ชุมชนโปรแกรมเมอร์ถกเถียงว่าทักษะคณิตศาสตร์จำเป็นต่อการพัฒนาซอฟต์แวร์หรือไม่

ชุมชนโปรแกรมเมอร์กำลังมีการอภิปรายอย่างเข้มข้นเกี่ยวกับความจำเป็นของความรู้ทางคณิตศาสตร์สำหรับการเป็นนักพัฒนาซอฟต์แวร์ที่เชี่ยวชาญ การถกเถียงนี้กลับมาเป็นประเด็นร้อนหลังจากบทความล่าสุดที่ตั้งคำถามต่อข้อสมมติแบบดั้งเดิมที่ว่าทักษะคณิตศาสตร์ที่แข็งแกร่งเป็นข้อกำหนดเบื้องต้นสำหรับความสำเร็จในการเขียนโปรแกรม

ข้อโต้แย้งที่ไม่เห็นด้วยกับข้อกำหนดด้านคณิตศาสตร์

นักพัฒนาจำนวนมากโต้แย้งว่าการเขียนโปรแกรมสามารถเรียนรู้และเชี่ยวชาญได้โดยไม่ต้องมีพื้นฐานคณิตศาสตร์ที่กว้างขวาง พวกเขาชี้ไปที่แนวทางการจำลองสถานการณ์สำหรับการแก้ปัญหาที่ซับซ้อน ซึ่งการรันโค้ดหลายพันครั้งสามารถเผยให้เห็นรูปแบบและคำตอบได้โดยไม่ต้องมีการพิสูจน์ทางคณิตศาสตร์อย่างเป็นทางการ ปัญหา Monty Hall เป็นตัวอย่างยอดนิยม - นักพัฒนาสามารถเขียนการจำลองแบบง่าย ๆ เพื่อค้นพบว่าการเปลี่ยนประตูจะชนะประมาณสองในสามของเวลา โดยไม่จำเป็นต้องเข้าใจทฤษฎีความน่าจะเป็นที่อยู่เบื้องหลัง

มุมมองนี้แนะนำว่าทักษะการเขียนโปรแกรมในทางปฏิบัติ เช่น การดีบัก การปรับปรุงโค้ด และการออกแบบระบบ มีความสำคัญมากกว่าแนวคิดทางคณิตศาสตร์ที่เป็นนามธรรม ผู้สนับสนุนมุมมองนี้เชื่อว่าการเน้นย้ำข้อกำหนดด้านคณิตศาสตร์อาจทำให้โปรแกรมเมอร์ที่มีศักยภาพท้อถอยโดยไม่จำเป็น ทั้งที่พวกเขาอาจจะเก่งในการพัฒนาซอฟต์แวร์ได้

ทักษะการเขียนโปรแกรมที่ไม่ต้องใช้คณิตศาสตร์ขั้นสูง:

• การพัฒนาเว็บเบื้องต้น ( HTML , CSS , JavaScript )
• การจัดการฐานข้อมูลและการดำเนินการ CRUD
• การออกแบบและพัฒนาส่วนติดต่อผู้ใช้
• การรวมระบบ API และบริการเว็บ
• การปรับปรุงโค้ดและการแก้ไขข้อผิดพลาด
• การจัดการโครงการและการจัทำเอกสาร

การคิดเชิงคณิตศาสตร์เป็นรากฐาน

อย่างไรก็ตาม ส่วนใหญ่ของชุมชนไม่เห็นด้วยอย่างยิ่งกับการละเลยคณิตศาสตร์ทั้งหมด นักพัฒนาเหล่านี้โต้แย้งว่าการเขียนโปรแกรมเกี่ยวข้องกับแนวคิดทางคณิตศาสตร์โดยพื้นฐาน แม้ว่าจะไม่ได้รับการยอมรับอย่างชัดเจนก็ตาม พวกเขาเน้นย้ำว่าการเขียนโปรแกรมที่ประสบความสำเร็จต้องใช้การใช้เหตุผลอย่างรอบคอบ การคิดเชิงตรรกะ และการแก้ปัญหาอย่างเป็นระบบ ซึ่งล้วนเป็นทักษะที่คณิตศาสตร์ช่วยพัฒนา

คณิตศาสตร์ในการเขียนโปรแกรมไม่ได้เกี่ยวกับคณิตศาสตร์ แต่เกี่ยวกับการใช้เหตุผลอย่างรอบคอบ การสร้างโค้ดที่แข็งแกร่งโดยการสร้างจากคุณสมบัติของโค้ดก่อนหน้า เหมือนกับการพิสูจน์ เป็นทักษะที่ดีที่ควรมี

แนวคิดการเขียนโปรแกรมขั้นสูง เช่น การวิเคราะห์อัลกอริทึม การออกแบบระบบแบบกระจาย และการเพิ่มประสิทธิภาพ มักจะอาศัยหลักการทางคณิตศาสตร์ เช่น ทฤษฎีกราฟ การนับเชิงผสม และการวิเคราะห์ทางสถิติ การเข้าใจรากฐานเหล่านี้สามารถช่วยให้นักพัฒนาเขียนโค้ดที่มีประสิทธิภาพและเชื่อถือได้มากขึ้น

แนวคิดทางคณิตศาสตร์หลักที่เกี่ยวข้องกับการเขียนโปรแกรม:

• การวิเคราะห์ความซับซ้อนของอัลกอริทึม (สัญลักษณ์ Big O)
• ทฤษฎีกราฟสำหรับโครงสร้างข้อมูลและการออกแบบเครือข่าย
• สถิติและความน่าจะเป็นสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล
• ตรรกศาสตร์บูลีนสำหรับคำสั่งเงื่อนไข
• ทฤษฎีเซตสำหรับการดำเนินงานฐานข้อมูล
• พีชคณิตเชิงเส้นสำหรับกราฟิกและการเรียนรู้ของเครื่อง

มุมมองแบบสายกลาง

สมาชิกบางคนในชุมชนสนับสนุนแนวทางที่มีความละเอียดอ่อน โดยแยกแยะระหว่างประเภทของความรู้ทางคณิตศาสตร์ที่แตกต่างกัน พีชคณิตพื้นฐานและทักษะการใช้เหตุผลเชิงตรรกะดูเหมือนจะเกี่ยวข้องกับการเขียนโปรแกรมในชีวิตประจำวันมากกว่าแคลคูลัสขั้นสูงหรือคณิตศาสตร์เชิงทฤษฎี โจทย์ปัญหาและการคิดเชิงพีชคณิตช่วยให้นักพัฒนาแบ่งข้อกำหนดที่ซับซ้อนออกเป็นส่วนประกอบที่จัดการได้

การอภิปรายยังเน้นให้เห็นว่าสัญชาตญาณทางคณิตศาสตร์สามารถพัฒนาได้ผ่านการฝึกฝนการเขียนโปรแกรมเอง การเขียนการจำลองและการวิเคราะห์ผลลัพธ์สามารถสร้างความเข้าใจทางสถิติได้โดยไม่ต้องมีการฝึกอบรมอย่างเป็นทางการ อย่างไรก็ตาม แนวทางนี้ต้องการสัญชาตญาณที่ดีเกี่ยวกับขนาดตัวอย่างและการหลีกเลี่ยงข้อผิดพลาดทางตรรกะที่พบบ่อย

ความเป็นจริงในอุตสาหกรรมและผลกระทบในทางปฏิบัติ

การถกเถียงสะท้อนคำถามที่กว้างขึ้นเกี่ยวกับการศึกษาการเขียนโปรแกรมและแนวทางปฏิบัติในการจ้างงาน คำอธิบายงานจำนวนมากยังคงระบุข้อกำหนดทางคณิตศาสตร์ แต่นักพัฒนาที่ประสบความสำเร็จมาจากภูมิหลังการศึกษาที่หลากหลาย บางคนโต้แย้งว่าการที่อุตสาหกรรมเน้นคุณสมบัติทางคณิตศาสตร์อาจทำให้บุคคลที่มีความสามารถซึ่งสามารถมีส่วนร่วมอย่างมีนัยสำคัญในโครงการซอฟต์แวร์ถูกกีดกัน

การเพิ่มขึ้นของเครื่องมือเขียนโค้ดที่ช่วยเหลือด้วย AI เพิ่มมิติใหม่ให้กับการอภิปรายนี้ เมื่อระบบอัตโนมัติจัดการงานเขียนโค้ดประจำมากขึ้น โปรแกรมเมอร์มนุษย์อาจต้องมุ่งเน้นไปที่การออกแบบและการวิเคราะห์ในระดับสูงขึ้น ซึ่งเป็นพื้นที่ที่การคิดเชิงคณิตศาสตร์มีคุณค่าเพิ่มขึ้น

ฉันทามติของชุมชนดูเหมือนจะเป็นว่า แม้ว่าการฝึกอบรมทางคณิตศาสตร์อย่างเป็นทางการไม่จำเป็นเสมอไป แต่การใช้เหตุผลเชิงตรรกะและทักษะการแก้ปัญหาที่คณิตศาสตร์พัฒนายังคงมีความสำคัญต่อความสำเร็จในการเขียนโปรแกรม ความท้าทายอยู่ที่การหาวิธีที่มีประสิทธิภาพในการพัฒนาทักษะเหล่านี้โดยไม่สร้างอุปสรรคที่ไม่จำเป็นสำหรับนักพัฒนาที่มีความมุ่งมั่น

อ้างอิง: The Programmer's Mind