久不久，我跟學生玩這個：分享一個生活觀察，從中提出一條問題，自己嘗試解答。
近來網上那「地理達人大挑戰」，全城玩得興起。她，也有玩，玩完後，不禁問自己，那google form，十幾頁咁長，我竟有耐性玩晒？
她努力回想，發現驅使自己玩到底的，是因為那些問題，雖不算易，但只要用搜尋器幫幫手，就有答案，於是又滿有成功感的繼續玩下去。
關鍵原來是：一努力，就要有成功感！
然後她進一步研究，發現了「Zone of Proximal Development」理論。世上有三種事：已懂的，努力就會懂的，努力了也不懂的。
第一種，沒挑戰性。最後一種，太叫人氣餒。第二種最好，證明努力有回報，學習動力最大。
各種達人大挑戰，正正就是，不搜尋，不會懂，但一搜尋，就懂。難易程度，拿捏得剛剛好。
說到這裡，同學仔忽然有感而發：「對啊！其實學校都應該這樣。」如果老師教的，不太難也不太易，出少少力就剛剛懂，那我們都會很喜歡學習。大家說。
但是，一班數十人，每個人的「剛剛」都不一樣，怎麼辦？我問。
分程度啊！按每人的能力分小組教。嗯，除了程度，學習模式也不一。例如有人覺得讀寫很難，有人覺得實習最難，怎辦？再分喔。那教學份量呢？壓力的承受程度呢？再再再細分下去吧⋯⋯
同學仔的結論是，要細分地這地步才餵食，沒有老師比AI做得更好。但是，習慣了AI的貼心，還會享受學校裡不到位的學習嗎？Well，為師我不知道，唯有拿出手機，google一下答案⋯⋯
第一種，沒挑戰性。最後一種，太叫人氣餒。第二種最好，證明努力有回報，學習動力最大。
各種達人大挑戰，正正就是，不搜尋，不會懂，但一搜尋，就懂。難易程度，拿捏得剛剛好。
說到這裡，同學仔忽然有感而發：「對啊！其實學校都應該這樣。」如果老師教的，不太難也不太易，出少少力就剛剛懂，那我們都會很喜歡學習。大家說。
但是，一班數十人，每個人的「剛剛」都不一樣，怎麼辦？我問。
分程度啊！按每人的能力分小組教。嗯，除了程度，學習模式也不一。例如有人覺得讀寫很難，有人覺得實習最難，怎辦？再分喔。那教學份量呢？壓力的承受程度呢？再再再細分下去吧⋯⋯
同學仔的結論是，要細分地這地步才餵食，沒有老師比AI做得更好。但是，習慣了AI的貼心，還會享受學校裡不到位的學習嗎？Well，為師我不知道，唯有拿出手機，google一下答案⋯⋯
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