菱教育民調7/AI影響學生選擇文理組? 年長者在意數據分析、年輕人關注文字生成
菱傳媒.2024年10月8日 00:00

菱教育民調7/AI影響學生選擇文理組? 年長者在意數據分析、年輕人關注文字生成

(記者張麗娜/台北報導)人工智慧的普及已成全球趨勢,對教育帶來深遠影響與變革。根據《菱傳媒》最新民調顯示,在AI衝擊下,仍有61.4%的家長會鼓勵小孩依能力與興趣選擇科系,不過也有38.6%家長「傾向」或「一定」鼓勵小孩朝理組發展;而在AI對學習的影響部分,有50.5%受訪者認為「個性化學習、數據分析」的優勢影響最大,其中高齡族群在意比例更高達56.2%,年輕族群則關注「文字生成(如ChatGPT)」,比例高達55.7%。

人工智慧席捲各行各業,AR、VR等虛擬、擴增實境以及ChatGPT等AI科技興起,逐步影響各階段學校的課程,學生課業上的學習要如何跟上最新科技趨勢,也成為學校、家長與學生關注的議題。《菱傳媒》「台灣10大教育問題調查」網路民調,除調查民眾關注的十大教育問題之外,該份調查也針對全體受訪者詢問AI對教育的衝擊。

當被問及「在AI衝擊之下,是否會影響您對期望小孩在文組或理組的選擇?」調查結果顯示,「仍會鼓勵小孩依照能力與興趣選擇」的受訪者有61.4%;「會先觀察小孩能力,傾向鼓勵選擇理組」,占 31.5%;但也有7.1%受訪者選擇「一定會鼓勵小孩朝理組發展」。

而針對無子女的受訪者則詢問「在AI發展的衝擊下,您認為未來年輕一代在文組或理組的選擇是否會受到影響?」結果顯示,「傾向認為理組會更有發展前景,但仍應尊重個人能力與興趣」高達54.7%;「不認為會有重大影響,應依據年輕一代的能力與興趣選擇」占 23.5%;但也有高達21.7%受訪者認為「一定會受到影響,未來應該更多選擇理組 」。

從交叉分析來看,「仍會鼓勵小孩依照能力與趣選擇」部分,已婚、有小孩的女性,以62.7%略高於男性的60.6%;「一定會鼓勵小孩朝理組發展」部分,已婚、有小孩的男性以9%高於女性的5.2%。就年齡層來看,60歲以上己婚高齡者,鼓勵小孩依照能力與趣選擇的比例也較高,達73.6%;一定會鼓勵小孩朝理組發展的比例則最低,僅2.6%。

整體來看,雖然逾半數受訪者認為應鼓勵小孩依照能力與興趣選擇,但仍有相當高比例認為未來應該「更多選擇理組」,顯見AI的發展,一定程度影響未來學子對就讀科系的選擇。

在被問及「AI的哪些優勢,您認為對教育/學習的影響最大?」結果顯示,有50.5%的受訪者認為「個性化學習、數據分析 」影響最大,其次依序是「虛擬與擴增實境(如VR/AR教學) 」39.8%、「文字生成(如ChatGPT)」 39%、「圖像生成(如Midjourney)」 33.1%、「語音識別與生成(如語音助理)」 32.9%、「計算力」31.8%、「虛擬教學助理 」28.1%、「其他 」1.1%。

從交叉分析來看,60歲以上高齡族群認為「個性化學習、數據分析」是影響最大的優勢,比例高達56.2%,其次是「虛擬與擴增實境(如VR/AR教學)」44.6%、第三則是「計算力」的34.9%。

不過,18-29歲的年輕族群認為「文字生成(如ChatGPT)」是影響力最大的優勢,比例高達55.7%,其次是「個性化學習、數據分析」49.6%、第三則是「語音識別與生成(如語音助理)」34.9%。顯示不同年齡層的受訪者,對AI優勢的影響力,看法也不盡相同。

「台灣10大教育議題調查」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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  • 資料來源:網路溫度計自2017年至今約累積28億則以上文章的網路社群大數據資料庫,其內容涵蓋Facebook、YouTube、Instagram、Dcard、以及包含Yahoo奇摩新聞、聯合新聞網、中時新聞網、ETtoday新聞雲、LINE TODAY、蘋果日報、自由時報、三立新聞網等約350家媒體網站上與選舉相關之政黨、候選人公開資料。
  • 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