自动化编程，作为计算机科学和软件工程领域的一个重要分支，在大学中的学习难度因人而异。它涉及到程序设计、算法、数据结构、软件工程等多个知识点，对于不同的学生来说，学习自动化编程的难度会有所不同。下面我将从多个方面详细说明自动化编程在大学中的学习难度，并附上一些案例。
一、难度分析
- 知识基础要求 自动化编程通常要求学生具备扎实的编程基础，包括熟悉至少一种编程语言（如Python、Java、C++等），了解基本的算法和数据结构。对于编程基础薄弱的学生来说，学习自动化编程可能会感到较为困难。
案例：一位大学新生，由于之前没有接触过编程，在学习自动化编程时感到力不从心，难以理解编程概念和算法原理。
案例：一位学生理论知识扎实，但在实际编程时，由于缺乏实践经验，导致编写出的代码存在许多问题，无法实现预期的功能。
案例：一位学生在学习自动化编程时，由于长时间沉浸在旧的编程范式和工具中，无法适应新技术，导致学习效果不佳。
二、案例说明
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编程基础扎实的同学 张同学在高中阶段就开始学习编程，大学选择了自动化编程作为专业方向。由于编程基础扎实，张同学在学习自动化编程时感到相对轻松，能够快速掌握新的编程语言和工具，顺利完成课程任务。
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编程基础薄弱的同学 李同学在大学选择了自动化编程专业，但由于之前没有接触过编程，学习过程中遇到了很多困难。在老师的指导和同学的帮助下，李同学通过不断努力，逐渐提高了编程能力，最终顺利完成了学业。
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实践能力较强的同学 王同学在大学期间积极参加各类编程竞赛和实践项目，积累了丰富的实践经验。在学习自动化编程时，王同学能够迅速将理论知识应用于实际编程中，取得了很好的学习效果。
综上所述，自动化编程在大学中的学习难度因人而异。具备扎实的编程基础、较强的实践能力和适应能力的学生，学习自动化编程相对容易；而对于编程基础薄弱、实践能力较弱的学生来说，学习难度可能会更大。因此，学生在学习自动化编程时，应注重理论知识的学习，同时加强实践操作，不断提高自己的编程能力。