不要学习代码，要学会思考

清疚 2022-08-27 14:41 207阅读 0赞

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这是一个人人都在学习编程的时代：[Code.org][]请了比尔·盖茨，马克·扎克伯格和克里斯·波什等这些名人，来告诉你，每个人都可以编程；[CoderDojo’s][CoderDojo_s]在各个国家悄然兴起；在英国，编程已经是各个年级学生的[正式课程][Link 2]。

[![8wg7g 不要学习代码，要学会思考][8wg7g]][8wg7g]

我认为这里有个误区。别误会我——如果每个人都会一些编程知识，这个世界当然会变得更好——但是学会写代码不应该是我们的目标。计算机和程序只是一个工具，是一种达到某种目的的方法。

真正的目标应该是学会思考的方式。换句话说，我们应该尝试教授计算机科学，而不是教着写代码。在本文中，我将介绍两者的不同，以及为什么后者是当下学编程浪潮成功的关键。

好的。让我们先从一个关键的问题开始吧：为什么你要学习编程或计算机科学呢？

回答这个问题之前，我们先卖个关子。

##         欢迎来到真实的世界 ##

[![red pill 300x150 不要学习代码，要学会思考][red pill 300x150]][red pill 300x150 _red pill 300x150]

现在，你可能正在用Chrome或者Firefox浏览器在看这篇文章，运行在Windows或者OS X操作系统上，用的一台笔记本或者台式机。我猜你今天还花了一些时间查看电子邮件，刷Facebook，或者在Youtobe上看视频了。如今，人们的生活越来越依赖于计算机：医疗记录存放在了数据库中；简历放在LinkedIn上；使用Google或者Facebook来推销你的产品；用Amazon来买东西；在网上报税；在线管理你银行的账户；甚至还涉足了[比特币][Link 3]。

现在，从屏幕上移开你的眼睛：在你的口袋，包包，或者旁边的桌子上，可能就有一部智能手机。它装有GPS，摄像头，触摸屏，还有成千上万的应用。如果你现在在客厅，你可能还有一台联网的LCD电视，一台DVR，DVD播放器，苹果TV，XBox，或者PlayStation。你每天看的电影，听的音乐，玩的游戏，就封装在这些设备显卡和声卡中。

[ 软件正在占领这个世界][Link 4]，但这还只是个开始。不知不觉中，你就穿着各种[可穿戴设备][Link 5]，[用计算机来锁门][Link 6]，用机器人来[运货][Link 7]，[打扫房间][Link 8]。拥有你自己的[电子技术][Link 9]，经营自己的[生产厂][Link 10]，生活在[虚拟的世界][Link 11]中,乘[自动驾驶的汽车去旅行][Link 12]，甚至[飞向太空][Link 13]。

##        代码无处不在 ##

[![Another Matrix Code v2 0 by luttman23 300x240 不要学习代码，要学会思考][Another Matrix Code v2 0 by luttman23 300x240]][Another Matrix Code v2 0 by luttman23 300x240 _Another Matrix Code v2 0 by luttman23 300x240]

毫无疑问，以上我所描述的技术的源动力是软件。你生活的每一个方面，都被代码所包围。大量的代码会让未来变得美好。

但是，仅仅是一项技术非常普遍不能成为你在学校学习它的理由。就像我们乘坐飞机，但是考飞机驾照并不在从幼儿园到12年级的课程中。

然而，飞行的原理却是课程的一部分：

1.  1.  物理学和数学让你明白重力、弹性元件、压力、速度、摩擦和攀升等方面的知识。
    2.  生物学让你明白人体在高海拔，低氧，极端寒冷等情况下的反应。
    3.  历史解释了飞机的发明，进化，以及其在旅行，商业和战争中扮演的角色。

从中学毕业的时候，你就已经知道了飞机是什么，它是如何工作的，如何安全乘坐飞机。通识类课程，像物理学，数学，历史，教会你如何思考各种各样的问题，包括飞机；与之形成对比的是教会你是用工具的课程，像教你如何驾驶一种特定类型的飞机。

##         什么是计算机科学？ ##

![200px Lambda lc 不要学习代码，要学会思考][200px Lambda lc]

>   [计算机科学][Link 14]是一门研究[计算][Link 15]的学科：就是说，如何表述和处理信息。一下是一些你会学到的概念：

1.  1.  **解决问题**：你将会学习算法——就是通用的一些方法，像是分治算法、递归、遗传算法、贪心算法——帮助你建模，分解，解决各种各样的问题。
    2.  **逻辑**：你将开始使用精密又正式的方法思考问题，像是抽象，逻辑代数，数论和集合论，来用严密的逻辑解决问题。
    3.  **数据**：你将会接触到信息论，并开始思考什么是信息？如何表述？如何对真实的世界建模？
    4.  **系统**：如何设计与构建复杂的系统，来实现一系列的需求？系统工程是一个几乎在各个领域都涉及到的重要的主题。
    5.  **思考**：了解人类大脑最好的方式，是试着去复制它。像人工智能、机器学习、计算机视觉、自然语言处理这些话题，不仅仅在计算机科学领域，同时在数学，生物，物理，哲学等方面都是最前沿的科学。

> 注意，上面的清单中并没有提到代码或者编程，因为它们只是实现计算的工具：它们本身并不是计算机科学。

> 计算机科学并不是关于计算机的科学，就像天文学不是关于望远镜的科学，生物学不是关于显微镜的，滑雪不是关于烧杯和试管。科学并不是研究工具的。——Michael Fellows和Parberry

##        什么是编程？ ##

[![ScreenShot2014 05 19at2 300x178 不要学习代码，要学会思考][ScreenShot2014 05 19at2 300x178]][ScreenShot2014 05 19at2 300x178 _ScreenShot2014 05 19at2 300x178]

编程，或写代码，就是指示计算机来执行哪一些指令。如果你从未写过代码，也可能通过操作应用程序来和计算机交互。其实在内部，这个应用程序也是通过代码来告诉计算机显示什么，在哪里检索数据，以及对于你的点击操作做出什么回应。

所有的编程都是建立在我们上面讨论的计算机科学的原理上的。值得注意的是，同一组概念——逻辑、算法、数据、系统工程——可以用来构建任何软件，小到你现在阅读这篇文章用的这个浏览器，大到飞机上的自动驾驶软件。尽管会涉及到一些数学和架构的知识，但这却是极富创造性的活动：你将想法变成现实，一次一行代码。

将编程作为学习计算机科学的一部分有一下的好处：

1.  1.  **DIY**：如果你会编程了，你就可以制作一些东西。可以从最简单的开始：做一个能给旅游照片批量重命名的脚本，或者写一个Excel公式帮自己计算税务；然后，开始发烧级别的：给你自己的文件系统写一个浏览器；给你们公司做一个app；或者写一个能够和朋友一起玩的游戏。
    2.  **解决问题**：一旦你亲手做了几个app，弄清楚其他的就简单多了。一旦你不再害怕计算机——未知的领域——你就会成为技术达人。随着技术已经关系到我们生活的每个部分，掌握它们就会变得和学会阅读一样重要。
    3.  **事业**：我们学习计算机科学的目标不是成为职业的程序员。我们都学了数学，物理，化学，但是我们并没有都成为这方面的专家。然而，如果你对这方面有激情的话，软件工程师也是一份[评价高][Link 16]，[薪资高，进步快][Link 17]的职业。

> ## 综合考虑 ##

[![binary Language 300x225 不要学习代码，要学会思考][binary Language 300x225]][binary Language 300x225 _binary Language 300x225]

> 简要重述：

1.  1.  计算机科学是一种新的思考方式。在这个技术时代，其中的概念对每一个人都很有帮助。
    2.  编程是学习计算机科学重要的一部分，以实现这些新的思考方式。然而，编程本身并不是目标。

混淆这两个观点，就导致了现在学习编程热潮的圈子的一些问题。Slate 发布了一篇文章，[《也许并不是每一个人都需要学编程》][Link 18]；Atlantic写了一篇[《新闻学院应该要求记者写代码吗？不》][Link 19]；Jeff Atwood写了[《请不要学习写代码》][Link 20]，其中提出了一个精辟的问题：

> “如果迈克尔·布隆伯格（纽约市市长，译者注）是一个专业的Java程序员，他能更好的领导一个美国的大城市么？”

当然，这个问法是错误的。这就表示这些活动的目标是学习代码，而不是学习思考的方式。如果连Jeff Atwood这样经验丰富的程序员都搞错了，那么普通人更分不清楚了。问题应该这样问：

> 如果通过学习解决问题的方法，训练严密的逻辑来提高自己的能力，那么迈克尔·布隆伯格（或者其他人）能工作的更好吗？

我相信，答案是显而易见的。而且随着科技的发展，答案会越来越清晰。这就是为什么，我们要把教学重点放在计算机科学上，而不是代码。

> ## 如何开始？ ##

[![HwYWwfsh 213x300 不要学习代码，要学会思考][HwYWwfsh 213x300]][HwYWwfsh 213x300 _HwYWwfsh 213x300]

好消息是，你不必等Code.org来宣布你已经开始学习计算机科学了。事实上，这是最容易学习的一个主题，你只需一台电脑和一根网线。我想，现在你正在阅读本文，那么很可能你两者都有了。

这里，分享一些好的资源：

> **University courses**
> 
> 1.  [Coursera][]
> 2.  [Udacity][]
> 3.  [MIT OpenCourseWare][]
> 4.  [Stanford Engineering Everywhere][]
> 5.  [Academic Earth][]
> 
> **Online tutorials**
> 
> 1.  [Khan Academy][]
> 2.  [Treehouse][]
> 3.  [MIT Scratch][]
> 4.  [Codecademy][]
> 5.  [Code School][]
> 
> **Communities and clubs**
> 
> 1.  [CoderDojo][CoderDojo_s]
> 2.  [Girls Who Code][]
> 3.  [Girl Develop It][]
> 4.  [Code.org][Code.org 1]
> 5.  [Coding meetup Groups][]
> 
> **ps：[赖信涛][Link 21]翻译。文章涉及的很多链接都不错，原文、多数链接和Youtube视频需要翻墙。**

[Link 1]: http://www.laixintao.com/
[http_www.laixintao.com_posts_673]: http://www.laixintao.com/posts/673
[Code.org]: http://code.org/
[CoderDojo_s]: http://coderdojo.com/#zoom=3&lat=48.9225&lon=-35.15625&layers=00B0T
[Link 2]: http://www.computingatschool.org.uk/
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[Link 3]: http://brikis98.blogspot.com/2014/04/bitcoin-by-analogy.html
[Link 4]: http://online.wsj.com/news/articles/SB10001424053111903480904576512250915629460
[Link 5]: http://www.google.com/glass/start/
[Link 6]: https://lockitron.com/
[Link 7]: http://www.amazon.com/b?node=8037720011
[Link 8]: http://www.irobot.com/us
[Link 9]: http://www.arduino.cc/
[Link 10]: http://en.wikipedia.org/wiki/3D_printing
[Link 11]: http://www.oculusvr.com/
[Link 12]: http://www.cnet.com/news/googles-self-driving-car-turns-out-to-be-a-very-smart-ride/
[Link 13]: http://www.virgingalactic.com/
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[200px Lambda lc]: /images/20220823/da0e5917e1c2491fa5b7811a93912e92.png
[Link 14]: http://en.wikipedia.org/wiki/Computer_science
[Link 15]: http://en.wikipedia.org/wiki/Computationhttp://
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[Link 16]: http://money.usnews.com/careers/best-jobs/rankings/the-100-best-jobs
[Link 17]: http://www.businessinsider.com/12-fast-growing-high-paying-jobs-in-2014-2013-12
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[Link 18]: http://www.slate.com/articles/technology/future_tense/2013/08/everybody_does_not_need_to_learn_to_code.html
[Link 19]: http://www.theatlantic.com/education/archive/2013/10/should-journalism-schools-require-reporters-to-learn-code-no/280711/
[Link 20]: http://blog.codinghorror.com/please-dont-learn-to-code/
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[Coursera]: https://www.coursera.org/
[Udacity]: https://www.udacity.com/
[MIT OpenCourseWare]: http://ocw.mit.edu/index.htm
[Stanford Engineering Everywhere]: http://see.stanford.edu/see/courses.aspx
[Academic Earth]: http://academicearth.org/computer-science/
[Khan Academy]: https://www.khanacademy.org/
[Treehouse]: http://teamtreehouse.com/
[MIT Scratch]: http://scratch.mit.edu/
[Codecademy]: http://www.codecademy.com/
[Code School]: https://www.codeschool.com/
[Girls Who Code]: http://girlswhocode.com/
[Girl Develop It]: http://girldevelopit.com/
[Code.org 1]: http://code.org/learn/local
[Coding meetup Groups]: http://coding.meetup.com/
[Link 21]: http://www.laixintao.com/posts/673%20