嗨，HN，
我刚刚被提升为法国马赛La Plateforme（https://laplateforme.io）计算机科学学院的学习主任（“directeur des études”）。我们是一所免学费的计算机科学学校，接受没有学位要求的学生，从零开始培养他们，提供为期三年的学士学位和五年的硕士学位，专业涵盖软件开发、DevOps、人工智能/数据、网络安全和沉浸式系统。我们每年大约接收200名新生。
由于我将对未来的课程大纲产生重大影响，我对正确的方向感到非常不确定。行业变化的速度似乎超过了任何课程的适应能力。我已经放弃了为学生准备十年后的职业生涯，我只想在接下来的三到五年内做出明智的选择。
明年九月入学的学生将在2029年（获得学士学位）或2031年（获得硕士学位）毕业。到那时，唯一重要的可能是“能够引导大型语言模型（LLM）”与“能够真正进行软件工程”之间的差距——或者人工智能可能已经完全弥补了这个差距。
我有一些老师认为我们应该加大对基础知识（算法、系统、网络）的重视，因为人工智能提高了底线，但并没有改变顶线的要求。还有一些人认为在2026年教学生手动编写REST API就像教他们书写草书一样。
以下是我正在思考的一些具体问题：
- 今天的计算机科学课程中应该删除哪些内容？我们还在出于惯性教授哪些内容，而这些内容已经被人工智能淘汰，或者很快就会被淘汰？
- 应该添加哪些内容？学生是否应该花一个学期阅读和审查代码库，而不是编写代码？我们是否应该将系统思维或技术写作作为核心技能来教授？还是仅仅依靠提示/上下文工程就足够了？
- 当人工智能能够通过你大多数考试时，如何评估学生？我们应该进行口头答辩吗？还是线下考试？
- 如果你在2029年招聘一名初级员工，你会诚实地筛选哪些条件？
我并不想讨论关于人工智能超级智能/风险/后工作未来的考虑（尽管我个人认为这些问题非常重要）。但如果你重新设计过课程、最近招聘过初级员工，或者对现在无用或将来有用的内容有见解，我非常希望听到你的看法。
（声明：为纠正拼写和措辞，使用Opus 4.6进行了重写，所有观点均为我个人的）
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