清大AI發展不能忽視的3大關鍵:英語學習者絕不能犯的錯誤 [3 Key Factors in AI Development at NTHU: Mistakes English Learners Must Avoid]
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台灣AI競爭力面臨挑戰,科學與英語雙重基礎不可或缺。本篇分析清華、台大「演算法」課停修潮、108課綱影響、AI人才養成三大重點——基礎數理、跨領域英語、自主學習心態,並揭示英語學習者常見三大錯誤。通過產學觀點、最新發展與表格清單,強調唯有穩固基礎、提升英語專業力,方能在AI全球競局立於不敗之地。 清大AI發展現況與全球趨勢 從 DeepSeek 震撼全球看台灣基礎教育警訊 今年初,中國AI新創團隊DeepSeek以創新「演算法」大幅降低大型語言模型對硬體資源的消耗,震撼全球。專家透露,演算法、資料、運算力是當前AI發展三大支柱,但若「演算法」放棄將嚴重影響技術創新。以清大資工系為例,2024學年大三必修演算法課停修人數高達28%(278位中有78人),而台大也達13%,創下歷史新高,讓教育與產業界深感憂慮。 AI國力競賽:教育質變與國際排名的相關性 在AI競爭中,日本頂大於全球AI研究大學前25名缺席,中國國際影響力快速崛起,基礎教育和博士生培養猛追美國。台灣基礎教育若出現斷層,科技優勢恐難長久。正如清大AI發展所示,「基礎數理能力」弱化、專業必修課高退出率,都成為人才危機訊號。 不能忽視的3大AI發展關鍵 1. 數理與程式基礎:從修課率看弱化危機 近三年台大與清大「演算法」課程停修比率: 學年 台大停修率 清大停修率 主要屆學生 111學年 2.78% 6% 傳統課綱 112學年 5.66% 13% 調整中 113學年 12.5% 28% 108課綱首屆入大三生 資料來源:台大電機系、清大資工系公開數據 停修率激增,與108課綱下數學、物理必修時數下降有關,學者警告:若演算法學不動,不僅延長畢業期,也拉低產業AI競爭力。 2. 跨領域英語:AI人才不能只會寫程式 多位清大AI發展計畫主持人表示,跨領域能力——特別是英語——將是台灣科技人才國際化關鍵。然而許多英語學習者犯下三種大錯: 以下表格對比常見錯誤與改善建議: 常見錯誤 改善建議 只背單字、不讀專業文本 閱讀AI論文、GitHub 專案 不敢口語發表、害怕國際研討互動…