在卡内基梅隆大学读博的这段时间,我遇到过不少风格各异的教授。但如果要选一位让我对"上课"这件事彻底改观的人,我会提到Giulia Fanti教授。
她教的是Introduction to Privacy这门课。在选课之前,我对隐私方向的了解其实很有限,甚至有点担心自己跟不上。但上完之后,我发现这门课给我带来的,远不止知识本身。
讲课节奏不快,但每一步都踩得很实
Giulia教授的讲课方式,用一个词形容就是"稳"。她不会为了赶进度而跳过某些内容,也不会一口气塞给你一堆定义然后让你自己消化。
讲信息泄露风险、系统威胁模型这些概念时,她习惯先问一句:"你们直觉上怎么看这个问题?"等大家有了自己的想法,她再一步步把形式化的定义和分析引出来。
这种从直觉到严谨的过渡,让很多原本抽象的东西变得好理解了。对我来说,这种"慢一点但讲清楚"的方式特别有价值,因为它帮我建立起了对隐私问题的系统性认知,而不只是记住几个结论或者公式。
提问从来不是"打扰"
课堂上我有个习惯,经常在讲解过程中直接举手提问。Giulia教授几乎每次都会停下来认真回答,而且不是敷衍两句就继续,而是顺着我的问题往下展开,有时候还会换个角度再讲一遍,直到大家真正听懂。
这种氛围让我觉得,课堂不是单向输出,更像是一群人围在一起讨论问题。也正因为如此,我后来越来越愿意主动思考、主动开口。
课下聊天,没有距离感
和Giulia教授课下交流的时候,我能明显感觉到她很亲和。我们聊过课程里的技术细节,也聊过隐私方向的一些研究想法,甚至偶尔会聊些轻松的日常话题。
整个过程没有那种"教授和学生之间隔着一堵墙"的感觉,更像是在和一个愿意认真听你说话的人聊天。
AI时代,她反而更强调基础
现在AI工具越来越强,很多问题搜一下就有答案。但Giulia教授在课上反复提醒我们:不要只停留在"知道这个方法能用"的层面,要真正理解模型背后的假设、威胁模型,以及这些定义为什么是这样设计的。
这一点让我意识到,真正有长期价值的能力,还是对基本概念的理解和判断力。
回过头看,这门课不仅让我对隐私与系统安全有了更系统的认识,也让我直观感受到:一位认真、耐心、真正在意学生理解过程的老师,到底是什么样子。
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