我同情他们的处境。过去是华文老师难求，现在不但老师难求，学生也难求。教育政策的改变，中学华文课已经成了“选修科”，加上“难考特优”的课题被放大，使更多中学生放弃了华文。中学老师因此更是步步维艰，鼓励学生报考华文之后，还得使尽浑身解数帮他们考获特优。层层的压力之下，他们不得不用那仅有的每周三节课教学生应试。
上个周末（7-8/3/2020），有一群不认命的中学老师邀请我去演讲，还要我上公开课。我抓紧这个机会传递我最近的一些思考面向。
去年中，我开始冒充行家讲人工智能。我的讲座内容还真另类，我提倡逆向思考，不倡议跟随科技走，而是学习科学家如何回到人类的头脑学习，以人脑的神经网络探索为枢纽。我紧抓着IBM时代的编码（programming）科技已转向深度学习的处理（processing）信息的做法，希望教育也如此转向。①
年初，听真正的专家尤芳达校长演讲。谈到未来的教育注重智慧，而智慧是不断增长的，其过程一定是从接收数据(data)开始，然后处理成信息(information)、吸收为知识(knowledge)、发展成智能(intelligence)，最后才能转化为智慧(wisdom)。②我更加确定学习应该是如此层层递进的。
因此，在相信学生有无限的可能（我的儿童观）的基础上③，我倡导海量阅读（Big Data,大数据），我鼓励启发式教育（教师只是点拨，让学生学会思考Critical thinking），我纵容学生说话（脑中分层思考后才可以做到的表达Effective Communication）。
我不但提出了我的理论基础，也在我的公开课按着这样的思路展示我的教学。我相信这是与传统老师牵着学生走的做法是不一样的。
辩课时，我发现吉隆坡国中华文老师看懂我的课。至于是否采纳这样的做法，还待更多的交流和实践才好定夺。
感谢吉隆坡国中华文教师给予这样的机会切磋教学，他们长期来都保持队形，不但经常集体备课探讨教学，也定期办课程自我增值。他们的不认命和使命感，叫我深深钦佩。我国华教生命力的延续，就是要靠这些热心和热情兼备的老师担当。
注：
① 豪坤仁者看了这段文字，提醒我processing也得站在programming的基础上。这是肯定的，不过如果只是锁定在programming，会忘了Big Data的重要，也忽略了Deep Learning的特色。我是偏向Deep Learning的发现后，才提出这个主张。
② 下表就是尤教授的学习层次划分。
③ 大数据取得突破的关键点表现在图像识别和语音识别上，而这两者都是科学家回归到人类的视觉和听觉上的操作的出来的。但是人类对头脑的运作还是似懂非懂，电脑的计算模式则暸若指掌。我相信人脑的自然操作，前提是头脑得有足够的数据。
《星洲日报·东海岸》15/03/2020
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