來稿作者：葉君博

那是一個周末茶聚，筆者跟老師們的討論並不激烈，卻處處卡住。沒有衝突，卻有停頓；沒有否定，卻有沉默。而正正是在這些沉默之間，問題開始浮現。

（ai教育場域的真人真事，筆者親身經歷。本文將人工智能寫作「ai」而非「AI」，以突顯人類主體性在場。）

當生成可被偽裝
還剩什麼可判斷？

老師A不批准學生使用ai作句。理由清晰而傳統：學生應在自身能力上限內，運用既有詞彙與句式，寫出最能表達自己的句子。這是一種對「能力邊界」的守護。

筆者問：如果學生已經能透過精準設計提示詞（prompt），刻意生成帶有瑕疵與不完美的句子，使之看似出自人手，教師還能辨別嗎？老師沉默。再問：那麼，「不准使用ai」的界線是誰訂立？校方、教師、家長與學生之間，是否存在制度化共識？再次沉默。

這兩個沉默，其實指向同一件事——當生成可以被偽裝，當痕跡可以被模擬，「判斷」本身已不再依附於表面證據。問題不再是「有沒有用ai」，而是：當你無法確定時，你還剩下什麼可以判斷？

教學轉向思維引導
評價系統仍未改變

老師B的回應更務實。他將ai的應用分為兩個層面，第一，是在不改變教學模式下，降低時間成本：出卷、備課、批改。這是一種典型的效率邏輯。但他很快指出制度的縫隙——若教師使用ai批改，學校在查簿時，會否將其視為「工作減少」？

若管理層無法理解教師把時間由教授內容轉向思維引導，是否反而會削弱這種轉變？這裏的問題並不在技術，而在「評價系統」（evaluation system）。技術節省的時間，若未被制度承認，最終不會轉化為專業空間，只會被重新壓回原本的工作量之中。換言之，ai不是減輕教師工作，而是重新分配教師的專業。但制度，未必準備好接住這種重新分配。

老師B繼續說，他開始嘗試改變學習設計。例如，讓學生將描寫文生成圖像，再對照腦中畫面；又例如，引導學生批判生成內容的準確性。這些都不是「用ai做得更快」，而是「用ai改變學什麼」。

教育慢於技術
資訊素養空缺

老師C則將問題放進SAMR model：當前教育仍停留在替化（Substitution）與加強（Augmentation），要走向轉化（Modification）與重新定義（Redefinition），需要更多教師培訓。但他同時指出另一個現實——現時多數ai講座，由「技術」主導，介紹「產品」；或由教師示範如何用生成內容協助傳統教學。很少有人真正處理「教學如何被改寫」。於是，一個弔詭的局面出現：技術在前，方法滯後；工具更新，課室不變。

老師C補充，另一個尚未被處理的層面，是資訊素養（information literacy）。抄襲與侵權（plagiarism & copyright）、錯誤資訊或稱資訊幻覺（hallucination）、批判思考（critical thinking）。這些不是附加能力，而是前提能力。但現實是，當學生已經在使用ai，教育仍未決定如何教他們面對ai。這種時間差，正在擴大。

當ai參與教學
判斷主權歸誰？

談到教師角色，老師C的立場幾乎沒有猶豫：教師一直是促進者（facilitator），這一點不會改變。書本、電腦、互聯網，每一個時代都有人預言教師會被取代；而留下來的，永遠是能運用工具促進討論的那一批。這個判斷本身並沒有錯。但問題在於——筆者問：如果課室中同時存在高度擬真的ai教師與真人教師，而ai可以提出三種解題方法，教師要做什麼？

判斷哪一種方法是最適切？

判斷哪一個學生適合哪一種方法？

引導學生判斷自己適合什麼方法？

如果教師不做這些判斷，而只是讓學生直接採用ai提供的答案，會發生什麼？這裏出現的，不再只是「角色是否改變」，而是：主體性（subjectivity）被架空，判斷主權（sovereignty of judgment）被外包。

技術制度現實
三者持續拉扯

在場另有教師，在理解「與ai共在」的語境後，仍傾向將問題理解為：以框架監察框架（regulations of the regulations）。換句話說，用更多制度去監察制度。這是一種典型的「技術監察制度」思維。但這種思維忽略了一個更根本的層次——制度並不是靜止的。它會在現實的壓力與速度之中，被迫調整、被扭曲、甚至變形。

當教師需要追趕進度、應付評核、回應家長、配合政策時，任何再精密的規範，都可能在執行中被重新解讀。於是，真正的結構不是「技術—制度」，而是：技術 × 制度 × 現實。三者之間，形成一場持續拉扯的動態關係，而最容易被忽略的，正是「現實」。

回到最初的問題。學生能否使用ai？教師應否批准？制度應如何規範？這些問題看似不同，其實都指向同一個核心：誰在做最後判斷？

如果答案逐步從教師，轉移到工具、流程、或制度自動運作之中，那麼教師仍然「在場」，但已不再「主導」也正是這場三角拉力賽中，最安靜卻最關鍵的一段。

作者葉君博，資深教育及戲劇工作者，長期觀察特定情境下的人際動力、語言結構與判斷過程，近年專注研究人在ai決策系統中的判斷與責任。

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