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推甄前你不能錯過的7篇科普文章

陸子鈞
・2014/03/12 ・2061字 ・閱讀時間約 4 分鐘 ・SR值 513 ・六年級

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學習檔案製作暨面試技巧-6

老實說我實在沒什麼資格推薦文章給要推甄大學的同學們;我既不會是面試官,而且就學過程因為平時成績都很差,以至於完全沒有機會藉由甄試升學。那麼我為什麼推薦這幾則文章給要甄試的同學呢?幾次指導高中科展,還有到高中演講的經驗,在和同學互動的過程常常發生這樣的對話-

我:「你是自然組?」
同學:「對。」
我:「你喜歡科學?」
同學:「對。」
我:「你覺得科學是什麼?」
同學:「……」
我:「好啦,那你喜歡什麼領域的科學?」
同學:「生物。」(舉例啦)
我:「那麼生物學讓你印象最深的部分是什麼?」
同學:「……」

以上對話如有雷同,那就是真的。或者當同學提到對「奈米」、「大氣」、「基因」……等等名詞感興趣,再問下去也是不知所云的答案,這樣實在很難讓人相信他對科目的認識跟興趣。

依我的淺見還有綜合身旁幾位大學老師的看法,本來就不可能要求一位高三生對於某個科學議題知道多少,所以甄試的重點反而是評量一位學生追求學問的潛力與動機。這樣說來,我想,一位讀過至少一學期物理、化學、生物、地科的高三生,能否正確解讀科學訊息,或者透過科學的眼光來看待生活中的任何事,才是同學該在甄選中展現的。因此,在這分享7則甄試前最好別錯過的文章。

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1.

〈若不重新設計斗篷,蝙蝠俠恐摔死〉

如果你都算得出一條鐵鍊在桌上往下墜的加速度,或者那塊你從沒見過實體的木頭需要多大的力才能推動,那麼蝙蝠俠滑翔的速度大概也難不倒你,反正蝙蝠俠就跟考卷上那些鐵鍊、鐵球、木塊、滑輪、小車一樣都不存在。要是當你在享受電玩、電影、動漫的同時,還能用課堂上的所學來解析劇情設定,有什麼比這還更能證明你超愛科學?

同場加映〈立體機動裝置是有多給力?-進擊的物理學〉

2.

〈寶傑,你說說看鈉有多恐怖?〉

上過化學課又有專心聽課沒偷玩神魔的同學,大概就不會像電視節目一樣說什麼鈉離子會炸毀人體細胞。面對生活中來自不同管道的資訊,只要回憶上過的生物課、物理課、化學課內容,就能初步判斷這些資訊正確性。在解讀這些資訊之後,下一步就是你願不願意、或知不知道如何向不懂的人解釋了-假如面試官或者你爸媽問:「為什麼鈉離子不會像鈉金屬一樣產生劇烈反應?」你會怎麼回答?

3.

〈相關不等於因果〉

雖然課堂上對於科學研究法或者邏輯沒有太多著墨,但這卻是非常重要的概念-甚至比知識更重要。其中一個常見的結論陷阱,就是錯把兩個有相關的現象,直接認為彼此互為因果。這篇簡短卻有力地提醒我們在解讀科學現象時,不要犯了這樣的錯誤。

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4.

〈地震規模變變變?〉

讀書到半夜,突然一陣天旋地轉,可能不是太操勞,而是環太平洋地震帶又發威了。雖然高中地科(地球科學)的課堂時數遠不及其他科目,不過搞懂「規模」、「震度」應該已經是一種常識了;中央氣象局發佈的震度有7級,代表的是各地感受到的搖晃程度,「規模」則是一個無單位實數,代表地震釋出的能量。推薦各位同學務必認識一下這個和生活息息相關的資訊。

更多關於地震淺顯易懂的文章,可以參考專欄作者潘阿樹的「擁抱自然」

5.

〈基礎科學為什麼重要?〉

「什麼是科學?」,我常常聽到像是「讓人類生活更好」、「解決人類重大問題」之類的答案。這些答案忠實地反映出早先東方對西方科學順道帶來船堅砲利的看法。科學其實沒這麼強大,只是一種發自於人類天生對自然環境的好奇罷了,這也是為什麼有許多燒大錢的科學研究,像是大型強子對撞機、太空計劃。(可以參考〈燒大錢的大科學研究,應該嗎?〉

為了達成某個目的或者解決某個問題,應該屬於「工程」;「工程」求得是目的而未必要理解自然運行背後的機制,好比科學家還沒完全搞懂空氣動力學,但每天卻有上千班客機起降;推薦觀看有趣的影片「飛機上為什麼不能用手機」。建議同學該搞懂他感興趣的到底是「科學」還是「工程」,才能進一步選擇出適合自己的大學系所。

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同場加映:〈科技部殺了台灣科學研究?〉

6.

〈為什麼人有兩個鼻孔?〉

這個看似刻意找碴的問題,其實背後卻有大學問。生活中有很多習以為常的現象,都值得用科學的方式來解答,只看你有沒有這種好奇心與獨到的眼光。

同場加映:〈為什麼會有夫妻臉?〉《不腦殘科學》

7.

〈面試前,讓我們翹個腳吧!〉

推薦這篇,不要真的希望同學在面試前真的翹個腳,但可以表現得比較有自信,會讓心理、生理都變得更能應付複雜及有壓力的環境,增強表現。文末Amy Cuddy在TED的演講也很值得一看。

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同場加映:〈睡眠習慣不佳與學業成績低落有關〉蔡宇哲老師分享考生的睡眠攻略

 

最後祝所有要甄試的同學順利,希望大家在通過甄試後還能保有對科學的好奇心,經常來逛逛PanSci呀~

什麼?你說你是社會組,以後要考大傳系,這篇跟你無關?台灣的科學傳播的未來可不能缺你呀。(推薦一讀〈為什麼我們需要科學新聞?〉

文章難易度
陸子鈞
294 篇文章 ・ 4 位粉絲
Z編|台灣大學昆蟲所畢業,興趣廣泛,自認和貓一樣兼具宅氣和無窮的好奇心。喜歡在早上喝咖啡配RSS,克制不了跟別人分享生物故事的衝動,就連吃飯也會忍不住將桌上的食物作生物分類。

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備審資料與面試——自以為能騙過教授的高中生,恐怕超級多
寒波_96
・2021/04/08 ・1499字 ・閱讀時間約 3 分鐘 ・SR值 525 ・七年級

又到了大學多元入學的時節,備審資料與面試,是多元入學中能否錄取的關鍵,但是多數高中生不但缺乏經驗,更缺乏概念,以下分享一些相關的基本概念。

別搞錯狀況,高中生騙不到教授的

所有方式的多元入學,大學教師都是關鍵角色。有時候大學教授在社會上會成為被嘲笑的對象,例如很容易被詐騙之類的。確實,某些教授是生活白痴,離開自己專精的領域可謂一竅不通;但是

在本行的面試場子裡,高中生想騙過大學教師,基本上很難發生。

在本行的面試場子裡,高中生想騙過大學教師,基本上很難發生。圖/Pixabay

騙術高強到能騙過老師的高三生,不敢說沒有,但是非常非常少;可是自以為能騙過教授的小朋友和家長,恐怕超級超級多。高中生必需認知到的重要原則是:教授沒那麼好騙。  

再怎麼不濟的教授,面對來找自己面試的高三生,99.9% 都是絕對碾壓。也許小朋友潛能很高,但是多年經驗的差距,是很難彌補的。  

備審資料隱惡揚善,但是不能說謊

備審資料該怎麼準備,面試時要如何回答?每個系都有不同的取材標準(若是標準一致就不是「多元」入學了),愈符合標準的機會愈大,如果目標是錄取,就蒐集情報,找個條件最符合的系,放棄機率不大的選擇。這點乍看是廢話,但是其實相當重要,一開始是否選擇適合的目標,對於最終成功與否的影響很大。

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備審資料和面試必需一起考慮,因為兩者皆代表一個人的不同面向,不該有明顯矛盾。例如備審資料自稱熱衷文學,口試時被問到喜歡什麼作品,卻無法回答課本以外的項目,這種狀況就大大不妙。必需做好準備,

備審資料寫什麼,如果口頭被問,就要答的出來。

備審資料與面試在多元入學中扮演重要的角色,
備審資料和面試必需一起考慮,才不會有資料與口試回答不符的狀況產生。圖/GIPHY

備審資料的重點不是精美,在於能否幫助你展現優點。好的備審資料必需有明確的重點,讓評審認為值得考慮;不要寫一堆言不及義的成語、形容詞(孝順、友善、朋友多之類的),要明確表達出關鍵能力。這部分是許多高中生非常欠缺的知識。

誠實是重要的原則。誠實的意思,不是說有什麼缺點都要通通坦白,而是不能說謊。一項能力只是普通,就不要說成很厲害,只是略懂,就根本不應該有提到的機會。

可是真的沒有值得一提的專長怎麼辦?這有兩個可能,第一,真的沒有特定優勢,那麼這種學生本來就不是多元入學希望網羅的目標。第二,其實有專長自己卻不知道,這樣跟一無所長其實沒有太大的差別。

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總之,還在爭取面試機會時,要審慎評估自己的優缺點,挑選適合的目標。面試時的原則是隱惡揚善,搭配備審資料,儘量發揮自己的優勢,隱藏劣勢,不過千萬不要想要詐騙。絕大部分高中生的水準不但騙不過教授,反而只會害自己被扣分。

話說回來,申請入學時都覺得前路兇險,不過考驗其實在錄取以後才開始。

延伸閱讀:

本文亦刊載於作者部落格《盲眼的尼安德塔石匠》暨其 facebook 同名專頁

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寒波_96
193 篇文章 ・ 1018 位粉絲
生命科學碩士、文學與電影愛好者、戳樂黨員,主要興趣為演化,希望把好東西介紹給大家。部落格《盲眼的尼安德塔石器匠》、同名粉絲團《盲眼的尼安德塔石器匠》。

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如何簡單批判科普文章
謝伯讓_96
・2015/06/07 ・1744字 ・閱讀時間約 3 分鐘 ・SR值 492 ・五年級

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文/謝伯讓的腦科學世界

回顧科學的歷史我們可以發現一個有趣的現象大部份曾經出現過的理論幾乎都是錯誤的它們要不是已經被推翻就是正在被推翻中科學活動其實就是不斷在新證據出現下修改或推翻舊理論的一個過程

因此,在閱讀科學發現和吸收科學知識時,我們必須要帶著強烈的「懷疑精神」。任何讀到的科學發現,都有可能隱藏著實驗瑕疵;任何讀到的科學理論,也都可能在明天就被新證據推翻。

當我們在閱讀時,一定要帶著批判的懷疑態度,然後去思考每個實驗背後可能潛藏的混淆變因,只有在確信實驗過程都毫無錯誤下,才能暫時「假設」這項結果正確,然後進行下一步的結果解釋和推論。

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誤推因果、另有他因、倒因為果

科學新聞和科普報導的文章越來越多,很多人看完後常常就只是「哇」的一聲感到新奇,然後就只能腦中一片空白,不知道該如何對自己專長以外的領域做出回應。對於自己不熟悉的領域內容,難道真的要等到補足了相關知識,才有辦法評論和思考嗎?

在這邊偷偷告訴大家一個不需要太多專業知識,也能夠輕鬆輔助思考、批判科學研究的口訣,就是「誤推因果、另有他因、倒因為果。」

例如,當有人說「研究發現喝母乳的小孩比較聰明」時,你就要先想想以上的口訣:

第一,是否「誤推因果」。原本的研究可能只是發現「喝母乳」和「小孩聰明」兩者相關,但報導有沒有錯說成前者「導致」後者?在大多數的相關性研究中,科學家可能只是把小孩分成「喝母乳」和「不喝母乳」兩群,然後發現「喝母乳」那一群小孩比較聰明。這種結果,就只是「發現相關性」而已,並沒有真的證明「喝母乳會導致小孩更聰明」。要證明因果關係,就必須要隨機找來兩組原本智商一樣的小孩,其中一組允許喝母奶,另一組不准喝,最後再比較喝母奶後的小孩智商是否提高比較多,這樣才能證明因果關係。這種「誤推因果」的報導方式,是科學新聞中最常見的謬誤。

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第二,是否「另有他因」。例如,有沒有可能是因為比較聰明的媽媽剛好都偏好餵母乳,因此她們小孩的聰明根本是遺傳自媽媽,而不是因為喝母乳才變聰明?或者,餵母乳的媽媽可能剛好都比較有心力和時間照顧小孩,因此她們的小孩是因為備受照顧才變聰明?換言之,就是另有第三個因素(共因)導致了「喝母乳」和「小孩聰明」這兩個現象,而不是這兩個現象之間有因果關係。

第三,是否「倒因為果」。有沒有可能是因為聰明的寶寶本身就有喜歡喝母奶的偏好?例如,聰明的寶寶可能在媽媽想要停止餵奶時大聲哭鬧,因此使得媽媽不得不延長餵母奶的量和時間。若真如此,那結論就應該是「聰明的小孩喜歡喝母奶」,而不是「喝母奶才變聰明」。

一項好的研究必須針對上述這類可能的「混淆變因」進行控制並且仔細測試各種可能的因果關係最後才能得到可信的結論

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又例如,當有報導說「吸食大麻導致低智商」時,你就要先注意,第一,媒體有沒有「誤推因果」,有沒有不小心把「吸食大麻和低智商有關」寫成「吸食大麻『導致』低智商」。第二,有沒有可能是「另有他因」,說不定是因為吸食大麻的人剛好也都會喝酒或有其他惡習,因此是其他惡習導致低智商,而不是大麻導致低智商。第三,有沒有可能「倒因為果」,其實是低智商的人才喜歡吸食大麻?

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如果能夠把握這些原則,並在閱讀他人對某項實驗結果的解釋前就先自己作出分析、解釋和推論,那是最好不過。或許,你還可以因此想出不同的創新理論。

如果自己想不出來,也要在閱讀科學家對資料的解釋和推論時,進行徹底的反思和批判。同一組數據或發現,通常都會有超過兩種以上的可能解釋。有些科學家,只會提出其中一種。如果沒有帶著批判的態度去閱讀,很容易就會被牽著走。如此一來,就有可能會陷入意識形態的偏見,而無法客觀的看待科學發現與成果。

文/謝伯讓的腦科學世界(新書都是大腦搞的鬼》作者。

謝伯讓_96
25 篇文章 ・ 14 位粉絲
美國達特茅斯學院認知神經科學博士,麻省理工學院腦與認知科學系博士後研究員。曾任杜克─新加坡國立大學醫學院助理教授、腦與意識實驗室主任,現為國立台灣大學心理系副教授。研究主題為人腦如何感知世界。 部落格:The Cry of All。 著作:《都是大腦搞的鬼》《大腦簡史》

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為什麼女性比較少投入科學產業?
Y. M. Huang
・2013/03/20 ・1551字 ・閱讀時間約 3 分鐘 ・SR值 542 ・八年級

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暫且撇開男女是否平權的議題,在世界各地不同職業類別的男女比例都有明顯的差異,例如幼教老師會以女性居多,科技產業則是男性居多。因為一些研究顯示男女在語文及數學的能力有所差異,有些人就把這個現象歸咎於:女性可能因為數學能力較不好,所以較不傾向投入科學產業。但並非所有的女性數學能力都不好,也並非所有的男性數學能力都好,所以要把職業別上的性別差異歸咎於能力,似乎不全然正確。

這次要介紹的研究是一個美國長期的計畫,他們比較實驗參與者在十二年級時(相當於高三)的SAT(美國高中生要申請美國大學時要考的一個測驗)的分數,在1992年SAT測驗僅包含語文及數學兩種測驗,而現行的SAT測驗則包含了數學、寫作與批判性閱讀三種能力。除了SAT分數之外,他們也記錄了這些實驗參與者的對於英文及數學的學習動機及個人價值觀(例如是否比較喜歡和人互動等等)、修課紀錄以及相關的個人背景資料。

在2007年,也就是這些實驗參與者33歲的時候,他們接受了電話訪問,以了解他們的職業類別,若職業類別與數學、健康、生物、醫學、物理、電腦、工程相關的,就會被定義為STEM (Science, Technology, Engineering & Mathematics)職業,在此界稱之為科學產業相關的職業。

他們透過階層回歸分析去檢視哪些因素能夠預測數學能力好,但語文程度不同的實驗參與者,在33歲投入科學產業的比例。

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第一階段:僅將SAT分數、高中修數學相關科目的數量、性別及家庭個資這幾個因素作為變項進行迴歸分析,結果顯示SAT數學的分數、高中修數學相關的科目數量、性別、家庭收入、父母教育程度在各個階層都能夠顯著預測投入科技產業相關職業的機率。上述這些因素,都和投入科技產業的機率呈現正相關,特別的部分則是看到男性有較高的機率投入科學產業。

第二階段;一旦將英文及數學的學習動機及個人價值觀加入進行分析,則會發現對於自我數學能力的評估、傾向和人、或傾向和物工作,也都能夠顯著的預測投入科技產業的機率,但值得一提的是,「傾向和人互動」的有較低的機率會投入科技產業。

第三階段:加入實驗參與者的能力分布這個變項(數學好-語文好/數學好-語文中等分類)後有一個明顯的變化,就是性別對於職業別的預測不再是顯著的因素,顯示性別的影響有絕大部分是來自能力分布上的不同,也就是和過去指出男女能力不同的發現是吻合的。更重要的是,數學和語文能力都好的實驗參與者其實有較低的機率會從事科學相關產業!另外值得一提的是在數學及語文能力皆好的實驗參與者中,女性明顯的比男性多

第四個階段:加入不同能力分布的實驗參與者對於自己數學能力的自我評價為因素,結果發現數學能力好且自我評估數學能力好的實驗參與者也有較高的機率從事科學相關產業,而且這個現象在語文能力中等的實驗參與者身上更為明顯。

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簡單的結論就是,不同職業別性別比例的不同,可能與性別沒有直接的關係,而是與性別造成的能力差異有較大的關係。當然能力差異的成因和性別是脫離不了關係的,只是到底這先天的因素扮演多重要的比例還待未來研究釐清。更值得關注的是:數學及語文能力都好的人,並沒有因此有較高的比率投入科學相關產業,顯示能力好增加了就業的可能性,就不一定要投入科學相關產業。

最後,這個結果是否能夠拿來解釋台灣的現象?不一定可以,因為我們的教育體制並沒有真的鼓勵多元的發展,大家還是齊頭式的爭取總分上的第一,所以學生可能沒有機會去發掘自己是否對哪一個學門比較有興趣。再者,這個結果中發現家庭對於實驗參與者職業類別的影響,這是值得思考的議題,

去看研究的原文 (原文的標題很有趣:Not lack of ability but more choice 也就是說女性不投入科學產業並非能力上的考量,而是她們有較多的選擇。

去看主要研究者Ming-Te Wang的網頁,王教授主要關注人類發展與動機的議題。

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Y. M. Huang
95 篇文章 ・ 3 位粉絲
輔大心理系副教授,主要研究領域:探討情緒與認知之間的關係、老化對認知功能的影響、以及如何在生活中落實認知心理學的研究成果。 部落格網址:認知與情緒新聞網 (http://cogemonews.com)