教育第一線視角下,生成式 AI 融入教學生態系的多模態
AI教育是什麼?AI應用有哪些?若說2023年是生成式 AI 的爆發年,2024年就是穩定發展年,如今討論 AI 融入教學,重點也從認識教育AI工具邁向下一個階段。多次擔任AI融入教學講師的吳奇老師分享生成式 AI 生態系的多模態,並以學生用 AI 寫作文為例,建議各校應對指引應如何編撰。

AI教育應用有哪些型態?教育第一線視角下,生成式 AI 融入教學生態系之多模態。圖片由 Adobe Firefly 生成
本文重點摘要
永續學習型校園觀點
在當今教育領域,永續學習型組織(Learning Organization)、校園生態系統(Adner, 2017)的建立已成為一個重要的發展趨勢。
永續學習型組織應當著重於培養學生的全面能力,包括批判性思維、創新能力和社會責任感,這要求校園生態系統不僅要關注學術成就,還要關注學生的個人和社會發展(鄭以萱,2019)。
筆者有感於如今生成式 AI 對於學校環境影響甚劇,在永續教育生態系當中扮演「永續科技」的角色,根據吳清山(2002)認為透過科技進行知識管理(knowledge management)對於促進校園轉型成為全面性學習型組織具有相當的助益,而生成式 AI 的技術基礎即是大型語言模型(Large Language Model, LLM),其背後就是透過大量預訓練之文字數據完成 GPT 模型(Generative, Pre-trained, Transformer, GPT)。
換言之,若將大型語言模型技術引入校園將有機會改善校內知識、資訊管理的流通與改善,本文將綜合 2022~2023 年目前將生成式 AI 整合進入校園案例歸納為多個模態(Mode),提供想要將生成式 AI 引入實際教學情境的教育工作者一個發想的參考。
若說 2023 年是生成式 AI 的爆發年,2024 即是生成式 AI 的穩定發展年,到了這個階段 AI 融入教學的重點不再是「『認識』生成式 AI 延伸有哪些功能、工具」,而是「『理解』生成式 AI 在教學生態系中能扮演什麼樣的角色」,才能進一步推展到「『應用』生成式 AI 在個別變數的課堂情境」的思維。
(圖一)筆者透過ChatGPT 第三方插件 Diagram-ShowMe 所繪製之「教育生態系」關係圖
生成式 AI 應用於教育生態之 5 模態
模態(Mode)係指系統、物體的狀態或特定的工作流程或模式,筆者搜集 2023 年國內多位教師於教育生態系的「自主學習」、「翻轉課堂」、「教師專業發展」等實際應用生成式 AI 案例(例如:林穎俊老師、張琇雲老師、蔡智恆老師、鍾幸純老師、吳佳穎老師、莊哲銘課程發展經理等),歸納出以下生成式 AI 應用於教育生態之五模態:
1. 適性差異化學習支援
如今教育系統面臨到的挑戰之一就是少子化、資訊吸收型態改變的問題,如何穩固基礎知識、符合個別學生學習型態?都是必須即刻面對、解決的問題。
生成式 AI 因為本身具有自我注意力機制(self-focus mechanism)並在和學生對話的過程中形成符合學生的問答模式,進而趨近學生學習風格,並提升教師整體課室教學成效。
2. 智慧教學資源
生成式 AI 對於語言形式的教學素材或多媒體生成,進而輔助教師在備課時不再受到教科書的侷限,可進行更多元、更貼近學生興趣的教學素材取樣,而且在生成式 AI 工具除了納入備課流程,同時可以嵌入教學流程當中輔助教師,在教師分身乏術之時學生仍擁有一位教學互動的對象。
3. 教育行政自動化
生成式 AI 能輔助行政人員草擬新聞稿、計畫書、公文等重複性工作,並且透過 API(Application Programming Interface, API)串接技術甚至能協助完成行政端招生客服系統,更能適度使用 AI 與資料或數據的反饋(如:GPT-4 可調用的 Advanced Data Analysis)讓量化分析結果作為校內決策的參考。
4. 學習進度追蹤與評估
如今在少子化趨勢下,精緻教學是必然的趨勢,然而從校園經營的務實角度而言卻是難以達成,生成式 AI 透過和學生對話完成學習歷程的記錄與引導,而這些學習歷程能作為教學回饋能輔助教師制定針對性教學。
5. 專業發展培訓
在 108 課綱時代強調要將學生培養為「終身學習者」,不過筆者也曾在某一場分享會當中的先前調查收過「學生真的這麼好學嗎?老師真的要學著麼多嗎?」的回饋。
自至聖先師孔子曾說過:「不能正其身,如正人何?」(【論語·子路】),西方教學理論則是說「典範學習」,我們為人師表之人都無法做到「不停學習」,我們如何說服孩子們做到「終身學習」這樣遠大的目標?
筆者認為生成式 AI 在幫助老師備課之餘也能幫助老師學習,就如輔助孩子們學習一樣,讓生成式 AI 成為學習助手幫助我們在教學之路上不斷成長。以上即是筆者在不同研習、線上分享會走跳之間所整理出的模態,期許能給予目前有意將生成式 AI 融入教育生態的教育工作者、學習者一些參考。
模態編號 |
模組名稱 |
模組參與成員 |
模組實施要點與條件 |
模組實施成效 |
1 |
適性差異化學習支援 |
學生 教師 |
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2 |
智慧教學資源 |
教師 |
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3 |
教育行政自動化 |
行政人員 |
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4 |
學習進度追蹤與評估 |
學生 教師 |
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5 |
專業發展與培訓 |
教師 |
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(表一)生成式AI應用於教育生態之五模態
生成式 AI 融入教育的 SWOTA 分析
生成式 AI 融入教學或是任何科技,乃至於任何新興的教學策略、方法,我們都應該誠實審視其中的優勢(Strength)、弱點(Weakness)、機會(Opportunity)、威脅(Threats),進而推導出最合適的行動建議(Actions),在生成式 AI 融入教學生態中最重要的就是以「教師」、「學生」、「行政人員」三者所構成的核心,因此有必要從這三者的角色深入討論(圖三),為 SWOTA 分析,為生成式 AI 和生態系核心的互動關係。
我國目前雖然已有【中小學數位教學指引 2.0】對於生成式 AI 提出指引,然而不同學校的數位落差有別、管理風氣更是大相徑庭,現階段生成式 AI 逐漸走向邊緣裝置(白話文:大型語言模型不再需要從雲端運算,可以直接在個別裝置運作 AKA 用 ChatGPT 不需要連網路)。
成員類別 |
優勢(S) |
弱點(W) |
機會(O) |
威脅(T) |
行動建議(A) |
教師 |
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學生 |
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行政人員 |
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(表二)生成式AI應用於教育生態之SWOTA分析
以學生用 AI 寫作文為例:各校應對指引編撰芻議
因為取得途徑更容易衍生的風險也隨之增加,筆者認為有必要從教師、學生、行政人員,教育生態的 3 個對象制定各別校園參考指引,除了領導性質的指引更需要的是結合校內現有制度的規範運作,以(上表二)學生弱點為例:
情境(國文科):
A 生的作文作業出現大量疑似抄襲問題,出現大量重複疊加的文句。
和 A 生溝通時你作為國文老師表達了對於他作業為 AI 生成的質疑。但該生不承認,你上網 Google 也找不到類似的文章可以作為反擊證據……
相信上面這個情境應該已經在國內諸多校園中已然發生,尤其是國文、英文作文因為大型語言模型本身的語言能力更是受到挑戰,面對上述情況,筆者認為不必認定「使用 AI 寫作是錯誤的」,從現實面來看,目前已有相當多的業界著作已經提倡讓 AI 輔助文案寫作,更有許多精進課程、講座,因此我們更應向學生強調「AI 如筆而非腦」。
筆者會選擇透過對比的方式,對比在提示詞當中「作文創思」(例:幫我寫一篇名為「一棵開花的樹」的作文,幫我分為 5 段,長度為 1,000 字,第一段應該論述……、第二段應該論述……,寫作時應該以溫和的口吻……)跟「不包含作文創思」(例:幫我寫一篇名為「一棵開花的樹」的作文)的差異。
讓學生去認清「正確而不過度的使用態度」,除了對比更需要向學生強調現行多數 LLM 都是以英文為主體的訓練資料,以國文邏輯構成的文章生成效果不佳的事實。
實務面,教師如何派發作業?
規範實務面,筆者認為就作文此一類作業類型,教師在派發作文練習時,應思考這份作文練習的目的為何?是「訓練學生實際應對測驗能力」或是「寫作創思能力」。
若是後者,筆者認為可以讓孩子帶回家練習,而教師派發練習的次數可以增加、篇幅縮小,生成式 AI 的好處在於讓學生能夠獲取大量學習範本,以增加對於作文創思邏輯;若是前者,筆者則建議這樣的作文練習一概於一小時內完成(大型考試規範),在教師監督下紙本撰寫且不得使用任何數位工具輔助。
老師們千萬不能自信的覺得自己有能力辨析一位學生是否使用 AI 撰寫作文,目前坊間已經有平台能專門生成「無法辨識的 AI 生成內容(Artificial Intelligence Generated Content, AIGC)」,上面即是生成式 AI 對應規範的思維案例。
其實不僅僅國文科其他科目領域亦如是,因為我們的知識傳遞、存儲就是透過語言,大型語言模型造成的影響是全面的、甚至是由下而上的(down-top)的,全國各校屬實有必要儘速制定針對性的應對規範與指引。
(圖二)生成式AI模態和教育第一線三大核心成員的互動關係
外部資源與生成式 AI 之永續教育生態系
AI 引入教育現場顧問公司 AI for Education 的創辦人 Amanda Bickerstaff 對於 2024 年生成式 AI 引入教育提出了五點預測,其中的「教育針對性之大型語言模型」、「免費平台將逐漸開始實行訂閱制收費」,再在體現了支撐生成式 AI 平台運作的資源需求之大、消耗之快。
在「中小學數位精進方案」的推動下,「生生用平板、班班有大屏」已是常態,然而輔導第一線適應數位工具融入、管理課堂仍在發展中,生成式 AI 平台橫空出世,又搭配上一生一裝置,教育生態環境正在發生型態上的改變。
既有教育體系不可能在單靠既有資源營造學習環境,常常需要引進外部資源協助,尤其是面臨到近期討論熱烈之「108 課綱」中「學習歷程檔案」、「自主學習」、「探究與實作」等象徵「學習自由」的指引體系,之所以讓第一線在執行上力有未逮,筆者認為和既有學校體系無法滿足有「學習自由」的學生學習需求大有相關。
西方教育體系之所以能實行「學習自由」,乃是因為自小以來的家庭教育就培養了自主、積極、自律的特質,讓學生有能力依據自身需求到校外尋求資源,若台灣現有教育體系需要達到「終身學習」目標,勢必要將外部資源納入教育生態環境。
關於跨域合作,教育端是陌生的、外部機構是熟悉的。
筆者在 2023 年進行過相當多教育科技場次的分享,發現其實廠商和教育端之間需要的是「橋」,「外部機構」創造了很多強大功能而不知道如何用於教育現場,「教育界」有許多創新構想卻苦無功能技術實踐,唯有一個結合「老師」、「行政」、「學生」、「教育科技開發商」(營利)、「社區組織/合作夥伴」(非營利/營利)的生態系模型才能解決這樣的問題。
而這個模型就是筆者認為的「橋」,模型中教育端以模態為「子系統」獲得來自外部的資源進行教、學,外部機構也是透過「子系統」獲得使用者反饋或額外建立反饋環境為「子系統」,進而構成永續經營的教育生態系「母系統」,(「ViewSonic 創新教師社群」即是一成功案例),如此一來,面對生成式 AI 教育端不再孤軍奮戰,外部機構不再無從著手,AI 才能真正融入教育第一線。
(圖三)生成式 AI 五模態×三生態核心成員×外部資源共享模型
給第一線教育生態的大家的幾句話
科技,顧名思義「科學技術」,任何的科學技術一定有它可以被應用的場域、情境,這個技術才能發揮它的最大價值,各位學生、家長、教育同仁們,當我們站在這個科技飛速發展的時代交界點,是機會也是挑戰,生成式 AI 不僅是一種改變人機互動模式契機,更是開啟創造可能的鑰匙。
我們理解任何的新事物的加入對於教育生態總是伴隨著衝突與挑戰,但同時它也帶來前所未有的機遇。讓我們試著以開放的心態擁抱 AI 技術,將其融入我們的教學實踐中。
本文論述了生成式 AI 融入第一線教學的五模態,就是試圖讓生成式 AI 成為我們教育體系中「共駕」(copilot),筆者從教師角度而言,我們可以更專注於激發學生的創造力、批判性思維和人文關懷。我們可以有更多時間去理解每一位學生的獨特需求,設計更個性化的學習計劃,讓教育成為一份真正人本的「志業」吧!
(圖四)OpenAI (2024) 給教育生態中的重要成員的一些話
*備註:本文章圖片都是採用 GPT-4 生成截圖或是運用 Diagrams:Show Me 的第三方插件繪製而成
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