發展教育社群/推展 AI 教育:修訂版本之間的差異
(→「互聯共生 / 人機協作網絡」對教育現狀的打破:) |
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(未顯示3位用戶所作出之33次版本) | |||
第 10 行: | 第 10 行: | ||
==引言:林立傑== | ==引言:林立傑== | ||
− | AI產業發展與教育趨勢變革 | + | |
+ | #[http://jendo.org/uploadFiles/gogopublic/DEC/8/TAIA0124.pdf AI產業發展與教育趨勢變革] | ||
+ | #[https://youtu.be/2andQjBz9gk?si=igtgJFuLsP3WvaUs AI世代:人機協作自學與創新之道(四版)] | ||
+ | #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 | ||
+ | #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 | ||
+ | #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 | ||
+ | #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 | ||
+ | #重新思考,老師的價值是什麼? | ||
+ | #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 | ||
+ | #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 | ||
+ | #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。 | ||
+ | #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 | ||
+ | #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。 | ||
+ | #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== | ==引言:丁志仁== | ||
#教育最主要的形塑力量,都不在教育系統內部 | #教育最主要的形塑力量,都不在教育系統內部 | ||
#典範轉移,不能靠「準備好=>實施」,只能是「以實施帶動準備」 | #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:=== |
+ | <div style='float:right'><img src='http://jendo.org/uploadFiles/丁志仁/生成式AI對教育帶來的衝擊/投影片8.PNG' width='500' height='281'/></div> | ||
*以工業革命為基底 | *以工業革命為基底 | ||
*#大量生產:工廠 / 產品,學校 / 學生 | *#大量生產:工廠 / 產品,學校 / 學生 | ||
*#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」 | *#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」 | ||
− | *# | + | *#追求「增量」的價值觀,滲透進生活的方方面面 |
*#教育以生成「職業隔間」為目標 | *#教育以生成「職業隔間」為目標 | ||
− | *# | + | *#社會進行高度科層的金字塔化,擅長垂直整合 |
− | *格式化 | + | *格式化 |
+ | *#以學齡 / 年齡為基礎建構學制(學校制度) | ||
+ | *#以國家課綱或州課綱決定學生的學習內容 | ||
+ | *#以金字塔化的大考、期考、月考、小考落實控制與節奏 | ||
+ | *#以分科教材教法訓練教師 | ||
*主要工具箱: | *主要工具箱: | ||
*#學校 | *#學校 | ||
第 28 行: | 第 51 行: | ||
*#教科書 / 考卷 | *#教科書 / 考卷 | ||
*#師培 / 教師 => 「科本」,老師是一種機器零件,可「對調」「更換」 | *#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」。 | 以自然為師。如:人腦與 AI 的「高耗能」。 | ||
+ | #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 | ||
+ | #AI 神經架構搜索(NAS,Neural Architecture Search)<!--參數成長 3.28 倍,耗能成長 23198 倍,後者比前者大 7079 倍。--><br/><img src='http://jendo.org/uploadFiles/丁志仁/生成式AI對教育帶來的衝擊/AI參數量與耗能.png' width='600' height='403'/> | ||
+ | ====(一)改變的走向==== | ||
+ | <table style='border:none;float:right;margin:0.5em 0 0.8em 1.4em;'><tr><th style='border:none;line-height:100%;'><img src='https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/3/33/自主學習課程理念.png/768px-自主學習課程理念.png' width=275 height=275 /></th></tr><tr><th style='border:none;'>自主學習典範的四大元素</th></tr></table> | ||
#大混齡 | #大混齡 | ||
#*年齡學制會被打破 | #*年齡學制會被打破 | ||
− | # | + | #學習者會走向:自主學 / 動手學 |
#*自定義福祉 | #*自定義福祉 | ||
#*才能放寬,斜槓職涯,讓「君子不器」 | #*才能放寬,斜槓職涯,讓「君子不器」 | ||
− | |||
#學習機構:自組識,能演進 | #學習機構:自組識,能演進 | ||
− | # | + | #「網約教育」比重增加 |
+ | #減科層,增網絡,「格式化」再也框不住學習樣態 | ||
#軟課綱 | #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 |
− | # | + | #可能溫和且文明 |
− | # | + | #可能簡單粗暴:教育券 |
− | #* | + | #最可能介於兩者之間 |
− | #* | + | #時機越晚,越被動,越「簡單粗暴」 |
− | #* | + | <!--====(三)五本==== |
− | #* | + | 權本 => 科本 => 校本 => 班本 => 群本(人本)--> |
− | # | + | |
+ | ===三、台灣可以成功改變的原因=== | ||
+ | <div style='float:right'><img src='https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/f/fd/實驗教育與體制學校.png' width='300' height='468'/></div> | ||
+ | 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: | ||
+ | #教育經費編列與管理法 | ||
+ | #實驗教育三法 | ||
+ | #常民政治 | ||
+ | |||
+ | 以教育為支點支持社會的「相變」。 | ||
+ | ==討論紀錄== | ||
+ | ====全班 QA:==== | ||
+ | #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。 | ||
+ | #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 | ||
+ | #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 | ||
+ | #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: | ||
+ | #Ai人工智慧帶來的社會變遷: | ||
+ | #*產業結構不再需要大量人力投入 | ||
+ | #*未來職業能否不被取代、持續存在的關鍵:跨領域、互助合作 | ||
+ | #*實體資源匱乏 | ||
+ | #*#AI跟人類搶有限碳排:本來以為AI會是人類管制碳排的利器,但現在,大型語言模型的碳排非常驚人;遠在AI幫我想辦法降低碳排之前,它已經在跟人類搶有限的碳排。 | ||
+ | #*#如何增加利用AI的效率:回顧人類發展史,人類是腸道長度最短的哺乳類動物。因大腦需要的思緒會消耗大量的熱量,且大腦神經串連與體細胞耗能十分不同。腸道縮短所節省下來的能量給大腦用,透過攝取熟食,讓腸道不需要原本那麼長,就可以吸收足夠的營養。 | ||
+ | #世代落差逐漸加大:跨世代溝通是下一輪教育必須要重視的能力(同溫層太厚) | ||
+ | #*青年世代團結:越晚出生的世代越會遇到必輸的時局 | ||
+ | #盲目相信AI給的答案會不會是種危機? | ||
+ | #*學校沒教:分辨信源性質、訊息正確性 | ||
+ | #AI是否會增強或降低貧富差距 | ||
+ | #*AI打破行業隔間 | ||
+ | #*#重熙定義專業養成 | ||
+ | #*#公共教育的價值逐漸沉沒 | ||
+ | #*搭配AI,加速「群學」成效 | ||
+ | #*#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, | ||
+ | #*#但現在與 AI 見多識廣到難以匹敵的同儕,幫助自己糾錯與「自定義福祉」。 | ||
+ | #*#可以不眠不休,隨侍在側。 | ||
+ | #生成式AI功能延伸的議題: | ||
+ | #*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。 | ||
+ | #*衍生更多「糾錯」和「決策」的需求。 | ||
+ | #*數位溝通與行動,網絡、通路、水平整合 | ||
+ | #*資訊安全與法律 | ||
+ | #*身心健康 | ||
+ | #*公共的治理 / NGO hub | ||
+ | |||
+ | <mwdetails><summary>詳細討論內容:</summary> | ||
+ | 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。 | ||
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+ | 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 | ||
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+ | 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: | ||
+ | #AI 正在跟人類搶有限「碳排」 | ||
+ | #被消費主義推出來的「假需求」「假匱乏」 | ||
+ | #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 | ||
+ | #「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 | ||
+ | #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 | ||
+ | #過去是工作10年可以存房子的頭款,現在可能是存40年 | ||
+ | #以現在有限的工作時段來說,現在的年輕人立於必敗之地 | ||
+ | #越年輕越不願意世代團結 | ||
+ | #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) | ||
+ | #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? | ||
+ | #丁丁回答: | ||
+ | #發問前 | ||
+ | #給予初步解答之後 | ||
+ | #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 | ||
+ | #AI在跟人類搶有限的碳排 | ||
+ | #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。 | ||
+ | #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。 | ||
+ | #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。 | ||
+ | #腸道縮短所節省下來的能量給大腦用。 | ||
+ | #熟食不需要那麼長的長度,就可以吸收足夠的營養。 | ||
+ | #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」。 | ||
+ | #可以不眠不休,隨侍在側。 | ||
+ | #應試練習變得過時。 | ||
+ | #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 | ||
+ | #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。 | ||
+ | #衍生更多「糾錯」和「決策」的需求。 | ||
+ | #數位溝通與行動,網絡、通路、水平整合 | ||
+ | #資訊安全與法律 | ||
+ | #身心健康 | ||
+ | #公共的治理 / NGO hub | ||
+ | </mwdetails> | ||
+ | |||
+ | ====分組二==== | ||
+ | 立傑,文娟,文瑾,繩結,麗淑,carol | ||
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+ | 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? | ||
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+ | 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。 | ||
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+ | 為什麼提問很重要? | ||
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+ | 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。 | ||
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+ | 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。 | ||
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+ | 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。 | ||
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+ | 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。 | ||
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+ | 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。 | ||
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+ | 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? | ||
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+ | 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。 | ||
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+ | 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。 | ||
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+ | 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。 | ||
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+ | 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。 | ||
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+ | 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。 | ||
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+ | 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。 | ||
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+ | 文娟:是否認同學生用AI寫作業? | ||
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+ | 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? | ||
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+ | 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 | ||
+ | |||
+ | 重點整理: | ||
+ | #AI融入教學現場的可能性? | ||
+ | #*適當融入:練習提問、瞭解問題 | ||
+ | #*有正確答案的知識:可以給學生看錯誤的生成式內容,說明AI也會胡說八道 | ||
+ | #*沒有正確答案、詮釋性的科目:作文 | ||
+ | #**作文無法靠「教」就會,如果一直依賴AI給範例、給方向,那會不會久了,愈來愈難跨出寫作的「第一步」? | ||
+ | #如何善用但不依賴AI? | ||
+ | #*如何分辨AI給的資訊正確性? | ||
+ | #*#大人都不見得能分辨 | ||
+ | #*#不是教,而是陪伴小孩 | ||
+ | #*#把學習主動性還給學生 | ||
+ | #AI是否會受演算法影響,提供給使用者他們想聽到的答案? | ||
+ | #*使用者經驗:同一篇問答對話會對系統產生記憶點;但是新的問答對話不會 | ||
+ | <mwdetails><summary>詳細討論內容</summary> | ||
+ | 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? | ||
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+ | 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。 | ||
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+ | 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? | ||
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+ | 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。 | ||
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+ | 亭臻:但像寫作文這件事是不需要真實性的。 | ||
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+ | 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? | ||
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+ | 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。 | ||
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+ | 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。 | ||
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+ | 郁璇:ai會說我們想聽的話嗎?像社群那樣被演算法影響。 | ||
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+ | 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。 | ||
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+ | 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。 | ||
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2024年2月6日 (二) 15:04的最新修訂版本
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
目錄
引言:林立傑
- AI產業發展與教育趨勢變革
- AI世代:人機協作自學與創新之道(四版)
- 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
- 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
- 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
- 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
- 重新思考,老師的價值是什麼?
- 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
- 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
- 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。
- 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
- 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。
- 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
- 教育最主要的形塑力量,都不在教育系統內部
- 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
- 大量生產:工廠 / 產品,學校 / 學生
- 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」
- 追求「增量」的價值觀,滲透進生活的方方面面
- 教育以生成「職業隔間」為目標
- 社會進行高度科層的金字塔化,擅長垂直整合
- 格式化
- 以學齡 / 年齡為基礎建構學制(學校制度)
- 以國家課綱或州課綱決定學生的學習內容
- 以金字塔化的大考、期考、月考、小考落實控制與節奏
- 以分科教材教法訓練教師
- 主要工具箱:
- 學校
- 教室
- 黑板 / 粉筆
- 教科書 / 考卷
- 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」。
- 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
- 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 |
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- 大混齡
- 年齡學制會被打破
- 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」
- 學習機構:自組識,能演進
- 「網約教育」比重增加
- 減科層,增網絡,「格式化」再也框不住學習樣態
- 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
- 可能溫和且文明
- 可能簡單粗暴:教育券
- 最可能介於兩者之間
- 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:
- 教育經費編列與管理法
- 實驗教育三法
- 常民政治
以教育為支點支持社會的「相變」。
討論紀錄
全班 QA:
- 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。
- 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
- 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
- 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:
- Ai人工智慧帶來的社會變遷:
- 產業結構不再需要大量人力投入
- 未來職業能否不被取代、持續存在的關鍵:跨領域、互助合作
- 實體資源匱乏
- AI跟人類搶有限碳排:本來以為AI會是人類管制碳排的利器,但現在,大型語言模型的碳排非常驚人;遠在AI幫我想辦法降低碳排之前,它已經在跟人類搶有限的碳排。
- 如何增加利用AI的效率:回顧人類發展史,人類是腸道長度最短的哺乳類動物。因大腦需要的思緒會消耗大量的熱量,且大腦神經串連與體細胞耗能十分不同。腸道縮短所節省下來的能量給大腦用,透過攝取熟食,讓腸道不需要原本那麼長,就可以吸收足夠的營養。
- 世代落差逐漸加大:跨世代溝通是下一輪教育必須要重視的能力(同溫層太厚)
- 青年世代團結:越晚出生的世代越會遇到必輸的時局
- 盲目相信AI給的答案會不會是種危機?
- 學校沒教:分辨信源性質、訊息正確性
- AI是否會增強或降低貧富差距
- AI打破行業隔間
- 重熙定義專業養成
- 公共教育的價值逐漸沉沒
- 搭配AI,加速「群學」成效
- 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,
- 但現在與 AI 見多識廣到難以匹敵的同儕,幫助自己糾錯與「自定義福祉」。
- 可以不眠不休,隨侍在側。
- AI打破行業隔間
- 生成式AI功能延伸的議題:
- 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。
- 衍生更多「糾錯」和「決策」的需求。
- 數位溝通與行動,網絡、通路、水平整合
- 資訊安全與法律
- 身心健康
- 公共的治理 / NGO hub
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:
- AI 正在跟人類搶有限「碳排」
- 被消費主義推出來的「假需求」「假匱乏」
- 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
- 「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
- 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
- 過去是工作10年可以存房子的頭款,現在可能是存40年
- 以現在有限的工作時段來說,現在的年輕人立於必敗之地
- 越年輕越不願意世代團結
- 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)
- 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?
- 丁丁回答:
- 發問前
- 給予初步解答之後
- 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
- AI在跟人類搶有限的碳排
- 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。
- 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。
- 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。
- 腸道縮短所節省下來的能量給大腦用。
- 熟食不需要那麼長的長度,就可以吸收足夠的營養。
- 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」。
- 可以不眠不休,隨侍在側。
- 應試練習變得過時。
- 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
- 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。
- 衍生更多「糾錯」和「決策」的需求。
- 數位溝通與行動,網絡、通路、水平整合
- 資訊安全與法律
- 身心健康
- 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
重點整理:
- AI融入教學現場的可能性?
- 適當融入:練習提問、瞭解問題
- 有正確答案的知識:可以給學生看錯誤的生成式內容,說明AI也會胡說八道
- 沒有正確答案、詮釋性的科目:作文
- 作文無法靠「教」就會,如果一直依賴AI給範例、給方向,那會不會久了,愈來愈難跨出寫作的「第一步」?
- 如何善用但不依賴AI?
- 如何分辨AI給的資訊正確性?
- 大人都不見得能分辨
- 不是教,而是陪伴小孩
- 把學習主動性還給學生
- 如何分辨AI給的資訊正確性?
- AI是否會受演算法影響,提供給使用者他們想聽到的答案?
- 使用者經驗:同一篇問答對話會對系統產生記憶點;但是新的問答對話不會
詳細討論內容
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。