美国大学课程那些事儿：选课，听课和自学
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作者：Jack
转载：漫漫留学路
注：本文仅针对本人的一部分课程情况，并不能代表所有美国大学。
上次更新还是在半年前，讲的也不是学校的事儿。虽说这个公众号的名字叫“漫漫留学路”，但最火的文章竟然是一篇讲苏联历史的文章。一篇文章的点击量超过了日常点击量的十倍……
本篇文章将回到我的老本行，看看一个普通美国大学的课程系统到底是怎样运作的。当然，一个大学有着数百个专业，每个学院的规则都有所不同。介绍大学课程的方方面面显然是不太现实的。因此，我将讨论其中最热门的三个话题：选课，听课和自学。
选课真的很重要！
一个常见的问题是：“美国大学的课程难吗？” 这个问题是完全没有答案的。你能说清华姚班的入门课和某个不知名二本学校的入门课有着完全相同的难度吗？答案是显而易见的。
那同一个学校的同一门课程会有着同样的难度吗？当然也不是。大学只会给每一门课限定一个大致的范围。而具体的难度，深度，考试以及上课方式都是由授课教授所决定的。
举两个例子：
教授A的Python进阶课并没有线下课。他把所有的讲课视频录好并放在网上。讲课过程约等于把PPT复读一遍。如果学生要提问的话必须去某个线上交流平台提问（教授很少回答）。考试不难，但作业量很大。
教授B的Python进阶课既有线下也有线上。两者内容基本一致，他会把去年线上教学的视频以及讲义在网上公开。不光是学生，任何人都可以看。上课内容浅显易懂，深受学生欢迎。然而，讲义内容极多，且是用纯HTML语言写成，不存在排版。
讲义大概长这样（应该是没用CSS Styles写个居中class，大屏看着特别难受）
Quiz多，作业量大。期中期末比较难（考很多在讲义里很多细枝末节的要点）。总体课程难度较大，但收获颇丰。
如果是在座的各位该如何选择呢？到底是选择教授A还是教授B呢？到底是选择高GPA还是学到真本事呢？
这样的选择会发生在每一个学期的每一门课。选择“水”一个高GPA并不是件可耻的事。这更多取决于每个学期的课程安排。
除了上文提到的课程难度，课程安排一般有如下几个维度：通识课程要求，专业课程要求，时间，学分要求等等。
与国内大学类似，美国大学也有通识课程与专业课程要求之分。以我们学校的规定为例：哪怕你的专业是艺术，你也必须要修几门微积分以及科学课（一般称之为Lab science）。同样的，我作为CS学生也需要修社会学以及人文课程。通识课程是每一个学生毕业的基础要求。大部分学生都会在前两年内满足所有通识课程的要求。因为剩下的两年会花在实习以及专业课上。
不同专业的专业课要求也是天差地别。机械工程专业的学生为了保证在四年内毕业必须要在每一个假期额外修学分，而经济专业的学生则可以在假期随意去夏威夷旅游。这其中的巨大差异来源于专业课的数量与难度。
大学的课程与高中有所不同的是，大学的一门课往往伴随着是另外一至两门课。一般课除了讲解（Lecture）本身以外，往往还有讨论课（Discussion）。有些课甚至还有实验（Lab）。 少数Lab也可以获得学分。
如果只选择了Lecture，而没有选择Discussion或Lab，你选择的Lecture也最终会被取消。因此，选课时也一定要为Discussion和Lab留出时间。然而，如果某门必修课的Lecture与另一门课的Discussion发生了冲突，那Discussion一定是被优先放弃的对象。毕竟一门课的Discussion往往有六七个选择，而Lecture只有两个甚至是一个。
最后，课程时间也是一个值得反复思考的因素。我一般遵循着如下几个原则：
一定要给自己留出至少半个小时的吃饭时间
晚饭后（也就是下午六至七点后）不要再安排任何课程
要给自己留一个完整的时间段来写作业
总而言之，一个好的课程规划能让大学生活足够充实而又不至于过度劳累。GPA也能有一定的保障。相反的，一个糟糕的课程规划能够毁掉一整个学期，最后“吃力不讨好”。在大学的前一两年，专业课以及通识课应该保持一个相对的平衡，防止压力过大（如果感觉压力太大可以在第二学期一开始将课程取消掉）。
听课还是自学？
从小学开始，老师们就教导我们要“认真听讲”。大部分学生以及家长也将之视作金科玉律，仿佛学习中的一切问题都可以用“没听讲”三个字加以解释。这在大学之前也似乎有些道理。无论是高考还是AP考试，本质上都只是标准化考试而已。对于绝大部分的老师而言，他们已经教过几届甚至是十几届参加过考试的学生了。而对于绝大部分的学生而言，这大概率是他们人生中第一次大型标准化考试（复读生除外）。因此，听取老师的教诲就能事半功倍，节省大量时间。当然，在国内，你除了听老师上课以外也别无选择，还不如老老实实坐在教室里。
但是，在大学里，一切都变了。学生有了选择一部分课程的权力，课程安排也不像高中时期那么紧凑。更为核心的是，大学是与社会接轨的（这也是大学存在的意义之一）。大学和社会都有着多样化的评价体系。社会并不像高中或者美本申请那样如同有着线性的成功路线。甚至“成功”二字的定义在每个人的心中都有不同的答案。“勤劳致富（笑）”是一种成功，生来就是赵家人也是。
然而，从另一方面来看，大学和社会却又是不接轨的。很多大学的C++语言课还在用Visual Basic 6.0。既然这玩意儿连微软自己都宣布不再支持了，那工业界还有哪些企业会用呢？
"(Article 01/18/2018) No longer supported"
大学教授的授课水平往往也是参差不齐的。一位在学术圈享有盛名的教授在上课时可能只会念PPT。而一位没有教授职称的Lecturer（我也不知道该怎么翻译成中文）可能是整个系最受学生欢迎的老师。这种现象只会随着大学水平的上升而缓解，但永远不可能被完全消除。美国大学生喜欢用ratemyprofessors.com来查看每一个教授的评价。学生可以在网站上评价自己的授课老师。任何人也能看到这些评价。高评分老师的课程永远是最先被抢完的。
大概长这个样子
正是因为上述的原因，老老实实去听课可能并不是一个最优解。以文中那个只会念PPT的教授A为例，假如Python大作业所需的知识量是100%的话，教授在课堂上只会讲30%或者是40%的内容。那么，作为学生的我们还有必要在这种课程上浪费时间吗？
就像齐奥尔科夫斯基所说的那样：“地球是人类的摇篮，但人类不可能永远生活在摇篮中。”同样的，学生也不可能永远生活在“学校”这所摇篮当中。当我们走向社会时，难道每一项知识都能有优秀的老师来教授吗？当然不是的。
一个不得不承认的现实是：计算机科学（尤其是软件）可能是世界上拥有最多自学资源的学科。无论是基础的编程语言，如Java，Python，C++等；还是算法和数据结构，网上都有无数的资源。我在这里就不具体推荐了（Youtube和B站都有教学视频）。更为兴奋的是，大部分资源是免费的。
有关自学，我在四年前曾写过一篇从宏观层面谈论自学的文章：论自学。很多观点已经在这篇文章中阐述过了。
然而，当我进入大学时才发觉，很多人最缺乏并不是自学理念本身，而是作为现代人的基础能力——有效挖掘并处理信息的能力。有些十八九岁的大学生，竟然连学校的开学或是放假时间都要在微信群里反复询问。似乎在他们眼里，这个世上似乎没有一个叫做“搜索引擎”的东西。
毕竟这些人可能连UC application官网都未曾打开过，什么事儿都是由机构代劳的吧。
还是以Python自学为例，来聊聊如何从零获取有效信息。以“Python＋自学”作为关键字，在百度上搜索就能获得不少信息。但是，由于Google对于内容农场的放纵（不对简中内容做任何管理），导致无法使用简体中文搜索到有效信息（计算机科学便是其中的重灾区）。在Google上搜索可以直接以英文"Python Tutorial"作为关键词。
在此时，第二个问题就出现了：到底哪些信息，哪些网站是有用的呢？我的方法是多重确认。如果Stack overflow，贴吧、知乎、v2ex、以及reddit上都提及某个网站或是某本书十分出色时，我大概率会将这条信息纳入我的选择范围内。另外两个重点是信息的可信度和时效性。一位名校计算机博士的回答显然是比普通人要高一些的。然而，如果这个回答写于2012年，那读者也需要好好考虑这样的回答在2022年还是否具有参考意义。毕竟那还是python 3.3的时代。
Stack overflow，reddit，知乎都行
像coursera或是udemy之类的网站也行，下载书籍可以直接去library genesis，z library。实在下不到就直接在pirate bay里搜BT种子（还可以用tor）。至于如何科学上网我就不提了，反正方法很多。
有些时候，我是真的不理解我们这一代人。我们出生在一个信息大爆炸的时代。获取知识的门槛已经被互联网大大降低了。但是，很多人如同巨婴般永远只知道向自己的父母和朋友伸手去“要”资源，而从来没有想过主动寻找资源。
贴吧老哥的那句名言真没错：“问百度呀，傻瓜！”
以上书籍都是我在互联网上独自了解并下载的。我也不是什么权贵，也没有什么获取资源的“特殊渠道”。既然我能做到，为什么你不能呢？
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