菱教育民調/AI夯衝擊校園 劉和然:荷蘭今年起課堂禁用手機   陳培瑜憂:高中生30秒生成歧視梗圖
菱傳媒.2024年9月30日 18:00

菱教育民調/AI夯衝擊校園 劉和然:荷蘭今年起課堂禁用手機   陳培瑜憂:高中生30秒生成歧視梗圖

(記者杜大澂/台北報導)《菱傳媒》今(30日)在立法院舉行記者會,公布「台灣10大教育問題」網路民調,結果顯示國小階段最受到關注的教育議題是「品格教育」;國高中階段關注「校園霸凌和校園安全」;大專院校階段最關注「學以致用與業界接軌」。與會來賓也聚焦民調中AI對教育衝擊,民進黨立委陳培瑜憂心指出,現在高中生做梗圖歧視他人,不需要自己繪圖,透過AI只要30秒就可以完成。新北市副市長劉和然則說,荷蘭政府從今年一月開始,課堂上一律禁用手機,現在歐美已發現3C問題。

這次《菱傳媒》公布的「台灣10大教育問題調查」,委託皮爾森數據執行,列出10個重要的教育議題,詢問民眾「對於現今學生在國小、國高中和大專院校階段,最在意的3項議題」。10大議題包括「品格教育與多元發展」、「健康發展(體育活動與睡眠時間)」、「校園安全和校園霸凌」、「心理健康與學校輔導」、「家庭教育與親職教育」、「適性發展與育才選才」、「學以致用與業界接軌」、「教育師職與教育競爭力」、「特殊教育與融合教育」、「雙語教育」。

民調結果今日上午在立法院舉行記者會公布,記者會由《菱傳媒》執行總編輯賴心瑩主持,邀請關心教育的台北市副市長林奕華、新北市副市長劉和然,以及民進黨立委陳培瑜出席,並參與討論。

關心教育的民進黨立委陳培瑜、新北市副市長劉和然與台北市副市長林奕華,出席《菱傳媒》「台灣10大教育問題調查」民調記者會。林啟弘攝

根據調查,如果分求學階段來看,國小階段最關注的教育議題是「品格教育和多元發展」,比例達74.5%;其次是「校園安全和校園霸凌」,比例為59.5%;「健康發展(體育活動和睡眠時間)比例為50.3%,排在第三名。

國高中階段最關注的教育議題,變成是「校園安全和校園霸凌」,比例為62.9%;「品格教育和多元發展」為52.2%,排在第二名;「適性發展和育才選才」竄到第三名,有44.9%的受訪者關注。

到了大專院校階段,關注第一名換成「學以致用和業界接軌」,比例為79.0%;「適性發展和育才選才」排在第二名,比例為66.6%;「品格教育和多元發展」以34.2%位居第三。

此外,民調也針對時下最火熱的AI議題,詢問全體受訪者,其中民眾被問到「AI的哪些優勢,你認為對教育/學習的影響最大?」,結果顯示「個性化學習和數據分析」,比例最高,達50.5%過半;其次是「虛擬與擴增實境(如VR/AR教學)」,也有39.8%;第三名是「文字生成(如ChatGPT)」,比例為39.0%。

雖然AI為人類帶來方便,但與會來賓也憂心未來對教育造成的衝擊,以及可能面臨的困境,民進黨立委陳培瑜就舉例表示:「最近才聽到一群高中生跟我說,以前如果要做梗圖,同學們自己要用繪圖程式,現在不用,只要輸入給AI,它可以幫你畫出各式各樣歧視人的梗圖,而且30秒就可以完成。」

陳培諭進一步強調,AI工具本身是中性,但使用它的人會導致負面效果產生,因此她呼籲「需要更多大人們,在政策上和配套措施,給予小孩協助。」

新北市副市長劉和然則從孩子帶手機進入校園的問題,談到科技對教育的影響。他說,荷蘭政府從今年一月開始,課堂上一律禁用手機,現在歐美已發現3C問題,「有沒有可能AI發展幾年之後,大家又重新回來檢視可能對教育造成的困擾?」

台北市副市長林奕華談到技職教育時也提到AI,她認為像AI發展和生技產業等等新興產業,都應該納入技職教育中,讓學生們在校園裡探索興趣,順利與職場對接。

「台灣10大教育問題調查」是《菱傳媒》委託皮爾森數據執行,經費來源為《菱傳媒》,調查執行日期為9月16日至9月22日,針對全台灣年滿18歲以上之網路人口,有效樣本1317份,抽樣誤差在95%信心水準下,抽樣誤差為±2.70%。

民調抽樣方法採用網路主動發放調查方式,透過資料管理平台(DMP),在性別、年齡與居住地比例分層隨機抽樣進行調查,並輔以網路行為分析帶入使用者輪廓標籤,確保符合調查對象的唯一性。同時針對使用者的性別、年齡與居住地的準確性採用網路行為與資料庫標籤比對方式,結合問卷題目設計做雙重認證,確保資料正確性與可靠性。

樣本代表性與加權則採用比率估計法,母群體參數依內政部公布2024年7月民眾年齡、性別、戶籍資料,結合皮爾森數據DMP修正網路人口特徵值,逐項重複進行連續性修正,以使樣本特徵與母群體結構達到一致。

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  • 分析方式:本模型分析方式非採傳統抽樣之民意調查,係將蒐集之資料庫予以分析,無母體數、樣本數限制。本模型係運用大數據關鍵引擎,透過深度學習與AI人工智慧技術,使用斷字切詞(Word Segmentation)、語意分析(Semantic Analysis) 、即時情緒分析(Real-Time Sentiment Analysis)等技術,汲取網路上相關討論文章,將文章分為正面、負面、中立三種情緒,計算網路聲量。
  • 跨世代劃分標準:本預測模型判別跨世代之依據,係以不同世代使用者之網路社群行為模式差異區辨。以不同社群網站之使用者世代臉譜數據為基礎,計算跨世代在不同社群聲量上的權重,綜合計算後得到世代好感度數據。
  • 名詞解釋
    • 網路聲量:透過「KEYPO大數據關鍵引擎」,計算社群討論及新聞報導提及的文章則數,聲量越高代表討論越熱,能見度越高。
    • 好感度分數:綜合評估網路聲量與網友語意情緒,分析各熱門候選人的網友評價。各熱門候選人的情緒、聲量皆經過標準化分數處理,得出好感度分數,再進行各縣市候選人彼此的比較,評量不僅需要聲量高,而且是好評要高,負評要低。好感度分數範圍在0-100分之間,分數越高,表示整體網友對於該位候選人的好感程度越佳。
  • 其他說明
    • 調查單位及主持人:大數據股份有限公司
    • 辦理時間:即日起至2022年11月16日止,逐日更新好感度數據。
    • 抽樣方式:本預測模型非抽樣之民調調查
    • 母體數:無母體數,請參考上述大數據資料庫的內容涵蓋範圍
    • 樣本數及誤差值:本預測模型非採用小樣本抽樣之民意調查,不適用抽樣誤差值
    • 經費來源:Yahoo奇摩、大數據股份有限公司