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參加比賽是為了贏?

每隔一陣子就會有家長來問我:「老師,這個程式比賽/檢定難嗎?我的孩子他才學沒幾個月,是不是學個一年再去參加比較有把握?」。我的回答都是:「現在就去參加啊。放心啦,他現在去比穩輸的,比賽又不一定要贏」。 是的,參加比賽的目的不是為了贏,是為了累積失敗 我自己是一名創業者,曾獲得郭台銘董事長投資, 公司估值達2000萬美金 ,但創業是成功率僅為1%的超高難度挑戰,我經營的相當掙扎。直到有一天我聽到了一場演講,演講者是國內最快上櫃的電商公司老闆,他說:「我總共開了20個購物網站,倒了15家,只活了5家」,霎那間我突然了解, 如果我連失敗都比人家少,憑什麼成功? 東方的教育都很害怕失敗,為了避免失敗,都會希望做好萬全準備之後再上場,其實這是搞錯目標了。應該追求的並不是「避免失敗」,而是「盡快成功」。 「避免失敗」的哲學,會盡可能的避免競賽,畢竟每比一次就多一次失敗的機會,不如盡可能的避開,等到自己有萬全準備的時候再上場,這樣「成功機率比較高」。 「盡快成功」的哲學,會盡可能的上場,盡可能累積失敗的經驗,從中學到成功的方法。雖然成功率被拉的很低,但成功會來的快很多,也容易迎來較大的成功。 成功是屬於累積最多失敗的人 。這麼說或許有些雞湯,更精確地說,快速的用最低的成本、累積最多的失敗,是獲取成功最科學的方法。 應該不難設想,那些得獎的人,肯定是失敗很多次之後才贏的。如果你都不去參加比賽,在家苦練三年,然後第一次比賽就得獎,你覺得機會多大? 以APCS程式檢定來說,我自己的程式學生,每30個人去考,就會有一個實作零分。我相當清楚這些學生的實力絕對不可能零分,但是第一次上機考, 不熟悉環境、心情緊張又操作錯誤、或遇到電腦出問題 ,明明會寫卻拿零分。 所以我都跟學生說:「有得考就去考,就是要趁著還沒準備好的時候,先去把失常的配額用掉啊。 不然你要等準備好再去失常嗎? 」 但總是有學生不相信自己會失常,還是等自己覺得準備好了才去考。但很少例外,第一次考的學生,只能發揮出平常七成的實力,只好等半年之後再考一次。 我總是為他們沒聽我的話覺得很惋惜。但轉念一想,這些學生不就是敗在這個觀念嗎?以一個小小的檢定挫敗,換來人生不會再犯相同錯誤,正是在實踐累積失敗啊! 歡迎加入 高中生 學程式FB社團 、以及 愷哥電腦科普頻道 ,跟我一起學程式、學人生。 【愷哥APCS程式班】 熱烈招生中喔!

愷哥APCS程式班

  Q:愷哥APCS程式班的目標是什麼? 這門課會協助同學APCS考出好成績, 幫助你能申請上理想的大學 (尤其是國立資工、資管、電機相關科系) 讓同學開拓眼界,理解各種新科技與培養思考邏輯, 有能力在跟教授面試時侃侃而談,並用程式來解決人生中的難題 Q:所以,課程內容教什麼呢? 以Python為主。原因有二,1)Python是最簡潔易寫的語言,在APCS考試時答題最有效率。 2)用Python做Project相當佔優勢,現代最重要的應用包括網站、人工智慧等,Python都是最主流的語言。除了Python之外,也會用一點時間教學生"讀懂"C語言(不用會寫),因為APCS考觀念題需要,未來也有機會碰到。 配合APCS的考試範圍,會教授基本運算、資料型態、條件判斷、迴圈、陣列、函式、遞迴、佇列、堆疊、排序、搜尋等等內容,並搭配大量練習 講解人工智慧、區塊鍊、5G、VR、AR、駭客思維、創新創業...等最新的科技趨勢及思維模式等等,開拓同學科技視野 【閱讀完整內容】

資訊相關科系,該如何選擇?

跟資訊相關的科系,傳統上就是資訊工程、資訊管理、跟電機工程。這三個科系最大的交集,就是有教程式設計。這三個科系學什麼?用最簡單的話來講,大概是這樣 資工:八分學軟體、兩分學硬體 電機:八分學硬體、兩分學軟體 資管:五分學軟體、五分學企管 而這三個系修哪些課程?未來工作待遇如何?哪種人適合哪些科系,我在 【電機、資工、資管系差別在哪?】 裡有詳細介紹,此文中不再贅述。 在這裡我想探討一下,近兩年新設立的許多資訊相關科系,包括人工智慧、物聯網與大數據應用、智慧製造工程、智慧車輛與能源、智慧機器人、無人機應用、智慧醫療、數位行銷與電子商務應用、資訊傳播、多媒體設計等等...到底有什麼特色。 這幾個科系,都有跟資訊相關,而且蠻高比例跟AI相關。而這些科系大約可分成幾類 AI: 人工智慧、物聯網與大數據應用 AI+機械: 智慧製造工程、智慧車輛與能源、智慧機器人、無人機應用 AI+醫療: 智慧醫療 資訊+行銷: 數位行銷與電子商務應用 資訊+藝術創作: 資訊傳播、多媒體設計 關於這些系的授課內容、相互比較、未來出路等等更多細節,可參閱教育部的 Collego資訊學群 。 而高中生,應該唸傳統的資工、資管、電機,還是這些新興科系呢? 我們來看一個具體事實,這些新興科系多是由私立大學開設,或者將原有科系改名,鮮少國立大學開立這些科系。並非國立大學過於守舊,實際上許多國立大學早就有相關領域的課程、實驗室、甚至研究所,但極少把這些領域開設一個科系。為什麼? 回顧近20年資訊熱門領域,3D、網路、無線、雲端、手機、到現在AI,大概每4年就會冒出一個熱門領域。一個資訊領域的學生,如果只會其中一種,對未來發展是比較侷限的。實力較佳的學生,應在大一大二把資工基礎科目打堅實,大三以上再鑽研特定領域是足夠的,四年只鑽研一個小領域較為可惜。 另外, 傳統資工系著重在【研發】,而新興資訊科系著重在【應用】 。所謂的研發,就是開發尚未存在的工具;所謂應用,就是拿工具去做事情。舉例來說,十幾年前不存在智慧型手機,是電機跟資工領域的工程師,一步一步 研發 出來的。而現在每個人都可以拿手機來 應用 了,不管是拍片、玩遊戲、學習等等。 顯然的,研發比應用要難的多,需要有堅實的數理能力,這樣的人才在就業市場上是稀缺的,薪水明顯較高、相當多的職缺找不到人才。如果數理學科較強的學生,我會建議念資工系而非新

學習歷程增加學生壓力,還是往有興趣的方向努力?

學習歷程的制度,一些反對的家長/同學們會認為,這是一個增加工作量,導致壓力增加的制度,因此有些反對的聲浪。我們不妨來搞清楚,壓力的本質是什麼。 認真想要上頂大的高中生們,如果不需要做學習歷程,他們會把時間花到休閒娛樂嗎?肯定不會,他們會花更多時間去補習、寫參考書,做更多的考題,壓力完全沒有減輕。 壓力的本質並非是工作量,少了這邊的工作量,認真的學生(well...或者說是家長)會自發性的去創造另一邊的工作量,為什麼? 因為壓力的本質在於"競爭" 競爭什麼呢? 20年前的政府官員,誤以為是競爭上大學,壓力的來源是大學名額太少太難考,所以啟動了廣設大學的政策,大學多了很多,幾乎是考零分都可以上大學,人人有大學念,但學生的壓力卻絲毫沒有減輕。 為什麼?因為競爭的本質並非是上大學,而是 競爭成為精英 。以前是少數精英才能進大學,所以任何大學生都是精英的代名詞;後來大學變多了,國立大學才是精英;再後來大學又更多了,頂大畢業的才代表精英,才容易出國留學、找到好工作等等。只要競爭的目標是成為那頂尖的10%,不管制度跟環境怎麼變,壓力都不會減少。 個人申請制的目標是適性揚才,透過考招制度的改變,包括學習歷程的要求,引導學生朝多元化發展,同時也有降低壓力的效果。 為什麼多元化能降低壓力? 在過去的時代,醫科、電機、法律是大多數學生的第一志願,所有人都想擠同一個地方,壓力怎麼能不大?確實台灣以前比較沒這麼富裕,社會型態比較單調,學生們往穩穩賺錢的方向去選系是合理的,但反觀現在這個世代,賺錢的方法百百種,一個YouTuber、一個名廚、一個養寵物的,都可能賺的比醫生還多。透過多元化的探索,你喜歡當醫生、我喜歡表演、他喜歡動物,第一志願不同,那我們就不用爭,壓力就小了。 多樣化的第一志願 ,能疏散學生壓力,不用大家擠破頭。但這需要家長心態願意改變,打破過去的單一價值觀。 另外一個重點是, 降低學科考試比重 。現在的個人申請制,各校系僅採計相關的學科,大多為三科,也就是說,學生不用科科都拼高分,只要專注在興趣科系的考科即可。舉例來說,目前大多數的資工系僅採計英文、數學、自然三科,甚至有些國立資工系僅採計英文、數學兩科,少念很多教科書。單科封頂15級分也設了天花板,以前滿分600分,沒人能考滿分,再優秀的學生都要無止盡的念書考試,就是為了多對一題、多贏一個人。現在同級分視為

能不能靠程式能力更強,考上更好的大學?

最近我被幾位同學問到:"老師,我APCS已經實作三級了,後面我該往哪個方向努力,可以上更好大學?"  簡單來說同學的疑問是 "能不能靠程式能力更強,上到更好的大學資工系?" 概略上來說,會問到這個問題的同學,尤其是高二以上的學生,幾乎都沒有機會了。別誤會,我講的不是程式超強沒用,我講的是程式能力 從"還可以"->"超強"中間,有一個真空帶 。 我在 考好APCS就是進好大學的保證? 這篇文章中提到,高中生的程度分成四級 資訊奧林匹亞國手,每年全國四人 資訊奧林匹亞選訓選手(準國手),30人以下,以及全國賽名列前茅者,兩者合計約40人 對於程式有興趣也學得不錯,APCS成績在實作三級分以上 APCS實作二級分以下 靠程式超強來上頂大的學生,制度上走保送推薦、特殊選材跟APCS組,就是前面的兩種人。以全國每屆約22萬高中職學生來說,錄取比例約萬分之一,是名符其實的萬中選一。這樣的程式天才,其實都不需要詢問有什麼樣的升學管道,而是升學管道會主動找上你。 這樣的程式天才,光靠努力是不夠的,一定要有超乎常人的天分(不然怎麼叫"特殊"選材)。大致上來說,如果"認真"學半年程式達不到APCS實作四級的話,就很難是天選之人。對絕大多數的高中生來說,要上好大學,就是學測成績要過一階標準,然後靠APCS實作三級通過二階甄試。這是名額最多,可行性最高的路徑。 那同學又會問說: "老師,難道APCS實作考四級、五級沒有用嗎?" 其實還是有,後段國立或私立的資工系APCS組,可以靠實作四級以上,來提高錄取率,畢竟APCS組的名額少的可憐,實作三級不一定夠。 不過我們要思考時間報酬率的問題。就考生的成績分布,APCS實作三級佔20%,四級佔3%,五級佔1%。實作三級要能夠升到四級,是一個很大的門檻,有可能投注了很多時間,卻跨不過去。就算跨過去了,天花板也只能到國立後段。 反觀東華資工一般組,學測只採計數學跟英文兩科,多念一點書就有機會多一級分,比APCS實作四級的難度更低。甚至再多念一科自然,就可以挑戰中央、台大了。這種 每一分努力都有機會上更好大學 的時間投資,對非天選之人的正常學生來說,是更為合理的策略。 綜合來說,大部分高中生最好的策略就是我在

考好APCS就是進好大學的保證?

之前看到一個朋友在抱怨:"我辛苦培養我兒子學程式,考過頂大資工APCS組的門檻,結果還是被刷下來阿,考APCS到底有沒有用?!" 考APCS當然有用,但是你要知道怎麼用 首先我們先搞清楚APCS組是什麼意思,簡單來說,各大學的資工、資管系,大約會拿出總入學名額的5%,錄取程式能力強,但是學科差一點點的學生。而APCS檢定,就是學生程式能力的證明。 高中生的程式能力,大約可以分成幾個等級 資訊奧林匹亞國手,每年全國四人,這些人不需要考APCS,而是保送直接進到頂尖大學。 資訊奧林匹亞選訓選手,約30人以下,以及全國賽名列前茅者,兩者合計約40人,APCS可以考到實作五級分(滿分)、透過推薦、特殊選材或APCS組進到頂尖大學。 對於程式有興趣也學得不錯,APCS成績在實作三級分以上的高中生 APCS實作二級分以下的話,我跟國立大學資工系教授聊過,對入學幫助不大,在此不討論。 第一種人是老天爺賞飯吃啦,這要靠天份,沒辦法強求。 第二種其實也很靠天分啦,只是運氣差一點沒當到國手而已。這些人就把頂大資工的APCS組名額佔光了。 第三種的話,會考數學在A以上的學生,都有機會培養起來。 但是你要知道APCS成績的正確使用方法。 首先要知道,APCS組不是後門,而是窄門。 如果學科成績夠的話,想要上前段國立大學資工系,就盡量不要報APCS組,名額真的很少。後段國立大學甚至私立,APCS組競爭比較沒這麼誇張。但APCS成績最高勝率的用途,其實是在一般組的申請入學。 高中生們應該知道,目前大學入學名額最大宗的是申請入學,佔了七成。而申請入學的機制裡面,分成第一階段學測成績,跟第二階段甄試。第二階段甄試會淘汰掉七成左右的人。想想看,如果你辛苦念了三年的書,好不容易達到頂大學測的標準,但第二階段甄試卻有七成的機率被淘汰,是不是很可怕? 對大多數人來說,APCS的成績,就是讓你在第二階段甄試脫穎而出用的。 反過來說,你也可以想到,有志進頂尖校系的學生,都有準備考APCS,好把你幹掉。 所以我在「 想要考上好大學,該怎麼做戰略分配? 」提到,高中生最好的策略是「八分準備學科、兩分準備興趣專長」。尤其隨著程式能力越來越受到重視,不只是資工、資管,包括電機、工程、理科、甚至商管等科系,APCS的成績都可以在第二階段甄試大大加分,幫助你進入理想的校系。 歡迎加入 高中生 學程式F

學習Google線上課程6個月,就能找到年薪百萬IT工作?還需要念大學嗎?

Google推出專業認證計畫,標榜任何人都可以參加,不需要任何先備知識,每周花10小時,6個月就能取得認證,對Google招聘團隊來說,會把認證 視同大學學歷 。這個認證計畫目前包含五種職業專長,IT Support、Data Analytics、Project Management、UX Design、Android Development。這些專業在美國目前有130萬個職缺,新人平均年薪為63600美金(折合台幣約180萬)。官方網站在 這裡 ,比較詳細的中文報導可以看 這邊 。 這樣的消息引起很大的震撼, 如果6個月花不到一萬台幣的學費,就視同大學學歷,那還需要念大學嗎? 而且還可以進Google工作! 別把事情想得太美了。我們來看一個簡單的事實,應徵Google的錄取率只有0.1%,即使是常春藤名校畢業生也未必有面試機會,你說沒念過大學,只經過6個月的線上課程,有多高機會被Google錄取?別做夢了! 所以Google的目的到底是什麼,Google全球事務高級副總裁沃克(Kent Walker)說:"一個數位工作的培訓計畫可以幫助美國經濟復甦"。看起來冠冕堂皇,但我認為這有四個深意。 幫助美國人找到工作 幫助企業找到數位人才 提高企業數位科技使用量,帶動Google獲利 開展Google教育領域業務 雖然是IT領域的專業認證,但大部分不是工程師,五種專業的性質,本質上為兩大類,IT Support、Android Development屬於 初階工程師 ,而Data Analytics、Project Management、UX Design則是混和 邏輯、管理、溝通 的 跨域工作性質 。 這樣的跨域工作,實務上相當重要。我們可以把多數公司的職缺分成維運面、市場面、工程面三個大類。維運面如會計、法務、總務等等;市場面如行銷、業務等的;工程面如研究技術、開發產品等等。而市場部門與工程部門中間,經常會出現隔閡,譬如業務答應了客戶的要求,然而工程部門卻做不到;或者工程部門開發的產品,卻不符合市場需求。我們可以說,Data Analytics、Project Management、UX Design這樣的工作內容,就是為了 橋接市場與工程之間的鴻溝 。 要有一個基本認知是,不需要任何先備知識,240個小時能傳授的知識絕不可能太深,不可能與資工系4