愷哥程式-APCS檢定教學

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。但第一次考的學生，經常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!

最近有同學問我:「老師，我文理都有興趣，再加上就業考量的話，我該怎麼選擇科系呢?」 我跟這個同學討論之後，發現他的考量特別複雜，大概有以下幾點 因為就業跟對數理有興趣，偏向理組科系 但是又有興趣輔系或雙主修法律系。所以主系不能太操 偏向選校不選系。所以太熱門科系不能選 先講結論，我的建議是， 選擇資訊管理系 。 具體來說資管系學的東西，就是一半資工、一半企管。主修科目大略為程式設計、資料庫、管理資訊系統、人工智慧、會計學、經濟學、管理學...等等，既會學習寫程式，也會學習數位行銷、商務管理等等。若以從工程到商業的光譜來看，可說資工是在最工程的那邊，企管是在最管理的那邊，而資管就是站在中間，用資訊技術來解決管理問題。 更具體來說，資工跟資管不同的地方在於，資工在「 研發 資訊技術」，資管在「 應用 資訊技術」，前者明顯較為困難，人才較為稀缺，若以就業來說，資工明顯較占優勢，但是跟絕大多數文組科系相較，資管的就業機會跟薪水都好上許多。 所以，如果是明顯理組腦的話，我都會建議學生讀資工。但如果是文組腦想要好找工作、或是文理均衡的學生，資管是不錯的選擇。 而資管系學測採計的科目，各大學並不一致，大致上就是數、英、國、自的組合。數學跟英文幾乎是各大學資管系都會採計，加採國、自與否則看該校的走向。如政大資管偏文組(採數、英、國)，中央資管偏理組(採數、英、自)，台大資管要求文理兼備(採數、英、國、自)，交大資管則分成文理兩組(資訊管理組:數、英、自；財務金融組:數、英、國)。因此，不管是偏文或偏理的高中生，都可以報考資管系，若文理兼備就更佔優勢。 以出路而言，幾乎各行各業都需要應用資訊技術，所以資管系不怕找不到工作。當中以金融產業較為突出，因為金融產業需要懂電腦又懂商業的人才，正適合資管畢業生發揮專長，同時金融業發展蓬勃，相對的職缺多、待遇好。想更理解相關科系的差別，可以看一下 【電機、資工、資管系差別在哪?】 再舉一個例子，我自己的朋友開了一間新創公司，做的是「法律界的Google」。他們所解決的問題是，法律相關法條、判例太多，律師用一般的資料庫搜尋太困難，查出來的資料太多看不完，或者關鍵字下不精準就找不到，所以事務所要聘不少法務助理來做人工處理。但他們的系統運用了AI技術，能精準快速的找到最重要的幾份參考文件，協助事務所節省大量時間跟人力。類似這樣的案例本質上就是「資訊能力...

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"學一年程式達不到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...

之前提到，「 有公信力的前30%」 ，是學習歷程最主要的準備方向(參閱 【參加營隊很重要?從數據的角度來看學習歷程】 )。除此之外，高中生們還有一個很大的困擾是，光是準備學科就沒有時間了，哪來的時間處理學習歷程? 既然沒有時間，那就一魚多吃吧! 有哪個方向，既可以強化學科，又是多數科系喜歡的領域呢? 有喔，就是 英文 跟 程式 ! 英文的學科重要性無庸置疑。所有科系都喜歡錄取英文好的學生，這樣才有能力吸收國際上最新的知識，進而用英文做國際發表。 學習程式就是學習數學邏輯，尤其像APCS這樣的程式檢定，主軸就是考驗用程式解數學的能力。在目前網路及AI的時代，不只是電機資訊等科系，包括醫學、財金、法律、商管、設計、機械、物理...等，所有科系都喜歡錄取程式能力好的學生，結合領域知識及程式能力來開發各種創新應用。 英文跟程式，絕對是學習歷程最有利、最通用的準備方向! 方向有了，那 目標 呢? 前面提到「有公信力的前30%」 ， 所謂的有公信力，基本上就兩個方向， 比賽獲獎 跟 檢定考試 。而主辦單位自然是要有代表性的，譬如教育部主辦最好，最低標準是校內競賽，而巷口補習班辦的就別提了。 量化來看，概略有3%的學生拿過校內競賽獎項，但學校間的程度落差很大，譬如說建中程式比賽最後一名，可能比他校的第一名還厲害，可比性並不好。「全國競賽」的可比性高，但難度太高，概估只有0.1%的學生可拿到獎項。對大部分的學生來說， 「全國檢定」的難度適中，是最可行的目標 。 從統計數字來看，通過全民英檢的高中生裡面，中級以上約50%，中高級以上約10%。 若通過全民英檢中高級，在二階甄試有明確優勢 。 通過APCS程式檢定的高中生裡面，實作二級以上約50%，實作三級以上約25%。 若通過APCS實作三級，在二階甄試有明確優勢 。 以上的成績比例，都是以「有去考檢定的高中生」為分母，只有少數實力較強的學生才敢去考，所以這樣的比例優勢，即使去申請頂尖大學，都是很足夠的。 這邊有個重要的概念是，除非是在該領域有明顯的資優，不然我都不會鼓勵同學往0.1%努力，只要穩穩進30%就好。畢竟個人申請第一關還是學測，第二關才是甄試，「 八分準備學科、兩分準備興趣專長 」才是比較聰明的戰略。0.1%是特殊選材的道路，大多數學生不適合。 最後來到結論，對高中生來說，以 全民英檢中高級 、 APCS實作三級 為目標，...

  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】

學習歷程是許多高中生跟家長很困擾的事，尤其是 多元表現 的部分。學科成績反正就是努力念，成績不好就去補習，補了還是不好也就認了。但是多元表現? 連題目都不確定的東西，是要怎麼得高分啊?! 於是學生們去參加了各式各樣的營隊，如醫學營、法律營、電機營、程式營... 等等，真的報了這些營，就可以進這些系?  不如我們用數據來推敲看看。 個人申請制，考慮篩選倍率跟超篩等狀況，大致上我們可以說，通過學測門檻的學生，在二階甄試的時候，有3成的機會被錄取。 問問你身邊的同學，多少人沒參加過營隊?九成以上的學生都 參加過營隊，從量化上來說，大部分參加過營隊的人都不會被錄取。 別誤會，我不是說參加營隊沒有用，我是說參加營隊，跟會不會被錄取是兩回事，但營隊是一個很好的探索過程，讓你提早發現，你看到血會昏倒，不適合當醫生；整天看螢幕會眼花，不適合念資工；很討厭背書，不適合念法律。更正向的是，你從營隊裡面找到自己的興趣，先在那個領域做出成果，那甄試的時候就能夠鶴立雞群。 然後，我們先來看看，站在教授的角度，他們怎樣決定錄取誰。 個人申請制的情況，大致上我們可以說，一個系大約有300個人進到二階甄試，也就是教授們要看300份學生的備審資料、面試等等，最終錄取約30%的人。 你覺得教授會花多少時間，來看一個學生的備審資料，包括學習歷程呢?答案是， 3分鐘以內 。 不要覺得教授很混，就算一個人花3分鐘，300份備審資料就15小時了，教授除了原先的日常工作，還要騰出15小時，審上兩週算快了。而且3分鐘其實足夠分辨出誰是較優秀的那30%了。 重點在於，「公信力認證」 舉一個例，學生A做了一個網站，學生B也做了一個網站，千萬不要以為，教授會花數十分鐘細細觀看，比較網站技術、內容等等誰做得比較好。一則教授沒有時間，二則大部分好壞都差不多，三則真正傑出的學生一秒鐘就可以判別出來了。 學生A:專長網頁設計，網址是xxxxx 學生B:專長網頁設計，曾獲全國網頁設計比賽冠軍 是不是秒選? 當然全國冠軍很難，通常也不需要全國冠軍才能進到30%，但譬如說有沒有拿過市賽獎項?是不是有累計數十萬瀏覽數?都是具體量化，可以明確比較的項目。 站在學生的角度，準備學習歷程的時候要去想幾件事 我的這個履歷，有多少學生也寫得出來?譬如"專長網頁設計"真的很普通 是不是由有公信力的單位來驗證我的能力?譬如教育部...

有個學生想要寫小論文，他本身是亞斯伯格症，想做一個跟亞斯有關的專題，所以來找我討論。他跟我闡述，亞斯伯格症的學生有幾個特色 1)社交困難 2)特別專注。而根據他網上查到的資料，亞斯這兩個特色，恰好在適合在程式方面發展。 於是他想到兩個可能的專題方向: 亞斯伯格症是否需要特別的程式教法? 亞斯伯格症的社交劣勢在資訊業界會遇到甚麼困難跟怎麼解決? 我的觀點是，亞斯伯格症在學程式方面，跟一般人並沒有明顯差異，不需要特別設計教法。而亞斯伯格症在資訊業界可能會有社交溝通上的劣勢，但這並不限定資訊業界，也就是一般亞斯伯格症對於社交上的療法應該是一體適用的，不需要對資訊業界特別差異化。而且從目標性來看，這些其實是社會關懷或心理醫療議題，如果他申請社工系很符合，但是他想申請資工系，這無法展現他在資工領域的能力。 那麼，如果非得要做一個專題跟亞斯與資工相關，能做什麼呢? 接下來我給他的意見是: 「以你來說，其實我也沒有特別覺得你是亞斯，真的要說跟別人有什麼不同的話，只是你講話有一點點口吃」 「這樣的話，是不是你做一個『口吃轉流暢』的語音轉換軟體呢?」 「舉例來說，當你開口講『我...我...我覺得』，這個軟體能轉換成『我覺得』」 「這樣一來，譬如你跟別人語音通話，別人也不會覺得你有什麼不一樣了」 這樣的題目，可以展現學生的資訊能力，並解決自己生活中的難題，不管是升學或者對學生自己長遠的啟發，都是很不錯的。這個學生跟著我學Python，已經考到APCS實作三級，有實作這個專題的基本能力。三級的程度大約是，能夠把大問題切割成小問題來解決，有清楚的邏輯能實作複雜的程式，只是對於演算法還不熟悉。如果把全國資工畢業生都抓來檢定的話，我推估平均會落在三級(不用懷疑，很多資工畢業生不會寫程式，只會寫考卷)。也由於他已經熟悉Python，要實作AI是比較簡單的。 而執行專題，重點是制定「有層次的規格」。其實大部分的學生專題是做不出來的，成果是零，或者只有紙本報告沒有實物。「有層次的規格」意思是，可以訂定幾個不同難度的規格，至少要完成最簡單的那個，不要空口說白話。 在這個「口吃轉流暢」軟體，由難到簡單可以有幾個層次的規格 使用者即時講話，能即時轉成不口吃語音 使用者講完一句話，等幾秒轉成不口吃語音 輸入語音是使用者，做完口吃處理後，輸出語音是Google小姐 其中最後一個層次是不難實作的，簡單來說，就...