💻 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
https://github.com/riga/tfdeploy
Google's TensorFlow framework is taking off big-time now that it's at a full 1.0 release. One common question about it: How can I make use of the models I train in TensorFlow without using TensorFlow itself?
#Tfdeploy is a partial answer to that question. It exports a trained TensorFlow model to "a simple #NumPy-based callable," meaning the model can be used in Python with Tfdeploy and the the NumPy math-and-stats library as the only dependencies. Most of the operations you can perform in TensorFlow can also be performed in Tfdeploy, and you can extend the behaviors of the library by way of standard Python metaphors (such as overloading a class).
Now the bad news: Tfdeploy doesn't support GPU acceleration, if only because NumPy doesn't do that. Tfdeploy's creator suggests using the gNumPy project as a possible replacement.
#Machine_learning