教書這麼多年來,教過的學生幾乎各個年齡層都有,不分科系、不分年紀、不分家庭環境背景或體制內外的學生。在問學生的學習經驗時,常聽見課程無聊、老師一直講課趕課、學生上課一直抄筆記、不斷的背背背跟大考小考不斷,這這些意見中最後都常出現「填鴨」的意見。
有些學生說填鴨不好,所以上課不應該填鴨。但若接著問學生填鴨的缺點是什麼?學生就常常出現困惑不知道如何回答的表情,或者回應講應該要「快樂學習」。
作為一個曾被填鴨多年的學生且現在當教師的我來說,這次想就「填鴨」這議題起個討論。
填鴨不是非黑即白,不能夠一句話就說填鴨不好,所以就完全沒有「填鴨」的存在與必要了。
在這個科技發達的時代,「大數據」這個關鍵字很常見,也常有人說要給電腦大數據,讓它利用這些資料分析、學習。最近在談的生成式 AI ,如 ChatGPT 大概也是類似的概念,透過大量的資料庫訓練它,讓它利用這些資料學習,然後它能依使用者所提出之問題給予某種程度的回應。資料越多,它就有越多的資料可以自我訓練,但若是資料不夠或錯誤資料多,就可能就會出現前陣子報導說它變笨了。更特別是的是若資料錯誤,它胡說八道也能說的頭頭是道。
無論是教專業科目課或語言技能科目時,我常會分享一個概念。
--「電腦」,顧名思義是有電的腦。--
人類發展及訓練電腦之主要目的是為了要協助人類更有效率、省時且成功地完成任務。人類對於電腦的訓練方式也是類似人類訓練自己的方式(語言學習的相關理論在這就先不談了)。人類教電腦時,會給大數據、會給電腦很多很多的資料,要它收集起來、一字不漏的記憶,其實這就類似人類在對電腦進行填鴨。
嬰幼兒在學習語言的時候,剛開始是由聽到身邊的人給的很多資料、累積語文的量。到了進學校時,則開始學習識字閱讀。這時候的資料來源已不僅限於聽到的資訊了,還能透過閱讀、藉由閱讀不同形式的材料獲取知識。
從這簡單的電腦與人腦的比較中可知人類不僅是對自己填鴨,人類教電腦時也是在對電腦進行填鴨式的教學。
人類對電腦填鴨時,除了給大量的資料,也會下指令讓電腦對於所收集到的資料進行整理與分析,讓電腦產出更多的整理過的、具邏輯性的或更具創新性之資訊,這是人類教電腦在填鴨後,要電腦藉由這些指令,發展出對於資料的比較、分析及創新的能力。
換到人類的學生來說,人類(老師)提供學生大量的資料,這就是學生常說的填鴨。
但學生自身是否能夠利用大量的資料進行比較分析及創性大量就不一定了。學生不是電腦也不是機器,有個人對學生下指令,學生並不一定會照做。更重要的是學生自身對於該學科的學習動機了。
每個人腦能夠儲存的資料量絕對比不上電腦,這時候如何能在非常有限的資料量中培養出整理分析的資料,就要看老師是否能夠善用教學法(這也有語言教學法),藉由課程教學讓學生培養出比較分析或甚至是更高階的創新能力。有些時候則是學生自己透過大量的資料而發展出比較分析或創新之能力。
無論是因為老師的教學讓學生發展出相關能力,或者是學生自行發展出該能力,這些都是需要先累積大量的資料(填鴨)。
重點在於接收了大量資料,若選擇只停留在記憶與背誦的階段,就會停留在填鴨完成的階段了,而未發展出進一步且更高層的思考與邏輯分析能力。
在電腦大數據的時代,一個人腦的資料量絕對遠遠比不上電腦。但這並不代表人腦就不需要有大量的資料,重點應該是如何儘量累積資料量或善用有限的資料量,培養出比較分析的能力,或甚至是利用比較分析的結果進行創新。
累積大量的資料量(填鴨)不是一定不好,討論的重點應該是在獲取大量的資料後,學生能否有能力自己發展或教師藉由教學法引導學生培養更高階能力。若只是一直停留在累積資料的記憶背誦階段,在科技發達的時代,很快就會被電腦取代了。
人類如何累積大量的資料?就是要多閱讀,閱讀不同來源與觀點的資料,才能培養比較分析能力。資訊太單一,就容易被誤導,也失去藉由累積的資料來培養比較分析能力,或更高階能力的創造力的機會了。