電腦選才
關於其他的系所的選才,我不清楚該怎麼做。至少目前資訊所如果要選才,基礎的程式設計能力是應該要被計入的。 雖說基礎的程式設計能力檢定有CPE之類的可供使用,但是對於已經唸了四年資訊系大學部的學生來說,那會是非常非常基礎的程式加上多數從書本裡的演算法所設計出來的題目。 如 洪士灝 (Shih-Hao Hung) 老師所說, 對於接下來我們所要面對的極端複雜的資訊系統與應用來說,上述傳統的考題評量方式其實是非常不夠的。 一支程式的好壞,有非常多客觀的因素可以評量,如何寫一隻好程式或是如何把一隻爛程式改好,都是程式能力。而基於很多開源的語法分析工具,效能剖析工具以及當下的專家系統或是人工智慧工具,所以多數時候不需要人類來介入評量的工作。 使用開源工具的優點是,可以把所有會用在評量上的開源工具都公佈在網路上,學生都可以免費取得。事實上,考試題目可以千變萬化,但是也可以萬變不離其宗,所以只要題目好好出,絕對比上述方法更有鑑別度。 厲害的考生還可以依據這些工具的特性練習如何最佳化其作品,這樣,其實大家的立足點都一樣。也許大家會問,事前公布評量工具難道沒問題嗎?其實剛好相反,能夠善用分析工具來最佳化程式的學生在當今沒多少,遇到這樣子的學生豈有不直接錄取的? 這樣子的選材方法的優點是,用大學裡所真正需要的能力與工具放進去考試方法裡面。考生為了入學,也不得不去學習這些工具。而這些工具日新月異,每隔幾年就用新的工具來考試,等於逼著學生不得不跟著升級。同時,大學裡面,為了跟上世界的腳步以及做好更好的選才,會物色更好更新的工具,進一步提升大學的實力。 雖不能說用電腦來評量是絕對客觀,但是比起人類來說,沒有私心,不會累,沒有情緒等等,都是他的好處。至少也可以把絕對不適合的學生先篩出來,而把面試機會讓給能力相對好的申請者。 乍想,會覺得要建置這樣一套系統頗為困難。但是,這是一剛開始要花非常大的力氣來做,不過可想而知,一但上了這個幾進自動化的軌道,後面的審查就會相對容易。 台灣人往往看到一開始的困難而裹足不前,很少願意把眼光放遠,以至於年復一年都在做看起來不太累其實卻要一直累下去的工作,重點是還沒有辦法做好。 在這個年代,資訊系還不會想到要用資訊技術來替自己解決各式各樣的問題,那真的有點說不過去了。