面對AI時代產業與科技大學應有的合作與分工/ 33

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

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 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

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 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。

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 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。