香港教育的公式化危機（鄒崇銘）

elbar

■香港教育制度一直被批評為強調死記硬背的填鴨式教育。


坦白說，我雖在大學教了不短的時間，但對教學法的認識不深，直至子女升讀小學，才對這個問題有了更多體會。


簡略而言，經過去十多年教育改革的「拆牆鬆綁」，中小學不同科目的課綱和教案，皆引入更多生活化的實例、自主學習的網上程式、互動性較強的工作紙、個人和小組的研習計劃，以至走出課室的體驗等靈活多變的方式，引發學生的學習主動性，讓學生有更多機會自行解決問題，不是由老師提供標準答案。


顯而易見，教育的現實和理想存在極大落差。學校和老師早已習慣背誦為主的填鴨式教育，因此即使教學模式已改革不少，但教案仍是高度的僵化和公式化。就算減少了背誦和默寫（份量仍然不少），課本內容仍是千篇一律的硬知識。課本撰寫水平亦追不上時代的要求，觸目所及盡是欠啟發性的陳腔濫調。


個別學校和老師當然不甘於此，會力求突破課綱和教案的框框，但這顯然是一件吃力不討好的工作。因為一般「怪獸家長」、甚或是教育部門的官僚和專業人士，仍一貫從評估結果看待教育質素——驅使學校繼續追趕那全沒必要的評估指標，回到公式化和標準化的硬知識上，老師仍充當照本宣科的機械人。以我子女的學校為例，正是真心愛惜孩子的老師，亦坦言一旦教學方法過於寬鬆，會擔心孩子未來升學出現銜接問題。


師生淪為追逐指標的機器


還是那句話：「贏在起跑線。」過早的考試和升學競爭壓力，繼續構成壓倒性的學習誘因，主宰着基礎教育的學習動機，向學生加諸較以往更牢固的無形枷鎖。由此我才開始明白，為何在「後教改」年代成長的大學生，都變成了現在這般模樣。他們的學習方式無疑較過去靈活具彈性，較能配合非傳統課堂的教學模式。但當進一步了解他們的心態，便會發現不少人只是在「表演」主動學習，從而迎合老教師的要求和期望。至於評分以外的一切，他們便完全闊佬懶理，甚至聽而不聞。


和大學研究績效的評估一樣，教學越來越強調量化的評估指標，學生評核要求高度標準化。客觀公正的評分固然理所當然，但一旦變成斤斤計較的數字遊戲，教師和學生皆難免淪為追逐指標的機器，不再深思量化指標背後的意義。一切只看結果，學習過程不再重要。


正是由於評核的公式化和標準化，近年已出現人工智能改卷的新趨勢。電腦通過對大量舊卷的「機器學習」（machine learning），歸納出學生表現的一般規律，並以此作為未來評分的依據。若出現愛因斯坦或霍金之流，寫不出標準答案，評分肯定是零。


倒是對大學來說，可裁掉大量資深講師，節省不少薪津開支。毋須詳加說明，不聽話的教師亦可一併踢走。



鄒崇銘
高教公民研究總監

planetearth

吓？人工智能改卷咁恐怖

shadeslayer

改MC題咪得囉。填充也應該0K。要改作文，只係改 grammar 也可以。機械人式老師，真的被機械人取代。

planetearth

shadeslayer 發表於 18-4-24 18:57
改MC題咪得囉。填充也應該0K。要改作文，只係改 grammar 也可以。機械人式老師，真的被機械人取代。
...

佢話 machine learning歸納學生表現的規律来比分. MC题一早scan入電腦唔計。人腦最值錢的是創意。

shadeslayer

planetearth 發表於 18-4-24 22:10
佢話 machine learning歸納學生表現的規律来比分. MC题一早scan入電腦唔計。人腦最值錢的是創意。
...

除左拉 curve 外，比分點可以歸納其他人後才比分？

Doray

律師失飯碗？AI 用 26 秒完成頂尖律師 92 分鐘工作

AI 人工智能再下一城，在法律界別戰勝多名經驗豐富的律師。近日，法律人工智能平台 LawGeex 與多間大學的法學院合作，推行一項全新研究，安排 20 名經驗豐富的律師與接受過相關訓練的人工智能進行比賽，結果人工智能的表現大勝多名律師。

比賽要求雙方在 4 小時內檢視 5 份保密協議，並釐清 30 個法律問題，當中包括仲裁、保密關係及賠償。準備釐定上述問題就能得分。在比賽中，人類律師的準確度平均達到 85% ，而人工智能則達到 95%。在其中一份合同中，人工智能更取得 100% 完全正確的成績。在速度方面，人工智能更遠超律師們，只需 26 秒就能完成 5 份協議，而律師平均需時 92 分鐘。

參與這個比賽的知識產權律師 Grant Gulovsen 表示，比賽內容與日常工作十分類似，而大多數的法律文件，無論是遺囑、運營協議、還是保密協議等，其實都十分相似。

更有大學教授指出，證明人工智能可在短時間內完成對法律文件的初步審查，讓律師可騰出更多時間，專注為客戶提供法律意見，以及其他更有價值的工作。他更指，透過掌握相關技術，法律學生及初級律師將能夠成為更好的律師。

Doray

無人發現並非人類！美國大學教授用 AI 幫手回答學生問題表現完美

在科技不斷發展之下，現時 AI（人工智能）的性能已經變得越來越強勁，而且它們的表現甚至更超越人類，例如早前 Google AlphaGo 就戰勝了南韓圍棋王李世石。除此之外，美國一位大學教授最近甚至更利用 AI 製作出一個助教，並會自動回覆學生的提問，而有趣的是竟然沒有學生發現到它不是人類。

據了解來自美國喬治亞理工學院的電腦科學系教授 Ashok Goel，他所負責的 AI 課程本身就有多達 300 位學生報讀，由於每日有不少學生都會透過電郵向他詢問各種問題，為此他就特別找來 9 位助教去協助處理相關工作。不過留意在這些助教中，當中有一位卻並非是人類，因為這位名為 Jill Watson 的助教原來是 Goel 以 IBM 超級電腦製作出來的 AI，雖然過程中它只會負責回答有信心可以解決到的問題，但處理工作卻顯得頭頭是道，甚至更沒有人發現自己只是與 AI 對答，直到最近 Goel 公開實情，不少學生都感到相當驚訝。

至於為何這位教授會利用 AI 去處理工作呢？原來據知在每一個學期上，所有學生以電郵提出的詢問就足足有多達 1 萬條，但留意當中大約有 40% 都只是一些基本問題，靠人手回答會浪費不少時間。於是 Goel 其後就決定不如索性靠 AI 去問答這 40% 基本問題，那麼其他真人助教便可以集中火力處理餘下 60% 的困難問題，最後得出來的效果更相當不俗。

來源：The Wall Street Journal

Cheeselover

既然人工智能能分辨出標準答案，同樣，利用它找尋標奇異想也不會困難，只要一開始由人設定範圍；人工智能解決問題能力當然比人類強，但什麼才是問題才是關鍵。

Doray

最大問題係高階思維，都要從以往低階工作開始累積知識同經驗，但AI 已能佔去這類工作，available 嘅機會更少，competition 更厲害。例如律師樓要請實習律師更少，corp 可能engage AI 加一個legal counsel 代替成倜dept.

MrBeast

Doray 發表於 18-7-30 21:26
無人發現並非人類！美國大學教授用 AI 幫手回答學生問題表現完美在科技不斷發展之下，現時 AI（人工智能） ...

skynet

MrBeast

野雞化先係最大危機