昨天剛好在 Facebook 程式人社團社團，看見一個準備要升大學的小朋友詢問：
想問一件事情，我已經會寫程式。 大學明年可以自由選系，如果不選資工選數學的話， 會是很不明智的決定嗎?
認真探討這個問題前，先說說最近的感受，剛好契合此問題。
工具迭代有感
最近趕工一些專案，重新學習 [Modern Web](A Modern Day Front-End Development Stack) 的 Framework 和 Tools，網頁前端工具迭代速度非常快，大約每3年都會重新大洗牌一次。面對問題選擇適合的工具，在工具琳瑯滿目的年代成為生從必要一種技術。各種 Framework 和 Tools 像是工具箱中的神奇法寶，但如選擇不當，下場會是事倍功半。
工具快速迭代時空下，我要抓住什麼才能存活下去？ 不斷學習，只是基本條件;不斷突破自己的極限，是挑戰 我們還能作什麼？
文章到這裡，是不是也發現問題和前面小朋友的問題，也許有幾分神似？如果能夠重來，你會把時間投注在哪些項目？做些什麼事情？
回到原本的故事，小朋友的問題
如果是我，怎麼回覆他的問題？
我會把問題拆解成幾個部分，先別亂下開處方(建議)
- 你了解自己適合什麼嗎？
- 做什麼事情讓你感到興奮？
- 哪先事情能夠你願意不眠不休投入，樂此不疲？
- 有什麼確定很定厭惡的事情嗎？
- 你能把自己表達問題表達清楚嗎？
- 你有什麼考量？工作導向？經濟？包袱？
- 理解你想選擇的內容是什麼嗎？
- 資工系在學什麼？為什麼而學？應用？
- 同樣的問題，數學系？
大家怎麼回答？
我大致用上面拆解問題架構分一類，就簡稱__第一類__、第二類__與__第三類
第三類
這則留言是所有這類中最好，直接點出重點，夠豐富與精闢，資訊科學是在做什麼？本質的精神內容都被詳細列舉。
資訊科學: 計算的本質 + 電腦軟硬體架構運作原理
資工系從來都不是程式系
資工的精神，在於瞭解計算的本質。
舉例而言，Data Structure 教我們如何有效管理複雜且龐大的資料。Algorithm 教我們何謂高效率的計算方法。Compiler 教我們如何系統化的轉換高階語言。Computation Theory 教我們如何定義一個問題是否可被計算，與如何評估計算複雜度。Computer Architecture 教我們如何設計有效的計算機器。
寫程式本身只是一種實作方法，不同領域的人，學習與使用不同的程式語言解決該領域的特定問題。寫程式本身如此而已，當然，要寫的好，還是得有多年的苦練才行。
資工系的本質亦是解決問題。針對一個可被計算之問題，找一種更好的抽像計算方法，用軟體或是硬題實作皆可，使得問題可以在更短的時間內，或是更少的計算資源之下被解決。
資工領域的聖殿，Turing Award。
資工領域的聖杯，P = NP ?
這篇的內容提醒了我，選擇當寫一位__寫程式的工匠__，還是理解__電腦科學的專家__。
第一類、第二類
這兩類在討論串相對很少，但以我觀點是最重要的，但最難用文字表達在網路上討論。重要在於__釐清自我的需求(動機)才是__點燃行動、克服困難的關鍵。當你是不情願、被勉強去作一件事情，所有的事情是痛苦、枯燥乏味的。困難在於單純文字討論缺少了畫面和氣氛的資訊，單純用文字詢問相關問題，給他人一種質疑他人、倚老賣老的態度。這種討論需要面對面，真誠並深刻向當事人提問，循循善誘的幫助他探索自己。
後記
前段日子，我閱讀一本生人規劃的書 <做自己的生命設計師：史丹佛最夯的生涯規畫課，用「設計思考」重擬問題，打造全新生命藍圖>，其中觀念非常實用。舉例：大家都會說多去嘗試不同事務或領域，但常常遺漏__觀察__的重要，觀察自己的感覺、體會自己的情緒，試圖描述成文字、圖像等等，記錄下來分析自己，這些真實的紀錄都是找出自我羅盤，傾聽內心的聲音，才不會被外在的紛紛擾擾給打亂步調。