檢視教育再公共化聯盟/終身彈性學習的原始碼

[[分類:教育再公共化聯盟]]
<div style='float:right'><img src='https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/5/59/彈性學習網絡.svg' width=370 height=224 /><br/><img src='https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/9/96/彈性學習網絡-上位節點.svg' width=370 height=211 /><br/><img src='https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/9/99/傳統教育下學校如城堡.svg' width=370 height=280 /><br/><img src='https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/6/63/自主學習典範下世界如資源海洋.svg' width=370 height=388 /></div>
===一、第一節點，大學增加學習彈性===
====(一)共同性建議：====
#重組節奏很快、與社會打成一片。改善大學「只想訓練學者」。
#如果可以，讓：教育部、經濟部、勞動部三個部會合作。
#開門辦教育：從社會取得大量、多元地陪伴學生的資源。

====(二)針對政大建議：====
#分兩步驟打造「實驗學院」：
#*第一步驟：找 100 位同學，發展 10 個「試行學程」，同時建立更輕快的「學程審核中心」，更快重組出新的學程。由政大大二以上的學生參加。
#*依試行結果，向教育部申請學院，審核員額，聘請人員。由特殊選才加上政大大二以上的學生參加。
#在三個面向上發展 10 個「試行學程」。
#向下滲透一般的技術高中與實驗教育的高中部，形成其他大學沒有的 Know How ，如悠遊台中學與桃園實驗教育 3.0 
#增加政大「特殊選才」招生與進修部招生。未來可佔 100 位同學的一半。
#兩年的副學士制度，終身保留回大學修完學士的權利。
#擴大學生輔系雙修免申請，且雙修生可當教師員額計算基礎。
#試行「課證合一」(學歷與工作資歷可交流換算)制度(參考澳洲的 TAFE) 。
#Stanford 2025：自定節奏的學習、能力轉軸、意義學習。
#USR 再擴大與外延。
#鼓勵大學收國際生(僑外生)。
#大一新生行動學習。

===二、上位節點：===
*種籽成員：
*#謝國清，教育再公共化聯盟召集人，社區大學全國促進會常務監事
*#丁志仁，教育社運老兵
*#柯穎瑄，社區大學全國促進會議題組組長
*#陳健一，台灣土地倫理協會秘書長、社大講師
*#邱星崴，地方創生工作者、苗栗老寮Hostel創辦人
*#彭仁鴻，行政院青年諮詢委員會、宜蘭「厝邊」工作室負責人
*#劉建成，Alpha Team 骨幹份子、臺灣大學 D-School 組長
*#吳宇倫，iPower 骨幹份子、待定向青少年服務者
*#閉恩濡，交通大學百川學士學程(不分系)學生、本案協調層與執行層實務支援
*:期待政大友人的加入
*目標：
*#建立一個 NGO hub 連結未來的「青年彈性學習網絡」
*#上述的 NGO hub 具「青年的主體性」，可以平衡文官科員，但大家又會買單
*#實現第一輪的「青年的學習需求調查」
*#將「青年彈性學習網絡」的觀念，推入「教育治理」的「雷達視野中心」
*以簡則治理，上位節點不申請成為法人，但成員可以是法人
*在學歷與證照之外，建立節奏更快的「學習歷程」系統：具有準永久性與不可竄改性
*補助跨校的學習媒合平台
*上位的青年陪伴/治理網絡，須有「青年主體性」與「青年承擔性」，不能淪為靠么與巨嬰
*繼續支持甚至擴大青年就業就學方案；政策上推動青年的出國短期游學計畫

===三、終身節點：===
#打造以青年為主要客群的新型社大。
#籌開辦三個區塊五個課程，形成核心之後，再逐步疊加上去
#一半社大以外的人，一半從各社大抽工作人員中最有學習傾向者
#不是真的實體社大，是一個跨社大的專案計畫
====(○)2030 近未來====
'''第一個衝擊：生成式 AI'''
#OpenAI 公司在 2022 年 11 月 30 日發布 ChatGPT (GPT-3.5) 之後，又在2023年3月14日發布 GPT-4 ，預計2023年第四季要發布 GPT-5 。
#文字生成圖照(Text to Image)，如 Stable Diffusion 、 Midjourney AI 、 DALL·E 2。
#以文字或圖照生成免版稅音樂，如 Mubert 。
#高階圖像蒐尋匹配(卷積神經網絡 CNN＋自然語言處理 NLP)，Google 、 FB 、 IG …
#文本自動生成影片，如剪映。

'''對教育的衝擊：'''
#大幅降低普通人使用 AI 門檻，因為 AI 能解讀人類的自然語言，所以許多訓練變得過時，尤其像雙語國家政策中的許多經費投資，其實用意義一夜就打水漂了。
#大幅縮短從提問到初步解答的時間，單一自然人如果不使用生成式 AI ，在效率上根本無法和使用生成式 AI 的人匹敵。
#但衍生更多「糾錯」和「決策」的需求，所以最佳組合不是單一自然人搭配生成式 AI ，而是「自主學習群學」搭配生成式 AI 。這方面體制學校毫無知識與技能儲備。


振鐸四月開始會有主題為「自主學習 2.0」四個月的組課，進一步探討加入生成式 AI 這個元素之後，「自主學習典範」會變成什麼樣子？