初學者聯盟 The Beginners: 超級英雄也是從初心者練起

寫程式是為了解決問題，但，程式本身就是個問題，程式和原始問題之間，會相交出一系列的問題集。好的程式語言，應該要能讓你專注在原始問題上；好的程式人員或講員，則是有能力降低整體的問題複雜度。因此，教學相長和因材施教，在初學程式的脈絡裡，變得可貴，也突顯出價值。 模仿和經驗抄襲，是多數人成本最低的學習途徑，那麼，自學程式需要哪些基礎，又會經歷哪些階段呢? * 以自然語言和數理經驗為基礎 * 音階練習 vs 樂曲表演 * 符號溝通: 從 縮排 (Identation) 例子聊起 * 哪些是可有可無的選項: 英文翻譯, IDE * 哪些是不可或缺的先備知識: 作業環境, GitHub, StackOverflow, HTML, Regular Expression * 函式導向與物件導向的取捨 初學者和課程互動的過程中，常見的瓶頸和挑戰包括: * 多數人不清楚自己的興趣或需要是什麼: Why You Want to Learn This? * 未必找得到合適的實作題目: What Feature to Change or Add? * 安裝問題: ImportError * 編輯器的適應問題: AutoIdentation * 從 "邏輯理解" 到 "寫出會動的程式" 之間的鴻溝 * Mutable: myvar = int(myvar) * 如何問問題: 誤用 FB 是自找苦吃 (社會文化的挑戰) * 如何快速讀一本書, 如何快速投入一個專案 教材和教法有機會改得更容易消化吸收，或是變得有趣些，但學習本身是無法完全免除無聊，這跟投資無法完全免除風險一樣。 教學者常見的挑戰包括: * 有些技巧的效果較普遍明顯: Incremental-Hacking Cycle * 有些原則應適時採用: Engage Early, Engage Often * 解題入門六步驟 * 找出學習目標固然重要, 找出驗證方法通常更重要 底限是: 沒學到並不是最慘的事，毀了學習意願才是更慘的事。 說明 Anaconda, Jupyter Notebook, Spyder, CheckiO 的優劣和應用經驗，例如 input() 在 Notebook 執行過程，容易造成「當機錯覺」，其他值得參考的工具包括: nbgrader。 參與社群是終身學習的好方法，因為，這世上有太多比「程式語言」更多值得學習和體驗的事，最聰明的學習方法，就是直接進去感受一個程式語言社群。