【温故知新】

我出生于1977年，1996年参考高考。那时候是高考前填志愿，由于喜欢“列方程”，但不喜欢“计算”，所以选择了与“计算机”相关的专业。当时填志愿，招生简章很少，包含有“计算机”专业的招生简章就更少。但幸运的是，在我“抢”到手的两张招生简章里，真的找到了一个带“计算机”的专业，专业的全称是“经济信息管理与计算机应用”。后来，我如愿以偿的考上了那个专业，四年后领到毕业证和学位证时，才发现专业名称更新为“经济信息管理（计算机教育）”，授予的是“管理学”学士。学了四年计算机，但最终拿了一个“管理学”学士的帽子，总觉得有点“张冠李戴”，有些难以理解，但又无力改变。直到很多年以后，自己当了老师，在学校调整专业时，在追溯另外一个和我的专业名称特别像的“信息管理与信息系统”专业的历史时，才猛然发现，原来“经济信息管理”是“信息管理与信息系统”专业的前身之一。1978年，为应对改革开放，特别是国际信息革命浪潮下新型经济管理人才严重缺失问题，中国人民大学率先开办“经济信息管理”专业。1998年的本科目录中，“经济信息管理”专业与其余四个专业（“科技信息学”“信息学”“林业信息管理”“管理信息系统”）统一归并为“信息管理与信息系统”专业，隶属于"管理科学与工程"一级学科之下。该专业培养的人才既可以授予工学学士，也可以授予管理学学士。

【阅读推荐】

2011年，清华大学出版的“教育部高等学校管理科学与工程类学科专业教学指导委员会，国际信息系统协会中国分会（CNAIS）课题组”编著的《中国信息系统学科课程体系2011》（China Information System Curricula 2011）

导读：现在，大多数人眼中的“计算机”是“会计算的机器”，这台“会计算的机器”到底如何制造出来呢？

【重难点解析】

学计算机的都知道，“计算机”这个词是个舶来品，所以要追根溯源，需要搜寻外文资料。

一个偶然的机会，搜寻到一篇文章，里面提到了一段计算机发展历史，记载到“计算机”最早是指擅长计算的人，而非机器。最早的被称为“计算机”的人，通常会携带纸和笔，以方便计算。所以也不难理解为什么图灵在1936年发表的那篇标题有点古怪的论文——《论可计算数及其在判定问题中的应用》（On Computable Numbers with an Applicaiton to the Entscheidung-Problem）里，会提出那样一个像“计算机”的抽象模型。现在，人们把图灵提出的计算模型成为图灵机（Turing machine）.

如果你对为什么图灵会写出那样一篇论文，对图灵想制造出来的“图灵机”充满好奇，可以去看一看电影《模仿游戏》，注意观察里面辅助数学家计算的那一个特殊群体，其中就记录了一位图灵的好友，一位擅长计算的女士，这位女士就是那个特殊群体的缩影。

带着好奇继续搜寻计算机发展历史，不难发现，世界上第一位给机器写指令的人也是一位女士。

现在我们把写指令编程序的人称为程序员，那时候还没有“程序员”这一职业。

第一位给机器写指令的女士叫阿达.洛芙莱斯（Ada Lovelace），她是诗人拜伦的女儿。

但她几乎跟自己的父亲不熟，因为她刚出生时，母亲就带着她离开了父亲。

母亲不想Ada成为像父亲拜伦那样的“浪漫”的、感性的人，所以从小就对阿达的教育更偏理性。

阿达和当时很多同龄女士不一样，她显得有些与众不同，这也让她有机会成为了查尔斯.巴贝奇建造“会计算的机器”的得力助手。

现在，“会计算的机器”已经从最初的机械式走向了电子式。不仅如此，还由一台，变成了批量生产，以至于还可以联网协同处理信息，分布式计算，信息系统应运而生。

早在2011年，信息系统就被CNAIS定义为作为一个携载组织业务模式的人机计算平台，其主流学科领域呈现出技术与管理并重的特点。

在技术视角层面，信息系统的研究和应用关注信息是如何提取和处理、系统是如何开发和构建；在管理视角层面，信息系统的而研究和应用关注系统是如何被采纳和使用、组织是如何被影响和改变。

如同产品开发和产品使用一样，信息系统的技术与管理视角反映出“造”和“用”的某种分野，但信息系统却又是“造”和“用”的统一体，反映出技术与管理的密切内在联系。

结合之前推荐阅读的【美】凯文.梅尼 史蒂夫.哈姆 杰弗里.奥布莱恩 著 彭明盛 序的《让世界更美好，塑造了一个世纪和一家公司的理念》（MAKING THE WORLD WORK BETTER）第17页里所提到的“信息技术完全改变了我们的思维方式。它在向前发展的过程中，让我们领略到各种可能性，并将我们的头脑解放出来，得以梦想未来的宏伟蓝图。这些梦想激发我们发展更好的技术，然后我们便会就技术的用途产生新的想法”

的确，在信息革命浪潮中，传感器、存储器、处理器、软件、网络，所有这些让机器拥有计算能力的构件按照各种不同的信息需求被整合组装起来，不仅仅可以让机器计算，还让机器思考，成为“可以思考的机器”。

现在，越来越多的人来利用计算机将脑海里的信息和思维过程装进“可以思考的机器”里。

这台“可以思考的机器”也正在“正大光明”“游刃有余”的联网捕捉和分享人类所掌握的知识，甚至还可以辅助决策。

不仅如此，通过传感器，特别是物联网，有关大自然和人类活动的数据也在进一步被自动捕捉。

“可以思考的机器”正在将全世界的数据、信息和知识注入一个大熔炉，并正在创造一个更高层面的空间，一个更为广阔的意识领域。

正如凯文.梅尼所发现的，让机器思考的探索过程所实现的不是对具体人类思维的模仿，而是全新的思维方式。

到底是什么样的全新的思维方式？

【观察、倾听、行动与思考】

观察你眼前的任何一个具体的物品。

比如“一只装了一半茶水的高脚玻璃杯”，

思考一下，它是怎么来的？

找到物品的主人，认真倾听下关于这个物品的来历。

比如“这只高脚玻璃杯”，原本是用来喝红酒的。但是有一天品茶的时候，时间有限，于是就想着，能否把公道杯与品茗杯结合起来。于是，高脚玻璃杯因为其容量、材质和公道杯差不多，而且更容易把握和观赏茶汤的颜色，于是，”一只装了一半茶水的高脚玻璃杯“就出现在了面前。

为什么这个物品会出现在这里？跟物品主人的目的有关。

比如，想喝一杯好茶。

这些目的，会具体到一些的小目标，比如，具体如何选茶友、茶叶、茶器、茶水，以及喝茶的时间、具体冲泡方式。

如何泡好当下的一杯茶？

比如：可以试着用一用“行茶十式”。

注意：不仅仅要观看他人的“行茶十式”时，更要行动，自己动手泡一杯茶。选两三个朋友，选一种茶，采用“行茶十式”，观察茶汤颜色和味道，思考“我想要一杯什么样的茶”，判断这杯茶哪里出了问题？

关于品茶问题，在【美】戴维.萨尔斯伯格（David Salsburg）著 邱东等于2004年翻译的《女士品茶：20世纪统计怎样变革了科学》，以及刘清山于2016年翻译的《女士品茶：统计学如何变革了科学和生活》两本译作中，开篇都记录了同样一个故事：

在20世纪20年代后期，在英国剑桥的一个夏日的午后，一群大学教员和他们的家属，还有客人，一起在户外享用下午茶。在品茶的过程中，一位女士自信的说，把茶加进奶里，或者把奶加进茶里，不同的做法，会使茶的味道品起来不同。

在场的有些科学家觉得这位女士的言论很可笑，也没有任何意义，因为从科学角度，加奶与加茶的顺序变换，是不会改变混合物的化学成分的。

这时，一位身材矮小，戴着厚厚镜片，下巴留着尖尖小胡子的先生开始陷入了沉思。他的脑海里开始构思设计一个实验，以检验这位女士说的是否是真的。

这个故事是作者戴维在20世纪60年代，从一个当时在场的教员那里听说的，给戴维讲这个故事的教员叫休.费尔菲尔德.史密斯（Hugh Smith)。戴维认识史密斯时，斯密斯已经是位于斯托尔斯（Storrs）的康涅狄格大学（The University of Connecticut）的统计学教授，戴维也正在这所大学拿到了统计学博士学位。

那个在现场为品茶女士构思设计实验的矮个子戴眼镜的教员就是罗纳德.艾尔默.费歇尔（Ronald Aylmer Fisher）,中文有时候又会翻译成“费希尔”。当时他只有三四十岁，后来，他被授予爵士头衔。

1935年，费歇尔写了一本书，叫《实验设计》（The Design of Experiments）的书，在书的第2章，就描述了他构思设计的“女士品茶”实验。

看到这里，你是否和我一样好奇，这个实验具体是怎么设计的呢？

2025年，当第一次用“行茶十式”泡好第一杯茶时，我惊奇的发现，原来红茶可以没有一点苦涩味，不仅如此，还可以非常香甜可口。正当我沉浸在“幸福”之中时，教我“行茶十式”的老师突然问在场的一位女士，你这杯茶采用的什么冲泡方式？是低斟，高冲，还是旋冲？那位女士答旋冲，老师继续问，有没有坐杯？是不是有坐杯，而且超过三十秒？听着她们的对话，我好奇的转过头，这不是就是现实版本的“女士品茶”吗？

回到实验设计这个问题，如果让你来构思设计一个红茶品茶实验，你会怎么做？