课程设计截止前一晚,宿舍灯还亮着

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课程设计截止前一晚,宿舍灯还亮着。电脑屏幕上的网页登录功能一直报错,电脑前,一名同组的同学先翻教程,又在群里请教他人。最后,他只能把报错信息发给人工智能(AI)。几分钟后,页面跳转成功。大家都松了一口气,但他却盯着屏幕说:“程序跑是跑起来了,但我不知道AI改了哪里。”这一场景让身为计算机相关专业学生的我印象深刻,因为它说出了我们正在经历的尴尬——AI能帮我们更快地写完代码,却未必能让我们真正理解代码。我自己也会用AI查报错、理思路、看示例,它确实有用,但越是有用,越容易让人跳过编程学习中最慢、最笨也最关键的部分。如果一门编程课最后只看程序能不能运行,问题随之而来——这个分数到底是在评价学生的能力,还是在评价AI生成结果的完成度?过去,如果代码写不出来,知识的薄弱处便暴露得很明显;而现在,一份AI辅助完成的作业可能格式规范、注释完整,甚至比学生本人写的代码更“像样”。但表面质量的提高却遮掩了真实理解能力的不足。学生可能连“我其实没懂”这件事都没来得及意识到,就把作业交了上去。编程课训练的从来不只是语法能力,还有把模糊问题拆成清晰结构的能力。一个管理系统为什么要分表?为什么要做输入校验?函数为什么这样封装?异常情况如何处理?这些问题如果答不上来,即使代码能够运行,也只是一份完成了的作业,而不是长在学生身上的能力。这影响的不只是一门课。如果编程课中的理解被“完成度”掩盖,后续的数据结构、数据库等课程都可能建立在一种并不牢固的能力假象上。彼时,学生缺的不是某个知识点,而是面对问题独立拆解、验证和修改的能力。所以,AI写代码之后,编程课不应只问“这段程序能不能跑”,还要问学生“能不能说明它为什么这样跑”。想象一节课上,老师不再只是收走代码,而是随机点开一份作业,请学生讲清某个函数的作用;临时改一个需求,看他能否调整结构;给出一段AI生成的错误代码,让他判断问题出在哪里……这样的考核也许不如统一提交作业方便,却更能锻炼学生的真实能力。学生依旧可以提交设计说明、调试记录和AI使用标注,但这些材料本身也可能由AI生成。因此,问题的关键不是多交几份文件,而是让学生在课堂追问、现场修改和口头解释中重新面对自己的代码。那一刻,代码不再只是屏幕上的结果,而变成了学生必须说清楚、改得动、担得起的东西。AI会写代码并不意味着大学生不必学编程。恰恰相反,它提醒我们,编程教育不能再满足于培养“能交作业的人”,而是要培养知道该让AI写什么、知道AI哪里可能写错,也知道自己为什么这样写的人。我后来常想,如果那个晚上,老师就站在我们身后,指着那段被AI改好的代码问一句“它到底改了哪儿”,也许那个跑通的页面才会真正变成一堂编程课。赵星皓周大旺获聘暨南大学生物医学高等研究院院长

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  依据有关规定,经中央纪委常委会会议研究并报中共中央批准,决定给予钟自然开除党籍处分;按规定取消其享受的待遇;收缴其违纪违法所得;将其涉嫌犯罪问题移送检察机关依法审查起诉,所涉财物一并移送。

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