当大模型随手就能生成代码，大学课堂真正不可替代的价值是什么？北京大学2026年教学卓越奖获得者、计算机学院长聘副教授罗国杰，给出的答案藏在课堂里：教学生写下代码，更教他们跳出代码。

他是两度带队夺得国际大学生程序设计竞赛（ICPC）全球总冠军的“金牌教练”。他的课堂会“留白”：学生可听课、实操，也可以与AI对话，自主探寻适合自身的学习路径。在这个答案唾手可得的时代，他更在意引导学生追溯问题本源，弥合理论与现实的鸿沟，在独立思考中磨砺创新能力——看见代码与模型之外的广阔世界。

小赛场，大课堂

出发去玻利维亚参加2025年第37届国际信息学奥林匹克竞赛时，还未与罗国杰见过面的信息科学技术学院本科生范斯喆心里有点打鼓。“我和同学私下猜测，觉得领队罗老师大概是个不苟言笑的人。”

这一刻板印象很快就被打破——

无论是比赛策略、训练问题，还是生活琐事，罗国杰都耐心倾听同学们的看法，并和大家一起探讨。有时训练不顺，加上异国文化隔阂，同学们情绪低落，罗国杰便带大家去当地中餐馆吃火锅。“久违地感受到家乡的温暖，也重新振奋了精神。”范斯喆笑言。在这场共有84个国家和地区、330名选手参加的比赛中，他取得第三名的优秀成绩。

10余年来，罗国杰一直指导学生参加国内外信息领域的重要比赛。作为ICPC指导教师，他带队获得第46届、第48届ICPC全球总决赛冠军，并于2024年获评“北京市高校优秀大学生学科竞赛指导教师”。在他看来，竞赛育人是校内课程的延续和提升。

2018年，北大首次承办ICPC全球总决赛，北大队在最后一刻提交代码，摘得金牌，一时传为佳话。作为当时的带队教练，罗国杰始终保持着平常心：“当时没感到太多压力，最后一刻提交代码本就是竞赛常态，况且无论结果如何，同学们已经通过比赛本身收获了经验与成长。”

训练中，除了锻炼解题和应变能力这些具体指标，罗国杰更关注学生长期的成长。他希望借助竞赛的舞台，让他们发散思维、拓展视野。

信息科学技术学院本科生管晏如曾是北大ICPC代表队领队，对罗国杰的训练方式印象深刻。“罗老师不直接制定训练计划，而是把自主权交给我们。何时训练、做什么题、个人与团队如何平衡，都由团队成员讨论、协商，老师带大家不断复盘。”

在多次训练赛中，队伍虽然把题目都做出来了，但在解题速度、准确度和队员配合上仍不够理想。罗国杰这时并不批评大家，而是鼓励大家认真复盘，优化分工，提高交流效率，以更好的状态迎接下一场比赛。

央视新闻对北大“101计划”试点工作进行报道，罗国杰接受采访，图中罗国杰正与参加第49届ICPC全球总决赛的北大队员讨论

“作为队长，我的责任不应只是多做一道题，而是带领队伍规划训练、发现问题、总结经验。”管晏如说道，“我和队员们都牢记罗老师的那句名言——‘提升学习能力比提高名次更重要’。”

带队外出参赛时，罗国杰叮嘱学生不要只盯赛场，要多与各地、各国选手交流，还要多接触来到赛事现场的企业。“赞助商不只是来招人，他们代表产业风向。同学们应当借这个窗口了解一下哪些行业在兴起、相关产业需要什么样的人才。”

“罗老师是‘长期主义者’。竞争激烈的竞赛很容易让人把注意力放在一两道决定胜负的题目上，但他更在意我们是否真正热爱这件事，并长期坚持下去”。管晏如这样评价罗国杰。

“长期主义”接力赛

24年前的一天，ICPC赛场内，键盘声噼啪作响。年轻的罗国杰坐在答题席上，紧盯着屏幕——这一次，他的身份是参赛选手。指导老师是信息科学技术学院李文新教授。

罗国杰回忆说，当时李文新牵头搭建了PKU OJ在线评测系统。该平台建设没有停留在单一刷题工具的定位上，而是建成兼具训练、交流、成长功能的学习社区，形成从入门到进阶的完整训练路径，为海内外同类平台建设提供了参考。 “李老师常告诉我们，目光不要只局限于当下。比起竞赛名次和短期荣誉，做出真正有影响力、有长期价值的工作更为重要。”罗国杰如今也传承了这一理念。对于ICPC这项竞赛，北大起步较晚、基础薄弱，一度成绩也并不突出。李文新没有一味追逐短期竞赛成绩，而是着眼学科和人才长远发展，主动承接该比赛的区域赛事，完整打磨出题、办赛、人才培养全流程，从源头夯实计算机科创人才培育的基础。这种不贪一时之功、着眼长期建设的育人思路，对罗国杰影响深远。

赛场外，计算机学院程旭教授的课堂，则让罗国杰真切感受到工程实践与教学融合的力量。在攻坚国产“北大众志”CPU的同时，程旭坚持扎根讲台，将一线工程项目的真实经验融入日常教学，并积极引入国际经典教材《计算机体系结构》，让课堂紧贴前沿、贴合实战。“程老师的课堂始终饱含热忱，能让枯燥的理论知识落地为真切的工程认知。老师投身国产芯片攻坚的报国实践，让我体会到，教学与科研最终要服务国家科技自立自强。”

本科毕业后，罗国杰远赴海外深造并担任助教，亲身接触海外计算机教育体系，清晰看到中外教育的差异与各自优势。他切实感受到，国内学生拥有扎实的数理功底；加之本土科研实力快速跃升、前沿技术研发持续突破，在计算机领域，即便在当时，国内外差距也在快速缩小。

海外求学经历拓展了我的视野，也让我愈发确信——踏实育人、扎根本土，做长期有价值的研究，才是教研的根本。

与此同时，博士导师丛京生教授的教导“学生的成就是科研与教学工作质量的最好证明”，也激励着罗国杰投身教育事业。

罗国杰为北京智源研究院的“全球AI开放计算师资发展计划”授课

2011年，罗国杰回到北大任教。当时，北京大学高能效计算与应用中心刚刚组建，汇聚了大批海内外优秀学者，优良的教研氛围和平台条件，让他笃定回归燕园的决心。在日复一日的教学科研中，罗国杰默默延续着北大踏实深耕、立足长远的师道传承。

“教师要做一条纽带，拉紧技术的历史、现实与未来。”面对大模型领域的快速发展，罗国杰这样和学生打趣，“我已经跟不上大模型发展的速度了，得靠学生们冲在前面。”

但计算机学院博士生魏新明知道，他的老师仍然走在最前沿，也还在以惯有的方式提点着他。最近，魏新明到大模型企业实习，罗国杰十分关心他的实习情况，经常找他讨论前沿领域技术问题。

进入企业、走进真实场景以后，魏新明更加理解罗国杰的教导。“罗老师给予我大量时间和空间，让我从等待老师指明方向，逐渐转向独立判断哪些问题更值得研究。面对现实探索中的不确定性，我又多了一份底气和定力。”

课堂上“留白”

罗国杰并不强求学生每节课都端坐教室听课。他深知，他的学生正在用最适合自己的方式学习。

凭借主讲的“算法设计与分析”等核心课程，罗国杰在2015年就获得了学校年度教学优秀奖。但他的课程创新从未止步。

慕课、录播课流行以后，有人坚持线下听课，也有人课后回看录像自学。人工智能时代到来后，学习方式多样化的趋势更加明显。

当知识点、习题答案唾手可得，大学课堂真正不可替代的价值何在？这是罗国杰经常思考的问题。“很早就有图书馆，老师并没有被取代；搜索引擎出现后，教师岗位也没有消失。”罗国杰说。

大模型的出现，只是多了一个工具，工具能检索零散知识，但搭建知识框架、理顺知识内在逻辑、掌握学习方法，仍离不开教师的引导。

为此，罗国杰一直在尝试顺应数智时代的特点，把教学从教师单向输出中解放出来：一方面，把时间和学习主动权交还给学生；另一方面，在创新授课方式、培养学生创新思维等方面，对自己提出更高要求。

“罗老师甚至主动邀请我们指出课程设计的不足之处。”范斯喆说，“当我们站在课程设计者的视角，以更广阔的视野思考，就跳出了‘被动接受’的舒适圈，批判性思维也得到了锻炼。”

“并行与分布式计算导论”这门课是罗国杰进行“激进”教学创新的试验田。他在每节课的开头和结尾阶段重点讲授理论知识，中间大块时间留给学生动手操作、上机实践。罗国杰穿梭在座位之间，主动走近实操的同学，面对面答疑。临近下课，罗国杰还会对下堂课的主题进行预告，支持学生选择感兴趣的专题，按照自己的节奏安排学习。

罗国杰不禁止学生使用大模型，但不鼓励低年级学生过多依赖AI。“低年级同学打基础时，直接拿到AI给的答案，很容易产生‘我懂了’的错觉，却跳过了解决问题的思考过程，这很危险。”在他看来，独立攻坚的思考过程，恰是永远不能被工具替代的那一部分。

罗国杰参与集成电路“101计划”核心教材《大规模集成电路设计方法》的编写，在编写过程中同样重视对思考能力的培养。市面上同类教材，很多只讲如何操作，抑或单纯讲解复杂算法。罗国杰跳出这两种模式，顺着工程中的实际问题引出诸如“时延”“功耗”等核心概念，着重讲现实条件下每一步需要解决的问题，而把具体算法实现留待后续进阶课程。“大模型时代，一本优秀的工程科学教材，不能只罗列知识点，更要梳理概念的先后逻辑，分清哪些必须吃透，哪些可以通过推导掌握。”罗国杰说道。

“北大有着很好的传统，就是能够容纳风格差异很大的课堂、老师和学生。”罗国杰目标明确，未来要做的不止是教学形式的调整，更要在大模型时代重新界定教师引导与自主学习的边界。

架起连接理论与现实世界的桥梁

每学期“算法设计与分析”的第一堂课，罗国杰都要讲述一个名为稳定匹配（Gale-Shapley）的案例。该案例讲述20世纪50年代美国医学院毕业生住院医师岗位匹配的真实故事：医院方设计了一套算法以提高分配效率，但这套看似完美的算法推广后，实际结果却与毕业生的真实意愿存在较大偏差。罗国杰希望学生明白：课本上的模型，是为解决现实矛盾而提炼、简化的，并不等于现实本身。现实问题往往由多重因素交织而成，模糊而复杂，因此更需要培养工程思维、积累实践经验。

罗国杰的研究方向是电子设计自动化，即用算法解决芯片设计中的各类难题。他重点研究芯片原型验证与早期系统评估：面向芯片和系统的规模定律，在芯片尚未制造出来时，依靠建模仿真提前评估整套系统的功能、性能与功耗。他在芯片逻辑折叠方面的研究曾获ACM/SIGDA杰出博士论文奖、ASP-DAC十年最具影响力论文奖，相关硬件代码验证成果获华为火花奖，并参与大模型场景下大规模存储与互连系统评估的校企合作项目。

罗国杰在2022年ICPC中国训练营开幕式上发言

“芯片设计自动化是集成电路产业自主可控的关键一环，教学最终要落脚到服务国家集成电路战略、培养面向国产芯片生态的人才这一目标上，因此教学与科研是一体两面的。”罗国杰这样看待教学和科研。

随着科研的深入，这些年来罗国杰的教学理念也逐渐转变，更加注重理论联系实际。

以前上课比较‘循规蹈矩’，大多局限于教材内容。现在，我更愿意讲知识背后的故事，讲教材上的理论如何应用于真实场景。

前沿科研课题背景复杂，并不适合直接搬进几百人的课堂。罗国杰找到一条务实的路径：把科研问题抽象简化，将其设计成课程作业和大作业，让工程思维于无形中浸润到本科生的知识结构中。

罗国杰最近正在研读赫伯特·西蒙（Herbert A. Simon）的《人工科学》（The Science of the Artificial）一书。书中讲述了人类如何通过搭建模型理解自然界事物的运行逻辑与规律，以及这种方式的重要意义。受其思想启发，罗国杰进一步改造了“并行与分布式计算导论”的实践作业：以最新问世的AI处理器为对象，让学生尝试编写测试程序，实测硬件部件的吞吐量等各项指标。“这类处理器就像黑盒，同学们通过搭建测试程序，构建一个接近真实世界的模型。而实测数据常与预设存在偏差，这种认知冲突，正是获取知识、开启黑盒的过程。”

工程能力的培养，也贯穿于罗国杰的科研指导。魏新明告诉记者，每当他完成一个想法的初步工程实现、准备撰写论文时，罗国杰都会要求他对着项目中的每个源文件、每行代码、每项测试，讲清楚系统和算法的设计考量——小到代码风格、编译选项，大到性能优化与实验公平性，罗国杰都会逐一过问，常常一针见血地指出问题。

“当时尽管有些不理解，现在回头看，老师的严格要求并没有影响论文发表，反而让我打下扎实的工程基础。日后无论面对数十万行代码的大型项目，还是进入企业参与实际开发，都更加游刃有余。”魏新明说道。

从当年在赛场上接受指导的学生，到如今站在讲台上的教师，罗国杰始终珍视那些能够陪伴学生走得更远的能力。“知识会不断更新迭代，但学会发现问题、读懂复杂系统、辩证看待技术，才是老师应当留给青年学子最珍贵的财富。”