为可能就是从 2025-2026 开始，就有一批学生可以完全不接触古法编程，直接上手写代码，用一种完全不同的学习方法来学习各种课程内容。有的人可以很好地利用 AI 加速自己的学习，比如之前需要花费很多时间做的工程实践，现在可以在相同时间内用 AI 做更多的实践，一样可以获得很多甚至更多的实践经验。有的人就完全依赖 AI，可以糙快猛地完成很多事情，但对内部工作一概不知，能做的事情完全取决于 AI 的能力边界，同时自己又缺乏很多基础知识，可以说上知天文下知地理，但是四体不勤五谷不分。现在大家心里没底的就是，AI 的能力是否可以无限扩展，自己只需要站在 AI 的肩膀上，坐等 AI 发火箭上月球就行；还是需要脚踏实地，踩着地月天梯去月球。

咱也不知道答案，就在实践中前行吧。

## AI 时代的本科（非 CS）教育随想

也顺带聊聊 CS 以外的教育吧，其实它们受到的冲击并不比 CS 少。但从某种意义来说，对于很多学科而言，AI 给每个人都带来了特别强大的工具，而且由于本来也不是学 CS 的，用 AI 能写出以前自己写不出来的代码，一下就把能力范围拓宽了。即便受到 AI 能力的限制，但反正自己也不是干这行的，本来也达不到那个上限，自然也就无所谓了。所以其实在 AI 时代，CS 以外的学科，都很值得学会怎么用 AI，给自己的学科赋能。比如论坛上有同学举了个例子，像写网站这种事，几天之内就能由来自不同学科、可能完全没有基础的同学，各自写出不同的校内交友相亲网站，而且还能让大模型帮忙做运维。好的想法、合适的商机、宣传和包装，这些才是更重要的，不用担心自己做不出来。