教育再公共化聯盟/終身彈性學習:修訂版本之間的差異

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<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>
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===一、第一節點,大學增加學習彈性===
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====(一)共同性建議:====
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#重組節奏很快、與社會打成一片。改善大學「只想訓練學者」。
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#如果可以,讓:教育部、經濟部、勞動部三個部會合作。
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#開門辦教育:從社會取得大量、多元地陪伴學生的資源。
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====(二)針對政大建議:====
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#分兩步驟打造「實驗學院」:
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#*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。
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#*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。
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#在三個面向上發展 10 個「試行學程」。
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#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
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#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。
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#兩年的副學士制度,終身保留回大學修完學士的權利。
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#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。
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#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) 。
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#Stanford 2025:自定節奏的學習、能力轉軸、意義學習。
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#USR 再擴大與外延。
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#鼓勵大學收國際生(僑外生)。
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#大一新生行動學習。
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===二、上位節點:===
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*種籽成員:
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*#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
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*#丁志仁,教育社運老兵
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*#柯穎瑄,社區大學全國促進會議題組組長
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*#陳健一,台灣土地倫理協會秘書長、社大講師
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*#邱星崴,地方創生工作者、苗栗老寮Hostel創辦人
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*#彭仁鴻,行政院青年諮詢委員會、宜蘭「厝邊」工作室負責人
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*#劉建成,Alpha Team 骨幹份子、臺灣大學 D-School 組長
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*#吳宇倫,iPower 骨幹份子、待定向青少年服務者
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*#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
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*:期待政大友人的加入
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*目標:
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*#建立一個 NGO hub 連結未來的「青年彈性學習網絡」
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*#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
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*#實現第一輪的「青年的學習需求調查」
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*#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」
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*以簡則治理,上位節點不申請成為法人,但成員可以是法人
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*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
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*補助跨校的學習媒合平台
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*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
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*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
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===三、終身節點:===
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#打造以青年為主要客群的新型社大。
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#籌開辦三個區塊五個課程,形成核心之後,再逐步疊加上去
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#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
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#不是真的實體社大,是一個跨社大的專案計畫
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====(○)2030 近未來====
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'''第一個衝擊:生成式 AI'''
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#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 。
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#文字生成圖照(Text to Image),如 Stable Diffusion 、 Midjourney AI 、 DALL·E 2。
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#以文字或圖照生成免版稅音樂,如 Mubert 。
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#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 …
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#文本自動生成影片,如剪映。
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'''對教育的衝擊:'''
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#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。
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#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。
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#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。
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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?

2023年5月8日 (一) 15:06的修訂版本




一、第一節點,大學增加學習彈性

(一)共同性建議:

  1. 重組節奏很快、與社會打成一片。改善大學「只想訓練學者」。
  2. 如果可以,讓:教育部、經濟部、勞動部三個部會合作。
  3. 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:

  1. 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。
  2. 在三個面向上發展 10 個「試行學程」。
  3. 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
  4. 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。
  5. 兩年的副學士制度,終身保留回大學修完學士的權利。
  6. 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。
  7. 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) 。
  8. Stanford 2025:自定節奏的學習、能力轉軸、意義學習。
  9. USR 再擴大與外延。
  10. 鼓勵大學收國際生(僑外生)。
  11. 大一新生行動學習。

二、上位節點:

  • 種籽成員:
    1. 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
    2. 丁志仁,教育社運老兵
    3. 柯穎瑄,社區大學全國促進會議題組組長
    4. 陳健一,台灣土地倫理協會秘書長、社大講師
    5. 邱星崴,地方創生工作者、苗栗老寮Hostel創辦人
    6. 彭仁鴻,行政院青年諮詢委員會、宜蘭「厝邊」工作室負責人
    7. 劉建成,Alpha Team 骨幹份子、臺灣大學 D-School 組長
    8. 吳宇倫,iPower 骨幹份子、待定向青少年服務者
    9. 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:
    1. 建立一個 NGO hub 連結未來的「青年彈性學習網絡」
    2. 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
    3. 實現第一輪的「青年的學習需求調查」
    4. 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:

  1. 打造以青年為主要客群的新型社大。
  2. 籌開辦三個區塊五個課程,形成核心之後,再逐步疊加上去
  3. 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
  4. 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

  1. 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 。
  2. 文字生成圖照(Text to Image),如 Stable Diffusion 、 Midjourney AI 、 DALL·E 2。
  3. 以文字或圖照生成免版稅音樂,如 Mubert 。
  4. 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 …
  5. 文本自動生成影片,如剪映。

對教育的衝擊:

  1. 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。
  2. 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。
  3. 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?