AI時代的學習新典範：駕馭變革，打造終身學習力（翁偉基）

本文作者翁偉基（Michael Yung），為數據及人工智能素養協會資深創會會員，為《EJTech》撰寫專欄

在AI浪潮席捲全球的今日，我們習以為常的知識與技能正在迅速改朝換代。過去那種線性、一次性的學習模式已不再適用。在這個充滿不確定性與變革的時代，真正的競爭力來自於不斷適應、持續學習的能力。本文將深入探討三種關鍵的學習新思維：即時學習、微學習，以及策略性學習，幫助你建立在AI時代中所需的韌性與成長力。

1. 拋棄「預知未來」，擁抱「及時學習」

傳統的學習模式，是基於對未來趨勢的預判，預先儲備可能需要的知識。然而，AI技術的發展速度超乎想像，使得這種「前瞻性」學習的準確性大幅降低。今天看似熱門的技能，明天可能就會被AI取代。

因此，我們必須轉向及時學習（Just-in-Time Learning）。這種模式強調在實際遇到問題或任務時，才去獲取所需的知識與技能。這並非代表放棄規劃，而是將重心從「預測未來需求」轉移到「培養快速應變能力」。及時學習的關鍵要素包括：

• 迅速識別知識缺口：當你面臨一個新挑戰時，能快速找到自己欠缺的知識點。
• 高效尋找可靠資源：利用網路、AI工具、專家社群等，迅速找到正確且值得信賴的學習資源。
• 立即應用與實踐：將所學知識立即應用於實際問題中，透過實踐加深理解與記憶。

這種學習模式讓我們能像一個敏捷的開發團隊，隨時根據市場與專案需求調整方向，確保所學內容的即時性與實用性。

2. 善用「微學習」：將零碎時間轉化為知識寶庫

在AI時代，資訊的碎片化是常態，而微學習（Micro-learning）正是應對這種挑戰的絕佳工具。微學習指的是利用日常生活中那些短暫、零碎的片刻來進行學習，例如：

• 在排隊等待時，閱讀一篇短文章或新聞摘要。
• 在上班路上，聆聽一段15分鐘的Podcast或語音課程。
• 在工作間歇，觀看一個30分鐘的教學短片，學習一個新功能。

這些看似微不足道的片刻，一旦被有效利用，其積累效應將十分驚人。微學習的好處在於：

• 降低學習門檻：無需預留大段時間，隨時隨地都能開始學習。
• 減輕認知負擔：每次只專注於一個小概念，避免資訊過載帶來的壓迫感。
• 保持學習動能：持續不斷的小成功，能激發內在動力，形成良性循環。

將微學習融入日常生活，不僅能幫助我們持續跟上AI的腳步，更能讓學習成為一種自然而然的生活習慣，而非一項艱鉅的任務。

3. 策略性學習：在資訊洪流中找到方向

儘管即時學習和微學習能幫助我們保持敏捷，但若缺乏方向，仍可能迷失在知識的汪洋大海中。這就策略性學習的重要性。策略性學習的核心在於「知道要學什麼」。這需要我們有意識地進行以下步驟：

• 自我評估與目標設定：審視自己的興趣、優勢與劣勢，並設定長期的職業目標。
• 市場與趨勢分析：關注所處產業的最新動向，分析哪些技能在未來將更具價值。
• 技能差距分析（Gap Analysis）：將目前的技能與目標所需的技能進行對比，找出需要填補的缺口。

透過這個過程，我們可以建立一個屬於自己「學習藍圖」，確保每一次的學習都是有目的、有效率的。這不僅能幫助我們在不斷變化的環境中保持相關性，更能將有限的時間和精力投入到真正能帶來轉變性成長的領域。

在AI時代，成功的學習者不再是盲目追求新知的人，而是懂得結合及時學習的應變力、微學習的積累力，並以策略性思維來導引方向的人。這三種思維並非獨立存在，而是相輔相成。只有當我們同時具備「快速應變」、「持續累積」與「方向明確」的能力，我們才能在快速變革的時代中，持續進化，並真正掌握自己的未來。

香港數據與 AI 界年度旗艦獎項—DALA Awards 2025 強勢回歸！

不論你是個人、中小企、企業或技術方案服務商，DALA Awards 2025 都歡迎行業翹楚參與。今年盛典旨在表彰參賽者於數據與 AI 創新及應用上的卓越成就，帶動行業前瞻發展。

立即參加，攜手推動數據與 AI 領域的創新及卓越：https://dalahk.org/2025-dala-awards

支持EJ Tech

如欲投稿、報料，發布新聞稿或採訪通知，按這裏聯絡我們。