我非常理解这种感受，尤其是在计算机这样实践性极强的领域。很多同学觉得“上课没用”，这背后反映的是当前计算机教育与业界快速发展的结构性脱节，但说“最没用”可能有些绝对，我们需要更辩证地看待。

为什么会有“上课没用”的感受？（这是合理的抱怨）

课程滞后于技术发展：教材和 syllabus 更新速度远慢于技术迭代。可能还在讲陈旧的技术栈（如某些桌面开发），而业界已转向云原生、AI、分布式系统。

理论与实践脱节：很多课程重理论推导、轻工程实践。学生学完数据结构、操作系统，却不知道如何用现代工具（Git, Docker, CI/CD）协作开发一个真实项目。

教学方式单一：填鸭式教学、照本宣科，无法激发兴趣。优秀的计算机教育应该是启发式和项目驱动的，但很多课堂做不到。

评价体系僵化：考试常侧重于记忆概念和算法细节，而非解决真实问题的能力。这导致学生为分数学*，考完即忘。

自主学*的效率更高：对于有动力的学生，慕课（Coursera, edX）、技术文档、开源项目、技术博客的学*路径更直接、更贴近实战，成就感更强。

但是，请不要全盘否定“上课”的价值

认为“所有课都没用”是一种危险的误解。关键在于“有选择地利用”。

真正有价值的课程/内容往往是“慢知识”的基础：

计算机系统基础（计算机组成、操作系统、网络、编译原理）：这些是理解计算机如何工作的基石，无论技术如何变化，底层原理相对稳定。它们帮你建立系统性思维，在遇到复杂Bug、性能调优、技术选型时，能追溯到根本原因。

数学与核心理论（离散数学、数据结构与算法、线性代数、概率论）：这是编程能力与“码农”的分水岭。算法思维决定了解题效率，数学是人工智能、图形学、密码学等前沿领域的钥匙。

项目式/实验性课程：优秀的课程设计会包含大作业（如实现一个迷你操作系统、数据库、编译器），这是将理论转化为能力的宝贵机会，且通常比个人项目更具挑战性和体系性。

给计算机专业学生的建议：如何聪明地对待大学课堂

明确目标，差异化对待课程：核心基础课（如上所列）：务必学好，坐前排，吃透原理。这些课是你在未来技术浪潮中不被淘汰的压舱石。前沿技术选修课：抱着开阔眼界、了解脉络的心态去听，重点学*其核心思想而非具体语法。明显过时或质量低劣的课：在保证学分的前提下，可以战略性“摸鱼”，将时间分配到更高效的学*途径上。转变角色：从“被动听课”到“主动利用”：把老师看作资源和顾问。课后带着问题去请教，往往比听课收获更大。利用课程的项目（大作业）作为驱动自己深入学*某个领域的契机。把它做成你的技术作品。与志同道合的同学组成学*小组，互相激励，讨论问题，这比独自听课有价值得多。构建“大学+”学*模式：课堂（理论基石） + 慕课（技能补充） + 开源项目/个人项目（实战演练） + 实*（业界认知） 四轮驱动。大一大二打牢基础，大二大三开始接触开源、做项目、参加竞赛（ACM、Kaggle等），大三暑期争取高质量实*。培养超越技术的核心能力：一些“软课”（如写作、沟通、项目管理、经济学）看似无用，实则能塑造你的产品思维、团队协作和表达能力，这些是成为技术领袖的关键。大学环境提供的同辈网络、图书馆资源、学术讲座是无可替代的社会资本。

总结

你的同学们抱怨的“上课”，大概率指的是那些内容陈旧、方法僵化、脱离实践的教学环节。这种抱怨是合理且普遍的。

但千万不要因此放弃对计算机科学核心体系的学*。聪明的策略是：用自学的敏捷性弥补课堂的滞后，用课堂的系统性纠正自学的碎片化。

大学教育的真正价值，在于提供一个有时间、资源、同伴和试错空间的环境，让你构建起属于自己的、坚实而可扩展的知识树。树干（核心基础）要依靠课堂和经典教材扎深，枝叶（应用技术）则可以通过自学自由生长。

所以，不是“上课最没用”，而是“只上课或被动上课最没用”。主动规划，善用资源，你才能将大学的性价比发挥到最高。

那如果对于方向选择，学*路线有困惑或者想要专业的职业规划，学*规划，欢迎大家来找我，各方向各学*的都有对照的一些参考简历去学*，也是可以帮我们调整很多弯路。

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