暑假了，跟孩子聊知識庫的問題，聊到 會考 ，我希望孩子可以花最少時間搞定考試，才能把最多時間用來把自己發展成一個完整的人。
聊着聊着我就去下載了 113 年會考考題，閱讀之下非常激賞，比較起從前的考試，這個題目是真正能考出孩子是否學到了並整合成「知識」，而不只是讀書記下了「資訊」。
定義：書是作者他的知識，對我只是「資訊」（information），當它能被我應用時才成為我的「知識」（knowledge）。
例如我從遊客中心（information center）拿了一份「陽明山步道簡介」，這是資訊；當我用資訊可以安排陽明山行程時，才成為我的知識。
數學、自然老師是理工科背景，比較單純，題目較簡單，就只是在原來的題目上套了一個故事，似乎是少了不同科別老師合作出題。
從前會直接考矩形的 a, b 是否可能同時為正整數，現在則要讀完一整篇故事後才能回答，數學要考好，國文不能少。
國文、社會則困難些。國文題要從文章中找出「人工智能、機器學習、深度學習」的從屬關係，除非出題老師有研究，要不就是跨科別老師做為顧問，就像英文系出身的諾蘭拍科幻片找來科學家當顧問。
這問題我研究過，有很多例外狀況，老師要確定某一圖是正確答案不容易，對這領域要有一定的認識，最好有個人工智能專家可以審閱他的正確答案是否真的正確。
而社會多數題目要綜合地理、歷史、經濟、政治數科，使用不少統計學，這確實是社會科學中用得很多的工具。
綜合這些題目，會感受到：
- 從前的考試要問孩子「老師教的你都會答了嗎？」；
- 現在的考試要讓孩子知道「老師教的不是沒用的，你會用了嗎？」，所以考如何從真實事件中找出線索，想到應用什麼知識點來解決此問題。
從「會答」到「會用」，是很大且很困難的進步。
為了模擬情境，現在的題目大多都是閱讀測驗，要花時間閱讀，科與科之間的邊界降低，不過等到成年時就會發現這才是實際狀況。
| 分類 | Step1 | Step2 | Step3 | Step4 | Step5 |
|---|---|---|---|---|---|
| 從前 | 讀題 | 無 | 無 | 判斷解題知識點 | 作答 |
| 現在 | 讀題 | 閱讀找線索（New） | 判斷解題知識科別領域（New） | 判斷解題知識點 | 作答 |
這些考題對培養未來的主人翁非常有幫助，很高興看到考題有長足進步。
本文目錄
學習要分還是合？
自古以來學習是沒有「科」的，孔子有教無類，所以每個人都要學每件事，當然有詩書禮樂等範疇，但孔子在生活中帶着弟子們，帶着他們環遊世界（貴族教育啊！），隨時機會教育，所以他是標準的專案式學習（PBL，Project-based Learning）。
但每個人都要學每件事就很難專精，孔子訓練的是宰相需要博雅知識，但誰來發展科技呢？所以西方出現了「科學」。我不知道英文的「science」詞源上是否帶有分科別的意思，但這個「和製漢語」中，日本人翻譯得很切實，從前學習儒學（武士道）的日本人也不分科，西學則是學校分科授業，像孔子這樣什麼都會的老先生就當教務長，而每一科都有人特別專精，就可以研究的更深，所以臺積電可以做出越來越小的製程，就是很多人努力在鑽研這一科。
這兩種學生各有其困難。
- 如果我是孔子的 PBL 學生，我看到問題不知如何解題，因為老師教的知識體系是互相交織的一大坨，無法拆開思考，要畢業太難了；
- 習慣分科學習的學生，困難在他習慣題目都是分科的，當他發現要別科知識才能解題時，卻缺乏跨領域知識不知如何解題。
108 課綱給了老師銀飯碗，沒騙你
比較一下不同時代的教育：
- 國立編譯館時代：分科教學，分科考試；
- 李遠哲教改時代：分科簡單教育，分科簡單考試（這段期間的孩子們國家虧待你了）；
- 108 課綱的時代：分科教學，整合考試。
身為家長，是否第一次看到新課本覺得「跟以前差不多嘛！108 課綱神奇在哪？」，對的，你沒有錯，實際上前半段是一樣的分科教育。
所以很多老師也以不變應萬變，一樣要學生背註釋、年代、地圖，幾十年照本宣科。
分科教學是必要的，卻不是老師您的戰場
在這個 AI 搶走人類飯碗的時代，老師們，教育部用 108 課綱提出了保障您不被 AI 取代的「銀飯碗」！不知老師是否發現了？
我小時候（國立編譯館時代）知識點只能靠老師上課傳授（因為課本艱澀，資訊不多），老師只要照著教學手冊整理的知識點，可以照本宣科幾十年。
運氣不好遇到（多數）沒教學天賦的老師怎麼辦？沒關係，那些千中選一的傑出名師已在補習班等你了，學校聽不懂，交錢去補習班就能懂。
不誇張，我的社會科學啓蒙老師是補習班老師，他影響我讓我攻讀社會科學碩士。
疫情期間孩子在家上課，家長看不到的教育現場血淋淋呈現在眼前，有些老師連講清楚邏輯都難，教室氣氛雜亂無章，如果他還沒教學熱忱就更糟了。
那麼，現代孩子遇到沒教學天賦的老師怎麼辦？不用花錢去補習班了，現在 YouTube、均一… 網路資源很多，它們跟學校老師講相同內容，但找來口條好、生動活潑、帥氣美麗的老師，再加上影片、動畫、特效，最重要的是聽不懂可以倒回去重聽直到會，還能聽不同老師的教法，連笑話都更好笑。
網上什麼都有幹嘛上學？
我剛用 2 個月時間，以自己為白老鼠完成了一個實驗，這是實驗開始時發表的文章。我數學底子差，但擅長用卡片盒筆記法（Zettelkasten）學習：
- 用 2 個月的下班時間；
- 4 晚/週（週五陪小孩）、約 2 小時/晚（時多時少）；總共約 64 小時左右；
- 從 0 自學 Python、數據分析（Data analytics）、機器學習（Machine learning）。
不久前交出 成果，在 Kaggle 遞交第一個小比賽，在全球 2326 參賽者中得到 997 名。
成績約 Top 43%，談不上優秀，以無基礎、只學 2 個月、第一次參加者來說，我的自學效果超越 57% 參賽者，已經很滿意了（自我要求不高）。
Kaggle 是 Google 的數據科學比賽平臺，同時具有社群、教學用途，提供大量數據及題目，有的比賽還有高額獎金。
Kaggle 比賽困難在跨科別，通常綜合商業（領域）知識、程式、統計、數學模型，除了商業知識需要經年累月工作經驗累積，其他每一項我都放棄過 😀，如果要舉辦「你曾放棄過什麼科目」的全球調查，相信程式設計、數學會排在 Top 5 之內（你呢？）！
這雖然只是個小比賽，由於一層又一層的門檻，相信世界上只有少數人參賽，讓我們假設有 20% 的人參加（絕對低於，Kaggle 是數據行業的聖地，但其他行業 10 人有 9 人沒聽過），那我的學習效果是 43% x 20% = 9%，所以經過 2 個月自學，在數據分析、機器學習這個領域，我對數據科學的知識及掌握能力能超過全球 91% 的人。
這個數據不是什麼精密統計，中間的成績也沒啥好吹噓，我想說的是，從這 2 個月自學實驗中證實，就算很複雜困難的領域，而且全無基礎，這時代只要有動機什麼都可以自學，學校，真不一定非去不可！
我用的方法是：
- 用卡片盒筆記法規劃整理，迭代修正；
- Coursera, Kaggle, YouTube 等平臺找到合適課程；
- Google 找答案；
- 跟 AI 助理交談。
我相信，如果有一組孩子每天老實去學校聽老師上分科教學，絕不上網課；另一組孩子在監督下[*]有紀律的在家上網課，相同課時下，後者的學習效果會超越前者。
* 因為通常孩子沒有監督就沒有紀律，這是學校另一作用
老師們快升級取得教育部給你的銀飯碗
你說這是什麼銀飯碗啊？原本可以不變應萬變的老師不是被網路內容取代了嗎？
108 課綱雖然分科教學，但會考卻考整合各科，從「分科學習」到「整合做答」，說明學生不能上完課就沒事了，他要回家複習、花時間反芻、討論、思考，刻意從不同科目中找到彼此的連接，整合知識，很辛苦。
對家長、老師、學生來說，知識整合都是大難題，因為幾十年前國立編譯館到現在，幾十年來學校從沒講整合知識的理論、方法，和工具，所以大家普遍不懂，最近市面上出現這麼多知識管理工具可見一斑。
- 如果對 Zettelkasten 知識庫感興趣，請參考 拙文
- 多年軟體產品經理，我習於將知識「封裝」成「產品」、「工具」，如 MS Word 把排版知識封裝在軟體中，但缺了基本知識還是印不出美麗的作品，所以工具並不跟知識牴觸，它讓知識容易執行。
如果你是學校老師，你可以做兩件事：
- 觀察世界從萬事萬物看到如何運用所學：113 會考考題就從萬事萬物看到背後的知識，身為老師培養這能力，就可以教孩子應用知識在生活中，反之，從日常生活看到知識。
- 教孩子整合所學資訊的方法：你跟孩子有相處時間，有機會看他的吸收過程。但整合知識很難，如果你還停留在背誦的觀念，請趕快更新大腦，學整合能力和工具。
日本管理大師大前研一進入麥肯錫就刻意訓練，在日常生活看到問題及提出解答，觀察力需要刻意訓練才會發生
AI 整合知識的能力又好又快，我們何必學整合？
人類不會甘於停止思考讓 AI 取代，不論它多強，只要還有思考的必要，我們的孩子不可能用 ChatGPT 代替，你還是要自己學習、整合，培養自己的大腦。在這過程，老師的位置太重要了，會是無法取代的銀飯碗，如果你是老師，請思考一下可能性。
如何解決好教師荒？
現在學生人數這麼少，還有很多流浪教師找不到地方教學，教師行業應該是人浮於事的。
但好教師很少。
個人成長過程，真具有啓發力的好教師一隻手可數完；觀察孩子學習的過程，孩子從一年級到七年級這七年間，只遇到 2 位能算好教師（包括私校，所以不用迷信私校），現在學校選擇那麼多，但教師水準並沒進步，到底發生了什麼事？
我們的合格教師是否有受過知識整合訓練？如果死讀書就可以通過教師考試，那我們的老師就還是始終停留在分科教學知識點的程度。這不是老師的問題，而是他還沒接受訓練，108 課綱就匆匆實施了。
現在教師訓練包含專案管理、知識處理、社會觀察的訓練和測驗嗎？如果現在要求學校進行孔子的 PBL，有多少教師有能力？
我的經驗是，不僅教育界，具此能力的人臺灣社會並不多，他們這麼傑出，多半選擇去高薪行業，以現在教師待遇，除非是位夢想家，他們來為學校效力的機會成本太高了。
機會成本：某人選擇當老師放棄臺積電，因此每年少賺 300 萬，這就是機會成本，雖沒付出，但這成本確實存在。
臺灣一年只有這麼少孩子，值得政府投資最多資源找到精英來擔任教職，如果臺灣的中小學老師參考新加坡公務員的制度：訓練困難、錄取率低、入職考核嚴格，但待遇優良，是否能從竹科搶來一些高手呢？
我們把精英都送去代工業，臺灣的未來就會被強大的代工業綁架，如果希望有所不同的成長，要投資在這些數量稀少的孩子手中，難道不值得拿最多資源投入教育嗎？如果在教育省錢，能期望下一個護國神山出現嗎？