夏肇毅觀點:升學不再痛苦,讓區塊鏈技術與AI教學機器人造就智慧學校

2019-08-20 05:50

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前一陣子指考放榜,因為大學指考錄取比率逐年縮減,部分頂尖大學甄選招生比率都早已超過7成、指考分發不到3成,有的系不到4%,引起大家一陣討論。圖為指考教室。(資料照,顏麟宇攝)

前一陣子指考放榜,因為大學指考錄取比率逐年縮減,部分頂尖大學甄選招生比率都早已超過7成、指考分發不到3成,有的系不到4%,引起大家一陣討論。圖為指考教室。(資料照,顏麟宇攝)

前一陣子指考放榜,因為大學指考錄取比率逐年縮減,部分頂尖大學甄選招生比率都早已超過7指考分發不到3,有的系不到4%,引起大家一陣討論。學校不斷提高申請招生名額的結果,也出現「女兒考上成大爸爸自爆自傳我寫的」,「60滿級分建中生落榜哭1小時...5建中生要考指考」的新聞。這些事情每年不斷發生,根結就在於一兩次的測驗無法隨時正確的評量學生的學學習成果。同時大班式的集體教學,讓中後段學生從小學二三年級,起就不再進步而放棄學習。因為有了斷點,後面就再也接不上了。個人認為發展AI教學機器人,以客製化的個人教學進度,能讓每個人終生都能順利學習。若再用區塊鏈將學習成果公正紀錄起來,則可以解決考招遺憾。

AI教學機器人

知識有分記憶型,理解型,練習型,自由發揮還有推理型等不同分類。在先什麼知識都不教的狀態下讓大家去憑空想像,就是自由發揮型。比如繪畫,提供蠟筆與圖畫紙,然後指定題目,就讓學生自由發揮創意來畫圖。或者像是舞蹈,在一個空間裡播放音樂,讓學生隨自己的意念來擺動身體,這個就是自由創意式的舞蹈教學。而記憶性知識傳授的教學法,基本上就是講解,複習與測驗的方式。事先設定好必須記住的知識單元,然後就重複這個方法,直到所有的單元都計入學生的腦袋中為止。

教學機器人的任務就是重複執行演示,練習,複習以及測驗的基本的學習過程。之前提過人腦的小抄大腦模型「複製小抄大腦,讓金融科技搭起人工智慧塔」,這模型把這些知識片段比喻成一張小抄,小抄裡面紀錄著這個知識片段的內容。何如果讓電腦去模擬人腦的運作來了解知識及處理知識,則要把這個小抄轉變成一個知識處理器讓電腦去執行。所有的處理器連在一起後就變成和知識處理網路,希望它未來可以像人類一樣的處理知識。每一個片段的知識單元,就有一些先備知識單元當成它的輸入點。而這個知識單元輸出也有可能是其它知識單元的輸入點。將所有的知識單元全部展開,就有點像是類神經網路的架構。只是其中有許多孤島,它們不和別人連接。也可能是斷點,連到這邊就沒有了。

AI,人工智慧,示意圖。(取自pixabay)
教學機器人的任務就是重複執行演示,練習,複習以及測驗的基本的學習過程。之前提過人腦的小抄大腦模型「複製小抄大腦,讓金融科技搭起人工智慧塔」,這模型把這些知識片段比喻成一張小抄,小抄裡面紀錄著這個知識片段的內容。(示意圖,取自pixabay)

學習的路徑,也就是學習的次序很重要。如果你在學一個知識單元時,它的先備能力知識單元你都不會,那麼你學了之後還是一個死知識,只是硬背起來,完全不了解它裡面的涵義。相反的,如果這些先備知識單元都已經學過了,那在學這個新知識單元時,一提到先備知單元的時候,就可以連結到那邊去。運用這個先備知識單元的內容,然後再一起思考,這樣的效果是完全不一樣的。

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