<!-- reveal: { "slideNumber": true } --> <style> /* 讓頁碼完全置中 */ .reveal .slide-number { right: 50% !important; bottom: 10px !important; /* 調整頁碼與底部的距離 */ transform: translateX(-50%) !important; font-size: 1em !important; /* 放大字體 */ font-weight: bold !important; /* 加粗 */ color: black !important; /* 設定為純黑 */ background: none !important; /* 移除灰黑色半透明背景 */ padding: 0 !important; /* 確保沒有額外的邊框 */ text-shadow: none !important; /* 取消陰影，避免模糊 */ } /* 調整 #### 標題的樣式 (如果需要) */ .reveal h4 { /* 例如：取消預設的粗體，若您想用 <strong> 控制 */ /* font-weight: normal; */ /* 調整字體大小 */ /* font-size: 1.2em; */ /* 調整行距 */ /* line-height: 1.3; */ margin-bottom: 0.5em; /* 調整標題下方間距 */ } </style> <style> /* 建立左右區塊的基本樣式 */ .two-column { display: flex; justify-content: space-between; align-items: center; gap: 2em; } /* 左邊文字區塊 */ .left-text { flex: 1; } /* 右邊圖片區塊 */ .right-image { flex: 1; } .right-image img { width: 100%; border-radius: 12px; box-shadow: 0 0 10px rgba(0,0,0,0.3); } </style> #### <strong>AI時代下的教育發展趨勢：<br>挑戰、機會與人的價值</strong> 國科會 TAIDE 專案小組主責專家群成員 中華民國人工智慧學會理事長 國立中央大學資工系教授 中研院人社中心研究員 臺大語言所合聘教授 蔡宗翰博士 thtsai@csie.ncu.edu.tw 粉絲團 : AI界李白 IG/thread: ai.libai --- #### 研究與實踐 學術研究、 AI 競賽、科普創作、技術落地 #### 個人榮譽與著作 - 台大資工（學士 ~ 博士） - Google Research Award (2023, 2024) - NIH 舉辦之 BioCreative 競賽冠軍 (2021) - BioASQ 國際生醫問答系統競賽冠軍 (2020-23) - 中央大學研究傑出獎 (2020, 2021, 2023, 2024) --- - 第十二屆吳大猷科學普及著作獎青少年科普特別推薦獎、北市圖每月一書、2023 年香港教育城中學教師推薦好讀獎 - 博客來親子教養類∕電腦資訊類暢銷書、「寫給中學生看的 AI 課」作者 - 博客來童書類、電腦資訊類暢銷書、博客來六月選書「寫給小學生看的 AI 課」作者 - 科普影集「我的 AI 神隊友」計畫主持人（環影製作、民視首播） - 天下雜誌 AI 20 --- #### 負責的大語言模型（LLM）專案 - TAIDE 第一期 (2023/4-2024/4) -- 國科會發展的正體中文大語言模型 - EDU TAIDE (2024/5-) -- 華師拍檔：教材生成 -- 國師拍檔：作文批改 -- 行政幫手：公文生成 - 臺鵠開示人文知識探勘系統 (2024/1-) --- #### AI浪潮來襲：教育的現在進行式 * AI 不再是未來式，它正深刻影響著各行各業，當然也包括**教育現場** * 從**學習方式、教學模式、評量方法，到教育目標的定義**，AI 都在促使我們重新思考 * 我們正站在一個需要**重新定義「教」與「學」本質**的關鍵時刻 --- #### 為何教育是AI應用的前線？ * **未來人才需求轉變：** AI 時代更需要批判思考、創造力、協作能力及AI素養 * **優化學習體驗：** AI 有潛力克服傳統標準化教學的限制，提供更個人化的學習支持 * **產業創新契機：** AI 能催生新的教育科技產品、服務與模式 --- #### 國際趨勢一：個人化學習規模化 * **自適應學習：** AI 根據學生程度，動態調整學習內容與節奏 * **智慧內容推薦：** AI 精準推送學生需要的學習資源 * **AI學伴/虛擬導師：** 提供即時回饋、解答疑惑，模擬一對一輔導 * **隱憂：** 數據隱私、演算法偏見、學生過度依賴？ --- #### 國際趨勢二：AI成為教師的智慧助教 * 焦點已從「AI取代老師」轉向 **「AI如何賦能老師」** * **自動化行政：** AI 處理批改、登錄成績等庶務，釋放教師時間 * **高效備課：** AI 協助快速生成教案、簡報、練習題等資源 * **學情分析：** AI 助教師洞察班級與個別學生的學習狀況 * **挑戰：** 教師AI素養、工具易用性、數據解讀能力？ --- #### <span style="color:OrangeRed;">給孩子的關鍵訊息：AI很厲害，但你更棒！</span> * **為何要看AI的弱點？** 避免孩子覺得「AI都會了」而放棄學習 * **動手試試AI的侷限：** * **畫畫看：** 讓AI畫怪圖 (如：六指手) 觀察錯誤 * **聊聊看：** AI真懂你的「難過」嗎？ (缺乏情感) * **問問看：** AI懂「冰淇淋不能蓋房」的常識嗎？ (缺乏經驗) * **你的超能力：** **創意、情感、好奇、智慧**是AI沒有的，要持續學習！ --- #### 國際趨勢三：學習內容走向動態與互動 * **即時生成內容：** AI 可依需求產生文本、圖像、甚至影片，不再只有靜態課本 * **沉浸式體驗：** 結合VR/AR/MR，創造更具互動性的學習場景 * **多模態學習：** 整合聲音、視覺等多感官，豐富學習體驗 * **挑戰：** 內容品質控管、版權問題、開發成本？ --- #### 國際趨勢四：評量方式追求多元與即時 * **超越紙筆測驗：** AI 分析學習歷程數據，進行形成性評量 * **能力導向評量：** 評估解決複雜問題、溝通協作等真實能力 * **即時診斷回饋：** AI 助學生快速找到學習盲點並改進 * **挑戰：** 評量信效度、數據安全、高階思維如何評估？ --- #### 國際趨勢五：重塑關鍵能力 — 人機協作素養 * **人類核心價值凸顯：** AI越強，創造力、批判思考、同理心、溝通協作等能力越重要 * **新興關鍵能力：** * 如何有效應用AI工具？ * 如何下達精準指令（提示工程）？ * 如何判讀AI產出與數據？ * 數位倫理與責任感 * **教育目標轉向：** 培養能與AI協作、駕馭AI解決問題的新世代 --- #### <span style="color:DodgerBlue;">駕馭AI的真正核心：深度專業與熱情</span> * 學會操作AI、問問題只是基本功 * 要讓AI發揮最大價值，關鍵在於**使用者自身在特定領域的熱情與深厚知識** * **有熱情、有專業**，才能： * 提出**有洞見**的問題 * **精準指導** AI 的方向 * **辨識、篩選、優化** AI 的產出 * 缺乏專業基礎，容易被AI誤導，產出平庸甚至錯誤的結果 * **結論：AI時代，『深度學習』與『專業精進』反而更加重要！** --- #### <span style="color:DarkOrange;">台灣教育的挑戰：熱情探索 vs 分數導向</span> * **教育目標之一：** 協助學生找到能**點燃熱情、願意持續投入**的方向 * **高中探索期：** 需要時間與機會去嘗試、體驗不同領域 * **升學制度的影響：** 過度側重分數，可能**壓縮探索空間** * 學生可能 **Overfit (過度擬合)** 在追求學科高分的單一模式 * 導致大學選錯系、失去學習動機的狀況屢見不鮮 * 即使成績優異，也可能**忘記學習本身的樂趣與探索的本質** --- #### 台灣教育現場：機會與挑戰 * **我們的機會：** * 完善的科技硬體基礎設施 * 教育體系對新科技的接受度逐漸提升 * 活躍的學習科技產業，具備研發與創新能量 * **現實的挑戰：** * 城鄉數位落差、資源分配不均 * 多數教師的AI素養仍有待加強 * 改變傳統教學慣性與評量方式的阻力 * 缺乏整合性的AI教育政策與清晰指引 --- #### 挑戰一：不只工程師，更需「AI教育家」 * 借鏡企業經驗：光有技術專家 (I型人才) 不夠 * 教育領域需要**跨域人才 (T型或π型)**： * 懂 AI 技術 * **更要懂教育學、學習心理學、課程設計** * 他們能設計**有效的AI融入教學場景**，並評估成效，知道**何時、為何、如何**用AI促進學習 * **「AI教育設計師」、「AI教學引導者」是當前人才缺口** --- #### 挑戰二：師生AI素養 — 從使用者到批判協作者 * **AI素養 ≠ 會用工具**，而是理解原理、邊界與風險 * **對教師：** * 能**選擇合適AI**輔助教學，而非被工具綁架 * 引導學生**批判性看待與使用** AI 產出 * 應對AI帶來的**教學倫理挑戰** (作弊、偏見等) * **對學生：** * 視AI為**學習夥伴/工具**，非萬能答案機 * 學會**有效提問**，並**判讀回應的真偽與價值** * 建立**負責任、合乎倫理**的AI使用觀念 * **<span style="color:OrangeRed;">(呼應前面) 透過了解AI的侷限，更肯定自身學習與思考的價值</span>** --- #### 挑戰三：避免「為AI而AI」的導入陷阱 <div class="two-column"> <div class="left-text"> <small> * **警惕「清末洋槍隊」現象：** 引進最新AI工具，但教學方法、評量標準、師生角色**仍停留在舊模式** * **目標模糊的導入：** 導入AI是為了提升學習成效？教學效率？教育公平？**目標需明確** * **淪為點綴或負擔：** 若目標不明，AI易變成新奇玩具，無法真正改變學習，甚至增加師生負擔 </small> </div> <div class="right-image"> <img src="https://hackmd.io/_uploads/rJ13nNTCkx.jpg" alt="清末洋槍隊比喻AI導入困境"> </div> </div> --- #### 警訊：整體AI導入可能遭遇瓶頸 (借鏡產業) * 參考AIF調查：台灣整體產業AI化進程緩慢，多數企業仍在初期 * **教育領域的啟示：** 「認知理解」與「實際落地應用」之間可能存在巨大鴻溝 * 技術可行，不代表能在教育現場順利普及 --- #### 警訊：人才與策略是共同痛點 (借鏡產業) * AIF調查指出企業在 **「人才運用」**與**「經營策略」** 上能力嚴重不足 * **反思教育領域：** * 我們有足夠的 **「AI教育人才」** 嗎？ * 我們有清晰的 **「AI融入教育策略」** 嗎？ * 這兩點可能比技術本身更是發展的關鍵瓶頸 --- #### 現實挑戰：教育場域的數據隱私與倫理紅線 * **學生數據高度敏感：** 涉及學習歷程、行為模式、甚至情緒狀態 * **規範必要性：** 「誰擁有數據？」、「如何使用？」需有明確規範與知情同意 * **警惕演算法偏見：** 訓練數據的偏誤可能複製或放大社會不平等，影響學習機會公平 * **迫切需求：** 台灣亟需建立適用於教育場景的AI倫理準則與監管框架 --- #### 台灣學習產業的機會點：整合與創新 * **軟硬整合優勢：** 結合硬體製造力，開發端到端AI教育解決方案 (如智慧教室、AI學習載具) * **內容在地深化：** 開發符合本地文化、課綱需求的AI教材與輔助工具 * **師資培訓藍海：** 提供教師AI素養、教學策略的專業發展課程與顧問服務 * **企業內訓市場：** 利用AI提升企業人才培育效率與個人化體驗 --- #### 迎接AI教育時代：我們可以做什麼？ * **對教育機構：** * 制定**校本級AI教育策略**與倫理規範 * 大力投入**師資AI素養培訓** * 鼓勵**教學現場的AI應用實驗**，營造容錯文化 * **對學習產業夥伴：** * 從「賣工具」轉向 **「提供整合解決方案與服務」** * **貼近使用者(師生)真實需求**設計產品 * **高度重視數據隱私**與演算法透明度 * 探索**永續商業模式**，考量規模化成本 --- #### 給教育者與產業夥伴的關鍵提問 * 如何**有效培訓老師**，使其成為AI時代的賦能者而非焦慮者？ * 如何設計機制，確保AI導入**促進教育公平**，而非擴大落差？ * 如何設計**真正有效的AI學習體驗**，提升學生高階思維，而非僅找答案？ * **<span style="color:OrangeRed;">(包含) 如何引導孩子認識AI侷限，從而激發自身學習動力？</span>** * 學習產業如何與教育現場**建立更緊密夥伴關係**？ * 在快速創新同時，如何**有效管控倫理風險**？ --- #### 未來展望：人機共學，智慧啟迪 * **AI是工具，不是終點：** 應輔助達成更理想的教育目標 * **成功的關鍵仍在「人」：** 教育者的引導智慧、學習者的主動探索、產業的市場洞察 * **走向人機協作 (Human-AI Collaboration) 新模式：** 讓科技服務於「培育全人」的教育本質 --- #### 核心訊息回顧 * **趨勢：** 個人化學習、教師賦能、動態內容、多元評量、人機協作素養 * **關鍵：** 需跨域人才、提升素養（**包含認識AI侷限**）、務實策略、處理倫理隱私、關注成本效益、**維護學生學習熱情** * **機會：** 台灣可在軟硬整合、在地內容、師培服務找到利基 * **根本：** 回歸教育目標，思考AI如何**有效、公平、負責任地**促進學生學習與成長，**並珍視人類獨特的價值** --- #### 結語：擁抱變革，共塑未來 * AI時代的教育充滿**巨大機遇**與**前所未有挑戰** * 需要**跨界對話、開放學習、務實創新** * **特別關注：** 在引入AI的同時，要**巧妙地展示其不足**，讓孩子們，尤其是國小學生，**理解人類智慧與情感的不可替代性**，從而更有信心地投入學習 * 讓我們一起努力，善用AI潛力，共塑更智慧、公平、啟發性的學習未來 --- #### 參考資料 * 本次分享部分觀點參考 AIF 2025 台灣產業AI化大調查 ---  thtsai@csie.ncu.edu.tw 粉絲團 : AI界李白 IG/thread: ai.libai