2025年的教育想像：個人化教育

作者：呂冠緯 我們常在抱怨教育制度、教師專業、家長觀念、學生程度，但抱怨並不會解決問題，我們必須努力看清楚未來，找到出路。許多跡象顯示，教育的下一個重大突破就是「個人化教育」時代的到來。 讀者或許會問：「個人化教育？那不是談了幾千年的題目？孔子的因材施教、蘇格拉底的詢問法不都是考量到個人的程度、特質而進行的個人化教育？近代提到的差異化教學法、適性教育不也是個人化教育？十二年國教裡『適性揚才』也可以算是個人化教育吧？」 是的，上述的概念都符合個人化教育的理念，也就是考量到個體的差異性，因應個別能力、程度、學習特質、目標不同給予「個人化」的教育。但真正的關鍵不在於個人化教育這個理念，而是怎麼達到個人化教育的理想？ 對孔子、蘇格拉底而言，他們所教育的大多是心智有一定成熟度的成人，教學時間也長，不用分科，一次教學的人數也較少。在如此情境下，個人化教育並不困難，只要教育者有理念、有教學技術就可以發生。 但在這個教育平權的時代，當我們談「個人化教育」時，是指每一個學習者如何有機會接受到「個人化教育」？教育界做過許多嘗試，如能力分班或小班教學，不論是讓學生程度集中或者班級人數減少，都是為了讓教學者可以更針對學生的「程度」教學，但從來沒有一個嘗試真正成功過，能被大量複製。 然而，如果大家開始有所注意，過去這兩三年最常談「個人化教育」的，不再是教育學家，而是許許多多的科技人、企業家，如Bill Gates、Mark Zuckerberg、馬雲等。這些人注意到兩個重要的事實：電腦將會越來越聰明、網路將會越來越普及。 當我們把這兩個事實納入考量時，個人化教育的想像就變得非常不一樣。因為一旦有電腦、網路的參與，學生的學習機會將大幅增加。從可汗學院到Coursera、Edx這些線上教育平台都是清楚的例證，非洲的孩子在使用可汗學院學習數學、蒙古的孩子拿到Edx的課程認證，這在30年前根本是天方夜譚。 然而，教育家們往往對於新興科技感到厭惡，好像自己會被機器人搶飯碗一般，深怕自己變成敗給IBM超級電腦Deep Blue的世界棋王卡斯帕羅夫 (Garry Kasparov)。但如果對於教育與科技都有更深入一些了解的人會知道，個人化教育所點出的方向並非「人與機器的競爭」，而是「人與機器的合作」，也就是讓老師與電腦合作，各自做各自擅長的事情。科技是一個工具，個人化教育科技會幫助所有學生更容易接受到個人化教育，同時會幫助老師更容易提供所有學生個人化教育。請注意，這邊所談的是對「所有學生」提供個人化教育，而不是針對少數學生。如果是針對少數擁有資源的家庭來說，用高薪請個優秀家教或許就解決「個人化教育」的需求了。但如果讀者想判斷「每個人都能接受個人化教育」是否會在不久的將來會發生，那就得對個人化教育科技有進一步了解。 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，這樣的電腦智慧教師將成為實體老師的強大助教，讓實體老師可以更專注在電腦智慧教師做不到的事情，諸如協助學生建構團隊合作力、創作力、反思能力、品格力等等，進而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。 當我們意識到個人化教育的時代就在不遠處，從政府、企業、非營利組織到第一線的學校與教師都應該有所調整。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教師時，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），因此絕對需要國家以上位思考來規劃、佈局，也需要企業或非營利組織敢集中資源進行研發。 而對教學現場的教師而言，也應該開始學習讓電腦成為自己教學的幫手，諸如利用線上平台的影片、練習題、教練系統與精熟機制來翻轉教學，幫助自己掌握每一個學生的學習狀況，以至於當智慧教師出現時，實體老師更知道怎麼樣將電腦智慧教師納入自己的教學當中，以達個人化教育的目標。 個人化教育已經是全球教育的下一個重大議題，如果台灣希望能掌握先機，需要從官方到民間、教育部到一線學校都有這樣的認知，並共同努力。而我們必須勇敢往前走的最重要的原因是，面對少子化危機的台灣沒有退路，我們一個孩子都不能放棄，所以我們要竭盡所能往每一個孩子都能接受個人化教育的理想邁進！

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