> > 這個問題在台灣特別嚴重因為台灣, 據個人了解, 沒有純粹的資訊科
> > 學系. 也就是說除了資管系, 其它的資工或資科都要修習電子電路等
> > 硬體課程. 而不用修電子電路課程的資管則要修管理相關課程. 結果
> > 是原本就已經不能負荷的課表要塞入更多的課.
> > 怎麼辦? 一定有些課程要被犧牲.
> 台大資訊以前有電子電路 現在沒有了
> 和硬體有關的剩數位電子學、數位電路實驗、數位系統設計和計算機結構
有的資工系這四科只剩數位系統, 實驗也都不見了. 不過, 沒有設備,
沒有實驗, 只剩下看不見又摸不到, 只能在紙上對觀念方法討論的軟體, 也
不包含要用到電腦(硬體)的程式實習, 這樣才算是形而上的資訊科學, 如果
這樣, 是會讓人很難了解的.
事實上, 理學院的物理, 化學使用的儀器, 設備比工學院的更基本, 更
精密, 也更昂貴. 而資訊科學跟數學並非等號, 如果程式語言像語文, 這樣
跟中文外文反而是更像了.
分而治之是化繁為簡的方法, 但分而治之並不是只治價值高的, 稍低的
就不要去處理, 缺少了必要的方塊與認知, 就會不完整不周密而有破洞, 這
跟只想簡化, 少做就會有矛盾與衝突. 只講究計算次數減少的某類演算法也
僅僅是算法的一種, 但因為不做或少做以致引發成機率性的不可靠, 不堪用
多數是認知的問題. 化約抽象是用來分析問題找出關鍵, 但實現製作則是完
整必要的設計與選擇, 兩者在方向上有所不同, 本應相輔相成, 如今卻是被
分離成對立矛盾, 這就存在著認知與尊重的問題.
軟體沒有下層硬體的實質支援是動不起來的, 硬體沒有架構的彈性, 模
組是很難擴充, 個別替換與成長, 沒有程式軟體的再利用現成的硬體與既有
的程式軟體模組, 硬體就不夠輕巧與俐落, 而程式軟體與系統本身如果沒有
算法與架構的分析與改進就不會再精進. 簡化課程甚至簡化教材內容, 都涉
及分工與責任的問題.
把硬體工業趕離台灣或許是讓軟體產業有發展空間的辦法, 但這並不保
證軟體產業就一定起得來.
分而治之, 有中文語意上的另一含義就是以大吃小, 這跟分工合作在概
念上是稍有不同.
> 以及二選一實驗中的計算機系統實驗
> 大學部的課程都是基礎中的基礎
> 必修這些是很自然的事
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