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讓 AI 成為放大教學規模的助力，而不是取代學習本身。卡帕西提出「雙重勝任力」的概念：學生既要會用 AI，也要能在沒有 AI 的情況下獨立思考

 與其花力氣「抓學生用不用 AI」，不如直接承認現實、把整套教育制度翻新！前 OpenAI 研究員安德烈・卡帕西直言，AI 進入校園已是不可逆的常態，禁止只會製造對立與壓力，而且從技術原理來看，所謂的 AI 作業偵測工具「注定會失敗」。

卡帕西認為，教育不該再幻想把技術關回瓶子裡，而是應該預設學生一定會在課外作業中使用 AI，乾脆把評量重心轉移。他主張，真正的能力驗證應回到課堂中進行，由教師在場監督，無論是閉卷、開卷，甚至開放使用 AI，都比事後猜測「這是不是 AI 寫的」來得誠實且有效。這樣的設計，能讓學生在壓力情境下展現理解、表達與推理能力。

不過，這並不等於無條件擁抱 AI。卡帕西提出「雙重勝任力」的概念：學生既要會用 AI，也要能在沒有 AI 的情況下獨立思考，就像人人都有計算機，但仍必須懂得心算，才能發現工具出錯的時候。讓 AI 成為放大教學規模的助力，而不是取代學習本身。

https://www.techbang.com/posts/126712

火爆的斯坦福“不寫一行代碼”計算機課，到底在教什麼？(Eric Hsu)

 //Eric Hsu

火爆的斯坦福“不寫一行代碼”計算機課，到底在教什麼？

快刀青衣

上周，斯坦福計算機系的CS146S這門課在我的X（原Twitter）裡刷屏了。這裡說一下，CS就是計算機科學的意思。這門斯坦福計算機系的課程全名叫《現代軟體發展者》，授課老師米哈伊爾·埃里克（Mihail Eric）說過一句話：要在不寫一行代碼的情況下完成所有課程專案。

就是這話引爆了輿論。不少自媒體直接拿來就用，宣稱以後程序師再也不用學代碼了，這是編程的終結，AI已經讓碼農失業；也有網友更直接，說斯坦福這是在培養“提示詞工程師”，以後連代碼都不用看懂了。

看到這些短視頻時，我的第一反應是：斯坦福計算機系真的會開一門這麼“傻瓜”的課嗎？帶著這個疑問，我找到了課程的完整教學大綱，還看了一些深度分析。結果發現這些媒體都理解錯了。這門課不僅不是“降維打擊”，反而是“升維要求”。說實話，它對計算機基礎能力的要求，比傳統課程只高不低。

所謂的“不寫代碼”，其實是一個徹頭徹尾的誤導性說法，或者說是一種爽文寫法。這種說法就像“躺在家裡天天刷短視頻，不用工作，天上突然掉下一個白富美，死心塌地帶著巨額財富非要嫁給自己”一樣，只能在腦海裡想想，不能當真，更不能誤人子弟。

咱們先搞清楚這門課到底在教什麼。首先，CS146S這門課程，從課程編號就能看出來，是一門高年級課程。這裡，我岔開分享一下斯坦福的課程編號規則，還挺有意思的，也方便你以後看到斯坦福的計算機課程時，馬上知道它屬於什麼等級。

咱們開頭說過，CS是計算機科學的意思。重點在146這個數字，在編號體系裡，編號為1到99的課程，通常是基礎課或通識課，面向包括非計算機專業在內的所有學生；而100多的基本是計算機本科生專業課程。最後的字母尾碼S含義比較靈活，通常是課程主題或特別班的縮寫。

所以，翻開教學大綱你就能發現，這門課的設計，不是在學校禮堂裡搞一個那種AI編程的通識公開課，而是預設學生已經完成數據結構、作業系統、軟體工程這些傳統CS課程。也就是說，選這門課的學生本身就有扎實的編程基礎。

課程大綱裡的內容相當硬核，比如第二節課就要構建自訂的MCP伺服器、編寫終端自動化腳本、搭建AI測試套件。這些內容的技術深度，遠超任何圖形化的低代碼工具。更關鍵的是，學生必須具備識別AI幻覺、發現邏輯漏洞、排查安全後門、優化性能問題的能力。換句話說，你得看得懂代碼，還得看得出代碼的問題。

那“不寫代碼”到底是什麼意思？其實是代碼的生成方式變了。

在這門課裡，學生不需要一行一行手敲代碼，但他們要做的事情一點都不簡單：用自然語言向AI下達清晰指令，讓AI生成代碼，然後對AI生成的代碼進行嚴格審查、測試和驗證。需要注意的是，這裡的產出物可不是拖拽式低代碼平臺生成的玩具，而是標準的、工業級的代碼，Python、TypeScript、Rust這些語言一個不少，運行在真實的伺服器和架構上。

這就帶來一個有意思的矛盾：不寫代碼，不等於不需要懂代碼。恰恰相反，這門課對學生的要求是升維的。傳統編程課，你只要會寫就行了，語法對了、邏輯通了、能跑起來就算過關。但在這門課程裡，你不僅要懂代碼，還要懂系統架構、數據流程轉、介面設計，要理解大模型的工作機制、智慧體的架構邏輯。因為你要指揮AI完成複雜工程任務，如果你自己都不清楚系統應該長什麼樣，AI怎麼可能幫你做出來？

值得一提的是，授課老師米哈伊爾·埃里克是斯坦福計算機系畢業的，之前在亞馬遜Alexa擔任AI科學家，還創立過AI代碼工具公司。這樣的背景說明，他比誰都清楚大模型的局限性和風險，開這門課也不是為了趕時髦。

所以，CS146S的核心不是“不寫代碼”，而是“編程方式的轉變”。從手動編寫代碼，變成用自然語言編排系統、用測試驗證品質、用邏輯推理發現問題。這種轉變的本質，是從“碼農”變成“架構師”的思維升級。

在我看來，這種轉變背後，其實藏著一個更深層的變化：驗證能力正在取代生成能力，成為程序師的核心壁壘。也就是說，“品味”正在決定程序師的護城河。

有一些場景，可能在外行人看來特別不可思議，比如一群程序師會圍著一台計算機螢幕指指點點，由衷感歎“太美了”。你以為他們在看什麼亂七八糟的東西，擠進去一看，才發現他們在看黑色窗口上的綠色代碼，還用“美”“帥”這類明顯形容人的詞來誇獎代碼。這就是優秀程序師的特質，和優秀的作者、優秀的設計師一樣，他們不僅會做，更重要的是對自己領域的作品有審美能力。

過去，寫代碼是技術活。你得記住語法規則，知道各種庫怎麼調用，一行一行把邏輯翻譯成計算機能理解的語言。這個過程慢，還容易出錯，但好處是你對每一行代碼都心裡有數。現在AI把代碼生成這件事變成了容易事，幾秒鐘就能吐出幾百行代碼。那麼問題來了，這些代碼靠譜嗎？

說實話，AI寫代碼確實快，一天寫上萬行都不在話下，但它也確實愛犯錯。有時候是邏輯漏洞，有時候是安全後門，有時候是性能低下。更要命的是，這些錯誤往往藏得很深，表面上代碼能跑，實際上埋了一堆雷。這就要求程序師必須具備一種新能力：在不親自編寫代碼的情況下，通過測試、邏輯推理和對系統的理解，來判斷AI生成的代碼到底有沒有問題。

這種能力，可比寫代碼難多了。寫代碼是確定性過程，你知道輸入是什麼、輸出應該是什麼，中間邏輯一步一步推導就行。但驗證代碼是開放性問題，你得想到各種邊界條件，考慮各種異常情況，從系統角度去審視這段代碼會不會引發連鎖反應。這需要更強的抽象思維能力，也需要更深的系統理解。

所以現代程序師的職責，不僅是指揮AI，更重要的是擔任AI的“看門人”。在CS146S的課程設計裡，有個很重要的環節是教學生如何識別“AI垃圾代碼”——那些不加節制地堆積起來，導致代碼庫膨脹、邏輯混亂、難以維護的垃圾代碼。

從這個角度看，也能說明CS146S要求的能力比傳統編程課高。傳統課程只要會寫就行，這門課卻要求你不僅會寫，還得會審、會測、會判斷，這可比之前難多了。

不過，對於這種教育變革，國內學者的態度要冷靜得多。南京大學軟體學院副院長劉嘉老師，他也就斯坦福這門計算機課發了一條朋友圈。他認為，像斯坦福CS146S這類“AI-native軟體發展課”，大概率會成為未來計算機科學體系的一塊重要拼圖，甚至可能成為非專業學生的必修課，但有個前提是，它不能替代傳統的基礎課程。

劉嘉老師的邏輯很清楚。學生要驗證代碼、判斷代碼品質，靠的是什麼？是對底層知識的扎實掌握。你得懂數據結構，才能判斷AI生成的演算法效率高不高；你得懂作業系統，才能發現AI寫的多執行緒代碼有沒有鎖死風險；你得懂網路通訊協定，才能看出AI設計的介面會不會有安全性漏洞。所以僅僅會用AI工具，遠遠不夠。

他還特意強調了一點，從米哈伊爾·埃里克的教學大綱來看，CS146S是一門高年級課程，預設學生已經完成了數據結構、系統、軟體工程這些傳統課程。也就是說，這門課的定位是“在扎實基礎之上，學習如何與AI協作”，而不是“用AI替代基礎學習”，這個順序不能顛倒。

更有意思的是，劉嘉老師還提出了一個他正在糾結的問題：AI編程課程到底應該面向低年級學生，還是高年級學生？他認為，AI編程未來應該成為大學的基礎類課程，就像高等數學和英語一樣。因為在未來，即使是非計算機專業的學生，也需要具備低門檻的AI編程能力——比如寫腳本、處理數據、編寫自動化報表。這些能力可能會像使用Word和Excel一樣，成為最基本的職場技能。

基於這個判斷，他提出了三層課程設計思路。第一層是通識課，叫《AI與計算表達》，目標是讓所有學生看懂一點代碼，能用AI編寫程序解決身邊的小問題，並且敢於懷疑AI寫的代碼。第二層是理工和經管專業的基礎課，叫《AI輔助編程與分析》，目標是讓需要用代碼的學生會用AI寫工具和實驗，有一定的修改能力，培養迭代提示詞的能力和習慣，還有代碼驗證能力。第三層是實踐訓練營，叫《AI4Code Bootcamp》，目標是讓有意願深入的學生能為一個真實場景設計人機協作方案，並做出可用的原型。

這個三層設計思路，其實揭示了一個事實：AI編程不是讓編程變簡單了，而是讓編程的門檻和天花板同時發生了變化。門檻降低了，普通人也能用AI完成一些基礎編程任務；但天花板也提高了，要成為真正的高手，你需要掌握的知識反而更多、更複雜。

對咱們同學來說，這件事意味著什麼？

我覺得最重要的一點是：別被“不寫代碼”這種說法誤導了。AI確實在改變編程方式，但它改變的不是“編程變簡單了”，而是“編程能力的定義變了”。現在，會編程意味著你會設計系統、會驗證品質、會指揮AI，這要求其實更高。比如我們這樣的互聯網公司產研團隊，以前程序師的界限很清楚，有前端工程師、架構師、後端工程師、測試工程師，但是在未來，這個界限會非常模糊。每個人都應該能在AI幫助下，完成一個方向的閉環工作，不會再出現自己寫完代碼、其他工程師來測試的情況。

當然，過去一段時間，也有不少家長問我，AI時代是不是還需要讓孩子學編程。我的建議是，如果孩子喜歡，還是可以學的。因為一些青少年編程課，教的不是成年人的編程技能，而是面對問題的邏輯思維能力。不過家長也要留意，有些編程課只是讓孩子拖拖拽拽生成點兒互動小遊戲，但沒有任何思考環節，這種課程還不如讓感興趣的孩子自己在家玩《我的世界》這類需要動腦的遊戲。

相關連結：斯坦福CS146S課程

https://bulletin.stanford.edu/courses/2274401

UC Berkeley’s introductory machine learning course gets optimized for the AI age 值得一讀

UC Berkeley’s introductory machine learning course gets optimized for the AI age　值得一讀

UC Berkeley’s introductory machine learning course gets optimized for the AI age　值得一讀


“In the end, we can never be fully up-to-date in a field that’s changing so rapidly, and I think that’s okay,” said Gonzalez. “Our goal at UC Berkeley isn’t just to prepare students for what’s now, but maybe more critically, we want to help students learn how to quickly adapt to challenging new concepts.”
～～UC Berkeley’s introductory machine learning course gets optimized for the AI age
By Tiffany Lohwater | November 12, 2025

https://cdss.berkeley.edu/news/uc-berkeleys-introductory-machine-learning-course-gets-optimized-ai-age

最新一期遠見前二篇與我們相關：

1. 同學要得

AIA國際事務所獎首位台灣得主！姚仁喜：好的建築作品，要碰觸最根本人性 萬年生https://www.gvm.com.tw/article/126157

2. 柏克萊大學徹底以AI 改變全大學課程.....十年來最大的新學院 Computing, Data Science......

 Hanching Chung

Explore Berkeley Computing, Data Science, and Society　https://cdss.berkeley.edu/

CDSS.BERKELEY.EDU

College of Computing, Data Science, and Society | UC Berkeley

Artificial Intelligence in Schools by Thomas Nygren

 Artificial Intelligence in Schools by Thomas Nygren

A practical and research-based guide for educators on the opportunities, challenges, and ethical use of AI in schools

https://cup.org/3JYDDuY

規定等第制比例一事。怎麼應付 AI 。他們的三民主義課......：此篇6千多人按讚：這麼苦澀的政治思想也能教得超級有趣。彷彿是種懾心邪術的演練

凌晨四點，立於體育館孫文銅像前背誦三民主義。
這彷彿是種懾心邪術的演練，不過好像三十多年後才見真章。恭喜帝君！
好在不是僻邪劍法。

Emmy Hu  （胡采蘋）

Emmy追劇時間

此篇6千多人按讚

講起三民主義有一件非常神奇的事情，我高中是唸天主教學校靜修女中，當時學校請了非常厲害的台大三民主義研究所博士生來教我們，現在改成國發所了。

我還記得老師叫做秀玲（周秀玲？林秀玲？），個子小小，長得超漂亮，很有女人味，她上課講得超好，就是把國父思想當作政治哲學在教，解釋當時的環境背景，孫文說這句話是什麼脈絡，很多荒謬的地方被她一講，變得完全不無聊了。

像國父說什麼兄弟個人之創見，她就會說這也不是什麼創見，其實當時誰誰誰也這樣主張，孫文是因為什麼原因所以採取了這個立場。講到民族主義她就會跟我們說某幾段可以直接跳過去、完全不會考；而某幾段如果要考，一定是個什麼考法，因為沒有別的考法了，你是出題老師也想不出來怎麼考。

講到民生主義是真的很有趣，因為有地租啊、漲價歸公啊、平均地權啊、直接徵稅啊、交通運輸收歸公有、貨暢其流，很多主張都很有趣。

現在想想我覺得民生主義真的很有意思，他真的是在討論現實的問題，甚至孫文的主張還可以出計算題。我好像高中的時候就對這類財經相關的題目特別有興趣，當時也超愛經濟地理，還自己做各種題解，簡直痴狂，後來做財經新聞可能真的是個人興趣使然。

最神奇是，到了聯考前最後一個月，學校已經停課了，大家會在家裡或到學校去溫習功課，這個漂亮老師還特地跟我們約好，等大考中心確定入闈名單，她就會來幫我們畫重點。

她來的時候就一章一章帶我們翻過兩本課本，她會說這邊考的機率很大很大啊，因為這次入闈的某某老師是專攻這個領域，這幾段一定要讀熟。然後她還會說哪些章最重要，哪些章如果沒時間了就不用看，完全沒有這個領域的老師入闈。她還會題解哪些題目可能會怎麼考，更神奇的是，她竟然真的猜中了某一個申論題，因為那是某某教授的當家領域，導致我拿到考卷時都要尖叫了。

本來大家最恨的課程，有人還要凌晨四點起來背的課本，竟然我們輕輕鬆鬆讀完了，我最後考出來三民主義還比高標多了二十幾分。本來我設定自己的目標是清大經濟系，結果沒想到最後多了二十幾分，上了政大新聞系，說起來這位老師的幫助算是很大（每一個老師的幫助都非常大，國文英文數學歷史地理都是超好的老師）。

所以這個世界真的是有讀書天才，這麼苦澀的政治思想也能教得超級有趣。

梁國淦

我剛上博士班的時候，

到羅斯福路上一家國X補習班打工，

當物理解題老師。

有一天傍晚在辦公室坐著等上工。

三民主義名師陳X烜大喇喇地走進來，

對著辦公室的大總管---

其實是一位離三十歲都還有相當差距的小姐---

大聲問道：

「XXX妳今年內應該要結婚了吧？」

這種問題現在不能在職場問了吧？嗎？

但補習班其實恐怕是更落伍的一種職場。

正當總管姐一臉扭曲不知如何回答的時候，

他自己又笑著接著說：

「今年內沒結的話，就要等明年了。」

回想，跳級而匆匆唸完高中課程的我，

三民主義那一科其實

就是把一本約一百二十頁上下的

陳X烜編的講義背完而已，無暇多顧。

結果考了個 62 分，我已深深感動。

但三民主義大師口德和腦袋就這樣水準？

那天還真有點幻滅。

好在我沒時間多唸這科。

大學的國思課我也幾乎沒收穫，

兩學期也都一樣是 62 分。

中毒不深。

梁國淦






據我所知，
學校曾就規定等第制比例一事
向學生做過調查。
據部分學生對我反映：
「有人填贊成嗎？」
但是學校好像總是選擇
經由向媒體放話的方式
解決這個問題。
昨天又向媒體放話了。
好像設定 15% A＋ 上限
是板上釘釘的事了。
技術上也沒什麼難的。
既然是學校要求的我沒辦法，
期末就是把原始成績整體調整，
直到 A+ 比例小於 14%。
同學應該也怪不得我。
我一般的調法是：
先把原本的百分制試算成績 x
假裝是 (100-x) 滿足某個泊松分布，
把那個參數估出來
（泊松是平均值等於標準差的分布)，
那麼原來的 x 就有一個
在泊松分布中對應的位置。
再來就是調這個參數來換算新成績。
這樣不會發生調整後有人超過滿分的情形。
好了，只能這樣了。
雖然，原本等第制就是
1. 不是在跟你講比例，
是在講你有沒有符合學習效標；
2. 把成績粗粒化，減少學生斤斤計較。
如果覺得粗粒化不好、比例更重要，
就應該捨棄等第制，
承認十五年來這個國家
所有人的教育觀念不進反退。
很難嗎？一點都不難。
比起來，
去改出個沒有理念的「比例等第制」，
我覺得是更丟臉的。
但是只要學校下條子規定，我就會照做。
我的工作不是滿足學生追求成績的渴望。
同學們，開始做好
要幹掉你旁邊的人的準備吧！
還有，要祈禱校園不會變成
拿成績潛規則橫流的場域。
---

談了怎麼應對

等第制要限制比例的未來，

就想順便談談我準備

怎麼應付 AI 好了。

前兩三個學期，

我都有讓某些班級進行開書考試。

但現在的開書就是什麼都開了。

因為很多學生沒有紙本書、

沒有紙本筆記。

怎麼禁用 3C？

一旦開放使用，

尤其是上學期兩班都是八十多人，

「彼此討論」助教還是有在盯，

但使用 AI 就抓不勝抓了。

還好我的題目通常用 AI 也很難正確回答。

考試尚且如此，

作業是要怎麼防止使用 AI？

有人或許會說：

防止不了，何不轉為鼓勵學生使用 AI 輔助學習？

這句話在我聽來就是在說：

「我學的東西和科學沾不上邊。」

我的題目通常用 AI 也無法正確回答，

除了總是想辦法自己出題、不抄別人的題目外，

我重視最嚴格的邏輯思考是最重要的原因。

AI 給的答案，往往不能符合最嚴格的邏輯考驗，

也往往用了不應該帶入科學思考中的非科學思維。

但是要改兩班各八十多人的考卷/作業，

我們有時間辨別出所有做答中的

所有可能存在的詭辯嗎？

如果我是要為導正學生沒學透徹而產生的詭辯，

我能認為是我份內的責任。

但是要我去和學生（可能是）託 AI 代勞的作業

之中的詭辯奮戰，

究竟是為誰辛苦為誰忙呢？

所以這學期開始，我的熱物理課

乾脆把所有習題的答案都給學生。

有的題目，

是給多種可能解法中的一種。

通常是最基本的笨方法。

這麼做的目的，

是讓學生根本不用去搜尋、去問 AI，

就有正確的解答可以學習。

不要等他們查到錯誤的解答之後

才想幫他們改正。

那成績要怎麼辦？

如果你寫出不一樣的解法，

助教有權就「另解」依品質衡量，

給予最大到多一倍的分數。

如果你指出我給的解答有錯，

經助教（或助教要我看）評定揪錯成立，

最多可以給予多兩倍的分數。

反正最後加加加加的結果，

還是以最高分為滿分來計算個人成績。

但全部作業都有寫一定會及格。

（作業部分）

而考試，就閉書不開放 3C，

回歸到傳統方式囉！

如果有什麼東西不會推導也背不起來的話，

那就怪你自己囉！

反正現在學校的觀念是

讓學生遭受挫折是應該的。

上上20250703

20251104 補

台大又經由聯合新聞向外界放話，

現在改為如果 A+ 比例過高要寫報告。

我已經累了，不想反彈了。

放話中說什麼

校內溝通老師學生有什麼意見什麼的，

我是不曉得誰有參與溝通啦！

我的課也沒少教，但從沒有人問過我的意見。

學校就是選擇直接從外部管道放話。

簡單說，就是全台灣都認為我們被徵詢過了，

認為綜合意見之後，接下來的做法應該是共識。

我其實沒有想堅持不能限制 A+ 比例。

只是，如果要比例、要 PR 值呈現出來，

能不能拜託，改回百分制？

一翻兩瞪眼，不要再說模糊的

「達到要求、表現突出」什麼的。

現在你要求 A+ 比例過高要寫報告，

我可以乾脆全班都不給 A+，絕對合理，

因為等第制是呈現學生是否有達到我的期望。

都考一百分可能仍不能符合我的期望，

因為我可以期望你上課還要更積極進取，

不是只有考試分數是你的表現。

但是如果我這樣嚴苛，

我的教學評鑑應該不會好看。

只要幾個失意學生打我低分，

高分學生(也沒幾個)懶得去給我打高分，

最後評鑑值低於 3.5，我還是要寫報告。

橫豎都要寫報告，

符合長官要求還是比較符合我的利益。

學生怎麼想不重要。

畢竟，該是時候讓他們認清：

沒有快樂學習這回事。