我不认为大学教育应该废除，相反，我认为每一门课的老师都应该认真思考，如何用coding agent来改革学术训练。
举个例子，matlab和simulink在15年前开始病毒式扩散，本科电子、电气、数值计算、通信、信号、控制的课程，几乎逐渐把所有教学内容逐步移植到matlab上，所有的作业、实验都上matlab。
甚至更极端一些，有的课程从第一节课就开始手敲matlab，整节课从作业、考试、实验、大项目等等全部在matlab里完成（甚至有的教授还特意兼容并推广octave来支持GNU风味软件）。
再比如latex逐渐风靡之后，所有课程逐渐从word逐渐转向latex提交作业和写报告。
再举个例子，R、stata、SAS、SPSS、python3（pandas、numpy、scipy、scikit learn）成熟之后，大批大批的商科、经济、金融专业课全部转移到这些数据分析平台上来了，理论课被大幅度压缩，coding内容体量爆炸，占到课程的1/3左右，为了给学生们充足的训练。
LLM时代的本科教育绝对不是失去意义，而所有人应该思考的一点是，在AI native时代，教授们如何继续大刀阔斧地改革，从上课第一天起，用AI Agent帮助学生们完成必要的学术训练，如何把课程和训练重新围绕着AI Agent组织起来。
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举个例子，matlab和simulink在15年前开始病毒式扩散，本科电子、电气、数值计算、通信、信号、控制的课程，几乎逐渐把所有教学内容逐步移植到matlab上，所有的作业、实验都上matlab。
甚至更极端一些，有的课程从第一节课就开始手敲matlab，整节课从作业、考试、实验、大项目等等全部在matlab里完成（甚至有的教授还特意兼容并推广octave来支持GNU风味软件）。
再比如latex逐渐风靡之后，所有课程逐渐从word逐渐转向latex提交作业和写报告。
再举个例子，R、stata、SAS、SPSS、python3（pandas、numpy、scipy、scikit learn）成熟之后，大批大批的商科、经济、金融专业课全部转移到这些数据分析平台上来了，理论课被大幅度压缩，coding内容体量爆炸，占到课程的1/3左右，为了给学生们充足的训练。
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