新調查顯示：AI 時代下，超八成家長和老師認為學生應具備更強的數據素養

一項最新調查顯示，隨著人工智慧快速滲透教育與職場，超過八成家長與教師認為，學生在求學階段就應具備更扎實的數據素養，才能應對未來社會的挑戰。這份由教育研究機構 DS4E 與數據分析公司 Mathematica 共同進行的問卷調查，共收集了 1,333 名家長、教師以及地方教育局官員的意見，結果呈現出跨群體的高度共識：數據能力已不再是選修科目，而是 K-12（幼兒園至高中）教育中不可或缺的核心素養。調查結果指出，高達 88% 的受訪者認為，所有學生都應該在高中畢業前，建立起足以應付日常生活與職場需求的數據素養。

換句話說，數據分析的基礎概念與應用，不應被視為大學或職訓階段才開始培養的專業技能，而是每一位公民在基礎教育階段就必須具備的基本能力。這項數據凸顯出，無論是家長還是教育工作者，都意識到數據驅動決策的時代已經到來。不僅如此，84% 的受訪者更進一步主張，數據素養與數據科學的學習不應只被侷限在數學或電腦科學課堂中，而是應該融入更多學科領域。從社會科、自然科學到語文課程，都有機會讓學生練習解讀圖表、分析統計數據、辨識資訊來源的可信度。這種跨學科整合的教學模式，反映了現實世界中數據無所不在的特性，也更能幫助學生建立靈活應用數據的思維習慣。

調查同時指出，76% 的受訪者認為，人工智慧的快速發展，使得數據教育的重要性達到了前所未有的高度。在 AI 模型大量依賴數據訓練、並以數據產出結果的背景下，學生若缺乏判斷數據品質與解讀數據背後意義的能力，將難以分辨 AI 生成的資訊是否可靠，也無法有效運用這些工具解決問題。因此，數據素養被視為 AI 時代的「新基礎能力」，其迫切性甚至超過了傳統的電腦技能。值得關注的是，受訪者對於學生在 AI 時代應該優先學習哪些能力，也給出了明確的排序。

大多數家長與教師認為，比起單純學習編寫程式或練習撰寫 AI 提示詞（Prompt），學生更應該著重培養解決問題的能力與批判性思維，同時扎實打好數學、科學與英語等基礎學科。這項發現顯示，教育現場的參與者並非否定科技工具的重要性，而是強調在 AI 能夠自動處理許多技術性任務的環境下，人類的判斷力與邏輯思考反而更顯珍貴。受訪者普遍認為，編程雖然仍是重要的技能，但不應被視為 AI 時代所有學生必須優先掌握的項目；同樣地，提示詞工程雖然近期火熱，但本質上屬於工具操作層面的技巧，隨著 AI 介面日益友善，學習門檻可能持續降低。

相對地，數據素養所涵蓋的提問、驗證、推理與溝通能力，才是未來人才在動盪的職場中保持競爭力的關鍵。這項調查的背後，反映出教育界對於 AI 衝擊課程設計的深度反思。過去幾年，許多學校將重點放在推動程式教育，希望讓學生從小就具備寫程式的能力；然而隨著生成式 AI 的普及，寫程式的工作正逐漸被 AI 輔助或取代，反而數據解讀、假設驗證與倫理判斷等「人類優勢」變得更加突出。DS4E 與 Mathematica 在報告中指出，教育體系必須即時調整方向，將數據素養納入核心課程，才能確保學生不會在 AI 浪潮中被淘汰。

受訪者對於數據素養的具體內涵也有共識：它不僅僅是會用 Excel 或計算平均數，而是包含提出正確問題、選擇合適的數據來源、辨識數據中的偏誤、以及用數據說故事的能力。這些技能需要從國小階段就開始培養，並隨著年級增加逐步深化。有教師在問卷中表示，許多學生在面對社群媒體上的圖表或新聞報導中的統計數據時，往往缺乏懷疑與查證的習慣，這正是數據素養不足的警訊。從全球教育趨勢來看，包括美國、英國、芬蘭等國家都已開始將數據科學納入中小學課綱，台灣近年也在推動相關的素養導向教學。

這份調查的結果，為教育決策者提供了具體的民意基礎：無論是家長還是第一線教師，都已經準備好迎接數據教育的新時代，需要的只是課程架構的調整與師資培訓的配套。整體而言，這份調查傳達了一個明確的訊息：在 AI 重塑教育與就業的關鍵時刻，數據素養不再是選項，而是每一位學生都必須裝備的生存能力。未來學校的任務，將不只是教會學生使用科技，更要教會他們如何與數據共處、如何用數據思考，並在數據洪流中保持清醒的判斷力。