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驾驭细微差别是改善计算机科学教育的关键
确保计算机科学教育有效且公平需要涉及多种观点并具有灵活性。
来源:EdSource在数据科学课上，学生编写计算机程序来帮助分析大量数据。
在数据科学课上，学生编写计算机程序来帮助分析大量数据。 图片来源：Alison Yin/EdSource新冠疫情爆发近三年来，我们正在适应这种既没有完全陷入疫情也没有完全摆脱疫情的长期边缘状态。
这个灰色地带很难驾驭，但这种介于两者之间的现实从一个意想不到的来源提供了一些有用的教训：计算机科学。作为计算机科学公平倡导者，我理解“1”和“0”是如何成为计算机语言的基础的。
虽然二元思维可能是简化计算数据和创建代码的有用工具，但我们两极分化的社会表明，非此即彼的思维在“IRL”（现实生活中）的价值有限。在我们努力建设更公平的未来时，仅仅依靠两个对立的极端会让我们无法容忍模糊性和接受复杂性。
不幸的是，我们在学校里没有充分教授这些技能——但我们应该这样做。计算机科学教育可以帮助学生练习批判性思维、协作和创造力。将计算机科学学习机会扩展到加州学生的多样性，有助于缩小数字鸿沟，为更多人参与数字经济创造机会。而且，它可以让学生掌握利用技术解决现实世界问题的能力，但前提是他们必须学会一种细致入微的方法，研究技术对社会的伦理影响。
向学生传授技术的危险和前景将有助于后代减轻算法偏见，这些偏见会错误识别有色人种，用错误的面部识别威胁公民权利，或者阻止社交媒体上错误信息的传播，这些错误信息会侵蚀我们的民主，进一步分化我们的选民。
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