王曉茹

從現(xiàn)實的興趣點，出發(fā)

萬事開頭難！計算機學(xué)科是一門綜合學(xué)科，也是一門交叉學(xué)科，涉及的知識種類繁多、縱橫交錯、關(guān)系繁雜。很多初學(xué)者尤其是中小學(xué)生，對于如何開展學(xué)習(xí)毫無頭緒，甚至望而卻步。

此時的你，不妨在現(xiàn)實生活中找出一個興趣點，以此作為打開計算機學(xué)科學(xué)習(xí)大門的鑰匙。

例如，你對無人駕駛汽車技術(shù)很感興趣，特別想知道汽車能夠自動駕駛的原理，那么，你就可以借助這個興趣點，嘗試先從科普知識入手學(xué)習(xí)，再逐步遞進地深入學(xué)習(xí)相關(guān)的知識技術(shù)，層層揭開自動駕駛的秘密。

在這個過程中，你會發(fā)現(xiàn)汽車要想自動駕駛，需要像人一樣，先要對路況環(huán)境進行感知，再對感知的數(shù)據(jù)（路況）進行處理和判斷，進而由計算機的“大腦”（CPU）產(chǎn)生各種指令來控制汽車，如剎車、避讓等。

漸漸地，你就會樂此不疲地去學(xué)習(xí)《傳感器工作原理》，學(xué)習(xí)《計算機操作系統(tǒng)》中的原理，學(xué)習(xí)《計算機體系結(jié)構(gòu)和組成原理》，學(xué)習(xí)……

孔子曰：“知之者不如好之者，好之者不如樂之者。”興趣是最好的老師，也是支持你成為計算機科學(xué)家的最大動力！

練中學(xué)，實踐出真知

實踐出真知！要想成為一名計算機科學(xué)家，光學(xué)不練可不行！

例如，通過理論學(xué)習(xí)，你了解到傳感器可以通過計算機視覺技術(shù)識別紅綠燈。但是，在實際環(huán)境中有很多綠色或紅色的干擾物，僅憑一個顏色傳感器是無法做到無錯誤識別的！因此，你想到了增加輔助手段提高判別能力。這些輔助手段也不能簡單地疊加進去，還需要編寫一個算法，用這個算法區(qū)分主次，進而作出正確識別。這些經(jīng)驗遠不是通過理論學(xué)習(xí)就能得到的！

所以，你可以嘗試用小時候玩過的玩具車，自己搭建一個簡單的智能小車。

首先，你要進行需求分析：小車要能夠自動駕駛，能夠按照地圖上事先指定的路線行駛，紅燈停綠燈行，遇到障礙物要避讓，遇到行人要停讓……根據(jù)這些需求，你要設(shè)計出相關(guān)的功能，針對這些功能再選擇所需的硬件，如傳感器、單片機等。在這個過程中，你已不知不覺地踐行了所學(xué)的《軟件工程》中的理論知識。

配備完了硬件，你發(fā)現(xiàn)，還需要設(shè)計相關(guān)的算法，這些算法需要用到你所學(xué)的《算法設(shè)計與分析》中的一些知識。當(dāng)然，你還要用所學(xué)的《離散數(shù)學(xué)》《矩陣?yán)碚摗分械闹R以及編程語言，如《Scratch編程》《Python編程》《C＼C++編程》，或《數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)》《單片機編程》等將這些算法加以實現(xiàn)……古人云：“知之愈明，則行之愈篤；行之愈篤，則知之益明?！?/p>

當(dāng)這輛“廢物利用”的小車“交付上路”之時，你業(yè)已無縫地將計算機學(xué)科的這些知識都串聯(lián)起來了！更重要的是，你已經(jīng)形成了計算思維，獲得了運用計算機技術(shù)執(zhí)行人類構(gòu)造和表達問題的思維過程的能力！

成功，終于堅持

凡事均始于興趣，終于堅持！

在計算機科學(xué)家成長的道路上，每個人不可避免地會遇到各種各樣的困難挫折，頑強的意志力是我們不可或缺的品質(zhì)。

同時，我們還要學(xué)會借助人工智能的力量來幫助我們完善所需的知識和技術(shù)。例如，當(dāng)你遇到一個問題不知使用何種技術(shù)解決時，你可以與ChatGPT（一種聊天機器人軟件）聊聊你的困惑，讓它幫你推薦一些技術(shù)和經(jīng)驗，或許就能讓你產(chǎn)生靈感的火花！

生而知之的，是本能；學(xué)而知之的，是知識；踐而知之的，是能力！當(dāng)你把這篇文章讀到這里的時候，是不是已經(jīng)產(chǎn)生了躍躍欲試的沖動？不要再猶豫了，快快把你的玩具車找出來……