中國大陸的DeepSeek橫空出世，導致輝達（Nvidia）股價重挫，2月3日甚至跌至近期最低點116.66美元，AI（人工智慧）再度成為各界焦點。反觀台灣，即便台積電擁有最強晶圓製造能力，AI發展前途卻頗為堪慮，從臺大電機系、清大資工系學生停修必修課「演算法」創新高一事，即能一葉知秋，有學者認為背後原因恐是108課綱？
台灣EDA（電子設計自動化）第一把交椅的臺大電機系教授張耀文一直很關心台灣的高教發展，並觀察「108課綱」所帶來的衝擊。所以當首屆新課綱的學生升上大三時，該屆學生的專業學科成績便成為他觀察的指標。
從微積分、演算法等科目的成績，即可評量108課綱對大學生部分核心基礎和專業科目的學習成果影響。
為何演算法如此重要？因為機器學習是當今發展AI最重要的一環，而演算法、運算力與資料就是機器學習的三根柱子。過去幾年來，輝達與黃仁勳備受關注，正是GPU（圖形處理器）運算力的影響；而演算法堪稱AI以及晶片之母「電子設計自動化」等眾多領域的核心專業課程，很多大學的電機資訊學院都會將其列為大三的核心必修課程。
而近期全球熱議的DeepSeek團隊就是藉由演算法的技術，大幅降低大型語言模型所需的硬體計算力資源，而震撼全球。張耀文認為，由此可充分印證演算法對AI發展和國家競爭力的重要性。
但他卻驚訝發現，臺大電機系、清大資工系大三上學期必修的演算法，停止修課的學生比例遽增，讓任課老師頗為震驚。臺大電機系上學期停修比例高達13％，意即160位學生中有20名停修；清大資工系達到28％，278位學生中有78名停修，同時打破兩所頂大的記錄，紛紛創下歷史新高。
兩年前臺大電資學院微積分平均成績下降9至14％
近三年來，臺大大三生上學期演算法停修比例由111學年的2.78％（5/180），增至112學年的5.66％（9/159），到了113學年卻大幅成長為12.5％（20/160），這一年的大三生正是108課綱的第一屆學生。
其實，張耀文兩年前就發現108課綱首屆的臺大新生，微積分成績普遍弱化，臺大電機資訊學院微積分的平均成績下降約9至14％，其他幾個學院的降幅更大。由於臺大大一微積分的修課樣本數超過2000人，歷屆皆採聯合命題和考試，評量有其穩定性，因此具有統計上的意義。
他更進一步指出，113學年專業學科「演算法」停修比例與兩年前臺大大一微積分基礎科目成績滑落，這兩件事顯示出背後有一致性的問題：全部都是首屆接受108課綱教育的學生，值得關注。
當學生停修任何必修課後，都得重修及格才能畢業，不僅拉長修業時間，也會延後畢業時程，加重教育資源的負擔與產業人力的減少，對國家發展極為不利。
張耀文認為，造成演算法課程停修比例遽增的原因值得探討，是否是因為108課綱造成學生的基礎學科能力不穩，而進一步弱化專業科目的學習呢？另外，停修條件的放寬、學生心態的改變，例如成績未達預期就停修等因素，均需要進一步研究，以期盡快找出解方。
不過，張耀文了解班上學生停修演算法的原因，幾乎都與「學習出問題」有關，並非成績未達學生預期而停修，直白說，即是基礎學科能力不足以跟上教學課程，導致學習產生困難；另外，台大停修條件的改變，也值得檢討，過去第二門課停修須經教務處同意，上學期已改為系主任同意即可。
雖然這兩大因素不適用於清大資工系，「但108課綱是否是兩校113學年大三生停修演算法變多的重要變因，仍需要進一步探討確認，但我覺得應該是合理的推測。」張耀文認為。
中國加速前進，全球AI人才的大博弈時代來臨
看看美中的AI競賽，再回頭看台灣的理工人才培育，很多教授都一致認為，人才培育是國家和產業發展的根本，但學生數理基礎能力弱化卻持續進行中，恐影響台灣未來的競爭力。
張耀文進一步分析，108課綱的理想性甚高，例如「降必修」給學生更多適性選修機會；「以學習者為中心」增加課堂討論和參與；「跑班選課」進行學科「增廣性教學」等，這些都立意良善，但學生上課時數有限，教學資源和配套規畫不足，不易在教學現場實踐，造成理想和實務背離。
因為基本學分和上課時數不足，老師只能拚命趕課，學生在短時間內更難以吸收，資源條件好的學生可以到補習班補課，弱勢生僅能望課興嘆而更加弱勢。
而依循108課綱授課的高中教學成效受到影響，學生的基礎學科能力弱化，難以支撐多元學習所需的知識，這也是近年公立高中教學現場混亂，反而促成更多家長和學生選擇私立高中，以及文理補習班大幅增加的主因之一。張耀文坦言，「很難想像私立高中的錄取率甚至比明星高中還要低，而實踐正是檢驗真理的唯一標準！」
尤其當DeepSeek出現後，讓許多國家驚覺到中國已非昔日的吳下阿蒙，很多美國的科技專家發現中國AI的快速發展，與先前推估落後2至3年的假設落差極大，最近的分析更指出，中國僅落後幾個月。中國的加速前進，更凸顯全球AI人才的大博弈時代來臨。
《日經》警告日本政府，不應在「AI激烈競爭中」置身事外
這不僅讓台灣的學者憂心如焚，連日本也看到隱憂。日本東京大學大學院新領域創成科學研究科教授杉山將表示，一定比例的中國年輕人才正在為業界與學界的研究做出貢獻，但攻讀資訊科學博士的日本年輕人卻寥寥無幾。
連《日經》也警告日本政府，不應該在「AI的激烈競爭中」置身事外。尤其是美國智庫馬可波羅針對AI研究的大學排名，日本沒有一所大學擠進前25名，顯示AI人力資源有所不足。
在電子設計自動化領域頗負盛名的張耀文看到學生數理基礎能力下降，更是憂心忡忡。他坦言，產業的發展前沿就是學術研究，難以出現「學術研究不好，產業卻非常強大」的狀況。「在科技業，大學生在學校修課研究，與進入產業發展，約有10年落差，台灣頂尖理工人才斷層，意味產業的國際競爭力也會受到衝擊。」
「我敢斬釘截鐵說，台灣的人才培育，在少子化、理工學生占比下降和數理能力弱化三大面向全部出問題下，10至20年內台灣的高科技競爭力會下降。這跟我於2005至2010年受聘日本早稻田大學客座教授期間所觀察到的日本現象，極為相似。當年我也將此預測告訴日本的教授友人，不幸成真。」所以張耀文衷心期盼政府能盡快召開教育國是會議，擬定調整或優化108課綱以及環環相扣的考招制度，補救學生已弱化的數理能力，提昇科技人才培育的成效，否則台灣只能望「AI」而興嘆，甚至傷及台灣在半導體的重要地位。
