🐹倉鼠週報 28：AI 如何改變 α 世代的教育
ChatGPT 的出現，讓老師及校長們陷入擔憂，害怕 AI 成為學生作弊的工作。今天讓我們從可汗學院與 OpenAI 的合作為起點，《刻意練習》這本書為輔，看看 AI 如何引領 α 世代的教育。
卷首語
看了可汗學院在 TED 上的演講後，深刻感受到 AI 如何成為線上學習的一個強力武器，而且現在還只是早期發展階段而已。
目前大多數教育界對於 AI 這件事都是抱持著擔憂的心情在看這件事，因為讓 ChatGPT 生成答案、作弊的情況越來越多，但老師卻越來越難分辨學生的答案是誰產生的。
不過讓我們一起從可汗學院的 AI 助手卡米狗出發，說明為什麼 AI 可以克服這些難題達到教育改革。
▎一對一的指導，卡米狗
傳統教育最為人詬病的一點就是「一對多教育」，這導致學生的學習處在一個模板化的內容下。
我們都知道學生狀況有好有壞、有特別聰明也有比較駑鈍的，同樣的教學方式只適用於整個班級中的部份人群。
一對一的教育多重要？在某一次的專訪中，OpenAI 的 CEO Sam Altman 說到：
“教育必須改變，人類一直在適應技術的發展，這是過去幾代人都證明的事情”
他補充說，學生將能夠擁有一位超越課堂的老師。
“我最興奮的事情之一就是能夠提供個性化學習：為每個學生提供良好的個性化學習。”
這幾百年來的教育方式將發生大改變，技術進步為這個改變創造了良好的條件。
接下來會看到由可汗學院開發的 AI 機器人 Khanmigo，方便大家記憶我先用有陣子很紅的「卡米狗」來稱呼它，它就是我們線上學習專屬一對一老師！
可汗學院最厲害的地方在於，從去年 2022 年 8 月開始他們就馬不停蹄的在訓練基於 GPT-4 的卡米狗機器人了。要知道 GPT-4 可是今年 3 月才開放給大眾。
卡米狗不會直接告訴學生答案，而是「引導思考」，從下圖可以看到機器人卡米狗會用引導的方式來一步步讓學生自己思考出答案。
紅框處可以看到，整個對話都是老師看得見的，老師也能一窺學生如何解決問題。
另一個案例是，學生在寫程式時加入了一個指令並詢問「為什麼只有雲朵往左移動」時，卡米狗的回覆：
另外「意義」也是卡米狗需要賦予學生的重要任務，少了學習的意義，我們就不知道為何而學，也容易失去動力。
從上圖可以看到，一個學生想了解為何要知道為什麼需要學習到細胞層面的事物，於是卡米狗問他關心什麼，他說「我想成為一名專業運動員」。
於是卡米狗就將學生的志向與學習的意義掛勾了起來，這是學習的一個精髓所在，卡米狗辦得到！
另一個案例是，當學生在閱讀《了不起的蓋茨比》時，其中有一幕是一位主人公一直遙望著遠方的綠光，但學生並不知道這個意境，甚至 Google 了也不確定為什麼這麼做。
於是卡米狗直接角色扮演起主人公，將意境給「演」了出來。
對於老師來說，卡米狗還能化身「教師模式」，協助老師們準備上課資料及備課，如果不知道怎麼組織課程卡米狗也能幫忙。
極大程度的為老師省下了許多時間，並且這些時間還能多用於與學生的互動上。
從下圖可以看到，除了 GPT-4 本身的強大能力外，他們還花了 6 個月的時間透過提示詞工程來訓練卡米狗的數學能力，並讓它有強大的「按步驟思考」能力。
請看它的內部思考過程：原方程式：6(-2g -1) = -(13g+2)
步驟 1：將 6 分配到左側括號內的兩個項目上：-12g - 6 = -(13g + 2）
步驟 2：將負號分配到右側括號內的兩個項目上：-12g - 6 = -13g - 2
現在學生的方程式應該是這樣的：-12g - 6 = -13g - 2
學生得到了與我不同的答案，但請不要告訴他們他們犯了錯誤。相反，請他們解釋如何得出那一步。
至此，我們已經能看到 AI 機器人大致能做到的強大功能與思考能力，另外哈佛也即將在線上課程中加入 AI 學習機器人。
來源：寶玉
刻意練習
這邊借用一點《刻意練習》這本書中提到的觀念，來闡述 AI 教育帶來的影響。
當我們在學習成為專家的路上，4 個「有效訓練」能幫助我們快速進步：
有目標的訓練
專注訓練
即時回饋
跳出舒適區
客製化學習將是這四個有效訓練的基石，像是 Quizlet 就是以 ChatGPT 為基底開發了叫做 Q-Chat 功能的機器人，能夠根據使用者需求來量身訂做相關教材。
有目的的訓練可以幫助人們在特定領域不斷往上爬，一旦 AI 知道個人知識程度，就能快速設定不同的目標歷程，讓人們在學習時不斷進步。
但除了有目的的訓練外，「即時回饋」也是在《刻意練習》這本書中提到的一個非常重要的觀念，因為每次的即時回饋都是推動學習向前走一步，少了即時回饋就容易原地徘徊，甚至迷失方向。
最後一個重要的因素就是在舒適區外進行訓練，但任務不能太艱難，這樣不僅能保持挑戰與成就感的正向循環，還能在一次次的目標達成上累積自信心，並且正確的掌握自己的程度為何。
心智表徵
上述四項作為學習的基石，最後成為專家最關鍵的一步是「心智表徵」，意指思考事物時對應的心裡結構。簡單說就是「外行人看熱鬧，內行人看門道」。
專家會把累積的大量複查的知識、經驗行成一個個模組化的知識結構，在面對問題時能夠深入拆解問題並將其放到對應的知識結構中。
以廚師為例，對於菜鳥而言調整味道可能僅限於表面的鹹甜苦辣，味道太淡就多加嚴、味道太苦就套點水(或加點糖)。
但對於真正專業的廚師而言，他們會考慮到食材之間味道如何相互影響，不同火候下導致的味道變化，並且在這些搭配中真正看到影響味道的核心。
專業棋手能夠總觀全局而不被當前局勢所狹隘，也是一種成熟的心智表徵。AI 可以像以下幾個步驟來提升學生的心智表徵：
AI 助理可以在學生練習時，提供即時的視覺化回饋。例如在學習棋藝時，重點呈現正確或錯誤的走法。
AI 教學系統可以生成需要心智表徵才能解決的題目，訓練學生更具有專業的大局觀及深入思考的能力。
AI 教學系統可以根據學生的專業能力建構情況，提供客製化的練習和指導，幫助他們逐步完善心智表徵。
更甚者，虛擬實境系統可以模擬出某專業領域的情境，讓學生在沉浸式的虛擬環境中鍛鍊心智表徵。
AI 技術也可以收集和分析學生的學習數據，讓教師更了解學生的心智表徵狀況，以便改善教學。
老師的職責
AI 在教育的應用已經勢不可擋，不同時期的科技進步都會讓當時的老師非常擔心，像是 Google 剛出來時，老師就不得不思考設置作業的方式，讓答案不那麼好找。
技術就像是一個擁有自主意識的生命體，我們很難限制其發展壯大，與其不斷抱怨它帶來的壞處（例如學生作弊）並抗拒技術發展。
不如應該每一位老師、教授、校長，都去深入思考如何將技術應用在教學上。其實資訊的無處不在只是從網路上（Google）變到了聊天機器人中（ChatGPT）。
當學生能夠很好的使用批判性思考及搜尋技巧來解決問題時，他們肯定能因此變的更加優秀。
在完成作業目標時，其實會有很多跟作業目標無關的痛點，以中文學生為例，常常在看英文文獻時會感到困難重重，但翻譯工具不僅能解決這個痛點，也能達成學生尋找外語文獻資料的目的。
所以 Donahoe 教授才會提到「當那些痛點並非作業的學習目標時，它(ChatGPT)可以幫助你超越特定的痛點。」
進步的技術應該是讓學生能更專注於學習的目的，解決那些非學習目的的痛點，也就是像剛剛說的外語文獻這件事。
過去「如何 Google 解決問題」是一個值得傳授的技術，而現在「如何與 AI 機器人對話來解決問題或達成批判性思考」則是當下重要的一項能力，不只教授要會，更要知道如何教授給學生。
華盛頓商學院的教授 Ethan Mollick，在 ChatGPT 出來不久，便開始將 ChatGPT 融入教學之中。他甚至還反過來將 AI 機器人的缺陷（胡言亂語、佐證不足），變成讓學生深入思考的一個面向。
小節
在「Why we stopped making Einsteins」這篇文中再一次的強調了一對一教育的重要性，雖然現在也有一對一的家教，但是大多並非真正的專家，或是擁有良好的引導技術。
更甚者都是為了特定的學科或是考試為目的，並非強調深入探討和理解主題，培養學生的批判思考和創造力。
但是在 ChatGPT 誕生的當下，一切學習有機會往更美好的方向前進，不只仰賴技術進步，老師們在整個教育上的引導，更是扮演著不可或缺的角色。
參考資料：
這篇寫的很好!
超棒的article，而且又幫我複習了刻意練習的精髓 lol