Kodlama öğrenmek hâlâ değerli

• LLM ve vibe coding çağında bile kodlama, istihdam becerisinin ötesinde matematik, öğrenme yöntemleri ve yaratıcı ifade için bir araç olmaya devam ediyor
• “learn to code” ifadesinin hızlı sınıf atlamanın sloganı gibi kullanıldığı hava zayıfladı; birkaç satır JavaScript yazmak artık 6 haneli maaşı garanti etmiyor
• LOGO ve Mathland örneklerinde olduğu gibi kodlama, talimatları ezberlemek yerine keşif yoluyla matematiği anlamayı sağlıyor; hata ayıklama, yapı kurma ve mantığı birlikte çalıştırıyor
• Programlama, yazının hayal gücünü, matematiğin kesinliğini ve oyun benzeri anlık geri bildirimi birleştirerek, istenen sonucu bilgisayarın çalıştırabileceği bir dile dönüştürmeyi sağlıyor
• LLM’ler İngilizceyi ve kodu iyi kullanabiliyor diye beşeri bilimlerin değeri ortadan kalkmadığı gibi, evrensel kod okuryazarlığı ihtiyacı da sürüyor

---

İstihdam garantisinin ötesinde kodlamanın değeri

• Val Town kurucusu Steve Krouse, kod yazma ve dağıtım için bir “Silicon Valley startup”ı yönetmesine rağmen herkesin kodlama öğrenmesi gerektiğini söylüyor
• Making Sense with Sam Harris #481 bölümünde, Silicon Valley’de “learn to code” sözünün aylardır duyulmadığı yönünde bir ifade geçiyor
• Bir zamanlar “learn to code”, yoksulluktan hızla çıkmanın yolu gibi tekrarlanıyordu; ancak iki satır JavaScript’i arka arkaya yazabilmek 6 haneli maaşı beraberinde getirmiyor
• Kodlama; matematik, edebiyat, bilim ve beşeri bilimler gibi yalnızca mesleki faydası nedeniyle değil, eğitsel nedenlerle de öğrenmeye değer

Matematik öğrenmek ve düşünmeyi geliştirmek için bir araç

• Kodlama, matematik öğrenmek için güçlü bir araç olabilir
  • Steve Krouse, okul sonrası bir programlama programı sayesinde matematiği sevmeye başladı ve beklediğinden daha iyi matematik yapar hale geldi
  • Seymour Papert, çocukların matematiği talimatlarla değil, konuşmayı öğrendikleri gibi keşif yoluyla öğrenmesini amaçlıyordu
  • Papert’in “Mathland”i LOGO programlama diliydi; ekrandaki kaplumbağaya komut vererek çizim yaptırma yöntemine dayanıyordu
  • Steve Krouse, çevrimiçi denenebilecek bir LOGO sürümü de geliştirdi
• Programlama öğrenme sürecinde hata ayıklama, yapı kurma ve mantık gibi meta beceriler de gelişir; ayrıca öğrenilemeyecek hiçbir şey olmadığı hissi oluşur

Yaratıcı bir faaliyet olarak programlama

• Kodlama, yazının yaratıcılığının, matematiğin kesinliğinin ve video oyunu benzeri anlık geri bildirim döngüsünün buluştuğu bir faaliyettir
  • İstenen şeyi, bilgisayarın yerine getirebileceği kesin bir dile dönüştürmeyi sağlar
  • Yabancı bir söz dizimini öğrendikten sonra hayal edilen şeyi bilgisayara gerçekten yaptırması bakımından büyü okumaya benzetilir
• LLM’ler hem İngilizceyi hem de kodu iyi yazabiliyor; ancak bu, beşeri bilimlerin güncelliğini ortadan kaldırmadığı gibi kodun önemini de azaltmaz
• Hukuki belgeler gibi kod da anlaşılması güç ve sıkıcı ayrıntılar gibi görünebilir; ancak dünyanın işleyişinin temelidir ve zarif bir tek satır kod dünyayı değiştirebilir
• Programlama keyifli bir faaliyettir; LLM çağında bile evrensel kod okuryazarlığı ya da “gerçek bilgisayar devrimi” hayali sürüyor

[GN⁺]

Hacker News görüşleri

• LLM'lerden önce de kod yazabilen insanlar arasında bile kodlama becerileri zaten köreliyor ve bunun önümüzdeki 10–20 yıl daha süreceğini düşünüyorum.
  Aynı dönemde kodlama öğrenmenin getirisi de çok büyük olmayabilir.
  Sonuçta gelecekteki LLM'leri eğitecek kod yalnızca LLM üretimi kod olacak; üretimdeki kod tabanlarının kalitesi de insanların anlamakta zorlanacağı, LLM'lerin de bakımını yapmakta güçlük çekeceği bir seviyeye düşüp çatlaklar ortaya çıkacak gibi görünüyor.
  O noktada kodlama yeniden değerli bir beceri hâline gelecek, ancak kariyer planlayan biri açısından o zamanın ne zaman geleceği belirsiz; piyasa da bir bireyin dayanabileceği süreden daha uzun süre irrasyonel kalabilir.

  • Isaac Asimov'un Profession eserine benziyor.
    Hâlâ kodu bizzat yazacak ve zanaatkârlığı geri kazandıracak insanlara ihtiyaç olacak.
    Herkes üretilmiş koda bağımlı hâle gelirse yalnızca zaten bilinen şeyler tekrarlanabilir; yeni bilgiyi yaratacak ve yeni eğitim bantları hazırlayacak yaratıcılığa ve zekâya ise ancak gerçek çalışma yoluyla zor yolu öğrenmiş kişiler sahip olur.
  • Bu epey iyimser bir öngörü.
    Üretimdeki kod tabanlarının insanlar için anlaşılmaz hâle gelmesi ve LLM'lerin de bakımını yapmakta zorlanması şeklindeki 1. ve 2. adımlar gerçekleşebilir; ama ardından kodlamanın yeniden değerli hâle geleceği 3. adımın olacağını sanmıyorum.
    Özellikle yöneticiler beklentilerini düşürecek ya da buna zorlanacak.
    “Yeni ve geliştirilmiş sürüm”ün, eskiden kullanılan önemli bir özelliği uygun bir alternatif olmadan kaldırmasının ne kadar yaygın olduğunu düşünmek yeterli.
    Bakımı imkânsız bir kod tabanı ortaya çıktığında muhtemelen sadece yeni bir çöp yığını yeniden üretilecek ve orada burada rastgele değişen şeylere iyileştirme denecek.
  • Bahsetmeye değer son Fujitsu dizüstü bilgisayara sahibim ve büyük hayranıyım.
    Yaklaşık 5 yıl önce Fujitsu dizüstü bilgisayar üretimine yeniden başlamaya çalıştığında, pratikteki yol emekli Japon işçileri yeniden toplamak olmuştu.
    Genç nesilde ya beceri yoktu ya da bunu özellikle yapmak istemiyorlardı gibi görünüyor; birkaç üretim turundan sonra da bitmiş sanırım.
    Panasonic hâlâ kurumsal dizüstü bilgisayar üretiyor ama çok pahalı; bu hikâye de bu konuyla doğrudan bağlantılı.
  • Claude ile üretken bir programcı olmak için hâlâ ne yaptığını anlaman gerekir.
    Kodlama öğrenmek şart; neyin mümkün ve kolay olduğunu bilmen gerekir ki ne kadarını isteyebileceğini de bilesin.
    Daha az önemli hâle gelen şey, bıçağı sürekli keskin tutmak.
    Bir süre daha az kod yazınca tek seferlik hatalar ya da kopyala/yapıştır hataları artıyor; ama LLM sayesinde kodlama reflekslerini sıcak tutmanın önemi azalıyor.
    Yine de bizzat yapmayı bilmiyor olsaydım, Fable olsa bile işimi çıkarabileceğimi sanmıyorum.
  • Bu daha çok “yaşlı geliştiriciler kod kalitesindeki düşüşten sürekli yakınacak ve eski programlama günlerini özleyecek” durumuna benziyor.
    Bu arada her zamankinden daha fazla insan yazılım yapacak ve kullanacak; “her şey kötüye gidiyor” tiratları da büyük olasılıkla gülünç derecede abartılı görünecek.

• “Kod, edebiyat ya da müzik kadar zengin, güzel bir yaratıcı ifade biçimidir” sözü abartı gibi görünüyor; yazarın edebiyat ve müziğe ne kadar aşina olduğunu merak ediyorum.
  Programlamanın çoğu daha çok tesisat işine benzer.
  Gelip önceki işi yapan kişiye söylenmek ve kendine özgü kısıtları olan bir bulmacayı çözmektir.
  LLM'lerin kodlamada iyi olmasının nedeni, kodlamada sıkıcı ve sıradan kod istememizdir.

  • Programlamanın çoğu atılacak çöpe daha yakındır; tesisat da böyle ele alınsaydı kelimenin tam anlamıyla ciddi bir pisliğin içinde yaşıyor olurduk.
    Bir tesisatçının gelip önceki kişiye sövdüğünü hiç görmedim; bir şeyi değiştirdi ya da benim bozduğum bir şeyi düzeltti.
    Ortaya çıkan sonuç, ben iyi bakmasam bile yıllarca, on yıllarca kusursuz çalıştı.
    Sıkıcı ve sıradan hâle getirmek de daha iyi bir kelime olmadığı için sanat sayılabilir.
    Fonksiyon adlarını kısaltılmış kod gibi de koyamazsın, ThisIsTheEntryPointOfTheProgram() gibi de koyamazsın; hangisinin daha iyi olduğu bitmek bilmeyen düşünme ve tartışma konusudur.
    Sık değişimi ve şişmeyi doğal karşıladığımız için bu “küçük” şeyleri hafife alıyoruz, ama tesisatçı asla böyle yapmaz.
    Her hafta yeni bir boru malzemesi getirip sonraki moda akıma geçmezler; çoğunlukla insanlardan daha uzun ömürlü şeyler yaptıkları için tamamen başka bir gezegenin mesleği gibi görünür.
  • İkisi aynı çitin karşı taraflarında duruyor gibi.
    Demoscene, eğlence ve yaratıcı ifade için programlamadır; IOCCC de var.
    Bu, yaratıcı biçimde yazılmış romana karşılık gelir.
    Tersine, bir bilgi tabanı yazar gibi sadece meslek olarak yapılan yazı da var; bu da CRUD ve bulut gibi tesisat tarzı programlamadır.
  • Programlamanın çoğu böyle olabilir; ama müzik ve edebiyatın çoğu da ilhamsız ıvır zıvır olabilir.
    Yine de Knuth kitaplarında görülen türden güzel algoritmalar çoktur ve şahsen bana herhangi bir müzikten daha güzel gelirler.
  • Bunun hiç de abartı olmadığını düşünüyorum.
    Hatta kod daha genel olduğu için edebiyat ya da müzikten daha büyük bir ifade gücüne sahip olduğu bile savunulabilir.
    Mümkün olan tüm video oyunlarının, demo/intro'ların, üretken görsellerin, üretken müziğin alanını düşünün; bunlar kod olmadan imkânsızdır.
    Bir mecranın yaygın kullanım biçimiyle ifade gücünü karıştırıyor gibisiniz.
    Gündelik dilin birçok kullanımı da ilginç değildir; ama olasılıkların tüm alanına bakmak gerekir.
  • Müzik ya da edebiyat gibi sanatların amacı sanatın kendisidir.
    Kod ise zanaattır ve bir amaca yönelik araçtır.
    Yine de güzel, etkileyici ve yaratıcı olabilir; ama farklı bir türdür.
    Bu bir değer yargısı değil.
    Sanat da kötü ya da yavan olabilir, kod da dâhiyane bir ürün olabilir.
    Ama bir Ay iniş aracının ya da el yapımı bir saatin güzel olmasının nedeni gerçekten çalışmasıdır; bunu müzikle karşılaştırmak zordur.

• Keyifli kariyerinin son üçte birlik bölümüne girmiş profesyonel bir programcı olarak, artık kodlama öğrenmeyi “şair olarak geçimini sağlamak” ile aynı kategoriye koyuyorum.
  Gerçekten keyifli bir sanat ve bazıları değerini biliyor, ama geçim için ayrı bir plan yapmak daha iyi.
  Kodlamayı zaten bilen kıdemliler şimdilik fena görünmüyor, ancak iş giderek modeli junior bir katkıcı gibi gözetip yönlendirme biçimine dönüşüyor.

  • Gerçekten kod yazmayı bilmiyorsanız o gözetme işi de imkânsız.
  • Yanlış sayılmaz, muhtemelen.
    Uzun zaman önceki bir arkadaşım aklıma geliyor.
    Harvard’da erken dönem müziği okumuş, MFA almış ve çok yetenekliydi.
    Latince ve Yunanca okuyup yazabiliyor, Orta Çağ notasyonuyla müzik besteleyip icra edebiliyor, erken dönem nakış üzerine bir kitap da yayımlamıştı.
    Ama akademide bir pozisyon bulamadı, bu becerilere ihtiyaç duyan bir iş de bulamadı.
    Birkaç yıl önce yalnız başına hayata veda etti.
    Birçok programcının kaderi de böyle olabilir.
  • Bir süredir bunu söylüyordum ve sonunda alanı tamamen değiştirdim.
    İnsanlar LLM’lerin geliştiricilerin yerini gerçekten alamayacağı fikrine tutundu; bu doğru ama önemli değil.
    İş piyasasının ciddi sarsılması için, LLM’lerin yapamadığı kısımları halletmek üzere gereken kişi sayısının azalması yeterli.
    Mevcut geliştiricilerin verimliliği yalnızca %30 artsa bile geliştirici talebi %20 düşebilir; bu da talep ve ücretler üzerinde devasa bir etki yaratır.
  • Bölgeye çok bağlı gibi görünüyor.
    Yapay zekanın benimsenmediği Batı dışındaki yerlerde https://hai.stanford.edu/ai-index/2026-ai-index-report’a göre yapay zeka yazılım talebini artırdı.
  • Hangi verilere baktığını merak ediyorum.

• Şu an yapmaya çalıştığım şey, bir şeyler inşa etmek ama kodu LLM ile yazmamak.
  Danışmanlık için hâlâ kullanıyorum.
  Elixir ile bir Dota2 turnuva maç toplayıcısı yapıyorum; turnuva yayınlarını alıp kronolojik sıraya koyarak YouTube’da ardışık video serilerini izlemenin zahmetini azaltan bir formatta çalışıyor.
  Bunu yapma nedenim programlamayı sevmem ve bir şeyler üretmeyi sevmem.
  LLM beni entelektüel olarak tembelleştiriyor ve onunla bir şey üretmek daha az tatmin veriyor.
  Üretmek istiyorum; üretmek istemek insani bir şey.

  • İnsanların hissettikleri, üretmek istesinler ya da istemesinler, hepsi insanidir.
    Kimileri bir şey üretmenin belirli bir yolunu tercih eder, başkaları başka bir yolunu; bunda sorun yok.
    Sonuçta birçok kişi programlamanın oldukça yaratıcı bir faaliyet olduğunu unutuyor gibi.
    Biraz tartışmalı söylemek gerekirse, program yapmak iyi ya da kötü bir köprü inşa etmekten çok resim yapmaya daha yakın bence.
  • Bu aralar Seneca okuyorum; mektuplarından birinde şöyle bir cümle vardı:
    “Çalışmaya odaklanma hâlinin kendisi derinden keyiflidir. İş bittikten sonra tamamlanmış üründen alınan haz onunla aynı değildir. Sanatçı sonucu sever, ama resmi yaparken sanatın kendisinden zevk alır.”
    LLM’nin sorunu tam da bu.
    Programlama sanatının kendisinden zevk aldığım anları benden aldı.
  • stratz / opendota ile Dota2 maç toplama işini çok yaptım.
    Veri o kadar fazla ki gerçekten eğlenceli ve kesinlikle daha iyi bir programcı olmanızı sağlıyor.

• Kişisel olarak, LLM’lerden önce de pek iyi geliştirici olmayan tanıdıklarımın bugün de en yeni modelleri kullanarak kötü kod ürettiğini görüyorum.
  İyi mimari ile genel pratiklere dair sağlam bilgi ve anlayış hâlâ kilit önemde.
  Bugün doğal karşıladığımız temel bilgi ve sezgilerin de deneyimimiz azken öğrenilmesinin çok zaman ve emek aldığını kolayca unutuyoruz.

  • Tamamen katılıyorum.
    Sürekli gözlemlediğim bir olgu.
    LLM bir güç çarpanı araç olabilir; ama doğru soruları soramayan ya da nüansları anlamayan biri kötü kod üretir ve yalnızca o kötülük büyütülmüş olur.
    Mevcut modellerin bundan kaçınabildiğini düşünmüyorum; özellikle de eğitim verilerinin tarihsel olarak insanlar tarafından üretilmiş olması da bir sınır.

• Uzun bölme ya da temel cebir yapamayan bir matematikçi tanıyan var mı?
  Muhtemelen yoktur.
  Çünkü temel matematik ileri matematik öğrenmek için gereklidir; bu yüzden böyle biri yoktur.
  Hesap makinesinin temel hesapları yapıp yapmaması, matematikçi olmak istiyorsanız alakasızdır.
  Aynı şekilde “5 yıl sonra ortalama geliştirici elle kod yazacak mı” sorusunun, hangi yöntemi kullanırsanız kullanın karmaşık yazılım tasarlayıp inşa etmede ustalaşmak istediğinizde kodlama öğrenmeniz gerekip gerekmediğiyle ilgisiz olduğunu düşünüyorum.

  • Şimdi değil ama eskiden araştırmacı matematikçiydim.
    Uzun bölmeyi nasıl yaptığımı hiç hatırlamıyorum, ama bir zamanlar kesinlikle ustaydım.
    Bugünlerde zihinden hesap yapmam da berbat.
    Yine de matematikçi olma yolunda bunlar zorunluydu; yalnızca soyutlama seviyesi yükseldikçe ilgilerini kaybettiler.
  • Karşı yönden bakıyorum ama sonuç aynı.
    Matematikçilerden “ileri seviyeye çıktıkça matematiği daha kötü yaparsın” şakasını çok duydum.
    Çoğu matematikçi uzun bölme problemi çözmek için epey düşünmek zorunda kalır; çünkü o beceriyi çok uzun zaman önce geride bırakmışlardır.
    Yine de hesap makineleri ve Python notebook’ları varken bile insanlar alanı ilerletmek için her seviyede matematiği elle öğreniyor ve yapıyor.
    İnsanlar LLM geleceğin tamamıymış gibi ona fazla kapılıyor, oysa LLM’nin kendisi bütünüyle geçmişin bir ürünü.
    LLM, düşünen bir makineden ziyade dilin ve dille ifade edilen bilginin kayıplı sıkıştırılmış JPEG’i gibidir.
    Bu yüzden alanı genişletmek ve geleceğe ilerlemek için ortalamaya geri dönen bir algoritmaya bel bağlayamayız.

• Yapay zeka ajanlarının esas olarak ikame ettiği kodlama, geliştirmenin dış katmanı değil mi?
  Son kullanıcı uygulamaları, app’ler, panolar, iş uygulamaları gibi şeylerden söz ediyorum.
  Bu “dış kabukta” insanlar %99 doğruluğa ya da şişkin koda bir ölçüde katlanabiliyor; vibe coding uygulamaları da “yeterince iyi” olduğunu iddia edebiliyor.
  Yine de Microsoft uygulamalarının yapay zeka devreye girdikten sonra nasıl bir felakete dönüştüğüne bakmak yeterli.
  Ama insanların gerçekten güvenmek zorunda olduğu çekirdek derleyicilerde, framework’lerde, araçlarda ve kütüphanelerde hâlâ LLM’lerden kaçınılıyor.
  Kimse %99 doğru ya da şişkin kodun üstüne bir şey inşa etmek istemez; kimse yapay zekanın kodladığı bir web tarayıcısı kullanmak da istemez.
  Gerçekten iyi yapı malzemeleri üretmek için bizzat kod yazmanız ve ne yaptığınızı bilmeniz gerekir.
  Bu tür çekirdek alanlarda kodlamayı aşamalı olarak ortadan kaldırmaya yaklaşmış bir örnek nerede var?

  • Bunu doğru yapmanın bir yolu var.
    Ama soyutlamaları kavramsallaştırıp rafine etmeye çok zaman harcıyorsunuz.
    Sorun şu ki kavramsallaştırma belirli bir zihinsel durum gerektiriyor.
    LLM’lerden önce işin %10’u zor düşünme, %90’ı uygulamaydı.
    Uygulama bir tür ödüldü; akış hâlinde fikri somutlaştırmak çok iyi hissettiriyordu.
    LLM’lerden sonra ise oldukça sık yürüyüp durarak sadece düşünüyorum.
    Artık daha çok %40 düşünme, %60 planlama/kod incelemesi gibi.
    O zamandan beri akış hâli yaşayamadım.
    Düşünmek eğlenceli ama yorucu; inceleme ise sadece can sıkıcı.
    Özellikle LLM garip başarısızlık biçimlerine saplandığında.
    Eskiden kötü kodu görünce yazanın ne düşündüğünü ve neden çalışmadığını hemen anlardım.
    Şimdi kod kokusu daha az, ama yanlış seçilmiş soyutlamalar çok; bu yüzden çok daha dikkatli olmak gerekiyor.
    Gerçekten yönerge
  • Bu tür söylemler, insanın yazdığı koda baştan beri sahip olmadığı bir kaliteyi sonradan atfediyor.
    “Kimse %99 doğru ya da şişkin kodun üstüne bir şey inşa etmek istemez” demişsin; dostum, hiç Windows kullandın mı?
  • Hangi insanların buna katlandığını bilmiyorum.
    Etrafımdaki arkadaşlara ve aileme sorsam hepsi yavaş ve şişkin yazılımlardan nefret ediyor.
    Bunun zaman ve üretkenliği ne kadar yiyip bitirdiğini tarif edemem.
    LLM’lerin ortaya çıkmasından sonra daha iyi olmak bir yana, daha da kötüleşti.
  • İkinci paragraftaki şeyler, kodlama işlerinin yalnızca küçük bir oranını oluşturmuyor mu?
    Programcı olarak geçinmek için yalnızca bu tür işleri kapmak zorunda kalınırsa, programlama spora epey benzeyebilir.
    Basketbolu amatör olarak keyifle oynayabilir, lisede ya da üniversitede daha ciddi şekilde yapabilirsiniz; ama basketboldan geçinmek için NBA’e girecek kadar iyi olmanız gerekir.
  • Son dönemdeki Bun tartışması başka bir hikâye göstermiyor mu?

• Sunulan argümanların çok zayıf olduğunu düşünüyorum.
  Umutlanmaktan çok karamsarlaştım; geriye kalan mantık buysa, gerçekten çaresiz bir noktaya geliyoruz gibi hissediyorum.
  Biraz açarsam: Kodlama bir sanatsa, en kötü sanat türüdür.
  Daha çok Lego gibi bir şeye benzer; anlamlı bir montajı tamamlayınca duyulan tatmine yakındır.
  Belki yazarın kastı da budur.
  Sırf hobi olarak hâlâ değerli olduğu kadar.
  “Kodlama matematiğe yardımcı olur” iddiası da benzer şekilde zayıf.
  Cebire kesinlikle yardımcı olur, ama genel olarak kodlama tarzı matematiğin esasen kodlama tarzı matematiğe daha çok yardımcı olduğunu düşünüyorum.
  Döngüleri, kuralları, koşullu ifadeleri olan tuhaf bir matematik türü; zaten yazılım bu kadar ana akım olmasaydı o da ana akım olmazdı.
  Kabuğunu soyunca bu mantık, somut bir iddiadan çok daha döngüsel geliyor.

• Kodlama öğrenmek, bir problemi anlamak, onu küçük ve yönetilebilir parçalara bölmek ve yeniden bir araya getirmektir.
  Hata ayıklamayı ve daha iyi metriklere doğru yinelemeyi de içerir.
  Bunlar başka problem çözme alanlarına da aktarılabilen son derece değerli beceriler ve düşünme biçimleridir.

  • Doğru.
    LLM’lerden önce de, bir programı bizzat yazmadan onu gerçekten anladığınızı söyleyemeyeceğiniz iyi biliniyordu.
    Bunun kestirme yolu yok.
  • Kod yazmayı bilmiyor, yalnızca prompt yazmayı biliyorsanız iyi çözümle kötü çözümü ayırt etmenin bir yolu yoktur.
    Yapabileceğiniz en iyi şey, modelin bunu sizin yerinize anlamasını sağlamaktır.
    İyi bir API tasarlamayı ya da bir sistemi modüllere ayırmayı da bilmezsiniz.
    Sorun şu ki birçok yönetici iyi programcı ile vibe coder arasındaki farkı pek ayırt edemiyor.
    Vibe coder çok PR açar.
    Belki yöneticinin kendisi de vibe coding ile yazılmış PR açabilir.
    Programcıların kendilerinden daha iyi bilebileceği fikrinden hoşlanmazlar.
  • Steve Jobs herkesin programlama öğrenmesi gerektiğini söylerdi.
    Çünkü insana düşünmeyi öğretir.
    https://youtu.be/BRTOlPdyPYU

• İkna edici bir argüman değil
  İnsanları kodlama öğrenmeye ikna etmenin en iyi gerekçesi bunun matematiksel gösterime benzemesi, yani yeni başlayanların en nefret ettiği matematik kısmı olmasıysa; ya da keman gibi güzel olması, yani yeni gelen biri için işe yaramaz olmasıysa, kodlama ciddi bir krizde demektir.
  Daha iyi argümanın, bilgisayar gibi düşünmeye yardımcı olması olduğunu düşünüyorum.
  Ama bunu öğrenmek istiyorsanız, kodlamadan önce ustalaşmanızı önereceğim birçok video oyunu var.
  Çoğu insan için “kodlama öğren” demek, bir programcıya “assembly öğren” demeye benzer.
  Yaklaşık 30 yıldır kod yazıyorum.

  • Kodlama öğrenmek için en ikna edici neden, çok kitap okumanız gerekmesinin nedeniyle birebir aynı:
    Beyni çalıştırır.
    Temel mantığı ve kontrol akışını kolayca sıralayabilen, yorumlayabilen ve anlayabilen bir beyin, propagandaya ve yönlendirmeye daha iyi direnç gösterir.
    Çok kitap okumanın sağladığı faydayla aynıdır ama düşünmenin farklı yollarında etkili olur.
    Daha fazla dünya görüşüne maruz kalırsınız, her biri üzerine daha eleştirel düşünürsünüz ve genel eleştirel düşünme beceriniz artar.
  • “Çoğu insan için kodlama öğrenmek, programcıya assembly öğrenmesini söylemek gibidir” ifadesini gerçekten sevdim.
    Üniversite dersi olsa assembly öğrenilebilir, ama bunun dışında bir motivasyon yok.
    Kimse assembly okumak istemiyordu; artık kimse kod okumak da istemiyor.
  • Matematiği seven bir arkadaşıma, “matematikte kötüyüm” düşüncesi olmadan büyüyebilir miydim diye ara sıra merak ettiğimi söylemiştim; sanırım sebebi bu.
    Problem çözmenin kendisi zor değil.
    İnsanların farkında olmadan “zor” matematik parçalarını kodla yeniden icat ettiklerini gördüm.
    Bu yüzden matematiğin bilerek korkunç hale getirilmiş olabileceğini düşünmeye başladım.
  • Video oyunlarının, bilgisayar gibi düşünmeyi öğrenmekle ilişkilendirilemeyecek kadar soyut olduğunu düşünüyorum.
    Bilgisayarlar hakkında öğrendiğim en yararlı şey, mantık kapılarını elle kurmaktı.
    Bir bilgisayarın nasıl çalıştığını bundan daha derinden anlamamı sağlayan bir şey olmadı.
    Programlama bundan sonraki adımdır.
    Aradaki tüm katmanlar akıl yürütmeyle tamamlanabileceği için atlanabilir.
    Assembly öğrenmeniz gerekmez, ama fikir edinmek için okumaya değer.
    Mantık kapılarından assembly’ye, programlamaya, oyunlara ve şimdi de yapay zekaya uzanan katmanları anlamak, ağ iletişimini anlamak için OSI modelini okumaya benzer.
    Soyutlama katmanlarının tek tek üst üste yığıldığı bir yapıdır.
    Programlama öğrenmeye değer çünkü onun üzerindeki her şeyin paylaştığı en yüksek soyutlama katmanıdır.
    Yüzlerce programlama dili olsa da kavramlar büyük ölçüde aynıdır; bir dili öğrenip programlamayı anlarsanız bunu neredeyse tüm diğer dillere uygulayabilirsiniz.
    Buna karşılık oyunlar on binlerce olup yüzlerce türe ayrılır; diğer uygulamaları da dahil ederseniz, o seviyede varyasyon ağacı patlar.