因为存在依赖传递: (学号) → (学生)→(所在学院) → (学院电话) 。
可能会存在问题：
数据冗余:有重复值； 更新异常：有重复的冗余信息，修改时需要同时修改多条记录，否则会出现数据不一致的情况 。
正确做法：
学生：(学号, 姓名, 年龄, 所在学院)；
学院：(学院, 电话)。
四、反范式化
一般说来，数据库只需满足第三范式（3NF）就行了。
没有冗余的数据库设计可以做到。但是，没有冗余的数据库未必是最好的数据库，有时为了提高运行效率，就必须降低范式标准，适当保留冗余数据。具体做法是：在概念数据模型设计时遵守第三范式，降低范式标准的工作放到物理数据模型设计时考虑。降低范式就是增加字段，允许冗余，达到以空间换时间的目的。
〖例〗：有一张存放商品的基本表，如表1所示。“金额”这个字段的存在，表明该表的设计不满足第三范式，因为“金额”可以由“单价”乘以“数量”得到，说明“金额”是冗余字段。但是，增加“金额”这个冗余字段，可以提高查询统计的速度，这就是以空间换时间的作法。
在Rose 2002中，规定列有两种类型：数据列和计算列。“金额”这样的列被称为“计算列”，而“单价”和“数量”这样的列被称为“数据列”。
五、范式化设计和反范式化设计的优缺点
5.1 范式化 （时间换空间）
优点：
范式化的表减少了数据冗余，数据表更新操作快、占用存储空间少。
缺点：
查询时需要对多个表进行关联，查询性能降低。 更难进行索引优化
5.2 反范式化（空间换时间）
反范式的过程就是通过冗余数据来提高查询性能，但冗余数据会牺牲数据一致性
优点：
可以减少表关联 可以更好进行索引优化
缺点：
存在大量冗余数据 数据维护成本更高（删除异常，插入异常，更新异常）
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