好課分享：更多的 OO, MIT 與 Python

看到了嗎？Unit 1 的第一個子項目是 Object-Oriented Programming

更多的 OO

上個月的 Tainan.py x MOSUT 聚會，我投稿了「OO x Python」的主題
準備資料的過程中，有點好奇國內外「物件導向」相關課程的開設情況
發現專講 OO 的課程真的是好少啊

不難發現，由於現在許多人學習程式入門的語言都已支援或立基於 OO paradigm
所以學校內的基礎課程，不太會刻意去開設 OO 相關的課程
又或以「物件導向程式設計」名義開設基礎 Java/C++ 入門課程，而並沒有深入探討 OO 議題

使得學生：

• 僅能「見葉」（學會語法）
• 無法「見樹」（理解單一語言層級上的 OO 概念）
• 更遑論「見林」（更加廣泛深入地探討 OO 概念）

為何相關課程如此之少？
原因不外乎與行政因素、教師專長、教學意願、熱門程度及對軟體工程的重視與否有關
然而，學生大學畢業後若要到業界工作
恐怕有一半以上的工作內容都是以 C++/Java/C#/Objective-C/Python/Ruby ... 等擁抱 OO paradigm 的語言為開發主力


好，不再碎碎念，在此補上幾門開放課程 or 課程網頁：


面向對象技術高級課程 (北京大學 @ Coursera)
https://www.coursera.org/course/aoo
# 參考資料全部都有簡體翻譯本 or 有簡中書籍


物件導向程式設計 (台灣交通大學開放課程 - 電機系大一)
http://ocw.nctu.edu.tw/course_detail_4.php?bgid=8&gid=0&nid=343#.VB--zpOSw_M
# 參考資料乍看就是一本書 (c++)


物件導向軟體工程（成大資工研究所）
http://casd.csie.ncku.edu.tw/Object-Oriented_Software_Engineering.html
# 參考資料為 http://www.amazon.com/Object-Oriented-Software-Engineering-Practical-Development/dp/0077109082 (java)


Object Oriented Development (Telecom SubParis)
http://www-public.it-sudparis.eu/~gibson/Teaching/CSC7322/
# 參考資料極為廣泛而深入，強烈推薦看一下課程網頁

更多的 MIT 與 Python

查找上述 OO 相關的課程資料時，看到 MIT 的開放課程心頭不禁一震：

6.01

Introduction to EE and CS (MIT OPEN COURSEWARE)

Unit 1-1 Object-Oriented Programming

http://ocw.mit.edu/courses/electrical-engineering-and-computer-science/6-01sc-introduction-to-electrical-engineering-and-computer-science-i-spring-2011/unit-1-software-engineering/object-oriented-programming/

# 有影音等課程資料可下載

對，物件導向只是入門課程中的一個單元中的子單元！

好奇之下，索性就把該單元的錄影、文件翻一翻 ...

在此子單元內，OO 的部份沒有講得很多

因為老師必須先 overview 課程大綱

然後再把學生帶到軟體工程的世界，及透過使用 python interpreter 傳授 programming 概念

以專業魯蛇的角度來看，此上課的投影片與課後素材的設計非常優異

以 Primitives – Combination – Abstraction – Patterns (PCAP) 的概念為主軸

課堂上雖然在各方面都只是點到為止

但有強調 environment 的概念，使學生對其建立概念模型

當學生閱讀課後素材時，自然就能克服許多障礙

更甚者，課後素材的最後一部分

是引導學生利用 Python 實作帶有 Scheme 風格的半成品 interpreter：Spy

能夠這麼做，是因為教材設計具有連貫性且事先灌輸 environment 的概念模型

（連我都忍不住打開 vim 跟著寫寫看）

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等等！入門課怎麼可能上這麼快？
第一堂課上完，就已經直達 OOP  ... 這哪招 XD
6.01 的課程進度大概是國內的 N 倍了吧 

其實在正式課程之前，有一門只有三禮拜的先修課程可以上  

內容大概是「溫和」地讀完「How to Think Like a Computer Scientist: Learning with Python」

然後寫寫作業、考考試 ...

6.189

A Gentle Introduction to Programming Using Python

http://ocw.mit.edu/courses/electrical-engineering-and-computer-science/6-189-a-gentle-introduction-to-programming-using-python-january-iap-2011/index.htm

# 無影音但有課程資料可下載（含 How to think ... 一書）

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您發現了嗎？6.01 其實是 EECS 的入門課
要軟一點，有下面這門課可以修：

6.00
Introduction to Computer Science and Programming
http://ocw.mit.edu/courses/electrical-engineering-and-computer-science/6-00sc-introduction-to-computer-science-and-programming-spring-2011/index.htm
# 有影音等課程資料可下載

課程大綱如下：

• UNIT 1

  • INTRODUCTION TO 6.00
  • CORE ELEMENTS OF A PROGRAM
  • PROBLEM SOLVING
  • MACHINE INTERPRETATION OF A PROGRAM
  • OBJECTS IN PYTHON
  • RECURSION
  • DEBUGGING
  • EFFICIENCY AND ORDER OF GROWTH
  • MEMORY AND SEARCH METHODS
  • QUIZ 1
• UNIT 2

  • HASHING AND CLASSES
  • OOP AND INHERITANCE
  • INTRODUCTION TO SIMULATION AND RANDOM WALKS
  • SOME BASIC PROBABILITY AND PLOTTING DATA
  • SAMPLING AND MONTE CARLO SIMULATION
  • STATISTICAL THINKING
  • USING RANDOMNESS TO SOLVE NON-RANDOM PROBLEMS
  • CURVE FITTING
  • OPTIMIZATION PROBLEMS AND ALGORITHMS
  • MORE OPTIMIZATION AND CLUSTERING
  • QUIZ 2
• UNIT 3

  • MORE CLUSTERING
  • USING GRAPHS TO MODEL PROBLEMS, PART 1
  • USING GRAPHS TO MODEL PROBLEMS, PART 2
  • DYNAMIC PROGRAMMING
  • AVOIDING STATISTICAL FALLACIES
  • QUEUING NETWORK MODELS
  • WHAT DO COMPUTER SCIENTISTS DO?
  • FINAL EXAM

上面的課程大綱完全就是我夢想中的第一門程式設計課（流口水）

更多的碎碎念

自從三年前我第一次接觸到 Python 後
我常常會思考，是否能拿此一優雅的思想介質來協助新手學習 CS 的課程？
又或者，數學類型的課程若能透過 Python 計算、實作以為輔助
是否數學概念能夠更加紮實地深植於我的腦中？
（或是以程式碼的形式放置在程式作業的資料夾內亦可）

約耳在接近十年前，撰寫了「爪哇學校的危害」一文，頗推薦一觀
文中反映該時代背景下，他所見到的問題


這幾年以來 MIT 的 CS 入門課程，也投奔到使用 Python 語言
以上述 MIT 開放課程的優秀內容看來
我倒不擔心「拍桑學校的危害」會傷害到 MIT ...
更何況，入門後還有多采多姿的 其他課程 可以深入學習

對於 MIT 的開放課程而言

我看不到最聰明的一群學生如何學習

但是看得到有智慧的教授如何教書
之所以這麼說，是從教材與談吐可以得知開課教授具有深厚的 CS 涵養


仔細想想，CS 入門課程才是最難教的
絕對不是僅用單一觀點與狹隘的經驗，就能引導學生順利踏入 CS 的世界

更多更多的 MIT 與 Python
edX 上面有這門課：
Introduction to Computer Science and Programming Using Python及其後續課程：
Introduction to Computational Thinking and Data Science