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用一張圖學會專業知識寫作心法:怎樣得到學測國語文寫作測驗那 21 分?

鄭國威 Portnoy_96
・2018/02/09 ・4519字 ・閱讀時間約 9 分鐘 ・SR值 526 ・七年級

圖/ken19991210 @Pixabay

今年的學測剛結束,我以及同溫層裡的朋友雖然都早就遠離高中的年紀(看遠方),但因為有不少教育圈的朋友,所以浮出不少討論,其中最受關注的竟是國語文寫作能力測驗。跟過去我記憶中的作文考試不同,考卷上不是丟給你一個像是「孝順」、「論公平」、「我的祖母」之類的題目,而是個 2011 年的心理學研究圖表!同事幫我找了原始研究出來看,我讀著讀著,驚覺我竟然曾經讀過這篇短短的研究!

但就跟研究中所探討的一樣,在這個案例裡,我記得這份研究,但記不得出處,好在有搜尋引擎,我在 Google 上輸入「Google 效應  PanSci 」立刻在泛科學上找到了這篇轉載自《科學人》雜誌的文章,接著又找到這篇摘自《數位痴呆症》一書的摘文,而泛科學作者蔡宇哲老師也為國語日報寫過一篇,可見這篇研究之熱門。(編按:太多篇了就看這篇吧 《萬事問google 對我們的記憶力有什麼影響?》)該研究是現代人對 Google 等網路大神的依賴性是否已經讓我們的大腦與之共生,在維基百科上還有條目呢!

萬事問 google 對我們的記憶力有什麼影響?

我看了以後,覺得或許可以用這次國語文寫作能力測驗的題目為案例,來介紹一下我在線上課中提出的知識寫作架構圖。學測的題目是:

「二十一世紀資訊量以驚人的速度暴增,有人認為網路資訊易於取得,會使記憶力與思考力衰退,不利於認知學習;也有人視網際網路為人類的外接大腦記憶體,意味著我們無須記憶大量知識,而可以專注在更重要、更有創造力的事物上。對於以上兩種不同的觀點,請提出你個人的看法,文長限 400 字以內。」

寫個 400 字乍看很簡單,但可不能像平常在臉書上發廢文那樣寫,在考試時還有時間限制跟不小的壓力,所以一個好的寫作策略就更重要了。知識寫作架構圖改編自商業模式圖,分成九格,做法很簡單:以後遇到這類透過閱讀理解題的寫作題目,就回想起以下這張圖。(最下面有好記憶詳細版

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專業知識寫作架構圖,想更了解課程請見連結

熱點與場景──消費者的注意力在哪裡?

你的消費者就是閱卷者,他大概是 30 歲到 50 歲左右的人,可能已經自組家庭,職業大概是老師,女性可能性較高,你認為他在閱卷當下那段時間會關注什麼呢?要找到一個會吸引他的熱點,以及他可能熟悉、或會感到新奇的場景,配合題目寫下開頭。以下是熱點的示範:

熱點型

流行文化類:「在電影《駭客任務》裡,主角尼歐只需要透過程式輸入大腦,就可以立即學會武術。如今我們人人都能隨時透過手機上網查找資訊,但能查得到,就代表學得會嗎?」

節慶類:「農曆新年即將到來,許多人會在假期期間出遊,用 Google 查找飯店跟餐廳的資訊、出了門才用 Google 地圖導航,但如果突然失去這些方便的服務,會發生什麼情況呢?」

名人類:「『學而不思則罔,思而不學則殆』,孔子這番話恰巧回應了當代資訊社會中,人們對於網路科技對人類記憶與思考及創造力之影響的爭辯。」

場景型

熟悉場景:「在這個走到哪手機網路到哪,凡事問谷哥的年代……」

架空場景:「如果人類大腦直接連上網路,任何知識都可以隨時連網搜尋,我們會變得超級有創造力嗎?」

破牆場景:「正在閱卷替考卷打分數的你,要是電腦突然關機,之前儲存的分數紀錄都不見了,你還能回想起之前打過的分數嗎?」

才 16-17 歲的你,可能根本沒有看過駭客任務,重點是你的目標讀者很有可能看過,這就是找尋熱點跟場景的時候最重要的關鍵,你得先搞清楚你是寫給誰看的?文章不是自己寫爽快的,要站在讀者的角度想,提供對他來說能有共鳴的熱點。當然,你也可以換成任何其他有關的熱點,例如福爾摩斯與他的記憶宮殿,只要你有把握可以用該熱點能在簡短一兩句內吸引讀者的注意力,並展現出差異。節慶類熱點需要你對日常生活深入觀察,而名人類就看你的本事了。

不管是遇到什麼題目都可以從熱點(流行文化、節慶、名人)、場景(熟悉場景、架空場景跟破牆場景)切入,用得好可以幫助你脫穎而出。但不用執著,如果一時想不到,就跳過問題一,直接進入問題二。

駭客任務,1999年上映的經典科幻電影。現在的中學生有聽過嗎?圖/imdb

問題意識:為何讀者要知道這件事?

延續前面的鋪陳,這個部分就是要帶出一個設問,展現你真的搞懂出題者的意思。作法很簡單,如下示範:

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「當我們每天花好幾個小時上網,無時無刻不帶著智慧型手機,想到什麼問題可隨時查找,我們自然就不需要使勁記憶,也不需要思考能夠取得資訊的複雜策略,所以有人認為網際網路會讓人的記憶力跟思考力衰退,然而真的是這樣嗎?」

你也可以從另一方角度來寫

「身為學生,我明白記憶複雜的知識並不輕鬆,也很花時間。隨時隨地可利用的網路科技改變了一切,讓人們不用幾乎再浪費精神跟時間記憶,有人便認為這樣的改變可讓人更專注於重要的事物,以及發揮創造力,然而真的是這樣嗎?」

引出問題的方式還有很多,可自行發揮。這部分重點就是要激起讀者的好奇心,想繼續看下去。完成後就繼續下一部分。

寫作的重點之一就是讓讀者想繼續往下看。

誰:知識的創造/發現者是什麼樣的人?

這部分又分兩種狀況,如果是一般的知識或科普寫作,要寫的是知識的創造或發現者是誰,通常是某個研究者跟其團隊。如果是在像是學測這樣的考試,因為問的就是考生自己的觀點,所以就是要適當地介紹自己,告訴閱卷者自己與文章主題的關係,讓閱卷者知道為何你會有這樣的看法。以下是示範:

「我從小學二年級就開始上網,遇到不知道的問題也很習慣立即上搜尋引擎,或是到維基百科閱讀條目……」

讀者會對他理解跟能夠具象化的人物產生信任,信任帶來偏好。所以我都會建議專業知識寫作者,在引用研究或知識時,不要只是用「XX 國研究指出」、「有研究指出」、「調查顯示」這樣簡略的陳述方法,而是多提供一些研究者或團隊的細節,細節讓人安心,例如他們研究這方面知識多少年了、過去研究的題目有哪些、這個學校是什麼樣的學校、研究計畫的經費是哪個單位支持的……等等。不要花太多篇幅,只要兩三句話就有很好的效果。

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在考試時,考生要做的則是讓閱卷者感覺跟自己貼近一點,同時展現出自己的觀點從何而來,這也連接到下一個部分。

怎麼做:得到此知識的過程跟邏輯?

這部分是重點中的重點。在知識文章中是要能介紹知識創造者/發現者的發現過程,在很多科學新聞或知識文章中,這部分時常被省略掉,因為介紹起來太麻煩,而且作者通常假設讀者只想要知道研究結果或這只是能用來幹嘛。但我認為唯有能夠好好介紹知識的探索過程,包括其中的失敗挫折,才是能協助讀者、啟迪思維的好知識文章。

而如果是在考試,而且問的是考生自己的想法,在這樣的情況下,考生要做的講清楚在自己立場背後的思維邏輯,可參考示範如下:

「……我認為網際網路解放了記憶的負荷,因為記憶不代表學習,回顧古代中國八股取士的弊病,和許多國家依舊延續的填鴨式教育,雖然試圖讓學生大量記憶,卻都壓抑了社會的創意……」

或是

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「……我認為記憶是那些我們判斷後認為值得留下的知識,如果過度仰賴網路,就等同於把判斷交給了搜尋引擎或各種網路服務的演算法,由演算法代替我們思考……」

沒有標準答案,重點是邏輯要通暢、表達方式要清楚。可以多用列點法,像是

「我認為 XXXX,有以下三個理由。第一,XXXXX,第二,XXXXX,第三,XXXXX」

這樣的寫法可以幫助作者或考生很快掌握文章篇幅跟架構,但也可能稍嫌僵硬,有好有壞,得自己取捨。接著就到下一部分。

結果:這個知識告訴我們什麼?

接續上部分的研究方法跟邏輯說明,接著這部分則是講研究或知識告訴我們什麼。如果是考生,則是要在這部分清楚提出自己的看法。

在我們相信研究或知識探索的過程可信的前提下,我們對於結果還是要有一定的審慎。如果是相關就不能寫成因果,如果是在實驗動物身上得到的就不能一下子推論到人身上。對考生來說,就是要避免過度推論,把自己的想法說得太滿,適當地收回來。可參考以下示範:

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「從上述的討論,我認為網路科技的確降低了記憶壓力,幫助人們更快速協作與創造。儘管如此,我認為我們依舊該持續關注可能的負面影響……」

或是

「雖然我認為網路科技的確對記憶跟思考能力產生了負面影響,但是這並不代表我忽視了網路對創作力的解放我很期待能夠更了解相關研究得到的結論,來驗證我的想法是否正確……」

這樣除了可以避免話講太滿而出錯,也展現自己持續求真的態度。

展望:知道了這個知識,然後?

在知識寫作時,若只讓文章停留在提供知識,其實不太夠。提出展望,是為了給予讀者一種超越感,讓他們知道你除了原本的題目以外,還借力一蹬,有了更高一層的好奇心,在傳播這個知識給讀者之後,還要帶著讀者去思考下一步,並回看自己,讓知識討論跟自己連結起來。同樣,為了勾起讀者興致,可以用提問來起頭,或直接用反問作結,例如:

「…搜尋引擎改變了人類記憶跟思維的方式,那麼越來越便利、普及的人工智慧助手又將造成什麼變化呢?……」

或是

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「…畢竟,身為準大學生,還有誰比我們更該在意網際網路對自己的影響呢?…….」

感受:你希望讀者讀完之後產生什麼情緒?

圖/TeroVesalainen @Pixbay

讓讀者產生情緒,情緒才會帶來行動,這也就是為什麼臉書要把讚變成多種情緒按鈕,就是為了讓人們更輕易地表現出情緒。當然,如果是希望讀者分享的專業人士作者,還有其他方式讓讀者樂於分享。但在考試時就沒這回事了,考生只要做到讓閱卷者讀完有所觸動就算不錯了。

對考生來說,如果文章大致寫完,就可以花時間改改修辭,讓文章活潑一些,在閱卷老師眼中亮起來。如果是意圖打造個人品牌的專業人士,則是要好好思考整篇文章的調性,因為這就代表了專業人士的形象,是幽默還是嚴肅,是狂放還是慎微,是可愛還是高冷,是樂觀還是厭世。

接下來兩個部分,在學測時用不著,但如果是知識寫作者,想讓文章效果更好、讓讀者更信任你,則千萬別漏寫,這兩個部分是「知識的出處在哪裡?想知道更多要讀什麼?」以及「哪些圖文影音可以搭配文字,讓讀者讀起來更舒適、更深刻?

寫文章要寫得順,最重要的還是增加高品質的輸入與輸出。就如同這次國語文寫作能力題目所討論的主題,我們現在人整天在網路上,閱讀量其實不小,但品質可能不夠好。同樣的,現代人也有很多寫作的機會,但在社群媒體上發心情文或是在通訊軟體上聊天,可培養不出什麼好的寫作能力。

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以上是知識寫作架構圖的簡單說明,希望能把自己的這一套方法提供給有需要的朋友。

寫作九宮格詳細版(點圖放大),課程請詳見連結
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鄭國威 Portnoy_96
247 篇文章 ・ 1283 位粉絲
是那種小時候很喜歡看科學讀物,以為自己會成為科學家,但是長大之後因為數理太爛,所以早早放棄科學夢的無數人其中之一。怎知長大後竟然因為諸般因由而重拾科學,與夥伴共同創立泛科學。

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人與 AI 的關係是什麼?走進「2024 未來媒體藝術節」,透過藝術創作尋找解答
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2024/10/24 ・3176字 ・閱讀時間約 6 分鐘

本文與財團法人臺灣生活美學基金會合作。 

AI 有可能造成人們失業嗎?還是 AI 會成為個人專屬的超級助理?

隨著人工智慧技術的快速發展,AI 與人類之間的關係,成為社會大眾目前最熱烈討論的話題之一,究竟,AI 會成為人類的取代者或是協作者?決定關鍵就在於人們對 AI 的了解和運用能力,唯有人們清楚了解如何使用 AI,才能化 AI 為助力,提高自身的工作效率與生活品質。

有鑑於此,目前正於臺灣當代文化實驗場 C-LAB 展出的「2024 未來媒體藝術節」,特別將展覽主題定調為奇異點(Singularity),透過多重視角探討人工智慧與人類的共生關係。

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C-LAB 策展人吳達坤進一步說明,本次展覽規劃了 4 大章節,共集結來自 9 個國家 23 組藝術家團隊的 26 件作品,帶領觀眾從了解 AI 發展歷史開始,到欣賞各種結合科技的藝術創作,再到與藝術一同探索 AI 未來發展,希望觀眾能從中感受科技如何重塑藝術的創造範式,進而更清楚未來該如何與科技共生與共創。

從歷史看未來:AI 技術發展的 3 個高峰

其中,展覽第一章「流動的錨點」邀請了自牧文化 2 名研究者李佳霖和蔡侑霖,從軟體與演算法發展、硬體發展與世界史、文化與藝術三條軸線,平行梳理 AI 技術發展過程。

圖一、1956 年達特茅斯會議提出「人工智慧」一詞

藉由李佳霖和蔡侑霖長達近半年的調查研究,觀眾對 AI 發展有了清楚的輪廓。自 1956 年達特茅斯會議提出「人工智慧(Artificial Intelligence))」一詞,並明確定出 AI 的任務,例如:自然語言處理、神經網路、計算學理論、隨機性與創造性等,就開啟了全球 AI 研究浪潮,至今將近 70 年的過程間,共迎來三波發展高峰。

第一波技術爆發期確立了自然語言與機器語言的轉換機制,科學家將任務文字化、建立推理規則,再換成機器語言讓機器執行,然而受到演算法及硬體資源限制,使得 AI 只能解決小問題,也因此進入了第一次發展寒冬。

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圖二、1957-1970 年迎來 AI 第一次爆發

之後隨著專家系統的興起,讓 AI 突破技術瓶頸,進入第二次發展高峰期。專家系統是由邏輯推理系統、資料庫、操作介面三者共載而成,由於部份應用領域的邏輯推理方式是相似的,因此只要搭載不同資料庫,就能解決各種問題,克服過去規則設定無窮盡的挑戰。此外,機器學習、類神經網路等技術也在同一時期誕生,雖然是 AI 技術上的一大創新突破,但最終同樣受到硬體限制、技術成熟度等因素影響,導致 AI 再次進入發展寒冬。

走出第二次寒冬的關鍵在於,IBM 超級電腦深藍(Deep Blue)戰勝了西洋棋世界冠軍 Garry Kasparov,加上美國學者 Geoffrey Hinton 推出了新的類神經網路算法,並使用 GPU 進行模型訓練,不只奠定了 NVIDIA 在 AI 中的地位, 自此之後的 AI 研究也大多聚焦在類神經網路上,不斷的追求創新和突破。

圖三、1980 年專家系統的興起,進入第二次高峰

從現在看未來:AI 不僅是工具,也是創作者

隨著時間軸繼續向前推進,如今的 AI 技術不僅深植於類神經網路應用中,更在藝術、創意和日常生活中發揮重要作用,而「2024 未來媒體藝術節」第二章「創造力的轉變」及第三章「創作者的洞見」,便邀請各國藝術家展出運用 AI 與科技的作品。

圖四、2010 年發展至今,高性能電腦與大數據助力讓 AI 技術應用更強

例如,超現代映畫展出的作品《無限共作 3.0》,乃是由來自創意科技、建築師、動畫與互動媒體等不同領域的藝術家,運用 AI 和新科技共同創作的作品。「人們來到此展區,就像走進一間新科技的實驗室,」吳達坤形容,觀眾在此不僅是被動的觀察者,更是主動的參與者,可以親身感受創作方式的轉移,以及 AI 如何幫助藝術家創作。

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圖五、「2024 未來媒體藝術節——奇異點」展出現場,圖為超現代映畫的作品《無限共作3.0》。圖/C-LAB 提供

而第四章「未完的篇章」則邀請觀眾一起思考未來與 AI 共生的方式。臺灣新媒體創作團隊貳進 2ENTER 展出的作品《虛擬尋根-臺灣》,將 AI 人物化,採用與 AI 對話記錄的方法,探討網路發展的歷史和哲學,並專注於臺灣和全球兩個場景。又如國際非營利創作組織戰略技術展出的作品《無時無刻,無所不在》,則是一套協助青少年數位排毒、數位識毒的方法論,使其更清楚在面對網路資訊時,該如何識別何者為真何者為假,更自信地穿梭在數位世界裡。

透過歷史解析引起共鳴

在「2024 未來媒體藝術節」規劃的 4 大章節裡,第一章回顧 AI 發展史的內容設計,可說是臺灣近年來科技或 AI 相關展覽的一大創舉。

過去,這些展覽多半以藝術家的創作為展出重點,很少看到結合 AI 發展歷程、大眾文明演變及流行文化三大領域的展出內容,但李佳霖和蔡侑霖從大量資料中篩選出重點內容並儘可能完整呈現,讓「2024 未來媒體藝術節」觀眾可以清楚 AI 技術於不同階段的演進變化,及各發展階段背後的全球政治經濟與文化狀態,才能在接下來欣賞展區其他藝術創作時有更多共鳴。

圖六、「2024 未來媒體藝術節——奇異點」分成四個章節探究 AI 人工智慧時代的演變與社會議題,圖為第一章「流動的錨點」由自牧文化整理 AI 發展歷程的年表。圖/C-LAB 提供

「畢竟展區空間有限,而科技發展史的資訊量又很龐大,在評估哪些事件適合放入展區時,我們常常在心中上演拉鋸戰,」李佳霖笑著分享進行史料研究時的心路歷程。除了從技術的重要性及代表性去評估應該呈現哪些事件,還要兼顧詞條不能太長、資料量不能太多、確保內容正確性及讓觀眾有感等原則,「不過,歷史事件與展覽主題的關聯性,還是最主要的決定因素,」蔡侑霖補充指出。

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舉例來說,Google 旗下人工智慧實驗室(DeepMind)開發出的 AI 軟體「AlphaFold」,可以準確預測蛋白質的 3D 立體結構,解決科學家長達 50 年都無法突破的難題,雖然是製藥或疾病學領域相當大的技術突破,但因為與本次展覽主題的關聯性較低,故最終沒有列入此次展出內容中。

除了內容篩選外,在呈現方式上,2位研究者也儘量使用淺顯易懂的方式來呈現某些較為深奧難懂的技術內容,蔡侑霖舉例說明,像某些比較艱深的 AI 概念,便改以視覺化的方式來呈現,為此上網搜尋很多與 AI 相關的影片或圖解內容,從中找尋靈感,最後製作成簡單易懂的動畫,希望幫助觀眾輕鬆快速的理解新科技。

吳達坤最後指出,「2024 未來媒體藝術節」除了展出藝術創作,也跟上國際展會發展趨勢,於展覽期間規劃共 10 幾場不同形式的活動,包括藝術家座談、講座、工作坊及專家導覽,例如:由策展人與專家進行現場導覽、邀請臺灣 AI 實驗室創辦人杜奕瑾以「人工智慧與未來藝術」為題舉辦講座,希望透過帶狀活動創造更多話題,也讓展覽效益不斷發酵,讓更多觀眾都能前來體驗由 AI 驅動的未來創新世界,展望 AI 在藝術與生活中的無限潛力。

展覽資訊:「未來媒體藝術節——奇異點」2024 Future Media FEST-Singularity 
展期 ▎2024.10.04 ( Fri. ) – 12.15 ( Sun. ) 週二至週日12:00-19:00,週一休館
地點 ▎臺灣當代文化實驗場圖書館展演空間、北草坪、聯合餐廳展演空間、通信分隊展演空間
指導單位 ▎文化部
主辦單位 ▎臺灣當代文化實驗場

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你認為閱讀只需要用眼嗎?先聽懂,才能讀懂!
雅文兒童聽語文教基金會_96
・2022/08/27 ・3967字 ・閱讀時間約 8 分鐘

  • 文/雅文基金會聽語科學研究中心研究員 詹益智
人類大腦最初演化的目的是為了聆聽口說語言。圖/EXECUTIVEMIND

人類習得語言的順序:先學會聽才能學會讀

於 2016 年上映的電影「寒戰 II」中,由梁家輝飾演的李文彬有一句經典的台詞

「沒有學會走,先學跑,從來不是問題,但先問一問自己是不是天才。如果不是,就要一步步來[1]。」

這就好似使用口語溝通者語言發展的歷程,除非你是天選之人,有過人的天份,否則通常會依聽、說、讀、寫的順序習得語言[2],這樣的順序透露了一個重要的訊息,即閱讀的學習應奠基於聽理解力。為何語言習得的順序是先聽再讀呢?從人類大腦的演化的足跡便可略知一二。除非特別說明,以下皆以使用口語者為主要談論對象。

人類大腦最初演化的目的是為了習得口說語言(後簡稱口語)[3],而是習得口語的最佳媒介。在幾十萬年前口語就已出現[4],而書面語則約在五千年前才誕生[5],因此人類祖先在開始透過文字溝通之前,早已有了數萬年的口語交流經驗。我們可以發現,使用口語溝通的兒童一出生便自然地開始聆聽口語,接著才是學會閱讀,這並非是巧合,而可能是大腦演化之下的產物。

閱讀不只是認字這麼簡單,還需要良好的聽理解力

談到閱讀,許多人的第一印象就只是閱讀文字,但僅只如此嗎?閱讀文字其實只是閱讀過程中最基本、最初階的的技能。兒童在學習閱讀的過程中,無不從識字開始,透過記憶字形、拼讀注音、部首或聲旁線索認讀文字,但即便能將文本所有的文字唸出,也不代表能理解文本背後的涵意,癥結在於是否能將唸出的文本賦予應有的意義,才可達到閱讀理解的目的[6]

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兒童在早期學讀的過程中,所接觸文本的難度大多低於其口語理解的水準,因此其閱讀理解主要受到識字能力的限制[7],到了晚期透過閱讀來學習的階段,兒童的識字能力會因多次的練習而趨近自動化,也就是一眼便能提取文字的語音;此時,他們所接觸文本在內容與結構上也會變得更加困難與複雜,單憑識字能力,並不足以讓他們理解全文,而聽理解力,才是決定其閱讀成效的因素之一 [7]。

早期「學習閱讀階段」的文本內容相對容易,閱讀理解主要受識字能力的影響,晚期「透過閱讀學習階段」的文本內容相對困難,閱讀理解主要受聽理解力的影響。圖/筆者製圖 & TheSchoolRun

一般而言,聆聽口語可幫助一個人建構閱讀時所需的語言基礎,例如詞彙與句法[8],換言之,聽理解力可能會影響語言知識的習得,進而左右閱讀的表現。研究指出聽理解力對於閱讀理解的影響會隨著兒童年紀漸長而有所增加[9]。最終,聽理解力甚至可以完全預測其閱讀理解[10]

語言知識是閱讀發展的關鍵

你可能會質疑聾人朋友沒有聽力也可閱讀,原因在於他們仍可透過手語或讀唇的方式獲取語言知識。沒錯,語言知識便是其中的關鍵!有許多具有殘存聽力的兒童,因聽經驗較為缺乏而需要花更多時間奠定語言根基,相對於典型聽力的兒童,也較易有閱讀發展遲緩的現象[11]。有些研究甚至發現,聽損兒童的閱讀能力到了國小四年級時就停滯不前[12],顯見聽力對使用口語為主要溝通者閱讀發展的重要性。

聽理解力可用以區分不同類型的閱讀障礙

在臨床上,閱讀理解困難可分為三大類:失讀症(dyslexia),即有識字困難但保有完好的聽理解力;理解困難(poor comprehender),即有足夠的識字能力,但聽理解力有缺陷;廣泛性閱讀障礙(garden variety poor reader),即識字與聽理解力皆低落[7]。由此可見,聽理解力在閱讀理解上扮演著決定性的角色。

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聆聽和閱讀都會在內心產生感官意象

聽理解力不單只是透過聽去理解口語中的詞彙與句法,良好的聽理解力還牽涉到是否能將這些語言及背景知識整合成一個心理模型(Mental Model)[13],也就是能在內心中,將人、事、時、地、物具像化,以幫助理解。舉例來說,你將和朋友去參加一場美食盛宴,你可能會在腦海中勾勒出當天會場的樣貌、會出席的要角、即將發生的事、食物的滋味、美妙的音樂等。

在聆聽言談與閱讀文本時,皆會觸發這種感官意象的形成[7]。因此聽理解力與閱讀理解其實同出一轍。換句話說,聽理解力和閱讀理解其實共用了相同的心理處理機制,只不過聽理解力並未涉及文字解碼的歷程。

閱讀時,內心也會聽到「聲音」

聽理解力對閱讀的影響也可從「默讀」(subvocalization or silent reading)的觀點來談。所謂「默讀」指的是在閱讀時,心中將文字唸出聲音,這是典型聽力者閱讀時的自然過程,它有助於大腦理解與記憶所讀過的內容,從而能夠減少認知負荷,並將剩餘的認知資源用在高層次的語言理解[14]

既是唸出「聲音」,自然就會牽涉到聽理解力,若是聽經驗不足,即便將文字唸出,對讀者而言只不過是一連串無意義的語音符號,因而也就無法達到閱讀理解的目的。

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聆聽與閱讀同篇文章時,相同的大腦區塊都被激活了

這些透過顏色編碼的 3D 大腦地圖顯示了大腦在聽聆聽(頂部)和閱讀(底部)同一篇故事時,語意處理的過程基本相同。圖/Fatma Deniz University of California, Berkeley

一群加州大學柏克萊分校的腦神經學家 Deniz 等人[15],在《神經科學雜誌》(Journal of Neuroscience)上,發表了一篇有關大腦處理聽力與閱讀的論文,他們利用功能性磁振造影(Functional Magnetic Resonance Imaging, fMRI)技術,記錄一群成人受試者在閱讀和聆聽同一篇故事時,大腦活動的狀況,並根據結果繪製3D大腦互動式地圖(interactive map ,這個網頁可以讓你體驗 3D 大腦互動式地圖)。

這個地圖以不同的顏色標示大腦活動的區塊。研究人員不但發現聆聽和閱讀同一時詞彙時,相同的大腦區塊會被激活外,更發現不同類別的詞彙所激活的大腦區塊也有所不同。例如,與數字相關的單詞會激活一個區塊,而與時間​​相關的單詞則會激活另一個區塊。

也就是說,無論透過聆聽或是閱讀相同的文本,這兩種處理語意訊息的方式都是類似的,這也證實了聆聽與閱讀間緊密不可分割的關係。研究人員也提到了未來對於閱讀理解有障礙的兒童或許可以透過聆聽有聲書的方式來改善他們的閱讀理解力。

如何透過「聽」來提升閱讀理解?

TEDxTaipei 是個可用來訓練聽理解力的平台。圖/TEDxTaipei

既然聽與閱讀間的關係來自於語言理解,訓練聽力來提升語言理解進而促進閱讀能力應是可行的方法,那麼應該要怎麼透過聽來提升閱讀理解力呢?平時我們可以利用手機或電腦的 TEDxTaipei 平台聆聽不同主題的演說,並利用四種實證策略來聆聽[16]

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1.預測(prediction)

在聆聽演講時,可試著預測講者後續要說的內容,因為對內容的理解有很大程度取決於我們所聽到的是否與預期的一樣,如與期待不符,則可能會產生誤解。相反地,如果我們能準確地預測接下來的內容,聆聽便會變得更有效率。

2.釐清(clarification)

除了預測外,釐清自己是否能理解所聽到的內容,也是聆聽中重要的一環。有時我們可能會發現講者使用了一些艱澀難懂的專有名詞或概念,此時不妨按下暫停鍵,稍微 Google 一下,找出相關的解釋,如此不但可豐富自己的背景知識,更有助內容的理解。若我們對不懂之處置之不理,就無法順利地理解演說的內容。

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3.提問(questioning)

有目的的去聽一場演講比漫無目的聆更可使聽者對演說的內容產生共鳴,而自我提問便可以達到這樣的目的。自我提問的策略可在演講的任何時刻皆可使用,例如在演講前使用,便能將背景知識帶入自己的意識中,而有助內容的理解。在演講中使用,可以促使自己更專注的聆聽,因為在某種程度上,也是與內容作交流。若在演講後使用,則可訓練自己的批判性思維。

4.摘要(summary)

聽完一場演講後,試著用自己的話重述一遍講者的內容,但需將焦點放在講者主要闡述的想法是甚麼?有哪些細節可以支持這些想法?哪些訊息是不相關或非必要的?對演講的內容做摘要不但可幫助自己更積極且專注地聆聽,也可訓練自己整合訊息的能力,並對內容也會留下更深刻的印象。

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閱讀若想要達到「讀你千遍也不厭倦」的境界,或許可從訓練自己的聽理解力開始,當建立起閱讀所需的語言與背景知識的基礎後,就不會產生「讀你一遍都感厭倦」的無奈感囉!

參考資料

  1. 寒戰II
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雅文兒童聽語文教基金會_96
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學測該怎麼出題?——點評高中數學教育與 111 年數學學測
科學月刊_96
・2022/03/02 ・3952字 ・閱讀時間約 8 分鐘

  • 文/張鎮華|臺灣大學數學系名譽教授。

Take Home Message

  • 今年學測試題為 108 課綱實施的第一次學測。數學考題公布後,各界普遍對本次的試題感到失望。張鎮華認為,本次試題大多符合 108 數學課綱的精神,但試題的份量太重,學測應回歸「初步篩選門檻」的定位。
  • 張鎮華表示,數學考題的份量應調整適中,過去考題內容大多偏難,學生學習時遂常以對付考試為方向,以歷年考試題型為依據,背公式以求速解,忽略基礎概念的學習。
  • 近年來數學教學及評量已融入計算機使用,但大考仍禁止使用計算機,張鎮華認為,培養數感是計算機融入教學的重要理念之一,未來大考應允許使用計算機。
  • 張鎮華建議大考中心除了公布簡答之外,也能出版詳細的文件,闡述出題理念,協助引導教師的教學方向。

111 年學測於今(2022)年元月下旬登場,這是 108 課綱實施之後的第一次學測,各界都引頸觀望大考中心會如何回應 108 課綱,這更是教學現場師生關注的焦點。在數學科有兩個為人重視的方向,其一是回應數學自高二起分流教學,數學 A 和數學 B 如何命題;其二是學測數學科考題近年來在難易間來回擺盪,今年會是如何?

學測宜回歸「初步篩選門檻」的定位

學測始於民國 83 年,其定位是「初步篩選門檻」。但是數學科的考題並沒有對位,一直到民國 100 年之前,試題普遍都較難,滿級分人數占考生的百分比幾乎各年都只比 1% 略多,民國 85 年的 0.16% 更是歷年來滿級分比例最低的一次。這樣的難題,引發大部分學生害怕數學,現場老師更無法正常教學。自民國 100 年起,數學科考題逐漸回歸基礎,但卻在難易之間來回擺盪,讓師生每年惴惴不安。

民國 108、109 年的學測數學科試題極為適當,但卻因為滿級分考生的百分比高而獲罪,讓人無法理解;隔年數學科考題轉難,這雖在大家預料之內,但是各界熱切期望其回歸基本。本來期盼分程度測驗的數學 A 和數學 B 能解此困境,但是在今年數學 A 考完當晚,許多國高中老師、大學教授紛紛發表評論,對考題表示失望與不解。

筆者因為要協助高中數學學科中心,拍攝數學 A 和數學 B 的解答影片,先獨自逐題解答了兩份試卷,感覺題目其實都出得很好,大致上回應了 108 數學課綱的精神。但是其份量太重,100 分鐘的考試時間並不是合理的安排,難怪各界覺得太難;就連數學 B 試卷,其對象是低數學需求的學生,筆者也認為份量太重。

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我猜想,數學 A 的份量會如此重,可能是想與數學 B 有所區隔。但是兩份試卷內容都太重了,學測還是應該回歸「初步篩選門檻」的定位,以利現場教學。

數學的教與學宜重視基礎概念,避免依考試題型學習

面對大考,數學的教與學也應該反思。數學的知識密度高,比起其他學科,有更多的邏輯推理,解題更宜細緻緩慢,需要充分的時間。可惜的是,面對「科科等值」的壓力,數學科的考試時間只能和各科一樣。在這樣的限制下,如果數學考題份量適當,也無不可;偏偏各處的考題大多偏難,學生的學習遂常以對付考試為方向,以歷年考試題型為依據,背公式以求速解,忽略基礎概念的學習。

在引導學生的學習應注重基礎概念這件事情,大考中心歷年來極盡努力。以今年數學 A 第 1 題為例,就是在傳達一個理念,排列組合只要重視基礎原理及組合數 Ckn 就夠了。早年有關排列組合的學習內容極多,許多內容都是被「製造」出來的考試難題,不關乎組合學的根本。後來 99 課綱刪除了環狀排列,108 課綱則刪除重複組合,將內容回歸到基礎概念。審視大考中心這些年來有關排列組合的試題,其實都是基本的概念,高中師生應該要理解,重視基礎概念才是王道。

111 年學測數學 A 第 1 題。資料來源/大學入學考試中心

再以今年數學 A 第 4 題為例,涉及的只有等差數列的定義,以及對數的換底公式和常用對數的 3 條對數律。早年有關對數的教學,涉及極多一般底的變形對數律公式,也出現底為函數的偏鋒考題,於對數本質的學習幫忙不大,但學生卻窮於背公式、解難題。其實對數相關的問題,只要以換底公式回歸常用對數,必要時再輔以常用對數的 3 條對數律,均能順利回答。99 及 108 數學課綱均重視此理念,大考中心的試題亦都契合此想法,高中師生當可放心依此教與學。

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111 年學測數學 A 第 4 題。資料來源/大學入學考試中心

今年學測數學 A 還有許多值得稱道的題目。例如第 7 題中,絕對值代表數線上兩點間的距離,若能搭配數線上的圖形判斷,並不需要進行去絕對值的耗時計算;第 10 題有關三次函數的性質,不必記憶對稱中心的公式,不淪為費時的三次配方,是相當用心的題目;第 12 題揭示,不必背誦一元二次方程式的公式解;第 6、15 題提醒,不能忘記國中所學的基礎平面幾何知識,凡此種種都很精采。

更多有關今年數學 A 考題的分析,可參考延伸閱讀的《高中數學學科中心電子報》文章。

計算機融入教學與評量

108 數學課綱除了從高二起分三軌教學以外,還有一個重點,就是計算機融入教學與評量。108 數學課綱高中範圍的 84 條學習內容中,有 24 條使用計算機作為參考教具。實施要點各處亦闡明,教材要設計計算機相關內容,教學應重視學生使用計算機的方法與態度,教學資源應包括計算機,學習評量宜容許學生使用計算機。

如今,6 家出版社的高中數學教科書,均依照課綱的精神將計算機教學融入,學校老師們也開始教導學生正確使用計算機的方法與態度,許多回應都指出,計算機融入教學收到不錯的成效,過去一些害怕數學的學生,因為有了工具,逐漸開始喜歡數學。只是令人不解的是,大考中心並不允許學生在學測考試時使用計算機,理由之一是害怕學生利用計算機作弊;這是一個不可思議的藉口,請看世界極多國家的考試都已經允許學生使用計算機,並沒發生什麼不良事件。

審視今年學測數學科考題可以發現,為了害怕被批評不能使用計算機,一些需要使用真實數據的應用題目都不見了,因此考題中缺少高二的一些重要學習內容,例如指數、對數、三角函數的應用問題。取而代之的竟然是設計了第 2 題那種虛假情境的問題,如下:「某品牌計算機在計算對數 logab 時需按 log(a,b)……。」這種考題在以前的題目鋪陳上,是以題目抄錯順序為情境,這次刻意以計算機的操作布題,實為假情境。市售計算機的對數計算皆以 10 或自然對數 e 為底,並沒任意底數操作的方式,與現實矛盾的情境,無法回應 108 數學課綱的理念,倒不如讓學生在考試時使用計算機,才能讓他們更有感。

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111 年學測數學 A 第 2 題。資料來源/大學入學考試中心

另外,數學 B 第 15 題的答案:機率為 14/15,以及第 16 題的答案:機率為 31/45,都不如 0.93、0.69 能讓人感受機率的大小。讀者可試想,你會跟朋友說買了一間 2022 坪的房子嗎?當然要說 44.97 坪才讓人有感。培養「數感」是計算機融入教學的一個重要理念。另外,第 19 題需要學生動手計算 2.3/48、2.3/19、4/57 來作答,也不是高中數學學習的重點,應該允許他們用計算機算。

另外有些小瑕疵的題目,例如數學 A 第 14 題的高斯消去法宜慎重出題。

大考中心宜出版學測參考答案,闡述出題理念以引導現場教學

整題來說,今年學測的數學科考題大方向可圈可點。回顧大考中心成立的歷史,民國 80 年 10 月 14 日,教育部長毛高文在臺灣省教育行政會議中頒發的書面致詞說:「如果將來的入學方式能多元化,學生的學習方式就不能固定一個模式,要用最基本的道理來應付各種的需求和挑戰,導向正常教學。」

反應在教育部於 1992 年提出的《我國大學入學制度改革建議書-大學多元入學方案》,其第五項理念是:

(五)考試方法應輔助教育,而非教育去適應考試方法。

而「良好的大學入學制度」的 14 項評判規準中,被認為「第一重要」的規準是:

3. 能引導高中正常教學。

由前述文件觀之,大考中心應平衡兩個服務面向,一面是為大學選才服務,另一面是為高中學習成效檢定服務,不該過度傾向於某一面的需求而犧牲另一面。目前仍顯得太傾向為大學服務,數學相對表現令多數高中教師失望。

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本文最後不禁要再多提出一個請求。除了因為時間有限,宜減輕數學試題的份量以外,建議大考中心能出版學測參考答案,闡述出題理念以協助現場教學。雖然有許多人都已經釋出參考答案,但他們到底不是出題者,有些地方並不一定能精確了解出題的用心,如果中心能在公布簡答之外,出版詳細的文件、闡述出題理念、引導教學方向,對現場教學將有極大助益。

延伸閱讀

  1. 張鎮華,〈學測數學怎麼考?分程度測驗或許是正解〉,《科學月刊》,第 615 期,2021 年。
  2. 歐志昌,〈從 111 年學測數學 A 試題省思 108 數學課綱之教學與學生學習〉,《高中數學學科中心電子報》,第 168 期,2022 年。
  3. 大學入學考試中心,《我國大學入學制度改革建議書-大學多元入學方案》, 1992 年。
  • 〈本文選自《科學月刊》2022 年 3 月號〉
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科學月刊_96
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