過年期間，偶然跟親戚聊起我最近正在瘋狂測試 AI 工具，興高彩烈地描述我是怎麼用它來生成一些有趣的影片時，突然間被問了一句：「AI 發展的速度這麼快，那小孩未來的學習方向到底是什麼？」
這真是個靈魂拷問，我只能回他說：「雖然 AI 發展得很快，但體制內的變革很慢，等於是兩邊都要兼顧。」
回到家後，我找出庫存的文章，以下都是跟 AI 時代教育相關的內容：
- 〈「選學科不重要了，去好的環境更重要！」AI先驅孔祥重給工作者的建議〉
- 〈當 AI 什麼都會做，人類該培養什麼能力？中研院院士孔祥重：專注這 2 件事〉
- 〈葉日武觀點：AI 的兩面刃─學習神器與教師輓歌〉
- 〈當 AI 成為知識預設值，學術權威正被「模型共識」悄悄取代〉
孔院士的觀點其實跟我先前上傳的影片〈AI 時代下的升學十字路口，一份給國中生父母的未來教育指南〉相似，但他的建議更明確，這可能是因為他還在頂尖學府的第一線教育現場戰鬥有關。
而葉日武教授的觀點則比較接近〈再定義大學教授：AI 時代的學術職涯新賽局〉，看來大家都有同樣的感觸。
至於「模型共識」的問題，我也曾在〈迷霧中的領航者：AI 時代的認知導航與盲區〉探討過，平庸化的陷阱就是集體採用 AI 的隱憂之一。
那我們對於未來 AI 時代的教育跟自我學習該有甚麼新思維呢？ 總結上述所有的參考資料，給出以下四大核心建議：
一、 核心能力轉向：從「解題者」轉為「出題者」
在 AI 輕易就能達到 90 分水準的時代，單純的知識儲備已不再稀缺。
- 問題架構能力： 這是孔祥重院士強調的最重要能力。未來人類的價值不在於給出答案，而在於能精準定義問題，將模糊的需求拆解成 AI 可以執行的系統路徑。
- 系統設計能力： 不再只專注於單一功能的執行，而是要理解整體的運作邏輯，具備「大局觀」與「跨領域整合」的能力，判斷系統的安全性、風險與長期影響。
- 賦予意義與說故事： AI 可以產生資訊，但只有人類能賦予資訊「意義」。培養孩子解釋數據背後的價值、連結人性需求、講述動人故事的能力，是 AI 無法取代的智慧。
二、 累積四種「昂貴」的人性資產
資料指出，家長應刻意引導孩子投資那些 AI 難以模擬、且獲取成本極高的資產：
- 體感資產： 包含實作手感、運動肌肉記憶、藝術工藝。這些是透過肉身與物理世界真實交互產生的智慧。
- 情感資產 ： 如同理心、領導力、解決人際衝突。鼓勵孩子參加校隊、樂團或社團，在真實的人際互動中磨練。
- 信用資產： 在群體中建立的信任感與聲譽。在 AI 生成內容氾濫的時代，「人的信用」將成為最保值的資產。
- 抗壓與韌性： 在極大不確定性與挫敗感下（如博士班的試煉），依然能堅持定義問題並走下去的意志力，這是未來高端人才的分水嶺。
三、 學習策略的典範轉移
面對現行制度與 AI 浪潮的拉扯，應採取更具戰略性的學習方式：
環境優先於學科： 孔院士認為「去好的環境比較重要」。
選擇具備「高人才密度」與「創新氛圍」的環境，讓同儕激發靈感，遠比死守一個特定的熱門科系更重要，因為 AI 會讓各學科界線模糊化。
- 善用 AI 工具，保持批判思考： 學習神器： 將 AI 視為加速器，用來處理重複、低啟發性的練習，爭取時間紅利。
- 對抗「模型共識」： 當 AI 提供預設答案時，要具備追根究底的精神，避免陷入平庸的共識，學習查驗原始脈絡。
- 投資「純體驗」： 越是體制內不考的東西（如體育、冒險、社交），在 AI 時代反而越具有稀缺價值。
四、 家長思維的重塑：重新定義成功
從「找工作」到「解決問題」： 過去的成功是「名校 → 好工作」，但在 AI 時代，這條路可能通向平庸。新的成功圖像是：一個情緒穩定、具備信任感、能與人協作並能利用 AI 解決真實問題的個體。
戰略性脫鉤： 幫助孩子在應對舊有篩選機制（考試）的同時，保持「精神上的獨立」。明白學歷只是「入場券」，而真正的核心競爭力來自於上述的人性資產與系統觀。
總結建議：
未來的教育不應是「與 AI 競爭」，而是「以人為本，以 AI 為槓桿」。家長應放手讓孩子去經歷那些「耗時、費力、有體感」的活動，因為在 AI 效率極大化的世界裡，這些「慢功夫」才是孩子未來最堅實的護城河。
但對於小孩正在面對升學壓力的父母來說，上述的建議好像有點太遙遠了；如果現在告訴一位正為了小孩下週段考而焦慮的家長「要培養系統設計能力」，這聽起來就像是在火災現場討論「熱力學原理」一樣，顯得遙遠且不切實際。
我們得承認一個現實：「窄門」確實存在，而且短期內鑰匙還是握在舊體制手裡。
為了讓建議更具備「可操作性」，我們得把戰場拆解成「體制內生存（拿門票）」與「體制外增值（練肌肉）」。
具體可操作的建議如下：
1. 體制內的「降本增效」：把 AI 當成家教而非作弊工具
既然必須通過考試，目標就是用最短的時間達到目標分數，把省下的時間拿來發展核心能力。
- 操作方法： 教孩子利用 AI 進行「費曼學習法」對話。
- 動作： 讓孩子對 AI 說：「我現在要解釋『氧化還原』給你聽，請你扮演一個嚴格的老師，聽完後指出我理解錯誤的地方，並用一個生活中的例子考我。」
- 目的： 這比死背參考書快 ，且能訓練孔院士提到的「定義問題」與「邏輯架構」。
2. 採取「邊際效用」策略：拒絕無謂的滿分焦慮
- 操作方法： 重新定義「好環境」的錄取線。
- 動作： 如果 90 分就能進那道窄門，就不要逼小孩花額外 10 小時去拼那其實沒什麼意義的 99 分。
- 目的： 在 AI 時代，最後那 5% 的精準度是 AI 的強項，人類的競爭力在於那省下的 10 小時拿去做了什麼「有體感」的事。
3. 每週一次的「真實問題解決」實驗
孔院士說的「定義問題」可以從家裡開始，這不需要額外補習。
- 操作方法： 週末的「AI 專案官」。
- 動作： 這週家裡的家庭旅遊或晚餐去哪吃，交給小孩規劃。要求他使用 AI 工具（如 ChatGPT 或 Gemini），但孩子必須負責：
- 設定條件（Prompt）： 考慮預算、長輩口味、交通時間。
- 驗證真偽： AI 給的餐廳可能倒了，小孩必須打電話或查 Google Map 確認。
- 目的： 這就是最真實的「系統設計」與「問題架構」。
4. 守住「非學科」的最後防線
當升學壓力大時，家長最常砍掉的是體育課或社團 → 這在 AI 時代是戰略錯誤。
- 操作方法： 堅持一項「有挫折感」的長期嗜好。
- 動作： 無論是籃球校隊、樂團或是童軍團，絕對不要因為段考就輕易請假。
- 目的： 資料中提到的「體感資產」與「信用資產」只能在這裡累積。在團隊中處理衝突、面對輸球的韌性，是 AI 永遠學不會、而未來頂尖企業最看重的「高價值資產」。
5. 學習歷程檔案的「降維打擊」
現在的升學制度（如台灣的 108 課綱）其實已經開始納入「多元表現」。
- 操作方法： 累積「作品集」而非「成績單」。
- 動作： 鼓勵孩子把上述解決家裡問題、參加社團的過程，用 AI 輔助整理成有邏輯的專案報告。
- 目的： 當大家都在曬滿分成績單時，一份能說清楚「我如何定義問題、如何協作 AI、如何驗證結果」的檔案，才是進入「好環境」的真正門票。
我們不需要小孩「對抗」體制的窄門，但要教他在擠窄門的過程中，不要把大腦磨成只會填鴨的形狀。
沒有留言:
張貼留言