来稿作者：葉君博

過去一段時間，筆者持續聆聽學生、家長、教師及校長對「與ai共在」時代的教育焦慮，同時也通過一系列的學與教實驗室，讓學生實作地應用ai開發學習潛能。筆者從實驗中發現了一個比教育現象和焦慮更不舒服、但已經無法迴避的問題：當ai全面進入學與教場域，我們究竟把什麼交出去了？不是效率，不是時間，而是——判斷。

(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。)

從「內在生成」轉向「外部調用」

香港教育一向擅長「吸納工具」。從投影機、電子白板，到各種學習平台，每一次技術進場，最終都被收編為「提升教學效率」的輔助裝置。於是，當ai出現，第一個直覺反應仍然是：「怎樣用得更快？更準？更多？」

但筆者在實驗室中的觀察，卻顯示出完全不同的方向。學生不是在「用工具」，而是在滑向外包。當一個小學生面對造句題，他的第一反應不再是思考，而是輸入提示語；當一組學生面對數學題，他們不是先理解概念，而是等待生成答案。

這不是懶惰，這是一種結構性轉移：學習行為，正在從「內在生成」轉向「外部調用」。如果我們仍然把ai理解為工具，我們就會錯過這個轉移的本質。

教師逐漸退到「維持秩序」的位置

在反覆實驗之中，筆者逐漸發現一件事：ai最強的，不是教學能力，而是生成學習場域的能力。它可以：即時生成不同難度的題目、即時整理知識結構和即時提供解題規則。

換句話說，它不是老師，而是鋪設場域者。這一點如果處理得當，可以帶來一個前所未有的機會：所有學生，都可以「進入場域」。過去的課室，總有學生在第一分鐘已經掉隊；而現在，ai可以把入口鋪平。但問題正正出現在這裏——當ai負責鋪場之後，人類還剩下什麼？

如果我們細看現時不少學與教場域的實際操作，會發現一個危險的傾向：題目由ai生成、解釋由ai提供及答案由ai驗證。教師逐漸退到「維持秩序」的位置。這種轉變，看似減輕負擔，實際上卻正在侵蝕極關鍵的東西：教學判斷權。什麼時候該加深？什麼時候該拆細？哪一個錯誤值得停下來處理？這些從來不是技術問題，而是專業判斷。一旦這些判斷被外包，教師的角色就會從「決策者」，滑落為「執行者」。而這種滑落，是不可逆的。

人類的「理解」位置不可讓渡

很多討論會停留在「學生是否依賴ai」，但這其實抓錯了重點。真正的問題是：學生是否還需要理解？當答案可以即時取得，當結構可以直接複製，當語句可以一鍵生成，理解這件事，就會變得「不必要」。筆者曾刻意在實驗室中，讓學生接觸ai生成的規則，然後要求他們手寫整理。那一刻出現了一個關鍵轉變：學生開始把ai輸出，轉譯成自己的語言。

這個動作看似簡單，卻是整個系統的分水嶺：當學生不進行語言轉譯，ai只是答案；有轉譯的話，ai便是材料。而教育，恰恰就卡在這條線上。經過多次學與教實驗，筆者逐步整理出一個清晰的分工邏輯：ai適合做的，是規則輸出、結構整理、題目生成。但人類必須保留的，則是：意義建構、情境理解、判斷與選擇。

這不是價值宣言，而是實務分界。例如在語文實驗中，當學生要求ai直接生成句子時，筆者並沒有全面禁止，而是把流程拆開：先問詞語意思，再問情境，最後才生成語句。這一來一回之間，其實完成了一個關鍵動作：把語言生成，還原為語意建構。而這個還原，就是人類不可讓渡的位置。

教育界需要遵循深層規律

如果要把這些經驗收束成一個可傳遞的結構，大致可以分為三段：第一段：ai鋪設場域——讓學生進入學習狀態，而不是直接教學。第二段：人類判斷——教師即時辨識差異、錯誤與節奏，決定是否介入。第三段：結構重建——學生必須重新排列、轉譯、生成，將外在資訊轉為內在能力。這三段並不複雜，但難在一點：它要求人類不退出學與教場域。而現時最大的風險，正正是人類太容易退場。

在這一連串轉變之中，筆者看到一條清晰的內在節奏：誘惑（ai快速生成）、外包（人類放手）、漂移（主體弱化）、介入（重新拉回）和回收（主體重建）。這不是單一實驗的現象，而是一個正在全面發生的教育過程。如果教育界只討論「用不用ai」，就會錯過這條更深層的軌道。真正的問題是：我們如何在不可逆的技術環境中，保住人類的主體位置？

這一篇，不是結論，而是一個暫時的收束。從學生，到教師，到校長，再回到整個學與教結構，我們已經可以清楚看到：ai不只是工具，也不只是威脅，它正在重新劃分——誰負責生成、誰負責判斷、誰負責理解。而教育的核心，從來不在於「教了多少」，而在於：誰還在作出判斷。如果這一點失守，再多的技術，也只是更精密的外包系統。

如果這一點守住，ai才有可能成為一種真正的共在，而不是替代。筆者不打算在此停下來，因為這套結構，仍在變化，仍在實驗，仍在學與教場域之中不斷被修正。而教育界，也不可能再迴避。問題已經不是：要不要用ai？而是：當ai已經在場，我們還是否在場？

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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