课程从何而来

MIT 是 2006。MIT 的 OCW-Open CourseWare 从 2008 年起，有 2008，2011（Guttag 全程），2016（Bell Grimson Guttag 三人）三个版本。那里有给 MIT 学生的随堂习题、测验的 PDF。

edX 的 MOOC-Massive Online Open Courses 是 2012 起，目前的版本是 2017 年 8 月 和 10 月上线的，三人讲课。上下两门课的认证通道，分别在 2018 年 7 月 5 日、8 月 15 日关闭，认证费是 49+49 美元。

在 “学堂在线” 上面，是 2016 年版，中文字幕，认证通道已关闭。

内容定位在哪里？

对少数人，它是进一步学习计算机科学的起步点。对大多数人，这可能是与计算机科学的唯一接触机会。所以，重广度而不是深度。

目的是：需要借助计算机时，知道可能做到什么。

不是 “计算机欣赏” 课；要投入大量的时间精力，才能学会如何让计算机为我所用。

主要目标：有产出的使用计算机技术，不是玩玩。To became skillful at making productive use of computational techniques.

走向目标的两条腿：用计算机的思维模式构造问题，主导从数据中提取信息的过程。To use computaional modes of thoughts to frame problems and to guide the process of extracting information from data.

带走的最主要的知识：一种艺术，计算机式解决问题的艺术。the art of computional problem solving.

怎么安排的篇章大结构？

1～11 是基础篇，12～13 是提高篇，14～24 是数据篇。

为什么说是糅合？

在基础篇，糅合 5 方面材料：

1. 编程基础
2. Python3 编程语言
3. 计算机式解决问题技巧
4. 计算复杂性
5. 用图形呈现信息

为什么说是糅合？就是要把学习编程经验和语言常识，放在让学生们在解决有趣的问题的活动中来做。

为什么在第二学期讲数据处理？

对大部分学生来书，更利益攸关。替代数据结构。

只需要高中数学知识即可。但是需要缜密的思考能力和面对数学概念时的镇定。be comfortable with rigorous thinking and be not intimated by mathematical concepts.

为什么不设章末习题？

练习难度有三个层次：

1. 随堂确认学生理解；
2. 难一点可作课程测试；
3. 更有挑战性可作为家庭作业。

这就不适合一股脑都放在章节末尾了。我需要区别对待，并做好标记：哪个没做，哪个做到什么程度。

预期学完课程后，我会有什么变化？

三个弥散性主题，类似于内功：

1. 讲系统地解决问题；
2. 抽象的力量；
3. 计算 —— 作为一种思考世界的方式。

七个具体收获，类似于招法：

1. 学得一种语言，Python，用来表达计算；
2. 学得一种系统方式，来组织、撰写、纠错中等规模的程序。
3. 发展了一种理解，对计算复杂性的非正式理解。
4. 发展了一种眼力，从模糊的问题陈述，到构建出可计算的方法，以解决问题，有眼力看穿这个过程。
5. 学到了一系列算法和简化问题的技巧。
6. 学到了如何用随机性和模拟，来解决传统封闭解法不容易解决的问题。
7. 学会了如何用计算机工具（包括简单统计，可视化和机器学习），来梳理和消化数据。

怎么检验是否学好了？

没有捷径。

做 OCW 或 edX 的习题。我选择 edX，那里做完习题有实时打分，还有证书。

感谢哪些人

哪几位帮助很大？

Ana Bell 的 LinkedIn，学校主页，她是普林斯顿的博士，在普利斯顿当助教的时候发觉自己喜欢教学。

Eric Grimson，wiki，在 MIT 教过好多年 6.00 课程。

学堂在线的 6002 课程 里有三位老师的介绍。

Srinivas Devadas Fredo Durand Ron Rivest Chris Terman

Guttag 的大儿子 David Guttag 克服了对计算机的抵触，试读了此书。

学生中很多中国人？

十个学生对手搞的各个版本有建设性评论，其中三个人的名字像是来自于中国。

Jen Gong，Yun Liu，Amy Zhao。

要编辑有什么用？

从学生的角度，提出 “建议”：需要做什么，应该做什么，可以做什么。