生成式 AI 已逐漸成為學生學習與完成作業的重要工具，當 AI 能快速提供完整答案，教師面對的課題也從「是否允許使用 AI」，轉向「如何讓學生在使用 AI 的同時，仍保有思考、判斷與知識建構的歷程」。
教學發展中心與您分享【教學新知】影視學程黃文龍老師：重新設計AI，而不是禁止AI：KB-AI Framework在〈科學教育與傳播〉課程中的教學實踐，黃文龍老師透過重新設計 AI 的互動角色，讓 AI 從「答案提供者」轉變為「思考引導者」，提供 AI 時代課程與教學設計另一種值得參考的方向。
歡迎各位教師參閱！
示意圖：本圖由教發中心企管組與ChatGPT協作生成
撰文：影視進修學士學位學程 黃文龍老師
生成式人工智慧的快速發展，正在改變大學生的學習方式。當學生面對課堂作業或討論題目時，生成式AI往往成為第一個尋求協助的對象。學生可以在短時間內獲得完整的答案、清楚的論述，甚至一篇結構完整的文章。對教師而言，真正的挑戰已經不是學生是否使用AI，而是當AI可以快速提供答案時，學生是否仍然經歷形成答案的思考歷程？
這個問題，也是我在〈科學教育與傳播〉課程中重新思考教學設計的起點。
本課程是一門通識課程，希望培養學生理解科學知識如何形成、如何透過媒體傳播，以及如何在資訊快速流動的社會中判讀科學資訊、辨識錯誤訊息，進而具備參與公共科學議題討論的能力。因此，課程除了教師講授之外，也透過科學新聞分析、科普影片賞析、Kahoot 即時互動及課堂討論等方式，引導學生從不同角度理解科學議題，建立以證據為基礎的思考能力。
然而，生成式AI的普及，也讓我觀察到一個新的現象。許多學生習慣直接將題目交給AI，再整理成自己的答案。最後繳交的作業往往條理分明，但教師卻很難判斷學生是否真正理解課程內容，也看不到學生如何分析問題、形成觀點、修正推論與反思自己的思考。
因此，我並沒有禁止學生使用AI，而是重新設計AI在課堂中的角色。
我的想法很簡單：如果AI可以提供答案，那麼教師更應該設計一套機制，讓AI幫助學生思考，而不是替學生思考。
基於這個理念，我設計了一套課程專屬的AI教學互動機制。在這套機制中，學生不能直接將問題交給AI作答，而必須先提出自己的初步觀點。只有在學生開始思考之後，AI才開始介入，而且AI的任務不是回答問題，而是提出問題。
例如，當學生提出一段論述時，AI不會直接補充內容，而是要求學生進一步說明理由、檢視證據、比較不同觀點，甚至重新思考自己的推論是否合理。學生需要根據AI的提問持續修正自己的論述，而不是直接接受AI提供的答案。換句話說，AI在課堂中扮演的是「思考引導者」，而不是「答案提供者」。
此外，我也重新調整了課堂的回饋方式。學生除了繳交最後完成的論述之外，也需附上完整的AI對話歷程，包括最初的想法、AI的引導問題，以及自己如何逐步修正觀點。教師不再只閱讀最後完成的答案，而是透過整個互動歷程，了解學生如何形成理解、建構觀點與修正推論。
這樣的教學設計，也讓學生逐漸改變與AI的互動方式。有學生分享：「以前覺得AI 就是幫忙生成答案，但這堂課讓我發現，AI還可以幫助我們思考及反思。」另一位學生表示：「原來AI可以透過對話，一步一步讓自己找出答案。」也有學生提到，課程讓他開始理解，人們相信假新聞或偽科學，不只是因為缺乏知識，更與認知偏誤、情緒及媒體訊息有關，因此開始嘗試以科學思考的角度分析資訊，而不是只憑直覺做判斷。
經過一學期的課堂實踐，我也逐漸整理出這套教學設計背後的共同理念。我將其命名為Knowledge Building AI Pedagogical Framework（KB-AI Framework）。這套框架的核心，不是導入新的AI工具，而是重新設計生成式AI在課堂中的互動規則，使AI從「答案提供者」轉變為「知識建構的思考鷹架」。
KB-AI Framework建立在四項核心理念之上：以知識建構作為教學目標、以教師設計AI互動規則作為教學核心、以持續修正觀點作為學習歷程，以及以思考歷程作為回饋依據。在這樣的設計下，學生不是向AI索取答案，而是在AI的引導下逐步形成自己的理解與觀點。
生成式AI的出現，改變了學生取得知識的方式，但教師真正需要重新設計的，是學生形成知識的歷程。我相信AI不應只是提升學習效率的工具，更應成為支持學生深度思考與知識建構的學習夥伴。這也是KB-AI Framework希望提供給AI時代教學設計的一個新方向。
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