在果壳网上看到这样一篇**，觉得有点意思，贴过来大家参考。
http://www.guokr.com/post/591944/
很多人推荐了这么一篇学术论文，题为“The Camel Has Two Humps”（骆驼有双峰）。它提出了下面的方法，能在计算机科学专业的学生接触到一个程序或者一门编程语言之前，判断出他们当中哪些人适合学习编程，哪些人不适合。
所有教授编程的老师都发现，他们的教学结果呈现出“双峰”现象。似乎他们的学生中有两类人：一类是会编程的；另一类是不会编程的。这两类人有着各自独立的贝尔曲线。对于编程的教学，基本上所有的研究都集中在“教”上：变换语言，变换应用领域，使用一个IDE，引入激励机制，等等。但这些统统都不奏效，“双峰”现象依然存在。于是，我们发明了一种测试，通过它可以在授课之前把这两类人区别开来。我们挑选“双峰”中会编程的那些人。可能你现在还无法相信，但是在你看完之后，一定会相信的。我们还没完全搞明白为什么这种方法奏效，但我们有一些不错的理论支持。
我不曾想到，一个擅长编程的人和不擅长的人在这么早就可以被分辨出来。Dan Bricklin曾经在他的**中提到过这个话题，**的名字是“Why Johnny Can’t Program”（为什么Johnny不会编程）。但是，对于那些教授计算机科学的人来说，这些显然已不是秘密。
自20世纪50年代电子计算机被发明以来，尽管世界已经发生了翻天覆地的变化，但有些东西却始终没变。特别是，大部分人学不会编程：每所大学的计算机学院都有30%～60%的新生在第一门编程课程上不及格。有经验的教师很清楚这种情况，但都已经心力憔悴了。一些聪明的年轻教师坚信过去的做法一定有问题，于是苦苦地探索着真相。自20世纪60年代这个课题被提出以来，已经差不多有两代人为此付出了努力。
你也许觉得，他们提出的用于鉴定编程天赋的测试会很复杂。其实不然。请看下面，第一道题是这样的：
请看清下面的语句，并在正确答案的旁边做上标记
int a = 10,
int b = 20,
a = b;
a和b现在的值应该是：
[ ] a = 20 b = 0
[ ] a = 20 b = 20
[ ] a = 0 b = 10
[ ] a = 10 b = 10
[ ] a = 30 b = 20
[ ] a = 30 b = 0
[ ] a = 10 b = 30
[ ] a = 0 b = 30
[ ] a = 10 b = 20
[ ] a = 20 b = 10
可以想见，专业程序员对此会不屑一顾。但是，别忘了，这个测试是给那些生平从未接触过代码的学生设计的。另外的12道题与上面这道题的风格一样。
这个试卷的作者们认为，学习计算机科学的最主要障碍是：
1．赋值和序列
2．递归、迭代
3．并发
按照这样的顺序，我们首先测试初学者最先会遇到的障碍：赋值。测试的结果把学生清楚地分成3组：
· 44%的学生对赋值的原理形成了一个稳定的思维模型（即使是错的）。
· 39%的学生一头雾水，对于赋值的原理仍然琢磨不透。
· 8%的学生交了白卷。
这个测试做了两次。第一次是在学习之前，第二次是在开课三周之后。比较两次测试的结果，最让人吃惊的是：这3组学生的格局几乎没有发生任何变化。要么你在第一次碰到赋值（编程中的第一个障碍）的时候就在心中立即形成了一个模型，要么你永远学不会。
作者们发现，学习编程能否成功与是否形成了稳定的思维模型有着莫大的关联。
很显然，Dehnahdi的测试并不能完美区分出会编程和不会编程的人。然而，如果存在这样一个招生测试，让那些有稳定分数的人才会被录取，这样的话，两极分化的现象就会发生改变。在所有的61人中有32人（52%）不及格；而如果只在那个形成了稳定思维模型的组里计算，27人中只有6人（22%）不及格。我们可以自信满满地说，我们有一个能在上课前就可以预测哪些学生会成功的测试方法，并且这种方法具有很高的准确性。据我们所知，这是到目前为止第一个能够预测成功的测试方法。
我强烈建议大家把这篇**完整地读一遍。我曾经认为这会是一篇晦涩难懂的学院派论文，其实不然，它更像是一篇博文，充满了有趣的观点，就像下面这两段：
我们确实经历了一段时间，才有勇气相信我们自己的结论。尽管意识到目前的数据还不充分，我们的结论还只能算是一种推测，但在我们看来，第一次测试就区分出来了3个组，其中的决定因素是他们对无意义事物的态度。
形式逻辑证明，进而用一种叫编程语言的形式系统来表达，通过执行某种特别的计算得出结果，这其实是完全没有意义的。为了编写一个计算机程序，你必须做出妥协，赋予程序某种意义。但不管你想要这个程序做什么，计算机都会按照这些没有意义的规则运行，并且得到一些没有意义的结果。在测试中，那些有稳定思维模型的人都体现出了在这方面的先天接受能力，他们都有能力看见规则背后的数学计算问题，并且无论怎样都能够遵循那些规则。另一方面，那些没有稳定思维模型的人总是找不到头绪。而那些交白卷的人知道这是一件无意义的事，所以他们拒绝去做。
每个人都应该知道怎样使用计算机，但并不是每个人都需要成为一名程序员。然而，对于相当多的计算机科学的学生来说，似乎怎么也教不会他们编程，这还是有些令人担忧的。很显然，不是所有人都像我们这样痴迷于没有意义的规则和结论。但对我而言，有何不可呢？
本文摘自《程序员的修炼》
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