基於有電機系,資工系,光電系和系管系不同的學習背景,因而對於跨領域學習的方法有自己的經驗和想法並整理成自己的教學方式,在此和各位分享:

首先,我認為你要學習的是什麼?有共通性嗎?何如,我在開學的第一堂課一定會和同學討論以下的議題

「什麼是學科?什麼是科學?」「為什麼是數學是科學之母?」「什麼是抽象化轉換?」「模型是什麼?模型能做什麼?模型為什麼重要?」

借由不斷的重覆思考這些議題,希望同學們可以漸漸體會出科學的共通性,和科學的研究方法。在這些事情被理解之後之後,那麼對於大部份同學最難跨越的就是數學了。的確「數學」不愧是最嚴謹的邏輯,通常也是最難以學習的部份,這造成了在研究上的困難,以我自己的經驗來理解,因為數學的高度抽象化符號,所以非常難以想象和理解,在一般的學習方式中,需要理解後才能應用,說實話,在個人學習的過程一直最難突破的也是數學。

但首先要承認的是,人的智力的確是有差別的,的確有少部人對抽象的數學理解超過常人,但大多數的人都是一般的智力,加上媒體刻意的神化了所謂的「天才」,反而更造成了家長的錯誤期待並造成了學生的自我放棄。但我一直認為學習不是線性的過程反而經常是非線性的「跳躍」體驗。例如愛因思坦的大學成積並不特別優秀,而是在專利審查過程「突然」爆發的自我成長!而許多的影響後世的人也有類似的經歷,大家都聽過牛頓靠要那顆重要的「蘋果」來頓悟的經典故事把。在東方教育歷史中,孔子早在千年之前就告訴學生們「或生而知之、或學而知之、或困而知之,及其知之一也。」而對我而言「困而知之」經驗代表了我絕大部份的學習過程,然而在經歷那些的困難重重學習過程之後,python就成為「牛頓的那一顆蘋果」。

那麼,在這裡分享一下我的經驗:

觀察過去從工學院學習應用的工具如c, c# c++, javascript等等,各自都有其應用範圍,反觀是自學的python應用於各種應用和範圍,這個特性對於跨學習上是非常有效率的。受惠於python 的「簡潔原則」和「高可讀性」,都加強了非工科學生的學習可行性,這從學生的反應和學習成果很容易的看到python的學習成效十分驚人。

再者,我認為最重要的衝擊是,python讓抽象的數學模型變得可以操作」!到目前為止,我還沒有看到有人提出這個觀點,但這個特性不論是在學習或是研究的過程中至關重要!如果善於利用這個特點,可以把一整學期的科目在一週內學完!其中理由是學校的課程通常需要花費大量的時間在理解「抽象化數學轉換過程」而傳統的方法是要求學生做大量的紙筆運算。但python正好相反,我的方式是先把相對應的模型直接運用後觀察結果,在和自己腦中的抽象理解交互比對和修正取代紙筆運算,甚至可以直接發表研究!所以數學不好的同學,學python是你的解藥!這個方式就好比電機系的黑箱(black box)過程,把輸出的信號反灌入系統中,可以知道黑箱內容是什麼。

借由python的學習你會發現,不管在學理和實務上都可以輕易相互貫通,真的達成「知行合一」的超快學習目的。這也是我的教學核心,更有趣的發現是,在商學院的學生中,許多都有非線性的表現,而且現在學的接觸領域廣泛,入門後也能很快找到自己的方向,在各種方面不斷超愈。在一學的課程中,沒有程式的商學院學生,由程式小白完成了網路爬虫和人工智慧的專案。

或許您會問,外面一天學會python課程比比皆是,好像也沒什麼了不起對吧?

我同意,也看過許多很好的課程也有推薦給學生,但是我認為python的學習不在程式的學習本身而是借由不斷的重覆簡單過程找到「通則」。要知道,程式技術日新月異,似乎永遠沒有學完的一天。所以大多的同學的心態常會急於學習新的題目,在還沒有熟練的情況下,就又換了方向了,如此一來,程式永遠沒有完整學會的一天。

相反的是,我的課程是告訴同學,不要怕犯錯,而且要大量犯錯,並且親自和他們一起「抓虫(debug)」。只有練習除錯(抓虫)你才能夠理解別人寫的程式和自己腦中的相法的差距,借由除錯的效率提高,您不知不覺就拉近了和程式距離。但如果是線上過程或是教由助教協助上機,這個概念很難形成。所以在課程中我最常說的是「請儘量的犯錯,再找出方法修正」。畢竟程式犯錯沒有成本。我也舉例鼓勵同學「事實上,常會看到講了一口好程式的大神,上機就露出馬腳的情況。」因此,程式世界一切以實做的結果為準,沒有所謂的真正大神。而經由「犯錯和改正的過程中」同學們同時學會了如何上網找資源的自我解決問題的能力。

到此,你有沒有發現,我的程式教學就好似金庸小說中張三丰教太極拳的感覺,「當你把所有招式都給忘了,就發現功夫學好了!」重點是這個功夫還馬上就可以用來打敗各大門派的高手呢?

怎樣,很神奇吧!

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