當AI與先端科技進入教室：2025學習革命的光影

文/闕特‧居批梯博士 發表於2025/11/20

2025年的教室，已悄悄變得與十年前截然不同。大型語言模型在每一台學生的平板中低語，AI代理人能替孩子整理筆記、切分音檔、甚至主動產生練習題。深偽技術讓假影片與真影像幾乎無從區分，而課堂報告中的程式碼、圖像與文字則可能來自學生，也可能來自人工智慧。科技在教育中開展新的可能，但也帶來新的倫理與風險，而 STEAM教育首當其衝。

一、AI 作為心智外骨骼：學習能力的放大器，也可能是削弱器

AI工具能讓學生迅速生成草稿、解方程式、模擬物理場景、或快速產生科展實驗架構。它像一套「心智外骨骼」，協助學生進行複雜的思考任務。然而，正如任何增幅工具，若使用方式失當，能力反而可能萎縮。

研究顯示，過度依賴AI生成答案的學生，其理解層次與錯誤辨識能力會下降。AI替你完成的不是知識，而是對知識的幻覺。STEAM能力的本質仍在於推論、想像、實驗與錯誤，而非生成一段看起來漂亮的答案。

二、隱私的價格：每一次提問都可能變成某人的訓練資料

許多學生與教師會將作業、教案或甚至家長會資料輸入AI工具。若未經處理，這些資料可能被模型「吸收」，最終在陌生人的對話中意外浮現出片段內容。AI一旦成為「無意識的記憶收集器」，校園便面臨前所未有的資安挑戰。

當AI能夠處理影像與音訊後，情況更加複雜。學生的聲音、臉部、動作資料若被輸入雲端模型，未來可能被用作生成深偽影像。這對未成年學生而言，風險尤其巨大。

三、深偽時代的媒體素養：科學課與美術課都必須教的技能

過去「真假照片」的判斷屬於媒體識讀課的範疇，如今卻成為物理、美術與資訊課的共同任務。深偽技術的進步使得學生能於幾分鐘內合成名人聲音、重組科學家的演講影片，甚至模仿教師的語音下達假指令。

未來的STEAM教育必須讓學生理解─影像不等於證據、聲音不等於本人、影片不等於事實，老師不僅要教學生製作影像，也要教他們拆解影像、分析素材來源、判斷資料偏誤，這是2025年「新科學方法」的一部分。

四、AI在教室的倫理：不是禁止，而是需要規則與透明

禁止AI不是選項，因為科技已無可避免地與學習環境融合。真正需要的是清楚的倫理框架：

1. 透明標示原則：學生需註明AI參與作品的方式與比例。
2. 最少必要資料原則：不可將敏感資訊輸入AI。
3. AI不能取代關鍵能力：例如創意思考、科學推理、證據評讀。
4. AI不可自動執行高風險任務：例如處理校務、評分、存取學生健康或行為紀錄。
5. 將「AI判讀錯誤」納入課程：讓學生理解偏誤與模型侷限。

這不只是資訊素養教育，而是一種新的「科技倫理教育」。

五、科技與人之間：STEAM 教育要守住的，是人類的主動性

真正值得警惕的不是AI的強大，而是學生是否仍保有對未知世界的好奇、對證據的追尋、對錯誤的忍耐、對創作的熱愛。AI可以輔助學生學習，但不能替他們思考；可以生成圖像，但不能取代創意；可以處理資料，但不能替代科學精神。

在這場快速湧進校園的科技革命中，STEAM教育的任務不是抵抗科技，而是確保科技放大的，是學生的能力，而不是學生的依賴。

參考文獻

1. 中華民國教育部（2024）。《中小學使用生成式人工智慧注意事項》。
2. Castelvecchi, D. (2024). “The Rise of AI in Education.” Scientific American.
3. Floridi, L., & Chiriatti, M. (2020). “GPT and the Future of AI Ethics.” Minds and Machines.
4. MIT Media Lab (2023). “Deepfake Literacy for K–12 Classrooms.”
5. National Academies of Sciences (2024). “AI, Learning, and Cognitive Development.”