【居久屋課程筆記】別再讓孩子大腦外包，該怎麼教孩子 AI

謝謝阿亮校長、Alice和謙懿科技的盛情邀請，讓我能夠在這裡跟大家熱情分享我對教學上的一些想法！今天我不會直接切入書本的內容，而是想帶大家一步一步從我自己的機械經驗出發，聊聊我所看到的世界，以及我對教學形式的思考，最後才進到書中那些給孩子們使用的AI教學內容。 我的這本書，主要是寫給高年級以上的孩子，甚至國、高中生都能看。那時候跟三采出版社討論很久，到底要鎖定老師、家長還是學生？身為每天與孩子相處時間最長的小學老師，我深知孩子們的世界，所以最終決定讓這本書能直接走進孩子的心。更有趣的是，有些家長看完後跟我說，他們自己比孩子收穫更多呢！ 準備好了嗎？讓我們一起踏上這段充滿啟發的旅程吧！

當AI能毫不費力地給予答案，孩子還願意學習嗎？

這是一個我常常思考的問題。現在，不只大人，連孩子們也都在用AI找答案，不再只依賴Google。特別是過去一、兩年前，AI的影響主要集中在大學生，但現在，你會發現小學生下課時滑的不再是短影音，而是跟AI聊天！

我忍不住要問大家：用Google找答案和用AI找答案，究竟有什麼不一樣？如果我用Google搜尋「羅東夜市美食」，會出現幾百條推薦，我得一條一條看、思考、比較，最後做出自己的決定。但如果我直接問AI：「請推薦羅東夜市美食」，它會立刻給我幾個精選答案。這兩種方式對孩子的大腦發展和獲取答案的能力，會有什麼影響？

對我來說，AI加快速度當然很好，但如果孩子因此失去了比較、判斷答案的過程，他們是不是也失去了培養「如何取得答案」的品味和能力？甚至，他們可能連分辨AI給的答案好壞的能力都沒有，只能盲目相信。我們大人透過思考、掙扎而獲得答案的過程，其實也幫助我們更理解自己到底想要什麼。這絕對值得我們深思！

學生與老師：當我們都把「大腦外包」給AI？

國教院的研究指出，近七成的國中生已有生成式AI的使用經驗，其中7%每天使用，甚至有半數學校已實施相關教學。但這半數的「相關教學」到底教了什麼？是教AI的原理，還是教如何使用AI？這兩者可是天差地遠！

我曾有學生很坦白地告訴我：「老師，我數學不穩，就拍照叫AI算給我聽。」還有學生抱怨閱讀測驗寫不好，卻也承認自己有拍照測試AI。這讓我警覺到，如果我們不正確引導學生使用AI，他們一定會選擇最省時省力的方式。

更驚人的是，國外研究顯示，美國大學生使用AI大多直接跳過「記憶、理解、應用」等基礎階段，直接要求AI「生成報告」或「分析研究」。如果連大學生都這樣，那他們真的能培養出創造和分析的能力嗎？還是只是學會如何「叫AI去創造」而已？研究表明，這種學習成效其實並不好，因為學生跳過了實質的學習過程。我們老師呢？如果我們也用AI生成教案、教材，這是不是也算一種「大腦外包」？

AI作為「中間層」的代價：創意限縮與認知負債

當AI成為我們與工作之間的中間層，它可能會帶來意想不到的代價。華頓商學院的研究發現，集體使用AI會讓我們的「創意範圍」變小，雖然平均創意分數可能提高，但種類卻變得更集中。單純人類的創意可能從20分到95分都有，但範圍卻更廣。

MIT的研究更指出，使用生成式AI寫作，大腦活躍度最低，83%的人在20分鐘後記不住自己寫了什麼。這就是所謂的「認知負債」或「大腦外包」——我們將不想做的事情委託給AI。程式工程師使用AI輔助寫程式，雖然效率提高，但長期下來卻更難學會寫程式！為什麼？因為他們跳過了學習的過程，沒有扎實地理解程式碼的內容。

我們對AI的信心越高，對自己的信心就越低，越不會質疑AI生成的答案。我曾問一個直接複製貼上AI答案的學生：「你為什麼直接複製貼上？」他竟說：「老師，AI想的跟我想的剛好一樣！」這讓我哭笑不得。AI的結果是有隨機性的，不能盡信，我們必須具備「後設認知」能力，思考自己如何思考，並評估AI的生成結果。

就像我們用Google地圖導航，雖然方便，但也可能讓我們失去了對路線的記憶和觀察周遭風景的機會。長期把這些日常的「重訓」外包給AI，我們的認知肌肉、思考肌肉是否也會因此鬆弛、退化？當AI成為老師與學生之間的「中間層」，所有的教學活動都由AI生成，學生再用AI生成答案，老師再用AI批改，這樣我們還能真實地接觸、理解學生嗎？效率提升了，但我們又失去了什麼？這是一個需要深思的取捨。

讓AI成為學習的放大器：認知科學與AI的完美結合

那麼，我們是不是就不該用AI了呢？當然不是！就像有了汽車不可能再回到騎馬的時代。當整個進程走到這裡，我們不可能不用AI，而是要「適切地用AI來幫助我們成長」，讓學生懂得運用AI來「放大學習」，而不是將AI當成「答案機器」。

但孩子學習AI的方式跟大人一樣嗎？我們大人可能從工具入手，快速解決問題，但孩子呢？他們是否需要更系統性地將AI融入學科，培養他們如何運用AI放大學習，而非快速完成任務？我的書正是要結合認知科學中已被驗證有效的學習方式，與AI結合，引導孩子使用AI輔助學習。

就像《學習如何學習》這本書提到的，真正能記住知識的方法，是「合上課本努力想起來剛剛讀了什麼」，也就是「輸出」，強迫大腦組織所學。這比畫重點或多讀幾遍書都有效！而AI，正好能成為孩子實踐這些有效學習法的最佳夥伴！

AI學習法實例大公開：讓學習更有趣、更有效！

這裡跟大家分享幾個超實用的AI學習法，讓孩子們愛上學習！

蘇格拉底法：AI成為你的智慧導師

想像一下，你的AI不再直接給你答案，而是扮演一位蘇格拉底老師，透過一連串的提問引導你思考。你只要輸入指令，讓AI扮演「絕對不會直接給學生答案，總是透過詢問正確問題幫助學習思考，並調整問題以符合學生興趣和知識」的老師，AI就會不斷追問，直到學生自己想清楚為止。這就像英才網的AI設計，真正激發孩子的思考潛能！

費曼學習法：說給AI聽，你真的懂了嗎？

費曼物理學家曾說：「如果你沒辦法用最簡單的話，講給一個完全不懂的人聽，就代表你還沒有真的懂。」現在，我們可以讓AI扮演一個「小學生」，讓孩子們把所學知識（例如：什麼是Gemini）解釋給AI聽。AI會不斷反問，直到它完全聽懂。這迫使孩子們去組織、澄清自己的想法。加上現在AI都有語音對話功能，孩子們就算打字慢，也能用說的方式跟AI互動，超方便！

主動學習法：AI客製化你的學習路徑

你可以請AI扮演一位能拆解複雜主題的專家，透過簡單比喻和類比來教學，降低認知負荷。每次教完一個主題，AI就會提問，根據你的回答調整教學內容或進行複習。想像一下，AI能像老師一樣用海賊王或寶可夢的比喻來解釋複雜概念，讓學習變得生動有趣！

提取練習與遊戲化：讓知識深植腦海

真正學會的知識，是能用出來的知識！我們可以拍下課本內容，請AI根據照片生成10個抽認卡（Flashcard），甚至用Canvas做成遊戲來複習。我上學期帶學生用AI做英文背單字遊戲，結果他們下課還在玩！這種遊戲化學習，能有效降低學習難度，讓孩子更願意投入。

AI應用面面觀：各學科的學習新可能

我的書中詳細介紹了AI在國語、數學、英文、自然、社會等各科的應用，這裡我挑幾個有趣的例子：

  • **語文**：讓AI扮演《小王子》的作者，用小王子也能懂的方式介紹書中角色，甚至為孩子制定閱讀計畫，解釋文化背景。AI不是代替閱讀，而是為學生搭建理解的鷹架，讓他們更願意深入學習。
  • **數學**：將枯燥的數學應用題改編成寶可夢訓練家的故事，保留數學概念，卻讓情境變得更吸引人。
  • **英文**：請AI故意寫出文法錯誤的英文句子，讓學生來改正，並解釋錯誤原因。你還可以結合英文課本，請AI根據單字生成情境故事（例如用「大筆小心」解釋afraid），幫助孩子將單字與具體情境連結，加深記憶。
  • **自然**：請AI快速生成解釋複雜概念的動畫或教具。雖然老師還是要檢查內容是否正確與適合，但AI能極大地加速製作過程。
  • **社會**：讓AI扮演歷史人物，例如請AI扮演1931年病榻上的蔣渭水，反思其生平感悟。這能幫助孩子回到歷史脈絡中，更真實地理解人物思想。

我的AI進化之旅：從日常問答到第二大腦

我個人在使用AI上，也經歷了不同的階段。從一開始的日常問答（打開ChatGPT、Claude、Gemini），到現在訂閱多個AI，根據不同任務選擇不同AI工具，甚至讓AI幫助我整理讀書心得、學習程式碼。我會用語音跟AI對話，速度更快，也能用費曼學習法向AI解釋概念，讓它反問我。

我將AI視為我的「24小時老師」，當我學習遇到瓶頸時，它能將抽象概念變得具體，不斷出題讓我練習。我也開始學著將AI作為我的「第二大腦」，將所有想法和寫過的資料儲存起來，每次有新想法時，就和AI討論、挑戰，讓它幫我找出過去沒想過的方向。

這就像Andrew Karpathy（前特斯拉AI總監）的閱讀方法：先自己讀，不懂的地方再問AI，然後針對不同觀點與AI互動，進行深度閱讀。AI不再是略過閱讀的工具，而是深度閱讀的載體。

我會用AI來打造教學原型、製作網站，並部署上線與他人分享，吸收回饋來改進。這其實就是OpenAI最熱門的工作「FDE（前線部署工程師）」的概念——將AI應用於實際問題，解決後再將經驗產品化。身為老師，我們不也正是教學前線的FDE嗎？我們在教學中實踐AI，並將這些經驗萃取出來，影響更多人，讓他們知道如何正確、有效使用AI。

在AI快速進步的世界中，我們不用擔心跟不上，而是要理解AI的原理、優缺點，保持學習心態，提升自己的核心能力，並透過動手實踐去突破能力邊界。最終，我希望大家都能將AI作為思考的一部分，讓臺灣成為善用AI的國家！

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