Tanıdığım her bilgisayar bilimi bölüm başkanı aynı konuşmanın bir versiyonunu yapıyor; oryantasyonda bir ebeveynle, açık bir toplantıda lise son sınıf öğrencisiyle, öğle yemeğinde bunun doğru olup olmadığını soran meslektaşıyla. Manşetlerde bilgisayar biliminin çökmekte olduğu söyleniyor. Veriler başka bir şeyi gösteriyor. Öğrencilere ve ailelere bunu açıkça anlatamamak, onlara yanlış bilgilere dayanarak karar vermekten başka seçenek bırakmıyor.
Literalistler tarafından kuşatılmış
Bir bilgisayar bilimcisi değil ama her gün onlarla birlikte çalışan bir meslektaşım, söylediklerini biraz fazla kelimesi kelimesine aldığımda bana güldü.
“Etrafım edebiyatçılarla çevrili” dediler.
Bunu şaka amaçlı söylediler. Bunu bir iltifat olarak aldım. Bu değişimin bazı versiyonlarına ilk kez sahip olmuyordum.
Tanımladıkları gerçekçilik bir kişilik tuhaflığı değildir. Bu, bilgisayar bilimi eğitiminin kasıtlı olarak geliştirdiği eğitimli bir zihin alışkanlığıdır. Bir bilgisayar yalnızca ve tam olarak ona yapmasını söylediğiniz şeyi yapar. Yaklaşık olarak değil. Demek istediğin bu değil. Ne dedin? Bilgisayar bilimcileri, her uç durumu önceden tahmin etmek için, yeterince belirtilmemiş gereksinimleri net talimatlara dönüştürmeyi öğrenirler. Yıllar süren uygulama sonucunda kesinlik içgüdüsünü geliştiririz.
Kod yazmayı seviyorum. Meslektaşlarımın çoğu da öyle. Ve sevdiğimiz disiplin (boş bir ekranla oturup kendi mantığımıza göre karakter karakter çalışma kodu üretmek), yapay zeka kodlama asistanları geliştikçe daha az merkezi hale geliyor. Gerekçe hâlâ bize ait; klasik kodlama giderek daha fazla değil. Aksini iddia etmek saflık olur.
Ancak bilgisayar bilimi öğrenmek, ürettiğiniz koddan çok, oluşturduğunuz zihin alışkanlıklarıyla ilgilidir. Sıfırdan kod yazmak size sistemler içinde düşünmeyi, neden-sonuç hakkında akıl yürütmeyi, tüm mantıksal yapıyı kafanızda tutmayı ve onu sorgulamayı öğretir. Araçlar değiştiğinde bu kapasiteler geçerliliğini yitirmez.
Manşetler ve Veriler
Son teknoloji haberlerini takip ediyorsanız “Elveda, 165.000 Dolarlık Teknik İşler” Ve “Mezunlar İlk İşlerinin Peşinde Hırslarını Sıfırlıyor.” Mesaj açıkça ortadadır ve bilgisayar bilimi alanında eğitim almayı düşünen bir öğrenci için gerçekten korkutucudur.
Bu yüzden bilgisayar bilimleri eğitiminin bana otomatik olarak yapmayı öğrettiği şeyi yaptım: Verilere, özellikle de bilgisayar bilimlerinden gelen verilere baktım. ABD Çalışma İstatistikleri Bürosu’nun Güncel İstihdam İstatistikleri. Ve aşağıdaki alıştırmayı, Virginia Tech’teki ilk yıl bilgisayar bilimleri bölümümde, dönemin son gününde, yeniden oluşturduğum bir grafikle başlayarak yaptım. geniş çapta dolaşan bir görselleştirme— öğrencileri bilgisayar bilimleri okumaktan caydırmanın gerekçesi olarak benimle paylaşılan bir şey. Başlık yok, açıklama yok, sadece grafik. “Ne görüyorsun?” Onlara sordum.
Çoğu insanın gördüğünü gördüler: 2022’den beri trend keskin bir şekilde aşağıya doğru gidiyor. Daha sonra bunun onlara nasıl hissettirdiğini sordum. Umutsuz, dedi biri. Umutsuzluk bir başkasını teklif etti.
Bir sessizlik vuruşu. Sonra bir el havaya kalktı. “Sektör 2022 yılı civarında aşırı işe alım yapacak gibi görünüyor.”
Doğru gözlem ama o uçurum hala görünüyordu.
Öğrencilerden tabloya daha dikkatli bakmalarını istedim. Y ekseni, bir yıl önceki aynı aya kıyasla işlerdeki değişimi gösteriyor; bu, bir patlamanın ardından büyüme yavaşladığında dramatik bir görselliği neredeyse garanti eden bir seçim. Tam olarak yalan söylemiyor. Ancak bilgilendirmek yerine alarm vermek için tasarlanmıştır.
Daha sonra öğrencilerime aynı verilerin farklı şekilde grafiklendirildiğini gösterdim; yıldan yıla değişim yerine toplam istihdam olarak.
Uçurum ortadan kayboluyor. Bunun yerine, 1990’da kabaca 900.000 işten, ilk grafiğin önerdiği gibi 2022’de değil, 2023’te dört milyonun biraz üzerinde bir zirveye ulaşan bir çizgi görüyorsunuz. İlk grafikteki zirve, neyin ölçüleceğinin seçiminin yarattığı bir yanılsamadır.
Ancak hikaye burada bitmiyor. Her iki grafiğin arkasındaki veri seti, teknoloji sektörü işverenlerindeki işleri sayıyor.
A ikinci Çalışma İstatistikleri Bürosu veri seti insanların nerede çalıştıklarını değil, ne yaptıklarını sorar. Ekonominin her sektöründeki işverenleri araştırıyor ve işverenlerinin hangi sektörde olduğuna bakılmaksızın kaç işçinin bilgisayar ve matematik işi yaptığını sayıyor. Hastanedeki bir yazılım geliştiricisi, bir bankadaki veri bilimci, bir araba üreticisindeki ağ mühendisi; hepsi bu veri setinde yer alıyor, ancak ilkinde değil. Bir teknoloji şirketinde resepsiyonist, kapıcı veya insan kaynakları uzmanı mısınız? İlk veri kümesindeler ama ikincide değiller. Öğrencilerime başka bir grafik gösterdim (sadece çizgi, y ekseninde sayı yok) ve onlara basit bir soru sordum: Sizce bu çizgi önceki grafikteki siyah çizginin üstünde mi yoksa altında mı?
En çok tahmin edilenler aşağıdadır (her ne kadar dersin bu noktasında bazıları bana açık olsa da). Varsayım sezgiseldi: Elbette çoğu CS işi teknoloji şirketlerinde. Tahminlerinin yanlış olduğu ortaya çıktı ve insanların varsaydıkları ile verilerin gösterdiği arasındaki fark, tam da bilgisayar bilimleri eğitiminin sizi bulmanız için eğittiği türden bir şey.
Bilgisayar ve matematik meslekleri 1997’de iki milyonun biraz üzerinde insanı istihdam ediyordu. 2024’te bu sayı 5,2 milyondu ve son teknolojik işten çıkarmalar sırasında bu sayı neredeyse hiç değişmedi.
Farklılık neden? Çünkü teknoloji sektörü işverenlerinde işten çıkarmalar yaşandı ama işçiler ortadan kaybolmadı. Taşındılar. Finansa giriyorum. Sağlık hizmetlerine. Hükümete. Ekonominin yazılımla çalışan her sektörüne, yani ekonominin her sektörüne.
Kimsenin Bahsetmediği Arz Açığı
Öğrencilerim iş rakamlarını özümsedi, ancak bir sonraki endişenin oluştuğunu görebiliyordum: milyonlarca işin olduğu bir piyasada aynı zamanda milyonlarca mezunun da kendileri için rekabet ettiği korkusu. Bir veri noktasına ekledim bir federal veri kümesi daha: İşgücünde bilgisayar bilimleri diplomasına sahip çalışma çağındaki kişilerin sayısı. 2024 yılında bu sayı yaklaşık 2,8 milyondu.
İş sayısı 5,2 milyondu.
Bu boşluk (Bilgisayar Bilimi diploması olmayan kişilerin doldurduğu Bilgisayar Bilimleri işleri) kalıcıdır. Alan hiçbir zaman kimlik bilgisi açısından kısıtlı olmamıştır. Eğitimli insanlara olan ihtiyacı her zaman CS derecesi sahiplerinin arzını geride bırakmıştır.
Bu, pazarın değişmediği anlamına gelmiyor. Var. Bir zamanlar yakın denetim altında doğrudan kod yazmaktan oluşan giriş seviyesi rolü, kısmen yapay zeka araçlarının tam olarak bu görevde giderek daha iyi hale gelmesi nedeniyle gerçekten değişiyor.
Ancak bu değişim, bu görevleri tamamlamak için yapay zeka ile çalışabilen, ayrışmak herhangi bir kod yazılmadan önce bir problem, kim sadece bir programda değil, bir veri kümesinde, bir modelde, bir dizi varsayımda hata ayıklayabilir. Bu tür bir düşünce (Bilgisayar Bilimi eğitiminin üretken gerçekçiliği) teknolojinin dokunduğu her alana aktarılır. Bu, gerçek analitik temeldir ve sorunu yapay zekanın cevabının doğru olup olmadığını bilecek kadar derinlemesine anlayan kişinin işaretidir.
CS Aslında Ne Öğretiyor
Dersin sonuna yaklaştığımızda verilere ara verdik ve öğrencilerime farklı türde bir soru sordum. Eğer yapay zeka iki yıl sonra daha da yetenekliyse (ve öyle olacak), eğer giriş seviyesi kodlama otomatikleştirilmişse ve ekipler daha küçükse (ve öyle olacak), ideal bir Bilgisayar Bilimleri mezunu neye odaklanmalıdır?
“Daha fazla programlama dili öğrenin” demediler. “Temelleri anlayın. Sistem düzeyinde düşünün. Nasıl hata ayıklanacağını bilin. Eleştirel düşünün. İşbirliği yapın” dediler. Ancak aşırı yatırım yapmayı bırakmayı önerdikleri şeyler daha da anlamlıydı. Ayrıntılı sözdizimi ve mekanizmalara takıntılı olmayı bırakın. Yapay zekaya aşırı güvenmeyi bırakın. Yapay zeka çıktılarına, verilere, manşetlere ve hatta kendi ilk içgüdülerinize karşı şüpheciliği geliştirin.
Bunlar CS derecesine bir dönem giren birinci sınıf öğrencileridir. Zaten alanımızın merkezi bir gerilimini sezmişlerdi: Araçlar değişmeye devam edecek, dolayısıyla en önemli şeyin araçların altında yatan düşünce olacağı. Bu düşüncenin bir adı vardır; aslında iki adı vardır: şüphecilik ve ayırt etme yeteneği. Şüphecilik duruştur: Çıktıyı sırf akıcı ve kendinden emin diye kabul etmiyorsunuz. Ayırt etmek daha zor bir beceridir: şüpheye düştüğünüzde hangi parçanın doğru, hangi parçanın yanlış olduğunu ve nedenini bilmek. Her bilgisayar bilimi öğrencisi bunları test etme ve hata ayıklama yoluyla öğrenir; test yazmaya karar vermek şüpheciliktir; Bir sonucun neden başarısız olduğunu takip etmek muhakeme yeteneğidir.
Belirsiz kod gönderemezsiniz. Bir veri yapısına yaklaşamazsınız. Yalnızca titreşimle hata ayıklayamazsınız. Alanın özünde bir gerçekçilik eğitimi vardır ve bu titizlik yalnızca bilgisayar programları hakkındaki düşüncelerinizi değil, her şey hakkındaki düşüncelerinizi değiştirir.
Radikal Heyecan Verici Değişim İçinde Bir Alan
Bilgisayar bilimi gerçekten dönüştürücü bir dönemden geçiyor. Ancak dönüşüm çöküşle aynı şey değildir. Meslek verilerine bakıldığında, 2022-23 teknolojiden ayrılma (bunu yaşayan insanlar için gerçek ve acı verici) bir CS çalışanı olgusu değil, teknoloji sektörü işveren olgusu gibi görünüyor. İş başka bir yere taşındı ve o başka yer artık her yerde.
Halihazırda özel teknoloji firmalarının dışına yerleştirilmiş milyonlarca CS çalışanı, yalnızca devam edecek bir modelin öncüsünü temsil ediyor. Aday bir öğrenci için soru, bilgisayar bilimi becerilerinin değerli olup olmayacağı değildir; veriler bu konuda nettir. Soru, ne tür bir bilgisayar bilimleri eğitiminin sizi araçların sürekli değiştiği bir dünyaya hazırladığıdır.
Öğrencilerime şunu anlattım.
Yapay zekayı koltuk değneği olarak değil bir araç olarak kullanın. Bir konuda gerçekten iyi olun; her şeyde değil ama bir konuda. Başkalarıyla nasıl çalışılacağını öğrenin: Düşüncelerinizi açıklayın, iyi sorular sorun, açık ve sık iletişim kurun. İnsanlara gösterebileceğiniz şeyler inşa edin. Yalnızca çözmek için kullandığınız araçları değil, çözülmekte olan sorunu da derinlemesine anlayan kişi olun. Ve teknolojinin başka bir şeyle nerede buluştuğuna dikkat edin.
Krizdeki bir nüfusun karmaşık, gelişen kalıplarını izlemek, analiz etmek ve bunlara göre hareket etmek için sistemler inşa ederek, evsizliği ele almaya yönelik bilgisayar bilimleri eğitimi almış profesyonel lider, veri bilgisine dayalı girişimleri düşünün. Veya kamu politikası, sağlık hizmetleri BT’si ve akıl sağlığı bilgi alışverişinin kesişme noktasında gezinen, veri sistemlerinin teknik gerçekleri ile bakımın nasıl sunulacağını belirleyen politika kararları arasında geçiş yapan kişi. İkisi de her gün kod yazmıyor. Her ikisi de ancak CS başka bir şeyle karşılaştığında mümkün olabilecek işler yapıyor.
Manşetlere göz atarsanız bilgisayar bilimleri mezununun seçeneklerinin daraldığını düşünebilirsiniz. Bunları bilgisayar bilimleri eğitiminin size her şeyi okumayı öğrettiği şekilde okursanız (şüphecilikle ve sonra ayırt etmeyle), bunun yerine onların sadece değiştiğini ve bilgisayar biliminin size farkı söylemeyi öğreten disiplin olduğunu görebilirsiniz.
