發表文章

目前顯示的是 2月, 2025的文章

讀研究所,真的只是為了那張文憑嗎?

最近我看到一份網路調查,超過80%的研究生認為讀研究所只是為了拿文憑。這數字讓人不禁想問:研究所真的是「不得不去」的下一站,還是「值得去」的探索旅程? 不同世代對於工作的想法其實差很多。4至7年級生(大約1960-1980年代出生)工作多半是為了讓家人過更好的生活,甚至有些人得扛起家計,別無選擇。但8年級生(1990年後出生)或更新的一代,基本上不需要擔心下一餐在哪裡,人生有了更多自由,那麼是不是該好好思考:我的人生要怎麼走,才真正適合自己? 問題是,我們的教育體制真的幫助年輕人探索興趣了嗎?高中到大學,大多數課程都是標準化、單向輸出的學習模式,學生被塞滿知識,卻很少有人幫助你發掘自己的天賦。直到做專題研究或進研究所,才終於有機會和老師一對一深聊,進入真正的「客製化」學習。 就拿我自己來說,每次和學生初次面談,通常都會聊上超過一小時,目的不是填表格,而是一起找出他們真正喜歡什麼、適合什麼。我一直覺得,能這樣和學生討論未來,是當大學老師最棒的「特權」。 所以,我真心希望大學生能把握這段時間探索自我。研究所不該只是「大家都去所以我也去」,而應該是「我確定自己熱愛這個領域,想繼續深入」。人生這場旅程,真正值得的不是一張文憑,而是找到你想奮戰的方向,然後全力以赴。 人生無常,未來充滿變數,沒有人能保證下一步會如何發展。正因如此,每一天都應該被珍惜,每一個選擇都應該帶有意義。我們無法改變過去,但可以掌握當下,為自己的未來奠定更穩固的基礎。所以,不要把時間浪費在跟風或茫然中,而是積極探索自己真正想做的事,並勇敢邁向那條路。

知識蒸餾(Distillation)與教育的對照:AI 時代下的師生互動

在當今 AI 領域, 知識蒸餾(Distillation) 是一個重要的技術,它的核心概念來自於一個簡單的觀察: 可以將一個大型、複雜的模型(Teacher Model)所學習到的知識,壓縮並傳遞給一個較小的模型(Student Model),使其在效能上仍然表現優異。 這樣的技術不僅能夠降低運算成本,還能讓小模型在較少資源的情境下發揮高效的推理能力。例如,大型的 Transformer 模型如 GPT-4 或 BERT,可以透過知識蒸餾將精華萃取出來,轉移到更小、更輕量的模型,使其更容易部署在行動裝置或邊緣運算設備上。 然而,這個概念並不僅適用於 AI, 它與教育的本質驚人地相似 。 從知識蒸餾到教育傳承:教師與學生的互動 在教育現場,老師與學生的關係其實就像是 Teacher Model 與 Student Model 之間的知識蒸餾過程。 1. Teacher Model(老師)— 見識廣博但龐大 老師經歷了長年的學習與研究,閱讀過大量的文獻、參與過各種研究計畫,掌握龐大的知識與經驗。但這些知識如果不經過整理和提煉,直接傳授給學生,學生往往無法完全吸收。 2. Student Model(學生)— 學習並提煉精華 學生相較於老師,模型較小(經驗較少、知識較淺),但學生有一個優勢: 學生可以透過與老師的互動,學習老師的精華知識,並在內化後發展出自己的高效學習與研究方法。 在這個過程中,老師不只是單純地傳授知識,而是將知識提煉、轉化成學生能夠理解、內化的形式,這正是教育的價值所在。 AI 世代下的師生互動:如何讓知識傳承更有效? 在 AI 世代,我們的學習方式正經歷轉變,師生互動的模式也應該適應新時代的需求。以下幾點是可以參考的做法: 1. 注重啟發式教學,而非單向灌輸 知識蒸餾的一個關鍵技巧是 軟標籤(Soft Labels) ,它能讓 Student Model 不只是學習最終答案,而是學會 如何 得出答案。同樣地,在教育中,老師不應只是單純地給學生標準答案,而是應該引導學生思考 為什麼這個答案是對的?如果條件改變,會產生什麼影響? 2. 給學生適當的挑戰,促進自主學習 一個好的 Teacher Model 會讓 Student Model 在學習的過程中適度挑戰,讓它能夠成長。在教育中也是如此,老師需要根據學生的學習狀況,設計適當的問題與任務,讓學生在解...