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面对入学人数激增，大学为何必须抵制基于gpa的入学上限
来源:盖蒂图片社
计算机系面临着一种具有挑战性的综合力量:入学人数激增和资源落后。从表面上看，通过限制入学人数来应对似乎是合乎逻辑的，这也是目前北美最受欢迎的方法一个是设置进入本专业的最低平均绩点(GPA)门槛(通常是根据学生在本专业前两三门课程的成绩，加上一些附加条件，如微积分1和2，偶尔还有物理1)。虽然这可能是一个公平的方式来决定谁可以进入本专业，但它是不公平的，并在扩大参与计算(BPC)的努力方面产生了交叉目的。为什么?因为基于gpa的入学上限是根据学生在CS1和CS2中的表现来计算的，奖励学生之前的计算经验。如果你以前学过计算机科学，那么在CS1和CS2课程中获得a要容易得多。这对BPC工作有直接的影响，因为以前的计算经验在种族、民族和性别之间不是均匀分布的。简单地说，以平均成绩为基础的入学上限使学习计算机的学生缺乏多样性。
在包容性计算中心(Center for Inclusive Computing)，我是该中心的执行主任，在过去两年中，我们对32所美国大学进行了深入的实地考察。与学生、教师、院长、系主任和顾问的对话揭示了gpa上限与BPC努力背道而驰的另外三种方式，我在这里将对此进行描述。
但是，我们需要做的不仅仅是发现问题，因此，我也提出了三种方法来解决入学率激增和资源滞后的挑战。
以绩点为基础的招生催生了一种残酷而丑陋的院系文化，在这种文化中，处于入门阶段的学生不觉得他们可以“冒险”分享或合作。在一个机构中，学生们将引入序列的文化比作“短吻鳄坑”。这种文化不仅与BPC的努力相冲突，而且与我们作为教育者所强调的至关重要的协作能力背道而驰。我要补充的是，一些学生找到了“适应系统”的方法，比如多次重修CS1和CS2课程b提高他们的GPA，这就增加了他们获得学位的成本和时间——这一策略只适用于有经济特权的学生。
基于平均成绩的入学上限会对声誉产生影响，阻止学生尝试计算，从而限制了BPC的努力。在我们的现场访问中，我们询问了计算机专业的女性，她们是什么时候发现计算机的，很多人说她们在大学里上的第一节课。事实上，参加大学委员会考试并表示有意在大学学习计算机的学生中，只有20%是女性——这一比例与获得计算机学位的女性的比例几乎相同，这并不令人惊讶。此外，以前的计算机经验对许多高中生来说是没有的;到2022年，超过一半的美国高中提供计算机科学课程(这些学校通常位于经济条件更优越的地区)，这意味着许多学生在上大学之前不太可能发现他们是否喜欢计算机。基于平均成绩的招生上限延续了教育特权，并妨碍了在大学里学习计算机，而这对BPC至关重要。
以gpa为基础的招生上限最令人不安的可能是大学决定只能录取X并调整了GPA的截止日期，以达到这个准确的数字。这一政策的结果是，标准不断移动(通常是越来越高)。考虑下面的场景:一个学生知道GPA的分数线是3.7，并围绕这个分数线制定了学习计划，结果发现分数线移动了，似乎是任意地更高，似乎是在一夜之间。更有可能的情况是，学生们的口口相传让他们知道了gpa被切断的风险，某些学生(可能是那些以前没有学过计算机，但第一次喜欢探索这门学科的学生)做出了经过深思熟虑的、高度理性的决定，去学习其他东西。
然而，谜题仍然存在。各部门要做什么?我的观点是，大学领导必须想办法支持学生选择任何专业。尤其令人不安的是——甚至是不合情理的——大学目前限制学生选择那些有良好就业前景的专业，无论从起薪还是空缺职位的角度来说。美国劳工统计局预测，计算机和信息技术行业的就业增长预计将超过其他任何行业。此外，美国计算机专业毕业生的起薪中位数为91,500美元。毫不夸张地说，科技行业的一份工作可以在经济上带来变革。
对大学管理者来说，挑战的关键在于他们不能轻易地或快速地调整他们的商业模式以适应学生需求的变化。即使所有的教师增长都是针对招生人数不断增加的领域，但由于整个大学的招生人数不断减少，新员工的总体预算可能仍然有限。事实上，该大学的预算模型是它需要多长时间来应对不同研究领域受欢迎程度变化的一个主要决定因素。最适合快速发展的大学有一种模式，即资源紧跟入学人数。以教员线为基础的预算模式，或采用集中控制的增量预算模式的大学，反应最慢。让这个问题更加复杂的是，很难雇佣计算机专业的教师。与拥有博士学位的人在工业界的能力相比，大学的薪水显得微不足道，因此，每年有越来越多的教师职位空缺。
我主张采用跨学科的方法来配备人员，这对教师和学生都有好处。
但解决方案是有的，其中三个最有吸引力。首先，我们有机会利用其他院系教师的技能和专业知识，培训他们能够教授CS序列介绍，当然也可以教授情境化的入门课程。这种方法结合了以下几个方面的好处:响应学生的需求，支持非计算机专业教员的研究工具箱，促进情境化计算——这已多次被证明是扩大参与计算的最佳实践。事实上，大学可以邀请教师申请计算机交叉培训的机会，使之成为一个有声望的机会，并消除了其他院系将不再为学术做出贡献的终身教师“自愿”的风险。但是，让我说清楚——我并不是建议每个教员都成为计算机科学家。相反，我主张采用跨学科的方法来配备人员，这对教师和学生都有好处。
另一个教学人才的来源可能来自那些正在招聘新博士或“挖走”高级教师的科技公司。公司和大学都有一个共同的愿望，那就是大学在各个层次(从理学士到博士)培养更多的计算机专业学生。如果我们因为无法雇佣教师而必须限制入学人数，那么高等教育根本无法满足这些需求。公司可以提供一个解决方案——科技部门应该制定新的规范，使一部分员工能够作为兼职教师进行教学，无论是面对面还是在线教学。就像律师事务所将无偿服务作为该行业的核心原则一样，科技公司也必须这样做。想象一下，如果一家公司每雇佣10名博士，行业伦理是公司每年“捐赠”一名博士员工来教授一门课程。公司会给员工足够的时间去教学，并继续支付全额工资，而不是让他们在常规工作之外再去教书。这一薪酬因素至关重要，因为与行业薪酬相比，兼职教师的薪酬相当低，而且公立和私立大学之间的差异很大。
最后，如果一所大学无法绕开招生上限，那么至少它可以以一种公平的方式实施上限。计算机系可以决定前两三节课的最低GPA要求是多少，以表明成功获得计算机学位。然后，对于所有GPA高于这一门槛的学生，系里可以通过抽签的方式轻松公平地选择谁可以从事该专业。这可能仍然会导致那些不能进入这个专业的学生不快乐，但至少它不会系统地排除那些因为错误的原因而错过了早期计算机科学接触的学生。也许，只是也许，这些学生(以及他们的家长)的不快可能会激励学校的领导团队重新思考如何配置教学资源。
脚注
a.在美国和加拿大，大学在学生必须申报主修专业的时间上有所不同。一些学校在入学时要求，而另一些学校则在第一或第二学年结束时要求。大多数情况下，学生可以转专业。在许多其他国家，学生在高中参加入学考试，然后被某一专业的大学录取，但情况并非如此。
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