——AI 時代的專業，不是會講，而是會問——
一、AI 時代的老師，該學的是「學」
當AI能在幾秒鐘生成教案、舉例、練習題、評量，
老師最需要的技能，反而不是「教得更好」，
而是——學得更深。
因為未來的教學現場，不再缺知識、缺素材、缺工具，
缺的，是「覺察」——
老師是否知道自己為什麼這樣教、
學生為什麼在這樣的節奏裡學。
AI 可以幫你準備十堂課，
但只有你能決定那堂課的靈魂在哪裡。
二、教師專業的三個階段
AI 的出現，讓我們第一次能清楚區分「會用」與「會教」的差別。
真正的專業成長，分成三個階段：
階段描述重點能力
①階段: 會操作
描述:能用AI產生教案、題目、練習、分析
重點能力:技術熟悉
② 會覺察
描述:能從AI的輸出中看見自己的盲點與風格
重點能力:自我理解
③ 會設計
描述:能整合AI、人、學生的節奏創造共學體驗
重點能力:系統思維
大部分的教師培訓止步於「會操作」，
但真正的教育轉型，需要進入第二與第三階段。
因為「會操作」讓你更快；
「會覺察」讓你更準；
而「會設計」，才讓整件事有意義。
三、LLM 只是加速器，核心仍是你
AI 可以是教材的整理者、提問者、反思者，
但那一切的品質，都取決於「你輸入的問題」。
AI 不是幫你找答案的機器，
而是一面加速你思考的鏡子。
當你問它：「幫我出五題選擇題」，它給你速度；
當你問它：「幫我看出我講課時學生可能的情緒反應」，它給你深度。
AI 能反映出你提問的層次。
而提問的層次，反映出你的覺察深度。
所以——
AI 時代的專業，不是會講，而是會問。
四、AI 教你的，不是知識，而是思考方式
許多老師剛開始用AI會說：「它很聰明，但很冰冷。」
但若你用「教練式對話」的方式問AI，
它會開始像鏡子那樣回問你。
例如：
「請幫我看這堂課的開場，我覺得學生很冷。」
AI 可能回答：
「你用了三次提問，但都需要標準答案。
想不想試試問一個沒有答案的問題？」
那一刻，你不是在用AI備課，
而是在被AI訓練「如何看待自己的教學」。
AI 教你的，不是「該怎麼教」，
而是「怎麼觀察教的這件事」。
那，就是老師的第二智慧。
五、第二智慧：學會「用自己學習」
第一智慧是知識：
知道什麼對、什麼錯。
第二智慧是覺察：
知道自己怎麼知道。
AI 幫你記錄、整理、模擬，但它無法取代那個「知道自己在改變」的瞬間。
那是人類的專屬能力。
當老師開始問這些問題：
- 「我今天講快，是因為趕進度，還是太焦慮？」
- 「我這樣設計，是為了學生，還是為了我自己？」
那一刻，你已經在進入第二智慧的領域。
六、結語故事：一位自學者與老師的共學
曾經有一位自學者，他每天和AI學習、對話、練習。
有一天，他決定請一位老師幫他看一看。
老師沒有教他什麼，只問了三句：
「你學得最快的時候，是怎樣的？」
「你學不進去的時候，心裡在想什麼？」
「你想讓別人從你身上學到什麼？」
那個學生沉默了很久，然後說：
「原來我學習的問題不是工具，而是節奏。」
老師微笑，回了一句：
「那我們一起學，怎麼找到那個節奏。」
那一刻，他們都在學習。
AI 沒消失，只是變成背景。
前景裡，只有兩個人共同覺察的過程。
這，就是「AI教你學」的真正樣子——
不是AI在說，而是你在問，AI在鏡射，你在成長。
七、🌱 如果AI能放大你的某一個特質，你希望是什麼？
這不是技術問題，而是價值問題。
因為你選擇放大的那一部分，
就是你想成為的那個自己。
八、結語：老師的未來，是「共學者」
教育的終點，不是「知識傳遞」，而是「學習的自覺」。
AI 的時代，反而讓老師回到教育最初的起點：
我，是否仍然在學？
會操作AI的老師，是「使用者」；
懂得讓AI教你學的老師，才是「設計者」。
當老師能與AI共學、與學生共學、與自己共學——
那就是教育的第二智慧：
在學習之中，重新找到教的喜悅。
🌿 小練習：AI 自我教練
今天請你試試三句AI對話：
1️⃣ 「請幫我看我最近最自然的一堂課，學生為什麼反應好？」
2️⃣ 「如果我想把這樣的節奏延續到下一堂課，我可以怎麼設計？」
3️⃣ 「從你的角度看，我的教學風格有什麼潛力？」
把這些答案記下來，
因為那是AI幫你看見的「下一個自己」。
💭 本週共學提問
當AI幫你看見更大的你，
你願意學會，如何讓它成為你的老師嗎？
AI 不會取代老師，
它只是讓每個老師都有機會——
重新成為學生。
而這，就是第二智慧的開始。
