💻 Какой язык программирования лучше для обучения?
Многие школы используют Java, C#, C или C++, но всё больше образовательных программ переходят на Python.
У Python есть очевидный плюс — на нём легче начать. Это помогает студентам быстрее увидеть результат и сохранять мотивацию.
Но есть и минус.
Python сильно абстрагирует низкоуровневые детали, поэтому студентам сложнее понять, как работают структуры данных, память и другие фундаментальные вещи.
Лично я считаю, что программисты должны становиться polyglots — людьми, которые знают несколько языков.
Фокусироваться на одном языке — стратегическая ошибка.
Но влияет ли язык на результаты обучения?
Исследование John R. Hott (ACM ICER 2025) показывает: почти никак.
Студенты, которые выполняли задания:
- только на Python
- только на Java
- на смеси языков
показали статистически одинаковые результаты.
Не было значимых различий:
- в оценках за программирование
- в письменных заданиях
- в тестах и квизах
- в уровне сложности, который испытывали студенты
Вывод исследования простой:
👉 выбор языка программирования почти не влияет на результаты обучения.
То есть преподавателям не стоит слишком переживать о том, какой язык выбрать для курса.
Гораздо важнее другое.
Вместо бесконечных споров *Python vs Java vs C++* стоит учить студентов:
- как создавать продукты
- как запускать проекты
- как строить бизнес
- как быть независимыми от технологических трендов
Как пишет Zed Shaw в эссе
“AI Didn't Kill Programming, You Did”:
проблема не в AI и не в языках программирования — проблема в том, как люди учатся программированию.
Главная мысль:
🚀 программирование можно выучить на любом языке.
Начните с Logo.
Попробуйте Ada.
Изучите Python, Go, Rust или C.
А ещё лучше — попробуйте придумать свой язык программирования.
Именно так и начинается настоящее понимание компьютеров.
Исследование
https://engineering.virginia.edu/faculty/john-r-hott
Эссе
https://learncodethehardway.com/blog/39-ai-didnt-kill-programming-you-did/
#programming#education#python#java
#python#apple_silicon#florence2#idefics#llava#llm#local_ai#mlx#molmo#paligemma#pixtral#vision_framework#vision_language_model#vision_transformer
MLX-VLM lets you run, chat with, and fine-tune Vision Language Models (VLMs) plus audio/video models on your Mac using MLX—install easily with `pip install -U mlx-vlm`. Use CLI for quick text/image/audio generation (e.g., `mlx_vlm.generate --model ... --image photo.jpg`), Gradio UI for chats, Python scripts, or a FastAPI server with OpenAI-compatible endpoints supporting multi-images/videos. Features like TurboQuant cut KV cache memory by 76%, and LoRA/QLoRA fine-tuning works on consumer hardware. You benefit by experimenting with powerful multimodal AI locally—fast, memory-efficient, no cloud costs, perfect for Mac users tweaking models affordably.
https://github.com/Blaizzy/mlx-vlm