我完全理解葉綠舒字裡行間那份深沉的憂慮與身處教學第一線的無奈。葉綠舒所描述的困境，恰恰是AI浪潮下，有心致力於提升教學品質的教師們最真實的寫照。這不僅僅是科技工具的衝擊，更是對我們既有教育思維、體制慣性乃至個人精力極限的嚴峻考驗。當我們談論解方時，若不植根於教學現場的真實痛點，任何宏大的論述都將顯得蒼白無力。

葉綠舒提到在大學教學現場推動如行動學習這類深度互動教學模式的成本，確實是個令人望而卻步的現實。誠然，各類補助計畫看似提供了支持，但其背後繁瑣的申請流程與後續無盡的報告要求，往往讓許多教師，包括我自己，寧可選擇更為直接、或許也更「個人化」的投入方式——例如自掏腰包聘用自己培訓的助教。這種選擇的背後，固然有對行政流程耗時費力的抗拒，但也隱含著一種更深層的無奈：當我們的教學創新與成效，難以透過現行僵化的評鑑體系（例如，缺乏申請案佐證其有效性與創新性）獲得應有的認可時，教師的熱情與投入又能持續多久？

而當我們嘗試將AI融入這種本已極具挑戰的互動教學時，其複雜度與教師所需付出的心力更是呈指數級增長。以我自己設計的互動模式：「我先提問→讓學生課堂使用AI→學生回報結果→我點評並篩選→我示範自己使用AI的問答→讓學生思考我跟他們的差別」這一連串精心設計的教學流程，絕非旁觀者所能輕易想像。這不僅僅是課前的充分準備，更意味著教師必須親身反覆操演，為每一次課堂互動撰寫細膩的「劇本」。每一次的點評，每一次的示範，都是對教師知識儲備、應變能力以及對AI工具本身批判性理解的極大考驗。這種高度客製化、即時反饋的引導，其疲累程度遠非傳統單向授課所能比擬。

至於學生作業，我也深有同感。然而，與其徒勞地禁止學生使用AI，不如釜底抽薪，重新設計作業的內涵與評量方式。這便涉及到「設計相當完整的使用AI過程，是Prompt一連串的組合」。這組Prompt，實則是教師思考歷程的結晶，是一種將隱性思維顯性化的教學策略，同時也為學生提供了探索與發展自身提問模式的鷹架。在此過程中，揭示付費版與免費版AI輸出品質的差異，不僅是必要的「誠實告知」，更是培養學生資訊辨識能力與工具選擇意識的關鍵一環。而讓學生觀摩彼此的成果，則打破了個體學習的孤島，使其能從同儕的實踐中更清晰地認識到自身與他人的差距，進而激發改進的動機。

然而，將上述理想化的教學實踐真正落地，對於許多有心改變的教師，尤其是年輕教師而言，無疑是巨大的挑戰。若缺乏學校在制度層面，特別是「多元升等」與「教學升等」上的實質支持與肯定，有多少教師願意或能夠投入如此巨大的時間與精力，去探索與實踐這些短期內未必能帶來傳統學術「產出」的新型教學模式？這背後隱含的機會成本，是個體教師難以承受之重。

更進一步說，我們必須承認，即使在高等教育階段，學生主動學習的意願與投入程度也存在顯著差異。面對有限的教學資源與教師個人的精力上限（我認為一位教師或許最多只能深度服務三十位學生），傳統大班授課模式的效能本就值得反思。這並非要放棄任何學生，而是提醒我們，真正的教育革新或許需要更聚焦、更小眾、更能激發內在動機的模式。

因此，我的核心觀點：我們迫切需要的是一套獲得制度全面支持的新型態教學模式，而非僅僅依賴少數教師的單打獨鬥與個人情懷。 個體的創新若無法在系統內有效擴散、複製與疊代，其影響力終將有限，甚至可能因缺乏持續支持而逐漸消亡，最終導致整體改革趨於失敗。這不僅是對教師熱情的消耗，更是對寶貴教育改革契機的浪費。

那麼，制度應如何支持？我認為得為新的教學模式安排「任務小組」，以及更為大膽的「輸出到國際市場」，才讓投入有所回報，才會踩動飛輪在大學校園內，真正意義上的跨系所、跨領域的共同課程研發與教學合作，的確如鳳毛麟角。然而，若我們將視野投向更廣闊的「教育市場」，將這些經過精心設計、融合了AI應用與專案引導的新型態課程（及其背後的師資培訓體系）視為一種可以輸出的「知識產品」或「教育服務」，那麼情況或許會有所不同。

這種「市場導向」的思維，並非是要將教育全然商品化，而是藉由外部市場的潛在需求與回報預期，來倒逼內部教學改革的動力與資源投入。當一個「任務小組」的共同研發成果，能夠在國際教育市場上獲得認可，產生實質的價值回饋（無論是聲譽、經費還是更廣泛的合作機會），這將極大地激勵團隊成員的投入，並吸引更多優秀人才加入。這種類似於企業「新創事業孵化」或「卓越中心建置」的模式，或許能夠打破大學內部資源分配的零和賽局困境，為教學創新踩動一個可持續發展的「正向飛輪」。

這無疑是一條充滿挑戰的路徑，它需要大學管理者具備企業家精神與國際視野，需要打破固有的組織壁壘與學術評價體系，更需要對教學創新的長期投入與耐心。但相較於等待遙不可及的「完美制度」或依賴個體教師的「英雄主義」，這或許是一條更具能動性、也更符合管理學邏輯的突圍之路。

總而言之，AI時代的教育變革，教師是核心，而制度是保障。我們需要的，不僅是更多精通專案引導與AI協同教學的教師，更是一套能夠激勵、支持並規模化這些教師成長與創新的系統性機制。我們最終得找到一套可行機制——它植根於教學現場的真實需求，並勇於跳出傳統框架，尋求更廣闊的發展空間。

葉綠舒

AI教育神話的崩壞：假會、假公平與資源不平等的三重陷阱

每當有新的教學法或教育科技出現，總有人說這會徹底改變教育、讓每個學生都學會。

從最早的PBL、TBL、MOOCs、翻轉教學，每一個新技術都說可以幫到學生的忙，但是事實是，通常幫到的，都是最不需要被幫忙（資源豐富）的學生。

現實是，沒有任何一種教學法能解決所有課程的教學需求，文科、理科、實驗課，需要不同的教法；當然，最不需要的，就是強迫學生用自己不熟悉的語言來學習，美其名曰「國際化」。

不意外的，也沒有任何教學法能讓不想學的學生自動學會。為什麼不想學的學生怎樣都教不會？因為學習並不只是單純的資訊灌輸，而是一個關於動機、關係、意義與文化的複雜過程。

教育並不只是「一個神奇的方法」來進行灌輸（記憶土司？），而是「一個不斷調整與理解學生需求的過程」。

另外是，教育，的確很難做到平等。教育需要時間、需要老師、需要場地、需要家庭配合，這些只要少了一個，就事倍功半。

在沒有政府資助的教育系統之前，只有有錢人才有機會受教育；就算號稱「有教無類」的孔子，也還是要收學費（束脩）的。畢竟，孔子也要過日子。

等到政府願意花錢讓教育普及以後，不平等的問題似乎是縮小了一點；雖然所謂的「公共教育」到底該教什麼、不該教什麼，那又是另一個問題。

但是，隨著社會經濟發展，新的知識愈來愈多，學習所需要的設備與技術也不斷升級。

於是，教育的不平等又拉大了。而網路時代，進一步擴大了這個差距。

網路時代的教育不平等，體現在基礎知識強的學生能善用Google，而弱勢學生則被大量資訊淹沒。打幾個字、按enter， Google會給你一大堆的資訊；但是，這些資訊不會都相關、也不會都有用。要怎麼從這一大堆的資訊裡面進行去蕪存菁，需要足夠的基礎知識。

基礎知識不夠強， 就無法辨別Google給出來的一大堆資訊，就成了「撿到籃子裡的都是菜」，於是就只能用很多時間去一條一條看。

而到了AI時代，這種不平等不僅沒有被解決，反而因為「付費牆」的存在而加劇。AI工具雖然號稱能普及教育，但它其實需要高價訂閱與高階知識背景，這讓原本就弱勢的學生更難追上，教育資源因此進一步向高社經群體集中，形成更嚴重的M型化效應。

基礎知識強的學生，往往來自經濟基礎較好的家庭，他們更能掌握AI學習工具並從中獲利，更不要提他們可以付費使用資訊正確度比較高的版本。而經濟與學習資源較弱的學生，不僅無法有效使用AI，還可能因缺乏經費，被迫使用準確度比較低的免費版、因為缺乏引導而被AI誤導。這將讓教育更加M型化，強者愈強，弱者愈弱。所以，AI不僅不會解決不平等，反而會進一步強化不平等。

很多人說， A I不會取代人類，而是會用AI的人類會取代不會用AI的人類；但是AI時代真正的危機並不是「不會用AI的人被會用AI的人淘汰」，而是「用不起高品質AI的人，會被用得起的人淘汰」；更殘酷的是，用不起高品質AI（付費版）的人，往往也是最無法分辨AI回覆正確性的人，這將進一步加深資訊不平等與教育M型化的鴻溝。

在教育現場，我已經遇到把YouTuber與內容農場給的垃圾知識當作真理的學生；接下來肯定還會遇到把AI給的錯誤知識當作真理的學生。我不知道我比較想遇到哪一種，或者說，兩種我都不想遇到。

之前曾有學生說，老師您很會用AI，應該來教我們用。

問題是，打字、按enter，誰不會？但是，要打什麼字？還有，AI回答以後，它回答得對不對？要不要繼續問？怎麼問？這些，都沒辦法教。

所以我跟學生說，我沒辦法教他們用AI。

當時學生還以為我在開玩笑。

老師天天用AI，卻說自己不會教？裝傻吧！

其實，我真正想說的是

「我可以教你怎麼打字，但我教不了你要問什麼問題；

我可以教你怎麼用AI的功能，但我教不了你怎麼思考。

書店、網站教我們怎麼對A I念咒語的書跟文章一大堆，但是那就只是工具箱而已。

學習從來就不是『學工具』，而是『學會問問題』，這只能靠你自己。你什麼時候看過，家裡有一個很大的工具箱的人就一定很會做事？」

AI 就像一面鏡子，照出的是你自己思考的能力。會用AI，不是因為你知道要按哪裡、唸什麼咒語，而是因為你知道該問什麼、該懷疑什麼、該怎麼繼續問下去。這不是技術課，而是思考課。要怎麼教思考？我沒有答案。

教育部要我們把AI融入課程。

怎麼融入

我參加過所謂的「融入」課程的示範。

老師要學生打開AI、告訴AI說我是誰誰誰、請你根據什麼情境回答我的問題，

然後學生輸入老師事先準備好的問題來問AI，

那位老師覺得這叫做AI融入教學，

我覺得這叫做演戲。

這樣搞，學生連問問題的能力都沒學到，

叫做什麼AI融入教學？見鬼吧！

一輩子都住在大都市、不愁吃穿的好命人，看不到偏鄉地區的問題。

投胎就像買樂透，沒有人知道自己會生在哪裡。雖然說，生在臺灣，當然比生在某些地方好，但是也要看生在臺灣的哪裡。

在臺灣，一樣花錢補習，好命的孩子可以看到補習班老師本尊，命一般的孩子只能看錄影。沒錢補習的苦命孩子只能用免費的輔導、甚至一放學就得回家幫忙，連免費輔導都沒空參加。

然後，他們會說，這些（命一般的、沒錢補習的）學生程度（成績）比較差。

然後，給這些學生機會去用AI，會發生什麼事

當然就是比較沒辦法問出好問題、也沒辦法很快鑑別出好答案。

有人說：我真心覺得如果經濟好的家庭培養出上進的孩子，就應該把資源給他們，而非為了假公平分散掉資源。

用「假公平」這種字眼來形容幫助偏鄉弱勢學生措施的人，基本上就是認為：不管你是因為什麼原因造成你學習成果（成績）不夠好，只要你成績不夠好我就不想幫你。

他們所謂的「上進」，其實就只是成績好而已。至於會讓其他人成績不好的原因，到底是不是「不上進」，他們才不關心。

我親眼看過，政府花錢買了一堆電腦給偏鄉，但是沒有維護電腦、軟體更新的預算、沒有訂網路服務的經費，最後就是剩下一堆破銅爛鐵在佔位子。

說佔位子，是因為只要用了政府的經費，就是政府的財產；哪怕已經變成破銅爛鐵，也不能隨便丟掉，還要先辦理「報廢」咧。

但是，對於那些口口聲聲說「假公平」的人來說，他們連給這些破銅爛鐵的經費都捨不得花！因為他們覺得，成績不好就是「自己不用功」，自己不用功還有什麼好說的！

另一個AI造成的問題是「假會」。

以前的學生，至少還願意上網查資料、動腦拼湊，過程中多少學到點東西；現在的學生，常常就是直接叫AI生一份報告，複製貼上交差了事。

結果是學習過程消失、思考能力萎縮，而他們還以為只要自己完成了作業，就是有學習。這也是一種「假會」。

說真的，「假會」這個現象並不是新的東西。

從不知道多久以前開始，

網路上就有人開說書節目，

號稱把書的「精華」給濃縮了，讓大家可以只花10分鐘、20分鐘就知道這本書說了什麼。

因此，很多人覺得，看個說書影片、聽個Youtuber總結，就認為自己懂了、會了。

這種心態，其實就是一種「假會」。

什麼是假會

假會就是

以為聽過10分鐘podcast就等於學過，

以為看過10分鐘YouTube就等於會了。

現在有AI更方便，所以產生了一種進階的「假會」

以為看了AI幫你整理的資料，就等於自己掌握了書裡的知識。

所以，AI的出世，把「假會」這種現象推到了極致。

但事實上，你根本沒讀過原書，沒走過思考的過程。

你只是「假會」，看起來好像知道一點東西，實際上什麼都不懂。

這樣的「假會」，只會讓你在知識的表面滑行，卻永遠無法深入。

久而久之，你的學習能力會被掏空，只剩下一個「空殼學習者」的外表。

最可怕的是，有些號稱提供知識的網站，其實裡面的「知識」是純粹用AI生成的！

人類叫AI生成內容以後，人類就把內容直接貼出去，連看都沒有看過。

這樣，叫做「純粹用AI生成」的知識。

事實上，不管是哪一個AI，都聲明自己會犯錯；但是很多用AI的人，好像都覺得AI不會錯！

然後，一大堆人讀了那些AI生成的知識，還覺得自己學了很多。

對於這種「假會」，真的已經無法再用「假會」來形容了。

而是甲賽。

我從去年開始，已經不再要求學生寫報告了。

為什麼？因為學生只要跟AI說，給我一篇關於XX的報告，要多少字，

只要10秒之內，AI就可以生給他。

然後學生只要複製、貼上、存檔，就可以交了。

這樣的報告，我為什麼要花時間去讀

有人說我太悲觀，說AI生成的內容可以很容易發現。

事實上，學生只要貼在Word上、用尋找/取代，就可以把那些AI用語一網打盡。

其實，即使他不做那些動作，被我發現他的報告充滿了AI用語，我能怎樣

我說他是AI寫的、他說不是，難道我還能堅持一定是

等一下他去投訴我，我就等著要接受「沒有實質傷害」了。

所以，我不要看學生的報告了。

但是，想到未來會有更多「假會」的學生，

而這些「假會」的學生將來會變成「假會」的社會人，

而我未來的生活要靠他們，

我就覺得很累、很擔心。

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