一、前言
隨著人工智慧(AI)技術的迅速發展,全球教育系統正面臨數位轉型的重大挑戰。許多教師在思考如何將 AI 融入課堂教學時,充滿了疑慮與迷思。然而,AI 賦能教學的目的並非取代教師的角色,而是幫助教師成為學習的促進者,引導學生善用科技工具,培養出更深層次的思維能力。本研究從實際實踐角度出發,以真實課例解構如何通過AI 賦能課程設計,讓AI 不僅僅作為教學的輔助工具,更成為提升學生思維深度的重要夥伴。
二、教師的擔憂與AI融入教學的迷思
許多教師對於AI融入教學抱有不同的疑慮,包括:
學生學習淺碟化:教師擔心AI快速提供解答的功能會使學生過於依賴科技,缺乏自主思考和深入探究的機會,最終導致學習變得表面化,喪失解決問題的能力 (Mohamed, 2023) 。
AI取代教師的擔憂:有些教師擔心AI可能取代其教學角色,使實體互動的價值被忽視。實體的人際互動被認為是不可替代的學習方式,能夠增強學生情感和社會技能的發展。
數位能力差距:學生在數位技能和經驗上的差異可能造成學習上的不平等,而如何縮小這種數位落差成為教師的一大挑戰,尤其在AI使用過程中,這些差距可能會被放大。
課堂管理挑戰:AI工具與開放網路的結合,可能會讓學生分心於非學習用途,甚至會有學生故意破壞數位學習成果,對課堂秩序造成影響。
這些擔憂說明了教師對於AI的觀點,即AI不應只是新穎的科技工具,而應該是提升教學效能的助力。AI的賦能讓學習過程更具深度和創意,並且是支持而非替代教師的角色,使教師可以更專注於引導學生學習、培養高階思維能力,特別是品格、創造、批判、協作、公民、溝通等6C能力。
三、規劃AI融入教學的關鍵:鷹架搭設與管理策略
(一) 鷹架搭設
1. 學科內容鷹架:
教師可將課程內容分解為多個階段學習目標,以幫助學生逐步掌握知識。這樣的鷹架設計可確保學生能理解基礎知識並逐步構建完整的知識體系(Holmes et al., 2023)。以本研究為例,將國中七年級生物酵素課程解構成認識CER(主張-證據-推理)、區分合成和分解反應、酵素的特徵與功能、影響酵素的因素此四大知識節點。
圖1
本研究之七年級生物酵素課程知識節點解構示意圖
註:本課程授課教師繪製
2. 數位技能鷹架:
教師應在教學中融入循序漸進的數位技能培訓,從基本操作開始,逐步引導學生掌握所需的數位技能。教師可以使用分層教學,為不同水平的學生提供適合的支持和指引,確保他們能夠逐步掌握所需的技能。以本研究為例,第一個知識點提供一個情境,讓學生分類何者為主張、何者為證據、何者為推理,使用的數位軟體為Padlet,學生在這裡只需在Padlet建立帖子貼文,用數位螢光筆畫記論述中C、E、R的位置,此為比較基礎的Padlet操作,而進展到最後一個知識節點時,則是需要用到Padlet中的搜尋圖片與互相評分功能來回饋同儕的論證品質,較為進階的技能。
圖2
本研究之七年級生物酵素課程每一個知識節點使用之數位功能示意圖
註:本課程授課教師繪製
3. AI使用技能鷹架:
為了讓學生有效利用AI,教師需要指導學生學習如何與AI互動,並強調關鍵操作和準確的指令使用。通過這樣的鷹架,學生不僅能在AI回饋中獲得具體幫助,還能發展出在不同情境中使用AI的能力。以本研究為例,每一個知識節點,讓學生分類8個證據對應的主張, prompt均是教師事先將設計完畢,學生只需點擊連結,告訴AI目前自己證據卡片分類的方式,AI即刻會回饋學生的分類方式可能的迷思概念,並引導學生關注證據卡片的某些重點,讓學生能修正自己的想法。
圖3
AI回饋學生並提供思考方方向示例
註:本課程授課教師繪製
4. 人機協作學習鷹架:
教師應設計人機協作學習活動,以幫助學生透過人機協作的方式來解決問題,而不是直接接受AI的輸出結果,淪為複製貼上者而未真正理解學習內容。以本研究為例,學生在使用AI評估答案對錯之前,先經過小組實體討論,因此輸入AI的資料中,已是有小組討論的結果,因此AI指出錯誤之處,以及需要再思考處,學生群組會針對AI提供的解說繼續進行小組討論,並非直接提交AI產出答案。此外,教師在每一個AI使用環節均會提問,是否有學生可以抓出AI的錯誤或偏頗言詞,讓學生進行AI產出的檢驗與思辨。
圖4
本研究人機協作模式示例
註:作者自行繪製
5. 高階思考能力鷹架:
為了讓學生具備應對未來挑戰的能力,教師應將 6C(品格、創造力、批判思考、協作能力、公民意識、溝通能力)等高階能力融入教學目標和評量標準中,並設計相應的學習活動,逐步引導學生在學習過程中發展這些能力。在本研究中,以CER論證模式為例,課程逐步奠基論證能力:
● 第一知識節點:學生學習區分論述中的「證據」、「主張」、「推理」三者。
● 第二知識節點:透過八張證據卡片,學生分析證據卡片並判別其支持的主張。
● 最後知識節點:學生進一步評估證據品質,根據分析提出自己的主張。
(二) 管理策略
數位軟硬體管理:為確保課堂秩序,教師需要制定網路使用規範和數位工具的使用權限,並規範AI工具的使用方式。這樣可以確保學生在進行數位協作時的編輯與合作順利進行。
協作流程視覺化:將數位協作流程視覺化展示,以清楚指引學生完成學習任務。這有助於學生在完成各階段任務時掌握學習進度,也讓教師和學生可以共同檢視學習成果。 圖5
本研究協作流程視覺化示例
註:本課程授課教師繪製
數位班級經營:教師應引導學生在適當時機使用數位設備,避免因數位工具干擾學習。訂立各種教室默契與行為、氛圍營造促進同儕互動和合作學習。
即時評量與回饋:教師可利用AI進行即時學習評量,以了解學生的學習進度。這樣教師可以根據AI分析結果調整教學策略,並提供個別化的輔導和支持。
四、數位與AI賦能學習的六大面向:科技助力,轉型學習歷程
在數位化時代,AI與數位工具的融合應用為學習歷程帶來了深遠的轉變,以下六大面向展示了數位與AI如何賦能學習,並為學生的學習歷程注入新活力。課程設計需要將每一個數位與AI使用賦能面向實際標出,以真正落實促進學習之功效。
增進同儕協作與互動:AI與數位工具融合可以促進學生之間的協作,突破時空限制,讓學生可以在虛擬空間中共同構建和調整學習內容,促進同儕交流(Gibson et al. , 2023) 。
提供差異化與個人化學習:教師可以利用AI實現個性化學習,透過非線性的學習流程,讓學生根據自己的學習節奏進行探索,滿足不同學習需求 (Adiguzel et al., 2023; Farrokhnia et al., 2023) 。
建構概念與探究:AI與數位工具讓抽象概念更具體化,使學生能直觀理解知識,透過動手操作更好地建構概念 (Mikropoulos et al., 2011) 。
促進表達與展現成果:學生可以使用多元數位工具,以創意的方式展示學習成果,並在展示過程中發展出更高階的表達和思考能力。
即時評量與回饋:即時評量讓學生能即時了解學習效果,教師也能針對學習盲點給予即時的回饋 (Mohamed,2023)。
展現後設認知與自我評估:AI工具可以記錄學習軌跡,讓學生回顧和反思學習過程,了解自身優勢和改進方向。
圖6
將數位與AI使用對應賦能項目示意圖
註:本課程授課教師繪製
五、結論
AI融入教學為學生提供了豐富的個性化學習體驗,且有助於學生在學習過程中發展深層思維能力。然而,AI的真正價值在於如何被教師有效地融入課堂教學。透過鷹架搭設和數位素養教育,學生可以更全面地理解和使用AI工具,發展批判性和創造性思維。AI並非只是學習的工具,而是促進學生成長的重要夥伴,為未來的數位學習打下堅實的基礎。
參考資料
Adiguzel, T., Kaya, M. H., & Cansu, F. K. (2023). Revolutionizing education with AI: Exploring the transformative potential of ChatGPT. Contemporary Educational Technology, 15(3), ep429. https://doi.org/10.30935/cedtech/13152
AL-Smadi, M. (2023). ChatGPT and Beyond: The Generative AI Revolution in Education. arXiv preprint arXiv:2311.15198.
Brandão, A., Pedro, L., & Zagalo, N. (2024). Teacher professional development for a future with generative artificial intelligence – an integrative literature review. Digital Education Review, 45, 151-157.
Chen, L., Chen, P., & Lin, Z. (2020). Artificial Intelligence in Education: A Review. IEEE Access, 8, 75264-75278.
Hashim, S., Omar, M.K., Jalil, H. A., & Sharef, N. M., (2022). Trends on Technologies and Artificial Intelligence in Education for Personalized Learning: Systematic Literature Review. International Journal of Academic Research in Progressive Education and Development, 12(1), 884-903.
Hwang, G., Xie, H., Wah, B.W., & Gašević, D. (2020). Vision, challenges, roles and research issues of Artificial Intelligence in Education. Comput. Educ. Artif. Intell., 1, 100001.
Holmes, W., Bialik, M., & Fadel, C. (2023). Artificial intelligence in education.Globethics Publications, 621-653.
Gibson, D., Kovanovic, V., Ifenthaler, D., Dexter, S., & Feng, S. (2023). Learning theories for artificial intelligence promoting learning processes. British Journal of Educational Technology, 54(5), 1125-1146.
Jeon, J., & Lee, S. (2023). Large language models in education: A focus on the complementary relationship between human teachers and ChatGPT. Education and Information Technologies, 28, 15873-15892.
Long, D., & Magerko, B. (2020). What is AI Literacy? Competencies and Design Considerations. Proceedings of the 2020 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems, 1-16.
Mumtaz, S. (2000). Factors affecting teachers' use of information and communications technology: a review of the literature. Journal of Information Technology for Teacher Education, 9, 319-342.
Mikropoulos, T. A., & Natsis, A. (2011). Educational virtual environments: A ten-year review of empirical research (1999–2009). Computers & Education, 56(3), 769-780.
Zakaria, N.Y. K., & Hashim, H. (2024). Shaping the Future of Education:Conceptualising Pre-Service Teachers' Perspectives on Artificial Intelligence (AI) Integration. International Journal of Academic Research in Business and Social Sciences, 14(5), 645-655.
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蘇淑菁、陳佩英(2024年10月31日)。AI賦能課程設計:從工具到學生思維的提升之路。教育新知國際串聯。https://www.gel-net.com/post/202410-03