從 0 到 1 的學習歷程：如何用 Python 專案證明你的「解決問題能力」？
2026-01-21
「老師，我的學習歷程檔案只放上課寫的作業，這樣夠嗎？」 「教授會不會覺得我的程式太簡單？」
每到學期末，我們都會收到高中生這樣的求救。 在 108 課綱下，學習歷程中的「多元表現」與「課程學習成果」佔比極重。但很多同學誤以為，只要把電腦課的作業上傳上去就交差了。
殘酷的真相是：大學教授想看的不是「你有沒有寫作業」，而是「你有沒有發現問題、並解決問題的能力」。
單純的語法練習（Syntax）只是基本功，能用這些語法做出一個「能解決生活問題的專案（Project）」，才是讓你脫穎而出的關鍵。
以下我們提供三個適合高中生使用 Python 實作的專案靈感，這些題目既不會難到做不出來，又能清楚展現你的邏輯思維。
靈感一：自動化工具 —— 拯救混亂的電腦桌面
核心概念： 字串處理、條件判斷 (If-Else)、迴圈 (Loops)
適合展現： 邏輯條理性、解決行政瑣事的能力
【痛點場景】 你的電腦「下載資料夾」是不是永遠亂七八糟？裡面混雜了 PDF 講義、JPG 圖片、Word 報告？每次要找檔案都要找半天。
【專案點子：智慧檔案整理機器人】 寫一個 Python 腳本，執行後能自動掃描指定的資料夾，並根據「副檔名」將檔案自動分類：
- .jpg, .png 丟進「移動至圖片資料夾」
- .pdf, .docx 丟進「移動至文件資料夾」
- .mp4 丟進「移動至影片資料夾」
【學習歷程寫作重點】 不要只放程式碼。要在心得中強調：「我發現人工整理檔案很浪費時間（發現問題），因此我利用 Python 的 os 與 shutil 模組自動化這個流程（解決問題），現在我整理桌面只需要 1 秒鐘（量化成果）。」
靈感二：數據分析 —— 別再只會用 Excel 畫圓餅圖
核心概念： 資料視覺化 (Data Visualization)、Pandas 函式庫
適合展現： 數據解讀能力、對特定議題的關注
【痛點場景】 學校的探究與實作課程，大家都在用 Excel 拉圖表，看起來大同小異。如果你能用程式產出更專業的數據分析，質感瞬間不同。
【專案點子：個人記帳/成績分析儀】 能將看似不相關的兩個類別運用 Pandas 分析，並使用 Matplotlib 繪製出清晰明瞭的趨勢圖。
- 分析你的「花費趨勢」：哪個月花最多？都在喝手搖飲嗎？
- 分析你的「成績落點」：哪一科波動最大？
【學習歷程寫作重點】 教授看重的不是圖表多漂亮，而是你的分析觀點。例如：「透過 Python 分析，我發現我的數學成績與睡眠時間呈正相關...」。這證明了你具備數據驅動 (Data-Driven) 的思考模式。
靈感三：網路爬蟲 —— 資訊收集的自動化
核心概念： 網路請求 (Requests)、HTML 解析 (BeautifulSoup)
適合展現： 資訊檢索能力、主動獲取新知
【痛點場景】 你想關注某個議題（例如：最新的颱風動態），但不想每五分鐘就去刷一次網頁。
【專案點子：關鍵字新聞小幫手】 寫一個簡單的爬蟲程式，每天早上自動抓取新聞網站上包含「AI 人工智慧」或「氣候變遷」標題的新聞，並整理成一個清單顯示出來。
【學習歷程寫作重點】 把「非結構化」的網頁內容(HTML)，變成「結構化」的數據(CSV/JSON)。這展示了你懂得利用程式自動化並大量地去獲取外部資訊。但請務必在報告中提到「網站使用規範 (robots.txt)」與「資訊倫理」，表明你知道爬蟲技術的道德邊界，這會讓教授覺得你是一個有觀念的學生。
如何開始你的第一個專案？
你不需要是很厲害的程式設計師才能做這些事。上述的專案，在我們的 [菁英] Python 程式開發班 或 [駭客] APCS 程式升學檢定班 中，都是學員在具備基礎語法後，老師會引導嘗試的方向。
記住一個公式： 好的學習歷程 = 真實的困擾 + 程式的解決方案 + 你的反思
不要為了做而做，去觀察你生活中有什麼「重複、無聊、想偷懶」的事情，那裡通常就是 Python 專案最好的起點。
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