從工具到主權：荷蘭 AI 教育政策的脈絡與制度建構
- 陳佩英、梁松平
- 1天前
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生成式AI的快速迭代帶給教育現場難以預料的衝擊，數位素養因而成為未來公民須保有的基本認知。各國政府在這不確定的時代中，亦需在時間壓力下做出回應；究竟要隨著技術的進展逐步進行軟性治理，還是建構自身主權的發展，是需要慎思的規劃與決策。荷蘭選擇了後者，且起步早於多數歐盟成員國。
荷蘭的政策推展涵蓋全盤規劃國家願景、開發自身語言模型、設定專款，以及充實各教育階段的基礎設施。其中最核心的關懷在於所使用的工具是否貼近自身脈絡，以及數據從何而來，政府著眼於「開放的數位戰略自主性」原則，確保在導入技術時，除能實質提升生產力，同時兼顧透明度與隱私保護(Npuls, 2023; Renkema et al., 2025; Rijksoverheid, 2024)。在視倫理素養與數位主權為主軸的發展路線上，所處理的問題便和側重軟硬體擴充的模式有所不同，兩者各自回應了不同階段的需求，但荷蘭的經驗或許有助於思考當設備資源逐漸完善之後，下一步該往哪裡走。
這路線在初期實踐上也曾面臨難題。荷蘭政府的調查數據顯示，多數學校在初期導入AI系統時，未完善規畫變革管理機制及學校層級的實施策略 (Flair Collaboration, 2025)，導致教師在缺乏機構支持的情況下被迫自行摸索(Ministerie van OCW, 2026)。不過後續政府透過建立 GPT-NL系統、Npuls計畫與 AI-GO 框架，漸進提出具體因應方式。本文將在梳理荷蘭國家政策後，分析這三項措施如何從基礎設施到教育層面，回應公共行政與教學現場所面臨之挑戰。
一、國家願景與實施難題
（一）確立願景
荷蘭於2024年初發布《跨部會生成式人工智慧願景》，成為歐盟首批對AI提出全面性政策框架的成員國之一(Rijksoverheid, 2024)。願景中確立了四項原則，包含以安全方式開發與應用、確保公平且不加劇社會不平等、服務人類福祉並維持自主判斷，以及有助於永續發展與長期經濟繁榮(Rijksoverheid, 2024)。此願景在國家層級的政策文本論述上具備完整性，然實踐過程之下，卻也浮現出機構層級與實踐層級面的不足。
（二）審計調查中之實務落差
荷蘭國家審計法院針對70個中央政府機構進行調查，結果顯示多數機構已開始使用AI，但用途集中於資料檢索與後勤的行政作業，而較少觸及面對面、直接影響人民的核心服務(Netherlands Court of Audit, 2024)，應用範圍如下圖1所示。各部會亦幾乎一致認同AI能提升效率、緩解人力短缺，只是在詢問系統是否達到預期效果時，多數人難以回答，因單位中也難有明確機制得以驗證(Netherlands Court of Audit, 2024)。更值得關注的是，超過半數AI系統在部署前未經完整的風險評估，各機構對風險的分類標準亦存在差異。因此在此數據揭露之後，當局也意識到須加強對於風險的管理，否則工具中隱含的偏見，將不自覺地鑲嵌於制度內部。
圖1 荷蘭中央政府機構AI系統應用分布
註：翻譯自：Focus on AI in the Dutch central government, by Netherlands Court of Audit, 2024. https://english.rekenkamer.nl/documents/2024/10/16/focus-on-ai-in-central-government
（三）規範性治理措施
面對上述問題，政府啟動公部門演算法登記制度，要求各機關公開演算法的運作邏輯與數據來源，截至2025年七月已有逾 1,000 筆的登記紀錄(Autoriteit Persoonsgegevens, 2025)。同時，荷蘭資料保護局等五個監管機構，在《歐盟人工智慧法案》框架下，亦正著手規劃本地監理沙盒（sandbox），希望業者在部署AI產品前，主動諮詢其是否符合規範，落實事前驗證機制 (UNESCO, 2025)。此項措施目前尚未上路，但在在凸顯出政府希望落實相對可控的預防措施，提升透明度，再次呼應對於風險管理的意識。
二、數位主權與根本基礎建設的建置
荷蘭政府在生成式AI蓬勃發展以前，便已制定出國家層級的數位化策略。近年來最顯著的政策轉向，體現在 2023 年的數位開放戰略自主議程（DOSA）與 2025 年正式發布的荷蘭數位化策略（The Netherlands' Digitalisation Strategy, NDS）中，此兩份文件皆強調「開放的數位戰略自主性」(Digital Government, 2025; UNESCO, 2025)。
（一）建立治理自主性之基礎設施
考量到若政府大量使用非歐洲供應商的大型語言模型，但這些模型的訓練數據、演算法與隱私標準缺乏透明度，政府端便難以驗證系統是否符合本地法律規範與社會價值。此考量凸顯荷蘭政策將朝著治理自主性的基調出發，故政府投入1,350萬歐元，委託荷蘭應用科學研究院、荷蘭法醫研究所，以及教育與研究 IT 合作機構SURF共同承接，開發自身的語言模型GPT-NL (van Oort et al., 2026; UNESCO, 2025)。
此模型的定位為國家根本數位基礎建設的一部分，開發中設有嚴格條件，包含訓練與儲存必須在歐洲境內完成；原始碼與公共訓練資料以開源形式釋出；設立內容委員會，確保訓練資料具合法性且已去識別化；使用國家超級電腦 Snellius 進行訓練，且須符合低產品環境足跡的要求(Van Oort et al., 2026; UNESCO, 2025)。這些條件回應的是當前社會對AI在隱私、資料來源與環境成本上的疑慮。
與此不同的是，臺灣亦正推動建立自身生成式AI的TAIDE計畫，不過選擇以Meta釋出的LLaMA開源模型為基礎，導入繁體中文語料進行微調，以較低成本快速建立可用的中文語言模型。GPT-NL從頭訓練的做法相對耗時、昂貴，但對荷蘭而言，避免延續既有模型中不明確的資料來源與授權風險，是確保「數位主權」的必要投資。
在公共服務的測試中，GPT-NL 已整合至政府資訊通訊技術系統，並在 27 個市鎮試辦「Gem」虛擬市政助手的服務(Digital Government, 2026)，藉此解決兩個問題，包含系統對市民日常語言的理解精準度不足，以及在長期仰賴外部商業服務中，所面臨的高成本與較少的維護空間問題(Digital Government, 2026; Van Oort et al., 2026)。
（二）AI人才培育措施
在國民AI能力培育方面，荷蘭建置AiNed 計畫，以培養AI領域的知識與創新人才，其中亦設立七座區域型 AI 中心作為中介組織，以導引學術界與產業界一同協助中小型企業解決AI導入時的挑戰(UNESCO, 2025)。這項政策背後包含了對於勞動市場的考量，希望改善大環境中因技術轉型下所面臨的缺工危機，同時也因應時代所趨，培育不僅具備技術操作能力，更同時兼具規範意識及倫理判斷的人才(UNESCO, 2025)。
三、高等教育與中小學數位計畫的推展
COVID-19 疫情迫使荷蘭高等教育體系的 50,000 名教師在極短時間內轉向線上授課(Schildkamp & van Geel, n.d.)。這場強制性的壓力測試，使教育政策的討論焦點發生了實質轉變，所關注問題不再是如何說服對數位化有所抗拒的教師，而是確保數位工具的使用具備學理依據，且確實能改善教育品質。
（一）Npuls計畫之開展
於後疫情時代下，荷蘭啟動「教育數位化推動計畫」（Npuls），納入全國113所公共中等職業教育（MBO）、應用科學大學（HBO）及研究型大學（WO）機構，並與教育研究IT合作組織SURF共同推動，目標是同時提升教育品質，並改善師生的數位能力(Npuls, 2023)。計畫要求在八年期程內（2023-2031），於所有參與機構設立教學與學習中心，使其成為各校的創新中心與支援單位(Adviescommissie Nationaal Groeifonds, 2024; Npuls, 2023)。在數位基礎建設方面，計畫全面推廣教育專用的數位身分系統eduID，並開發個人學習檔案Eduwallet，使學習歷程得以在跨機構中流通。除此之外，為降低對單一出版商的依賴，Npuls 更與SURF合作建 立數位學習材料的聯合採購與共享機制(Ministerie van OCW, 2026)。
需要說明的是，SURF 是荷蘭教育與研究領域的國家級 IT 協作組織，也是 Npuls 計畫得以成功的「數位地基」。它的獨特之處在於其「由成員所有，為成員服務」的性質。其成員涵蓋了全荷蘭所有的研究型大學（WO）、應用科學大學（HBO）、中等職業教育機構（MBO）以及眾多研究中心和醫學中心。它的核心宗旨是透過集體力量，開發並提供尖端的數位基礎設施、服務與知識，使荷蘭的教育與研究能維持國際領先地位。
2024年起，SURF更將「共同數位主權」列入其組織內部的跨會員協作框架(SURF, 2024)，由意識建立到實際採購之路線逐步推動。當中便呈顯出荷蘭在數位主權的推動上，亦有賴於中介組織納入其治理程序的共作來實現。
（二）中小學課程與教學之調整
在中小學方面，國家成長基金投入經費，由拉德堡德大學（Radboud University）主導成立「國家 AI 教育實驗室」（National Education Lab AI, NOLAI）。實驗室採取共創模式，將現場教師、研究人員與產業技術人員匯集於同一工作框架，針對真實教學問題，開發具備證據基礎的 AI 教育產品，確保學校在面對科技供應時，得以在資料隱私與教育倫理等層面保有實質的主導 (Adviescommissie Nationaal Groeifonds, 2024)。
課程層次方面，荷蘭國家課程發展中心（Stichting Leerplanontwikkeling, SLO）更新了 2025 年基礎教育中的數位素養核心目標，新版內容涵蓋實用知識與技能、設計與創造，以及數位化世界三大領域，並將人工智慧正式納入小學（核心目標 22D）與中學（核心目標 21D）的法定課程中(Stichting Leerplanontwikkeling, 2025)。此次更新的知識重點在於引導學生理解演算法運作的基本邏輯，並能批判性地評估 AI 技術如何影響人的思維與社會互動。整體素養的關懷面向亦包含線上身份的形塑、演算法的注意力操縱機制等數位時代下的重要社會現象。從課程設計的方向來看，政策的意圖很清楚，是想透過基礎教育階段的系統性導入，以培養學生的數位公民素養。
四、高等與職業教育的 AI-GO 素養框架建構
生成式 AI 進入校園後，荷蘭高等與職業教育中亦出現學術誠信問題，以及擔憂技術使用落差將加深社會不平等(Bakker et al., 2024; Flair Collaboration, 2025)。Npuls內部的專業團隊透過對大量實徵研究進行概覽式回顧（umbrella review），搭配教育工作者世界咖啡館（World Café）的兼顧廣度與深度的討論，發布了《教育領域AI素養框架》（AI-GO Framework）。此一框架將AI素養定義為「在以倫理意識為基礎下，具批判性、負責任且有效地與AI系統互動，並為知識、技能與態度三者動態交互作用下的產物」。架構本身由四面向組合而成，包含關於AI的知識、使用AI的技能、對AI的態度與AI中的倫理，每個面向下涵蓋數個集群及所對應指標。AI-GO之核心架構組成如下表1所示。
表1 AI-GO 素養框架架構表
註：作者自行歸納整理。
此外，框架中亦肯認發展AI素養中涉及三類來自內外部的影響因素，包含個人（所受指導及培訓程度、使用經驗、身處角色及情境、理解與應用的相符程度）、組織（組織提供之學習與軟硬體資源、專業發展、支持跨科協作程度、是否整合AI於領導與制度中），以及政策（對AI的公共投資、法規制定、跨部會協作、以政策為導向的專業發展資源）。這也說明推行AI素養教育之過程中，需要不同層級因素相互支持、共作，缺少任何一環皆可能讓推行受阻，整體素養框架架構如下圖2所示。
圖2 AI-GO素養框架整體架構圖
註：翻譯自：Renkema, M., Van den Boom-Muilenburg, E., Friso-van den Bos, I., Theelen, H., Wopereis, I., & Schildkamp, K. (2025). AI-GO! A Framework for AI Literacy in Education (AI-GO Framework). Npuls AI and Data Literacy.
五、結論
綜觀荷蘭整體的AI應用調查數據、Npuls的專款投入及AI-GO框架的指標，荷蘭教育體系正在對結構性問題進行探究、理解和改善。不過根據FLAIR的報告，即便在國家投入大量資源的情況下，校園內的AI教育仍面臨零碎化回應的實施現況。多數教學創新取決於個別教師的熱忱，機構層次在實施策略與品質管理上仍較缺少完整的制度安排。上層雖有完備的願景與政策資源，卻可能因中層機構缺乏有效的政策和執行的轉譯，使技術適應的壓力全然落在第一線教師身上。
荷蘭教育部國務秘書於2026年2月致議會的信函中亦指出，不能讓教育夥伴獨自面對AI帶來的挑戰，而應號召商業與科研部門共同因應(Ministerie van OCW, 2026)。AI-GO框架也將組織面向列為影響素養落實的因素之一，顯示制度性介入的必要性已被正式納入政策考量。在此脈絡下，Npuls推動了EduGenAI平台的建置，使師生得以在符合歐洲隱私規範的環境中進行協作實驗(Bakker et al., 2024; Npuls, 2025)；阿姆斯特丹大學（University of Amsterdam）亦制定了定期審查的機構級AI政策以支援教師(Flair Collaboration, 2025)。這些機構層級的支持措施也已漸漸受到重視。
在評量面向，漢恩應用科學大學（HAN University of Applied Sciences）開發的抗AI評量工具包，協助教師分析AI對評量的影響，並設計難以由機器代勞的評量方式，促使評量焦點從最終成品轉向過程性診斷，由學生的提問歷程與應對回覆進行評估，也呼應了AI-GO框架中對所有權與倫理的強調。
荷蘭的政策推展整體呈現出層層遞進的意象。GPT-NL確立技術自主性，Npuls在機構間開展支援網絡，AI-GO則提供素養層面的指引。三者共同回應的是一個根本性的問題，當數位基礎設施逐漸到位，如何在不依賴外部技術供應商的前提下，培育兼具數位技能與批判素養的公民。在荷蘭的經驗中，當AI不再只是輔助教學的工具，而是影響決策與公民權益的基礎設施時，開發與數據的控制權便須列為最主要考量，也展現出從工具走向主權的整體核心脈絡。
參考資料
Adviescommissie Nationaal Groeifonds. (2024). Jaarverslag 2024. Nationaal Groeifonds.
Autoriteit Persoonsgegevens. (2025). Algorithm registration in the Netherlands needs improvement.
Bakker, T. C., de Kraker, C. C., Eegdeman, I. M., Saçan, E., & van Leeuwen, A. (2024). AI and equity. Vision document. The impact of AI on equity in tertiary education in the Netherlands. Npuls.
Digital Government. (2025, September 9). The Netherlands' Digitalisation Strategy: Joint acceleration is the only option.
Digital Government. (2026, February 26). AI model GPT-NL to start trial with virtual assistant Gem.
Flair Collaboration. (2025). AI competence frameworks and policies in higher education: Synthesis report. Vienna University of Economics and Business.
Schildkamp, K., & van Geel, M. (n.d.). Het Versnellingsplan onderwijsinnovatie met ICT aan de Universiteit Twente. 4TU.Centre for Engineering Education. https://www.4tu.nl/cee/news/news/news%20archive/versnellingsplan-onderwijsinnovatie-met-ict-aan-de-ut.pdf
Ministerie van Onderwijs, Cultuur en Wetenschap. (2026, February 3). Kamerbrief: Digitalisering en leermiddelen in het funderend onderwijs (Referentie: 61992788). Rijksoverheid.
Netherlands Court of Audit. (2024). Focus on AI in the Dutch central government.
Npuls. (2023, June 19). Aanvraag Nationaal Groeifonds Digitaliseringsimpuls Onderwijs.
Npuls. (2025, May 12). Npuls brochure
Renkema, M., Van den Boom-Muilenburg, E., Friso-van den Bos, I., Theelen, H., Wopereis, I., & Schildkamp, K. (2025). AI-GO! A Framework for AI Literacy in Education (AI-GO Framework). Npuls AI and Data Literacy.
Rijksoverheid. (2024, 18 januari). Kabinet presenteert visie op generatieve AI.
SURF. (2024).Jaarstukken 2024 Coöperatie SURF U.A.
Stichting Leerplanontwikkeling. (2025). Kerndoelen primair onderwijs (2e dr.). SLO.
UNESCO. (2025). The Netherlands: artificial intelligence readiness assessment report. UNESCO.
van Kranenburg-Hanspians, K., Jozak, T., Olieslagers, W., & Wit, E. (2026, February 17). AI laws and regulation in The Netherlands. CMS Expert Guide.
van Oort, J., Baten, D., Beusenkom, H., Brinkkemper, F. L., Dom, L. L. E., Karim El Assal, K., Griffioen-van Putten, L., Van Himbergen, T., Laneuville, M., Lensink, S. E., Langedijk, A., Molhoek, M. S., Nooren, I., Van Schagen, P. A. B., & Vos, D. (2026). GPT NL: de ontwikkeling van GPT-NL - Progress report #2 (Report No. TNO-2026-R10516). TNO.
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