點教育》「運算思維」是否能成為教育主軸?

2020-10-19 05:50

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但是真要如電腦科學家一樣的思考,那幾乎離不開數學。例如,運算思維的最高階目標是設計演算法,當要深入討論演算法,「圖論」(Graph Theory)經常是如影相隨。近百年來讓所有電腦科學家頭痛的第一課題,就是「圖論」中「旅行推銷員問題」(Traveling Salesman Problem, TSP),至今找不到有效解決的演算法,就算當紅的人工智能也莫可奈何。而談到人工智能,如果缺少對機率如「貝氏定理」(Bayes Theorem)的了解、或對「線性代數」(Linear Algebra)的空間概念,大概也很難玩出甚麼名堂,頂多也只是套用別人寫好的工具。

近十五年AI大爆發主要歸功於硬體運算能力的提升,百花齊放的演算法與新技術開發,已經發展到了一個限度,創投業者轉向AI的運用,第三波AI寒冬似乎已在眼前,人們寄望著量子計算機的成熟,同時間,資訊戰場關注的是令人束手無策的資訊安全問題,而相關方面的研究更是與數學不離不棄。因此,如果國家真正重視資訊科技未來的發展,與其讓中小學生浪費時間去學套裝軟體模擬寫程式(例如Scratch),不如讓學生能有更充裕的時間,好好的學習數學。

確實,如同周以真博士在演講裡所提到的,電腦改寫了人類生活,例如:選舉到了,記者不用到大街小巷採訪,只要用大數據分析社群網路輿情,就可以寫新聞了。又例如:以莎士比亞作品的詞彙與風格,用演算法去判斷某篇文章的真假;或是找出巴哈樂曲的模組或特色,去創造新的巴哈樂曲。但是電腦就是工具,如同汽車、飛機。

使用工具與製造工具是不同的概念,人們不需要知道汽車原理,就可以利用汽車享受精彩的旅程。因此,有必要為了讓汽車跑快一點,要求全國大、中、小學生學習汽車原理嗎?再請問,學習運算思維,能緩解美國種族歧視、降低中印邊界衝突、消弭南北韓對峙、減少敘利亞難民、對抗全球暖化嗎?對了,有關「萊豬」的爭議,運算思維是否能幫上甚麼忙?

教育的複雜度以及其關聯性,可能遠超過電腦專業人士所能想像。但是在人工智能及大數據浪潮的當頭,電腦科學幾乎成為了顯學。大概擔心若不跟上熱門議題就表示落伍,教育界在人云亦云的情況下,推動了自己也不清楚的計畫。因此在許多的教學現場,雖冠上了「運算思維」大帽,其實就是教一些基本程式指令或應用軟體的介面。

運算思維如何轉化成為有效的教育載具,如何能具體實踐與評估,尚未有成熟的相關研究,還有很長的路。呼籲教育當局不應急就章,首當認真檢討過去二十年資訊教育的得失,避免重蹈覆轍一再耽誤學生寶貴的青春。

*作者為「通識再現」主筆群

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