序
大一下是逐漸適應大學生活的一個轉折點。經歷了大一上期的探索與摸索後,這學期感受到的變化不只是在課業上,還有在生活節奏的調整與心態的轉變。課業依然不是件太困難的事,因此嘗試了許多不同的活動,但大部分都以失敗告終(以我的標準而言),往好處想,目標更明確了。
修課心得
微積分3、4
- 教授:蔡國榮
- 性質:系上必修
- 學分:2 / 2
- 等第:A+ / A
- 甜度:🌕🌕🌕🌖🌑
3.8
/5.0
- 涼度:🌕🌕🌕🌕🌑
4.0
/5.0
- 教學:🌕🌕🌕🌕🌕
5.0
/5.0
- 收穫:🌕🌕🌕🌕🌕
5.0
/5.0
- 推薦:🌕🌕🌕🌕🌕
5.0
/5.0
- 課後學習時數:1~2 小時
首先我必須說這是我上過品質最好的大學數學課,不論是課程編排、講義、上課狀況、錄影,都可以感受到教授滿滿的熱忱與用心。(請參考 台大開放式課程 蔡國榮教授的微積分你就會知道我在說什麼)
蔡國榮教授是香港人,好像是唯一一堂用英文授課的微積分,上學期的教室永遠都是爆滿狀態,所以這學期換到比較大的教室,但出席率還是超級高。上課講義真的是無可挑剔,排版超級好看而且每一頁都是重點,例題也都能讓我們很好的釐清觀念。可以說有了這份講義,大學微積分就穩了。教授的英文口音有一種莫名的喜感,上課完全不會讓人想睡覺,而且通常很好笑。
最讚的是還有上課錄影,而且補充教材也都會錄影傳上 COOL 給我們看,但這剛好讓我有機會可以不去上課,而且開 2 倍速看剛剛好,教授對不起。乾但我微積分 4 的第一次小考狀態直接不在線,考了個超慘的成績,後面認真準備還是沒有 A+,哭了都。
真的隨處可見學生們對蔡國榮的尊敬與愛戴,甚至出現了 蔡國榮粉絲後援會 這種神奇的粉專。身為蔡國榮粉絲的我,之後應該會去修他開的分析導論,但到時候就沒有探索學分了,數學系大硬課,怕爆😖
冷知識 1:蔡國榮對卡比獸情有獨鍾,可以在各處看到,例如辦公桌、講義、上課影片。
冷知識 2:蔡國榮長得有點像 blackpenredpen,但本人極力澄清自己沒有 Youtube 頻道。
一句話總結:蔡國榮教授早上會把他的鬧鐘叫起來。
普通物理學甲下
- 教授:梁啟德
- 性質:系上必修
- 學分:3
- 等第:A-
- 甜度:🌕🌕🌕🌕🌑
4.0
/5.0
- 涼度:🌕🌕🌕🌕🌕
5.0
/5.0
- 教學:🌖🌑🌑🌑🌑
0.8
/5.0
- 收穫:🌕🌗🌑🌑🌑
1.5
/5.0
- 推薦:🌕🌕🌖🌑🌑
2.8
/5.0
- 課後學習時數:0 小時
原本上學期是一堂超級大水課,期考題目有 80% 是考古題,連題目數字都沒改。整學期 loading 只有考試前一天晚上的幾個小時,我們一堆人跑去學新館交誼廳背考古,發明很怪的背法,超好笑。結果這學期期中炸裂,很多新題目。雖然好像是我的鍋,因為其實沒很難只是我完全沒唸書只有寫考古。
然後教授不會用電腦,每次要開投影片都會重新下載一次,檔名括號裡的數字都累積到 30 幾了🤔。最神奇的是他也不會做 ppt 動畫,所以他的動畫是退出簡報模式然後手動把圖片拉進來或拉出去 ummm。我個人比較不喜歡他的教法,感覺不如自己讀,所以後來都不去上課了。
一句話總結:不是哥們,這跟說好的不一樣 QQ
資料結構與演算法 (DSA)
- 教授:林軒田、蔡欣穆
- 性質:系上必修
- 學分:3
- 等第:A
- 甜度:🌕🌕🌕🌗🌑
3.5
/5.0
- 涼度:🌕🌖🌑🌑🌑
1.8
/5.0
- 教學:🌕🌕🌕🌘🌑
3.3
/5.0
- 收穫:🌕🌕🌕🌗🌑
3.5
/5.0
- 推薦:🌕🌕🌕🌘🌑
3.3
/5.0
- 課後學習時數:6 小時
剛開學有 400 多人註冊,到了學期中看修課人數就剩 270 人左右了,似乎是外系來修但是發現太難跑掉了,真有趣。
個人認為這堂課前半學期簡單的東西教太慢,後半學期比較進階的東西又不知道在教啥,而且花太多時間在回 Slido 上的白癡問題,雖然很好笑就是了||而且教授還會學米老鼠講話 ==||。
大概每 3 週會有一次作業,題目是助教出的,然後助教大概都是去年被搞過今年來搞我們,題目難度非常有趣(?,所以我明年要去當出題助教,好耶!
作業的話會有一半手寫一半程式,程式題以競程的角度來看其實不怎麼難,但還是會寫到很躁。因為是用 C 寫沒有 STL 可以用,所有資結都要手刻,印象中還有刻過平衡樹跟斐波那契堆,點點點每次都要寫個好幾百行。
然後還有一些十分神奇的活動,例如資結大地,要我們當紅黑樹的節點模擬插入刪除等。有些還蠻好玩的但有些很搞,像是模擬一個團隊寫廠商要求的程式,被分到的隊友很爛就死了。但至少是跳脫了傳統的教學模式,我覺得是好的||助教可能不這麼覺得||。
整體來說我覺得花的時間跟學到的東西不成比例,如果你是程式麻瓜那可能會學到比較多,但還是不推因為很浪費時間,不過他是必修ㄎㄎ。
一句話總結:咪斯卡,慕斯卡,耖你媽!
數位系統與實驗 (DSDL)
- 教授:林忠緯
- 性質:系上選修
- 學分:3
- 等第:A+
- 甜度:🌕🌕🌕🌕🌕
5.0
/5.0
- 涼度:🌕🌕🌕🌕🌕
5.0
/5.0
- 教學:🌕🌕🌕🌕🌕
5.0
/5.0
- 收穫:🌕🌕🌕🌕🌕
5.0
/5.0
- 推薦:🌕🌕🌕🌕🌕
5.0
/5.0
- 課後學習時數:1~2 小時
林忠緯教得非常好,觀念都解釋得很清楚,範例也都挑的很恰當,我自己上完課不用複習,基本上就可以讀熟 90% 的內容了。作業跟考試都中規中矩,期考跟作業的題型都差不多,如果作業都有確實寫完弄懂,考試根本不用擔心。而且他還會先公布期考每一題大概要考什麼,只有最後一兩題是進階題,但認真想還是寫得出來而且很有趣。再來他的簡報跟圖片真的做得很漂亮,看起來就超級舒服,整堂課就是一個爽。
最讚的是這堂課是遠距教學,也就是大部分課程只有影片,只有少數幾周有實體課,但還是有影片可以看,而且教授超用心影片還會剪輯過,所以基本上可以只去期中期末考。
總之就是又甜又涼,教學品質又嘎嘎頂,真的沒有什麼可以挑剔的點,這麼好的課怎麼可以不去修。
一句話總結:好課一生推,好教授一生推。
英文二
- 教授:陳春燕
- 性質:外文
- 學分:3
- 等第:A-
- 甜度:🌕🌕🌕🌕🌑
4.0
/5.0
- 涼度:🌕🌕🌕🌑🌑
3.0
/5.0
- 教學:🌕🌕🌕🌗🌑
3.5
/5.0
- 收穫:🌕🌕🌗🌑🌑
2.5
/5.0
- 推薦:🌕🌕🌘🌑🌑
2.3
/5.0
- 課後學習時數:1~2 小時
上學期修了英文一,之前沒有搞懂規則就選了,居然是一學年的課,如果沒有繼續修的話就不算外文學分。而且又突然換教授,我直接破大防。好險有兩個資工好朋友陪我一起修課,至少有人可以問問題,期末報告抱團取暖。
大一上的英文教授是外師,所以上課比較活潑不制式化。這學期換成了台灣的教授,課程跟高中英文課的感覺差不多,老師會發一些講義上課的時候讓我們寫,也會有相關的單字要背。不過每次上課都有一小時的聽力練習,會讓我們看一些像是美劇、演講之類的短片,主題也都很不錯,整體來說其實是蠻有趣的。
期中考考的就是之前課堂的單字,有填空題還有選意思相近的單字,但對我來說真的超難(雖然只有三個選項但我還是一直選錯),所以我考得賊爛。結果發現全班都不怎麼樣調了蠻多分,最後大家分數都落在 80 左右。期末是書面 + 口頭報告,自己選一篇上課文章分析發表意見,但報告形式蠻神奇的,四個人一組輪流報告,其他人不用來上課。因為不是上台報告,而且好險我不是抽到高端局,大家口說也都不太好,所以也是沒什麼壓力的過關ㄌ。一學期還會有一次的一對一面談時間(全英文),原本以為會很可怕,結果教授人很好,主要都在聊天而已,不知不覺就結束了,整體來說很輕鬆愉快。
雖然還是有一些收穫,像是聽力變好一些(真的嗎?),但我認真覺得(如果系上承認其他外語可以抵英文的話)可以把時間拿去修其他外文,例如日文、西班牙文、德文等等,收穫可能會更多,未來交換或留學也有機會用到,而且英文的時段卡了我一堆想修的系上選修,可惡超後悔早知道退選。
教授對不起,不是你教的不好,但我真的不喜歡英文🥲
一句話總結:不推新生修英文,可以多去學第二外語。
普通心理學
- 教授:葉俊毅
- 性質:通識
- 學分:3
- 等第:B+
- 甜度:🌕🌕🌗🌑🌑
2.5
/5.0
- 涼度:🌕🌕🌕🌕🌑
4.0
/5.0
- 教學:🌕🌕🌕🌘🌑
3.3
/5.0
- 收穫:🌕🌕🌗🌑🌑
2.5
/5.0
- 推薦:🌕🌕🌑🌑🌑
2.0
/5.0
- 課後學習時數:0 小時
幾乎可以說是台大必修課的通識,但很看教授,有些課甜到爆甚至是線上上課、線上考試,但像我選到的就不怎麼甜。之前想說心理學感覺滿好玩的,但我只對某個分支感興趣。普心是每個分支都會介紹一點,所以我索性就隨便亂讀了。
期考可以帶一張大抄,但每個禮拜投影片都 100 多張,每頁的字又巨多(根本不符合投影片的精神點點點),完全就是把課本的字複製過來,我懶得整理所以沒做大抄就去考ㄌ,痾然後就考 70 幾而已。
一句話總結:我果然不適合文組。
密碼學
- 教授:雷欽隆
- 性質:外系選修
- 學分:3
- 等第:停修
- 甜度:❓❓❓❓❓
?.?
/5.0
- 涼度:🌕🌕🌕🌕🌕
5.0
/5.0
- 教學:🌕🌕🌕🌖🌑
3.8
/5.0
- 收穫:🌕🌕🌗🌑🌑
2.5
/5.0
- 推薦:🌕🌕🌕🌕🌑
4.0
/5.0
- 課後學習時數:0 小時
電機所開的課,感覺蠻好玩所以就修ㄌ,實際上真的很好玩,就是在講各種的加密演算法。整學期只有期末報告而已,所以可以說是超級涼。結果教授說期末報告要兩個人一組,但沒有人要跟我一組,哭阿,加上我覺得期末會很忙,所以我就停修了,有點虧。
一句話總結:教授退休明年修不到ㄌ,哇咧。
課外活動
系學會網站組
莫名其妙就被抓去ㄌ,原因是學術部老大某一天半夜看我自己一個人在系館寫網站,聊一聊他們說網站組缺人就把我抓去了(好耶?
我們主要想寫一個給系上的人使用的網站,包括查詢課程評價、考古題等等。據說 Loading 很重但我覺得還可以接受,可能是因為我有寫過網站的經驗,對 React 不算太陌生,主要是有興趣就會覺得很好玩。我幫忙寫了某個查詢結果的前端,跟一些 css 讓畫面更現代,還加上了一些動畫,耶嘿。
這是個極佳的經驗,之前很少跟別人一起合作寫程式,所以學到了很多事情,網站組一起通宵的時光也很愉快,我們每次開會都是晚上 7 點到隔天早上 4 點(蛤。最棒的是認識了很多很讚的人,可以跟我一起討論學術寫程式,個性也都很好,相處起來很輕鬆!最棒的是能力受到別人的肯定讓我很開心 ><
資訊營
我參加了兩個部分,分別是隊輔跟 Challenge 組。
關於隊輔的部分,整個營期的任務就是照顧高中生們,帶他們跑各個活動,其實跟小隊員們感情意外的還不錯,過了半年的今天還是有在聊天 Owo。其中最好玩的就是隊輔們每天結束後半夜都在飯店瘋狂喝酒,吵到小隊員都沒辦法睡覺,根本變成我們自己在玩的活動,但好爽,超好笑。
Challenge 是貫穿資訊營的其中一個重要活動,我們會設計一個多人對戰遊戲(通常為 2~4 人),讓小隊員們寫一個 Python 腳本控制遊戲角色移動或攻擊,營期最後一天就是決戰日,最終勝利的小隊會獲得獎品,並取得跟 Challenge 組寫的魔王對戰的機會(但我們今年設計的地圖搞到自己ㄌ,所以我們輸光)。而 Challenge 組就是負責設計和製作遊戲的團隊(還有在營期間協助小隊員或隊輔寫程式,點點點)。
在 Challenge 度過的時光我都很快樂,獲得了跟一大群人一起合作的寶貴經驗,也是我最擅長的遊戲開發領域,最後我們有 1000 多筆的 commit,超酷ㄉ。也因為很喜歡這樣的合作模式,我接下了明年 Challenge 的負責人,明年應該會拋棄 Pygame 轉而投靠遊戲引擎,因為我跟另一個負責人都是 Pygame 黑,ㄏㄏ。不知道明年會有怎樣的挑戰!
如果你現在大一剛好看到這篇文章,資訊營絕對是 CP 值最高最好玩的活動,明年等你來參加。
家教
這學期接了 3 個家教,一個國中資優數學,一個高中數學,還有一個高中物理。雖然賺得蠻多ㄉ,但也佔用了很多時間,導致我想做的很多事情都沒辦法在這學期完成。
還有另一個問題是小孩的學習意願與學習能力。有學生上課精神一直很不好,問了發現是家長排了太多才藝課或其他活動之類的。這雖然也不太能怪他,但這樣學習成效肯定不好,只能跟他講一些笑話讓他不要睡著。但他們學校教的又比較難,一直講幹話會教不完。還有學生上禮拜剛學過馬上就忘,叫他回去要複習或派作業也都沒有做到,通知家長也沒什麼用,讓我教起來十分難受。
這學期上完的結論是,我可能比較適合教資優生而已。不然我有很多延伸或有趣的課程,也有更好的作法想教給學生,但學生連基礎觀念都不太行,又不想學也沒辦法學。
目前大二上只留了一個家教。我還接下雄友會會長跟一堆零碎工作,也選了一堆硬課,希望不會太忙(2025 註:我錯了)。
系上讀書會
高中才首次從科學班聽到讀書會這種有趣的討論形式,因此萌生了舉辦資訊讀書會的念頭,奈何在南部這資訊荒漠,一直沒有找到合適的夥伴。趁著下學期和同學彼此比較熟悉了,就試著在系上辦了資訊讀書會。
在大一下的學期間以及暑假都有讀書會,學期間是以每周 1~2 人分享,主題不限,我覺得是個很有趣的形式。大家也都挑了一些很酷的主題,如果之後有機會復辦的話應該也會是這種形式,我的一些簡報如下:
暑假的話是因為大二上必修演算法,想說來辦個演算法的讀書會,因為我回高雄了,所以是在 DC 線上的形式,效果其實不太好,沒有實體就很難討論。我們挑了 AtCoder 來刷題,規定每一輪每個人要準備兩題 800+ 的題目(aka水題)講解想法,並要提前挑好題目公布讓其他人可以先思考。
所有人挑的題目我都有寫完,因為蠻簡單的(?,但我好像有不小心挑到 Rating 2000 的題目,oof。不過大家一直請假或是沒有準備,所以到最後好像都是我、Matt 跟 Dian 在講而已,跟我想得不太一樣。
我覺得整體來說對我現在的演算法課程是有幫助的,為了準備讀書會會強迫自己去刷題,所以就有練到 dp、生成樹、網路流等,之前只有稍微看過概念沒有實作過的主題。但其他人我就不知道了,感覺真的有在寫題目的人不多。
因為之前的效果跟參與度並不是太好,加上我這學期真的太忙,大二上會先停辦 QQ。希望大二下能空出時間復辦,因為真的蠻有趣的,也是不錯的社交場合,吸收一些學弟妹進來 Owo。最後,還是十分感謝大家一直以來的支持(下台一鞠躬)。(完了這小節根本是偷臭環節
結語
此生不悔入 Challenge,來世還加學術部。
大一這一年,就像在迷霧裡摸索一樣。雖然偶爾有些光亮和方向,但大多時候我還是困惑的。不過這樣也沒什麼不好,因為只有在迷失的過程中,才能真正找出自己想要的東西。接下來的路還是會有許多挑戰,但我想,我已經開始習慣這種步調了。一步一步慢慢來,總會找到屬於自己的答案。