討論:自主學習支援人力0.1C

1. 傳統公校師徒典範段落 公校知識折舊較慢？ 應該是知識技能汰換太慢？ 過一年剩80%
2. 自主學習支援人力性質段落 關鍵是有老師性想這樣子做 ? 而且老師
3. 東玉將在台中成立專案計畫，招募中部的大學生＆研究生，進行自主學習帶領人培力一年，並在2024年暑假由培力之大學生＆研究生為一所國中的學生辦理自主學習營隊；2024年10月或2025年2月起，在中部地區的國中運用課後或社團的完整時間，由培力之大學生＆研究生進校到班帶領自主學習課程一學期，將以有意願的學校和老師為優先合作對象；若進行順利，將每年培力和進校帶領自主學習課程

QA列表：

1. 土地驅動

比較列表

比較	自主學習典範	公校學習典範
概念	「資深學習者」擔任「資淺學習者」的嚮導，彼此共學	會教的「師」教不會的「徒」
接受資訊媒介	媒體 網路 AI	老師(機構)
生師比	低，且台灣已經負擔的起個別指導的教育典範	高，一個老師要顧許多學生，師生難以平權
學習者高度	師生平權，提高學習者高度，避免依賴與剝削	老師需要儀式化鞏固階級，威嚴。 學習者高度低，易被剝削或支配，或是表現出「學會」的樣子
折舊	現實知識、技能折舊極快，需用群學、共享來抵銷知識折舊	系統內知識技能折舊慢，跟不上時代發展
學生學習態度	由選課到組課，讓學生自己有能力調動資源來解決問題	格式化「聽課」，由老師做一切的教學布署與資源分配
師承(人際)關係	群學的個體互相聽懂後就可以平行分工， 成員會共振，正能量>負能量就會螺旋向上。	不同學生要做出近似的動作，受老師統一指導與比較， 有人聽不懂課程還是會繼續，個體被送去補救教學。 一個學生不學，通常只影響自己。
教學者來源	跨校間老師、同學、校外達人	校內老師
教學員額	依公式計算，國小增加教學員額5% 國中增加3.6%	原教學員額
問題	若有學生不學，團體可能會瓦解。	學習動機失落，應試教育產生垃圾時間。 沒跟上的會淪落為陪讀生。特殊學習生的尊重與照顧被忽略。

二、傳統公校教育模式

1. 傳統公校中的師徒教學典範

   概念很簡單：會的「師」教不會的「徒」

   背景：

   1. 生師比很大，一位老師同時要教很多位學生。當生師比很大時，就算你要搞師生平權，也會是表面的、假的。
   2. 傳播工具比較原始，老師不教給學生，學生損失比較大。
   3. 社會比較金字塔化，等級森嚴。通常也需要一套儀式來鞏固尊卑，如「起立、敬禮、坐下」；大陸演員間互相尊稱為「老師」，即是一種老師身份較高的心理慣性運用。
   4. 知識、技能的折舊比較慢。

   此典範中老師需要不對稱的位置與權力，去布署：

   1. 將學生「格式化」，以對得上老師「畫一」的教學。
   2. 選擇教學內容––以老師決定的課程目標為準。
   3. 決定教學節奏與活動內容––以老師決定的每堂教學目標為準。
   4. 布置作業，確保學生有一定強度的練習。
   5. 布置「診斷性評量」，確保學生有「聽」他教。
   6. 布置「檢定性評量」，評價學生是否達到「學會」的「儀式性定義」。
   7. 布置「選拔性評量」，激勵學生的學習動機。
   8. 處罰學生，以維護課堂紀律，作業與評量的有序進行。
   9. 擴大規模備妥畫一性教學後勤，於是有教科書、課程標準、課程綱要、設備基準…

   師生太過不對稱衍生的課題：

   1. 把學習者的「高度」壓得太低，學習會儀式化。學習者會做出「學會」的樣子，演出學會的儀式，其實未必想學，也不一定有學會。
   2. 學校會複製社會的權力支配關係，妨礙社會演進。
   3. 老師對學生的評價，比「事實」更加強橫得多。老師對學生的肯定與貶抑影響都太大。
   4. 老師在金錢上有較強的索要潛力。在台灣民主化之前，「養鴨子」(要學生到他家補習)幾乎是多數學校老師的副業。
   5. 老師能在情感上有較強的索要潛力。感情一定要對等，尤其是愛情，不然會形成「剝削」。

   時代的演進：學生由「聽課」進化到「選課」，再進化到「組課」。
   配套演化出「同學自行組課群學」＋「自行策畫實務浸潤」＋「自行規畫學習成果發表」

2. 自主學習典範

   概念是：

   1. 「資深學習者」擔任「資淺學習者」的嚮導、教練與陪伴者，由學習者「自主學習」
   2. 教育是一種「生態化」的助人活動。要避免「依賴」與「剝削」。
   3. 總訣竅是：提升學習者的高度。強調「自主學習/自我培力」、「無界學習」、「群學」。
      相信：每個人天生都有能力：去調動身邊可用的資源，以解決他所面臨的任何問題(行動者思維)。
      別老想著當同學的英雄，讓同學做自己的英雄。

   理想是：生命自覺、學習自主、生活自立、責任自負、需求自造

   一些背景上的改變：

   1. 像台灣這種社會，已經負擔得起以個別指導為基礎的教育典範。
   2. 從「電波傳播革命」之後學習者知識與技能的來源就不斷拓展，到了「網際網路」之後，基本上可以實現 Illich 用「人從網絡中學習」取代「人從機構中學習」的構想。這使得「主題備課」(讓同學備課上課)，行動學習(移地、學習者策畫、群學)等當代自主學習式的課程模組變得具有可行性。
   3. 社會由水平整合(網絡)混搭垂直整合(科層)，微權力興起，平權運動當道。只有如中國般的「權本社會」，還會依權力大小，將人用森嚴的等級排序。
   4. 知識、技能的折舊極快，須要用「群學」抵消一部分知識與技能折舊的效應。

傳統典範下的師承關係

1.學生甲、學生乙、學生丙、學生丁分別和老師建立「師承關係」 2.不同同學在同一時間，通常進行近似的動作 3.老師對各個學生進行統一教導 4.老師對各個學生發布作業並批改作業 5.老師對各個學生進行評量，並進行橫向比較 6.一個學生「不學」，通常只會影響自己的學習與學習表現

自主學習典範下的人際關係：

1.全部師生會進入討論模式，必須把想法打磨到伙伴聽得懂，彼此才有辦法合作 2.「群學主體」中的成員，特質會互補，也能相互糾錯 3.同一時間成員常進行平行操作(分工合作) 4.成員之間會共振，只要正能量略大於負能量，整個學習就會螺旋攀高到新高度 5.風險：一個成員「不學」，通常會變成負能量，若無法中和，「群學主體」會瓦解

辦公室夥伴回饋

1. 恩濡：
   • AI的段落最好加上案例和出處
   • 「學習基地」目前是否已有可以開始擬規劃的案例？可以讓討論不會一直停留在想像，而是可以開始case study
   • 為什麼要寫「體制外教育」而不是「實驗教育」？
   • 第二段新生兒縮減潮，要加進去描述一下危機的狀態。才能因此鋪陳說為什麼盟校網絡可以來解決問題。
   • 寫為什麼需要0.1c的經費設算方式。
     1. 0.1C是指依照現有國中小教師員額的編列，在總體教師員額的0.1倍，C是班級，也就是指美10個班級新增一位自主學習教學人力。這並不是額外的教育經費，而是調整教育經費的使用。將原先設算教育經費的比例稍做調整，改成3%運用在自主學習的支援人力上，剩下的97%還是維持傳統的教學環境建置。為什麼需要增加對自主學習人力的經費協助，因為自主學習的目的是培養學習者規劃學習內容、治理學習過程，並且能自己動手解決問題的能力，而不是在自習課叫學生自己念書，那並不能培養前述所說的能力。自主學習能力，需要靠時間和氛圍來養成，因此這筆經費的主要支出內容，會包含讓學生組課、OST(開放空間會議)、社團、選修、行動學習、主題備課等，而教育者以「引導」、「陪伴」的方式，讓學生在過程中養成動手自己解決問題的能力。雖然說，執行這樣自主學習的「課程」，需要剛剛所做的經費調整，但他的教學人力並不一定都要使用一般公立學校現場的教師員額，而是能以類公辦民營的方式，在如課後補救教學的時段，開放獨立教育工作者、NGO社福工作者等來陪伴學生自主學習。當然，經費仍舊是以國庫出錢，而非都轉嫁到家長身上。
     2. 參考資料來源：1和[]
2. 鈴諭：
   • 寫得更白話：土地驅動、盟校網絡之類丁丁的新用字，需要有註解。
   • 「土地驅動」試解釋：以空間為本，思考如何規劃教育基地。
   • 「盟校」試解釋，學習導向的空間，
   • 「中央教育發展基金」：統整所有運作各地學習基地的基金。
   • 每個基地之間也應建立學習網絡。
   • 帶小孩做自主學習，為什麼需要更多支援人力？為什麼不是回家自己自主學習就好，而是現場需要更多人。經費上會遇到什麼困難或需要改善的，讓會帶自主學習的老師可以如何運用？
3. 宜蓁：

• 為什麼：個人使用AI比不上一群人使用AI?
• 使用AI群學前可以先了解什麼是AI：google免費的生成式AI課程

[1]

1. • 1. generative AI learning path
     2. 生成式人工智慧介紹（Introduction to Generative AI）
     3. 大型語言模型介紹（Introduction to Large Language Models）
     4. 可信賴人工智慧介紹（Introduction to Responsible AI）
     5. 生成式人工智慧基礎知識（Generative AI Fundamentals）
     6. 圖片生成介紹（Introduction to Image Generation）
     7. 編碼器-解碼器架構（Encoder-Decoder Architecture）
     8. 注意機制（Attention Mechanism）*Transformer 模型和 BERT 模型（Transformer Models and BERT Model）
     9. 建立圖像標註模型（Create Image Captioning Models）
     10. Generative AI Studio 介紹（Introduction to Generative AI Studio）
     11. 生成式人工智慧探索者 - Vertex AI（Generative AI Explorer - Vertex AI）

• 盟校網絡：跟現在的明星高中的聯盟、大學的聯盟有哪些差別。價值觀的差異？都在共享資源，但要共享什麼資源？補充少子化偏鄉廢校危機：少子化浪潮到來，許多偏鄉學校招生不足面臨廢校的危機。然而廢校帶來的危害，可能有讓偏鄉青年或人口更快的流失，造成城鄉差距更嚴重。因此我們希望透過將偏鄉小校轉型成學習基地，建立盟校學習網絡，讓鄰近的偏鄉小校資源可以整合，例如老師可以共同備課、學生之間可以有更多交流與群學，學校的資源例如體育場地等也可以共享。

1. • 1. 以偏鄉學校為主要的照顧範疇
     2. 資源的分配邏輯：不再用「都會」來詮釋「偏鄉」。