面對AI時代產業與科技大學應有的合作與分工/ 33

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臺灣教育評論月刊,2017,6(8),頁 33-36

產業和大學的教育分工 主題評論 第 33 頁

面對 AI 時代產業與科技大學應有的合作與分工

楊瑞明 台北城市科技大學商業管理學院院長 臺灣過去的技職教育,是以「經 濟發展」為前提,透過「計畫教育」 和「人力規劃」為實踐,教育是為產 業的發展為設計,多年的努力,也確 實為臺灣的經濟建設和產業發展提供 充足而優秀的基層技術人力,創造舉 世稱羨的「臺灣經濟奇蹟」,成為開發 中國家學習的典範。然而,近年來, 由於政治、經濟、社會與技術的快速 變遷,產業結構已由勞力密集轉化為 技 術 密集 ,甚 而進 化 為知 識密 集 產 業,後期中等技職教育,也由就業準 備的終結教育功能,轉化為終身學習 的準備教育型態,科技大學的技職教 育功能也應符應未來產業結構的變革 與技術專業人力的未來需求,調整其 人才培育的目標。尤其務實致用、學 用合一與終身學習的教育實踐,更應 是技職教育的重要追求。

一、就業力需要產業與科技大學

合作深耕

由於職業教育已非往日只為就業 準備的終結教育,一方面必須兼顧學 生繼續升學的需要和未來終生學習能 力的培育,一方面又要維持既有技職 體系職業訓練專業技術能力與就業能 力的訓練,進而更要因應產業變革與 企業創新所需的職場轉換能力與未來 產業的研創整合能力。因此,職業教 育與職業訓練密不可分,務實致用與 學用合一,應是產業與科技大學需要 攜手努力的合作與分工。 青輔會「在正式教育中提升就業力 -大專畢業生就業力調查報告」(行政 院青年輔導委員會,2006)(行政院青 年輔導委員會現已更名為教育部青年 發展署)指出,針對畢業生及產業雇主 的調查,他們認為最重要的核心就業力 包括:良好工作態度、穩定度與抗壓 性、表達與溝通能力、學習意願與可塑 性、團隊合作能力、專業知識與技術、 發掘及解決問題能力、外語能力、專業 倫理、基礎電腦應用技能等。由此可 知,產業所指的就業力,一般包括核心 (普通)能力和專業技能。 教育部前部長楊朝祥(2010)在 「十二年國教實施後之後期中等教育 何去何從」文中曾指出,未來,高職 教育應以就業為導向,類科設置則以 社會需求為目標;其課程內容應兼顧 職場「軟實力」與「硬實力」的培養。 楊朝祥所指的「硬實力」,主要是指雇 主所需的專業技能;而所謂的「軟實 力」,則是各行各業都需要的核心(普 通)能力。這些能力的培育需要產業 與學校攜手合作才能有成。 產業端,應善盡人才培育的一份 責任,主動參與教育計畫,提供職場 實習、專業訓練、業師協同教學,支 持協助專題研究、研創產創與技術轉 移。學校端更應打造本身特色,建立 學生職涯認知,強化通識素養、跨域 學習、產業實習與研創產創,培養多 元的就業力與競爭力。產業與科技大 學要一起合作,提供創意、創新與產

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產業和大學的教育分工 主題評論 第 34 頁 創的三創教育,建構學涯、職涯與生 涯的三涯合一之學習平台,讓學生做 中學、學中做,落實體現務實致用、 學用合一的教育理想。

二、面對 AI 時代的來臨

在 Google DeepMind 所開發的人 工智慧(AI)圍棋程式「AlphaGo」與韓 國的圍棋世界冠軍李世乭進行五場對 弈後,各界開始嚴肅的討論 AI 時代的 來臨,例如:最近在李開復《人工智 慧來了》一書中即提到,「AI 來了,機 遇就在你我面前!人工智慧興起是擁 抱生活、開創人類未來的最好時代。」 AI 的發展已經有相當長的一段時 間,但直到最近才發展成熟,這當然 與各方面條件的進步有關,包括:晶 片製程的提升、硬體執行的速度、軟 體開發的相對成熟等。面對人工智慧 的時代,整體社會的脈絡亦應予以一 併檢視,包括:機械人的發展、數據 分析的探勘模式等,因此,面對未來, 愈是單純知識性的工作將面臨愈大的 挑戰,而愈需要綜整性、開創性的工 作,則將愈形重要。實為當務之急。 在不久而可見的將來,臺灣應該 如何迎頭趕上,掌握 AI 時代的產業先 機?在面 AI 時代的來臨,產業與科技 大 學 應該 如何 進行 教 育的 分工 與 合 作,全球布局,開創先機,其應為與 能為的作為? 臺灣的少子女化與高齡化的社會 趨勢,勢須更加重視每一個學生的生 涯發展與人工智慧(AI),如何提高人力 素質,成為產業的實力挹注,更是科 技大學人才培育的重要的任務,就如 馬雲所提出的 Data Technology 概念, 未來的世界,將必須更為著重人我之 間的互動、互助、互利,唯有如此, 才能成就更為美好的人工智慧發展、 更為完整的大數據分析、更加便利的 軟硬體整合應用。

三、迎接 AI 時代產業與科技大

學應有的分工與合作

面對 AI 時代的來臨,將來產業與 科技大學之間,將需要更為全面的縝 密的分工與合作,例如教育部自 2017 年 啟 動 「 大 學 社 會 責 任 實 踐 」 ( University Social Responsibility, USR)計畫,鼓勵大學提出「大學社 會責任實踐計畫」,推動各大專校院實 踐社會責任,此一計畫的重點包括: (一) 強化區域產學鏈結,協助在地產 業發展與升級。 (二) 連結區域學校資源,協助城鄉教 育發展。 (三) 整合部會與地方政府資源,挹注 在地發展。 (四) 落實大學社會責任,推動師生社 會創新。 尤其是第四點,其重點就在強調 大學除了要強化實務技能學習及區域 特色發展,更要探究區域產業人才的 供需與調準。由此可見,大學與產業 間更緊密的互助與合作將是未來的必

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產業和大學的教育分工 主題評論 第 35 頁 然趨勢。在經濟部 2020 產業發展策 略(行政院,2011)中亦特別強調,未來 的產業與學校之間應更加緊密合作, 深 化 育才 機制, 由 大 學發展專業學 程,並強化職場能力,培養職涯發展 觀念,同時調整機制,延伸產學合作 至就業學程與企業實習,健全人才培 育體系。 面對人工智慧的快速發展,產業 界可以加強人工智慧、大數據分析、 機電整合的各種可能應用層面,而科 技大學則可以全面加強程式語言的基 礎教學與演練、數據分析技術的研究 與實作專題、機電整合技術的實務開 發等,在此分工的基礎上,面對人工 智慧時代的來臨,有幾個面向是產業 與科技大學可以強化合作的重點: (一) 知識學習技術:包括知識學習方 法、知識整理與分類、資料的快 速搜尋、知識比對與判別等。 (二) 資料分析技術:包括大數據的資 料取得、有意義的資料關聯、大 數據的趨勢分析、大數據分析的 應用等。 (三) 機電整合技術:除了原有機電整 合的各種應用外,更強調與知識 學習、大數據分析的可能應用與 結合,以開啟新的應用領域。 面對可能的產業改變,美國史丹 佛大學於近十年前,即已開始全面鼓 勵學生修習程式語言,以奠定學生使 用程式的能力。我國科技大學,亦應 於最短時間內,廣為開設程式語言課 程,強化學生使用程式語言的能力。 對於與 程式語言高 度 相關的 科系而 言,學 生應具備純 熟 的程式 設計能 力,以利發展各種可能的知識應用、 資料分析或軟硬體整合;對於與程式 語言非高度相關的科系而言,學生學 習程式語言,可以理解程式語言邏輯 與思考理路,可以融入人工智慧的脈 絡與數據分析的流程,以利於各相關 領域的解讀與應用。 科技大學培育合宜的可用人材, 同時產業界亦應密切配合,提供科技 大學學生實務踐覆的場域。國內一直 長期以來,所存在的問題,即在於企 業育才、選才、留才的觀念,大都是 以成本為考量,以致於無法與科技大 學進行深度、長期而緊密的合作。在 AI 的時代,企業如能與科技大學有更 為緊密的分工與合作,則科技大學可 以為企業培育可用的軟體設計、軟硬 體整合人才,縮短企業人才培訓的時 間。當然,這樣的分工必須在建立在 合作無間的基礎上,產業應與科技大 學合作,共同設計課程,將產業的需 求,帶入科技大學的學程之中,而產 業界則 提供學生最 新 產業發 展的實 況,以及實務專題開發的機會,使學 生的創新、創意與研創、產創能力, 成為產業前進的動能。 參考文獻  行政院青年輔導委員會(2006)。 在正式教育中提升就業力-大專畢業生 就業力調查報告。臺北市:行政院青 年輔導委員會。

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產業和大學的教育分工 主題評論 第 36 頁  行政院(2011)。經濟部 2020 產業 發展策略。臺北市:行政院。  李開復(2017)。人工智慧來了。 臺北市:天下文化。  楊朝祥(2010)。因應十二年國 教,後期中等教育何去何從。教育資 料集刊,46,1-26。

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