当大学里的《计机算科学课》导师自己都没打开过课件的时候, 学生却被要求在一份三百字三千字的作业中完成十五个任务。大二的女生凯蒂写了一篇控诉博客，这篇博客正在引发计算机专业学子们的集体共鸣。

01教学政策三个月内反复横跳

Katie在自己的博客里面讲到, 同一个课程当中的一个模块期间, 教授强制性地要求学生一定要使用人工智能工具, 并且把这个情况算作成绩的一个重要组成部分, 可是等到换到下一个模块的时候, 她当时觉得自己信心满满, 于是就把自己花了很多心思反复调试过的代码给上传了上去, 结果呢, 系统或者老师判定说这是使用了大型语言模型之类的东西, 属于学术上的不端行为, 所以直接就给她扣了分。

学校先是安排了那个大模型来批量生成课程大纲, 又用它来自动地批改作业的评语, 还用它发送了全员催学的邮件, 结果折腾了不到三个月的时候, 发现那些生成的东西全都是有幻觉的以及满是垃圾的内容, 所以就非常迅速地撤回了这个做法, 跟着紧接着就宣布说所有人必须使用人工智能, 再到下一个轮次的时候就改成了禁止这一种行为。

邢台市重点项目建设促进中心

02导师未审阅自己生成的教学资料

坐在讲台上面的那位导师, 他首先是非常严肃、非常严厉地在那里警告学生们, 告诫大家千万不可以搞什么投机取巧的小动作来钻空子, 但是话音还没完全落地呢, 他就转过自己的身子, 顺手就把那些具体的课程要求给扔了出去, 全部甩进了叫作Claude的这个工具里面去, 仅仅只是点击了一下按钮就那样一下子把所有的教学需要的资料都给弄出来了。

Katie在这个文章里头特别直白地说出了她内心的怀疑, 他觉得这些在高校里面教书的教授们, 恐怕是根本就没有亲手打开过自己刚刚用机器弄出来的那个以Markdown为格式的文件看一眼到底是什么样子。

在学生们都把所有作业都交上去了以后, 这才让大家看到了大纲里边有两个很明显的错误, 然后发的这个通知内容也就是只说了一句话, 这句话的大概意思就是大纲里面有两处地方是写错的了, 现在已经改好了, 希望大家能够再把东西重新交一遍过来, 这里既没有给大家去解释一下为什么会出现这种情况, 也没有提供任何可以用来补救的什么好办法或者措施。

03教学支出被压缩到极限

校方拿AI能够自动出卷子, 还有能一秒钟就把作业批改完这种理由。于是, 他们就大幅度地砍掉了助教和讲师的名额。他们对外声称, 这样做是不用在员工身上多花一分钱, 然后就能从学杂费里面尽可能地多捞取利润。结果呢? 剩下的那些工作量, 多得简直吓人, 靠正常人那点有限的注意力水平, 是完全不可能做完的。

Katie已经好久, 连续好几天没有登录过线上的那个学习平台了, 就在突然之间, 她收信看到一封, 好像是导师发来的信件, 带着满头满脑袋紧张兮兮的情绪去打开看, 结果发下发现那个东西啊, 其实是后台那边自动跑的什么警报脚本弄出来的假消息, 肯定不是导师本人亲手发的, 导致她的坏心情一下子直接崩溃掉。

04转专业学生被迫速通全部知识点

作为一个基础知识并不是特别扎实, 而且又是从其他专业转过来参加考试的学生群体, 他们实际上面临着非常大的压力。他们在面对一份要求撰写三千字左右的作业内容时, 被强行要求快速浏览并尝试完成十五项任务指标。

这些任务在客观条件下来看, 基本上是不可能全部完成的。与此同时, 他们所花费了十几天时间进行深入钻研的代码程序, 最终仍然无法正常运行。导致他们最终呈现出的成果只能停留在比较浅显和表面的层面上。

Katie在她的文章里讲到, 她进入到大学这个地界儿, 就是为了踏踏实实地去学那些真实可靠的知识体系结构, 绝不是怀着一种为了在某一份特定的家庭作业里面面对那些无法完成的既定任务选择浮于表面的这种想法, 更加该死的不是为了应付差事而存在。

05就业数据让焦虑有了量化依据

在评论区, 有一位网友发了一条跟帖。这条跟帖引用了由斯坦福大学开展的量化研究所得的研究结论。该研究指出, 在那些最容易受到人工智能这种技术带来影响的工作领域里, 年龄在22岁到25岁这个范围之内的员工群体, 他们所能够维持的就业水平。

对比起来, 会比那些不经常面临来自人工智能方面冲击、或者受冲击概率比较低的同行要低了19个百分点。不仅如此, 目前看来, 上述这一种发展趋势还在一直持续地扩大着。

一位拥有超过二十年行业经验的工程师在跟帖中表示, 把最高配置的 Coding Agent 配备给资历深厚的开发人员, 其效率要比从头开始培养应届毕业生更高, 同时 Katie 则坦言, 对于即将完成学业的开发者, 她确实想不出来还能给出什么样的具体建议。

06回到OpenProcessing写愚蠢小游戏

Katie最终决定回到OpenProcessing平台, 做一些更简陋、更愚蠢的小网页游戏规则, 并且她直言不讳地指出, 至少从目前来看, 他自己已经真正学会了编程技术, 所以他不再需要依靠任何形式的大模型来协助完成相关工作。

她自己贴出来的那些早期的作品, 从整体效果方面来看, 远远不如今时候只要输入一个Prompt就能直接生成的demo那样好, 甚至说连那个新模型里边的鹈鹕自行车在热度方面都比不过, 可是一旦把画面点开的一瞬间, 是完全可以感受到一种属于最初爱上写代码的时候才会有的沉浸感的, 而且这种感受是那种模型永远都不可能去生成出来的。

如果就连自己的导师本人, 都没有把课件给打开过来看过, 那你还有可能去相信, 在这大学四年的学习期间所获得的那些知识, 确实是那种货真价实的实实在在的真东西吗? 欢迎你来到下方的评论区域里面, 把你自己在上大学时候, 所接触到的关于人工智能教学方面的具体经历内容都分享出来给我们看。