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標題 |
AI 能查到的，我還需要背誦與記憶知識？
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地點 |
台北市
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地址 |
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簡述
一、「AI 查得到」與「你自己知道」是兩回事。
長期記憶與神經元連結：人類大腦擁有約 860 億個神經元1。學習的本質是將這些神經元在長期記憶中進行連結；若沒有在長期記憶中建立連結，人類就無法對從 AI 獲得的資訊進行批判性思考。
缺少基礎記憶的危害的案例：部分國家因手機普及而將乘法表從數學課中移除。護理系學生在計算藥物劑量時，輸入計算機得出錯誤數值，卻因為腦中沒有基本量感與概念，覺得「數值看起來沒問題」。
二、刪除工作記憶後，AI跟人腦都失去將概念連結起來與進行批判性思考的能力。
Anthropic 發現大型語言模型（LLM）有一塊空間只能同時處理約 4 到 7 個資訊塊（chunks），這與人腦的工作記憶（Working Memory）相似。
剪掉工作記憶後的LLM——雖然講得出話，卻無法進行真正的思考。
過去教育界常污名化記憶，認為背誦是不好的；但事實上，將知識儲存於記憶中是絕對必要且不可或缺的。
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詳細資料
三、盲目推廣「完全不記東西」是極端作法，會走向活動棘輪。
1970 年代起，教育界開始流行「學生不需要記憶，隨時可以查資料」的觀念。但自 1970 年代開始，智商分數卻開始出現下滑。
台灣建構式數學案例：台灣於 1996 年在國小推行建構式數學，讓學生自己想算法、不背公式與乘法表，使用數年後因成效不佳而喊停。
活動棘輪：指一種方法在某些情況下有用，大家就盲目推廣、越做越多，最後推到極端而無法回頭。
四、利用 AI 生成大量題目來自我檢測，而不是讓 AI 代替自己思考。
芭芭拉·奧克利不反對使用 AI，她反對的是把 AI 當作不用記憶與學習的藉口。
應將AI設定為主動向我們提問，促使我們去檢索大腦所學的內容。
五、結論：AI 可以顯示答案，但大腦的神經連結終究要由你自己去建立。
資料來源：芭芭拉·奧克利（Barbara Oakley）「AI 與大學數學教育」的演講內容
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