課程資料

計算機科學概論（英語授課）

開課：胡毓志老師

修課年度：98資工系

使用的課本是 《Computer Science an Overview》，按照課本順序，中規中矩的上課。

最後的時候，老師跳過了很多章節，像 Software Engineering, Database（他說別的課會教），然後花了幾節課教人工智慧的部份（好像是他的專長？）。

評分方式

三次小考+期中期末考，考試內容大多都是課本內容，如果有把作業確實寫完，應該可以應付。

這學期有六次作業，都是課本習題，跟別班的各式 Projcet 比起來算是輕鬆很多。

最後的期末考總分很高，以至於有不少人學期原始成績超過100。老師還寄了一封信特地解釋要把分數調成 99。

不點名，所以可以不出席，不過一些作業之類的消息只有上課時會說。

老師不喜歡同學上課聊天，會停下來提醒說話的同學。還有作業不能遲交，超過期限就不收了。老師一開始會說一些規定，都是一定要遵守的（像是作業格式不對，也不能交，沒有商量餘地)。

結語

好像因為是英語授課不太有人選（真的就是完全英語授課），但是老師的英語還不錯，不會有口音怪怪的問題。這門課感覺非常的平穩，不會有意外的作業或者驚喜。

整個學期由固定的作業小考大考所貫穿，我每個禮拜都花固定的時間看課本，也沒有在期中期末特別準備，感覺上起來非常安心，最後的成績也相當不錯。

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微積分（一）（二）

開課：王夏聲老師

修課年度：98

使用的課本是《Calculus: Early Transcendentals》。

上課方式

寫板書，解同學問的問題。

評分方式

沒有期中/期末/習題/點名，不過有時老師會說哪些題目大家可以回去寫寫看。

有多次小考約6~7次（最低分的一次不算），小考不得補考（他說是為了避免影響算分模型的樣子？），評分比例為：全校大會考 30%、小考 70%。最後的學期成績會用一套超難的神祕公式換算，所以相對成績比絕對成績重要。

老師非常注重證明，考試會考很多證明。計算過程也很重要，就算答案錯了也可以拿到一定的分數。

雖然完全不點名，老師也說可以只考試就好（師：現在教室還滿擁擠的，不過接下來情況應該會好一點），不過老師會在上課時洩題… … (大概兩三題，除此之外很難猜題的)

結語

老師人很好，上課規則清楚，loading 可自己決定。我剛上微一的時候試圖把課本習題都全做完，結果失敗。上微二的時候就只寫寫微積分小組的共同習題而已。

修微一的時候我幾乎只有去考試，修微二的時候我大部分都有去，結果微（二）比微（一）高 5 分，不知是否有關聯。

老師上課跳很快，有些觀念可能講的不是很清楚，不可以放過，還是要自己把它搞懂（或者下課問老師）。老師對某部分微積分特別擅長，所以微二的某部分會教的比別班深（這是老師說的，我忘了哪部分了）。

話說大會考的時候我把微積分網站上的所有分類考古題都寫完了（花了我好多天！！！！！），結果還是輸我一個朋友好多分 QQ努力還不夠啊… … 考這麼難… …

不過算算習題還滿有成就感的，大家可以早一點開始算… …

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物件導向與程式設計

開課：黃問泙老師

修課年度：98資工系

這堂課的主要內容就是 C++, C++, 完全就是 C++。內容非常的細，也很深，像是：

• 一些很精細的記憶體使用
• exception handling 的超詳細介紹
• multiple inheritance / virtual inheritance 的詳細規則
• templates 的詳細介紹
• overloaded 的詳細規則
• 一些微妙細微語意的不同

對，一定要強調「細」這個字。原本通常被書放在最後面的 templates 被放到第一份講義啊！而且有些東西你翻一般的書還看不到呢，我覺得老師應該可以自己出書了。然後，這些很細的東西一定會出現在考試和作業裡

參考用課本有兩本，不過還是以講義為主，並不會直接上裡頭的內容：《C++ Primer》、《C++ How to Program》。

上課方式

主要是放自己的投影片講課，這學期上課沒有小考。除了上課以外，每週晚上還有一次上機課。在上機課時，每次會出一份作業，助教會先講解，然後就是自由寫作業時間。

然後在快下課時會開始 demo 上一次的作業（所以不能早走）

評分方式

7 次作業、一次期中、一次期末，還有個上機考。

作業的部份就是寫 C++ 程式，演算法幾乎都會給妳，主要是要自己寫 template 和 class，像是自己實做 list/vector/iterator 之類。

期中期末考的觀念大部分都在講義裡有，不過有幾題大概是上課才有講，一晃神考試時就寫不出來了。真的考很細，老師會給考古題，但感覺考得比考古題難。

上機考可以看老師的講義和作業解答的程式碼，而且考出來的內容都很類似，所以只要妳真的有用心寫完作業的話，有些部分只要複製貼上就好了。不過也考了一些要仔細思考才能解答的問題。因為沒有規定演算法，所以我是用暴力解(後來聽同學說正確解法才恍然大悟)。

老師會說一部分會考的題目（說會大概考什麼），作業和上機考有少許的 bonus。上課幾乎沒有點名，就算有也可以攔截的到（他會說等一下下課要點名），不過每次上機都要交作業，所以必須出席。

結語

我個人覺得，他的投影片寫的還算詳細，所以看投影片自學非常合適。不過他上課有點催眠（似乎不管你程度在哪裡這點都是不變的）。

上完這門課你真的可以學到非常多東西，不論你上課有沒有專心，我都建議要課後把他的投影片完全看懂，至少從頭到尾看過一遍，兩遍以上更好，絕對值得。

作業一定要自己寫完，如果在詢問同學/助教之後完成的話，要再從空白開始重打一次作業，這樣可以確認自己完全理解並且記住了，上機考時才不會一片空白。

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人工智慧概論

開課：王才沛老師

修課年度：100資工系

人工智慧，也就是研究如何用電腦實現智慧行為。整個課從 AI 的定義與歷史開始，像是知名的 Turing test，然後簡介一些 Intelligent agent 的基本架構。

接著處理以下課題：

• Search： 用一般的搜尋演算法(如 DFS、BFS）來進行智慧行為。
• Local Search： 以搜尋局部最佳解的方式處理無法進行全盤搜尋的問題。
• Adversarial Search： 以搜尋的方式來處理兩方對戰的最佳解，含 Minmax algorithm 等等。
• Constraint satisfaction problem
• Logical Agents： 利用邏輯來進行智慧行為，並簡介 Propositional Logic。
• First-order Logic

接近期末時會以簡略的方式，快速帶過幾個課題，像是 Uncertainty、Learning 等等。因為老師對 Fuzzy Theorem 有特別的研究，所以最後也帶過一點 Fuzzy Logic （課本好像沒有）。

使用的課本是 《Artificial Intelligence: A Modern Approach》。這本課本雖然不難讀不過文字很多，而且很大一本，所以要讀完恐怕不容易。

AI 使用到的搜尋演算法如果在之前的演算法概論有些基礎的話應該會有幫助。

上課方式

老師是用投影片上課，自己覺得上課的風格比較隨興而非組織性的，老師很希望可以跟同學互動，所以有時會花不少時間找很多同學回答問題。老師也很希望有同學問他問題，像有一次我在課堂上和他討論了許久，他好像滿高興的。

不過如果寄 email 給老師的話，雖然據說老師都有在看，不過幾乎不會回信，所以若要問老師問題還是面對面比較好。

平常不點名，但好像有一次點名加分（其實我總覺得有兩次點名，不過最後成績只有一次）。

評分方式

成績的計算方式為：

• 期中考+期末考 = 60% (較高分的35%, 較低分的25%)
• 三次手寫作業 = 10% (取平均）
• 程式 project 1: 1~8-puzzle = 12% (程式7%，報告5%)
• 程式 project 2: Dala = 13% (程式競賽結果8%，報告5%)
• 基本分 = 5%
• 點名加分 = 2%
• 調分方式：上述結果相加 = Total (所以最高可拿 105)，然後經過公式運算，學期成績為 $latex {(\frac {Total}{100})}^{ \frac{2}{3}}\times100 $，超過 99 者以 99 計算。

老實說每項作業的佔分，還有像是其中報告和程式的佔分都很隨興，是依照同學表現而決定的，而點名感覺也是臨時起意。相信調分法也是最後才決定，原始成績大約47分就能及格。

值得注意的是兩次 projects 的程式和報告幾乎都拿不到滿分（不過第一次因為提早交會有加分，所以可以拿到），可能是因為老師認為永遠都有改進的空間。

考試作業

考試部份最重要的準備是寫老師出的 3 次手寫作業，題目有很高比例是從裡頭出來的，因為當時老師是第一次開課，所以也沒有考古題。課本方面因為文字敘述太多，有點不著邊際，所以在考前相對投資報酬率較小。期末考好像也會考部份期中考的範圍，不過題目不多。

基本上考試不會有意料之外的難題，所以只要有讀就能拿到一定分數，只是有些部份有點繁瑣，可能會有粗心被扣分。

3次手寫作業主要就是寫跟課本習題或範例類似的題型，主要是老師自己出的。

Project 1 是寫一個 1-puzzle ~ 8-puzzle 的解題程式，並比較分析 A* search 或 Iterative deepening depth-first search 等不同演算法的優劣。

8-puzzle 是一個 9x9 方格，上面有 8 個標號為 18 數字的方塊和一個空格，要移動方塊直至順序呈 18 排列，可參考 15-puzzle 的介紹。

17-puzzle 則是題目定義的變體，同樣是 9x9 方格，只是上面的方塊分別只有 17 塊，故是比較簡單的版本。對這部份的分析有興趣的話可以參考我的報告：〈1~8 Puzzles〉。

Project 2 分為1~3人一組，寫一個 AI 去下類似 Dala 的棋，然後讓全班寫的AI互相對戰，依據比賽成績給予程式分數。

這次 project 我花了相當多的心力去完成，尤其一開始私下跟同學對戰的成績並不理想，所以我後來寫了個程式可以自動產生不同參數的子代 AI，然後再互相對戰不斷選出最好的子代，花了我不少時間，詳細的作法可以參考我的報告：〈The Dala Game〉。

兩次 projects 的程式碼我都有放在 github 上，可供參考：100-ai。

其實我本來想根據 project 2，寫一個簡易的 server 程式供後人繼續把玩這個 AI 遊戲的，不過一直沒有完成。

結語

說真的感覺這堂課普遍的反應其實沒有很好，不過或許是因為第一次開課所以還需要一點時間調整。成績方面因為有神秘調分所以不會太差。程式專題的部份，雖然要真正做好可能得花不少時間，不過即使只做基本要求也能拿到一定分數。

原本學期初程式 projects 的佔分是 50%，後來變成只有 25%，其實讓我有點失望，畢竟我花了不少心力去實做。不過整體來說寫這些程式雖然辛苦，但也滿有趣的。

雖然課本有點難看完，不過其實很有趣，畢竟用電腦創造智慧本來就是個有趣的議題。不禁會想未來到底能發展到何種地步呢？

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憲法與政府體制

開課：蘇子喬老師

修課年度：100通識

整個課程從憲法基本概念開始，然後進入總統職權以及各院體制，包含行政院、立法院、司法院、考試院、監察院。最後再以地方政府制度作為結尾。

上課方式

老師有編一份自己的講義，會讓同學去影印室買，上課就是用這份講義配合黑板講解。老師寫的板書建議要做筆記，考試時也可能會考。我自己感覺老師上課講解滿清楚，而且語調清晰，讓人能專心聽講。

老師偶爾會講一些政治上的時事或者歷史，有些有趣的故事真的是上了這堂課才知道。講義裡會穿插許多大法官解釋，每個解釋的背後總有特別的時空背景。

一開始老師有指定「圖解憲法」作為指定讀物，不過最後似乎完全沒有用上。

評分方式

當時的考試有一次期中和一次期末考，非常的中規中矩，都是在考試周考，不會提前或延後。考試內容可以說是有背有分，由於會考一些瑣碎的規定，所以真的要用心讀才能高分。

題目內容主要分為選擇以及簡答題，簡答題的部份也都是記憶性問題，不會有申論的題目。考起來就像以前上公民課的感覺。

據說以前常常點名，不過這學期完全不點名。但老師不喜歡同學上課睡覺，認為如果來了就應好好聽講，否則不如在家好好休息。

結語

對筆者而言，這門算是修過的眾多通識課中最能專心與學到最多的課之一，老師講解功力確實一流。也因為這堂課讓我對政治的議題開始關心了起來。

整堂課上起來感覺非常的中規中矩，負擔也不重，只要上課專心，在考試前有好好讀，成績都不會太差。

筆者的期中考只錯了一題，但可惜在期末時得了重感冒，沒有好好把握好期末考，感覺似乎有很多沒背到。無法得知期末考成績，最後的學期成績是 93。

老師人感覺很好，下課時常有同學問老師問題，老師總是很樂意回答。上課時也總是能聽到一些小趣聞。

比如說吧，據說以前有人曾經申請釋憲，認為立法院應該有調查權。於是大法官作成了第325號解釋，認為立法院只有文件調閱權，調查權仍由監察院所擁有。數年以後，因為某些原因又有人申請釋憲，認為立法院成立的某個機構違憲。於是大法官作成了第585號解釋，認為立法院確有調查權，然該機構權力過大，多數條文皆數違憲。

為什麼之前說沒有調查權，現在又說有呢？在解釋文中並無指出，故產生爭議。部份學者認為，因為在這些年中，立法院得到了彈劾權（提出總統彈劾案），而彈劾權一般即附帶了調查權。

不過有趣的地方在於，這件事情之後，在預算案審理中，立法院將大法官的薪水刪減 (看起來像是報復行為？），然後大法官又作成了第601號解釋，認為立法院刪除大法官薪水的行為違憲。

這種有趣的互動之前也有過，第五次修憲時，國民大會修改自己任期，將任期延長，引發爭議。於是大法官作成了第499號解釋，認為該次修憲違反修憲界線所以無效。國民大會於是趕緊在任期結束前再次修憲，將國民大會改成「任務型國大」，但也順便刪除了非法官出身的大法官的終身待遇。

課程資料

養生太極

開課：徐卉宣老師

修課年度：99體育

這門體育課主要是練習陳式太極32式、羅漢功，此外還練習了搖腰、肢體柔軟度訓練：如抬腿等，當然一般太極的推手等等也稍有著墨。一開始老師也對於太極的源流做了介紹。

一個令我印象深刻的練習是聽勁練習。在此練習中，以兩人為一組，雙方各伸出一手搭住，一方閉上眼睛，另一方用另一隻手試圖碰觸對方的肢體。閉上眼睛的那方透過搭住手的感應測得對方的手從何而來，進而抵擋。

上課方式

上學期主要是教陳式太極前十式，還有一些放鬆方法、雲手等等。每次上課大多新增一兩招，然後配合之前教的不斷練習，自己覺得步調相當不錯。

上課後期採分組練習，效果不錯，本來班上幾乎都是不認識的人，分組後至少組裡同學變熟了一些，同時也可以照自己進度重複練習不會的部份。

老師常說，養生太極是養生為主，初學則先學放鬆，如果有些動作不太好做，可以用比較適合自己的方式就好，不要失去了放鬆。所以通常一上課會先做搖腰還有柔軟度訓練，接下來才正式開始教課。

下學期教了陳式太極後二十二式，還有羅漢功。由於有些是老同學了，老師也會找人到前面帶大家練習。

老師會把招式動作影片放上臉書，是課後練習的好幫手。

評分方式

每次期中都有一次書面報告，要寫上太極的心得。除此之外，上學期期中還有一個操作考，是自選和抽考演練太極各一式，期末則是一組一起演練十式。有的小組還配合音樂或者排練了互相配合的動作，十分用心。下學期期中的操作考是演練羅漢功，期末則是太極後二十二式。

上課通常會點名，不知為何下學期人有時來的比較晚，所以曾經有早點來會加分的情形。下學期有很多新同學，沒有學過前十式。老師還是會帶一下之前教的，但不會特地教和考。

結語

其實從很久以前就對太極懷抱著憧憬，覺得太極是個奧妙的學問。看到選課表出現太極的字眼時，很快就把它列為優先項目，能選上這門課真的太好了，終於真正有機會接觸太極。

課後練習讓我傷腦筋了一陣子，感覺在外頭打太極好害羞，很難克服心理障礙啊。在寢室的空間狹小，勉強可以練一下。只是室友笑的好誇張,害我都有點害羞了,真不知道到底哪裡那麼好笑。練著一遍又一遍,卻常常覺得無法掌握呼吸和動作的配合。

每次打好一個困難的動作時總是好開心,有種得意的成就感。若能開心的一直打下去,或許就能體會專注自適的感覺吧。

曾經在某些早晨一個人跑到人跡罕至之處快速的練個幾回，感覺小有幫助。不過總覺若能培養不過分在乎他人眼光的心或許才是正道。

不知何時能像打太極般氣定神閒的,自在自適的生活著。太極養生,養生太極。常常對一些事情太過執著,這樣的執著往往牽制著自己。若能放開執著心,是否就能更加自在呢?有時候想著想著,就想了好久好久,卻找不到一個滿意的解答。

下學期一口氣教了剩下的22式，再加上羅漢功，感覺比較難跟得上進度，也許是因為動作變難了吧，也或許是因為不像以前每次只增加一兩式，所以記憶有些混亂，很多動作都是匆匆帶過，也是因為這學期課後比較少練習的緣故吧。

聽勁練習真的很令我好奇，雖然這個練習我一直做不好，不過我的搭檔擋住我的機率倒是蠻高的啊。透過肢體感覺對方的意圖，想必是實戰重要的一環。不過我們只是養生罷了，大體上其實沒有太大負擔，就輕鬆的打太極就好囉。我的期末分數大約是 87 分左右。

經典名著選讀(新文藝復興閱讀計畫)

修課年度：98通識(文化)

這是以閱讀為主的學分抵免課程，書籍類型大多為東西方的文學經典和社會論著，像是紅樓夢、莎士比亞、唐詩等等，不過也有少數科普著作，書單可參考課程網站：「新文藝復興閱讀計畫」。

選修者從指定書單中選擇數本書閱讀並找老師認證，並且出席指定次數的演講活動，收集點數。當點數超過指定數目時就可以申請抵免學分。由於這不是一般的通識課，所以沒有特定的上課出席，也不一定要一學期修完（不過還是有一定期限），只要在完成條件後提出申請即可。修完後是抵免2個通識學分，而沒有實際的成績。

在認證的過程中，依照不同老師，認證方式也有不同。根據我稀薄的印象，大致還記得這些經驗：

• 董挽華 老師會要求你寫一份心得，同時認證時會問一些問題並和你聊很久。
• 王冠生 老師會問你許多深入的問題，要求你思考。
• 王俊元 老師也是問些問題，不過感覺氣氛比較輕鬆。

當初會選修這堂課主要是因為自己平常也很喜歡閱讀，加上沒有成績的壓力所以感覺很吸引人。不過這份書單太經典了，其實很多我都沒看過，但也因為這樣接觸了一些原本不會嘗試的閱讀題材。印象最深刻的書其實是《冰點》，覺得是本不錯的小說，不過據說他好像有點宗教色彩。除此之外我也複習了一些之前看過的書，像是《小王子》、《台北人》、《蘇非的世界》、《所羅門王的指環》等等。

心裡暗自覺得《蘇非的世界》當初是影響我思考的重要書籍之一，再複習一次依然是很棒的反思歷程。整體而言修這門課還滿開心的，雖然可以修很久，不過我還是一個學期就完成了。

演講的部份我就沒有那麼熱衷，還是比較喜歡徜徉在書海之中啊。

課程資料

當代世界-環境危機與生態永續

開課：王從恕老師

修課年度：99通識（當代）

這門通識課是在介紹自然環境中的各式生態系統以及人與環境的互動。介紹許多環境發展議題以及環境保護的議題等等。

上課方式

每次上課時，老師都會先用投影片大概的講一下今天的主題，緊接著選幾段相關影片放映。看了很多跟環保，生態，科學有關的影片。來源很多，比較有印象的是 Discovery。

主題像是海洋生物、熱帶雨林、蛇、糧食危機，原住民、飛機機翼設計、車諾比核電廠、飛艇等等。個人還蠻喜歡那些影片的，好久沒有像這樣輕鬆的看些知識性的影片了。想起小時候守在電視機前看「大自然的教室」的那種感覺。

老師都會事先把要放的片段截圖做成投影片大概講解影片內容然後才開始播放。放完之後，就會開始問一些影片內容的問題當作加分。只要踴躍舉手分數應該不是問題。

兩堂課的中間不下課，不過最後會稍微提早一點下課。

評分方式

這堂課完全沒有考試，若說有的話就是課堂的影片搶答吧。作業方面有兩個書面報告，一個期中交，一個期末交。字數不限，題目自訂，只要跟上課議題有關即可。報告可以提早交，老師還說早交會加分，所以有人開學沒多久就都交了。

自己覺得這堂課的負擔不重，記得期中和期末都會有一個星期不上課，讓大家回去寫報告和讀書。現在回去看了一下自己的報告其實有點心虛，覺得應該可以寫的更認真才對。

• 糧食危機及工業化養殖
• 核能發電的危機與轉機

點名也是占分項目之一，一開始每次上課時或下課時簽到（打個勾）就可以了，後來變成要簽名，老師也會在下課前點名。

結語

其實會選到這堂課也是巧合，記得當初我到各個通識課堂上加簽了整個星期，怎麼抽就是抽不到。最後一天，懷抱著微薄希望，來到這堂課上，好不容易才獲得備取一的資格。本來以為大概沒通識可上了，所以從選課系統看到自己選上時實在是鬆了一口氣。

老師人很好，說話很和氣。真的很高興能有機會選到這堂課，整個學期下來，真的幾乎都沒有負擔，上課影片也非常有趣。上課的最後一個星期，老師一直說要放跨年特別影片，原來是老師在時代廣場跨年時錄的，放完後就下課了，這樣的結尾也令我印象深刻。

上課答題題數我大概算是在前20%左右吧？雖然請假兩次，少了幾次加分機會，可是最後還是拿到了 95 分，很開心。又輕鬆，又有趣，可以學到東西，分數又甜，對通識還有更多要求嗎？

寫程式成了熱門顯學

在台灣的程式社群裡有個注目的新聞：〈讓女生也可以快樂寫程式！專訪 Rails Girls 主辦團隊〉。介紹了「Rails Girls Taipei」工作坊，瞄準女性學員，讓大家聚在一起，學習寫程式。為什麼說令人注目呢？因為報名踴躍的程度簡直超乎想像，好多女孩想學習程式，門票每每一搶而空，這樣的盛況是前所未見的。

實際上，並非只有 Rails Girls 專美於前，台灣還有像是 PyLadies、Django Girls、JS Girls、WoFOSS、Taipei Women in Technology 等等各種多樣化的社群。

刻板印象

確實，一般人聽到資工系好像總會覺得是男生在行的科系。但這是真的嗎？實際上，很久很久以前，「程式設計是女人的行業」，而早年的時候，女生讀資工的比率也是「節節上升」的。而且很久以前看過學姐轉貼一份簡報，大意是說從數理能力的統計來看，就讀電腦科學的男女比例應該要接近 1:1 才對，但是現今的情形卻非如此，男性走資工路線的比例高於女生。女生讀資訊工程系的比例並沒有達到預期。

不僅如此，最近更有新的研究指出在世界各國，其實女孩的平均數學與科學表現是超越男孩的：〈Study: Girls outperform boys in math and science all over the world〉。

當然每個人對這議題的看法不同，也能提出各種不同解釋，而當時我提到，感覺在我的觀察裡，就讀交大資工的女孩雖然不多，可是各班前幾名的「書卷獎」性別比卻幾乎是 1:1，所以說單純以成績來看，女性的能力其實不錯。真的嗎？這樣的印象是對的嗎？

交大資工的小分析

最近突然想驗證一下自己的印象是否正確，於是花了點時間比較交大教務處註冊組男女註冊人數、和交大資工系上的書卷名單，以及通訊錄，試算了一下本屆大一到大三男女書卷佔其註冊人數的比率，結果發現確實愈到後期男女書卷人數愈接近，而由於女性總數較少，所以用相對各性別人數比率來看，女生成績高的比例確實是較高的。

為何愈到後期愈多女孩得到書卷獎呢？這個現象似乎不只在本屆發生，稍微觀察一下學弟妹的資料似乎也發現大一上的書卷幾乎是由男孩包辦，而女孩則慢慢冒出頭。不過因為時間關係，我就不做深入分析了。

我將最近幾屆的大三男女書卷比例也做了一張表出來，感覺上似乎沒有什麼明顯的趨勢改變。不過倒是還可以看到男性在大三下一致出現書卷人數減少的現象，尤其在98下學期，女孩和男孩的書卷人數比突然變成 8:2，再加上總體人數的差異，比例更加懸殊。

好吧，這告訴我們什麼呢？似乎沒有那麼肯定的答案，畢竟大學生修課情形有太多變數，且男女比例太過懸殊，這樣的計算不見得有什麼代表性，但至少驗證了我的印象確實不錯。而值得思考的現象是，到底為何會一致出現愈到後期女性表現愈好的情形呢？

假設我們認為資工多屬男性的現象並非能力的差別，而是社會風氣的影響，那麼我們應該要看到在一個對兩性工作期待愈平等的社會裡，資工性別比應該會愈趨於 1，那麼最近幾年的交大新生入學比例是否會呈現這種現象呢？

做了這樣統計我才驚覺 101 年的新生中女性竟有 51 個人，比例增加了這麼多。只可惜 102 年比例又下降了。但整體而言似乎還是有上升的現象。這究竟是長期趨勢還是一時的變動呢？或許值得觀察。

他山之石

無法得到詳細資料而僅用書卷名單來估計，不可避免的會有所限制。然而這世界上是否有人做過類似的研究呢？稍微搜尋了一下，所得的資源相當少，或許是因為這種性別研究不夠「政治正確」吧？或者單純只是沒有人特別想做資工這領域的統計。

然而我確實找到了一篇《计算机专业大学生学业成绩性别差异研究》，這份報告裡分析了 470 位大學生的成績。結果他的結論竟恰好跟我的觀察有相當高的相似性：女性在資工課程平均表現較好，且到了三年級差距顯著提昇。（然而在此報告中大四時差距就迅速減小，當然他也提了可能的原因。）

這就神秘了，如果女性表現果真不錯。那麼造成相對較少女生選擇讀資訊工程的真正理由究竟為何呢？

未來展望

藩籬或許真能在男女漸漸平等的社會中逐漸打破。〈Tech shift: More women in computer science classes〉一文指出了 UC Berkeley 在 2014 年第一次看到選讀電腦科學課程的女孩比男孩多。而在職場上，〈There is no gender gap in tech salaries〉也指出了工程師的薪水並沒有男女差別。而 Rails Girls Taipei 的盛況也展現出台灣的熱情與活力。

希望有天，在台灣也能見到同樣多的男孩和女孩選讀資工，和成為電腦工程師！

時間快的好快，猶記得當年高中時對大學充滿嚮往的日子、進入大學後的新奇、發生的好多事。而如今卻已經剩不到一年就要畢業了。到了推甄研究所的時節，對未來的方向仍有些迷惘。想起高中時從很早就全心全意的計畫所有未來的一切，現在的我卻是集中心神體會當下。

其實或許不那麼意外，在我進入高中的瞬間，我就已經帶著進入大學資工系的企圖；而我進入大學的瞬間，我並還沒有想到大學畢業後的走向。

所以妳一時會覺得突然。推甄的遞件時程約在大四上開學的頭幾個星期，若是事前沒有做好準備，要整理資料真的是得花上不少心力。於是我決定在此紀錄一些心得，希望能讓未來站在迷惘交叉口的莘莘學子們多少能有一些參考方向。

備審資料

根據學長姊們的經驗，影響推甄最重要的因素其實是在校成績以及就讀的學校。尤其有些研究所似乎都喜歡錄取自己學校的學生，聽同學說看著榜單有時會覺得像在看通訊錄。

然而，備審資料也能展現自己的其他長處，尤其像是特殊的競賽與工作經歷都可能能加分，而專題的實做成果據說也會是評量的項目之一。

競賽

從交大資工推甄個人資料表的頁面上，可以看到三種比賽被特別列在其中：

1. ACM 亞洲區台灣賽區大專程式設計競賽獲得前五名者。
2. 教育部全國大專電腦軟體設計競賽獲得前三名者。
3. 全國大專院校積體電路(IC)設計競賽獲得特優及優等者。

其中 ACM 程式競賽和大專軟體設計競賽其實都是同一種比賽類型，這也和高中資訊競賽的題型相同，就是「程式解題」 。

根據筆者從各方聽來的結果，ACM程式競賽確實有相當大的加分作用，不只是推甄而已，甚至是在業界也可能被視為頂尖的象徵之一。通常校內都會有程式競賽的校隊或社團，同學可以多加參與，除了增添履歷豐富性外，更重要的是培養自己解決問題的能力。

其他的國內外相關比賽或專題競賽應該也有加分的作用，平常就可以多加注意。

讀書計畫

感覺上大部分的人其實對於未來的方向並不很明白，此時如果你能提出明確的修課計畫，或甚至研究方向，想必十分突出。當然如果要做到這種地步，或許你得事先就和實驗室有所接觸，並且擁有明確志向與非上不可的決心才行。

說真的，根據從老師聽來的說法，研究所最重要的事情就是做研究，甚至連修課都顯得相對次要，因此理論上讀書計畫若像我一樣寫的像生涯規劃或許相對不討喜，甚至可能跟真的的研究生活相距甚遠。如果自己的方向明確的話，盡量朝學術角度撰寫較佳。

我認為如果早有就讀研究所的打算的話，利用資工專題的機會好好想想自己有興趣的領域應該會有相當大的幫助。像我其實真正開始考慮讀研究所的相關事務其實很晚，也因此沒有辦法如此快找到自己的定位。

範例

說了這麼多，或許還是直接放上自己的資料比較直接，可以發現筆調接續〈談談資工升大學備審資料的準備〉中的內容，感覺有點承先啟後和重複（笑）。同時相較起來也可以發現當年升大學時目標確實比較明確，希望自己能夠在未來順利找到熱情。本資料為了保護隱私經過特殊處理：

• 資工碩士班備審資料範例

推薦信

推甄研究所時，根據要求的不同，通常會需要兩封以上的教授推薦函。說真的其實不見得每個人有機會找到對自己熟悉的老師，一般而言可能的人選會是導師以及專題的指導老師或者是修課老師。筆者也是恰好在修課的時候比較常問問題，所以才比較有勇氣向老師詢問是否可以幫忙撰寫推薦函。

一般而言當然會希望愈早找教授撰寫推薦函愈好，這樣老師也比較方便，畢竟推甄時總會有很多學生突然需要幫忙寫推薦函。只是有時推甄學校會有指定的推薦函格式，筆者難免擔心格式異動情形，所以是在簡章公佈時才正式尋找教授幫忙。

在詢問推薦函撰寫時，我也附上了成績單以及自傳，以方便老師的撰寫。因為筆者有點不敢請老師寫太多推薦函，所以其實在推甄不同研究所時找了不同的老師，真的麻煩了不少人，後來才知道其實大部分的人是找同一個老師寫很多張。很感謝幫我撰寫推薦函的老師，而且在過程中他們也給了我不少意見及鼓勵，很開心能在大學生涯中受到他們的指導。

根據老師的不同，也可能會有需要先打好推薦函草稿再給老師過目的情形，記得曾聽聞有老師認為如果學生沒有附上草稿會降低印象分數，所以在實際詢問老師前可多加打聽。

找指導教授

申請研究所最重要的事情之一就是尋找指導教授了，不同的實驗室，將會決定妳未來的研究領域與生活。尤其如果妳還無法確定自己的方向時，這個任務更顯得困難。

筆者首先在目標系所的成員名單上觀看每個教授研究領域以及實驗室的介紹，緊接著列出幾個較有興趣的可能。決定好了以後，就出發到各實驗室敲門打聽和學長姊聊聊，讓自己的方向更明確一點。

如果想要申請的學校和自己的地理位置相隔遙遠，這樣的過程或許會有點辛苦，尤其推甄放榜時程和期中考十分相近，更顯得複雜，因此筆者其實在放榜以前就已經事先到實驗室打聽過幾次，最後找到少數目標後才正式和教授接觸。

當然筆者也有朋友是一開始就確立了幾位想找的教授，然後直接在放榜後找一天去和教授討論就決定了。只是我當時對未來還沒有跟他一樣有把握，只好確認再三才能決定。

因為擔心教授能指導的學生的名額會快速消失，加上筆者修課情形大幅限制了空閒的時間，所以筆者其實在放榜前就事先寄信和教授約時間，一放榜就開始和想找的教授見面了。真的很感謝教授撥空向我介紹實驗室的研究方向。

後來發現大家走的領域其實相差很多，加上也有一些人其實一直到放榜都無法確定自己的想法，所以其實除了特別熱門的老師外或許沒有想像中搶的激烈。雖然實際情形我無法得知，不過能早點定下來還是覺得鬆了一口氣。

結語

真的很感謝許多人，感謝幫我寫推薦函的老師們，還有感謝一起加油打氣的同學與朋友。說起來這段推甄的時光其實和同學交流了許多想法與鼓勵。一起研究推甄簡章時，還有一起等放榜的時候，能有朋友的支持真的很開心。真心希望大家都能找到自己的方向，同時也很感謝這些年給予我幫助與教導的人們。

但是，你真的想推甄研究所嗎？

其實除了推甄國內研究所以外還有許多選擇，例如創業、出國留學就業、各種出國留學、直接出國工作、打工旅遊、在學校先當 Research Assistant 累積實力、直接在國內就業等等。

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