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我最近擔任一門人工智慧課程的助教。這門課的對象是碩士在職專班的學生，理應具備一定的專業基礎，但讓人訝異的是，課程進行到第七週，竟仍有人不會安裝 Python 環境。
這不是技術問題，而是態度問題，因為在這個時代，解決問題的資源早已無所不在，缺的不是教材，而是「想學」的意願。
被動學習: 現代教育的幻覺
我們常把「學習」誤解為「被教導」，從小到大，學生被安排課表、被分配教材、被要求完成考試，在這樣的制度裡，學習變成一種被動活動：你只要出席、抄筆記、交作業，就被視為「有在學」，久而久之，學生養成一種錯覺——只要有人教，我就會學；沒人教，我就無能為力。
但真實世界不會照課綱走，沒有人會站在你身邊、一步步教你安裝環境、講解指令、或提醒你該查什麼關鍵字，在專業領域裡，這種等待別人餵食的態度，等同於自我放棄，學習的本質不是「接受」，而是「探索」，當你把「不會」當作理由，而非起點，你就已經錯過了學習的第一步。
知識不再稀缺，主動才稀有
在資訊稀缺的年代，老師是知識的守門人，但今天，我們活在一個前所未有的開放時代: 任何語言、工具、演算法、乃至完整的學程，都能在網路上免費取得。
你可以用 YouTube 看世界頂尖教授講解機器學習，可以在 GitHub 上下載實作範例，可以問 ChatGPT、Stack Overflow、Reddit，甚至只需一個搜尋，就能解決 80% 的初學問題。
然而，矛盾的是，學習者的依賴性反而更強，不是因為學不會，而是因為學得太容易以後，主動性反而被削弱。當知識成為隨手可得的商品，人們開始懶得去追，他們不再為理解奮鬥，只想快速被餵飽，結果，不是資訊太少，而是思考太懶。
學習不是「懂了沒」，而是「想不想」
學習從來不是一個知識問題，而是一個態度問題，會不會裝環境、會不會寫程式、會不會查錯誤訊息，這些都不是障礙，真正的障礙是「我不想學」、「我等人教」，這是一種心智的懶散，一種責任的逃避。
在人工智慧課堂上，我看到的並不是學生的能力落差，而是對學習的誠意落差。有些人願意花夜晚兩小時嘗試、犯錯、再嘗試；另一些人連回家搜尋都懶得做，上課才拼命問，這不是顯得你很好學，而是暴露你不願負責的態度，或者只丟一句:「我不會」，這樣的對話不是求助，而是退場宣言。
在研究與技術領域裡，「不會」是起點，不是句點，真正的學習者會說：「我不會，但我想試。」，而不是:「我不會，所以我等你教我。」
學習是一種行動，而不是身分
許多學生把「我在學習」當成身分標籤，而不是實際行為，他們參加課程、報名訓練、加入社群，但實際上學得很少。因為學習的定義被誤解為「參與」——只要我在場，我就在學，但真正的學習，不發生在課堂，而發生在課堂之後。
當你為了解決問題而主動查資料、比對不同說法、實際操作、失敗再修正，那才叫學習，學習不是「吸收知識」，而是「改變自己」，沒有行動的學習，只是自我安慰，你以為自己在前進，其實只是待在原地聽別人走過的路。
教育的失敗，不在老師，而在態度
許多人批評老師教得不好、教材太難、進度太快，但在我看來，這些都只是表象，真正的問題是: 學生早已把學習的責任外包給他人，老師永遠無法替你思考，即使教學再細、再用心，也無法讓不願理解的人學會，學習的主體性若不存在，所有知識都只是過眼雲煙。
在我協助的這門人工智慧課程裡，課綱內容明顯的呈現出為「進階應用」，學生卻連最基本的開發環境都不會，這不是課程錯配，而是態度錯位，這群學生不是學不會，而是不願意學會，就是又笨又懶，因為「學」意味著承擔，「不會」意味著責任，只要他們能把責任丟給老師，就能繼續維持那份舒適的無能。
學習是反脆弱的鍛鍊
學習從來不是順利的，它是一種不斷碰壁、不斷修正的過程，而正是在那些不舒服、挫敗、甚至想放棄的時刻，學習才真正發生，這種「反脆弱性」正是學習的核心價值。
主動學習的人，會在錯誤中成長；被動學習的人，會在錯誤前退縮，AI、工具、老師都只是輔助，沒有任何東西能代替你的意志，如果你害怕犯錯，就永遠無法獨立思考，如果你拒絕主動，就永遠只能等待被教。
主動學習，是專業的底線
在專業領域，學習不是個人興趣，而是責任，你可以不聰明，但不能不主動，因為世界的變化太快，沒有人有義務等你跟上，學習是對職業的尊重，也是對自己的尊嚴。
身為助教，我並不期待學生都懂 AI 模型的原理，但我至少期待他們願意嘗試、願意查資料、願意自己動手，那是學習的最低標準，若連這都做不到，拿再多學分、上再多課，也只是徒具形式。
結語: 學習的誠意
學習是一種誠意——對知識的誠意、對努力的誠意、對自己的誠意，沒有人能替你完成學習，就像沒有人能替你變成更好的自己，在這個人人都能獲得知識的時代，真正的差距，不是誰知道得多，而是誰願意多走一步。
所以，當學生問我：「老師，這個我不會怎麼辦？」，我會回答：「那你打算怎麼學？」，因為，學習從來不是被教出來的，是你自己走出來的。
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