專題報導

長久以來，台灣將「半導體」視為護城河，我們引以為傲的理工人才撐起了這座矽盾。但在哈佛商學院的案例教學中，我們常討論一個經典命題：當你的護城河正在被新技術填平，該如何反擊？

文／林嘉宏

然而，站在二○二六年初的節點回望，一份份來自國際權威機構的數據報告，卻讓我看到了這座堡壘地基下的裂痕。當我們還在為台積電的股價歡呼時，新加坡正在悄悄發動一場無聲的戰爭，並不是在晶圓廠，而是在小學的教室裡。這不僅是教育問題，這是國安級別的戰略失誤！

二十八分的差距   是一整個世代的落後

讓我們用數據說話，因為數字不會騙人。根據OECD最新的PISA（國際學生能力評量計畫）深度分析，新加坡學生在數學素養上獲得五七五分，獨霸全球；而台灣雖然優秀，卻以五四七分落後。這二十八分的差距，在教育統計學上不只是排名的先後，更代表了「將近一個完整學年」的學習落差。這意味著，新加坡的十五歲孩子，在邏輯運算能力上，比我們的孩子早熟了一整年。

更令人擔憂的是IMD(洛桑管理學院)的世界數位競爭力排名中，新加坡高居全球第一，特別是在「未來整備度指標」上遙遙領先。反觀台灣，雖然硬體製造強勁，但在人才庫深度與教育靈敏度上卻顯得步履蹣跚，這說明了一個殘酷事實，台灣正在「消耗過去」三十年累積的人才紅利，而新加坡正在「投資未來」三十年的人才資產。

史丹佛大學與華頓商學院的最新警告

為什麼小學數學與程式教育攸關國力？這不是危言聳聽，而是頂尖學術圈的共識。華頓商學院研究AI與創新管理的權威Ethan Mollick教授，在二○二五年第四季的分析中提出：「語法時代的終結，邏輯時代的崛起。」 過去我們教程式設計側重Python或C++的語法，但在生成式AI高度成熟的今天，AI已經能完美撰寫代碼。未來的頂尖人才不再是碼工，而是具備運算思維與系統架構的AI指揮官。而史丹佛大學HAI(以人為本AI研究院)在最新的教育展望報告中也指出：「AI協作力必須從十歲開始培養。」十到十五歲是大腦邏輯建構的黃金窗口，錯過這個時期，未來的成年人將很難直覺地運用AI解決複雜問題。

新加坡SIMCC的人才培育模式

最近，我深入研究了新加坡國際數學競賽中心(SIMCC)剛發布的二○二六戰略文件，這不僅是一個機構的計畫，而是一份「國家級的人才AI化藍圖」。SIMCC正在執行一項名為「S²LSP（領導力獎學金路徑）」的宏大計畫，其戰略極其精準：

一、漏斗底層的擴張：他們不滿足於只篩選前一％的資優生，而是透過高普及率的賽事，計畫將參賽基數擴大到一百萬人次。這是典型的「長尾戰略」，利用大數據找出那些被傳統考試遺漏的「隱形天才」。

二、擁抱AI的實戰演練：當台灣還在爭論是否該讓學生用ChatGPT寫作業時，SIMCC已經啟動國家初級AI奧林匹亞。這項競賽不考背誦，而是考驗學生如何利用AI工具解決科學問題，完全呼應了史丹佛HAI的教育主張。

三、師資賦能網絡：文件顯示，SIMCC已連結全球二十五萬名教師進行培訓。沒有懂AI思維的老師，就不可能教出懂AI的學生。

台灣必須建立「由下而上」的AI國力

面對新加坡這種「系統化、規模化、低齡化」的夾擊，台灣該如何逆轉勝？身為一名國際教育與商業洞察的研究者，我提出三點關鍵建議：

第一：將「基礎數學」重新定義為「國防工業」。數學是AI的語言，物理是硬體的基礎。我們必須打破「數學只是考科」的傳統觀念。政府應鼓勵台積電、聯發科等企業，認養國小的數學與自然科學競賽。我們需要的不是更多補習班，而是像「黑豹旗」棒球賽那樣熱血、普及的「全民科學季」。

第二：程式教育要「去語法化」，轉向「邏輯化」。回應華頓商學院的觀點，台灣的一○八課綱資訊教育亟需升級。我們不該再強迫孩子死記語法，而該引入像SIMCC「Ranger Program」這樣的模組化挑戰，教導孩子如何拆解問題與辨識模式。讓孩子學會「指揮」電腦，而不是變成電腦。

第三：打造台灣版的S²LSP：用資本撬動人才。新加坡最強的武器，是將競賽成績直接連結到哈佛、牛津、新國大的獎學金。台灣擁有龐大的科技資本，我們應該建立一個「台灣科技少年護照」。若一位孩子在國中階段就能在國際級AI或科學競賽中脫穎而出，台灣的頂尖企業與大學就該承諾給予長期的資源支持。這符合IMF最近在《金融與發展》期刊中提到的「人才方程式」理論：消除經濟障礙，才能釋放最大的人力資本。

尋找下一個拉馬努金 印度數學天才拉馬努金曾因缺乏正規教育而差點被埋沒。在AI時代，最稀缺的資源不是算力，而是原本就存在但未被發現的人類智慧。新加坡已經編織了一張捕捉全球天才的大網，台灣擁有比新加坡更深厚的工程底蘊、更靈活的中小企業精神，我們絕對有能力在AI時代彎道超車。關鍵在於，我們是否願意把目光從股價指數上移開，投向那些正在為數學題苦惱、對AI充滿好奇的十歲孩子身上？因為那裡，才是台灣下一個三十年護城河的起點。


林嘉宏
華沃教育創辦人