——吳穎沺教授發表內容整理
臺灣自學力培育推廣學會「心之所向、AI助航：資優教育在AI時代再定位」研討會
隨著生成式人工智慧快速發展，AI已逐漸走進我們的工作、生活與學習之中。面對這股改變，教育所需要思考的，已不只是「要不要使用AI」，而是當工具愈來愈強大時，人類應如何持續保有思考、判斷與創造的能力。
在臺灣自學力培育推廣學會舉辦的「心之所向、AI助航：資優教育在AI時代再定位」研討會中，吳穎沺教授以「AI時代的學與教：解構與再建構」為題，從生成式AI的發展與工具本質出發，帶領與會者重新思考AI時代的學習與教育。
當AI開始參與人類的閱讀、寫作、創作與問題解決，「學」與「教」的方式也正逐漸改變。面對科技快速發展，教育除了思考如何運用AI，更需要重新探問：在AI時代，人究竟應該學習什麼？教師又該如何陪伴學生學習？
面對AI的快速發展，我們或許需要先從「解構」開始，也就是重新回到工具的本質，理解AI究竟改變了人類哪些行為與思考過程。
以攝影為例，傳統相機的使用，需要攝影者思考構圖、光線、焦點與拍攝時機。每一次按下快門，都包含觀察、判斷與選擇的過程。然而，隨著相機技術愈來愈自動化，許多原本需要人完成的操作逐漸由工具協助完成，人們能更輕鬆拍出清晰的照片，但部分思考與操作的過程，也可能因此被簡化。
生成式AI也是如此。
它不只是協助我們完成工作的工具，更進一步介入人類的語言、思考與創作過程。當AI可以快速整理資料、撰寫文章、生成圖片，甚至提出解決方案時，我們需要重新思考：哪些事情可以交給AI？又有哪些思考與判斷，是人類不能輕易放棄的？
因此，理解AI的第一步，或許不是急著學習更多工具，而是先理解工具如何影響我們的行為，以及它是否正在改變我們原本的思考方式。
理解AI帶來的改變後，下一步便是重新建構我們對AI素養的想像。
AI素養並不只是知道如何下提示詞，或熟悉各種AI工具的操作方式。更重要的是，使用者必須理解AI的能力與限制，知道如何提出問題、判讀結果、查證資訊，並對AI產出的內容保持思考與判斷。
未來的教育，也不能只停留在「教學生使用AI」，而應進一步思考如何讓學生學會與AI協作。
AI可以提供建議、協助整理資訊，甚至成為學習過程中的夥伴；但真正決定學習方向的人，仍應該是學習者自己。工具可以協助我們找到更多可能，但不能代替我們決定什麼才是真正重要的問題。
因此，教育者的角色也需要重新調整。
教師不再只是單純的知識傳遞者，而更像是學習的引導者與設計者。面對大量資訊與AI生成內容，教師的重要任務之一，是協助學生提出問題、探索不同觀點，並在學習過程中逐步建立自己的理解與判斷。
當我們開始談AI素養，也需要進一步「再解構」，重新思考AI時代真正需要培養的是什麼。
當AI可以快速提供答案時，人類是否還願意花時間主動思考？當工具能代替我們完成愈來愈多事情時，我們是否仍能決定自己真正想做什麼、相信什麼，以及為什麼要這樣做？
AI帶來的挑戰，也許不只是它是否比人類更有效率，而是當我們愈來愈習慣依賴工具時，是否會逐漸放棄主動探索與思考的能力。
因此，AI時代的教育，更需要培養學生提出好問題的能力、辨識與判斷資訊的能力，以及整合、創造與承擔責任的能力。
AI可以幫助我們提高效率，卻無法取代人對世界的理解，也不能代替我們做出價值判斷。
真正重要的是，即使工具愈來愈強大，我們仍能保有自己的主體性與自主能動性，知道自己為什麼學習，也願意為自己的選擇負責。
AI正在改變知識取得的方式，也重新定義學習的意義。
過去，我們可能將學習視為記憶知識、掌握正確答案；但當AI可以在短時間內提供大量資訊時，教育更應重視理解、思辨與創造。
未來的學習，不只是「知道答案」，而是知道如何提出問題、如何與AI對話，以及如何判斷AI提供的資訊是否可靠。
同樣地，「教」也不再只是將知識傳授給學生，而是創造一個能夠探索、討論、試錯與重新建構想法的學習環境。
教育真正重要的任務，是幫助學習者在工具愈來愈強大的世界裡，仍然保有自己的思考能力。
AI可以成為強大的助手，但不應成為替我們思考的主人。
面對AI時代，我們需要學會善用科技，也需要時時提醒自己：工具可以協助我們走得更快，但要往哪裡走，仍然需要由人自己決定。
「解構與再建構」不只是重新認識AI，更是一個重新思考教育的過程。
我們需要解構過去對工具、知識與學習的既有想像，也需要重新建構AI時代所需要的能力與教育方式。
在AI持續改變世界的此刻，或許我們更需要回到教育最根本的問題：我們希望培養什麼樣的學習者？
答案不只是「會使用AI的人」，而是即使擁有強大工具，依然知道自己為何學習，能夠主動提出問題、探索未知、做出判斷，並勇於走出自己方向的人。
AI的出現，讓我們重新思考「人」在學習中的角色。當答案變得更容易取得，也許真正值得培養的，不再只是找到答案的能力，而是保持好奇、持續提問，並在不斷變化的世界中，持續學習與成長的能力。
這或許正是AI時代的「學與教」，最值得我們持續解構與再建構的地方。
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