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转载 | 81岁图灵奖得主:我从1964年开始给本科生授课至今!

赵维杰 胡振江 北京大学前沿计算研究中心 2022-09-21


关键词本科教育  人才培养


编者按

2019年10月,北京大学前沿计算研究中心主任John Hopcroft教授在北京大学静园五院接受了《国家科学评论》的专访,比较完整地阐述了他对于教育的理念。本文由《中国科学报》翻译自访谈原文,中心授权转载,二次转载请联系原作者。


全文7524字,阅读约需12分钟。



作者 | 赵维杰(《国家科学评论》新闻编辑)

          胡振江(北京大学计算机科学技术系教授)

翻译 | 冯丽妃(《中国科学报》记者)


本文译自《国家科学评论》(National Science Review,NSR)Interview文章“John Hopcroft's views on China's education”。


原文链接:https://doi.org/10.1093/nsr/nwaa016

(或点击“阅读原文”跳转)


美国康奈尔大学教授John Hopcroft是1986年图灵奖得主,也是一位拥有超过55年教学经验的教育工作者。


过去10多年中,Hopcroft经常来到中国,为上海交通大学的本科生授课,并帮助该校提高计算机科学教育的质量。


他还是北京大学图灵班指导委员会主任,以及华中科技大学Hopcroft中心主任,并参与了很多旨在提升中国计算机科学本科教育的其他项目。


近日,NSR对话Hopcroft,倾听他对中国教育的看法。

▲ NSR访谈合影



 中国之旅


NSR:您从事本科教学工作多久了?


Hopcroft:我从1964年开始给本科生授课,至今已经50多年了。我喜欢教学和科研,这是我至今还没有退休的原因(Hopcroft出生于1939年,现已81岁)。康奈尔大学的退休计划非常完善,我的工资不会因退休而降低。但是,如果退休了,我还能做些什么呢?


我在小学、中学和大学阶段都遇到了非常棒的老师。他们真心希望我能获得成功。他们对我的人生产生了非常大的影响,我也希望能对其他人产生这样的影响。


NSR:您第一次来中国是什么时候?


Hopcroft:中美关系刚刚缓和,美国人最初被允许访问中国时,我就决定来看看中国是什么样子的。我去了澳门,在那里过境,不过只是出于好奇。


真正参与中国的教育工作是在大约十年前。当时,中国教育部让我帮助他们提升大学教育水平。我和150名教师一起工作,尝试提高他们的教学技能。但后来我意识到这样的工作没什么效果,就建议取消了这个项目。


随后,上海交大的校长找到了我。从那时起,我就一直与上海交大合作,帮助他们招聘教师,提高教育质量。


NSR:中国人怎么找到您的?


Hopcroft:我也不太清楚。但在那之前,我曾在大约15个不同的国家工作,以改善当地教育,包括巴西、智利、墨西哥、沙特阿拉伯、突尼斯和印度等。中国可能是通过这些事情知道了我。


在这些国家,我帮助了一些学生和教师,但很难提高整体的教育质量。现在我明白了,除非政府高层想要改善教育,否则你是无能为力的。在中国,国家总理都将改善本科教育作为首要目标之一。所以在这里,我的工作有机会得到回报。

▲ 2016年李克强总理接见“中国政府友谊奖”获奖学者



 中美之间的一些差异


NSR:现在,您会同时在给美国和中国的学生授课。这些学生有何不同?


Hopcroft:我曾经带30个中国学生到美国待了一个月。他们中的一半人立即接受了美国的理念,开始好奇地探索自己感兴趣的研究方向。但另外一半人仍会问我:“今天我该做些什么?”所以一个主要的区别是,一些中国学生只会做你要求他们去做的事情


我在康奈尔和上海交大为大一新生讲授同样的课程。我发现上海交大的大一新生要比美国顶尖大学的更好。我认为原因在于,美国有很多不错的大学,美国的人才分散在这些学校中,而在中国,最好的学生都集中在所谓的C9高校里。因此,中国顶尖大学的新生比斯坦福大学、伯克利大学或康奈尔大学的新生更优秀


但4年后,我再次面对这些中国学生时,却发现康奈尔大学的学生已经超过了他们。这意味着你们的大学教育并不成功


过去20年里,中国的父母意识到他们的孩子需要大学文凭才能找到好工作。于是,大学生数量急剧增加,大学教师也从30万增加到100万。而问题是,你们是从哪里找到这么多教员的?


NSR:我们需要更多高素质的教师。


Hopcroft:是的。有相当多的中国学生到美国高校攻读博士学位,其中很多人更愿意留在美国。我认为原因在于,中国的高校不能提供他们想要的环境,筹集研究经费和发表论文的压力太大,很多年轻教员不得不为资深教师工作。这不是一个教育学生或者做基础研究的良好环境。


在上海交大,我负责招聘计算机科学的教师。我无法改变整个学校的环境,但学校愿意为我招聘来的教师提供较为宽松的环境。结果也很好,我已经从美国招回了20名教员,我们很快还会再招10人左右。


NSR:一名优秀的教师应具备哪些品质?


Hopcroft:如果我们的使命是培养下一代的人才,那么我们聘用教员时,他们已经做出了哪些研究成果不是最重要的,我们更希望这个人可以在整个职业生涯中都保持活跃。所以我们要寻找的是有创造力的人,他要能不断学习、保持活跃。


在中国,评价高校教师和校长的标准应该改变。对于高校,提高学校的国际排名是一个错误的目标,因为这些排名都是基于研究经费和论文数量的。我们应该用本科教育质量来评价高校,而不是研究经费的多少和发表论文的数量。


在中国,现在已经有了一些变化,我相信中国的高校将会快速发展。


美国的大学和中国的大学还有一个不同之处。美国有足够多的科学家和工程师,因此如果我们需要开展应用研究来实现某个具体的社会目标,公司和研究机构可以雇到人才,来进行应用研究。而大学是不参与应用研究的。


它们应该专注于教育和基础研究。例如,斯坦福大学在上世纪70年代建立了斯坦福研究所,把应用研究从学校转移到了这个独立的机构中。出于同样的目的,麻省理工学院建立了林肯实验室。


但在中国,高校仍然需要为应用研究提供帮助。许多资深教师都积极参与其中。问题是,应用研究可能干扰教育。


如果一名导师在指导学生的同时也在开公司,那么当学生面临着做基础研究还是为公司工作的选择时,导师很可能会要求他们为公司工作。这是一种不应当被允许的利益冲突。


中国已经意识到了这个问题,但可能需要10到20年才能作出改变。当中国培养了足够多的人才时,应用研究就应该搬出大学


在美国,美国国家科学基金会(NSF)资助基础研究,不是因为它们希望完成一个特定的研究项目,而是因为它们希望被资助的教师能培养出下一代的人才。教师们可以研究任何他们感兴趣的课题。事实上,这是美国做过的最好的投资之一。


我们在许许多多的随机方向上进行研究,偶尔在某个方向上,会有人做出足以创造一个全新行业的成果,从而为社会提供数百万的工作岗位,以及数十亿美元的经济回报。


NSR:是的,基础研究可以和教育结合起来,因为二者都鼓励自由探索,但是应用研究应当独立。


 关于本科“精英班”


NSR:您已在上海交大工作了10年左右。您努力的成果有哪些?


Hopcroft:在上海交大,我担任John Hopcroft计算机科学中心的主任。这个中心没有学生,它负责为计算机科学系和其他相关项目聘用教师。我们已经使教学质量大幅提高,很多毕业生已经去美国大学攻读博士学位。我希望在最后,我们可以提升整个上海交大计算机科学系的水平。


NSR:近年来,几乎所有的中国顶尖大学都开设了本科“精英班”,如上海交大致远学院、北京大学“图灵班”和清华大学“姚班”等。您认为这是一种好的方式吗?


Hopcroft:这些精英班的教学水平是和美国顶尖大学相当的,它们正在培养出世界级水平的学生。但是,每个这样的班级通常只有25到30名学生,所以这并不能解决中国的问题。中国必须拓展精英班,最终提高对所有学生的教学水平。你们有这么多有才华的学生,如果能把精英班扩大到所有人,中国的大学将跻身世界顶尖高校之列


NSR:您认为我们能把精英教育模式扩展到研究生教育吗?


Hopcroft:是的。我认为一旦改进本科教学,培养出更好的本科生,那么研究生的质量就会随之提高,研究生教育也会自动改善。但这需要几年时间才能实现。


NSR:中国高校需要更大的计算机科学学院吗?


Hopcroft:我不太确定,但在中国,每个专业可以招多少学生似乎是由政府规定的?


NSR:没错。


Hopcroft:这会带来一个问题,因为社会对计算机科学人才的需求远远大于国家目前的设定。因为国家不允许计算机学院扩大规模,所以许多高校会在计算机学院之外,创建人工智能(AI)、系统科学等其他院系来解决这个问题。


这与美国的情况不同。在美国,一个院系可以决定自己的规模。康奈尔大学有60个系,但有多达10%的学生都是计算机学院的。学生们会用脚投票。


在全球信息革命的浪潮下,我们需要很多主修计算机科学的学生。创建其他实际上还是基于计算机科学的新院系并不明智。不过,我们可以建立一个包括很多不同专业的大的计算机科学学院。

▲ John Hopcroft教授与北京大学师生午餐座谈后合影



 中国高校应更加国际化


NSR:在中国顶尖大学里,很多本科学生在大一、大二就开始参与科研。有些本科生可以在顶级期刊上发表文章,并引以为豪。对此,您怎么看?


Hopcroft:理论上讲,我不认为本科生做研究是一种好的经历。我不鼓励他们这样做,除非他们想要继续深造,去美国大学攻读博士学位,那么他们最好发表过论文。但这是不幸的。


NSR:在日本的东京大学,学生在前两年不属于任何特定的院系。他们没有时间去发表论文,而是在尽可能多地学习知识,做他们感兴趣的事情。


Hopcroft:这很重要。我认为刚进入大学的学生并不知道自己想做什么。


如果我们允许学生进入一个大的学院,可以是工程学院,或者艺术和科学学院,允许他们在一两年的时间里弄清楚自己真正喜欢什么,这将是一个重大的进步。中国的一些大学已经开始在一些学院这么做,但还没有发展到整个大学。


NSR:一些中国本科生会抱怨他们的课程太多,能够用于单一一门课的时间很少。美国的情况如何?


Hopcroft:在美国,学生不必上那么多的课。他们可以只选修相对较少的课程,我也鼓励他们这样做。但是出于各种原因,学生们还是觉得自己应该多学一些课程。


事实上,我不认为上更多的课、经常熬夜就意味着他们能学得更多。我认为,如果他们少选一些课程,但是可以充分复习、充分领会课程的内容,反而可以学到更多东西。而且,如果他们没有那么重的课程,就可以更好地享受大学生活。或主动,或被动,美国和中国学生都选修了很多课程。我不确定我们要如何解决这个问题。


NSR:世界一流的大学一定是全球化的大学。中国大学如何吸引更多的国际学生?


Hopcroft:我认为多元化对于大学非常重要。在吸引留学生方面,中国高校可能会遇到一些困难。其中最大的困难是语言问题,中国大学里的大多数课程都是用普通话授课的,大多数学生也是用普通话互相交流,这会给外国学生带来困难。


但现在已经有商业化的翻译设备,可以帮助解决这个问题。另外,外国学生可能会感到孤独。我们应该建立一些项目,帮助他们与中国学生彼此接触。


在招生方面,你们或许可以联系其他国家的教育部,请他们帮忙,因为很多国家都是愿意把学生送到中国来的。在最开始的几年,要吸引外国学生可能很难。


但是一旦有最初的一批学生来了,他们就会通过互联网把相关的情况传回自己的国家,在这之后,就会有更多的当地学生了解中国,愿意来中国留学。如果能做好国际化,中国大学的水平一定会大大提高。


 奖励优秀计算机科学教师


NSR:一位好的教师应当具备哪些品质?


Hopcroft:好老师最重要的标志,是他/她是否关心学生的成功,而不在于他/她掌握多少知识,或者多么擅长讲课。


我刚刚提到,我遇到了非常关心我的成功的老师。我上的是天主教小学,那里的老师们只有高中毕业,他们加入教会学校,是因为他们真的想帮助学生,而他们没有大学学位这件事其实根本不重要。他们想帮助我学习。他们希望我能有一个成功的人生。这是你能去评价的最重要的东西。


NSR:中国教育部提出了一项政策,要求每位大学教授都必须给学生上课。您认为这是一项好的举措吗?


Hopcroft:在我看来,教师的使命就是培养下一代的人才,所以有大学教师不去教书是一件很疯狂的事情。在美国,我们不会允许这样做。正如我提到的,我们应该逐步把从事应用研究的教师移出高校。


NSR:2018年,您提议发起了“高校计算机专业优秀教师奖励计划”。第一年的26位优秀教师是怎样选出的?


Hopcroft:我们首先选择要评价哪些课程。我们选的都是基础专业课,而不是小班课程。然后我们派评委去听课,对于每一门课程,会有两位评委去听两节不同的课,并进行打分。他们会针对教师是否熟悉讲义,讲义是否涵盖最新进展,教师是否与学生互动,以及有多少学生在听讲、有多少学生在玩手机等方面进行打分。最后,我们会选出最好的老师,并给他们颁奖。


2018年,我们只评价了9所顶尖高校的课程。2019年,这个计划将扩展到约50所高校,并且奖励50名教师。有很多人参与了这个项目,我们正准备建立一个非营利组织来运作它。


事实上,我已经获得了政府的许可,来对中国50所顶尖大学的计算机科学教育进行评价和排名。我们将派45名评委到各个大学去,他们会坐在教室里听课并且打分。


在第一年,也就是2019年,我们的排名结果不会公开;我们只把结果告诉各个大学的校长,让他们有一年的时间来改进,在这之后,2020年的排名结果将会公开。这个排名可以帮助高中毕业生和家长进行择校。


NSR:谁在资助这个奖项?


Hopcroft:获奖的教师会获得约7万元的奖励。这个项目由10家中国公司资助。我去拜访这些公司的时候,它们都非常爽快地愿意提供资助,因为对它们来说,这是一项很好的投资,如果我们改善了本科教育质量,它们就能够招聘到更好的人才

▲ John Hopcroft教授在首届“高校计算机专业优秀教师奖励计划”颁奖典礼致辞



 教育的精神


NSR:在您看来,教育的目标是什么?我们应该培养什么样的学生?


Hopcroft:我认为我们真正要做的,是教育学生更好地生活。技术教育对学生就业和国家发展都很重要。但我们也需要提供更广泛的教育,包括历史教育、社会教育等,这会让人们有能力做出正确的决定,以应对这个不断变化的世界中的各种问题。


教育的另一个目的是帮助人们享受生活的方方面面。我不认为人们可以完全理性地计划自己的生活。当有机会选择一种或另一种生活方式时,我认为你应该选择那个你真正喜欢的。如果生命只有一次,就应该充分享受它。


所以,我反对一些学生花太多时间学习。我上小学时,早上9点开始上课,下午3点放学,没有作业。我很享受我的小学时期,通过与其他学生互动、打球和探索城市,我在课堂之外学到了很多东西。中国的小学生很忙。我不知道他们是否享受这种生活。


NSR:过去的几十年来,科学有了很大的发展。也许,和你们那个时候相比,现在的小学生要学的东西更多了。


Hopcroft:现在确实有大量的科学研究成果,但你不可能全部学会。如果试图强迫别人去学他们学不会的东西,那是行不通的。更重要的是学会如何学习,以及不同的学科是如何组织起来的,这样当你需要的时候,就可以很快地找到并使用所需的内容。


NSR:要培养一个优秀的人,最重要的教育阶段是什么时候?小学、中学,还是大学?


Hopcroft:我对这个问题的回答可能会让你大吃一惊。这些都不是,而是一个孩子人生的最初两年。


有实验表明,头两年对人类大脑的发育至关重要。要有稳定的环境和良好的营养,大脑才能学会如何学习。只有这样,孩子们上小学之后才会有好的表现。如果计算一下投资回报比,你会发现为每个孩子创造稳定的环境是最划算投资之一,对中美两国都是如此。


在美国,我们应该关心城市的贫民区,努力为那里的孩子提供稳定环境。这对儿童和国家都有好处。


在中国,很多家庭中父母双方都有工作,孩子由祖父母照顾。祖父母也许能提供足够的食物,但那是不够的。孩子们需要更多的情感关怀和早期教育。当他们抬起头,他们会希望看到有人在身边,对他们回以微笑。


这些问题不会马上解决。所以,我现在将重点放在本科教育上。解决本科教育之后,我会转向幼儿教育。这将是一个昂贵而复杂的项目,但我希望能做一些有用的工作。

▲ John Hopcroft教授在北京大学开设“信息科学中的数学”暑期课,该课程向全校学生开放



 计算机科学的未来发展


NSR:您还在做研究工作吗?


Hopcroft:是的。我现在对深度学习很感兴趣。人们正在很多领域中应用深度学习,但没有人知道它背后的原理是什么。我想把研究重点放在这个问题上。


另外,如果深度学习只是纯粹实验性的,那么我们就很难向学生讲授它。所以我想知道它背后的理论基础,以便更好地教授我的学生。这对我来说是一个特别的动力。


NSR:中国研究者在深度学习的应用方面做了很多工作,但很少有人像您一样研究它的理论基础。如何改变这种情况?


Hopcroft:我认为最主要的问题是,中国是用发表论文来评价研究者的。但如果你要做基础研究,就很难发表论文。


实际上,我在20世纪60年代获得普林斯顿大学教职的时候,没有发表过任何一篇论文。中国文化似乎更喜欢客观的衡量标准,比如论文和资助。如果你们能建立一个值得信赖的委员会,摆脱掉这两个指标,根据创造力和求知欲来评价研究人员,从长远看,这将极大地有利于基础研究


NSR:有人说下一个人工智能(AI)的冬天即将来临。您赞同吗?


Hopcroft:我不这么认为,因为有这么多领域都在应用人工智能技术,它的应用已经从计算机科学扩展到很多其他行业,如医药、金融和制造业等。我认为在将来,AI将是每个人都应掌握的基本技能,就像现在的数学一样。


但我必须指出一点。人工智能,或者说深度学习,现在还不是真正的智能;在当前阶段,它只是模式识别。它可以进行图像识别或翻译,但不能理解对象的功能和情景。当我们能够理解功能和情景时,这将是另一场伟大的革命,它将使人工智能更加智能化。


我们现在还不知道如何实现这个目标,但我相信可以在40年内解决这个问题。对一些疯狂方向的基础研究和自由探索将带来惊喜。


NSR:在计算机科学中,除了人工智能,还有哪些重要的方向?


Hopcroft:有很多重要的方向。安全和隐私是一个主要问题。当我们使用搜索引擎时,它会收集关于我们的很多信息,从我们喜欢什么到我们即将去哪里。搜索引擎之所以是免费的,就是因为它们把我们的隐私卖给了其他公司。


另一个问题是分布式网络。我们曾经认为一台计算机就是由一个人拥有和控制的。但是现在已经形成了世界性的计算机网络,其中一些计算机为对手所有。这些网络控制着我们的工业生产,而问题是如何才能保证它们的安全?在这一领域,以区块链概念为代表的理论已经在不断发展。


信息存储也很重要。我们怎样才能保证计算机中或云端上的信息安全呢?微软公司在报废存有重要信息的电脑时,不仅会对内存进行格式化,还会直接将电脑粉碎掉。


社交网络上的海量数据也在影响着我们的社会。它们会影响许多方面,从美国大选到疾病传播。因此,社交网络的影响也需要进一步研究。


我们生活在一个信息时代,这和我们父母曾经生活的时代完全不同。因此,计算机科学还有很多领域需要探索。AI是一个有趣的例子,但绝不是这个领域的全部。


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