近年，AI技術的應用正逐步推動自適應學習（Adaptive Learning）與個人化學習歷程的實現。透過對學生學習數據的即時分析，AI能動態調整教材難度、提供快速診斷與精準回饋，並依據不同學習風格與進展節奏，設計出具差異化的任務與路徑，使每一位學生都能在其最適學習區（Optimal Learning Zone）中穩健前行、持續成長。
同時，AI技術亦在教學設計與教學決策層面發揮日益重要的輔助角色。從課程規劃、教案撰寫、教材生成、教學進度追蹤，到學習成果的評鑑，AI均可透過大數據分析、自然語言處理與學習分析等技術，為教師提供即時且具依據的決策建議，協助其作出更精準的教學判斷與策略調整。此舉不僅有效提升整體教學效率，也有助教師從繁瑣的行政與教學事務中解放，進而專注於學習引導、師生互動與學習動機的培養等高層次教育實踐。
教師角色的轉型：從知識傳授者到學習促進者
一、學習設計者：把任務做「深」、把情境做「真」
在建構主義（Constructivism）理論框架下，學習被視為一種由學習者主動賦予意義的知識建構歷程，透過社會互動與經驗調整，持續加深其認知理解。隨着AI技術的融入，教師的專業角色亦隨之轉型，從傳統的知識傳授者，轉變為「學習經驗的設計者」與「知識共構歷程的促進者」。教師在課程設計中扮演關鍵角色，須能規劃具備認知挑戰性、情境真實性與自主參與性的學習任務，建構有意義的學習情境，並促進學生在多元互動中強化理解。
AI技術的導入亦擴展了學習設計的可能性。教師可運用AI支援問題導向學習（Problem-Based Learning ）、探究式學習（Inquiry-Based Learning）與生成性任務設計（Generative Task Design），引導學生經歷資訊蒐集、文本建構、觀點統整與成果呈現等歷程，進而培養其批判思維、創造力及其他高層次認知能力。透過引導、提問與反思等教學策略，教師不僅促進學生的深度學習，也強化其知識整合能力。在此轉化中，教師不再是教室中唯一的知識來源，而是學習歷程的策劃者、資源的編排者與學習文化的建構者。
二、數據導向的教學決策者：把證據變成行動
AI技術促進了學習分析與教育數據礦探（Educational Data Mining）的發展，使教師能即時掌握學生的學習歷程、參與行為與概念掌握情形。透過AI系統自動生成的數據儀表板、表現趨勢圖與學習歷程追蹤報告，教師得以更全面地理解學生在學習過程中的強項與困難，並據以調整教學策略、設計補救方案或提供即時回饋。
AI所提供的數據不限於學習結果（如測驗分數），更可涵蓋學習歷程數據（如學習時間、點擊路徑、互動頻率、文本輸出品質等），這使得教師能跳脫傳統的評量模式，更精細地掌握學生的認知投入與學習行為。透過這些細緻的資料，教師可實施差異化教學（Differentiated Instruction）、適性化引導（Adaptive Scaffolding），甚至預測學習風險、及早介入，達到前瞻性支持（Proactive Intervention）的教育目標。
此外，AI支援的數據分析也有助教師自我反思與教學改進。藉由回顧班級整體數據趨勢與特定教學策略的成效，教師能進行循證決策（Evidence-Based Decision Making），不再僅仰賴直覺與經驗，而是以數據作為教學調整的依據，提升教學專業性與系統性。AI技術並未取代教師的判斷力， 反而強化了教師在教學決策中的專業能動性，使其更能精準回應學生多元且變動的學習需求。
三、數位素養的培育者：教會學生「用工具」更要「解工具」
在數位科技全面滲透日常生活與學習場域的當代社會中，教師的角色不再僅是傳授操作技能，更須肩負起培養學生數位素養的責任。數位素養不僅包含基本的科技應用能力，更涵蓋資訊判讀、媒體 識讀、數位倫理、隱私意識與AI理解等多重面向。教師應協助學生發展辨識資訊真偽、解析媒體訊息意圖、理解數位工具背後邏輯與運作原則的能力，促使其成為具備批判性與責任感的數位公民。
教師可透過設計情境式學習活動，引導學生探討如演算法偏誤、資料偏見、內容自動生成的可信度、深偽技術的社會影響，以及AI生成內容的版權與學術誠信等議題。透過跨領域的討論與反思，學生將不僅理解技術的應用方式，更能掌握如何在複雜的數位環境中作出負責任的判斷與倫理抉擇。
教師亦應鼓勵學生質疑技術的中立性與透明性，培養其對數位權力結構、平台治理與數據監控等議題的敏感度。這類批判性理解有助學生超越工具運用的層次，從而發展出能夠參與公共數位議題、保護自身權益並促進社會公義的數位公民素養。在這樣的教學取向中，教師自身也須持續提升對數位科技的理解與反思能力，才能成為促進學生深度參與、批判思維與道德判斷的引導者。數位素養的教育不僅關乎知識與技能的傳授，更是一種價值導向的實踐，旨在培養學生面對未來科技社會的 思辨能力與行動智慧。
四、協作學習的促進者：把AI變成「第三位組員」
合作學習向來被廣泛視為促進深度學習與社會互動能力發展的有效教學策略。透過群體中的互動對話、觀點交流與共同任務執行，學生得以拓展知識視野，在協同建構的歷程中深化理解並提升問題解決能力。隨着AI技術的導入，合作學習的設計與實踐開啟了全新的可能，使學生能在真實且動態的情境中共同應對複雜任務。
在協作任務中，學生可運用AI工具進行資料檢索、文本摘要、概念圖製作、視覺化分析或語言翻譯等工作，讓機器處理重複性或技術性較高的任務，進而將更多時間與心力投注於小組討論、決策與創意發想。AI在此不只是工具，更扮演協作夥伴的角色，提供即時資訊、模擬觀點或草擬內容， 進一步激發學生之間的比較、辯證與知識重構。
教師在合作學習中的角色亦趨向多元與關鍵。我們可以把AI工具有效整合於課程中，更可透過設計具挑戰性、開放性與多元解答路徑的學習任務，促使學生進行角色分工、意見協商與成果共創。 同時，也應建構明確的合作規範與反思機制，引導學生在歷程中發展溝通表達、情緒調節、觀點整合與批判思維等核心素養。再者，AI亦可用作合作歷程的觀察與回饋工具。透過學習分析技術，教師可掌握小組互動頻率、貢獻比例與討論品質等數據，據以進行教學調整與個別化輔導，確保每位學生皆能在合作中獲得實質學習與參與肯認。
總結而言，AI的融入並非取代人際互動，而是強化學生在合作歷程中的能動性與深度參與。透過教師的精心設計與引導，AI能有效促進學生在多元觀點中學習傾聽、辯證與創造，進而實現真正的知識共構與群體智慧的激發。教師角色的轉型不僅是技術層面的更新，更是教育理念與專業實踐的重塑。AI雖帶來強大的輔助功能，但真正的教育創新，須仰賴教師在學習設計、數據解讀、倫理引導與社會對話中的專業判斷。未來的教師應是能融合教育價值與科技資源的學習促進者，進而培養學生成為具備創造力、責任感與批判精神的公民。
撰文︰李婷欣老師
EduAIR STEM Education Officer
曾任中學科學教育學習領域統籌、生物科及綜合科學科科主任
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