Katie在个人博客中描述：同一门课不同模块对使用AI的要求互相矛盾，教授用Claude生成教学材料，3000字作业说明要求提交15份材料；她认为校方管理层压缩教学支出是背后原因。帖文发布不到24小时登上Hacker News热榜第一，评论区出现分歧。
AI解读：Katie的经历指向一个具体问题：AI工具进入课堂后，规则由谁制定、是否前后一致。她描述同一门课程上一个模块强制要求用AI完成作业并计入成绩，下一个模块却把使用LLM认定为学术不端并扣分，学生无法据此安排学习。
她对教学材料质量的质疑有具体描述：教授把需求交给Claude生成教学资料，一份作业说明写到3000字、要求提交15份材料，她估算作业量是以前的三倍；有同学研究十几天跑不通，助教或教师在截止前一周才发勘误邮件修正大纲中的两处错误。
她将原因归于管理层而非个别教授，称校方偏好“规模化、自动化”的教学以削减助教和讲师编制，并称自己平时见不到导师，唯一联系是未登录学习平台触发的自动提醒邮件。这属于她个人对动机的判断，来源未提供校方回应或制度文件。
帖文引发的讨论并不一致。部分资深从业者认为AI只是工具，善用大模型自学效果更好；另一些跟帖者引用斯坦福大学研究称，受AI影响最大行业的22至25岁员工就业水平比同行低19%。该数字来自跟帖转述，来源未给出论文细节，不能据此判定计算机学位整体就业结果。
Katie最后表示仍想学计算机，但不会按现有方式继续，打算回到OpenProcessing做小游戏。这是个人选择，不是对AI与教育关系的结论。
2026年11月9日，量子位编译报道了一篇大二学生Katie的个人博客，标题为“AI毁了我的计算机学位”。Katie在文中描述自己所在计算机系的教学状况：课程大纲由Claude批量生成，期末大作业由LLM自动批改，导师发来的关怀邮件可能是后台自动化脚本触发。
量子位称，这篇博客发布不到24小时登上Hacker News首页热榜第一，评论区出现两种立场。以下内容来自Katie的自述与量子位的转述，校方未在来源中回应。
Katie描述的课堂规则反复
Katie称，生成式AI爆发后学校的教学政策反复变化：起初用大模型给学生作业打分写评语、生成课程大纲、发催学邮件，不到三个月因幻觉和垃圾内容撤回。此后同一门课程出现互相矛盾的要求——上一个模块强制用AI完成作业并计入考核，下一个模块却把使用LLM判定为学术不端并扣分。
- 她为满足前一模块要求自费订阅了Claude。
- 她用Opus 5.5生成的代码在后一模块被指学术不端。
教学材料与作业量的具体细节
Katie称，教授把需求直接交给Claude生成教学资料，她怀疑教授没有打开过Markdown文件。她描述一份作业说明有3000字、要求提交15份材料，作业量约为以前的三倍，数学基础较弱或跨专业的学生只能快速掠过知识点。
她还称，不少同学研究十几天仍跑不通，教师在截止前一周发勘误邮件，称大纲有两处写错并已修正，要求学生重新提交。
她对原因的判断：管理层压缩教学支出
Katie认为问题不全在教授，而在管理层偏好“规模化、自动化”的教学，以便在不增加员工费用的情况下从学费中获取更多收益；大模型能自动出题和批改，就不必再聘请助教、增加讲师编制。
她称自己平时见不到导师，唯一联系是几天未登录线上学习平台后收到的自动提醒邮件。
Hacker News评论区的分歧
量子位称，评论区大致分为两派。一派是资深从业者，认为当前的混乱是技术演进中的短暂阶段，AI是工具，善用模型自学能提升理解与记忆；有跟帖者称见过21岁开发者编程能力强于工作20多年的人，并将其归因于扎实的计算机科学基础。
另一派是刚毕业的年轻人。有跟帖者转述斯坦福大学研究称，受AI影响最大行业的22至25岁员工就业水平比同行低19%；也有招聘从业者称，与其培养应届生，不如给资深工程师配Coding Agent。量子位未提供该研究的原文或样本范围。
- 就业数据为跟帖转述，来源未核实。
- “21岁开发者更强”为个别从业者观察，不构成普遍结论。
Katie的结尾
Katie在文末称自己仍想学计算机，但不会按现有方式继续，因为“会让我消化不良”；她打算回到OpenProcessing做一些简单的小游戏，并贴出早年写的太空射击游戏、点一下会叫的莫古利和用麦克风声音吓跑小鱼的互动demo。