可以用ACM/ICPC竞赛成绩来判定一个高校的计算机专业水准吗?
用ACM/ICPC竞赛成绩来判定一个高校的计算机专业水准是可行且具有一定参考价值的，但并非唯一或绝对的标准。
以下是详细的分析：
为什么ACM/ICPC竞赛成绩有参考价值？
1. 高强度的问题解决能力训练： ACM/ICPC竞赛要求参赛者在有限的时间内，利用算法和数据结构解决一系列具有挑战性的编程问题。这直接反映了学生在以下方面的能力：
算法设计与分析： 是否能设计出高效、正确的算法来应对复杂问题。
数据结构运用： 是否能灵活运用各种数据结构来存储和处理数据。
编程实现能力： 是否能快速、准确地将算法转化为可执行的代码，并处理各种边界情况。
逻辑思维和推理能力： 能否清晰地分析问题，分解成小模块，并进行严谨的逻辑推理。
团队协作能力： 虽然不是个人赛，但团队成员之间的沟通、分工和协作至关重要。
2. 国际化的认可度： ACM/ICPC是全球范围内最具影响力的大学生程序设计竞赛之一，其评价体系（如区域赛、世界总决赛）具有很高的国际认可度。能够稳定地在国际舞台上取得好成绩，是学校计算机专业整体实力的直接体现。
3. 长期稳定的表现： 并非一两次的偶然获奖就能说明问题。一个高校如果在多年的区域赛、世界总决赛中持续有队伍获得优异成绩，这往往表明其计算机专业在人才培养、教学方法、学生选拔和训练方面有着系统性的优势和长期的投入。
4. “硬核”的技能评估： 与许多其他评价标准（如科研论文数量、教师职称结构等）不同，ACM/ICPC竞赛的评价是基于学生解决实际编程问题的能力，这是计算机科学最核心的“硬技能”之一。
5. 对学生学习积极性的激励： 好的竞赛成绩能够极大地激励学生对计算机科学的兴趣和学习热情，形成积极的学习氛围，吸引更多优秀学生进入计算机专业。
6. 体现教学和训练的有效性： 竞赛的成功往往离不开学校层面的重视、专业的指导教师团队、系统的训练计划以及对学生潜力的挖掘和培养。因此，竞赛成绩间接反映了学校在计算机专业教学和训练方面的有效性。
为什么不能仅凭ACM/ICPC成绩来判定？
1. 竞赛与实际工作需求的差异： 虽然ACM/ICPC考察的核心技能非常重要，但竞赛题目往往有其特定的模式和难度，可能与工业界实际软件开发的需求存在一定差异。例如，竞赛更侧重于算法优化和对时间/空间复杂度的极致追求，而实际开发中，代码的可读性、可维护性、工程化能力、团队协作工具的使用等也同样重要。
2. 并非所有优秀学生都参与竞赛： 有些学生可能对竞赛不感兴趣，或者他们的特长在于其他计算机领域，例如软件工程、人工智能应用、数据科学、信息安全、人机交互等。这些学生可能在其他方面表现出色，但不会体现在ACM/ICPC的成绩上。
3. 人才培养模式的多样性： 顶尖的计算机专业也可能采用不同的培养模式。例如，有些学校可能更侧重于培养理论研究人才，有些则更注重培养软件工程师。这些不同的侧重点，其“水准”的体现方式也会不同。
4. 竞赛机会和资源的不均： 虽然ACM/ICPC是全球性赛事，但在区域赛的组织、训练资源的投入、教练的专业度等方面，不同高校之间可能存在差异，这会影响到学生接触竞赛和取得好成绩的机会。
5. “刷题”文化的影响： 在某些情况下，过度强调竞赛可能导致部分学生和教练将精力放在“刷题”上，学习技巧而非深入理解算法和解决问题的本质。虽然这也能带来竞赛成绩，但其对学生长远发展的价值可能有限。
6. 评价维度的片面性： 一个高校的计算机专业水准是一个多维度的概念，包括师资力量（教授、副教授、博士比例、科研成果）、科研实力（国家级项目、基金、顶尖会议论文）、课程体系（前沿性、实用性）、毕业生去向（就业质量、深造率）、创新创业能力、行业影响力等。ACM/ICPC竞赛成绩只能反映其中的一个侧面。
如何更全面地评价高校计算机专业水准，并如何看待ACM/ICPC的地位？
结合ACM/ICPC成绩和其他指标，才能更全面地评价一个高校的计算机专业水准：
ACM/ICPC成绩： 作为考察学生算法思维、编程能力和解决复杂问题的潜力的重要指标，尤其在国际区域赛和总决赛中取得稳定优异的成绩，是高校计算机专业实力的一个有力证明。
科研实力： 关注学校在计算机科学领域的前沿研究能力，如顶级会议（如NeurIPS, ICML, KDD, SIGGRAPH, ASPLOS, ISCA, VLDB, SIGMOD等）和期刊上的论文发表情况，以及承担的国家级、省部级重大科研项目。
师资队伍： 评估教师的学历结构（博士比例）、职称结构、教学经验、科研能力，是否有知名学者和有影响力的教授。
课程体系： 考察课程设置是否与时俱进，是否涵盖了当前计算机科学的热点和前沿领域（如人工智能、大数据、云计算、区块链、网络安全等），课程的深度和广度。
毕业生质量： 了解毕业生的就业去向和深造情况，例如进入国内外顶尖科技公司、知名研究机构，或者在国内外顶尖高校深造的学生比例。
行业认可度： 通过校友在业界的口碑、学校与企业的合作项目、产学研结合的成果等来体现。
创新创业： 鼓励学生参与科技创新活动、创业比赛，以及学校在孵化科技创业项目方面的支持力度。
结论：
ACM/ICPC竞赛成绩是评价一个高校计算机专业水准的“重要但非唯一”的指标。 它可以非常有效地衡量学生在算法、编程和问题解决方面的“硬实力”和“潜力”。一个能在ACM/ICPC国际赛场上持续取得佳绩的学校，其计算机专业通常具备优秀的教学和训练体系，以及一批高素质的学生。
然而，为了更全面地理解和评价一个高校的计算机专业水准，我们还需要结合其科研实力、师资力量、课程设置、毕业生质量、行业影响力等多方面的因素进行综合考量。一个优秀的计算机专业，应该能够在多个维度上都展现出高水平。
以下是详细的分析：
为什么ACM/ICPC竞赛成绩有参考价值？
1. 高强度的问题解决能力训练： ACM/ICPC竞赛要求参赛者在有限的时间内，利用算法和数据结构解决一系列具有挑战性的编程问题。这直接反映了学生在以下方面的能力：
算法设计与分析： 是否能设计出高效、正确的算法来应对复杂问题。
数据结构运用： 是否能灵活运用各种数据结构来存储和处理数据。
编程实现能力： 是否能快速、准确地将算法转化为可执行的代码，并处理各种边界情况。
逻辑思维和推理能力： 能否清晰地分析问题，分解成小模块，并进行严谨的逻辑推理。
团队协作能力： 虽然不是个人赛，但团队成员之间的沟通、分工和协作至关重要。
2. 国际化的认可度： ACM/ICPC是全球范围内最具影响力的大学生程序设计竞赛之一，其评价体系（如区域赛、世界总决赛）具有很高的国际认可度。能够稳定地在国际舞台上取得好成绩，是学校计算机专业整体实力的直接体现。
3. 长期稳定的表现： 并非一两次的偶然获奖就能说明问题。一个高校如果在多年的区域赛、世界总决赛中持续有队伍获得优异成绩，这往往表明其计算机专业在人才培养、教学方法、学生选拔和训练方面有着系统性的优势和长期的投入。
4. “硬核”的技能评估： 与许多其他评价标准（如科研论文数量、教师职称结构等）不同，ACM/ICPC竞赛的评价是基于学生解决实际编程问题的能力，这是计算机科学最核心的“硬技能”之一。
5. 对学生学习积极性的激励： 好的竞赛成绩能够极大地激励学生对计算机科学的兴趣和学习热情，形成积极的学习氛围，吸引更多优秀学生进入计算机专业。
6. 体现教学和训练的有效性： 竞赛的成功往往离不开学校层面的重视、专业的指导教师团队、系统的训练计划以及对学生潜力的挖掘和培养。因此，竞赛成绩间接反映了学校在计算机专业教学和训练方面的有效性。
为什么不能仅凭ACM/ICPC成绩来判定？
1. 竞赛与实际工作需求的差异： 虽然ACM/ICPC考察的核心技能非常重要，但竞赛题目往往有其特定的模式和难度，可能与工业界实际软件开发的需求存在一定差异。例如，竞赛更侧重于算法优化和对时间/空间复杂度的极致追求，而实际开发中，代码的可读性、可维护性、工程化能力、团队协作工具的使用等也同样重要。
2. 并非所有优秀学生都参与竞赛： 有些学生可能对竞赛不感兴趣，或者他们的特长在于其他计算机领域，例如软件工程、人工智能应用、数据科学、信息安全、人机交互等。这些学生可能在其他方面表现出色，但不会体现在ACM/ICPC的成绩上。
3. 人才培养模式的多样性： 顶尖的计算机专业也可能采用不同的培养模式。例如，有些学校可能更侧重于培养理论研究人才，有些则更注重培养软件工程师。这些不同的侧重点，其“水准”的体现方式也会不同。
4. 竞赛机会和资源的不均： 虽然ACM/ICPC是全球性赛事，但在区域赛的组织、训练资源的投入、教练的专业度等方面，不同高校之间可能存在差异，这会影响到学生接触竞赛和取得好成绩的机会。
5. “刷题”文化的影响： 在某些情况下，过度强调竞赛可能导致部分学生和教练将精力放在“刷题”上，学习技巧而非深入理解算法和解决问题的本质。虽然这也能带来竞赛成绩，但其对学生长远发展的价值可能有限。
6. 评价维度的片面性： 一个高校的计算机专业水准是一个多维度的概念，包括师资力量（教授、副教授、博士比例、科研成果）、科研实力（国家级项目、基金、顶尖会议论文）、课程体系（前沿性、实用性）、毕业生去向（就业质量、深造率）、创新创业能力、行业影响力等。ACM/ICPC竞赛成绩只能反映其中的一个侧面。
如何更全面地评价高校计算机专业水准，并如何看待ACM/ICPC的地位？
结合ACM/ICPC成绩和其他指标，才能更全面地评价一个高校的计算机专业水准：
ACM/ICPC成绩： 作为考察学生算法思维、编程能力和解决复杂问题的潜力的重要指标，尤其在国际区域赛和总决赛中取得稳定优异的成绩，是高校计算机专业实力的一个有力证明。
科研实力： 关注学校在计算机科学领域的前沿研究能力，如顶级会议（如NeurIPS, ICML, KDD, SIGGRAPH, ASPLOS, ISCA, VLDB, SIGMOD等）和期刊上的论文发表情况，以及承担的国家级、省部级重大科研项目。
师资队伍： 评估教师的学历结构（博士比例）、职称结构、教学经验、科研能力，是否有知名学者和有影响力的教授。
课程体系： 考察课程设置是否与时俱进，是否涵盖了当前计算机科学的热点和前沿领域（如人工智能、大数据、云计算、区块链、网络安全等），课程的深度和广度。
毕业生质量： 了解毕业生的就业去向和深造情况，例如进入国内外顶尖科技公司、知名研究机构，或者在国内外顶尖高校深造的学生比例。
行业认可度： 通过校友在业界的口碑、学校与企业的合作项目、产学研结合的成果等来体现。
创新创业： 鼓励学生参与科技创新活动、创业比赛，以及学校在孵化科技创业项目方面的支持力度。
结论：
ACM/ICPC竞赛成绩是评价一个高校计算机专业水准的“重要但非唯一”的指标。 它可以非常有效地衡量学生在算法、编程和问题解决方面的“硬实力”和“潜力”。一个能在ACM/ICPC国际赛场上持续取得佳绩的学校，其计算机专业通常具备优秀的教学和训练体系，以及一批高素质的学生。
然而，为了更全面地理解和评价一个高校的计算机专业水准，我们还需要结合其科研实力、师资力量、课程设置、毕业生质量、行业影响力等多方面的因素进行综合考量。一个优秀的计算机专业，应该能够在多个维度上都展现出高水平。
网友意见
衡量学校智商上限水平
而不是学校平均水平
（轮子哥关于ACM方面的回答是其最值得反对的回答之一
==============================2015/5/25===================================
（然而vczh对ACM真是有仇的。。。“acm 玩出来的很多学生连基本都做人常识都不会” 。这种话都赞了。。。好失望。。记得刚开始关注他的时候他说"来知乎就是为了爽"觉得挺对的。。现在看来确实为了爽什么都干出来了。。
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