刊登媒體：遠見             

      
       臺中教育大學校長郭伯臣，今年7月底剛卸任教育部資科司司長，也是教育部力推的學生學習診斷測量平台「因材網」催生人。他強調，很多學校都強調要幫學生轉型AI腦，但如果老師沒先跨越數位落差，只會事倍功半。
       國內各級學校推動許多學生數位轉型的規劃和課程，不管是國中小學的「班班有網路、生生用平板」，透過國教端老師協力，推動下一代的數位能力提升；或是各大學及相關研究所開設的數位課程、AI學程，都希望帶領學生成為企業最需要的AI人才。
       然而，當從國小、國中到大學的學生，都努力數位轉型時，台灣「未來的老師」是否也跟得上數位與AI轉型？
       這就是為什麼中教大必須帶領未來師資人才，進一步跟上數位轉型，因為這不只是學生對研究所進修方向的選擇，也是一所師培大學的社會責任。

不讓教師成為數位落差源頭
       要從現有本科專業，轉型為未來數位或AI人才，不管是人文或理工科系學生，最必須提升的兩大能力，一是「自主學習」，二是「跨域整合」。
       數位轉型或AI人才，都是透過整合資訊程式技術和產業基礎知識，找出更佳的新解決方案；無論人文還是理工的學生，都必須具備「如何去理解另一個領域知識」的學習架構，這也正是「跨域整合」之所以必要的原因。
       而AI應用的面向千百萬種，新的應用也推陳出新，不會是現有單一科系或課程就可以滿足，學生具備「自主學習」，才能去發現未來的機會點。
在中教大，這兩項能力的訓練，則是從通識課程開始做起。
       一來，所有學生都必須要修通識課程，二來，不管自主學習或跨域整合，牽涉到的除了知識技能，很重要的還有「態度」和「素養」；例如批判式思考、整合性思惟、量化推理能力，這些理解不同學科的「基礎知識工具」，若不先為學生儲備這些思考框架，就很難讓學生有效地做好自主學習和跨域整合。
       這件事之所以重要，是因為AI的創新與發展，必須依賴對大數據的分析，而要分析數據，就必須具備確認關鍵數據、量化現有資料、推理數據背後因果等能力。如同哈佛大學給學生的必修通識課程，就包含了這些訓練；而牛津大學同樣設計了類似的必修通識課程，例如社會科學的量化方法等，都是為培養學生未來大數據分析能力鋪路。

與第一線老師同步，尋找數位創新
       除了先具備基礎思考框架，理解真實現場，也是轉型數位與AI人才的重要關鍵。不同於其他學校，「學用」的現場多半都是產業和企業，教育的「學用」現場，是國內國中小學和高中課堂。
       郭伯臣之前擔任中教大教育學院院長時，就訂了一門必修課「科技在教育上的應用」，規定無論師培或非師培體系的學生，都必須上過這門課。唯有理解當前教育科技在國中小學的教學現場有哪些使用，未來又還有哪些可能改變，中教大這些「未來的老師」，在學以致用上，也才能真正跟上當今第一線師學的程度。
       否則，如果台灣培育出來「要教未來台灣學生數位轉型的老師」，本身就具備數位落差，對科技與軟體的使用，例如學生使用哪種平板、數位教材怎麼操作、如何監測學生學習進度，教育科系在大學、研究所的授課現場，比國中小學第一線還落後，那不僅是「不知要怎麼教」，更無法激發未來台灣學子的數位創新與轉型。
       所以，從這學期開始，中教大規劃讓校內和國內各級學校具備一樣的設備，不管是大螢幕、小平板、數位學習系統，連實習現場都要和學校第一線一致。學用落差不只發生在大學與企業，如果把全國國教現場都視為教育科系的應用場域，消弭兩者的數位落差，就成為未來「教育數位轉型」最重要也最基礎的一件事。
      此外，中教大還找來當前中小學有經驗的老師來共同開課，就像許多學校聘請業師一樣，對於數位授課，這些有經驗的中小學老師，不只嫻熟，對於有哪些不足，也有許多洞見。找來第一線老師跟學校師培教授搭配，進一步規劃大學部課程，或成為研究所碩士題目，例如社會學習怎麼導入、教學情境如何精進，進而帶動中教大的課程改變、教法創新，去呼應第一線的現狀。
       談到AI人才、數位轉型，很多人第一時間都只想到企業端的應用，但對台灣未來人才發展影響最大的，更可能是「數位×教育」的再創新，而這件事，也正是每一位對教育有熱情的「未來老師」，值得去投入與研究的創新領域。

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