上次教書的事情說到哪?
其實我要說的,大概就是總體而言,教育吃經驗,沒別的。一種米養百樣人,你累積了上千樣本,各式各樣的學生都會碰過,就會抓到上下限,自然會比較清楚大方向怎樣最好。
對新進教師的建議喔,我個人是沒辦法給太深入,當代理也就這樣,但如果你想要在教育界打下一片天地,請多跟主任、校長聊天。
不是要你去諂媚,是去了解整體教育的狀況,這些老前輩都一樣,經驗多才會跟你講實話。我常去跟前輩聊天,還要丟話題出去,像是教改會第幾屆,那個誰弄了什麼,然後教育部不同意……素養教育的XX科,是國教院的誰誰誰主導…
教育的主體是人,當你有這些經歷,前輩才會曉得你「踏進那扇門」,開始當你是對等的對象抬槓,你才會打開新世界。
這個新世界就跟產業界一樣,你努力夠多夠深,才會知道產線上哪個是關鍵,哪個人才厲害,老闆為何去買了那鬼東西。
不付出努力,只覺得世界都在卡我,就會憤世嫉俗,最後變成都資本家的錯、都李遠哲的錯。
你是普通人就算了,身為教育界的對這些還不清楚就很糟糕。雖然糟糕也是可以當個好老師,但你就是個體,茫茫師海中的一份子,不求功也不求過,但求問心無愧到退休,這也可以。
若你想要改變教育,領導這個業界,那就去考主任、校長,沒站在那個起跑線,誰會鳥你?為何今天要聽一個菜鳥領導全國教育?
前幾篇提過,好的老師知道學生人生就這一次,所以教書會很保守,採取安全路線,至少不要教壞。你提出的改變,如果不基於現狀,只是照著書本跟國外案例,就覺得非改不可,那絕對行不通。
我年輕時以為是所有教師跟從業者在阻擋,後來才曉得阻擋的是系統本身,系統看的是整體會不會崩潰,如果改革的代價會有高機率崩潰,那麼就不會讓你改。
教改有沒有讓系統崩潰?沒有,因為實際上教改就不是某個人幹的,是整個系統運作的結果,只是被政治拿去宣傳,用來嚇你騙你,說選他才會教育好。上一個想要撥鐘向後的叫做馬英九,教育界有誰鳥他恢復聯考?
就算要恢復聯合考試的制度,也必定是基於現狀,逐步去改變改回去。當初聯考要修掉,是因為不合現實,當年的環境已經需要改變考招制度,所以就改。今天你要怎樣扭回去?看的是個人還是整體?請多想想。
講多了也煩,我希望年輕朋友可以理解,經驗無比寶貴這句話,不要動不動就覺得「我們走錯了,應該要扭回正途」。你的正途是什麼?這必須要嚴謹定義,我見過太多認為社會應該要那樣這樣、這樣那樣。
為何?為何你說的是對的?可不可以給一個理由?
答不出來,其實我知道為何,當過老師後,看自己學生從那個天真無邪可愛純真(?!),上大學後開始接受社會教育,就知道為何了。
大多都是教授告訴你,媒體告訴你,同儕告訴你。
但教授不會跟你說,他自己也沒去工廠手動線做過兩天,媒體不會說他們有意識形態,同儕也不會承認自己比你還蠢。
請年輕朋友記得,現狀的運作是存在,那麼這就是真實,而且必定是有效。只是,為了這個有效,要付出多少代價,威權年代是我們外省人佔據優勢,在經濟、社會文化資本上容易累積,所以這個有效建立在族群的不公平上。
打掉重練,一定有得利者跟損失者,但你要怎樣確定,既得利益跟蒙受損失者,必定哪一方正確或錯誤?所以絕對不要站在雞蛋那邊,也不要認定高牆那邊就是錯的。
任何事情都要成本,只是成本是金錢還是時間,有形還是無形。
不需要代價的改革一定是騙人的,都是別人承擔損失的改革必定有鬼。因為社會是連動的,在民主國家中,社會是一個有機體,不可能有單單某人某族群損失,其他人都獲利這回事,怎樣評估損益,這就是現代政治。
高喊正義是很廉價的,分析成本是很麻煩的,這才是人人愛高喊正義的原因,所以我們才會得到一堆說幹話的政治人物。
總之,回到教育上,我是希望不管家長或是老師,都多想想。
為何到最後,我們都會說
「每天寫一點,每天讀一點,持之以恆,養成習慣」
因為這就是真理,你不需要為反而反。
讀書沒有捷徑,凡事都需要成本。
那些用奴性貶低紀律者,通常自己就是秩序的破壞者,以吸食物體崩潰爆炸時外擴的能量為食。
克蘇魯邪神?你說對了。
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經驗,真的很重要,尤其是沒辦法標準化跟做QC的行業。
今天來談一些很接近玄學的東西。
我前幾年聽到一個例子,才知道這人到底多扯。跑去當高中代理教師,拿建中都不見得可以的教材,去教永春跟樹林以下程度的人。他X的是在開玩笑嗎?辯護之詞,通通是別人的錯,只要給他時間,他就可以教得很好之類。
屁話連篇,真的是鬼扯。
對老師來說,學生每年都來,但對學生來說,他這輩子就只有你,你的好壞決定他未來對老師這個職業的看法。
所以好的老師一定是保守,他絕不躁進、激進的改變教法,不是他不懂,是他知道學生未來不是他的實驗品,不能把他人的人生,當作實驗數據操弄。
我自己教,是每個班作微調,微調是指題目難易度稍微有差,教法略有一些變化,但都在基礎上調整。我才不敢突然拿一套超進步新穎,或是難度極高的試驗教材下去。
幹,換你家小孩被老師當實驗品,你要不要?
這就是我對各種支持激進教育內容改革的人,都是翻白眼的理由。不基於現狀邏輯的改革,必定會失敗,你怪家長怪體制都沒用,自己有小孩就懂,你會願意去試驗?
而且這些試驗法都違背了因材施教的大前提,我不懂為何那麼多高談改革者,都忘記這個基礎。
我曾遇過一間新高中,物理化學老師是台清交背景,還都是第一志願高中上去的高材生。第一年,來補習的學生拿著學校講義來問問題,看到我跟朋友全部傻掉,「幹你怎麼拿建中題目去教PR60分的學生?」
很糟糕?對。但隔年,這間高中的老師,至少在數理上面,新教師講義很明顯的大修,教法聽下一批學生講,跟前一屆差很大。顯然這些老師願意聽學長姐建議,去修正自己的教材跟教法,10幾年過去,我沒在聽過這間學校的學生,抱怨教材難到看不懂,都變成真的是學生的普遍抱怨。
這才是好老師,會調整跟改變,一樣是建中台大一直線,這種人就比那個抱怨都其他老師不肯幫忙,學生都不聽的好太多。
各位同學、下一個世代的老師,做為一個也沒多少經驗的前輩,我提供一點玄學經驗。
有沒經歷過,突然打開一扇門,然後那一瞬間,學長姊、老師就開始接納你,不再愛理不理?
我只是第三志願高中,不怎樣的大學,還可以的研究所。但應該是夠拚,拚到一個程度之後,突然有一天教授問我的問題就不一樣,並放手管理實驗室,之後很明顯的,討論實驗問題時,教授的態度是基於尊重,而不是老師的立場。
為何?你踏進了下一個領域,被承認具有同等位階,站在那個起跑線上。頓時打開新世界,然後你會懂為何不要浪費太多時間在沒進門的人身上。這種跨過門檻,好像進入某一種俱樂部的感受,自己要去體會。
教書也是,我是累積到手上名單破千後,瞬間領悟到一些事情。從那之後開始,我就沒有自編講義,也不再發明各種快速解法,因為對我來說一切都無意義。
在那一時間點後,我看到的不是名單上的成績,是每個人都有不同的特性,教法會全部不同。既然我教的不是書,教的是人,那就不應該執著在書,而是放在人身上。
一個好的教育者,應該是可以看到這副景象的,這種景色是體驗,不是用說的。知道就知道,不知道就不知道,還沒走進這個領域,你就會繼續執著在特定教法。
這就是所謂的會招式,但還沒有功夫。有功夫後,就是無招無式,教材對你來講只是工具,用哪一家的都沒差。
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最近在網路上,有某些關鍵字持續的飆升,像是「企業紓困」、「疫情紓困」都引起上萬人次的搜尋。
而這些關鍵字的背後,也代表著在疫情平息之前,無薪假、失業這些問題不會改善,人們也很難恢復安全、穩定的生活;因此人們會傾向去尋找更有保障的工作,這也讓坊間的公職考試補習班,又熱門起來了!
公職補習班迷思
當然喔,追求安全、穩定本來就是人性,只是當我發現這些公職補習班,還用一些有一點不合時宜的標語,對求職者做宣傳,像是什麼呢?「參加銀行特考,就能擁有讓人羨慕的福利跟待遇」。
甚至是「書記官地位崇高,形象良好,進可攻擊他人之不正,退可保守自己親朋之安全。」這其實是一類的訴求喔,有一點誤導大眾的認知跟行為,我一定要來逆風發言一下。
那為什麼我會這樣說呢?台灣喔的「人工智慧」教父~李開復先生,在他的著作《AI新世界》裡面提到。
他認為人工智慧註定會顛覆世界,並且會帶來前所未有的經濟失衡,而眼下最直接的,就是在未來的五到十年之內,對於全球就業市場帶來的衝擊,很多一般人認定的金飯碗,很可能都會被AI取代。
白領失業潮來了!
李開復在他的書裡面,更進一步的指出,近年來,世界各國因為「無人銀行」的興起,各種AI的工具,已經可以承擔90%以上的金融業務。
再加上喔現代年輕人,普遍使用行動支付、網路銀行的比例越來越多;實際到銀行臨櫃的人越來越少,而第一線的金融人員的工作就此消失,已經是顯而易見的結局!
國外甚至於已經出現申請貸款,把資料送出到核可,不到幾個小時就能夠完成。
這裡的關鍵,就在於AI機器人已經掌握申請人的大量數據,可以在很短的時間裡面做完風險評估,而這些都是人類很難做到的事情。
再來,法院書記官的工作,就是掌管司法紀錄、編案、文牘、統計這些事務;講白話文就是「法院資料的輸入與管理」。
但你知道嗎?現在的科技,已經可以讓機器聽懂人類說話,同時呢在螢幕上轉換成精準的文字,準確率高達九成以上。
你想想看喔,假如準確率繼續提高,費用也越來越平價,法院或者是政府是不是有很大的可能性,會直接採購這樣的設備來取代書記官呢?
一來呢,大幅降低薪資的費用,二來呢,降低人員管理的問題;畢竟人類加班會抱怨,但機器不會有這個問題。
聽到這裡喔,你也許會好奇,以前聽說的AI、人工智能會取代的工作,那應該都是像工廠的工人,或者是體力活動的藍領階層才對啊!
那怎麼現在這些靠「腦袋」的工作,像是銀行行員、書記官,這些白領職業,也會被AI取代呢?
這是因為啊,現代的AI本質,其實是一種「深度學習」!那什麼是「深度學習」呢?
李開復先生在他的書裡面提到,深度學習是一種模仿生物智能的「神經網絡式」的學習方法。
簡單來說喔,過去的電腦只能執行單一程式;比如說,你希望機器人幫你到早餐店買三明治;那麼一旦輸入你家到早餐店的路線,機器人就會執行到底。
如果在路上遇到車它不會閃,遇到人也會直接輾過去,一直到抵達早餐店它才會停止,那是一種沒有思考、沒有應變能力的一個反應模式。
而神經網絡式的學習,則是透過數據資料,幫機器人建立起路況,可能會遇到的障礙物這些相關的應變資訊跟程式。
讓機器人可以在遇到阻礙的時候,先停下來,重新偵測、評估環境的狀況,再計算出成功率最高的路線,轉個彎重新出發,這已經是很接近人類能夠做到的靈活思考。
也就是說啊,在固定的場景底下,只要能透過數據,找到人類固定的「行為模式」,再請工程師把行為模式寫成「運算的程式」。
最後依據收集到的海量大數據,讓AI系統去做深度的學習,AI就能夠擁有思考能力,取代很多白領的工作。
容易被AI幹掉的二特點
從上面的例子,我們可以進一步的知道,符合以下二個特點的工作,很有可能會跟恐龍一樣,在地球上消失喔。
這二個特點又是什麼呢?第一個、那些資料、流程可以編碼的工作;第二個、人際互動頻率很低的工作。
打個比方來說,就像是現代的醫檢師、放射科的醫師,或者是銀行行員,他們都是在固定場景底下,專門分析數據跟資料,再不然就是工作流程有明確的SOP。
工作內容固定,而且有一套嚴格的作業流程和評判標準,不會有太多參數的變化,就很容易被編碼,而變成一條程式。
在未來呢,凡是可編碼的流程,再讓機器人通過大量數據的深度學習,就能夠快速的優化,任何動作都會比人類更快、更精準,而且可以一直進步,還不會喊累!
我們與AI的距離
要是你聽到這裡還半信半疑,感受不到AI對於職場的全面破壞,那麼我再提供一個更貼近你我的事實~
台灣的知名品牌~華碩電腦,在他們關渡總部的13樓,已經有一個130人的AI團隊,成軍了16個月。
而負責領軍的華碩全球副總裁~黃泰一先生,他就表示喔,華碩的AI團隊,已經鎖定醫療、交通、零售這三大產業的數據池,累積使用者的數據資料、網路足跡等等的一切。
透過這些進一步的為零售店家、醫院、輪胎業者,建立起節省人力、降低風險,而且能夠精準行銷的演算法系統。
幫助華碩在他們的未來,能夠透過大量的數據,以及資料跟資料之間的相互運用,所產生的商業價值來賺錢!
儘管現階段呢,華碩只針對醫療、交通、零售這三大產業在搜集數據,不過可以想見的是喔,只要精準的演算法系統建立;商店它是不需要店員,醫院它可能也不太需要醫檢師,輪胎製造廠不需要工人。
而未來這三大產業所需要的「人力」,將以跳崖式的速度往下滑。這也間接證實了李開復先生,在《AI新世界》這一本書裡面所預告的。
他說:「在未來的5~10年之內,現有的50%工作,將會由AI取代」!
所以拉回來看,只要你有稍微留意時事,你一定知道現代的公務人員、銀行行員,就算寒窗苦讀多年考了進去,福利和工作的輕鬆度,也都大不如前了,更別說他們的未來和發展。
也就是說喔,要是你忽略真實職場上正在發生的變化,那麼很有可能等到你花錢、花時間努力考上公股銀行的行員啊、書記官啊...等等的,卻只能做個幾年,就被裁撤了!
這樣的投資報酬率,你覺得划算嗎?算一下喔!會不會你以為自己考到一個安全可靠的資格,但是真正得到的,卻是更高的失業風險!
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人工智慧的時代已經來臨了,但我們卻還用舊時代的工人智慧的腦袋,在面對自己的人生,你曾想過這是為什麼嗎?
其實答案很簡單,那就是「終極選項」和「路徑依賴」這兩大迷思,困擾了很多人。
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而「路徑依賴」呢?它是指喔,人會習慣用過去的經驗,想現在的事,然後去預測未來。
比如說吧,你念醫學院,所以就只能當醫生;再比如說,你過去在某個行業,所以你在轉職的時候,就只能做相關的行業。
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