評論文化教育

AI 人才培育的問題不在高中　而是台大自己

鄭格承 2025年02月25日 07:00:00

台灣的 AI 人才培育確實有改進空間，但問題的根源絕對不在高中課綱，而是台大自身的課程規劃、選課制度、學習支援機制。（美聯社）

日前，台灣大學電資院院長張耀文教授在媒體上發文，強調電機系「演算法」課程的停修率從 6% 上升到 13%，並將此現象歸咎於高中課綱改革，認為這顯示學生的數理基礎弱化，甚至憂心台灣 AI 人才的發展前景。作為台大電資院畢業生，以及現役英國演算法博士候選人，我對母校對 AI 人才培養的關注感到欣慰，但同時也對學院完全不檢討自身問題感到遺憾。事實上，台大電機系（乃至整個電資院）在課綱設計、選課制度、授課方式、學生輔導等方面，存在諸多需要改革的問題，這些才是影響學生學習成效、甚至 AI 人才發展的關鍵。

電機系為何要硬塞 AI 必修？台大課綱設計不合理

台大電資院主要由電機系與資工系組成，兩者的粗略區分是電機系專注硬體、資工系專注軟體。然而，在人工智慧領域，無論是理論發展還是技術應用，國際上幾乎都是以資工系為中心。資工系的課綱設計上，已有完整的一年期演算法課程，確保學生獲得扎實的基礎。然而，台大電機系在 106 課綱中，為了趕上 AI 熱潮，將一學期的演算法課程設為必修，導致學生學得不完整，課程負擔也因此加重。

然而，AI 領域的發展並非電機系的核心專長，真正需要的人才培育應該更有針對性，而不是硬塞到所有電機系學生身上。事實上，美國、英國的頂尖學校如哈佛、史丹佛、牛津、劍橋的大學部電機系都沒有這樣的課綱設計，而是讓 AI 相關課程作為選修，或開設 AI 專業學程，讓真正有志於此的學生深入學習。台大電機系的這種「疊床架屋」的改革方式，除了增加學生的負擔之外，對人才培育的效果也十分存疑。

如果電機系真想培養 AI 人才，應該比照國際標準，開設 AI 專業學程，而不是讓所有電機系學生都被迫修習不完整的演算法課程。

選課制度混亂，學生缺乏指導

除了課綱問題，台大的選課制度也有許多值得改進之處。以美國為例，大學部學生在選課前通常需要與導師討論，以確保選課符合學生的生涯規劃，並避免過度選課導致學習壓力過大。然而，台大目前的選課機制完全缺乏這類指導，導致「熱門課程爆滿、學生大量停休」的亂象。

舉例來說，筆者在學期間，AI 相關課程是顯學，許多來自不同科系的學生在開學初期搶修，但到了學期中，發現難度太高或課程不符合預期，便選擇停修，浪費了師生雙方的時間與資源。如果台大電資院能建立更完善的選課輔導機制，讓學生在選課前獲得適當的建議，這種問題或許能大幅減少。

此外，國外許多大學的 AI 課程會設置「學前要求」（Prerequisites），確保學生具備足夠的數學與程式設計基礎後再選修進階課程。但台大的選課機制較為鬆散，某些學生修習演算法時，甚至還沒有扎實的資料結構或離散數學基礎，這本身就影響了課程的學習成效。

長期高淘汰率文化，真的能培養人才？

台大理工科許多基礎課程的停修與不及格率長年維持在 30% 甚至更高。這種「高淘汰率文化」一直被某些教授視為「維持學術品質」的方式，甚至有些教授以「讓三分之一的學生被當」為榮。但這種環境真的能培養出優秀人才嗎？

台大真的關心 AI 人才的培養，應該檢討如何提供更完善的學習支援，而不是單純依賴高淘汰率來篩選學生。（攝影：張哲偉）

事實上，這種高壓環境不僅讓許多學生轉系、轉學，甚至直接退學，留下的學生也可能因長期壓力過大而影響身心健康。筆者親身經歷過這樣的環境，許多同學因學業壓力導致消化系統異常、內分泌失調，甚至出現憂鬱症等問題。這種環境與其說是「篩選人才」，不如說是「消耗人才」。

如果台大真的關心 AI 人才的培養，應該檢討：如何提供更完善的學習支援，而不是單純依賴高淘汰率來篩選學生？如何讓學生在遇到學習困難時，有機會獲得適當的輔導，而不是只能被迫選擇停修？

改革應從大學開始，而不是怪罪高中課綱

如果台大電資院的教授們真心關心台灣的 AI 人才培育，最直接有效的方法應該是：

１、調整課綱，開設 AI 專業學程，而不是強迫所有電機系學生修演算法必修。

2、建立選課輔導機制，確保學生的選課規劃更合理，避免課程過載或不適合的情況發生。

3、改善授課方式與學習支援，減少不必要的高淘汰率文化，讓學生真正學到東西，而不是靠被淘汰來「篩選人才」。

台灣的 AI 人才培育確實有改進空間，但問題的根源絕對不在高中課綱，而是台大自身的課程規劃、選課制度、學習支援機制仍然有大量的改革空間。大學應該負起責任，從自身做起，而不是一味怪罪高中教育。

如果台大不改變，無論高中課綱怎麼調整，AI 人才的問題依舊存在。

※作者畢業自台大資工系、電機所肄業，現為英國倫敦國王學院資訊所博士候選人

台大電資學院資工系電機系 AI

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