在AI快速改變產業與職涯樣貌的時代，如何讓更多女孩看見科技、理解科技，並相信自己也能走進科技領域？這正是聯發科技教育基金會推動「Girls! TECH Action 科技女力計畫」的起點。五年前，基金會從「為什麼女生會逐漸離開STEM？」出發，花近一年研究國內外文獻，發現10至14歲是女孩科技興趣與自信快速下降的關鍵階段，家庭、師長與社會環境的支持，也深刻影響她們未來的選擇。因此，計畫從國中階段開始，串聯大學、企業與科研機構，讓學生同步探索學涯與職涯；選才也不看數理成績，而是重視動機與好奇心。五年來，基金會更透過前後測與長期追蹤，持續驗證計畫成效，試圖為女孩打開更多進入科技領域的可能。
聯發科技教育基金會推動的「Girls! TECH Action 科技女力計畫」是什麼？為什麼要做？
五年前，有一天蔡董事長跟我說，現在「女力」這件事情非常重要，你去想想我們基金會可以做些什麼事。從那個時候開始，我們就啟動了一個很長的旅程，探究、驗證跟尋找系統性解方。
我們大概花了將近一年的時間，去看國內外的研究文獻，因為我們想要知道，究竟造成女生在科技領域裡面代表性不足的原因是什麼。探究完之後，我們大概釐清了幾個重點：
- 小學到國中是興趣養成的關鍵期：女生對STEM領域的興趣在小時候跟男生相當，但是大概10-14歲左右，女生對於數理的興趣跟自信心會急速下降。這也是為什麼我們後來的活動設計，會直接深入到國中階段，就是因為我們看完這些相關研究之後，知道高中才來做這件事情已經太晚了。
- 興趣啟蒙來自「科技與真實世界的關聯」：另外一個重要發現是，過去我們在做女力的時候，我們都是提高女生接觸程式體驗的機會，但很多研究告訴我們，科技與真實世界的相關性，其實對於女生去理解這個領域、對這個領域產生興趣常大的幫助。這也成為我們活動設計的一個重要核心，當我們邀請學姊、講師來分享的時候，我們會特別溝通：你不要跟同學分享技術本身，而是多分享這項技術在解決什麼問題、對這個社會的影響。
- 支持系統：我們發現學生身邊的支持體系非常重要。從高中選組、大學選系到未來職業選擇，周遭親友、老師，特別是家長的意見影響很大。所以我們也把活動設計成中學場必須由家長一起參加，它是一個親子場，目的就是希望能夠在孩子身邊建立起一個支持體系。
- 台灣學生學涯斷鏈：學生通常要到填大學科系的時候，才會開始認真考量未來出路，但是往往走到這一步的時候，他手上剩下的選項已經變得很少了。所以我們希望透過產學研的合作，能夠把這些選項攤開來，讓學生提早的去認識、了解、探索，未來他們做決定的時候，才能有更多的選項。
在科技的本業裡面很重要的一個核心就是用科學的方法做事，所以我們在辦理科技女力營隊的時候，我們有非常完整的前測、後測和活動後三年的追蹤。這麼做主要的目的就是想知道，到底我們所有前面的設計有沒有效，蠻開心的是，其實在活動後兩年半的追蹤裡面，我們看到超過70%的學生告訴我們，參加完這個活動對於他後續人生的學習，還有生涯的規劃跟選擇產生重大影響。這些設計被證實有效，而且影響力是有續航力的
計畫不看數理成績，如何選人？
我們每一年的活動招收30-40個名額，可是我們每年大概會收到400件左右的申請表。在眾多件數裡面，我們要怎麼去選出適合的人來參加活動，就必須要有一些很關鍵的判斷原則。對我們來說，最核心的原則就是申請者在這個領域，有沒有足夠的動機。我們看到女孩子在STEM領域一路上慢慢失去信心，最後離開這個路徑，最核心的原因通常不是因為能力不足，很多時候是因為信心跟興趣流失；或者是說這個社會的環境、社會訊號不夠友善，讓她覺得沒有歸屬感。
我們在現場看到很多女孩子，她不是沒有潛力，而是身邊的人沒有足夠的支持，鼓勵她嘗試。如果我們用成績來篩選的話，其實就是複製了我們最想要拆掉的那個刻板印象，所以這個其實是我們很刻意做的一個設計。我們不看數理成績，因為數理成績好的學生，在某種程度上代表他家裡或他背景裡的科學資本是比較高的。
所謂的「科學資本」就是一個學生未來有沒有足夠的信心、資源還有支持環境走這條路——你家裡有沒有人是科技業？平常會不會有人跟你聊到科技話題？你有沒有機會去參加一些科學相關的課外活動？你的老師有沒有鼓勵你朝這個方向走？所有的條件整合起來叫做科學資本。我們特別想要去幫助的是本身在科學資本上比較缺乏的女孩，可能因為缺乏，以至於她信心或者是機會上面都比較不足。
那我們看什麼呢？我們看她的動機跟好奇心。申請者要填一個蠻長的表單，我們想從中看到的是她有沒有「雖然不確定，但還想試試看」的心情——她願不願意動手嘗試？她想不想要弄懂一件事情？
每一年，我們確實在報名表裡面看到非常多女孩子告訴我們：在班上，她怎麼樣感受到老師對於女生數理成績的「不期待」。有些老師在課堂上可能就會直接跟學生說「這題數學比較難，女生不用作答，男生答就好。」或是在發考卷的時候，她會跟班上的男生說：「 我們班這一次理化最高分是女生，男生要小心了。」這些隱含的社會訊號都是告訴女生：「你數學不用太好，沒關係，你本來就不太好。」這會抑制女性在探索之後做選擇的信心。
從每年400份報名表中看到什麼？
我們發現都會型學校的小朋友比較會寫申請表，他們的自我表述能力比較清楚、比較有說服力，但是我們不能只看到這一層。很多時候我們會更往下看她來自的背景，是不是會造成她比較不善於表達，或者比較難凸顯自己的動機或企圖心，所以我們其實看得蠻深的。
我們也會看到非常多同學很善於使用AI來協助他完成申請表，另外一個觀察是在現在這個年代，女生非常勇於爭取自己的機會。早期我們比較多看到是家長幫她報名，或者家長鼓勵她報名，但是我們到後面會看到很多學生是發現有這個活動，回家邀請家長一起參加。
我們的報名表是小朋友寫一份、家長寫一份，我們在學生的報名表裡有一個問題是「妳這次邀請誰來陪同你參加這個活動？為什麼？」曾經有一個國中女生說，這一次她要邀請爸爸陪她來參加，因為爸爸不支持她走這條路，所以她決定把爸爸帶來現場，讓我們來帶爸爸認識這個產業，跟爸爸溝通。在這樣的情況下，我們會發現，其實女生對於自己路徑選擇的主導性是越來越強。
也曾經有一個台南的家長說，他們整個家庭是醫生世家，女兒是整個家族裡面唯一一個說要念二類組的，所以他們整個家族沒有人知道怎麼跟這個女兒討論，她覺得她非常需要陪女兒來參加這個活動，了解現在科技業的狀態和產業的趨勢。
聯發科教育基金會如何規劃營隊課程，協助學生探索職涯？
我們的工作坊是兩天的規劃，最重要的一個核心是「學涯、職涯同步探索」。第一天是在台大進行，我們邀請了台大電機、資工、物理、數學四個系的老師，直接跟同學還有家長面對面，分享到底這個科系裡面是在學什麼、跟未來世界有什麼關聯，還有這個科系未來的出路。
除了學涯之外，職涯也非常重要，所以在活動第二天，我們直接把學生跟家長帶到聯發科總部。我們透過非常多不同背景的女性role model來跟我們的同學面對面，除了公司的學姐之外，我們也特別做了一個「開箱聯發科」的活動，帶領學生跟家長直接走進總部，看看到底科技領域的工作在做什麼。今年我們還做了一個特別的嘗試，就是把科研單位也納進來，所以我們今年也帶領學生和家長去參訪中研院，還有國研院的儀器科技研究中心。
在聯發科，我們一口氣邀了十位學姐來跟同學面對面，這些學姐的職位、年資都不同。因為對於一個女孩子，她要看的並不是非常高遠的一個偶像，她更需要看到的是「像我這樣子的人，在這個領域裡面到底有沒有機會」。甚至我們邀請來的同仁也不只是科技研發領域的，公司有很多不同職能，像是人資、法務。我們要讓學生看到，女性在科技業裡面的發展，光譜是非常廣的，它並不像我們過去所想像的那麼侷限。
另外我們還有一個很重要的課程叫做「財務思維」，靈感來自國外的女力活動，他們財務思維這堂課是給國小的女生上的。財務思維課我們在設計上其實非常小心，我們跟講師也不斷溝通，我們並不希望所謂的財務思維課變成一個「職業有貴賤」的評斷，我們更著重的其實是女孩子在人生發展的過程中，能夠達到最終的自我實現；而財務思維、財務規劃是很重要的一個工具。
我們做了一個練習，讓學生試算35歲的時候，你的年度收支規劃。現場有蠻多有趣的觀察，第一個是我們會發現年輕女孩對於未來35歲要過的人生會有一個很模糊的憧憬，但是實際在現實面會需要考量到哪些因素，其實大家還想得不是很清楚。透過這個練習，大家可以提早思考。
第二個我觀察到一個很特別的觀點，這三四年下來，我們發現所有女孩在思考她們35歲的人生時，絕少數是以家庭的方式去思考的，少子化好像是一個蠻明確的趨勢。很多同學的規劃是可能會養寵物，但是不一定會成家。
AI時代下，未來的科技人才必須具備哪些能力？
數十年以來，我們的教育現場都必須要回答一個問題，就是我們要幫孩子建立什麼樣的能力？過去這個答案有一點被定型了，就是依照分數去分流，你數理成績好，你未來就是去科技業；你語文好，可能就是文組，當老師等等。但是當AI興起之後，其實這個問題的答案開始被大幅度的改寫了。
我們是教育基金會，我們長期在做未來人才的培育，所以我自己對於這個問題的思考已經想了蠻久。去年我們彙整了12份談未來時代人才需要什麼能力的報告，發現國際間有高度共識。12份都被排在優先能力的是批判性思維，對於AI做出來的東西要能夠有意識地評論、判斷，第二個是數位素養，就是你在AI使用的時候，自己有沒有一些資料風險的意識。另外也有很多報告提到終身學習能力，因為AI出來之後，我們所學的東西都必須是新的。很多報告也會提到溝通協作、領導力等等，也都是未來時代裡面非常關鍵的能力。
對我們自己來說，我們長期在做台灣的科技人才培育，倒是有幾點可以跟年輕世代分享：
- 我們現在學程式的目的已經不是要成為工程師或開發者，而是要讓自己去建立一個讀懂AI、判斷AI，並且能夠指揮AI的能力。AI輕易可以幫我們寫出程式語言，反而去判斷跟負責任是過去我們沒有機會練習的。
- 我們認為AI幾乎什麼都可以生成，但是其實有一種學習經驗非常匱乏，就是「真實世界的debug」。AI非常會debug，它擅長的是在一個封閉的迴圈裡面無限驗證，問題是在真實的世界裡面有很多事情，我們是沒有辦法低成本無限驗證的——新藥的開發、新手術的執行，還有真實世界裡面很多事情的發生，成本都是高到我們可能沒有辦法負擔它出錯。所以這種真實世界的debug在AI的時代裡面會變得非常重要，例如物理世界的直覺，或者是手動做實驗的經驗值。真實世界的debug，我覺得會是在未來人才裡面非常關鍵的一個部分。
未來人才不能只有固守「我AI很強」，AI加上另外一個領域知識，才會是未來我們真正能夠在不同領域裡面把AI發揮到最佳狀態的一個情況。
（本文摘自天下永續會Podcast，完整內容敬請收聽本集節目）