文／楊慧莉

中國「至聖先師」孔子的教育理念「因材施教」，至今在學校體制內多半仍流於理想，不易落實，也因而產生一些教育問題。十多年前，英國社企家拉哈尼
發現此問題便著手改善。過程中，她也悟出何謂好的學習及人工智慧在其中所扮演的角色……

教學利器
一舉解決兩難題

普里亞‧拉哈尼（Priya Lakhani）是「世紀科技」（CENTURY Tech）的創辦人及執行長。「世紀科技」是一家教育科技公司，主要開發可供全世界各級學校和雇主運用的AI（人工智慧）學習工具。

拉哈尼原本是出庭律師，但她在二○○八年轉行成為社企家。她創辦了一個新鮮醬料企業，透過其慈善基金會，曾捐助數百萬份餐點和數千劑疫苗給印度和非洲的弱勢群體，並資助印度貧民窟的辦校。

二○○九年，拉哈尼獲得英國財務大臣頒發的年度企業家獎；二○一四年，她獲頒大英帝國官佐勳章；二○一八年，她與夥伴一起創辦「AI倫理教育學會」（Institute for Ethical AI in Education），協助學習者在AI教育上以倫理的方式受益；二○一九年，她被指派到英國政府的人工智慧委員會（AI Council）服務。

學校教育成效不彰

當初，拉哈尼從律師搖身一變成為社企家，是因為她想改善世界。於是，才有以上所述的善行義舉。她本以為自己做了不少好事，應該已在許多領域發揮影響力，直到有一天跟英國大臣們共事，才知道自己做的並不夠。

當時，她聽說英國的孩子中學畢業後有兩成仍無法好好讀寫。於是，她就跟學校的合格教師想的一樣，覺得自己應該也無法在印度貧民窟的學校發揮該有的影響力。「到底哪裡出問題？」她想弄明白並搞定這個問題。

於是，拉哈尼走進學校，問了許多的問題。她發現教育前線有兩個嚴重問題。第一個問題是他們仍在一班三十到三十五名學生的教室裡用一體適用的教育。第二個問題是七成四的教師都想在未來三年辭職不幹了，原因是工作量太大。她覺得這件事已足以成為每日頭條新聞了。

拉哈尼認為第二個問題出在教師們花太多時間在批改作業、做細微評量，努力搞清楚每個孩子的學習狀態。那些教師是白天當老師，晚上當數據分析員，但沒人願意這樣做。

組隊研發教學科技

當拉哈尼走進校園時，一機在手，想到手機會告訴我們該如何購物、省錢和睡好覺，那為何我們不把這個科技帶進教室，讓它告訴我們該如何學習？因此，她認為我們必須研發那樣的科技，而且需把人工智慧跟神經科學理論與學習科學結合，藉此得知教室中每個學生的頭腦是如何學習的。她相信，如果我們能解決學習上的問題，就能改善結果：「一方面因材施教，另一方面提供情報洞察給教師們，減少其工作負荷。」

於是，拉哈尼在十二年前組成一個團隊，一起研發那樣的科技。而今，超過一百四十個國家的學生在使用此科技。她和團隊針對孩子的學習狀況收集到四百億個數據點，從中得知關於學習的一些事。

另外，拉哈尼也很重視學生使用AI教育夥伴後的回饋。有些回饋讓她看了深感「人生目的已達成」，像是「好感謝你們喔！」、「這款科技好窩心喔！」「這套科技太讚了！」、「我覺得『世紀』可以幫我完成我本以為不可能做到的事。」

學習無法假手他者

不過，也有些孩子給了一些讓人啼笑皆非的回饋，如「我不喜歡這個網站，它讓我會做功課了。」然後，還有孩子想賄賂她，「我給你十萬英鎊吧！我沒有開玩笑喔，但你只需要讓我不用做功課。就提供一個按鈕，讓我按下，讓AI幫我做功課。」

拉哈尼覺得這類孩子的想法與最近一個市調結果如出一轍。該市調詢問孩子如何使用大型語言模型和聊天機器人做功課。結果，有五分之一的孩童坦承，用AI幫他們做功課，而非用AI協助他們學習。換句話說，他們用AI避免主動學習。

孩子的偷懶心態，可能會讓大人皺眉。不過，拉哈尼提醒，大人們其實也不遑多讓，「想想我們一開始使用聊天機器人的心情吧！很多人都很興奮，覺得都可以讓AI代勞，自己躺著做就好。」

大人們的世界出現這種幻覺和空談，直到有個美國律師真這麼做，然後出包了。這名律師被踢爆使用AI聊天機器人撰寫訴訟書，並引用了虛假的案例，最後紐約聯邦法院對他開罰五千美元。這件事讓人不得不覺悟：絕不能走捷徑，用AI代勞。

「AI科技很管用，但我們仍需要學習、生產和思考。」拉哈尼說。

學習機制
需經一番寒徹骨

拉哈尼提醒，AI科技提供的答案念起來洋洋灑灑、非常流利，給人很能勝任且無所不知的錯覺，但真正的學習可不是如此，「學習是需要歷經研究者所說的『生產性的掙扎』，要藉由心智努力來建構理解。」

她進一步分享自己所學到的幾個很棒的學習技巧，其中四個都跟生產性掙扎有關，都能改善學習成果，真的都很管用。

四技巧有助學習

拉哈尼指出，其中三個跟記憶有關，這點很重要，「記憶和理解是銅板的兩面。我們藉助所記得的東西去形塑我們的想法。如果想不起來，就無法使用。」

她提出的第一個學習技巧是「提取」，即在腦袋中回想某件事的行為。比方說，給學生一個文章段落，要他們念一次，然後回想剛剛念了什麼，比讓學生念了一遍又一遍更能記得那個段落的內容。

第二個技巧是在時間軸上安排學習，讓學生不用一次填塞所有的學習內容，而是在時間軸上安排一次又一次的主動性提取過程。藉此，學生會歷經多次的生產性掙扎。

第三個學習技巧是產出。比方說，給學生看一些英文單字後，然後給個字首提示，要他們說出正確單字。即便一開始可能說錯，卻也因此加深記憶痕跡，最終可以記住更多東西。

拉哈尼提出第四個技巧是反思。她表示，當我們反思自己的工作，就會以三種很特別的方式給予有建構性的回饋，即：我現在要如何學習？我的學習目標是什麼？在達標前該做什麼補足落差？如果學生能對所學有如此反思，就會有好的學習成果。

AI如何助人學習

以上拉哈尼所分享的學習技巧有個共通性，都涉及生產性掙扎。她補充說明，持續性的心智努力能強化部分大腦，而這跟腦部發育有關。關於這點，她舉倫敦的一個驚人研究佐證，「倫敦計程車司機必須通過『知識檢測』（The Knowledge），考生必須熟記兩萬六千條街道，在口試中隨機規畫兩點間最佳路線，考驗其超強記憶與空間認知能力。研究中，神經科學家掃描有經驗的司機，發現他們大腦中負責學習、記憶和空間定位的重要結構『海馬迴』都比較大，因為他們必須在那裡建構完整的心智模型，在每次遇到新的乘客時必須產出新的路線。」神經科學家指出，這樣的腦部生長因跟司機的工作需求息息相關，所以有其意義，也顯露內心活動。

拉哈尼認為持久性學習也是歷經相同的過程，「沒有捷徑，也是來自某種心智努力。」是故，「AI才能對教育產生極大助益。」她指出，AI的效益在於它能看出我們每個人的學習模式、主題之間概念連結的模式，可以預知萬一你不知道某件事，該在哪個正確時間點提供你資料，也能提供適時、目標性的介入，並將這些見解提供給教師。此外，「它還能預知你可能快忘記某些內容，然後適時提供；也能迫使你自己想出答案，而非直接把答案給你；最重要的是，它能給予很棒、條理清楚的回饋，勝過教師們所設計的評量規準。」

因此，拉哈尼相信，AI如能好好設計，是能在教育上產生驚人效果。事實上，她和團隊也已看到它發揮效果。

心智努力之必要

如今有很多人會跟拉哈尼反應，「幹嘛這麼麻煩？不是有衛星導航？還有AI，如想知道什麼，上頭都有解答？」

不過，拉哈尼覺得此言差矣。她解釋，AI善於看出數據模式，是一個很棒的夥伴，在藥物研發、蛋白質摺疊、新材料等有不凡的突破，但AI無法獨自完成。是我們人類構思問題、設定目標、選擇數據集，以及決定哪些發現是重要的。我們的知識不可小覷，AI並不是來取代我們的專業知識，而是擴大我們的知識；不管哪種發明，都歷經生產性的掙扎，都是先建構領域的專業知識，再據以發揮更多的想像力，產生更多的創新，而AI本身也是一種發明。

不管是哪種學習者，拉哈尼提醒，有一點要切記：所有的成長必經辛苦過程。因此，AI對教育是好是壞，端看使用者的心態，是要藉助它擴大人類的認知還是直接取代？

下次你在學習，想藉此投資自己、教育自己、成長，並發揮大大想像力，拉哈尼都請你記住：心智努力不是學習過程裡的缺陷，而是一個關鍵特色，可以讓學習固著，讓我們建構專業知識並激發創造力。