アラン・ケイ: コンピューター サイエンス 101 をどのように教えるか

「実際に大学に行く理由の一つは、単純な職業訓練を超えて、より深いアイデアを理解するためです。」

この質問について少し考えてみましょう。 数年前、私はコンピュータサイエンス学部からいくつかの大学で講義をするよう誘われました。 ほぼ偶然に、私は初めての聴衆である学部生、大学院生、教授に「コンピューター サイエンス」の定義について尋ねました。 誰もが工学的な定義しか与えることができませんでした。 これを新しい場所ごとに行ったところ、どこでも同様の結果が得られました。

もう一つの質問は、「ダグラス・エンゲルバートとは誰ですか?」というものでした。 何人かの人は、「コンピュータのマウスが関係しているのではないか？」と言いました。 (そして、これは私にとって非常に残念でした。なぜなら、私の科学界は、この質問に対する答えがマウスの XNUMX ～ XNUMX 回のクリックで可能であることを確認するために多大な努力を払っており、エンゲルバートが本当にコンピューターのマウスと関係があると確信していたからです。) 。

問題の一部は好奇心の欠如、一部は学習に関係のない個人的な目標の狭さ、一部はこの科学が何であるかについての理解不足などでした。

私はカリフォルニア大学のコンピュータ サイエンス学部で数年間パートタイムで働いています (私は本質的には教授ですが、学部の会議に出席する必要はありません)。 私は時々、10年生向けにクラスを教えています。 長年にわたって、もともと低いコンピュータ サイエンスへの関心は大幅に低下しました (しかし、プログラミングができてトップから証明書を取得できれば、コンピューティングは高収入の仕事への道とみなされているため、人気のレベルも上昇しています) XNUMX校）。 したがって、カリフォルニア大学の第一言語が C++ であることに文句を言う学生は一人もいません。

私たちは、「コンピューター」と「科学」の両方の意味が、弱くて巨大な概念によって破壊され、ジーンズに付けられた一種のラベルという新しい用語を生み出す状況に直面しているように思えます。聞こえはいいですが、実際はそうではありません。かなり空いています。 同様に破壊された関連用語に「ソフトウェア エンジニアリング」があります。これもまた、「プログラミング」と「エンジニアリング」の最も独創的なアイデアを使用せず、単にそれらを組み合わせただけです (これは XNUMX 年代に意図的に行われました。造語）。

実際に大学に行く理由の XNUMX つは、単純な職業訓練を超えて、より深いアイデアを理解することです。 専門分野への入門として、可能であれば例を通して、学生を現実の問題に取り組ませ、何が実際に興味深く、重要で、何がこの分野の中心であるのかを理解し始めるように努めることは、非常に合理的であるように私には思われます。

5 年生は、定規を別の定規の上に置くと足し算機になり、分数の足し算で XNUMX 年生に勝つことができる様子を見て大喜びします。 そして、彼らは改良された加算機の開発に喜んで参加するでしょう。 彼らは、私たちの思考を助ける物理的かつ精神的なツールである本物のコンピューターに触れました。 彼らは数字を表す本当に効果的な方法を学びました。学校で教えるよりも効果的です。

彼らは、「追加する」ことを「蓄積する」という常識的な考えと、強力な新しい特性を備えた同様のものと組み合わせることができました。 彼らはさまざまな問題を解決できるようにプログラムしました。

彼らはそれを拡張しました。 等々。 これはデジタルコンピュータではありません。 そして、これはプログラムを記憶したコンピューターではありません。 しかし、それがコンピュータの本質なのです。 と同じように アンティキティラのメカニズム - これは一般に、コンピュータとコンピューティングの本質です。

アンティキティラのメカニズム

物事が手に負えなくなり、抽象概念に陥ってしまう前に、どこまで進めて、どれだけのことができるのでしょうか? 私はいつも性格描写に興味がありました アラン・パーリス - 最初のチューリング賞受賞者で、「コンピュータ サイエンス」という用語を発明した可能性がある人 - 60 年代に「コンピュータ サイエンスはプロセスの科学である」と言いました。 すべてのプロセス。

Quora のために、これをさらに推し進めたり、宗教的な教義に変えたりするのはやめましょう。 アイデアを楽しく使いましょう アラ・ペルリサ私たちの分野についてもっとよく考えるために。 そして特にそれを教える方法について。 私たちは今、「科学」の現代的な意味を検討する必要があり、パーリスはそれが古い意味（「知識の収集」など）や用途（「図書館科学」や「社会」など）で薄められるべきではないとかなり自信を持っていました。科学")")。 「科学」によって、彼は現象を示し、「追跡」し、予測しようとするモデル/マップを作成することによって現象を理解しようとしました。

私は、最高の地図やモデルがいかにして T シャツにフィットするか、マクスウェルの方程式などがどのように行われるかについて、いくつかのインタビューに応じてきました。 ほとんどの橋は人工のものであるにもかかわらず、「橋の科学」が存在するというたとえです。 しかし、橋が建設されると、それは科学者が研究できる現象を表し、橋を使用してさまざまな種類のモデルを作成し、包括的で有用な「橋理論」を形成することができます。 楽しいのは、新しい橋を設計して建設できることです (科学者とエンジニアが協力して大きな重要な問題を解決することほど楽しいことはないとすでに述べました)。

チューリング賞とノーベル賞を受賞したハーバート・サイモンは、これらすべてを「人工の科学」と呼びました（そして同じタイトルの素晴らしい本を書きました）。

例を挙げてみましょう。 50 年代、企業や大学はメモリー コンピューターを構築し、プログラミングを開始しました。そして 1956 年に Fortran が登場したとき、特別な瞬間がありました。これは最初の高水準言語ではありませんでしたが、おそらく、非常によく作られた最初の言語であり、以前は機械語でのみ行われていたものも多く、さまざまな分野で使用されています。

これらすべてが「現象」を引き起こしました。

ジョン・マッカーシー

Lisp の歴史はもっと複雑ですが、ジョン マッカーシーは「計算の数学理論」を見つけることに興味を持ち、すべてを完璧に機能させることを決意しました。 Lisp を解釈する eval 関数は、T シャツに簡単に収まります。 「プログラミングシステム」に比べれば微々たるものです。 さらに重要なことに、この「計算理論」は Fortran よりも強力な概念でした。 これは最高の橋のアイデアでした。

Lisp のミニチュアな性質により、プログラミングのアイデア全体を数回クリックするだけでより深いレベルで捉えることができ、巨大な成果物を見ると単純に不可能に思えるレベルでじっくり考えることができます (これが理由の XNUMX つです)なぜ科学者は数学がコンパクトで強力であることを好むのか)。 ここで使用される数学は新しい数学です。なぜなら、「前」や「後」などの概念が可能になり、これが「可変論理」につながり、関数の依存性と論理的な思考の流れの両方を維持しながら、位置や経過も考慮できるからです。時間の。 (このことは、状況に応じたプログラミングの残酷な世界の現代でもまだ理解されていません)。

Lisp は、独自の理論を表現できる強力なプログラミング言語およびメタ言語として、真のコンピューター サイエンスの一例です。 Fortran やその他の同様のことを学べば、単に Fortran やそれに相当する最新言語でプログラミングを学んだ場合よりも、より深く考えることができ、自分の運命に対してより責任を持つことができるようになります (...したがって、プログラマーに近づくことができます!) ）。

コンピューティングに必要な特別な種類の設計について、さらに詳しく学ぶことができます (たとえば、コンピューティングではコンピューティング環境の外に出る必要が多い場合、通常は評価されません。ストアド ソフト コンピューティングの特殊な特徴の XNUMX つは、単なるコンピューティングではないということです。プログラムの素材ではありますが、まったく新しいコンピューターの素材です)。

Perlis の定義を選択するもう 50 つの理由は、一般にコンピューティングは、アルゴリズムや「データ構造」、さらにはプログラミング自体よりも、さまざまな種類のシステムの作成にはるかに関心があるということです。 たとえば、コンピュータはシステムであり、コンピューティングはシステムであり、ローカル ネットワークとインターネットもシステムであり、ほとんどのプログラムは実際よりも優れたシステムであるべきです (XNUMX 年代の古いスタイルのプログラミングは、プログラミングは次のように行われる必要があると思われるまで続きました)。このように、真実からかけ離れたものは何もありません）。

インターネットがその良い例です。最近のほとんどのソフトウェアとは異なり、インターネットは何かを修正したり改善したりするために停止する必要はありません。インターネットは、ほとんどの人がコンピューティング システムとして考えているものよりも、私たちの意図により、生物学的なシステムに似ています。 また、現在利用可能なほぼすべてのソフトウェア システムよりもはるかに拡張性と信頼性が優れています。 これは、初心者プログラマにそれほど強力ではない概念を教える前に、よく考える価値があります。

したがって、コンピュータ サイエンス コースの XNUMX 年目で私たちが行う必要があるのは、学生が最初に何をしているかを正確に考慮し、学生が本当に重要なことに到達できるように「認知負荷」の範囲内に留まるように努めることです。 「現実を保ち」、知的に正直で、始めたばかりの人に適した方法を見つけることが重要です。 (少し単純そうに見えるからといって、悪いアイデアを教えないでください。多くの悪いアイデアは実際にはもっと単純です!)。

学生は、ここで説明した重要な特性を多く備えたものを作成することから始める必要があります。 それは、動的に相互作用するいくつかの部分からなるシステムである必要があります。 どのプログラミング言語を使用するかを決める良い方法は、何千もの相互作用する部分を持つものを単純に作成することです。 そうでない場合は、見つけてください。 最もやってはいけないことは、流暢さがあまりにも低い道に生徒を誘導することです。そうなると、大きなアイデアが大幅に制限されてしまいます。 それは彼らを殺すだけです - そして私たちは彼らを殺すのではなく育てたいのです。

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出所： habr.com