1984年出版的經典著作《計算機程式的構造和解釋》（Structure and Interpretation of Computer Programs，簡稱 SICP）在程式設計社群中持續引發關於計算機科學教育基礎方法和現代軟體開發實踐的激烈爭論。
現代程式設計的困境
如今的開發者發現自己處於兩個世界之間：SICP 教授的基礎原理與現代軟體開發的實際需求。雖然 SICP 強調從基本原理理解計算，但現在的程式設計師大多將時間花在處理複雜的庫、框架和雲服務生態系統上。這種張力引發了人們對傳統計算機科學教育在當今開發環境中相關性的廣泛討論。
MIT 爭議
MIT 停止教授 SICP 的決定已成為計算機科學教育爭論的焦點。批評者認為，這種轉變代表著一個令人擔憂的趨勢：職業培訓正在犧牲計算機科學基本原理。正如一位社群成員尖銳地指出：
當他們停止教授 SICP —— 為了響應教授更多現代工具的壓力 —— 他們為了滿足商業需求而放棄了科學原則。他們不再教授計算機科學，而是變成了科技行業的職業學校。
系統設計的演變
現代軟體開發越來越關注分散式系統和整合挑戰，而不是演算法複雜性。開發者表示，他們的日常挑戰往往圍繞著容錯、分散式鎖和系統可擴充套件性，而不是 SICP 強調的理論概念。然而，這種轉變也引發了人們對缺乏堅實理論基礎構建的系統長期可維護性的擔憂。
現代工具的角色
AI 和生成式工具的出現為這場討論增添了新的層面。人們越來越擔心過度依賴這些工具而不理解基本原理可能導致系統越來越脆弱。開發者指出，透過 AI 生成的庫程式碼可能透過單元測試，但可能隱藏著實現者都未曾考慮到的潛在假設。
現代 SICP 實現方式：
- MIT Scheme 原始版本
- 支援 SICP 的 DrRacket
- JavaScript 版本（Source Academy）
- 受 Python 啟發的版本（Composing Programs）
- 可用的 VS Code 整合
SICP 涵蓋的核心主題：
- Lambda 抽象和高階計算
- 複雜資料結構
- 直譯器和編譯器構建
- 儲存管理和垃圾回收
- 領域特定語言
- 虛擬機器實現
教育資源與可及性
社群透過建立 SICP 原理的現代改編版本來應對這些挑戰。這包括 Python 版本、JavaScript 版本（Source Academy）以及與現代開發環境（如 VS Code）相容的實現。此外，像 Dr. Racket 這樣的工具為完成 SICP 練習提供專門支援，使這些材料對當代學習者更容易理解。
這場持續的爭論反映了計算機科學中一個更廣泛的問題：如何在日益複雜的技術環境中平衡理論基礎和實踐技能。雖然 SICP 對理解基本概念仍然重要，但挑戰在於如何架起這些原理與現代開發實踐之間的橋樑。
來源引用：值得讀兩遍的唯一一本計算機科學書籍？