AIが私のCS学位を破壊している

AI is destroying my CS degree

AIが私のCS学位を破壊している

奨学金を得てコンピュータサイエンスとAIを学ぶ学生が、大学のAI対応の混乱を告発する。AIの使用を必須にしたかと思えば次のモジュールではLLMに触れただけで減点。Claudeで作られた雑な課題は誤りだらけで作業量は3倍に膨れ上がり、チューターは過重労働でポータル未アクセスの警告メールしか寄越さない。それでも統計を純粋に学びたいと訴える。

AIの誇大広告が、チューターや講師にとって非倫理的で持続不可能なほどの業務量を強制的に押し通してしまった。
  1. tcdent

    > それは大きな学習曲線だった。

    私は20年以上プロとしてこれをやっているが、それでも毎日何かを学んでいる。ここ数年、AIによる拡張で、さらに多くを学び、より速く動き、取り組んでいるシステムをより深く掘り下げている。

    CSの学位が、成功するキャリアに必要なすべてのツールを提供することは決してなかった。それは門をくぐるための基礎を与えてくれただけだ。

    AIはあなたや教育を置き換えているのではない。AIはあなたが理解し保持できることの基準を引き上げている。技術的な考え方を持つ者(そして独学)として、私がずっと望んできたのは学び続けることだけだ。

  2. dahart

    学生からも教師からも、これをますます聞くようになった。教育に携わる誰もがフラストレーションを感じていて、まだAIを教育に生産的に使う方法を見つけられずにいるようだ。

    正直に言うと、仕事で学習にAIをどう使うかも考えている。(私の職場は100%AIに全面的に賭けている。)AIコーディングが私たちを怠惰にしていて、昔ながらの行ごとのレビューをするにはコードを生成しすぎることは、誰もが見て認めている。エージェントチームを使って何百万行ものコードを吐き出させ、レビューの見込みが全くない人もいる。エージェントコーディングをしながら品質を高く複雑さを低く保つ方法はまだわかっておらず、ただ大量のテストを書かせて、壊れたときに簡単に直せることを願っているだけだ。エージェントは将来的に広範なアーキテクチャが上手くなるはずだが、間違いなくまだそこには達していない。

    > 関わる作業量も3倍になった

    これはAIを使う大きな皮肉の一つだろう。他の学生からもこれを聞いた。問題は、難易度が手作りで調整されていた昔ながらの課題はLLMにとってあまりにも簡単すぎるため、教師は学生が実際に課題に時間を費やすよう難易度を大幅に引き上げる必要があるということだ。しかしLLMは毎月良くなっており、難易度が高すぎて学生が手作業で課題をこなすことは不可能になり、課題設計の小さな誤りが作業量と所要時間の大きな誤りにつながる可能性がある。

  3. moomin

    これまでの回答は、従来のCSコースがもはや就職にそれほど役立たないという不満だと仮定している。

    そういう話ではない。実際には、純粋に学ぶために学びたいと心から思っている人が、AIが自分の勉強にどのように大混乱を引き起こしているかについて話しているのだ。

  4. simonw

    今の教育者を羨ましいとは思わない。

    AIが教育の仕方と学生の評価方法を変える必要があるのは明らかだ。しかしまだ数年しか経っておらず、これらのツールを使った効果的な教育がどのようなものかは依然として極めて不明確だ。

    最悪なのは、評価のループが何年もかかることだ!今日何か新しい教育の仕組みを試し始めても、それがどれほどうまく機能するかについて確固たる考えを得るのは、現在のコホートが3〜6年後に卒業するまで待たなければならない。

    学生は事実上、テストされていない新しい学習・教育方法の実験台に全員がなるのだ。

  5. laserbeam

    やあ。

    まず、OpenProcessingでサイドプロジェクトに時間を費やしているなんて素晴らしいね。モチベーションを保ち学び続けられるプロジェクトを続けてほしい。

    私たちも経験があるよ、学習の道に迷ったことが。AI以前でさえ、CSの旅に圧倒されることはあった。乗り越えられるさ、心配しないで。

    CSの学位は学習の旅の終わりでは決してなかった。常に_そこに何を注ぎ込むか_だった。練習したことが身につくし、大学はたまたま練習するのに良い場所なだけだ。それがAIハーネスの最適化であれ、CPUキャッシュの仕組みの理解であれ、GPUでのピクセル処理であれ、分散コンピューティングの原理であれ…すべてがあなたをより良い思考家にし、いつか仕事で優れた存在にしてくれる。

    好奇心を持ち続けて。

  6. johsole

    以前は、AIがソフトウェア関連の仕事(ソフトウェア開発、テスト、プロジェクト管理など)をすべて消し去るのではないかと大きな不安を抱えていた。実際、今後もその可能性は高いと思っている。業界を一つ選んで、その専門家になることを目指すといい。新機能をプロンプトして夢見る人は依然として必要だ。プロンプトだけではどうにもならないこともまだあるが、それは技術的な側面ではなく関係性の側面だ。現在CS学位、数学学位、物理学学位を取っている人、あるいは取りたい人に何と言えばいいかわからない。おそらく、安定した収入を得たいなら営業を極めろと言うだろう。

  7. sh-run

    最近AIが私のコードのはるかに多くを書いているが、それでも自分が何を作っているのか、なぜ特定の設計を選んだのか、代替案とのトレードオフは何かを知的に語れる必要がある。物事を修正するとき、何が壊れたのか、なぜ壊れたのかを理解することは依然として重要だ。コンプライアンス環境で運営されている、あるいは高品質な製品を提供することを気にかけている組織では、それは決して変わらないと思う。

    プログラミングが「簡単」になったからといって、プログラムを理解することが簡単になったり重要性が減ったりするとは思わない。上記のすべてがなくなったとしても、コンピュータサイエンスは問題の考え方について多くを教えてくれたと思う。

  8. andai

    > コースワークの設計はひどいものになった。いや、もともと完璧だったわけではないが。

    私の大学では、何も実際に教えられる前に、初日にアセンブリで課題をやらされた。実験マニュアルには「1年次のプログラミングコースがあなたをうまく導くでしょう」と書いてあった。笑。どうやら以前は2年次のコースだったのを、理由もなく1年次の前期にそのまま移したらしい。

    他の大学や他のコースでも同様の経験をした。これはオランダでの話だから他の国では違うかもしれないが、私の経験では、実際に何かを教えるというよりは、すでに内容を知っている人をふるいにかける機能を果たしている。

    半数以上が1年次で失敗し(そして5年間再履修を禁止される)、それが普通で許容されると見なされている。つまり、何よりも選別メカニズムなのだ。

    だから今大学を選んでいる友人に「実際に何かを教えてくれるとは期待しないほうがいい」と言ったが、教育機関に対して言うにはかなり悲しいことだ。

    周りがひどくひどいにもかかわらず、私は大学というアイデアがとても好きで、そこでの時間の多くの側面を楽しんだ、特にプロジェクトは。(そして他の大学の講義をYouTubeでいくつか見たが、そこでは実際の学び、そして—神よ許したまえ—実際の喜びを経験した!)

この日のほかの記事

2026-11-03