在漫長的教育歷程中，每一種新工具都承載著改變的希望。粉筆、書籍、電腦，每一種都留下了印記。生成式AI的出現方式則截然不同。它不受課堂或機構的束縛，自由地融入我們的生活，人人皆可接觸，其直覺程度幾乎讓人感覺像是思維的自然延伸。
然而，悖論顯而易見。當我們把任務交給機器時，我們或許能提高效率，卻無法獲得理解。這就像在看鋼琴家為我們演奏音階：音樂存在，但我們的手指卻紋絲不動。經濟合作暨發展組織(OECD)的《2026年數位教育展望》於2026年1月19日正式發佈[1]。提醒我們，真正的學習需要指導，需要一套原則架構。否則，生成式AI只能成為表現的鏡子，而無法成為成長學習的催化劑。
但透過精心設計，這項技術可以扮演更貼近人心的角色。它可以是導師，溫和闡明要點；可以是夥伴，在對話中激發靈感；可以是助手，減輕日常工作的負擔。在這些角色中，它並非取代人類教學行為，而是深化教學，延伸塑造心靈的脆弱而充滿智慧的過程。此報告內容豐富，共13章。小a深覺此報告可慢慢細讀品嘗與思考。因此，首先我們先看一下重點摘要:
1. 為什麼AI無法替你學習
生成式AI很容易讓人眼花撩亂。給它一個任務，你就得到了一個漂亮的答案。但問題在於：機器能完成任務並不代表你學到了什麼。這就像看著別人幫你做伏地挺身一樣。你的手臂肌肉不會憑空出現。
研究人員已開始注意到這一點。誠然，能夠使用通用聊天機器人的學生通常比他們的同學提交的作業更簡潔、更精美。但如果在考試中不使用聊天機器人，這種優勢就會消失，有時甚至會完全顛倒。沒有了機器，那些過度依賴機器的學生就會犯錯，因為他們從未自己培養過這些技能。（更何況#付費版本AI的PK大賽挑戰115學測的可能結果，即使是AI也不是考滿分．．．）
這就是危險所在：把思考交給工具會讓你變得懶惰。你不再檢驗自己的推理，不再參與繁瑣的學習過程。而學習，很遺憾，正是要與這些繁瑣的難題奮戰。
現在，好消息來了。當AI的設計以教學為核心，被用作輔導員、指導者和夥伴關係，它確實能夠幫助學生成長，關鍵在於如何使用。錘子既可以用來蓋房子，也可以用來砸窗戶，AI也是如此。
2. AI不會替你思考，但能培養批判性思慮、創造力與協作能力
生成式AI不僅僅是一個花俏的計算器，它實際上可以 “幫助”人們「學習」。但前提是我們要有具體使用它的目的。如果你只是讓它自動輸出答案，那你不是在學習，卻是在外包腦神經的思考。這就像是讓別人幫你解謎題，而你只是坐在一旁觀看，也許很有趣，但你的大腦並沒有得到鍛鍊。
現在，如果教師在設計課程時考慮到AI應用，就會發生一些有趣的事情。例如在小組專案中，AI可以提出想法、挑戰論點，並促使學生提升推理能力，成為對話的一部分，如GenAI驅動的智慧輔導系統(Intelligent Tutoring Systems, ITS)。
即使是那些老舊的數位輔導工具，在生成式AI的驅動下也會煥然一新。它們突然可以提出問題、調整策略，並以更像真實對話的方式回應。這不僅高效，而且引人入勝。
關鍵在於：AI本身並不會教書。但如果運用巧妙的教學方法，它就能激發創造力、批判性思考和協作能力。讓我們變得更聰明的不是機器，而是我們如何使用它。
下圖顯示，英國開展一項關於創意故事寫作的隨機對照試驗，故事完全由人類撰寫和評估。數據表明使用GenAI進行腦力激盪的參與者和未使用GenAI進行腦力激盪的參與者，所寫的故事之間的評分差異。
3. 老師掌控一切，AI坐副駕駛座
重點是：生成式AI其實能讓教學變得更好，但前提是教師能掌控一切。研究顯示，即使是新手家教，使用教育用AI工具也能提升表現。學生學得更多，解釋也越來越清晰。
但魔法不只是機器本身。當你將教師專業知識融入這些工具的設計中時，你會得到比教師或AI單獨能做到的更強大的成果。這就像把一組好筆記和銳利的鉛筆結合，最後寫得更好、更快、更清晰。
最聰明的做法是什麼？這些工具要和老師一起建立，而不只是為了老師。共同設計讓AI不會陷入噱頭，而是持續關注真實的課堂需求。這樣才能確保科技帶來真正的教育價值: 教育生成式AI能增強人類教學與輔導，同時保留教師的自主權。
2023 年美國數學輔導老師隨機對照試驗
4.實驗室與校長室的AI
生成式AI不僅是學生的玩具，它也悄悄滲入研究與學校管理領域。科學家們已經開始用它來檢視論文、腦力激盪想法，甚至潤飾論點。這就像有個不睡覺的同事，凌晨兩點準備幫你檢查工作一樣。
而且不只停留在實驗室，學校行政人員的工作也在被重新塑造。想想那些枯燥重複的工作: 設計考試題目、檢查課程是否對齊、標註和整理資源。AI能比任何委員會會議更快消化這些。
更棒的是，當調校得當時，這些系統能全天候提供學習建議或職涯指導。不用等辦公時間，不用說「明天再來」這種話。換句話說，生成式AI能促進科學研究、並協助簡化機構運作。
但問題是：機器並不能取代人腦或判斷力，它是一種工具。雖然很強大，真正的關鍵是要學會如何運用它，讓它讓我們思考得更好，而不只是加快速度。
評估研究論文摘要是否部分由GenAI 撰寫
5. 政府及其他教育利害關係人能做些什麼?
- 以生成式AI促進「以人為本」的教學與學習: 學習與教學應主要以培養有價值的人類知識與技能為目標，如跨學科的獨立思考與基礎技能，無論是不使用生成式AI、教育生成式AI，還是通用生成式AI。生成式AI應被選擇性且有目的地用於教學，以豐富學習，而非取代認知努力或削弱教育核心的人際關係。
- 投資於教育生成式AI的研發: 由於「通用生成式AI」工具並非專為學習設計，教育系統應激勵開發旨在提升教學與學習的工具。投資於以學習科學為基礎、與教師與學習者共同開發，並有嚴謹研究支持其效能的教育生成式AI，能開啟教育改進的新可能。政府與教育利害關係人也應合作研究生成式AI在教育中的有益應用。
- 塑造一個有利於「可信賴生成式AI」的政策環境: 各司法管轄區應確保政策與監管框架保護學習者，支持學習，同時促進創新。結合持續的利害關係人對話，明確的隱私、安全、偏見測試、適齡性、透明度及與教育目標一致的期望，能為生成式AI在教育中值得信賴、且有意義的應用創造有利環境。
- 支持一個有效的生成式AI基礎設施: 各司法管轄區應確保數位基礎設施與支援（裝置、連線、數位資源及專業學習機會）的公平性，讓所有學生與教師都能從生成式AI中受益。提供符合課程的生成式AI資源、在分歧持續下提供替代解決方案，以及持續的專業學習，使生成式AI在教育中能有效、包容且有意義的應用。
後記: 機器的確可以生成文字，但只有人類的意圖才能將其轉化為智慧? 2026年是值得期待的一年，讓我們一起繼續緊密觀察。
[1] OECD (2026), OECD Digital Education Outlook 2026: Exploring Effective Uses of Generative AI in Education, OECD Publishing, Paris
