清华大一Python作业太难上热榜( 二 ) 本文转载自IT之家太难了！太难

电子系本非以对软件编程高度依赖的院系，同学们大一时大多只接触过C/C++的基础版，没有培养大家自学、自主找资料的能力，现在突然速成Python并完成大作业，对很多同学来说是非常困难的。
第二，是忽略了AI领域前置知识确缺失问题。
虽然“调pytorch随便写几层CNN ，不追求准确率”这件事对AI圈的人来说好像确实只是个简单的demo水平，可是别忘了，大一小朋友们并没有接触过AI这个领域，他们不知道什么是pytorch什么是CNN 。
倘若一门课在毫无理论的情况下直接让人直接实践，这已经不是flybitch了，这听上去更像是教学事故。
第三，是忽略了算法知识缺失问题。
有同学指出题面上也没有非要炼丹，用SVM、最近邻之类的也可以，这一点我认可，但这并不代表这个作业就合理了，因为无论是SVM还是最近邻这些都属于需要了解过才能知道的算法，我们不能指望多数人具备“自己拍拍脑袋就创造出了简单算法”的能力。
第四，是需求理解难度高。
老师选择了多数同学毫无经验的人工智能领域的问题，同学们既不熟悉Python ，也不熟悉任务，更不熟悉任务所需要的其他工具，很有可能即便最后磕磕绊绊写了份代码，也不知道这份代码到底在干啥。
最后，孙恒还认为， “老师对大作业的布置没有足够重视，缺少调研和实践” 。
那毕业于清华的“老哥”们，怎么看？
清华硕士毕业、前旷视手机端识别算法老哥——“水哥”回忆道：
不得不表示，黑人，我们当时也没做过。

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当然，评论不近乎全是反对的声音。
也有网友认为：
学好了能受用一辈子，这老师直接授人以渔，值得嘉奖。

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离谱作业，不止这一个
关注这个话题的朋友都会知道，清华大学因“作业/考试难”上热榜，已经不是第一次了。
除了这次电子系的作业外，此前还有自动化系等。

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例如“自动化系大一C++大作业写一个功能更强大的雨课堂”：
还有“计算机系大一下学期考试要求学生在3小时内完成三道码量较大的工程题”：

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如此现象，同样也引发了网友对于课程设置合理性、教育等方面的讨论。
例如知乎网友“小朱” ，便用自身的经历做了比较：
感觉现在国内高校尤其是头部学校，普遍有个错觉，认为现在学生很强，就可以提高难度，拔苗助长。殊不知这样不仅没有育人，反而还成了变相劝退。
我在国外上课的体验是，虽然课程也很虐，但他们的作业和考试都是比较循序渐进的。
比如一道手写机器学习的题，要用numpy写MLP的反向传播，那一定会先铺垫一道MLP反传的推导，同时提示可以用的公式结论。
后来自己做了助教才知道，出这样结合课程难度，又有区分度的题是非常费时费力的。归根结底，还是我们在大学教学上花的时间太少了，苦了学生。

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这是出现在头部高校的问题。
而也有网友认为，与之形成鲜明对比的其它高校，也存在着教学等方面的问题。
最为明显的一点，便是“很不注重实践”：