以人為本的AI時代

ChatGPT橫空出世後，生成式人工智能（AI）遍地開花，打開人們對AI應用在各種終端設備的想像。然而，由於它僅僅是通過學習現有數據模式來生成新內容，而缺乏深刻的理解和判斷能力，所以無法理解人類價值觀、情感和倫理，也無法處理複雜的社會問題。為此，在討論生成式AI的能力和應用時，以人為本成為一個重要的原則。

早前經濟合作暨發展組織（OECD）、世界經濟論壇（WEF）等在探討未來教育的新型態、未來人才的新樣貌時，提出要以前瞻性的視野，探索如何打造學習環境以滿足學生未來需求。但他們不約而同將重點放於全人教育。畢竟教育的未來，就是賦予下一代力量，讓他們得以擁抱和發展自己獨特的人格特質，以確保生成式AI的應用符合道德和法律的要求，並且對人類和社會有益，這是科技難以取代的特質。而要達到這樣的目標，全人教育才是關鍵。

賦能下一代擁抱個人特質

例如OECD在探討2030年的教育願景時，強調知識的傳授並非學校唯一要務，學生的能動性與幸福感也很重要，換言之，教育的目標應該超越單純的知識傳遞，並且關注學生的全面發展，技能、態度和價值觀。所謂技能，包括學生在現實生活中成功的關鍵因素，譬如批判性思維、問題解決、創造力、溝通和合作等。態度，涉及學生對學習的態度和價值觀，包括積極的學習態度、自我效能感和責任感等。價值觀，則涉及學生對道德、社會責任和公民意識的理解和承擔。這些全面的教育觀點強調學生的全面發展，並將學習置於現實生活和社會的背景中。

至於WEF先前發布教育4.0框架，提出很多學習要素，當中特別強調創造力和創新、協同合作、跨文化素養、學習技能、倫理價值觀、適應力和成長型心態等等。學生在面對不斷變化的世界時需要多樣化的能力和態度，這樣的教育模型才能培養學生全面發展的能力，以應對未來的挑戰和機遇。

由此，教育的不斷進步需要教師思考如何引導學生在熱情、使命、職業和專業之間找到共通點。我們需要與孩子一起探索他們喜歡做的事情和擅長的領域，同時考慮到社會對這些領域的需求以及可獲得報酬的機會，逐漸發掘未來的可能性。

若要幫助孩子擁抱和發展獨特的人格特質，教育家Anne Knock有以下3個建議：

拓展心智的多元發展

根據心理學、神經科學和認知科學等領域的理論，學習不僅限於思考，而是可以透過身體感受、肢體動作、空間環境和人際互動等多種技巧進行。在這個資訊爆炸的時代，我們面臨着愈來愈多、愈加複雜的資訊，以及更抽象、更專業的知識。因此，為了提升學習效果，我們可以超越大腦的界限，運用多元且跳脫傳統思維的方法來進行分析。Anne Knock分享了以下3種方法：

體驗式認知：強調通過實際體驗和實踐來獲取知識和理解，並將直觀感受、動作、手勢、感官等應用於學習中。
情境式認知：強調將學習放入具體情境中，以促進知識和技能的應用和轉化。
分散式認知：強調知識分散在個人、環境和工具之間的互動中。通過討論和分享，我們可以從專家、同儕和團體中學習、澄清或解決問題。

以積極態度擁抱未來挑戰

面對社會日益複雜的挑戰，我們必須不斷摸索，保持樂觀，並相信即時身處混沌當中，一切仍有轉機。而且在解決問題時，我們需要以適合的角度來檢視，因為很多事情沒有單一解決方法。Anne Knock逐提出了一個有助於決策和行動的方案──「4C」框架。當中提到我們不單要了解問題的情境（Context），而且要意識到問題所須的變革（Change）和相互聯繫（Connections），更加重要的是，覺察問題的複雜性（Complexity）。若然問題無法掌控，我們可以交給專家處理或是尋求幫助。如果問題非常複雜，我們需要處之泰然，心懷盼望。

邁向深度學習之路

有些學生可能只會關心如何應付考試並取得高分，而忽略了深度學習的重要性。他們的學習動機僅限於外在因素，而非經由孩子們內在的純粹好奇心所驅動，因而影響學習品質。因此，成年人需要思考如何營造一個能引發孩子內在動機，促進深度學習的環境。

然而，深度學習仍然需要一定的基礎。例如，同儕合作常常能激發深度學習，但孩子們需要先掌握足夠的表面知識，才能在與同儕討論和學習時取得最大效益，所以表面學習和深度學習兩者並不互相排斥。此外，將知識和基礎視為技能一樣培養，可以讓孩子們在面對新情境時能夠善用所學，引發真正的深度學習。當孩子們從表面學習邁向深度學習時，他們的內心思考也會從考試導向轉變為興趣導向。

面對人工智能的變局，我們應該保持積極的態度，並將焦點放在以人為本的未來上。這需要我們共同努力，不斷探索和創新，找到平衡和解決方案，以確保科技的發展能夠真正造福人類，而不是取代或削弱人的價值。

參考資料：《未來Family》數位周刊