他靠著修完 50 堂免費線上課程,換到了在 Google 實習的門票

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和 Feynman Liang 比起來,應該大部份的人都會覺得自己是混吃等死的大懶蟲吧?

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今年 23 歲的 Feynman Liang 正在麻州大學(University of Massachusetts)Dartmouth 分校攻讀電機工程學位,還在 Amherst 分校雙主修生物物理與數學。在學期間他在 2012 年中去 Microsoft 參與軟體工程實習計畫,同年 9 月份接觸 MOOCs 平台後立刻沈迷其中,2013 年時他已經在 Coursera、Udacity、edX 等平台上 完成 了 36 門課,而且 2013 年暑假一邊選修 15 堂課(10 Coursera, 4 EdX, 1 Udacity),一邊在 Google 實習。

還不知道 MOOC 是什麼?請看這段影片:

Feynman 最早修的課程是 Udacity 平台上史丹佛大學 Sebastian Thrun 教授的 Artificial Intelligence for Robotics,以及 Learn Python The Hard Way 等,雖然有著理工科的背景,但對於完全不會寫程式的 Feynman 來說,這些課無疑是滿有難度的!修完之後,Feynman 對自己感到無比的驕傲,而且清楚地知道自己想要更多、想學更多。

每個星期四晚上當他的同學們出去參加聚會、派對時,Feynman 幾乎都在趕每週五到期的作業。他曾經花了 80 個小時在同一份作業上,聽起來很累是吧?Feynman 說,就是這些線上課程跟作業幫助他跳過了大學課程中初級的課程,還讓他得到暑假到 Google 實習的寶貴機會!

MOOCs 讓 Feynman 意識到了一件重要的事情:

想學的東西是不可能全塞入學校課表裡的!利用 MOOC 平台給予的自由跟資源,他才得以探索不同的領域、吸收多元的知識。

聽聽看 Feynman Liang 在 2013 年時接受視訊採訪的影片:

https://www.youtube.com/watch?v=4UQv-fLiIaA

應該很少人可以一次在 Coursera 上同時選修 10 堂課而且一一完成吧?修過 50 堂線上課程的 Feynman Liang 真的可以尊稱為「MOOC 修課狂人」了!在這樣瘋狂修課的過程中,Feynman 也在 個人網站 裡面發表許多「碼」文並茂的硬文章,有興趣可以去看看。

以下是 Feynman 修出的一些 MOOC 心得供大家參考:

1. 證書不是重點!

應該很多人在挑課時,除了課程大綱之外,最在意的就是「是否提供學習證書(Certificate)」這個問題了。Feynman 以前也認為這點很重要,有了證書讓人很有成就感,是一個沒有浪費時間的「學習證明」。然而證書固然誘人,Feynman 卻發現這樣的心態是不正確的, 你並不需要一張紙來公告你學到什麼,學習到的東西也不需要正式認可才有用,學到了就是你的。 Feynman 說他曾修過一堂普林斯頓大學的演算法及資料結構課程,這堂課不提供任何一種學習證書或認證,但當他在被 Google 面試的當下,這堂課給了他 Google 面試問題的正確解答,而這才是「證明」。

各位同學,你要選一張紙,還是要選一個去 Google 實習的機會呢?Google 實習生這個經歷就是履歷上一個金光閃閃的認證章了吧...(等同於在你額頭上蓋上「由 Google 品質鑒定優秀標章」)。

2. 不要用影片製作的好壞來判定課程的好壞

上過線上課程的朋友一定會發現這點:有些課程影片製作跟設計都很棒,有圖表、動畫、精美投影片;有些則是攝影機直接對著教授的臉+黑板一路錄到底。每個人都喜歡欣賞美好的事物,課程影片的觀感自然也會影響修課的人數。在這方面,Feynman 覺得他修過許多電機工程課雖然沒有精美影片,但卻是他修過數一數二的好課。因此 Feynman 呼籲大家不要因為課程影片做得爛就產生排斥心理,應該先花些時間耐心上完前面幾堂課,熟悉一下教授的個性和教學風格,並且了解課程實際的難度跟深度,再來判斷這堂課到底適不適合你的需求。

以 Feynman 的例子來說,他實際完成的課程數大約是選修數目的 50%,有一些他會直接退選,有一些覺得很不錯但沒時間跟著做作業的課程,他就只看上課影片,先瀏覽過一次課程內容再計劃下一次選修的時間。

3. 做好心理準備:同儕互評機制的優缺點

很多 MOOC 課程會有同儕互評機制(Peer Review or Peer Grading),確保選修的學生在電腦自動評分系統之外可以得到一點「真人回饋」,也藉此與世界各地的學子進行交流分享。同儕互評機制的過程是這樣:為別人的作業評分前要先完成一系列的「練習」,確保你具有一定的評分標準。

Feynman 和其他學生覺得同儕互評機制有著很大的問題 1:首先,修課的學生來自世界各地、有著各種背景,看法觀念差距太大,給出來的意見太雜;其次,非英語系國家學生因為英文能力字彙有限,沒辦法清楚表達意見。所以修 MOOCs 課程的同學們要先對同儕互評有基本的心理準備(準備抱怨吧!)。

4. 請不要只選「安全」的課

在競爭激烈的大學中,所有選修課的成績最後都會印在你的成績單上,影響你的總平均、影響你的升學率、最後影響你的決定 —— 學生們開始避免選修到硬課、地雷課。

然而選修 MOOC 課程不會有這麼大的壓力,你可以自由選擇任何主題、領域的課程,文科學生可以選修天文物理、電腦科學;理科學生也可以嘗試西洋史、設計學科,不用怕修課的成績影響你的未來,真正「跟著感覺走,緊抓著夢的手~」,要相信各領域的知識其實環環相扣,沒有一門學科是「沒用」的,未來回頭看會發現所學的一切都有它在人生中扮演的角色跟意義。所以燃燒你的求知小宇宙,大膽的選課吧!

5. 不要假設課程一定會有連貫性

Coursera 聯合創辦人 Andrew Ng 曾說過 2:「Coursera 並不是一所大學,我們只是一個平台。」平台上的課程教材跟內容綱要都是由各大學校及教授提供的,有些教授會利用這個機會來「試課」,課程會隨著時間發展趨於成熟,如果課程口碑良好,也可能再提供相關或是更進階的課程,當然也可能不了了之。

因此選課時,不要只想要找到「一系列」的課程,或是假設某一平台上的課程全都是某種形式的。即使是同平台上的課程,也都是由不同的教授、不同學校提供的,有著獨特的評分方式跟授課形式,學生應該要能以開放的心態接受各式各樣的課程,從中享受及學習。

結語:如果你選了一堂課,就上好這一堂課

自學最怕的就是半途而廢、有頭無尾了!在過去幾年內,MOOCs 新創公司和許多頂尖大學合作,提供了我們各學科領域的優秀課程,吸引了各年齡、各行業的學習者利用這些資源自我提升。不過儘管課程註冊率超高,卻有 90% 的學生最後沒完成課程。MOOC 的學子們,如果覺得哪堂課真的很值得上,就認真的把它上好、上完吧。

Feynman 推薦了幾堂他目前修過最喜歡的課程 3

史丹佛大學 —— 機率圖形學習模型 Probabilistic Graphical Models
Google 的 Peter Norvig –– 電腦程式設計 Design of Computer Programs
麻省理工大學 –– 電路與電子學 Circuits and Electronics
哈佛大學 —— 正義:這是一場思辨之旅 Justice:What's The Right Thing To Do

以及「非修不可」、會「搖滾你的世界」、由知名心理學家 Dan Ariely 教授的怪誕行為學: A beginner’s guide to irrational behavior

和 Feynman Liang 一樣充分利用 MOOC 開拓你的未來吧!哞~。

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