教育课题
近年来，第四次工业革命、智慧国、机器人、大数据等名词，排山倒海，弄得人人手忙脚乱。在各界谈论着引发第四次工业革命的新科技如何“颠覆”常态之际，也有学者注意到第四次工业革命对基础教育的冲击。不论是哪一个领域，是否要改变、改变什么、如何改变，都是讨论的重点。
可以概括地说，过去三次的工业革命，改变了人类生活和社会结构，把人类推向以机械与制造为主的“硬件社会”；而第四次工业革命则是把社会继续推向以智慧认知、服务为主的“数据软件社会”。如果我们把这当成一种自然的演进，就不会抗拒它的到来，因为它的目的和内涵是以人为中心，以服务人类为本。
目前职场最热门的就是数据专才（Data Scientist），很多人也一窝蜂地赶着去上课，以求转行转业，但这只不过是个过渡的需求。我们可以大概的去了解，数据处理的内涵是利用各种数据模式和“工具”，找出影响问题的症结。但要如何改进改善，还是要靠各种传统专业，只不过在解决问题的程序，加入了机器学习和人工智能，增加解题的效率罢了。
记得在法国念工程的时候，首两年的课程全以数理化为主，但每周加插一节外文（当时没有中文，否则可以少读一科）和一节哲学。才只学了九个月的法文水准当然不够跟进，所以听得似懂非懂，好不幸苦。学工程也要上哲学？老师解释说因为工程是为人服务的职业，一切要以人为本，所以要学哲学，解读人性。第四次工业革命既然也是以服务为前提，以改善人类生活为本，所以不只是为了谋生，就算是生活在这未来社会，更加要能了解人性，社会科学和人文科学就更显得重要了。未来第四次工业革命要面对的问题和挑战一定比现在更大更多，需要用来解决问题的智慧也一定要更深更广。这意味着未来生活需要更多跨领域、知识、渠道和行业的合作协调，这类“软技术”教育的强化，才是应对第四次工业革命所带来的挑战的方向。
目前的数理化、文、商、工程等基础科目不可缺，不过传授知识的方法则要改变。由于网络和资讯的普遍性，什么讯息都随刷随到，所以我们要注重学习的是各种知识和理论的内涵。要学到“知其所以然”，出了问题应该如何改进，而那些重复性的和繁琐的计算，就由机器人和人工智能去代劳好了。例如我们要花多点时间去明白算术里加减乘除的运算，但不必像现在每种运算都要去练习几百次来和计算机比快比准。又如我们要明白统计学的模式，各学科理论等的运用和局限，才能看出人工智能提出的解决方案或结论的合理性。在学习的过程中更要注意分析，联合跨学科的同学或知识，取其长补已短，一起了解和学习。数据的应用和分析更应该普及化地加入各学科里，把它当作一门新功课或工具来学习和应用。
我们要以乐观的心态接受第四次工业革命的到来，要担心的只是目前社会还没做好充足的准备，解决它所引起的结构性失业和转业问题，这些问题在市场小又缺内需的小国会更加严峻。基础教育的改进是桶“远水”，而职业转行和失业问题是场“近火”。这将会是国人在下一个十年里要面对的困境和危机，也是我们近年来对世界局势和经济增长不够敏感或缺乏远瞻的后果。
要应对第四次工业革命所带来的挑战，基础教育应该从德、智、群三大方面努力。要在未来驾驭第四次工业革命，我们要了解人性，有仁有义，才能有效地服务社会，而这些都不是机器人或人工智能能够学到的东西。足够的知识是必然，再加上与其他环节和资源等的合作，就能创造更完善的系统和改善生活。刚好看到华义中学的校训：仁、义、智、群，就很贴切地总结了未来基础教育应对第四次工业革命的策略。
作者是电子工程师
