6 台灣學生數學、程式都很強，為何一遇到「沒有標準答案」就卡住？

參與精誠資訊舉辦的少年圖靈計畫（YTP）的這10年間，我反覆看到同一個畫面：許多程式能力出色、甚至在國際資訊競賽拿下好成績的學生，大多習慣在明確的限制與目標下，把題目解得又快又好。但到了美國參加創業營隊，面對沒有固定題目、也沒有標準答案的任務時，有些人卻不知道該從哪裡開始。他們不一定說得出自己喜歡什麼，也不熟悉如何與陌生人建立關係，更難去回答：「這麼強的演算法，究竟可以用在哪裡？」到了華盛頓大學AI Future Lab（專為高中生設計的國際人工智慧與機器學習交流營隊），我又看見相似的情況。參與營隊的台灣高中生，數學、程式與研究能力往往很扎實；但進入開放討論時，卻容易擔心答案不完整、英文不夠正確。我接觸到的部分美國學生，暑假可能去爬山、打球或旅行，看似沒有一直「學習」，卻累積了不同的生活經驗。 PECULAB LLC創辦人蔡芸琤表示，生活經驗不是學習的反面。 圖／ 蔡芸琤提供 我認為，生活經驗不是學習的反面，人要先接觸真實世界，才有機會發現誰的需求沒有被滿足、什麼問題值得投入。在我的觀察中，許多台灣學生的時間被課程、營隊和升學準備填滿，學術能力很強，卻少了觀察生活、認識自己與定義問題的空間。AI愈發能處理標準化、重複性高的任務，若教育仍投注大量時間在反覆解同類型題目，反而無助益。就像訓練人和法拉利賽跑，人更應該坐在駕駛座，決定要往哪裡走。當學生已經掌握核心觀念，我們應該重新評估，他是否需要再做200題，或是改把時間拿去體驗生活、提出自己的問題，再用技術尋找答案。一場營隊不可能成為教育的萬靈丹，只能製造一次「擾動」，讓孩子重新檢視原本習以為常的學習方式。營隊結束後，孩子仍會回到家庭與學校，長期的改變也必須從這2個地方發生。我認為，所謂「有趣的家長」或「有趣的老師」，是願意陪孩子接觸世界、傾聽他尚未成熟的想法，也願意把一些時間還給他，讓他看看自己在意什麼，發現哪些事情值得繼續追下去。扎實的專業能力仍然重要。到了AI時代，我更在意的是，當沒有人出題時，孩子能不能找到自己想解決的問題，知道要往哪裡走，也能找到夥伴，讓想法一步步成形。PECULAB LLC創辦人蔡芸琤台大資工所博士，長期投入AI與資料科學研究。曾參與少年圖靈計畫，指導學生專題實作；2026年移居西雅圖後，參與台美青少年AI教育與交流計畫。