學會思考，而不只是編程
中國人常說“授之以魚不如授之以漁”。如果說教授編程是授之以魚，那么教授計算機科學就是授之以漁。為什么說學習計算機科學比學會編程要重要得多?來聽聽 Yevgeniy Brikman 的解釋。下面是學習啦的小編為你們整理的文章，希望你們能夠喜歡
現(xiàn)如今，似乎每個人都在學習編程：Bill Gates、Mark Zuckerberg 和 Chris Bosh 這些名人在 Code.org 網(wǎng)站上告訴人們每個人都擁有編程的能力;CoderDojo 項目在世界各地大張旗鼓;英國已經(jīng)把編程作為小學官方課程。
不過，我認為這樣有點誤入歧途了。但請不要誤會——我也確實認為代碼能夠讓世界變得更美好——但編程本身并不是我們的目的。計算機和程序只是工具，它們是我們通向終點的橋梁。
我們真正的目標應該是教會人們如何思考。換句話說，我們應該教人們計算機科學，而不只是編程。在這篇文章里，我將會解釋這兩者之間的區(qū)別，以及為什么在這兩者當中選擇正確的一方對于邁向成功來說如此重要。
我們不妨先問自己一個問題：為什么我們要關心編程或計算機科學?
歡迎來到真實的世界
或許你正在使用 Chrome 或 Firefox 閱讀這篇文章，這些瀏覽器可能運行在 Windows 或 macOS 上，而你可能正在使用筆記本或臺式機。你今天可能花了一些時間閱讀電子郵件、查看朋友圈的狀態(tài)，或者在視頻網(wǎng)站上看了一些視頻。我們的生活在很大程度上依賴了計算機：我們的醫(yī)療記錄保存在數(shù)據(jù)庫里;我們的簡歷可能放在了 LinkedIn 上;我們使用 Google 或 Facebook 為產品做宣傳;我們在 Amazon 上購買這些產品;我們直接在網(wǎng)絡上進行報稅;我們使用網(wǎng)上電子銀行;我們甚至開始涉足電子貨幣。
現(xiàn)在將你的視線從電腦上移開：在你的口袋里或者桌角的某個地方可能放著你的手機，它裝有 GPS、攝像頭、觸摸屏和大量的應用程序。在你的客廳，可能有 LCD 電視機、DVR、DVD 播放機、Apple TV、Xbox 或 PlayStation。這些設備上的視頻、音樂和游戲都是由計算機圖形和數(shù)字音頻組成的。
當你經(jīng)過你的汽車時，你是否想過，現(xiàn)代汽車是使用軟件設計并在滿布機器人和計算機的工廠里生產出來的?你開著車，使用 Google 地圖導航，在 Yelp 上查找吃飯的地方或在 TripAdvisor 上查找休息的地方。在你的頭頂上方有自動駕駛的飛機飛過，飛機里有 Wifi 和娛樂系統(tǒng)，可以與其他飛機、交通指揮中心和飛機廠商聯(lián)系。再往上，衛(wèi)星和太空站正圍繞著地球繞圈，它們拍照、預報天氣、轉發(fā)電話信號。
軟件正在吞噬著這個世界，但這只不過是個開始。在你意識到這一點之前，你可能已經(jīng)穿上了智能可穿戴設備、使用電腦來鎖門、使用機器人來送貨或清理房間、開發(fā)自己的電子設備、有自己的制造車間、生活在虛擬現(xiàn)實里、乘坐自動駕駛的汽車，甚至飛向太空。
矩陣無處不在
上述的這些科技都是由軟件驅動的，我們的生活被代碼所包圍，而代碼的數(shù)量在未來只會不斷增加。
不過，雖說科技無處不在，但這并不意味著你在學校里就一定要學習這些技術。比方說，我們都需要乘坐飛機，但即使是 K12 也并沒有把獲得飛行員駕照當作課程的一部分。
相反，學會使用那些能夠幫助你理解飛行原理的工具卻是課程的一部分：
● 通過學習物理和數(shù)學，你了解了重力、作用力、壓力、速度、摩擦力和浮力。
● 通過學習生物，你明白了人體在缺氧和寒冷的高空中會發(fā)生什么。
● 通過學習歷史，你知道了飛機是怎樣被發(fā)明和制造出來的，以及飛機在旅行、商務和戰(zhàn)爭中所扮演的角色。
中學畢業(yè)之后，你就知道飛機是什么東西，知道飛機是如何飛行的，以及如何安全地搭乘飛機。一般性的課程，如物理、數(shù)學、生物和歷史，它們教會你如何思考各個領域的問題，包括飛機在內。相反，有些課程只是教會你如何使用一種工具，比如如何駕駛某種型號的飛機。
類似的，我們應該專注于教授計算機科學，而不僅僅是編程：前者能夠教會我們一般性的思考方式，而后者只是一種特定的工具。
什么是計算機科學?
計算機科學就是研究計算：如何表示和處理信息。
● 解決問題：你將學會各種算法策略，比如分而治之法、遞歸、探索法、貪婪搜索和隨機算法，它們可以幫你分解和解決任何一種問題。
● 邏輯：你開始使用更準確和正式的方式進行思考，比如抽象、布爾邏輯、數(shù)字理論和集合理論，你因此能夠以一種嚴謹?shù)姆绞絹斫鉀Q問題。
● 數(shù)據(jù)：你接觸到信息理論，想要了解信息是什么東西，你該如何表示它們，以及如何對這個真實的世界進行建模。
● 系統(tǒng)：你該如何設計和實現(xiàn)復雜的系統(tǒng)來滿足一系列的需求?系統(tǒng)工程幾乎已經(jīng)成為各個業(yè)務領域的核心議題。
● 思考：了解人類思維的最好途徑就是嘗試復制它。人工智能、機器學習、計算機視覺和自然語言處理不僅僅是計算機科學的前沿技術，它們也涉及到了生物學、物理學、心理學和數(shù)學。
上述的清單并沒有提及編程或者程序，因為它們只是計算工具：它們都不是計算機科學。
在計算方面，我們更多地依賴另一個工具：我們的大腦!計算機科學的目的是教會我們的大腦進行創(chuàng)新性、一般性和廣泛性的思考。隨著科技的日益滲透，新的思考方式變得和物理、數(shù)學、生物和歷史一樣重要。
也就是說，只進行單獨的思考是不夠的：我們需要知道如何應用我們的思考。在物理學里，我們使用天平、棱鏡和磁鐵做實驗;在生物學里，我們使用試管、植物和有蓋培養(yǎng)皿;在計算機科學里，我們學習編程。
什么是編程?
編程，或者說寫代碼，是指你發(fā)出指令讓計算機執(zhí)行一些操作。如果你之前從來沒有寫過代碼，那么你可能習慣了使用已有的應用程序來與計算機發(fā)生交互。實際上，這些應用程序是由代碼組成的，這些代碼告訴計算機如何顯示應用、在哪里存儲數(shù)據(jù)、從哪里獲取數(shù)據(jù)，以及如何對用戶的鼠標點擊做出響應。
編程是基于上述的計算機科學原則進行的。計算機科學的概念——邏輯、算法、數(shù)據(jù)和系統(tǒng)工程——可以用于構建所有的事物，從 Web 瀏覽器到飛機的自動駕駛軟件。編程涉及到數(shù)學和數(shù)據(jù)結構，同時也是一項具有創(chuàng)造性的活動：每敲出一行代碼，你的想法就又向現(xiàn)實邁近了一步。
將編程作為計算機科學的一部分帶來了很多好處。
● DIY：如果你會編程，你就可以自己開發(fā)軟件。你可以從簡單的開始：寫一個腳本來重命名照片或寫一個 Excel 公式來計算稅金。然后更進一步：搭建一個網(wǎng)站;為你的公司開發(fā)一個移動應用;開發(fā)一款可以與你的朋友們一起玩的游戲。
● 問題診斷：在開發(fā)了幾款應用之后，就可以輕松地理解其他的應用。在戰(zhàn)勝了對計算機的恐懼之后，你將成為技術大神。技術遍布我們的生活，知道如何操縱它們變得與知道如何使用它們一樣重要。
● 職業(yè)生涯：學習計算機科學的目的并不是為了成為專業(yè)的程序員。我們每個人在學校里都學習數(shù)學、物理和化學，但并不是每個人都成為專業(yè)的數(shù)學家、物理學家或化學家。不過，如果你有這方面的熱情，你會發(fā)現(xiàn)軟件工程是一份高評價、高收入、增長快速的工作。
總結
讓我們回顧一下：
● 計算機科學代表了一種新的思考方式。在一個被技術滲透的世界里，計算機科學的概念對于每一個人來說都是非常有用的。
● 編程是學習計算機科學的一種途徑，但它本身并不具備一般性目的。
混淆了這兩者就會讓學習編程偏離正確的方向。Slate 寫過“或許不是每個人都要學習編程”的文章，Atlantic 也寫過“新聞學院沒必要要求學生記者學會編程”的文章，而 Jeff Atwood 在他的文章“請不要學習編程”中問了一個問題，這個問題就是混淆概念的例子：
如果有一天，Michael Bloomberg 在早上醒來時發(fā)現(xiàn)自己變成了一個 Java 編程高手，對于這個領導著美國最大城市的大人物來說，他的日常工作是否會如虎添翼?
當然，這個問題本身就是有問題的。這要歸因于人們將學習編程作為終極目標，而不是學習如何思考。即使是 Jeff Atwood 這位經(jīng)驗豐富且倍受尊敬的程序員尚且分不清楚其中的區(qū)別，就別指望一般人能夠搞清楚問題的實質了。我們應該這么問：
如果 Bloomberg 通過學習新的解決問題策略和掌握更好的邏輯領悟技能來改進他的思考方式，那么他在日常工作中是否會變得更好?
我想答案是顯而易見的。隨著技術越來越廣泛地滲透到我們生活的各個方面，答案會越來越明顯。這就是為什么我們要專注于教授計算機科學而不只是教授如何編程的原因。
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