もうそれ、起こってるんじゃない？普通のコンピュータサイエンスのカリキュラムの半分は、数学（解析、線形代数、数値解析）か、名前以外は数学みたいなもの（計算理論、複雑性理論）だし。学問に対する批判はたくさんあるけど、「学問はバカだ、Xをやるべきだ」って言うと、大抵Xは以下のどっちかだよね： - ずっと前からやってること - 必要になった時にちょうどいいタイミングで取り入れられる最新のトレンド

初めての学期に教授が「クレイジーフィンガー症候群」って呼んでたのは、ビジネスやユーザーの視点から問題を分解せずにコードに直行しようとする試みだった。ずいぶん前のことだけど。あのコンピュータサイエンスのカリキュラムが懐かしい。コードを書きたがる不安なオタクたちに対する彼女のジョークが好きだったな :( ブートキャンプの台頭も忘れないで。教育者の中には、必ずしも高い倫理基準に沿ってない人もいるから。

大学にいた時、哲学プログラムのマーケティングスローガンは「専攻を考えてる？思考を専攻しよう」だった。今、採用マネージャーとして言うけど、人文科学の経験がある人は、分析や理解の難しい部分でずっと能力が高いことが多い。もちろん、私はコンピュータサイエンスと哲学のダブルメジャーだから偏見があるけど、ただたくさんコードを書ける人を探してることはめったにないよ。特にジュニアは、プログラミングの方法を教えるよりも、分析的思考を教える方がずっと難しいから。

大学時代に抽象代数の授業を受けたんだけど、すごく難しかった。先生は証明を暗記させることをしていて、テストも同じ形式だった。よく知られた証明を記憶から再現して、新しい証明を完成させるっていう。最初はこの暗記に驚いたし、ちょっと不快に感じたこともあった。でも、すごいことに気づいたんだ。証明を理解せずに暗記するのは不可能だってこと！さらに、新しい証明を作るには同じような「要素」が必要で、それが頭に「インストール」されているから、もっと直感的に使えるようになった。振り返ると、手順の木を効率的に検索できるようになったと思う。暗記は万能ではないよね。l33tコードの問題を暗記するのは全然勉強にならなかった。そういう自己参照的で巧妙なプログラムは、アプリを書く活動とはかけ離れているからだと思う。ほとんどのプログラマーは、キャリアの中で新しいアルゴリズムの問題に出くわすのは一度か二度だし、アプリケーションプログラミングは、人間がノードのローカル状態にアクセスして、その状態と急速に減衰するスタックだけを使って即興で動きや変異を行う、そんな感じだよね。つまり、現実の問題には明確な手順がなくて、ヒューリスティックだけなんだ。

これはこの分野の採用慣行が直面している核心的な問題だね。真に有能な開発者は、心の底ではジェネラリストなんだ。専門知識には価値があるけど、10年も前のレガシーコードの地獄を扱っているか、可能性の限界を押し広げている場合を除いて、専門家は必要ない。使っていないツールに経験のある人の方が、現スタッフの弱点をカバーして新しい視点を提供してくれるから、ほぼ確実に良い結果が得られるよ。普通の有能な開発者は、どんなスタックでもすぐに習得できる。だって、どの会社もそれぞれ独自の技術の混乱を抱えているからね。「15年のReact経験」って求人広告に書いたからって、手に入るユニコーンが初日から最大限に生産的になるなんてありえない。常にオンボーディングの時間があるんだ。でも、この分野の雇用主はそれを理解していない。普通の企業では、非エンジニアリング分野から輸入されたマネージャーが蔓延していて、ソフトウェアを焼き型やトイレットペーパーの組み立てラインのように扱っている。スタートアップは、すでに人を育てるリソースが少ないのに、速度にこだわってMVPをできるだけ早く作り出そうとして、次の資金調達ラウンドを集めようとしている。ビッグテックはこれについてはマシだけど、独自の問題を抱えていて、ビッグテックが大きなトレーニングハウスである時代も終わりつつあるみたい。これは純粋に集団的な問題でもない。リクルートは非常に高額だけど、ユニコーンを追いかけるために使ったお金や、スタッフ不足による機会コストは軽視されがち。誰かを役割に育てるために5万ドルを使うより、50万ドルをユニコーン探しに使った方がいいって感じだね。そして、集団的な問題と言えば、これはこの分野がプロフェッショナル団体を持たないことで、雇用主が共通の悲劇でこの分野を沈めるのを止められない良い例だよね。（もしかしたら、解雇されて外注労働者に置き換えられる人が増えているから、労働組合がもっと注目されるかもしれないね。）

暗記と閉じた本のテストは、いくつかの分野では重要だよね。秒単位で時間が迫っているとき、ERの医者は心臓発作の治療法を調べることはできない。あの医者は、一般的な心臓発作の治療法だけでなく、10,000人に1人の心臓発作ではないけど、心臓発作と全く同じ症状を持つケースを認識して、正しい治療を施す必要がある。でも、私たちのほとんどはその状況にいない。必要なときに詳細を調べる方が、より多様な状況に対処する余裕ができるから、いいと思う。

大学で同じような考えを持った教授がいたんだけど、皮肉なことにAIの授業だった。私たちの大きなテストはすべて3日間の持ち帰り課題だった。質問はオープンエンドで、コードを書いたり、データを処理したり、結果を分析したりする必要があった。この問題は、教授が課題を採点する際に完全に精神的に関与する必要があることなんだ。多くの教育者は、その能力や意欲を持っていないと思う。

以前のウェブサービス開発の頃、F500の人たちが低〜中レベルの仕事でスプレッドシートの間でコピー＆ペーストしてるのをよく見かけた。何時間もかかることが、適切なデータインターフェースを使えば数秒でできるのにね。あくまで個人的な経験だけど、こういう低い価値を生む役割は、運用改善の妨げになることが多かったから、今はあまり見かけないと思う。シックスシグマやリーン、いろんなアジャイル手法がこういう低パフォーマーを浮き彫りにして、2005年から2020年の間に改善するか、退場させられるかだった。もちろん、みんなが毎日100%のパフォーマンスを出せるわけじゃないけど、残っているのは自分のタスクリストだけじゃなくて、仕事全体に対しても高い能力を持った人たちだよ。

全体的なメッセージには賛成だけど、暗記にはまだ大きな価値があると思う。物事を暗記することで、より広い視点で考えるための内部ツールが増えて、複雑な問題を解決しやすくなるんだ。（暗記っていうのは広い意味で使ってるから、意味のないリストを暗記する必要はないよ。）

同感だね！ソフトウェアエンジニアリングは、基本を知ることが50%、優れたリサーチスキルが50%だっていつも言ってる。私たちの時間の多くは、ドキュメントを探して、それが実際に何を意味するのかを理解することに使われてるから、ただコードを書くこととは違うんだ。