“AI时代，大学生是否都应学习编程？”这一议题曾引发广泛讨论。然而，随着生成式AI的崛起，这个问题的本身或许已经过时。本文旨在论证，我们讨论的焦点应从传统的“学习编程”转向更具时代性的“学习AI辅助编程”。这不仅是技能学习的迭代，更是一场深刻的思维范式与教育理念的重塑，它要求未来的大学生从代码的“书写者”转变为AI的“指挥官”与“审计师”。

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近年来，一股“全民编程”的浪潮席卷了全球教育界。其核心论点是：在数字化浪潮中，编程不仅是一项专业技能，更是一种名为“计算思维”的核心素养。它倡导通过学习编程，培养学生分解问题、模式识别、抽象化和算法设计的逻辑能力。这一理念无疑是正确且富有远见的，它试图为即将步入智能时代的学生，装备一套应对复杂世界的思维工具。

然而，理想的丰满常伴随着现实的骨感。传统的编程学习曲线异常陡峭，枯燥的语法、繁琐的环境配置、抽象的算法逻辑，像一道道高墙，将无数满怀热情的非专业学生挡在门外。他们耗费大量时间，却可能只停留在“Hello, World”阶段，强烈的挫败感不仅未能有效培养计算思维，反而可能挤占了宝贵的专业学习时间。这场轰轰烈烈的教育实验，在很多时候陷入了“目标正确，路径痛苦”的困境。

正当这一争论陷入僵局时，以ChatGPT、Deepseek等为代表的生成式AI，以始料未及的方式，为我们提供了破局的钥匙。它宣告了一个新时代的到来：**人类与机器协作编程的时代。**

因此，我们必须紧急更新我们的议题：**大学生需要的不是从零开始学习如何“砌砖”，而是学习如何指挥一个由AI驱动的、不知疲倦的“建筑团队”。我们需要的，是“驾驭AI编程”的能力。**

范式之变：从“书写者”到“指挥官”

“AI辅助编程”并非简单的“编程外包”，它从根本上改变了人与代码的交互关系，催生了一套全新的高阶能力模型。

1. 核心能力的跃迁：从“记忆语法”到“定义问题”

传统编程教学中，很大一部分精力消耗在对语法、函数库的记忆和复用上。而在AI辅助模式下，开发者可以用自然语言清晰地描述需求，AI则负责生成具体的代码实现。这看似是“偷懒”，实则是将人的认知资源从低价值的机械记忆中解放出来，聚焦于更高价值的环节：

* **精准的需求定义**：如何将一个模糊的商业目标或学术构想，转化为一系列清晰、无歧义、可执行的指令？这要求学生具备极强的逻辑思维和语言表达能力。

* **系统性的问题分解**：面对一个复杂任务，如何将其拆解成若干个AI可以理解并独立完成的子模块？这正是计算思维中最核心的训练。

过去，我们教学生如何用锤子钉钉子；现在，我们应该教学生如何绘制一张精确的建筑蓝图，然后让AI这个“超级工具箱”来完成具体的建造。

2. 学习模式的革命：从“线性学习”到“即时创造”

AI编程助手扮演了一个全天候、不知疲倦的“私人导师”。它极大地压缩了“从想法到成果”的周期，创造了强大的正向激励。一名历史系的学生，可能在AI的帮助下，一个下午就能写出一个简单的网络爬虫，用于收集论文所需的史料；一名金融系的学生，可以快速生成Python脚本，对复杂的金融数据进行可视化分析。

这种“即时创造”的体验，让编程不再是一门遥远的、令人生畏的学科，而是成为一个可以随时调用、与自己专业紧密结合的强大杠杆。它让学习的重点从“掌握一门技术”回归到“解决一个问题”的本质。

3. 新能力的诞生：“代码审计”与“AI调试”

AI生成的代码并非永远完美，它可能是低效的、存在漏洞的，甚至会产生“一本正经的胡说八道”。这就催生了一项至关重要的新能力：**代码品鉴与审计能力**。

未来的大学生需要像一位经验丰富的编辑审阅新手记者的稿件一样，去审视AI生成的代码。他们需要：

* **快速读懂**：理解代码的核心逻辑与实现路径。

* **有效验证**：设计测试用例，检验代码的正确性与鲁棒性。

* **精准调试**：当AI犯错时，能够定位问题，并向AI提出更精确的指令来引导其修正。

这种与AI反复“对话”、不断迭代优化的过程，本身就是一种更深层次的、在实践中进行的计算思维训练。人不再是代码的唯一生产者，而是成为了最终质量的把关者、系统逻辑的掌控者和与AI协作的优化者。

 面向未来的大学教育变革

拥抱“AI辅助编程”的新范式，意味着大学教育需要进行一场深刻的变革：

1. 重构计算机通识课程：

课程目标应从“教会学生写Python”转变为“教会学生用AI解决专业问题”。课程内容应弱化对语法的死记硬背，强化项目驱动，让学生在真实场景中学习如何提问、如何设计、如何验证。

2. 赋能所有专业：

将“AI辅助编程”作为一种基础能力，融入到各个学科的教学中。在社会学课堂上，用它分析问卷数据；在艺术设计课堂上，用它探索生成艺术；在医学研究中，用它处理生物信息。让编程真正成为服务于专业创新的“第二语言”。

3. 培养批判性与伦理思维：

教育学生认识到AI的能力边界与潜在偏见，探讨代码所有权、数据隐私、算法伦理等新问题。培养一个既能善用AI，又能对其保持警醒和反思的“负责任的驾驭者”。

结语

我们正处在一个伟大的技术拐点。继续争论是否每个大学生都应该像专业程序员一样学习编程，已经失去了意义。未来不属于那些能写出最完美代码的人，而属于那些最懂得如何与机器智能高效协作，共同创造价值的人。

大学教育的使命，不是培养千万个代码工匠，而是要培养无数个能驾驭AI的、各行各业的“问题解决者”和“价值创造者”。为他们插上“AI辅助编程”的翅膀，让他们在自己的专业领域飞得更高、更远，这才是AI时代赋予高等教育最重要、也最紧迫的课题。