2014 iEDU 達思_科技教育創新者

全文出處: http://buzzorange.com/techorange/2016/01/04/how-to-image-programming-edu/ 摘要: 學生學會如何解答問題，但不知道要解決什麼問題 蘇：前文所說，資訊科學有兩個重要的觀念要建立，也就是 computational thinking 與 algorithmic thinking。這些是思維，沒有針對哪一個領域，哪一個應用，或是哪一門學科。資訊的東西往往只是個工具，希望能用來解決諸多事物，本身不是主角，通常只有在資訊系裏才會把資訊技術本身的發展當作主角。前面說過，許多資訊系學生在還沒有念完大二就對資訊失去興趣，之所以願意留下來繼續念，看的不過就是畢業後工作好找，這是蠻悲哀的。 當學生學一樣東西不知道要解決什麼問題，只是被要求把工具來來去去弄得很熟，還會產生興趣的學生比例是很少的。 洪：如果每個人都搶著要當主角，覺得主角最厲害，無視於配角的存在和價值，那麼這會是什麼樣的社會？台灣過度重視「人比人」這件事，凡事都要比，從小比到大，所以很難建立所謂的職人文化，很少願意有人十年磨一劍，做某項技術的專家。真正的專家不多，但唬人的專家到處都是，今天早上有位教授說到某個單位，最擅長「用 PowerPoint 做研究」，拿政府經費，這是社會文化的議題。 蘇：這讓我想起自己當年學習如何解微分方程的往事。解微分方程有很多方法，在工程數學裡，老師一一教我們這些方法，我為了考試，必須每種方法都熟練， 卻不知道最重要的其實是，「微分方程是用來解決什麼問題？」 ，的這個問題。我之所以勉力學習只不過是為了不要落在我的同班同學之後太遠，這個不知所以的理由。 洪：蘇老師您總是拿這個我大一不及格的微積分來講…當時我不及格，原因是有一大堆的積分表要背誦，老師總是找些難題來為難電機系的學生，而我並不認同那樣的教法。我大四重修時，跟地理系的學生一起修，老師將比較多的應用面，我認為是比較好的教法。工程數學也是如此，有老師多講些應用面，讓學生知道學這個東西有什麼用，有的老師則喜歡談理論，我個人比較喜歡前者，而在當前電腦可以自動解決很多微積分和工程數學的時代， 我認為了解概念和用途，遠比把算法背得滾瓜爛熟來得重要。 蘇：我想，若是大一新生就可以讓他們知道，學習資訊技術可以解決哪些有趣的問題，那麼一定可以有更大比例的學生在未來的四年...