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   第869期
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【2018/5/25
pic   精準學習 【許育健/國立臺北教育大學語文與創作學系副教授】 pic
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主題圖片
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近來有許多報導在討論AI人工智慧所帶來的「精準醫療」,這是一場劃時代的醫學革命。簡單的說,即透過「基因檢測」及「大數據」對於每個人的病況提出精準的「個別化」診療,甚至可以採取相關預防措施。
舉例而言,醫生對於新興案例的瞭解,通常是經過閱讀相關醫學期刊論文而吸取新知,進而調整更新其醫學知識與觀念。粗估來說,一位從業三十年的資深醫生,如果每天不間斷的閱讀二篇期刊論文,累積十年,大約是二萬篇文章。現在IBM公司開發的「華生」醫生系統,在十五秒內,即可搜尋五十萬筆醫學文獻,找出類似的案例供醫生參考,輔助醫生的判斷更為精準、有效。也因為人類基因在西元2000年時完成了定序,近年電腦運算速度又大幅提升,以前檢測一個人的基因需要三個月,未來可能只要三天,甚至更快!由於基因的確認,醫生在進行醫療時,將可更精準的為病人治療,包含施予的藥品及藥量,幾乎達到「量身定製」的水準,讓醫療更有其效益。
然而,「精準醫療」與「精準學習」有什麼關係?
這其實是一種觀念的類比,當然,我相信未來可能也會實現。例如以閱讀理解為例,孩子在閱讀之後,我們如何知道學生的理解程度,甚至對於其不同閱讀理解歷程(或構面)的分析,進而給予「每一個」學生閱讀理解情形「精準」的判讀,並提供相關閱讀與學習的建議。
如上類似的檢測,在國際上有PISA和PIRLS,但這兩者都是以「國際比較」為重點,不涉及個別參與國家(地區)的深入分析;在臺灣,有國家教育研究院自2008年開始的臺灣學生學習成就評量資料庫(Taiwan Assessment of Student Achievement,簡稱TASA),TASA分為國語、英語、數學、自然、社會等五科,以國語為例,分別對小四、小六、國二、高二、職二,每三年為一輪進行檢測。其檢測結果可作為對「整體學生」長期學習變化的追蹤之用。然而,對於每一個孩子閱讀理解能力的「個別化精準」監控,在臺灣的正式學校教育之中,目前是付之闕如的(也許有少數學校在試驗中)。
未來,以大數據為孩子的學習把關,必然會成為教育科技發展的重要趨勢之一。目前,臺灣中小學的教育科技領導者(比如教育局相關主管、學校校長、教務主任或資訊組長)大多數都還沒能系統化的將大數據的教育應用列入發展重點。如果能利用教育科技設備監控每一位學生每次上課前、上課中、上課後的學習狀況,以及隨堂評量與定期評量學習結果的即時紀錄與分析,將會為教師的教學設計與準備提供莫大的幫助,也許,「精準教學」的時代就會來臨,協助學生在課堂中或課後自主學習的「精準學習」,也是指日可待!
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