下學期我要教演算法

我越來越不務正業？會不會誤人子弟啊？

資管系本來有四班，因為少子化，系上將原本班級分出去，成立新的學系或學程，目前是一班。

每學期開課前，每位老師填寫 6 個志願，再由系課程委員會決定每位老師的授課。為了配合學校的政策，減少必修課；但是，學生必須在三個模組中選二個模組修課，才能畢業。不過，選修課要 15 個人才能開課。根據多年的觀察和教書心得，更加覺得基礎的東西非常重要 (1, 2)。演算法是計算機軟體的基礎，也屬於較多人選修的軟體設計模組，所以把演算法當成 6 個志願之一，也希望我可以透過教書的過程中提升自我的能力。

　

去年剛教的計算機概論，因為系上希望班導能夠教導生，所以改派大一班導教；系上真正的演算法專家因課程也很多，所以，我 (真的？！) 分到演算法。沒想到，人算不如天算，今年的課程委員會將演算法移出軟體設計模組。

多年前的學生畢業專題發表會，有一組做旅遊規劃，示範的例子是 9 個旅遊景點，學生說：『因為旅行推銷員問題  (TSP) 是 NP-complete，所以利用基因演算法求次佳解』。當時我問了 學生問題，仍然得不到滿意的答覆。不過，心中納悶的是，學了一學期的必修課，為什麼還是如此的想法呢？

一般的教法有問題導向或技巧導向，技巧導向或許較容易吸收。但是，當我們面對一個新的問題時，通常不知道要用哪一種技巧，所以我會兩種方法並重。針對幾個重要的問題，先說明實際的應用，在不同的章節中提出不同的解法，然後比較這些方法的複雜度和與最佳化的差距 (suboptimality)。

以 Levitin 的 Introduction to the Design and Analysis of Algorithms 為例，第三章的窮舉搜尋法就是旅行推銷員問題。透過網路上的開放程式碼，將教導學生如何驗證這些程式碼的正確性、以及一些簡單的測試方法。也將出不同程度的作業，以配合不同學習動機的學生，例如，所有人都要執行 TSP 的結果，知道不到十秒就可以算出  9 站的最佳解，不需要基因演算法。要求學習動機高的學生修改部分的程式內容，觀察程式結果的變化。也將增加實際應用中的考量面向，例如旅遊停留所需要的時間、或者特定地點吃飯的限制等等。

也將採用周信宏老師的建議，讓學生針對課程之外的問題，做一個完整的整理與報告，培養主動學習的能力。