原文發佈時間 2019/11/25 於 CodingBar 部落格
Jerry，CodingBar創辦人
前洋華光電副總，因深感傳統教育培養不出新時代所需要的人才，毅然離開高科技產業投入教育事業。創立CodingBar，希望透過程式教育培養下一代面對未來的能力！橘仔編，文字工作者
曾任社會議題新聞編輯與電商企劃PM，目前為文案，日中翻譯接案工作者。
深夜不睡尋找美食強迫症。
未來的大學，看重學生「科技」含量
台灣正面臨大學升學制度的嶄新變革：未來兩年內，全國將有近 30% 的大學系所會將高中的「科技領域」修課紀錄，列入申請入學時的重要評分指標。
理工生醫的熱門系所，如：台大醫科、成大建築、工設…重視學生的「科技」含量自不待言；更令人訝異的是，即便以文法商史為主的政大，也大舉列出 18 個科組（佔全校科組 50%以上），將採計科技領域的學習歷程。
（請參考：111學年大學個人申請入學招生學習歷程核心資料）
採計科技領域學習歷程之系所範例：
- 政治大學：教育、政治、財政、地政（測量與資訊組）、經濟、國貿、金融、會計、統計、企管、資管、財管、風管、風管與保險、傳播（自然組）、應數、資科、政星甲、乙。
- 台灣大學：醫學、牙醫、藥學、農藝、農化、森林、動物科學、農經、園藝、生物機電、昆蟲、植物病理、資管、資工、生命科學、生化科學。
全國共有近 600 個科系採納「科技領域」修課紀錄的完整科系名單，我們也幫大家整理出來囉：
（註：此名單更新時間為 2020/05/25）
升學準備不能只靠筆試測驗
未來將有四個主要的升學管道：「特殊選才」、「繁星推薦」、「考試分發」與「申請入學」。
- 特殊選才：每年 12~1 月間辦理，不需考試成績；適合特殊才能、弱勢或實驗學校畢業生，名額較少。
- 繁星推薦：將在每年 4 月辦理，各大學錄取同一高中學生以一名為限，讓各高中機會均等，即使非明星高中的優秀學生，也有機會進入頂尖大學就讀，對社區高中較有利。
- 考試分發：類似早年聯考，108課綱上路後，學生準備負擔更低，7月初的分科測驗只考1月學測沒考的科目，也就是不考國文、英文、數學乙。
- 申請入學：未來主要升學方式（109學年約佔總額 57% ），經過學測篩選後，學測成績比例將不得高於50%。
由上可知，半數以上的學生是經由「申請入學」管道取得入學資格，而筆試成績對大學校方而言已不再是唯一標準（台大醫科甚至在第二階段甄選，已不再加乘學測成績），作為審查項目之一的「學習歷程」，重要性正逐步抬頭。
而傳統學科以外的科目，如資訊課、美術課、工藝課…，依其接軌大學科系的關聯性，其學習成果都可能成為加分要件，其中又以「科技領域」相關的學習歷程，廣泛受到重視。
產業未來需求，科技能力成為關鍵
各大學院校比以往更重視「科技領域」學習成果，顯著的拉力來自產業正在進行的翻天覆地變化。各種技術，如近年備受矚目的行動科技、雲端運算、大數據與人工智能，應用領域從傳統的學術與科技業，逐步在你我生活中所接觸的食衣住行領域發揮舉足輕重的蕭果。
例如金融業界現在炙手可熱的區塊鍊科技(Block Chain)，因具備「不可竄改性」、「可追蹤性」、「加密安全性」，能夠嚴密保護數位金融最重要的交易安全，舉凡電子商務、共享租賃、行動病歷都可導入。又如醫學界近年也利用AI深度學習技術及雲端資料庫整合，建置病徵判別輔助系統，醫療決策輔助系統，強化了醫療作業的精確效率。
除了上述領域例子，放眼望去理工、商管、生醫、製造、行銷、藝術各領域，無不受到數位科技的強烈衝擊，連帶帶動了人力市場對科技人才的大量需求：數據分析、介面互動開發、資料庫建置、深度學習模型訓練師…各種新興職種亟待人材，大學必然跟上產業需求潮流，調整甄選標準與教程設計。
數位科技還能為人類做什麼？
也許有人會問，那麼不涉及電腦運算的那些領域，與這些數位科技有何關係？超乎想像的，以今年金鐘獎最大贏家《我們與惡的距離》為例，劇本就是與資策會合作，使用大數據進行時事議題的篩出分析，細膩呈現多元觀點的資訊密度，成為該劇為人津津樂道的亮點。
（請參考：《我們與惡》如此成功，這個科技團隊功不可沒！）
在 AI 大量進入各領域之後，程式技術和其背後的運算思維、大數據分析，潤物細無聲的帶來工作模式的變化、嶄新觀點的發現、交流或交易方式的革新，讓人類的效能與視野同時擁有光速般的巨大進展。
如果瞭解這層，政大有將近 50% 科系要看科技領域修課紀錄，就不會讓人太訝異了！
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