记得我们大学时候，学的都是些汇编语言，Basic，Pascal语言，也许是当时不是计算机专业，也许是当时是注重硬件发展，在软件上没有深入学习研究。
今天的计算机在很多领域用途非常广泛，特别是Python，被称作人工智能必须，现在好像成很多大学里的必修课，都要学习，连北大的文科都要学习Python，学习计算机从娃娃抓起，现在很多家长为了孩子，好像都很拼，和孩子一起重新学习数学，物理，化学，有的甚至一起做试卷，来比拼。
看来我们也有必要一起学习计算机编程，即使我们当年不是计算机专业的，一切从新开始，也许有互相激励作用，好像那个大老板王石也在学Python，更何况是我们。
你会和孩子一起学习吗？在双减时代，如果不想花钱，只有自己拼爹了[可爱]
【人工智能与教育融合促进高等教育改革】人工智能作为一种通用技术，可以广泛应用于各个领域，其与教育的融合势不可挡。六种在良性循环中交互的核心人工智能，包括业务数据分析、自然语言处理、语音识别、机器推理、计算机视觉、机器人和传感器。随着这些技术在教育领域的渗透与应用，将助力高等教育改革。
1．改变教学生态，中心化学习者角色
人工智能的应用，已经改变了许多行业领域的产业生态，而人工智能和高等教育的融合将教学的中心拉回至“学习者”的角色。
人工智能将赋予学习者更大的自主权。传统的大学课堂多采用“流水线式”的教学模式，学习的内容及形式由教师主导，“填鸭式”“灌输式”的知识传授方式往往无法驱动学习者开展自主的思考和探究，导致学习者在教学中处于被动地位。随着人工智能的发展，以慕课为代表的智慧教学平台逐渐走入人们的视野。这些智能应用借助互联网、大数据技术实现海量教育资源的汇总，同时借助基于关键词提取、匹配等自然语言处理技术实现针对资源内容的信息检索等功能。这些应用及技术使学生可以自由的选择学习内容与形式，赋予其极大的自主权，在很大程度上促进研讨式教学、学生自我探索和自我完善等多元教学模式的发展，从而中心化学习者在教学生态中的角色。
人工智能将促使教师的角色转换。现有的教学生态受限于资源条件，课后重复性的评阅、考核工作占据了教师大量的精力，导致教师无法专注于课堂教学形式的创新、教学质量的提升。现有的人工智能技术可在一定程度上减轻教师的课后负担，比如，一些计算机视觉技术对扫描得到的作业及试卷图像进行识别以完成批改和评阅，语音识别技术则可以通过会话分析开展口试测评和发音纠正，而一些人机交互技术则可开展简单会话完成及时的答疑解惑。这些技术背后依靠的海量数据分析可给予学生准确的多层次指导，再结合教师自身的教学经验与教学思想，可促进教学活动更加有效的开展。整体而言，这些人工智能在减轻教师课程负担的同时，辅助实现了教学质量的提升。因而，融合背景下的教师需要结合自身经验合理的应用这些技术，更多的将职责重心放在监督和引导学习者上，辅助整个教学活动的开展。
总之，在引入人工智能后新的教学生态下，学习者成为教学的主导角色，而教育者在教学过程中的定位更加侧重于成为学生的陪伴者和支持者。
2．大数据与情感分析，促进伴随式评价
人工智能与高等教育的融合，将摆脱现有面向单一数据、反馈不及时、脱离教学场景的教学评价窘境，通过大数据实时处理与情感细微感知等技术，开展教学全过程的分析与及时针对性的反馈，从而推动以“促进学习者学习”为目标的动态“伴随式”评价的开展。
大数据分析推进全过程的评价。当前的教学评价往往只依据学生的作业完成情况、考试分数成绩等固定单一的数据，整体上这些数据存在以下问题：对于多次获取的成绩分数数据，难以综合把控学生的发展状况；作业、测试等阶段性数据，难以持续、动态地定位与追踪学生的学习状态。而大数据技术的出现，使得粒度更细、范围更广、渠道更多、频率更快、精度更高的教学数据得以被便捷、及时地采集。顺应教学各环节的开展，可形成一条具有正向流动与反馈调整的学习数据流。大数据分析技术可充分整合这些数据，实现学习数据流的动态把控，即分析动态学习数据，追踪学习过程，记录学习路径，开展全过程的诊断与评价。因而，大数据技术与高等教育的融合，推动课堂评价从阶段性静态评价向全过程动态评价的转变。
情感计算关注及时有效的反馈。现有的评价数据中，用于评价学习者课堂表现的数据多呈现为学习者自我报告和教师主观等级评分的形式，而用于评价教师教学效果的数据有很大一部分来自学生的主观等级评分。人工智能中被广泛应用的自然语言处理技术和计算机视觉技术则可以很好地开展相关情感分析，通过提取文字中的关键词和表情举止间的细微变化图像帧，与语料库和表情库中的大量样本进行相似性比对，综合分析可得到对应态度。这些情感反馈数据一方面丰富了原有的评价数据，另一方面也使得评价的结果更加有效、及时，从而推动“促进学习”的“伴随式评价”的落地实现。#教育# #高校# #人工智能# #高等教育#
今天面试了一个实习生，己读两年大专，现在实习期开始为期一年，看了她简历学的是电子计算机专业，应聘文职方面的工作，意向是文员。
跟她讨论了两个问题：
1.学计算机专业的，是不是要找份专业对口的工作实习，有理论也有实践嘛。她是这样说的：实习阶段找份比较简单的文职工作，不想太过复杂，虽然学了两年计算机，但学得不怎么样，因为不太喜欢这个专业。够耿直！
2.薪金与福利，要求4000左右，有住宿有双休。这个我们公司可以满足她的要求。
随后我翻到了张试卷，一张没做的空白试卷。她说专一时有学了一年英语，不过学的挺烂的，所以不会做这张试卷，真担白的。
最后我说了我们应聘的职位是复核发票及要求识办公软件做些表格的文员，要求比较细心，她说自己比较粗心只能尽量不能绝对，而且有几个月没碰电脑了有点生疏要时间适应。
大家想知道最后有没有招聘她呢？
如果让你重新开始学计算机，你的学习路线会是怎么选择?
这是一个多么美好的意淫题啊，我要把它当成作文来写。
我的作文核心的部分就只有两点：
一、放下LOL的执念
最重要的一点，我再也不会追求那不可到达的LOL最强王者，再也不会在那疯狂的练习着A兵，再也不会狂刷野怪练习反蹲；再也不会追求一些操作技巧如R闪；再也不会熬夜追着室友去开黑，双排、五排。
1、我要把追着室友包夜开黑冲分的劲头用在编程上，我在大一就能从小白晋升到黄金。
小白：刚上大学，对编程语言一无所知，下载个办公软件不利索，使用电脑就只会QQ，网页。
青铜：会使用网页的编译器，本地配置个编程环境有点吃力，但是几天后可以搞定。
白银: 学习了一波计算机的基础知识、学过C++、java语言、数据库基础。能独立配置好编程环境，可以跟着书本上练习编程，脱离自己练习过的题目，换个题目就写不出来了。
黄金：有扎实的计算机基础知识，并且可以独立地编写一些代码，不会的盲点可以通过自己搜索解决。
2、我要把我练习补兵的劲头用在学习计算机基础知识上。
很多人问我什么是计算机基础？
《计算机导论》《模拟与数字电路》、《计算机组成原理》、《计算机体系结构》、《操作系统》、《编译原理》、《数据结构》、《数据库原理》、《网络原理》。
《模拟与数字电路》是《计算机组成原理》的基础，《计算机组成原理》是《计算机体系结构》的基础，这三门课程是偏向于底层硬件实现；而《操作系统》是对底层硬件的抽象和扩充；《编译原理》是对高级语言的翻译；《数据结构》是算法的基础；工程实现依赖于《数据库原理》；《网络原理》提供的广域网、局域网服务，是现代互联网的基础设施。
在冯诺曼依体系下，这些基础课程现在不过时、未来也仍然不过时， 它们提供了一个全局的视角，去洞察计算机的本质。
学习这些知识有什么用？
不能是为了应付考试而学，不是你在期中期末的试卷上考了90分，你就学得差不多了。不能光学理论知识，要自己动手，从拆机和装系统开始。
通过计算机基础的学习，还可以提高我们学习计算机应用的能力，比如，通过学习办公软件的使用方法，可以知道应该如何着手去学习其他的应用软件，如何去了解窗口界面，如何去使用菜单命令和工具栏，如何使用对话框完成各种设置等。
3、把练习打野反蹲的劲头用在练习编程题上。
我不会再疯狂的看着各种打野的视频，也不会喜爱像风一样的男子的小智，更不会模仿正方形打野的马老师。
我会先去逛各种视频网站，如B站;慕课网；夜曲编程；动力节点。
然后再去去逛各种刷题网站如:
牛客网：网页链接;
k6k4历届试题：网页链接
LeetCode刷题：网页链接
IT面试：网页链接
疯狂着提高我的编程能力和解决问题的能力。
4、再也不会追求那些操作技巧，什么三角杀，而是去静心地去修炼算法。
我会把《数据结构与算法分析》，《代码大全》利用业余时间通读一篇，并且去LeetCode去和那些所谓的大神PK。
二、放弃舔狗的生活
如果让我重新学计算机，我一定不会没完没了地去舔我的女神、女朋友，而是更多的时间用在自己的别的爱好上，像大V和同学一样，没事干多动动手实现自己的想法。也许下一个制作出Air desk就是我。
1、放弃舔狗，增加自己的动手能力
我会把舔狗的劲头用在实现自己的想法上面，而不是让想法单单只是个想法。大学时代那个年纪还是比较有创造力的，不像现在就只能是单单的CURD一般无趣。
2、放弃和女朋友较劲的心思，没事多去逛逛GIT。
不要因为一些小事和女朋友斗气，而是没事的时候去逛逛GIT，研究研究现在市场上公司用的什么技术，去增加自己的羽翼。
强烈申明：我不是让你们放弃去找女朋友，只是想奉劝大家别当个舔狗。别找不到女朋友来私信我，这锅我不背啊！！
