我相信教育的力量，也是均一教育平台的長期支持者。但是，在人工智慧時代，我也相信「學習」這件事情將會有重大的轉變。未來的學習將會是興趣導向、實務驅動、以及人機協作的。 興趣導向：不像我們這一代，可以在沒有目的及動機的狀態下，傻傻地埋頭苦幹，唸完高中或大學。在可見的未來，你很難強迫某人（你的下一代或你自己）去學習他/她沒有興趣的東西。同時，每個人的興趣將會非常獨特、廣泛且多元，難以用一個學門的領域知識概括。新時代的學習者需要的，不是某個科系的一整套知識體系或課程地圖，而是許多獨立 (self-contained) 且分散的主題式課程。沒有必要為了喝牛奶而養一頭牛。

實務驅動：理論很重要，也是一切應用的基礎，但醉心於鑽研理論的人畢竟是少數；如果不知道該怎麼用於解決實務問題，你學習知識的動機將大大降低。教學是一門專業，也需要練習，但除了教學經驗外，如果課程是由真正面對過問題的從業者講授，並且採用從做中學 (learning by doing) 的教學方式，對你的幫助將遠遠大於紙上談兵。

人機協作：不再是「讓」機器學習，而是「向」機器學習。有了 AlphaGo 之後就不用學圍棋了嗎？圍棋訓練的是你個人的策略能力與專注力，有了 AI 之後，反倒能幫助你走出過往規則的桎梏，幫助創新；有了 GitHub Copilot 之後，軟體工程師就失業了嗎？身為從業人員，此類工具對我的意義更多是賦能而非威脅 [2]；有了 ChatGPT 以後，就不用再自己寫文案或作業了嗎？剛好相反，ChatGPT 會成為作品品質的最低標準：你交出來的東西只會比 ChatGPT 好，不可能比它還差。 知識工作者的新時代已然到來，計算思維學院希望能在新時代中與你同行，助你一臂之力。