最根本的立場：
面對機器的迅猛，人
必須更成為人
將課程分為綱要（學習內容、學習表現），教材，教法，評量來看， 為因應 AI 而更需大力興革的是教法與評量。 因為刻苦投入學習的外部動機更難自我證成， 態度將會更強烈左右學習的成效。 對於任一主題，失措的教法與評量將導致初學時的輕鬆幻覺， 而同樣失措的教法與評量卻成為進階學習的阻礙與歧途。 但本文還是專注於內容。
108 課綱應穩健而持續。 因為 AI 並非質變而是量變， 它的確讓人驚訝，但畢竟不是橫空出世而是電子自動化的連續發展。 仔細想想，我們並非毫無準備。 既然 AI 是延續，課程也不必自亂陣腳，要保持信心而延續。 廣域而言，108 總綱的「素養導向」更須落實； 專門而言，108 數學領綱提出「識」作為課程架構的一個向度， 已經是為因應 AI 而揚起的序曲。
越是專門的、運用符號系統的知識，越容易從 AI 學習或者直接交給 AI； 反而越是基礎的、直接訴諸感覺經驗的知識，越需要由人師領進門。 而所謂「識以領之」，「識」涉及知道有哪些選擇，該選擇什麼的判斷。 因此素養導向的廣泛而基本的學習內容，搭配培育有「識」之公民的學習表現， 已經是因應 AI 世局的正確方向，需要穩健地落實此政策。 整個教育而言，要堅持落實素養導向； 專門對數學教育而言，則要繼續研究開發「識」的課程。
從歷史探尋啟示。第一個啟示：從博雅到普通。 在大多數事務由僕役與工匠完成的時代， 自由人的學藝 (libral arts) 稱為博雅教育。 當大多數事務可由機器完成的時候，可以說所有人都類比於過去的自由人， 所以都應該接受博雅教育。但因為人數眾多且資質分布極廣， 再加上知識的型態畢竟已有大幅擴散，在第二次世界大戰之後， 為大量的普通公民設計的普及化博雅教育開始蔓延、嘗試與實踐。 這就是普通教育 (general education)，如今所謂的通識教育； 也就是平民版的博雅教育。 而素養導向的學習內容就是通識本來的理想，可以說素養是通識的一件新衣。 所以素養導向的國民教育，相當於以下主張的實踐：
相對地，最基本的讀寫算是義務（強迫）教育，而大部份的高等教育屬專業培訓。 以上三種教育組成了學校教育，社會應該投資的是義務教育和通識教育， 專業培訓則應該屬於私領域的投資。 在學校教育以外，AI 時代將要恢復「學以為己」的傳統價值， 少部份成人將在自己的興趣驅動之下，在特殊的領域與少數同好一起終身學習。 一旦義務教育與通識教育在學校裡完成，AI 將會有效地支持專業培訓以及「為己之學」。 反之，如果學校不能完成義務教育與通識教育， 則專業培訓將無以為力，而休閒娛樂導向的思考與學習也無以為繼， 專業和興趣的萎縮，將導致整個文明的崩壞。所謂教育，就是通識教育。
第二個啟示：十九世紀末 Klein 論題的下一步。 因應當時數學知識的發展以及科技文明的實況，Klein 提倡數學教育內容以「函數」為樞紐，讓微積分進高中。 回顧當年 Klein 提出主張的時候，還沒有相對論，也沒有量子論， 更沒有半導體促成的電子自動化機器。 百年後的今天，與 Klein 成比例數學教育內容主張是什麼？ 考量「函數」是現象的模型，在人們無力直接處理大量資料時， 函數是「以一當百」的好工具；但是，現在我們有能力直接處理資料了。 在此思維之下，筆者的立場是：數學教育的內容要朝向資料科學轉變。 受此轉變影響最大的兩個傳統數學課題，一是幾何，二是機率（及其應用的統計）。
幾何是人看待世界的觀點，我們透過幾何掌握物理世界的概念， 就好像函數將幾何轉化成坐標空間，資料將要把幾何轉化成向量空間。 兩者的差異是：前者是靜態的，坐標作為函數的表現場域，後者是動態的， 坐標具備行為能力，能夠驅動變化。
機率自從十七世紀誕生以來，長期僅為支援博奕的詮釋與應用， 量子論將它提升到詮釋物質世界與人生觀的境界。 機率的本質早就改變，數學教育的機率內容應盡快脫離瑣碎無聊的層次， 從概念到典型範例都需要徹底整理，走到時代的前端。
不論 AI、相對論還是量子論，都已經改變了我們對這個世界的理解， 也應該改變我們的人生觀。而新世代的世界觀與人生觀， 都涉及幾何和機率的根本概念；我們現在還沒有為下一代準備好適當的新概念。 筆者呼籲因應現代科學與技術的實際，從低年級開始重新規畫幾何與機率課程。