在上一篇文章，我們介紹了如何運用哈佛大學 Michael Roberto 教授的「3C 模型」〈[A Framework to Analyze Cases Using AI to Enhance Decision-Making Skills](https://hbsp.harvard.edu/inspiring-minds/framework-analyze-cases-using-ai-enhance-decision-making-skills)〉(Roberto, 2024)，來引導學生進行廣泛的考慮 (Consider)、審慎的選擇 (Choose)，以及對執行的承諾 (Commit)。
但這個經典的決策框架，在今日的教學現場，卻立刻遇到了一個強大的變數：生成式 AI。這引發了我更深一層的思考：當學生能夠輕易地讓 AI 產出選項、甚至代為評估分析時，我們該如何確保他們仍在進行真正的思辨？「3C 模型」會不會因此被打了折扣？Roberto 教授在新的文章中提出的「PAQS」框架，正好能與「3C 模型」無縫接軌。PAQS 框架將學生與 AI 的互動，從單純的「問答」，轉變為一個嚴謹的分析流程。未來在課堂上，應該可以這樣引導學生：
- 提問 (Prompt)：第一步，是學習如何對 AI 下達一個「高品質的指令」。應該要告訴學生，不要只問「主角該怎麼辦？」，而是要扮演「AI 提問建築師」，設計出更結構化的問題，例如：「請你扮演一位麥肯錫顧問，使用波特五力模型分析這家公司的產業競爭環境，並列出三大主要威脅。」
- 分析 (Analyze)：當 AI 生成答案後，不能全盤接受。應該要求學生扮演「評論家」的角色，去分析 AI 的產出：「AI 提供的分析是否完整？它的論據來自個案中的哪些資訊？有沒有遺漏關鍵的細節？」
- 質疑 (Question)：這是最關鍵的一步。應該鼓勵學生像一位嚴格的經理，去挑戰 AI 這個顧問。「你提出的這個策略，最大的風險是什麼？你的分析基於哪些核心假設？如果這些假設是錯的呢？請提出三個反對你自己論點的看法。」
- 綜合 (Synthesize)：最後，學生必須將自己的判斷與 AI 的分析成果結合起來。應該提醒他們：「AI 是你的分析師，但最終的決策者是你。現在，請整合 AI 的觀點、你對它的質疑，以及你自己的洞察，提出你的最終建議與行動方案。」
這個框架的價值，在於它將 AI 從一個看似能提供「標準答案」的作弊工具，轉變為一個能激發深度思考的「對話夥伴」。它提醒我們，身為教育者，我們的角色不再只是知識的傳授者，更是學生思維能力的「引導者」。我們不必害怕 AI，而是要教會學生如何駕馭它，讓他們在未來成為一個既能善用科技，又具備獨立批判精神的工作者。
參考文獻
Roberto, M. A. (2024, January 24). _A framework to analyze cases using AI to enhance decision-making skills_. Harvard Business Publishing Education. [https://hbsp.harvard.edu/inspiring-minds/framework-analyze-cases-using-ai-enhance-decision-making-skills]
圖片來源：Dall. E生成
