教授媽媽的教育實踐筆記
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我是大學電機系教授, 家中有一名國小孩子, 喜歡在教學中觀察, 把我理想的教學模式實踐與分享給大家。
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本篇文章以日常生活中的快篩經驗為引子，深入淺出地介紹貝氏定理在機器學習效能分析中的重要性。透過一個挑戰直覺的思考實驗，揭示「基率謬誤」的統計陷阱，並解釋為何在罕見疾病檢測中，高準確率的陽性報告不一定代表高確診率。輔以貝氏定理的計算公式，幫助讀者更精確地理解和判讀數據。
隨著 AI 工具的普及，孩子開始面臨過度依賴 AI、思考能力退化的學習。本文從教授媽媽的第一線觀察出發，探討 AI 對學習的「輸入危機」和「輸出危機」，並提出「內化四部曲」（自己先懂、說給自己聽、說給別人聽、找出順暢邏輯）來培養孩子做出「高品質的慢輸出」。
