在大三下学期(2021春季)、升大四的暑假(2021暑期)，与大四上学期(2021秋季)，我分别在我们学校的编程入门大课15-150: 函数式编程入门(150)、高中生计算机学者项目(CSS)、与15-110: 编程原理(110)里当助教(TA)。
150使用SML/NJ编译器教授函数式编程语言ML、程序的数学证明、抽象数据类型、Work & Span分析、线性与并行算法等等。2021年春季的150有2位教授、39名TA、1只鹦鹉(150吉祥物@Polly the polymorphic parrot)，以及335名注册学生，基本都是在线通过Zoom上课，但也有小部分的线下讲座以及lab1的席位。
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| 15150吉祥物 Polly的ins账号 @pollythepolymorphicparrot |
观察这种规模的课程在幕后的运营着实是很有意思，我们运用了一系列的教育科技工具，如：
- GitHub：课程基础架构，TA们可以在这里编写作业/lab的新问题、生成问题/答案文档/lab签到密码、raise issues、实现测试反馈等；
- Slack：教学人员交流渠道，用各种功能的大群小群来布置任务、收集反馈、社交、发表情包、庆祝TA生日等等；
- Google Drive：分享幻灯片、OH2笔记、lab准备文档等；以及Google Form：各种表单，主要是收集150学生课程反馈；
- Gradescope：TA用来判学生作业/考试的平台，编程作业有Autograder；
- Canvas：发布讲座的录像、作业的问题、以及lab的问题和答案等；
- OHQ2：线上OH排队工具，TA从OHQ上“领取”学生(FIFO)并到学生的Zoom房间里回答问题；
- Piazza：线上问答平台，学生可以实名/匿名/公开/私人发表提问帖，也会被TA用来发布一些作业常见问题；
- Zoom：线上视频会议平台。
作为TA，我们每周差不多要花20个小时用来
- 参加教学人员会议，讨论教学计划、作业以及lab制作的情况，
- 和其他TA一起教lab (差不多20名学生)，
- 判作业，
- 举办OH，
- 回Piazza的问题帖子，
- 制作并测试新的作业、lab问题，等等。
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| 在2021年春季，我回答了67个学生提出的110个问题 | 在2021年秋季，我回答了50个学生提出的88个问题 |
因为我个人对于学习科学的兴趣，观察教育理论在实际应用中遇到的种种限制着实是很有意思，而且面对同一个事件，不同背景的教学人员也会有非常不一样的看法。150在学期中曾有学生在Piazza上发布了一个关于Gradescope Autograder评分标准的反馈长帖，引起了150学生与教学人员的热议。我关于此事件以及提高教学质量的一些思考可以看这里。这个对话实际上产生了很多有意思的问题，比如
- 学生需要失败才能学习吗？
- 假设学生不能成熟地面对自己的失败是否是个居高临下的姿态？
- 不论我们做什么，是否总是会有学生抱怨他们的失分不符合预想？
从教育实践与设计的角度出发，我个人认为以上问题的答案都是“否”，但150的一些教学人员与我的看法是相反的。这些问题大概都需要具体情况具体分析，但从学期中的那场讨论里 ，我切实体会到了在现实情境下提升教育质量的难度。于是我决定要在不同的课里积累更多的助教经验，体验不同的CS课程制度、学生经历、以及教学中会遇到的相同或不同的挑战。
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| Credit to Mia Tang, 前150TA | 我作为110助教收到的期中学生反馈 |
因此，在我升大四的暑假，我在CMU给难以接触CS资源的高中生们开办的计算机学者(CSS)项目中当助教；而在大四的上学期(2021秋季)，我决定去15-110: 编程原理当助教。2021秋季的110有26位TA与300+名注册学生，基本上是线下教学，让我体验、积累了更多线下教学的经验。
比起150，110有更多样的学生来源，因为150是CS专业的必修课，但110是在CMU最基础的一节编程入门课。我大学前完全没有接触过编程，大一上的第一节编程课就是110 (我的课程体验详见此推送)，现在返回去当110的助教，有种传承的感觉 :-)
在CSS与110里，我还练习了给不同学科背景的、第一次接触编程的人解释计算机科学重要概念，并像我当年上110遇到的教授们一样，分享我们对CS的兴趣与热爱。大四上学期我同时在上一门个性化在线学习的研究生课，趁机就把期末项目的智能教学助手做成了给110学生的递归练习。