Page 36 - 2020新世代·新需求：臺灣教育發展的挑戰研討會

專題研究報告一

第一篇 因應科技快速發展對教育的衝擊

需講求務實致用、重視審時度勢、強調符合時需地釐清對應的產、職
業和所需職能，並重用「向後設計、向前實施」模式。
Schwab （2016）在《第四次產業革命》（The Fourth Industrial
Revolution, 又名 4IR 或產業 4.0）書中論述當今是物質、數位和生物世
界之間邊界模糊的時代，所以他說相對於 1700 年代第一代產業革命

的重心是蒸汽機、1800 年代第二代產業革命的重心是電氣、1900 年
代第三代產業革命的重心是電腦化、當今第四代產業革命的重心是連
結（connected）。而驅動第四次產業革命的科技主要是：人工智慧、

區塊鏈、新運算科技（如量子電腦）、虛擬實境、生物科技、機器
人、3D 印刷、創新材料、物聯網以及能源捕捉、儲存和傳輸。例如，
Armstrong （2020）指出自 2010 年以來，全球工業機器人的存量成長
了一倍以上。同樣，工程和機器學習方面的創新也預示在未來五年中，
機器人將在服務業中被加速採用。估計到 2030 年，全球將有多達 2,000

萬個製造業工作人力可能因機器人化而被替換。此一估算中 90％以上
的工業機器人安裝在下列國家：歐盟、美國、日本、南韓、澳洲、中國、
台灣、泰國、墨西哥、印度、加拿大、新加坡、巴西、土耳其和馬來

西亞。
Fleming, Clarke, Das, Phongthiengtham 和 Reddy （2019）有關新科
技如何轉化工作任務的研究，則發現隨著新科技的發展，只有少數工
作會消失但是所有工作都會發生變化。從根本上改變的工作方式如下：

（一）任務正在人與機器之間轉換，但是變化還小

每個職業平均 18,500 多項工作任務（tasks）中，在 2010 至 2017

年間只減少 3.7 項，其中更適合機器學習的任務（如排程、證照查驗）
減少 4.3 項任務；在不太適合機器學習的任務（如設計、產業知識）則
減少 2.9 項任務。亦即，任務較可能由人工智慧或機器學習完成的工作

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