我来美国留学一年多了，关于中国高等教育与美国高等教育对比，我脑海中是无时无刻不在进行，这趟回国，趁着飞机上的空闲，把这一年多来关于美国教育的思考以及两种教育的对比记录了一下，写了一片长文。文章由分数、难课水课、选课、好课标准和反思总结五个方面构成。

（1）分数,gpa,很重要。美国学生很在乎分数，因为这跟未来深造、求职有着非常非常大的关系。老师给分是美国学生选课的参考依据之一。给分很客观，分数的依据不仅仅是一次考试。分数往往由考试、课程设计（project）、平时作业和小测试（quiz）组成。我至今都没有遇到一门课是完全由一次期末考试决定总成绩的，因此每一门课都必须付出平时的努力。的根据课程侧重的不同，各项所占分数的比例不尽相同。比如偏重理论的算法课，三次考试占全部成绩的90%。又如偏重实践与项目的分布式系统课，5次project占全部成绩的80%。

（2）难课水课和老师给分。这边的任课老师权利很大，课程内容，评价标准，教材等等都是自己定的，不像国内，老师受教务处严重束缚，需要服从课纲、规定教材甚至挂科率。这边老师和学生都对自己负责，学生负责选合适的课，选合适的老师，一旦做出选择，就要服从课程安排和给分策略。老师则负责上好课，准备合适的材料，和按照自己的标准公平给分。我记得我数据结构的老师，在自己的课程大纲中写了“I don’t give credit, student earn their credit.(分不是我给的，而是学生自己挣的)”—学生需要为最后取得一个好成绩，从平时开始就作出点点滴滴的努力，完成每一个任务。由于分数由作业、project、平时考试等很多项组成，学生在学期中就课知道到目前为止自己大概多少分。如果发现自己的得分不高，很可能最后成绩要挂，学生是有权力中途退课的，只不过相应的学费是追不回来了，这个则相当于选课欠妥或自己不努力的代价。因此，任课老师不用再担心挂科率而去作出给分妥协，他依旧可以为高质量课程给出严格的分数，跟不上的学生会自主退课，老师和学生各自尊重着对方的选择。当然有严格的老师也有放水的老师，老师不太care, 课程一般，给分很松也是有的，学生大多能拿A或A-。这些课修起来很轻松，甚至不用太努力也能拿高分，但往往这些课修完后很难有巨大的收获，收获永远和付出成正比。这些水课的存在则给混文凭的学生提供了方便，能让他们轻松获得毕业所需的学分，混文凭的学生不必修难课去拉低平均分和合格率，水课让他们快乐地度过一个学期，当然学术和技能上的收获也就很少了。往往，修水课会作为一种调剂的手段，比如这学期我修了两门难课，分布式系统和软件设计模式，我感觉这学期会很累（事实也是如此），为了能让自己顺利度过这学期，我在修一门水课作为调剂。但是，核心必修课一定不是水课，核心课是需要付出巨大努力的，因为这门课决定了一个学生是否有资格获得这个专业的文凭，这也是学校对自己教育名声负责的保障。有的学生多年难毕业，往往是因为核心课修不过。每学期结束，我们都会给老师、给课程评分，这既是老师的绩效，也是课程的评价。除了官方的评价，修过课的学生心里也有杆秤，这也成了未来学生选课的参考。往往哪门课能学到真本领，哪个老师负责认真，哪个老师上课糊弄，往facebook上一问就有人给一个全面的回答。就这样，严格苛刻的老师哪怕他给分真的很严格，只要他认真负责，一心为学生，在学生中依然可以好评如潮，想学的学生自会有心理准备然后去选他的课。比如我的数据结构课老师Dave Small, 他是公认的tough teacher，可学生依然会说，“如果想在走出校门后充满竞争力，请尽可能的选择Dave的每一门课，但请注意，选了Dave这学期就不要再有其他难课了，否则会死得很惨”。

（3）选课中的利弊平衡。选课是最充分体现美国教育特点的环节，这个特点就是选课有代价，且学生对自己的选择负责。选课的代价体现在一是你要付出学费，二是你所选的课会影响你的成绩。我们学校的学费是由选课数量决定的，即你付钱，学相关东西。选课相对自由，限定的必选课不多。像计算机本科生，美国也规定了一些必修的政治类课如美国史、思想道德等，但相对于所占总学分非常的少。同时，作为一个计算机学生，数据结构与算法、操作系统等课是必修的，而且有最低得分限制（不得低于C, 大概 70左右）。其他大量的课由学生任选。学生根据自己的需求，即想获得什么知识，选择相应的课。在开课前，任课老师会给一个课纲（syllabus）课纲中包含这门课讲的啥，学生学了会掌握啥技能，课时安排，课程材料组成和给分政策。比如有一门课叫“渗透测试”，老师会在课纲中罗列学生修课后会掌握的技能，包括基本的漏洞检测、基本的信息检索能力、基本的攻击技巧以及掌握相关安全知识，课纲中同时包含课程材料，比如老师会提供一个虚拟系统，供学生练习网络攻防与实验，同时，老师会要求学生参加两次学校社团举办的黑客大赛。老师也会给出自己的给分政策，每一次实验占分，quiz占分。因此学生是在充分知道自己需要什么且充分了解即将修的课会教什么的前提下进行选择的，他知道自己在付出这份学费之后会取得什么。另外，选一门难课或选一门水课，选一个给分严格的老师还是选一个会放水的老师也在每学期选课季折磨着我们。难课往往课程内容丰富，考试、project作业一应俱全，需要学生投入大量的精力去学习，修后会收获很多。难课同时也是给分苛刻，难拿高分，课业压力巨大。一个例子是我刚入学时修的数据结构课，除了三次很难的考试占60%，每次考试都压力巨大，4个project占分30%， 每个project 都有差不多600行的代码量。我记得最后两个project 是在感恩节后布置的，这导致我学期最后一个礼拜拼了命的赶project，有3天都是5点以后睡的，最后一个project直接让我通宵了。因此那几天我对几点开始鸟叫，几点太阳升起来了如指掌。当然最终喔顺利完成全部任务，拿了a。这门课也让我收获巨大，也为我计算机工程的转型之路打下坚实基础。另外如这学期的分布式系统，5个project，设计了分布式比特币矿机、gossip通信网络仿真系统、Chord p2p网络系统、高并发访问与查找的社交网络图数据库和REST API服务器、以及服务器的安全加密版。5个project 让我掌握了基于Actor模型的并发编程模式，分布式节点间同步调用异步调用，设计分布式系统需要考虑的同步性原则与一致性原则，分布式哈希表原理，REST api 设计、高并发图查找算法设计、以及RSA,AES等一系列加密算法和其应用。这为我在分布式计算和云计算领域工作提供了基础。因此每次选课的时候都异常纠结，又想让学分物有所值（一个学分不便宜），真正充实地学到东西，又祈求自己不被折磨的太惨，最后分数不要太难看。然而往往鱼和熊掌不可兼得，付出和回报一定相关，这也是在美国学习的一大trade off。再一点，我们修的课是要写上简历的，这也为企业招聘相应人才提供相应参考，我在招聘会上经常被问“What courses have you take”, 说明招聘人员挺关心我掌握啥技能。反过来，学生有中意的企业，也会修和企业业务相关的课，比如想去Vmware就适合修一些虚拟机相关课程，想去Amazon AWS, Microsoft Azure等云计算队伍，就适合修一些分布式系统、云计算相关的课程，这样应聘也更有针对性。

（4）什么样的课算是一门好课。由于我在本科阶段基本没去上过课，别人去上的课还没我逃的多。我一直认为高等教育的上课纯粹是形式主义，即老师假装讲课，学生假装听课，老师假装监考，学生假装考试，结课假装得个分，以及最终假装毕业了，其实啥也没学扎实。我在本科期间学术与技能上的收获全是课外自修的。在来美国之前我依然保持着这样的观念，即课就象征性修一修，其他时间泡实验室自学吧。来了美国之后，我发现了自己的simple和naieve。因为老师的授课内容以及其相关辅助的教学资料如作业、project是可以让你真正快速掌握知识，并且立刻开始动手运用知识的，这种经过严谨设计和多年反复迭代更新的课程设置能保证系统、高效的学习，这是自学所无法替代的。我一直很强调要多动手运用知识，这没错，但是运用知识的前提是对知识已有系统了解。因此我本科时一味泡实验室强调动手，当遇到不懂再去学，这个思路不完全正确。这么做让知识不系统，无法连点成线，连线成面。另外，一个项目往往包含大量相关知识点以外的知识。比如我本科阶段搞了两年的无线供电项目，其中一年半都在搭架子，做线圈、搞电磁屏蔽、调逆变器，真正去研究核心部分即耦合谐振部分才半年。我并不是说这些其他知识没有价值，而是我也许可以通过其他更高效的办法或其他有针对性的projecr获得。比如做一个操作需要知道计算机启动过程，程序读入过程，80x86指令集，寄存器，各个驱动编写在操作系统核心知识即内存管理、内存分页替换、线程调度、线程同步互斥、文件系统等等出现前，你需要掌握大量不太相关的前置知识，很可能在接触到操作系统核心理念时这些杂七杂八的边缘知识已经消磨了你的热情，让你的学习效率无比低下。又如，我本科搞嵌入式系统，搞了51，128，stm32, 但无非就是重复的玩IO, 定时器，中断，AD/DA, 每一个新的芯片我都要熟悉一遍寄存器，重复一遍相同功能的代码。的确，东西是能做出来，但其实很渣很简单，但从没有考虑过编码的数据结构问题、代码效率、系统稳定性、扩展性，也没有考虑过多任务并行处理问题。因为知识杂降低了我核心知识获取效率，同时，知识的不系统阻碍了我的眼界，就这样，我在自得中进步缓慢，所以本科中除了大四搞无线供电读了一些paper获得一定科研能力外，其他真的学的不扎实。而在美国，课程的实践内容是精心安排的, 实践与授课内容严格配套，老师早已帮你屏蔽了一些杂乱的知识点，让你专心攻克核心知识。比如分布式系统第三个project Chord P2P网络设计，在课堂上，我们已经讲完了同步性、一致性和命名空间。而Chord分布式哈希设计则是同步性、一致性和命名空间三个知识点的完美结合。我们被要求用Actor 模型编程，actor模型很好地帮我们在单机环境下模拟分布式节点，免去了我们自己搭建多机分布式系统的麻烦，同时节点间的相互查找通信和数据修改，很快让我了解了同步性与一致性的重要性，并选用合适的算法控制同步性与一致性。第四个project 其实是让我们仿制一个facebook社交网络服务器，在这期间，我查找了近一个礼拜的资料，了解早期facebook, linkedin 与新浪微博的技术资料以及他们一步步的技术栈演化，这样我掌握了一些真正工业界设计分布式系统的方案。如果没有这个project, 这个过程我是不会经历的。 举了这些例子，我想说，一门好课不仅仅是老师讲的好，更是课程的设置，课时的分配，作业与project，配套的资源能让你高效的学习，能让学习效率和质量超过自学。

（5）总结与反思

美国工程类教育的特点核心就是各自有各自权力，各自对自己负责。学生有较大自由选课自由退课的权力并对自己的学习目的（想多学知识，还是想轻松过关，还是想取得高分；相学啥知识）负责，老师有独立给分的权力并对自己的教学内容与评价标准负责，学校有设置毕业标准的权力对自己的教育口碑与毕业生质量负责。这三者的权力与义务通过自由选课达到平衡，进入良性循环。反观我的本科教育，学校权力很大，不仅规定了毕业要求，还严格限制了学生的选课和退课，并还给老师制定教学标准和评价标准；学生没有什么选退课自由；老师没有订制自己课程的权力。学生因为缺少了选择权，学生失去了责任意识，学习不再是为自己积累知识技能，不再是对自己负责，而是完成学校的安排以便拿到文凭，学习变成了应付。老师失去了自主定制课程内容与评价标准的权力，不再对自己的课有热情，而是学校让我怎么教我就怎么教，学校让怎么给分就怎么给分，学校要多少挂科率就给多少挂科率。于是结果就是学生没有认真为自己积累知识技能而学习的意识，老师没有上课的热情也没办法公平给分，由于前两者都在应付，学校自然也没办法保证自己的教育质量学生质量。学生、老师、学校三方都没办做到为自己负责。学校是一个管理机构啊，怎么能包揽这么多权力，它怎么知道每个学生具体需要啥知识技能？它怎么知道每一门课该怎么上？它怎么就能确定挂科率的值是不是合理？学校还将原因全归给学生，觉得是学生到课率低，学生不用功，还希望逼着学生去上课保证到勤率来改善现状。学生都不知道学啥都不知道为啥而学他当然不好好学，课又不是他选的，他干嘛负责啊；很多课老师就是在糊弄，去了也是浪费时间啊；最后的成绩反正是期末考试定的，也有挂科率限制，不可能全挂了，考前看一下不就行了啊。荒唐啊！这像极了经济发展，美国教育是典型的自由市场经济，每个人对自己负责，客户选择优质的商家，商家为了盈利提高自己的服务品质，价格由客户和商家博弈产生，政府只维护良好的交易环境和保护每个个体的产权。而我们的本科教育就是典型的计划经济，政府权力超级大，规定了客户一个月买几两米几斤肉去哪儿买，规定了商家卖什么卖给谁卖多少卖多少钱，政府则为这几两肉几斤米不断的计划计划。政府怎么知道每个人需要什么，多少钱才是合理价，资源怎么配置效率才会更高。我们通过经济改革由计划经济进入自由市场经济，实现了经济发展的奇迹，那我们的教育是不是也会改革，从计划教育演变到自由市场教育呢？

就这样吧，一篇长文，包含了一年多来自己对两种教育体系的对比与反思。