清華大一Python作業太難上熱榜！只上3節課，手擼AI算法
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太難了！太難了！
清華電子系，只學3節Python課，然后……然后……
就直接要求“手擼”一個AI算法！
就這樣，清華再一次因為難，沖上了知乎熱榜。
這作業有多難？
先來聊聊這個作業的背景。
根據清華計算機系00后本科生、知乎用戶“孫恒”的介紹：
這門Python課，是在清華電子系大一《計算機程序設計基礎(2)》附帶的小學期中進行。
課程的時間一共是2周。
其中，會抽出一周的時間來上3節Python課（共9學時，1學時是45分鐘），
除此之外，還設有Python三次小作業和一次大作業。
但值得一提的是，這個小學期的內容是今年課改后的結果。
往年其實是大一下C++課的附帶小學期，往往用來完成一個C++大作業。
但今年卻直接刪掉了C++ 的自主選題。
這不禁讓網友感慨道：
和“計算機程序設計基礎”幾個字漸行漸遠了。
接下來，再來看下作業本身內容。
△ 圖源：知乎
從布置作業的內容來看，大致就是一個人臉性別識別任務。
好了，那要完成這么一個大作業，你都得會些啥？
起碼以下這些問題得hold住嘍：
- 什么是Python？
- 什么是訓練集？
- 什么是分類問題？
- 什么是計算機視覺（CV）？
- ……
上面的這些問題，可能只是完成這個大作業，必須要掌握技能的一隅。
但讓網友們覺得“不可思議”的是，你可能必須在1周時間內去了解它們：
“太難了吧！”
“太離譜！”
而更“離譜”的還在后邊，請看“作業要求”第三條：
不允許直接使用開源項目提供的已訓練好的模型或已寫好的現有代碼。
什么概念？
雖說還能用torch、numpy、pandas等。
其余手擼啊！
這個時間節奏、這個“細節要求”，可算是把網友驚到了：
可真是地獄難度！
更有網友爆料道——“大一學生沒接觸過機器學習……”
網友：離本科畢設只差一篇萬字論文
“難”上熱榜的清華電子系大作業，自然引來了眾多網友的熱議。
“不合理”、“離譜”，成了評論區的熱詞。
知乎網友“婷小婷”見此話題，特意跑去問了國防七子某航電子信息工程的同學，得到了這樣的評價：
這個題目的難度基本上等于他本科劃水畢設的難度水平。
而對于這樣的課程時間和作業布置，她直言道：
對于原本有基礎的學生，這9課時的課程純粹屬于“拿個必修學分”，課后作業也能正常完成。
對于原本零基礎的學生，這9課時的課程同樣沒有任何營養，課后作業也只能跟著“大佬”湊個數。
9個學時，從python開始講到深度學習，對于新生來說正常也就能講一遍綜述，這能寫出個錘子！自學也不是這樣學的！
同為清華學生，計算機系本科生“孫恒”也在這個問題下給出了他的看法。
他認為，這個大作業之所以讓很多同學無法接受，總共有五點。
首先，是對同學們基礎能力預估過高。
電子系本非以對軟件編程高度依賴的院系，同學們大一時大多只接觸過 C/C++ 的基礎版，沒有培養大家自學、自主找資料的能力，現在突然速成 Python 并完成大作業，對很多同學來說是非常困難的。
第二，是忽略了 AI 領域前置知識確缺失問題。
雖然“調 pytorch 隨便寫幾層 CNN，不追求準確率” 這件事對 AI 圈的人來說好像確實只是個簡單的 demo 水平，可是別忘了，大一小朋友們并沒有接觸過 AI 這個領域，他們不知道什么是 pytorch 什么是 CNN。
倘若一門課在毫無理論的情況下直接讓人直接實踐，這已經不是 fly bitch 了，這聽上去更像是教學事故。
第三，是忽略了算法知識缺失問題。
有同學指出題面上也沒有非要煉丹，用 SVM、最近鄰之類的也可以，這一點我認可，但這并不代表這個作業就合理了，因為無論是 SVM 還是最近鄰這些都屬于需要了解過才能知道的算法，我們不能指望多數人具備“自己拍拍腦袋就創造出了簡單算法”的能力。
第四，是需求理解難度高。
老師選擇了多數同學毫無經驗的人工智能領域的問題，同學們既不熟悉 Python，也不熟悉任務，更不熟悉任務所需要的其他工具，很有可能即便最后磕磕絆絆寫了份代碼，也不知道這份代碼到底在干啥。
最后，孫恒還認為，“老師對大作業的布置沒有足夠重視，缺少調研和實踐”。
那畢業于清華的“老哥”們，怎么看？
清華碩士畢業、前曠視手機端識別算法老哥——“水哥”回憶道：
不得不表示，黑人，我們當時也沒做過。
當然，評論不近乎全是反對的聲音。
也有網友認為：
學好了能受用一輩子，這老師直接授人以漁，值得嘉獎。
離譜作業，不止這一個
關注這個話題的朋友都會知道，清華大學因“作業/考試難”上熱榜，已經不是第一次了。
除了這次電子系的作業外，此前還有自動化系等。
例如“自動化系大一C++大作業寫一個功能更強大的雨課堂”：
還有“計算機系大一下學期考試要求學生在3小時內完成三道碼量較大的工程題”：
如此現象，同樣也引發了網友對于課程設置合理性、教育等方面的討論。
例如知乎網友“小朱”，便用自身的經歷做了比較：
感覺現在國內高校尤其是頭部學校，普遍有個錯覺，認為現在學生很強，就可以提高難度，拔苗助長。殊不知這樣不僅沒有育人，反而還成了變相勸退。
我在國外上課的體驗是，雖然課程也很虐，但他們的作業和考試都是比較循序漸進的。
比如一道手寫機器學習的題，要用numpy寫MLP的反向傳播，那一定會先鋪墊一道MLP反傳的推導，同時提示可以用的公式結論。
后來自己做了助教才知道，出這樣結合課程難度，又有區分度的題是非常費時費力的。歸根結底，還是我們在大學教學上花的時間太少了，苦了學生。
這是出現在頭部高校的問題。
而也有網友認為，與之形成鮮明對比的其它高校，也存在著教學等方面的問題。
最為明顯的一點，便是“很不注重實踐”：
實驗、作業布置得很多；大部分時間都花在了寫word報告上。
考試內容都在PPT上，背書不如背PPT。
……
最后，如果你也是正在經歷或經歷過“恐怖大作業”，也歡迎留下你的回憶、故事。
