我認為雖然從學校到TKB的路程不太方便,但我仍然選擇了TKB,因為我自認不算是一個很自律的人。如果選擇雲端課程,可能會出大問題。
TKB幫助我更好地督促自己,讓我有動力盡快看完課程影片,提早開始複習。這一切得來不易,但我真的很感謝大碩的陪伴與支持。
由於我起步較晚,時間相對有限,因此如何有效運用這段時間對我來說變得尤為關鍵。我認為,雖然不斷刷題能補足知識上的漏洞,但一次扎實的上課學習更有助於全面掌握研究所考試的方向。
在準備的前三個月,我花了大量時間,深入地將資工所的六大考科全面複習了一遍。根據自己對各科的熟練度以及上課時間,有系統地修習了線性代數、計算機組織、資料結構、作業系統、離散數學與演算法。
進入最後三個月,我在刷題和複習各科之間來回切換。對於需要長時間練習的數學科目,我每天安排2到3小時練習,其餘科目則根據熟練度靈活調整。雖然沒有嚴格的複習順序,但我確保能在計畫時間內完成進度。複習時,依然按照最初的學習順序,專注於老師上課時整理的重點內容。
由於時間有限,我認為掌握基本概念比鑽研細節更為重要。同時,透過解題過程中發現的薄弱環節,再次回顧相關章節,進一步鞏固基礎。
最後,我一定會預留充足的時間練習歷屆考題,這對我來說至關重要。讀書時,我會計時紀錄學習時間,到了最後階段,每天幾乎都能保持9小時的學習量。
我認為最重要的是相信自己,我身邊的朋友也都非常相信我。仔細算起來,我真正開始衝刺的時間大約只有5到6個月(不包括觀看課程影片),最後累積的總讀書時間超過1100小時(包含第一次複習、第二次複習、題庫班以及寫考古題和檢討)。
雖然時間不算特別長,但過程真的很累。我個人覺得,如果有戰友一起準備,能夠互相扶持、分擔壓力,會輕鬆不少。
現在我認為本科生的優勢逐漸縮小,競爭變得更加激烈。最近幾天,我在尋找指導教授的過程中感到相當疲憊,大多數教授還是會進行嚴格篩選,所以後續的結果就看各自的努力和造化了。
即使透過觀看黃子嘉老師的上課影片學習,依然能深刻感受到老師的教學熱忱以及對學生的關心。老師的授課風格不僅生動有趣,還能深入淺出地講解,讓我更容易理解複雜的數學概念。透過影片,我能感受到老師的耐心與用心,這讓我在學習的過程中更加有信心。
儘管無法當面提問,但透過觀看影片,我依然能自主學習並進一步強化對課程的理解。老師的教學方式和細緻解說,讓我深感幸運能有這樣優秀的教師指導。
感謝黃子嘉老師無私地分享知識,讓我收穫良多。這段有趣且富啟發性的學習體驗,讓我更加期待未來能深入探索更多數學領域的知識。
課名 | 師資 | 試聽 |
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線性代數
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林緯老師
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作業系統
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洪逸老師
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資料結構
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劉逸老師
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演算法
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洪捷老師
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計組與季結
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張凡老師
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演算法
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洪捷老師
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資工所
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全修課程
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