發展教育社群/推展 AI 教育:修訂版本之間的差異

出自福留子孫
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討論紀錄
分組一
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丁丁、柏璋(職校服務13年、現在在雲林谷坑生態廚師、攀樹教練、體驗教育、政大四梯)、鈴諭
 
丁丁、柏璋(職校服務13年、現在在雲林谷坑生態廚師、攀樹教練、體驗教育、政大四梯)、鈴諭
  
 
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本來是學商的,有學到人力資源管理,談到未來是無人力需求的,跟現在AI的趨勢是符合的。傳統農業社會是需要大量人力,未來不用。
 
本來是學商的,有學到人力資源管理,談到未來是無人力需求的,跟現在AI的趨勢是符合的。傳統農業社會是需要大量人力,未來不用。
  
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#身心健康
 
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#公共的治理 / NGO hub
 
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====分組二====
 
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2024年2月5日 (一) 16:09的修訂版本

活動流程

6:30~7:00 會前聊聊
7:00~7:20 AI產業發展與教育趨勢變革 /林立傑
7:20~7:30 丁志仁
7:30~7:45 全班Q&A
7:45~9:00 分組討論


引言:林立傑

  1. AI產業發展與教育趨勢變革
  2. AI世代:人機協作自學與創新之道(四版)
  3. 未來教室圖像:老師變成引導的身分,AI變成主講人;在AI的協助下,小孩很開心
  4. 比爾蓋茲:這輩子看過兩個最重要的發明,其一是蘋果公司的電腦可以在電腦上畫圖;其二就是人工智慧
  5. 人工智慧會取代勞力密集的工作嗎?比較有可能衝擊的是老師、醫生、律師
  6. 紅杉資本做出的AI產業預測:2030整個人工智慧產業成熟,甚至超越人類。剛好是現在的中學生出社會的年份
  7. 重新思考,老師的價值是什麼?
  8. 不要再去比AI還是人類厲害?因為一定是前者,他是二十四小時不間段的學習。就像你不會去跟汽車比誰跑得比較快,而是學習怎麼開車
  9. 不讓專業被取代、淘汰:學習善用人工智慧工具
    • 人類無法被取代:學習力、創造力、系統思考
  10. 清華大學王道維教授:從過往【教師=>學生】單向的學習,數位時代應該更新成教育者,學習者研究者圍繞著虛擬知識,動態的學習,並且在不同領域間轉換。
  11. 未來的學生圖像:在個人的時間與人工智慧學習,在課堂上與教師一同討論
  12. 創新發明故事:莊子
    • 村民天氣冷的時候把草藥塗在手上,可以繼續進行生產;有一個商人來把這項技術買走,並且推廣到別的國家,結果該國把這項藥草技術運用在軍事上,把原來的國家滅了。
  13. 協會在高中的課程:人工智慧,系統思維的培養
    • 用易經來教導系統思維
    • 用無人機帶動孩子的學習興趣,把AI當成終身學習的夥伴

引言:丁志仁

  1. 教育最主要的形塑力量,都不在教育系統內部
  2. 典範轉移,不能靠「準備好=>實施」,只能是「以實施帶動準備」

一、「科層暨市場體制」下的近現代公共教育:

  • 以工業革命為基底
    1. 大量生產:工廠 / 產品,學校 / 學生
    2. 教育的末端目標是人民的兩大品質:提供有用的生產力;易洗腦的消費者,必須讓「君子成器」
    3. 追求「增量」的價值觀,滲透進生活的方方面面
    4. 教育以生成「職業隔間」為目標
    5. 社會進行高度科層的金字塔化,擅長垂直整合
  • 格式化
    1. 以學齡 / 年齡為基礎建構學制(學校制度)
    2. 以國家課綱或州課綱決定學生的學習內容
    3. 以金字塔化的大考、期考、月考、小考落實控制與節奏
    4. 以分科教材教法訓練教師
  • 主要工具箱:
    1. 學校
    2. 教室
    3. 黑板 / 粉筆
    4. 教科書 / 考卷
    5. 師培 / 教師 => 「科本」,老師是一種機器零件,可「對調」「更換」
  • 教育界陳說的「故事」與「教育現場的事實」有一定落差,不是一回事。

二、「互聯共生 / 人機協作網絡」對教育現狀的打破:

以自然為師。如:人腦與 AI 的「高耗能」。

  1. 大腦平均佔人體總重量的2%,但卻能消耗掉人體內20%的能量
  2. AI 神經架構搜索(NAS,Neural Architecture Search)

(一)改變的走向

自主學習典範的四大元素
  1. 大混齡
    • 年齡學制會被打破
  2. 學習者會走向:自主學 / 動手學
    • 自定義福祉
    • 才能放寬,斜槓職涯,讓「君子不器」
  3. 學習機構:自組識,能演進
  4. 「網約教育」比重增加
  5. 減科層,增網絡,「格式化」再也框不住學習樣態
  6. 軟課綱
    • 不變:讀寫算,資訊(人機協作),科學,跨群溝通的文化能力(跨代溝通)
    • 變:

(二)典範轉移一定會發生

看怎麼發生

  1. 可能溫和且文明
  2. 可能簡單粗暴:教育券
  3. 最可能介於兩者之間
  4. 時機越晚,越被動,越「簡單粗暴」

三、台灣可以成功改變的原因

討論「典範轉移」式的改變,最忌「用新工具套在舊系統上」,如:電子書包。


台灣按對三個鈕:

  1. 教育經費編列與管理法
  2. 實驗教育三法
  3. 常民政治

以教育為支點支持社會的「相變」。

討論紀錄

全班 QA:

  1. 請問立傑老師,授課時用AI當小老師,師生比如何配置?
    • 25人,一位老師,一位助教。
    • 小朋友數位能力很強,解釋後都很容易上手。
    • 讓小朋友知道CHATGPT是他的小老師,以後遇到問題都可以使用這個工具。
    • 是一個很好的Q的過程
    • Chat GPT給出不是很好的答案時,是一個很好的反思的練習(R)。
    • 需要有真人回饋的部分,才能進入反思的歷程。
  2. 現場配置弱勢同學拿著手機個別根生成式AI互動,還是用電腦?
    • 現在各校都有平板
    • 教系統知識很容易在課堂上出現,但是問答在傳統的課堂卻很難練習;因此生成式ai可以幫助小孩練習
  3. 在課堂流程哩,是否會有同學間相互分享和生成式ai的問答,不然學生怎麼反思?
    • 覺得提問和反思非常重要
  4. 今天和CHATgpt互動:請用pbl方法設計sdgs裡終結貧窮的指標,來設計一份教案,並以表格方式呈現
    • 系統表示無法以表格呈現,但可以用文字描述
    • 訓練學生怎麼問問題,問對了、問不對。

分組一

丁丁、柏璋(職校服務13年、現在在雲林谷坑生態廚師、攀樹教練、體驗教育、政大四梯)、鈴諭

重點整理:

詳細討論內容: 本來是學商的,有學到人力資源管理,談到未來是無人力需求的,跟現在AI的趨勢是符合的。傳統農業社會是需要大量人力,未來不用。


在經濟學討論的是資源的這一塊,會是一個悲觀的狀態,例如缺糧、缺礦…


回到鄉村之後,簡單的生理需求,並不覺得匱乏的很恐慌


餐飲科在6年前是直接被列為收編的單位,但6年來有很多師資投入。這是蠻值得思考討論的。


未來有很多職業、職位,有沒有存在的價值?


跨領域、互助合作,是未來的這個職業能否存在的關鍵


目前在教學現場,喜歡帶學生探討飲食文化,台灣是一個移民國家,正在走入新的世代,新的移民文化,


實體資源匱乏:

  1. AI 正在跟人類搶有限「碳排」
  2. 被消費主義推出來的「假需求」「假匱乏」
  3. 多世代被壓縮在同一個時期 => 下一輪的教育必須要重視的能力:跨世代溝通(同溫層太厚) / 跨世代放棄溝通
  4. 「教會孩子問問題」 vs 「教會孩子答試卷」=> 少子化 / 應試教育的需求就會越低
  5. 青年世代團結:越晚出生的世代越會遇到必輸的時局,越小一輩越覺得生活仄逼
  6. 過去是工作10年可以存房子的頭款,現在可能是存40年
  7. 以現在有限的工作時段來說,現在的年輕人立於必敗之地
  8. 越年輕越不願意世代團結
  9. 消除不同區域間的差異才能促成(柏璋)落差不是存在世代之間,而是存在區域之間。資訊量刺激不同。

世代交替的例子(柏璋)

  1. 童軍大露營,過去如果出去的小隊迷路了,會不容易回來。現在手機很方便,比較容易回來(野外追踪活動),這中間之有7年的差距。

給予答案的反面可能是負面的,一味的相信AI給的答案,會不會是另外一種危機?會不會AI也給錯答案,我們也思考錯方面?

  1. 丁丁回答:
  2. 發問前
  3. 給予初步解答之後
  4. 分辨信源性質與訊息正確性的技能,卻比過往更為重要。但目前課綱、教學沒有教
  5. AI在跟人類搶有限的碳排
  6. 本來以為AI會是人類管制碳排的利器,但一年以來發現,大型語言模型的碳排非常驚人。
  7. 遠在AI幫我想辦法,教我降低碳排之前,它已經在跟人類搶有限的碳排。
  8. 回顧人類的發展史,人類是腸道長度最短的哺乳類動物。因大腦需要大量的熱量,思緒或策略耗能十分驚人。大腦神經串連與體細胞耗能十分不同。
  9. 腸道縮短所節省下來的能量給大腦用。
  10. 熟食不需要那麼長的長度,就可以吸收足夠的營養。
  11. 如何增加AI更有效率的利用

提問:AI會增強或打破貧富差距?

    • 重要觀點和提問:
    • AI 敲掉「行業隔間」:傳統公校的教育目標之一。就是用漫長的時間去訓練學生掌握一組行業隔間的知識與技術,以謀得日後職場安身立命的保障。但熟悉人類語言的生成式AI,一夕之間把「行業隔間」敲掉了九成以上,還導致十八世紀以來盛行於全球的近代公共教育體系目標與方法,大幅「錯置」。不處理,公共教育對社會將變成如同雞肋:食之無味、棄之可惜。
    • 加速「群學」:對自主學習典範來說,群學一直是這個學習生態中的核心元素。在生成式AI達到可實用之前,群學只能透過和另一群(或一位)自然人形成微社群,讓自己能進入討論模式。但現在:

與 AI 進入討論模式 見多識廣到難以匹敵的同儕,幫助自己糾錯與「自定義福祉」。

  1. 可以不眠不休,隨侍在側。
  2. 應試練習變得過時。
  3. 分辨信源性質與訊息正確性的技能,卻比過往更為重要。=> 近未來數位公民,重點訓練
  4. 大幅縮短從提問到初步解答的時間,但提問之前與得到初步解答之後 ,更重要。
  5. 衍生更多「糾錯」和「決策」的需求。
  6. 數位溝通與行動,網絡、通路、水平整合
  7. 資訊安全與法律
  8. 身心健康
  9. 公共的治理 / NGO hub

分組二

立傑,文娟,文瑾,繩結,麗淑,carol

對於立傑的引言,大家有同意、不同意或不清楚的觀點?

文娟:因為有提到協會跟高中合作,在課堂上把ai擬作老師,那欲這種方式在課堂上,學生的思辨能力與提問能力有什麼變化?

立傑:由於我們只有八堂課,六次上課每次兩到三小時,總共十八小時。不敢說有太大的變化,但有三種啟發。其一是認識到人工智慧是很好的助理,一個諮詢意見的管道;第二,人的創意是無限的。ai將來會很厲害,但是創意是我們能駕馭ai的關鍵;第三,想跟同學說,這個世界是一種系統。不管喜歡或不喜歡,都由不同的布建組成系統。因此如何了解系統並面對問題。我講的這些在高中課堂裡不會教,但是很重要,因此用這十八個小時填補這部分。

為什麼提問很重要?

文娟:我喜歡問問題,我覺得這就是好奇地展現。有提問才有下一步的動作。我自己感覺體制教育,我自己的孩子國高中是在家自學,為什麼不去公立高中,因為體制的教育無法保持好奇心。僵化的教育長期參與後,會影響到方方面面。教育如果要改革,教孩子[提問的能力]非常重要。

繩結:我也同意提問力的重要性。想回饋:理想的狀況,人工智慧可以在教室裡也成為學生的助手。但是在達到理想的畫面時,這個過程也需要設計。學生能不能也對ai給的答案有批判思考?我在實驗學校教書,那我有時候會想到體制學校,可能相對沒有那麼多空間,不曉得林先生有沒有辦法也讓體制學校的教育現場改善。要嘛可以引進科技工具,更加培養學生的提問能力、學習興趣;或是能否讓考試減量。

立傑:我們的教育很重視效率和效果,在這樣的前提下,就很不喜歡問問題這件事。很多人都治到提問和反思重要,但很少人坐到。那這件事可不可以先讓人工智慧來做?基本功的套裝知識還是在課堂上,但是提問和反思可不可以來ai做?我相信很多新創公司已經在開發人工智慧的輔導系統,如果有這種系統可以更大提升活用人工智慧。但由於現在產品還沒問世,因此我們主要的課堂流程還是掌握在老師手中。

繩結:希望未來協會也有課程,是教老師如何用ai引導學

立傑:張博士出了一筆錢,來讓台灣學校的現場老師也開始培養ai協作的能力出了一筆錢,來讓台灣學校的現場老師也開始培養ai協作的能力,那所以我們也跟他合作,現在現場的老師,有些是熱情擁抱人工智慧,有些人焦慮,有些人霧裡看花。張博士雖然是創業家,又是名校畢業,但是他回想自己的歷程,覺得最重要的還是創新、系統思考這些能力。

繩結:雖然說這些種子是短暫,可以廣泛到其他學校;納希望這種系統思考的能力也能深化,給不同的老師。

立傑:先從學生開始是,一些師範體系的老師,相對比較難改變;但是像2/15號是全國備課日,有收到很多是給老師的講座邀約。

一直在挑戰老師的問題:AI這麼厲害,那人類老師該用什麼態度面對?

文娟:覺得AI也許可以節省老師的備課時間;另一個是教育部課綱的設計,要與時俱進。因為他們當時設計的課綱,AI還沒那麼盛行。那人工智慧其實可以運用在各種產業上,有個史丹佛的教授說,人工智慧可以讓中小企業,運用演算法預測今天應該準備多少原物料來製作產品。那協會這邊如何透過對產業的觀察,影響教育部在制定課綱時,也融入一部分AI的內容。

立傑:愛人的能力,助人能力為何重要?如果不看這些能力,全世界科技發展最好的是北韓,因為他們可以用工廠不斷生產武器。可是北韓不會是我們公認幸福的國家。那為什麼美國是現在引領AI發展的國家?因為它不像北韓,是為了某個目的去發展。

文娟:我覺得我們現在的課綱,立意非常好,但現場落實非常不好。我有幾個高中的學生,跟我分享因為他們的生活,還是圍繞在考大學,學生在學校學習,不是您剛剛講的。這個制度設計是有問題的。我有個學生,他的史地分數非常好,但是數學很不好,他去問數學好的人,對方只回沒有呀我就是這樣學的。所以他說他以後也不想教史地不好的人。如果我們的教育只是為了讓孩子彼此堤防,變成競爭者,那這個教育是很有問題的。今天檢驗一件事情如何學會,很多時候可以看他能不能教別人,但是如果他擔心的是教別人以後,多了一位競爭對手,那就是有問題的。

立傑:您提到的這個廠景我印象很深刻。吳思華前部長上任前,有十幾位校長請他吃飯,在吃完後,我問:在座的校長,請問妳們的小孩在那裡讀書?那裡至少有一半的校長,小孩是送到國外去。我跟部長說,您看,這裡有一半的校長都把小孩送到國外去,可以想見我們台灣教育的問題。但是回過來說,我們的體制就是一套機器,它的目的是可以讓大家上軌道,所以我也不確定整個體制的改善怎麼做。

文娟:大學端還是要做些改變,怎麼樣讓最終端改變後,影響到國高中階段。以大學這塊來講,美國大學不怕你來念,你念不好就不怕把你當掉。我孩子在申請美國的大學時,要申請的是學業成績總平孩子不是很喜歡唸書,但是他很喜歡參加課外活動,但是他很喜歡參加課外活動,所以他的綜合能力和語言能力加起來,還是讓他可以去念很不錯的大學。那台灣的大學現在還是以學業成績為主要的錄取條件,那現在大部分的小孩不是補習就是家教。

繩結:我是剛畢業,在我最後一年的師培時,有發現一些大學的系所有特別運用特殊選材,可以看到不同的學習歷程的學生,但這僅限於有心的老師。

立傑:台灣的大學現在分成三大類,國立大學,私立大學與技職體系。那私立大學現在最擔心的是生源不夠;那國立大學可能比較難改變,畢竟口碑在那邊,招生來說相對沒有私立大學那麼緊迫,因此不一定會想要改變。

繩結:有學生在入學後才忙著轉系休學,因為這個科系跟它們原本想的不一樣。們原本想的不一樣。所以國立學校的教授它們也會有困擾,要看每個學校。而且不同學校有不同的招生策略。

文娟:是否認同學生用AI寫作業?

立傑:李芬芬教授,用AI可以確保六十分。換句話說就是在六十分以上發展,而不是二十或三十分。所以我覺得禁止不了,那為什麼一定要強制?

立傑:大家講得我都同意,那就是在強調,政府和政策是一部機器。那AI的問世,可以去處理一些我們現在處理不到的事,例如有沒有可能用人工智慧幫助中學生進行生涯探索?並且如何不要只是運用效率效能的方式作評量?這可能會更好一點。

分組三

芸伍、蕭郁璇、亭臻

芸伍:我是振鐸學會的工作人員,未來也有興趣投入教育,在chatGPT剛出現的時候(還在胡說八道的時候)就有在關注,到現在也發現可以運用在程式註解、解釋的方面,很期待未來的發展。

郁璇:在教育現場工作,三峽的小草書屋製作教案,針對脆弱家庭、高風險的孩子製作教案。 AI不過度依賴,但是個幫忙的工具。真的很像人,會綜合前面幾次的討論,再生出更深入的討論,如果遇到問題覺得可以善用科技詢問他。像是假資訊也可以善用科技。問AI「過給的資訊是真的嗎?」他回答不是百分之百但是是從網路的大數據出來的。

亭臻:本來有點猶豫要不要參加論壇,身為文字工作者,面對AI和chatGPT的出現、同時看見任的依賴性越來越強卻無意識的時候,會擔心會不會影響整理、收集資訊的能力,或自己獨立思考的能力。 所以面對教育目前的趨勢心中感到有點矛盾。意識到下一代(現在的學生)對chatGPT的依賴性非常強,自己其實並不很樂見這樣的事發生,擔心人類會過度依賴或變得懶得思考。

芸伍:不管是哪個AI一定有局限性,會屏蔽某些東西。 覺得AI有可能帶入教學的可能性嗎?

郁璇:自己蠻想這樣做,科技的發展是勢必的,善用科技是好的,但不是依賴科技。體制內的孩子來到我這邊,有位六年級的孩子享用AI寫寒假作業,我回答自己的感受比AI寫出來的更重要。可以適當的加入,像是練習要怎麼提問、理解問題,邏輯或概念會比較完整。要融入aI可能需要更長其的時間跟方法。

亭臻:身為教育工作者,要怎麼帶領學生在善用跟依賴科技之間取得平衡?

芸伍:以前曾用錯誤的例子給學生看ai在胡說八道,證明ai不是萬能的,可以靠他產出東西但不一定真實。

亭臻:但像寫作文這件事是不需要真實性的。

芸伍:以前有個東西叫「唬爛產生器」,產生一堆沒內容的東西,但ai是產生有內新的東西,我要怎麼分段,可不可以給我一點方向或例子去思考。感覺可以用引導的方式去協助學生了解我該如何做?

亭臻:但像我們這個時代寫作文是不回有人給你一些例子或方向的,我們也是自己產出來。這樣未來沒有ai他們會不會就不會跨出第一步,因為沒有人教過也沒有自己做過。擔心分不出善用跟依賴的差別。

郁璇:問孩子人工智慧的好壞處在哪?以他們角度去看。不是百分之百去相信ai的產出,可以試著在現場跟孩子一起做這件事。大人都不一定分辨得出來,都是考驗,所以或許可以陪著孩子一起討論,可以問問題、舉反面例子等一起去面對這件事。如果因為擔心而不讓他們使用,但有天他們必然會接觸到,沒有在大人的引導下反而容易讓孩子過度相信ai。

芸伍:我滿同意郁璇這部分的發言,不管是AI,甚至是暴力、霸凌、健康教育等等領域,陪伴總比禁止好。 針對AI的假訊息問題,我覺得判斷還是要拉回我們自己,把學習主動性還給學生,讓學生去了解如何提問、如何判斷。 在未來資訊公司一定會盡量避免假訊息,但依然很難避免,這就成為教育工作者的課題,要怎麼確認資訊來源。尤其大家同溫層厚,演算法讓我們只看見自己想看的東西,去解釋或辨認真偽變的更加困難,必須更加認真面對。

郁璇:ai會說我們想聽的話嗎?像社群那樣被演算法影響。

芸伍:目前需要一些提問詞特別要求,例如:請扮演一個XX角色下指令。 亭臻:我覺得目前不會,不會像siri那樣。

芸伍:ai會去記憶同一篇的東西,但下一篇要重新開始,他會忘記自己要扮演什麼。蠻多人嘗試過。