2025教育想像:個人化教育-回應「網路智慧新臺灣政策白皮書」

文：財團法人誠致教育基金會董事長 方新舟

財團法人誠致教育基金會執行長 呂冠緯

2015/4/24(五)，行政院毛治國院長到台東縣桃源國小視察偏鄉網路環境改善的狀況，我(冠緯)也應邀去分享均一教育平台的經驗。我們很高興院長注意到偏鄉學校網路頻寬的問題，同時也逐步注意到「無線網路環境」與「行動載具」的需求，但我們更要呼籲政府必須要有長遠的願景，而這個願景應該要在最新即將公布的「網路智慧新台灣政策白皮書」裡論述。

冠緯與院長分享老師如何運用行動載具來使用均一教育平台的教練功能，觀察孩子卡住的地方在哪。

「網路智慧新臺灣政策白皮書」是政府面對網路時代快速變化的回應，國家確實需要上位計畫才能有效發展，而政府願意開放多元溝通管道的做法亦值得肯定。就內容而言，本白皮書簡介中提及「以前瞻、開放為理念」，然而細觀「數位教育」部份，對未來趨勢缺少想像，不夠前瞻；對台灣民間發展現況了解不清，不夠開放。

不夠前瞻的三個例子：

1.沒有建構官方民間的合作機制

數位教育風潮已經席捲全球，尤其以美國為首的幾個網站，例如Khan Academy、Coursera、EdX，都投入非常多的軟體人才，利用Big Data跟Machine Learning研發下一代的個人化教育軟體，而從企業、學校與非營利領域來的投資金額都是幾百萬美金起跳。

Major Players in the MOOC Universe, from The Digital Campus 2014

中國大陸也緊跟在後，不但像阿里巴巴、百度、騰訊等市值達二、三千億美金的公司都已經投入線上教育，連最近廣東省的「全通教育」公司自去年股票上市，日前成為滬深股市的最高價股王。台灣軟體人才非常缺少，單靠單一企業、民間組織或者官方組織都無法達到世界級的競爭力，教育部、科技部及民間應該密切合作，共同凝聚全國之力奮力追趕，不然我們勢必無法在數位教育上競爭。

2.沒有提升軟體研發能力

全世界先進國家逐漸把寫程式定位為國小的課程，美國總統歐巴馬去年底也參加Hour of Code活動，大力推動寫程式。台灣十二年國教課程綱要總綱已經確定，預計從一百零七學年度開始實施，但是寫程式沒有包含在國小課程裏。如果數位教育沒有提升我們軟體研發的能力，台灣很難在21世紀競爭。

歐巴馬推廣Hour of Code, from www.bandwidthblog.com

3.要更大力投資偏鄉弱勢

教育白皮書裏雖然提到要提升無線網路覆蓋率，但是對偏鄉，如果沒有提供平板，這些覆蓋率就浪費了，因為偏鄉學生沒錢買平板，如果他們只是在電腦教室上網，也不需要無線。另外，平板能激發學習動機，對學習落後的學生幫助很大。誠致及友好基金會共同捐贈好幾百台iPad給偏鄉，每個受贈學校都證明這一點。基於這兩個原因，政府應該突破各種財務困難，更積極的籌措平板給偏鄉學生，而不應該被形式上的公平綁住。

台東桃源國小師生可以隨時隨地用平板上網。誠致基金會用商業級無線基地台，
而不是家用基地台，來建制無線網路環境

前瞻之外更要開放

除了不夠前瞻，「數位教育」白皮書也不夠開放。縱觀全文都是假設政府要領頭來負責所有項目的推動。事實上，政府在數位教育領域有很多地方落後民間。以白皮書裏再三提到的「以學習者為中心」的翻轉教學為例，這是由老師們跟民間基金會發起的由下而上的教學改革，而不是因為政府主導的關係。政府與其想當領頭羊，應該把資源開放給民間，讓民間的力量更強大，改革的速度跟效果就會更好。

再舉一個不夠開放的例子：由誠致教育基金會所創辦的均一教育平台，是台灣目前唯一免費開放給所有縣市K－12學生使用的線上教育平台，每週有二萬名學生使用影片或練習題學習。不但教育部、宜蘭縣、高雄市陸續跟誠致簽合作協議，在「數位教育」白皮書第二次實體會議時，很多學者專家都肯定均一對台灣數位學習的貢獻。

但是這本白皮書從頭到尾沒有提到「均一」，不知是何原因？是對K－12數位教育不重視，還是不願民間單位參與數位教育？

政府不但財政困難，也缺乏推動創新的人才與機制。民間單位的資源雖然也不多，但是他們的約束較少、速度較快、允許犯錯，創新成功的可能性較高。政府只要給與適當的協助，就可以用較少的資源獲得更大的成效，何樂不為呢？

台灣在資源上相較鄰近國家缺乏許多，但在以「學習者為中心」的翻轉教學上，卻是亞洲許多國家參考的典範，新加坡、香港、韓國，甚至中國大陸都曾來台取經或是邀請老師們去他們國家演講。這都是由下而上、由第一線老師和民間開始的新台灣競爭力。期許政府提出真正前瞻、開放的政策，結合民間力量扭轉台灣的未來。

誠致教育基金會呂冠緯執行長2014年6月至可汗學院分享台灣經驗，
7月與10月受邀至新加坡的中小學、山東大學分享線上教育平台與翻轉教學經驗。

用白皮書來凝聚全民對未來的想像

我們很感謝政府用白皮書來凝聚全民對未來的想像。因此誠致教育基金會願意分享我們在均一教育平台建置與翻轉教學推動的經驗，提供政府可以兼顧理想性與務實導向的建議。誠致教育基金會所建置的均一教育平台 - 台灣目前唯一完全開放且使用人數最多的線上教育平台，在兩年半內有18萬使用者註冊、每週有2萬位活躍使用者使用影片或練習題；同時，透過2014年5場北中南東的翻轉教學實作型工作坊，讓超過1200位老師實際參與，產生2014年的翻轉浪潮。這些成功經驗的共通特性是「創新」，是「敢為天下先」的勇氣跟智慧。白皮書作為國家未來發展的指導依據，必須要勾勒出有說服力的未來想像。

「他山之石，可以攻錯。」我們看看「無人駕駛車」，Google今年在測試無人駕駛車時獲得很大的迴響，這件事情好像是突然蹦出來的一樣，但當我們仔細回朔Google所做的早期研發，就可以發現無人駕駛的發展是有跡可循的。

from Google

首先，Stanford U在2001開始做StreetView技術，Rasmussen在2003開始做Google Map技術，Google陸續購併這兩家公司，在2005年推出Google Map。後來，Google開始大量拍攝街景，大家都不曉得Google為何做這些事情，直到史丹佛大學專長於人工智慧教授Sebastian Thrun利用大量地圖與街景的資料庫搭配Machine Learning的技術讓車子可以透過全景鏡頭掃描街景與資料庫進行比對時來決定車子要怎麼開，大家才突然恍然大悟，原來Google的佈局與投資是有卓越的洞見的。

2012年，Toyota Prius利用Google技術，拿到內華達州的駕照。而Google在2015年開始大量測試無人駕駛汽車，預計在2020量產。目前有四個州允許無人駕駛車，預計其他州會陸續通過。我們可以大膽預期，十年後的今天，無人駕駛車可能會成為我們生活的一部分，而美國、Google抓住了這樣的機會。

from taiwantoday.tw

那我們有什麼機會呢？絕對是個人化的線上教育！如果仔細探查，我們會發現包含當初領導無人駕駛車研發的Sebastian Thrun等幾位人工智慧專家在過去兩三年都大量投入線上教育的領域，他們所思考的絕對不只是影片、練習題而已，而是怎麼樣透過大數據、機器學習提供更個人化的教育。這部分的競爭還在非常早期的階段，而台灣有快速成長的平台如均一教育平台或者甫獲教育創新大獎的Pagamo，再加上有許多優秀的中小學老師，大量將這些新工具導入日常教學，創造出許多精彩的使用者經驗，讓系統製作者可以持續去優化系統。如果國家將長遠的願景寫入白皮書，並且有系統、有策略、有步驟的營造適當的大環境，讓產官學民共同發展，第一線使用者去大量使用，那麼我們將很有機會在「數位創新」上走出新路。

2025年的教育想像 - 個人化教育

白皮書既然是上位政策，就需要把眼光放遠。Bill Gates曾說過"We always overestimate the change that will occur in the next 2 years and underestimate the change that will occur in the next 10. Don't let yourself be lulled into inaction."（我們永遠高估兩年內會產生的變化，卻低估下面10年會產生的改變。我們不要痲痹自己，變成無所作為）

白皮書要幫助國家避免陷入短視的裡面。因此在教育面相上，應該要去思考的題目便是「2025的教育想像」，而所有的趨勢都清楚指出，那個想像就是「個人化教育」。

我們先用醫療來解釋「個人化」的意義。醫療與教育都是助人的專業。在過去20年，醫療界的大方向已經朝向「以病人為中心的個人化醫療」邁進。促成這趨勢的主要原因乃是基因科學的突破，讓醫療界看到人體之間的差異，對同樣一個疾病，只要病人的基因不同，醫師思考的脈絡也不同，在許多疾病治療的考量上就會有所不同。

同樣的，科技讓孔子在二千年前所倡導的「因材施教」有更高層的意義。「以學生學習為中心的個人化教育」，除了要做到因材施教外，更重要的是要把學習的主體還給學生，讓學生能隨時隨地、依照自己的速度、在學習中有機的成長。個人化教育科技之於教育，就像基因科學之於醫療的影響一樣，會是巨大、超乎我們一般想像的。

什麼是個人化教育科技？簡單說，它利用大數據跟機器學習（Machine Learning），向最優秀的老師學習如何評量學生，如何因材施教，如何鼓勵、引導學生。在還沒深入討論前，我們先看兩個最近的例子。第一個是上面提到的Google無人駕駛車。Google研發團隊除了把地圖、地標等靜態資料輸入電腦外，更重要的是要讓電腦學會如何「安全」開車，包含保持適當車距、防止左右車子臨時換線、防止各種突發狀況、等等。因為可能發生的狀況太多，無法一一跟電腦下指令，最好的方法是由電腦自學，就像一個新手學開車一樣，一開始由一位教練開車，電腦在旁邊觀察學習，接下來就是電腦自己邊開邊學。這個就是機器學習的意義。另一個例子是英國近日推出的機器人主廚，透過讓機器人大量跟頂尖大廚學習，請大廚示範並紀錄大廚的每一個動作，接著訓練電腦學會每一個動作，慢慢地將這些動作與菜單內化，讓機器人自己可以煮出來佳餚，都是Machine Learning技術於日常生活應用的絕佳例子。

個人化教育的機器學習比無人駕駛車或機器人大廚要困難好幾十倍。現在的MOOC，包含上千萬人使用的可汗學院，都才剛開始建構機器學習。從可汗學院有限的公開資料，我們感覺可汗的軟體逐漸對學生有較清楚的掌握，對每一個影片或練習題給哪一個學生測試時會通過的猜測也逐漸準確。也就是說他們逐漸能利用優秀老師提供的影片跟練習題，依照學生程度，「因材施教」。當然這個離電腦自己能製作影片跟練習題，甚至更高層次的「傳道、解惑」，還有很長的路要走。但是我們如果回想，IBM的Deep Blue在1996年就已經打敗世界西洋棋冠軍，以大數據、機器學習這幾年的快速發展，個人化教育所需的智慧教師很可能在下面10年出現。

當有這樣的電腦智慧教師出現時，學生就真有可能隨時隨地依照自己的速度自主學習，而實體的老師也能利用這樣的電腦智慧教師來幫助學生，達到個人化教育的終極目標：讓每一個學生發揮他的最大潛能。

當全世界最優秀的人工智慧科學家都投入上面描述的電腦智慧老師時，台灣不能缺席，因為我們除了人才外，沒有其他資源可以拿來競爭。這電腦智慧老師的技術困難度非常高，需要整合好幾個專業（軟體、教育學、心理學、各個學科、等等），需要國家以上位思考來規劃。這是我們深切盼望這次的白皮書一定要包含個人化教育的原因。如此，白皮書不僅是把已經發生且正要發生的事情寫出來，而是為台灣指出一條新路。

延伸影片：行政院長毛治國視察偏遠學校寬頻改善情形