抗拒、偏見與程式

生醫科學與工程學系三年級　陳靜可 

if ( ) : 程式語言與我

　　身處21世紀的我們，生活周遭處處充滿了程式語言的痕跡。從2016年AlphaGo戰勝棋王李世乭到2022年年底ChatGTP開發完成，隨著人工智慧與機器學習的演進，程式語言儼然成了除母語和英語之外的第三語言，不僅校園內廣泛開設課程，網路上也隨處可見學習程式設計的各式資源。然而，在這個人人都想學程式的年代，總有那麼一小撮人，似乎天生就和電腦有溝通障礙。從國小資訊課開始，我和程式語言這門學科便漸行漸遠。到了大學選填志願，我的唯一訴求就是不要接觸程式。當時的我也許永遠不會想到，在將來的某一天，自己竟然會開始自學程式語言。

　　R studio是我在大三上學期接觸到的程式編譯軟件。那時剛修完大二的C++課程，再次在下學期課表看到「程式語言」四個字對我來說無異於晴天霹靂。一次課堂結束後，我向授課老師表明我的學習狀況。在老師的建議下，我開始使用Coursera這個線上課程平台以補足課程進度上的落後。開始使用Coursera自學基礎R語言一段時間後，我發現自己以前的想法並不正確，我不是學不會程式語言，只是沒有找到最適合的學習的方式。

for ( ) : Rstudio自學三部曲

一、善用線上學習資源

　　如同在開頭所提到的，網路上有豐富的程式語言自學資源。而在眾多網站中，我認為提供我最多幫助的是Coursera這個學習平台。Coursera提供相當豐富且多樣化的課程，可以自行挑選自己感興趣的範疇做學習。然而，由於Coursera上的教學視頻以英文為主，當時學R studio為了避免聽起來太過吃力，有預先從youtube影片及其他學習管道打好語法基礎。

二、少量精緻學習

　　對於我個人而言，一部20到30分鐘長度的教學視頻搭配實際程式操作是最有效率的學習方式。就個人學習經驗，在面對陌生的知識時，記憶儲存容量會大幅下降，這時候如果選擇太長的影片，很容易遺漏重要的知識點。因此，比起一口氣看完很長一部包羅萬象的教學影片，我認為單一主題的短視頻對於我在知識吸收方面更加容易，對於後續進行實際練習時也更為方便。

三、實際操作練習

　　攝取新知識後如果不使用，記憶很容易慢慢淡出。為了應對這樣的問題，每次看完一支學習視頻後，我都會立刻搜尋網路上公開的資料集或直接使用R studio的內建資料庫，運用在視頻中所學的課程內容進行資料分析。實際操作的過程非常花費時間，有時候完全照著視頻上的步驟去做也不一定能成功跑出預期想看到的成果。但動手練習的過程不僅能幫助我找出自己編輯程式時常有的盲點，更能讓新吸收的學習記憶變得更加穩固。有時候，在學習新的資料分析方法時，我也會強迫自己融入更先前學到的知識來進行練習。透過不斷溫故知新的循環協助自己強化程式語言的能力。

continue ( ) : 走向實際應用

　　經過半個學期修習完一套Coursera課程後，我已經能使用R studio來進行一些資料集的視覺化，並透過基礎的線性模型建立來進行資料結果的預判。對於我目前所在的生醫領域來說，與實驗研究同等重要的便是數據結果的判讀與量化。透過資料分析處理，我們得以從海量的生物資訊中提取重要訊息。在這之後，我將尋找其他課程以學習更高階的模型設計，期望有一天能夠將所學得的知識用在自己的實驗研究上。