超越教育

台大電機系的葉丙成教授將他的「機率與統計」課程變成一場玩不膩的線上遊戲,這堂課沒有考試,學生必須分組設計題目,並上傳網路系統來考驗同儕,彼此相互競爭,不僅激發創意,更讓讓學生徹底沉迷於充滿挑戰的作業中!
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本文出處為  TEDxTaipei 〈 超越教育 〉。Inside 獲 TEDxTaipei 授權轉載。

考期將近時,學生們無不挑燈夜戰、認真複習,但念書之餘,心裡多多少少會想著:「如果沒有考試該有多好!」

現在,這樣的期盼不再是個夢想,台大電機系的葉丙成教授將他的「機率與統計」課程變成一場玩不膩的線上遊戲,這堂課沒有考試,學生必須分組設計題目,並上傳網路系統來考驗同儕,彼此相互競爭,不僅激發創意,更讓讓學生徹底沉迷於充滿挑戰的作業中!

我們的教育出了什麼問題?

老師單向式的授課、以考試作為評分標準、師生缺乏互動等等,這些現象在葉丙成教授的課堂上通通看不到,他顛覆了許多人習以為常的上課模式,將學習與線上遊戲結合,雙向式的教學增加了課程的趣味性與競爭性,進而激發學習動機,製造更多良性的切磋與互動,不僅改善教育的品質,更獲邀加入首批華語類大規模開放式線上課程。

因為這樣的創新,反而讓人省思我們的教育體系有多僵固,就像肯‧羅賓森爵士在「推動學習革命」的演講中所提到的,現有的教育制度多是建立在工業生產模式與速食文化的基礎上,人生的黃金學習階段,並沒有被好好運用,而是用一堆套餐式的標準化課程填塞,重要與不重要的、感興趣與不感興趣的內容通通全盤接受,學習不再有趣,淪為一種乏味的過程。

「缺乏熱忱」成了教育最致命的殺手,我們似乎忘了何謂「因材施教」,人們太習慣線性思維的論述,相信上大學、接受高等教育是唯一的道路,誤解了「多元性」的意涵,並不是強迫學生填鴨更多知識、學習更多科目,而是本著社會的多元性,培養各式各樣的人才,避免一場賠了夫人又折兵的人力資源危機。

教育改革,我們需要突破迷思

在台灣,生育率越來越低,高等教育機構卻快速成長,升學率居高不下,「萬般皆下品,唯有讀書高」的思想仍然根深柢固,大學教育的意義因此被扭曲,造成不少人迫於家庭壓力或社會迷思,選擇了自己不感興趣的科系,不僅浪費教育資源,更是對個人職涯規劃的傷害。

當高等教育的門檻降低,人人都有機會接受大學教育的同時,台灣整體的競爭力是否真的提高了呢?我們都很清楚事實並非如此。

勞動力無法被充分運用,受過高等教育的知識分子求職不順,大材小用的新聞時有所聞,但這究竟是誰的問題?固然職業無貴賤之分,接受教育的啟發,找到能夠充分彰顯自我價值與尊嚴的工作是最理想的狀態,但當滿街都是大學生的時候,該怎麼同中求異,彰顯自身的優勢,值得我們重新值得思考,而非只是一味追求更高的學位。

反觀台灣的技職教育一直沒有發展得很好,一方面是制度上的問題,證照制度並未落實,學生缺乏就業保障;教授缺乏實務經驗;教育資源分配不公,明顯偏向投資大學學術發展。另一方面,則是社會價值觀的裹足不前,家長普遍對技職教育抱持著迷思,扼殺了專業人才培養的契機。倘若政府能夠建立起完善的相關配套措施,技術性導向的專業人力反而是更具前瞻性的選擇。

我們都期望能夠以興趣引導學習,並學以致用,但該怎麼做才能讓永續學習不淪為口號,這是值得深思的,也許該從改變價值觀做起,更應該加強對學生職涯規劃的輔導。

線上教育革命

面對教育制度的缺陷,也有部分家長選擇讓小孩在家自學,這樣的教育方式在台灣仍屬少見,但在國外早已行之有年,自學雖然避免了僵固的學習模式,卻也可能缺少了與同儕互動的機會,並得仰賴家長投入大量心血。

隨著線上教育、遠距教學平台建設越發成熟,或許能為自學教育開啟另一種可能。自美國麻省理工學院於 2002 年率先成立開放式課程平台(Open Course Ware, OCW),線上教育即邁入了一個新的紀元,所有人都能在網路上免費參與世界名校的課程,用不同的方式開啟高等教育的窄門,也促進了自主學習的機會。

2012 年大規模開放式線上課程(Massive Open Online Courses, MOOC)在全球掀起熱潮,課程免費提供大眾登記選修,但比起傳統的開放式課程播放課堂錄影、單向傳遞資訊,MOOC 強調互動式的學習,學生不只是聽課,更要完成老師所要求的作業與測驗才能獲得學分。學生自主調整課程進度的同時,也給予他們一點良性的壓力,讓線上教育不再被視為毫無效率的非正規教育。有進度、有壓力,只要你願意,線上學習也能很紮實、收穫滿滿。

有了網路,隨處隨地都是你的教室,時時刻刻都能抓緊學習的機會,但這並不代表線上教育一定比較好,它只是提醒了我們,教育的本質,並不是要把大家變成同一種人,而是期望每個人都能透過學習,找到熱情的所在,並本著這股熱忱,活到老,學到老。

套一句葉丙成教授的話:「Starve them, don’t stuff them.」成功的教育,並不是填鴨式的強迫學習,而是能夠激發探索這個世界源源不絕的動力。


Cookie 消失?試試看全新 AI 影像內容辨識:讓用戶看的內容決定看到的廣告

Google Chrome 即將淘汰幫助廣告主的工具—— Cookie ,它的離去將再一次地影響數位廣告產業。
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透過GA分析進站者發現, Safari的新客數越來越多,難道這表示 iOS 的用戶數也跟著增加了嗎?注意了,這有可能是 Apple 封鎖第三方 Cookie 帶來的影響。隨著 Google 即將淘汰 Chrome 上的 Cookie ,這個幫助廣告主記住用戶受眾的小工具,將要再一次地影響數位廣告產業。

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後 Cookie 時代的廣告受眾如何鎖定?

各大廣告平台在過去幾年不斷地透過 Cookie 以及其它方式,悄悄收集使用者的用戶數據,隨著這幾年用戶的隱私權意識抬頭, Apple 與 Google 對於藉由 Cookie 辨識用戶資料的廣告投遞方式,持有不同的態度,這也將是所有廣告主的極大挑戰。當 Cookie 不復存在,要如何辨識使用者資料?

Cookie 消失了,或許會有新的數據辨識工具來取代,但是任何試圖跟蹤受眾的方式,都難以符合大眾對於保護隱私權的期望。另一方面,也極有可能無法再通過日趨嚴格的媒體監管限制。無論如何,數位廣告不能像過去一樣,無條件地使用類似 Cookie 的追蹤方式,來達到與現在同樣的廣告效果。

後 Cookie 時代內容辨識類型的廣告鎖定方式,將成為未來具指標性的投放策略。廣告與瀏覽平台或內文主題的高相關性,不僅能顯著提高受眾的互動度,更重要的是,完全不需要收集任何個人數據。

FreakOut Taiwan 不斷嘗試更友善的廣告投遞形式, 自 2016 年進入台灣市場的原生廣告,到 2020 年末引進「 Mirrors 」 AI 影像視覺內容辨識系統,都是以網路使用者的角度出發。「 Mirrors 」不需要使用傳統的受眾興趣設定,即可針對「目標受眾在觀看的影像內容」、「品牌自身競爭對手或相關指定系列產品出現的影片」來投遞 YouTube 上的影音廣告。

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AI 人工智慧影像技術突破,推動新一代內容辨識功能

傳統的內容比對廣告皆為自然語言處理 NLP 中心,基於「純文字」的比對來顯示相關廣告,如大家很熟悉的 Google AdSense 。但是,結合新興的 AI 演算和複雜的圖像辨識,已然能夠達到「影片」的內容偵測,透過增加多個比對層和基於自然語言處理 NLP 的基準定位,可深度學習並提供更精細的辨識洞察力。

舉例來說,若想要將汽車廣告投放給對汽車有興趣的人,我們要先從可能對汽車感興趣的受眾中開始推估,並且根據過去的經驗加入不同的興趣條件,最後針對素材更進一步地測試。透過 Mirrors ,我們可以讓廣告出現在有滿足特定條件的影片內,例如:在消費者觀看的影片中,出現汽車評測報告、自家品牌或競爭對手的 LOGO 、代言人等指定條件,再依照不同廣告主設定的預算判斷是否露出廣告。

藉由這樣的影像比對方式,可以更有效地根據消費者行為觸發廣告投遞條件,而不再是現行的用戶受眾數據。人的興趣是多樣且多變的,當對汽車有興趣的用戶在完成汽車的選購後,短期內將不會再瀏覽相關資訊,轉而瀏覽其他更具時效性的內容。透過消費者當下正在觀看的影片內容,取代消費者身上被貼上的數位標籤,將更貼近消費者本身的使用行為。

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Mirrors AI 影像辨識:用消費者看的內容決定廣告

2021 年台灣數位報告指出,台灣人在各網路內容服務中,最愛「網路影片」的比例高達 97.9%,遠超過 Vlog、串流音樂、網路廣播、Podcast 。

影音廣告早已是品牌經營的趨勢:根據 DMA 2019 年台灣數位廣告量統計報告指出,台灣各類型廣告中,影音廣告以 37.2% 的成長比例大幅領先奪冠。其中 YouTube 持續蟬聯台灣最常被造訪網站第 2 名(僅次於 Google ) ,在台灣各大影音平台中的觸及率及影響力不容小覷。

2021 年 FreakOut Taiwan 已與客戶合作,進行搭載新系統的 YouTube 串流內廣告投遞,在針對品牌及產品客製化的多層鎖定策略建議下,房地產廣告的 CTR 表現高於平均,並發現「人臉」群組辨識表現為佳,其中多為財經、名嘴等名人。而美妝品牌廣告 VTR 表現優異,則以品牌「 Logo 」、「人臉」群組有最出色的表現。

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