學生用了 AI，還有自己思考嗎？從 Uedu 看見教育應用的另一條路
在教育現場，我曾看過教師引導學生把作文題目交給 AI，產出一篇文句流暢、結構完整的作文，再讓學生模仿寫下。
看著那篇精美的文章，我心裡浮現的問題是：學生在這個過程中，究竟產生了多少思考？
範文當然可以成為教材。教師可以帶著學生比較開頭、分析描寫方式，討論哪些句子有說服力。然而，如果活動只是輸入題目、取得答案，再照著抄寫，原本應該由學生經歷的回憶、選材、組織與修改，就可能被略過。
過去學生抄「解答」，現在換成抄 「AI 回答」。工具更進步了，但真的有學到東西嗎?
當答案太容易取得，思考還會發生嗎？
這樣的擔憂，也出現在教育政策中。紐約市公立學校的 2026–2027 學年度 AI 指引，對 2K 至八年級學生直接使用生成式 AI 採取暫停措施；高中則允許經審查、有限度且有教師引導的使用。政策關注學生可能跳過必要的思考歷程，以及兒童成長所需要的人際互動與實作經驗。這是紐約市公立學校的政策，並非紐約州全面禁止所有 AI。出處：紐約市公立學校 AI 使用指引
教育使用 AI，不能只問「做得多快」「多方便」，還要問「學生因此學會了什麼」。生生有平板政策，更不應該讓平板變成學生的奶嘴，變成數位毒品每天提供學生成癮，課堂上只要學生不吵不鬧不投訴就好，讓本該領航學習的老師變成數位時代的新「好好教師」。
全面封鎖與放任不管，都難以回答教學現場真正需要面對的問題。更值得討論的是：我們要把 AI 放在哪個位置，才能保留學生思考、表達與判斷的機會？
讓 AI 幫助學生把想法說出來
同樣是作文課，AI 可以扮演完全不同的角色。以「一次難忘的經驗」為例，我會設計活動，讓 AI 先陪學生回想：
那一天發生了什麼事？
你最記得哪個畫面？
當時的感受，和現在回頭看的感受有什麼不同？
如果只能留下三個細節，你會選哪三個？為什麼？
這是我設想的教學用法：先由學生提出自己的經驗，再透過追問讓想法逐漸清楚，最後由學生決定文章如何組織。這樣的對話也可以延伸到議題討論。學生提出主張，AI 要求理由、提供反例，協助學生發現原本沒有想到的角度。
雙方可以逐步形成共識，也可以保留有根據的分歧。蘇格拉底式對話的價值，並不在問題的數量，而在於每一次追問，是否促使學生重新檢查自己的理解。
Uedu 的實務回應：把 AI 放進課程與學習歷程
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帶著這個問題來看 Uedu 優學院教學實踐平台，它值得介紹的地方，是把 AI 活動與課程管理接在一起。平台由國立中央大學張家凱老師推動；臺師大入口則是其中一個學校入口。
在平台的 LMS 介紹影片中，可以看到教材、作業、測驗、討論與成績管理，如何結合蘇格拉底對話、模擬辯論及情境任務。教師能設定活動主題、步驟與期限，學生的對話歷程也能成為教師檢視學習的材料。
這回應了一個常見困難：學生在一般聊天工具裡完成作業，教師往往只看得到最後交出的作品，很難知道中間發生了什麼。如果對話保留在課程活動中，教師就有機會追問：學生提出了哪些理由？遇到反例時怎麼回應？有沒有修正原本的看法？
平台的 「學習分析儀表板與教學決策」工作坊講義，進一步介紹如何利用對話與前後測資料，協助教師調整教學。這些分析提供觀察線索，仍需要教師判讀；AI 標記或評分本身，不能直接等同學生真正學會了多少。
情境任務：學生必須自己問出來
其中，我特別喜歡 「情境任務」的設計。AI 可以扮演店家老闆、客戶或其他對話角色，並掌握學生尚未知道的資訊。學生必須透過提問與回應，逐步理解情境，完成任務。教師能設定角色背景與評分規準，對話結束後取得回饋，再進行檢視與調整。
例如，「牛肉麵店點餐」讓學習者練習在點餐情境中溝通；「客戶說報表系統很慢」則要求學生面對不熟悉技術的客戶，釐清需求、找出問題，並用對方能理解的方式說明。
這種設計，把溝通能力變成需要實際演練的事情。學生必須決定先問什麼、哪些資訊還不清楚，以及下一步如何回應。AI 成為練習的對象，學生仍然負責做判斷。
兩個互動作品：讓閱讀接上探索與提問
AI 發展史：互動體驗
作品以章節、時間軸與歷史影像呈現 AI 的發展，並加入 ELIZA 對話、AlexNet 相關互動，以及來源與查核標示。它可以成為 AI 素養課程的入口。教師可以引導學生從操作經驗提出問題：電腦能回應我們，是否就代表它理解我們？一項技術的成功，又依賴哪些資料與條件？
我希望把這類作品放進學生的學習工具，讓他們從探索開始，再帶著問題回到課堂討論。
台灣四百年：把歷史放回時間與地方
「台灣四百年・台灣史與轉型正義」整理台灣不同時期的歷史與相關主題，並提供地圖探索、資料來源及 AI 陪讀入口。它適合延伸出需要比較與查證的問題：同一段歷史，不同群體會如何描述？地名留下哪些生活記憶？我們對事件的判斷，依據的是什麼資料？
教師可以運用其中的內容，設計閱讀、地方踏查或觀點比較活動，讓學生逐步建立自己的理解。
科學實驗室：先預測，再操作，最後解釋
Uedu 科學實驗室提供 96 個公開互動實驗，涵蓋物理、化學、生物與地球科學。依網站說明，這些工具以數值模擬呈現現象，讓使用者調整參數、觀察變化，部分實驗也能記錄或下載資料。
在教學上，我會把它安排成「先預測、再操作、最後解釋」的活動。學生先寫下自己的推測，再改變一個條件，觀察結果，最後說明結果與原先想法有何差異。網站主要標示高中與大學通識的使用情境；國小教師可以挑選較容易理解的現象，配合學生程度調整任務，並將模擬觀察與真實實驗相互比較。
互動工具的教育價值，來自學生如何使用它。按下按鈕之後，還需要有人引導學生觀察、提問與解釋。
把 AI 放在能讓思考發生的位置
整體來看，Uedu提供了從課程資料、教學管理，到對話活動、情境演練與互動教材的實務選項。對我而言，介紹這個平台最有意義的地方，是藉由具體工具，繼續討論一個教育問題：我們如何設計活動，讓學生在使用 AI 的過程中，仍然需要回憶、提問、比較、判斷與表達？
作文再漂亮、回答再完整，都不能取代對學習歷程的關心。教師需要看見學生如何形成想法，也需要保留學生自己完成關鍵思考的空間。
我希望教育中的 AI，能讓學生多想一步、多問一句，也更有能力說明自己的理由。Uedu 的這些設計，提供了值得實際嘗試與持續檢驗的方向。
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查閱日期：2026 年 10 月 9 日。教室情境圖為 AI 生成示意圖；情境任務畫面為網站截圖。其餘四張圖片由使用者提供，原始來源與授權待補。
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