これがもう通用しないかもしれない。私が最後にスキームで入門CSを教えたときのエピソードをはっきり覚えてる：ファーストクラス関数を紹介した後、クラスで一番優秀な子が私のところに来て、「何が大したことなの？Pythonでもできるじゃん。」って言った。

それは、2年生の時に先生がLOGOで本当に複雑に見える（当時はね）虹の花を見せてくれた瞬間と同じくらいの formative な瞬間だった。彼女は数少ないカラーマッククラシックの一つを持っていて、ただ一つの花びらの道を描く作業をして、2つの値（開始角度と色）を変えた後に同じ「作業」を繰り返すだけだって教えてくれた。小学校でLogoを学んでいる時に再帰の概念を理解した瞬間の感動もよく覚えてる。最近数年間、主に書いてきたコードがEmacs Lispなのは、上の瞬間と無関係ではないと思う。

全てのScheme仕様を圧縮すれば両面に収まることがわかった これはR4RS以前の話だけだと思うよ。十分に圧縮すれば、「戦争と平和」を1ページに収めることもできる。

MITのプログラマーと一緒に働いたことがあるんだけど、彼はSchemeのカリキュラムを自慢してたんだ。でも、実際には一緒に働いた中で一番ダメなプログラマーだった。彼はClojureが大好きで、Pythonの文法についてずっと文句を言ってた。結局、彼の手作りのDatomicベースのシステムが却下されて、突然辞めちゃった。変わった教え方が優位性をもたらすって考えるのは罠だと思う。自分が他の人よりも賢いと思ってる人と働くのは本当にイライラするよ。

そうだね。コンピュータサイエンス学科が学生からよく受けていた不満の一つは、雇用主が使っている言語を学んでいないことだった。

機能型言語は、命令型言語よりもコンピュータサイエンス的なのかな？

コンピュータ工学は独自の分野で、通常は電気工学と一緒に扱われるけど、システムアーキテクチャやデザインに関することが多くて、プログラミングはデバイスのファームウェアみたいな低レベルの部分にしか触れないんだよね。あなたが本当に嘆いているのは、CS教育が職業的なプログラミングに退化していることだと思う。

大学がより職業的になっているのは、学生にとって大学の費用が高くなっているからだよね。そんなにお金を払って大学に行くなら、いい仕事を得るべきだと思う。これは必ずしも悪いことではないけど、研究に進みたい人のためにもっと良い道があればいいなと思う。SML（またはその派生物）が、ラムダ計算や型理論の観点からも、より良い教育用言語になると思うんだよね。

CS学科でこういう切り替えが起こっていたとき、大学院生として私はエリートCS機関での入門クラスでSchemeからPythonに切り替えることを提唱する「運動」の一部だったんだ。（他にも学際的な研究を重視していたけど、それはまた別の話。）当時の私の理由は、1. 広く使われているツールや実践は、学部生が計算について学ぶモチベーションを高めるフライホイールの役割を果たすから。Schemeを学んでも、結局Schemeを学んだだけなんだよね。でも当時Pythonを学んでいれば、PythonのシステムやソケットAPIを使ってラボや個人のLinuxシステムで遊ぶことができた。ウェブの方では、web.pyやFlask（あはは、これは2000年代後半から2010年代初頭の話）で自分を奮い立たせることができた。学生は夏にアプリやツールを作って、計算の「美的」な魅力以上の価値を理解できるようになるんだ。この頃はCS自体があまり権威がなくて、給料も今ほど高くなかったから、SchemeやMMIX、LC3に頭をぶつけていた人たちはEEや機械工学の学科に流れていった。2. 大学院生として、ほとんどのクラスをふるい落とす試験問題を作るのはほぼ簡単だった。特にSchemeが教えられる入門クラスではね。厳密さが問題なら、他の方法でその厳密さを保つのはとても簡単だった。3. 良くも悪くも、多くの学部生は大学院に進むつもりがなくて、私たちのクラスを受けている学部生の中にはコンピュータサイエンスの学生じゃない人も多かった。彼らは電気工学や産業工学の学生で、自分の分野で自動化するために十分なプログラミングを学びたいと思っていたけど、実際の専門分野にもっと興味があったんだ。この数年で私の考えは進化したけど、当時の信念は今でも変わらない。今のPythonの普及を考えると、ますますそう思う。