性暗示考題背後，三道防線修補教育現場斷裂（附 AI 審題工具）
國中段考竟出現「綠茶婊」、「精液豆漿」等語句，引爆社會譁然。這不只是個別老師的失誤，更揭露教育現場命題倫理、審題機制與師生互動文化的結構性問題。我們該問的，不是「怎麼會這樣」，而是「如何不再發生」。
性暗示考題事件背後，用三道防線修補教育現場斷裂。圖片來源：ChatGPT AI生成
本文重點摘要
今天（2025/5/11）有一份國中段考題目因出現「綠茶婊」、「好想做愛」、「精液豆漿」等用語，引爆社會輿論。有人錯愕、有人憤怒，更有人提出質疑：「這樣的題目，審過了嗎？老師怎麼會這樣出題？」
事件雖看似單一失誤，但它其實不是孤例，而是長年累積的制度鬆動與文化盲點再次浮現。我們若只停留在「譴責那位老師」的層次，反而錯過一次深刻整修教育現場的機會。
這起事件暴露了什麼現象？
1. 教師專業倫理邊界模糊
出題教師未能辨識語言背後的性暗示與性別歧視，也未體認「笑點」與「教學」之間的界線。
2. 審題機制流於形式
明明考題要經過審核，卻仍能流出如此低俗內容，顯示把關機制名存實亡，責任歸屬模糊。
3. 學生保護意識不足
國中生正處於人格與性觀念建立的關鍵時期，卻在正式評量中接觸不當用語，顯示教師未將學生發展視為命題核心。
這些現象的結構性成因？
1. 命題文化「個人化」、缺乏外部對話
很多學校命題依賴個別教師，少有橫向對話與公開檢視，讓「我覺得這沒什麼」輕易凌駕「學生能不能承受」。
2. 教師命題訓練與倫理教育缺口
現有教師進修多聚焦學科知識或科技應用，卻少有系統性的命題倫理教育與案例反思。
3. 學校文化不鼓勵「互相提醒」
有時，提醒別人注意語言適切性會被視為多管閒事或打壓創意，使許多潛在問題被選擇性忽略。
這種亂象不只在評量，還有出現在日常
就我的觀察，這種誤把低俗當創意的現象，不只出現在試題上，我也聽聞有些老師在上課中，或日常與學生互動時，也有這種現象。
這些老師誤把「語言輕鬆」當成「與學生有連結」，忽略了語言背後的價值傳遞與角色邊界。
出現這種離譜現象，主要源自三個心理誤解：
1. 「我這樣講，他們才會覺得我不老派」
有些老師試圖拉近關係，模仿學生流行語、網路梗，結果卻用到了性暗示、低俗語彙，反而失去應有的教學專業感。
2. 「反正學生私底下都在講，我只是說出來而已」
這種心態是模糊界線，老師本應是學生價值觀的過濾器，而不是「跟著混」的一員。一旦老師開了這個口，學生會誤以為這些語言是「被認可」的。
3. 「我用這種方式上課，學生才會笑、才會聽」
幽默本來是好事，但一旦內容踩線，笑聲可能只是「驚嚇性反應」或「失衡的快感」，不是學習的專注與認同。
關鍵提醒
師生關係要親近，但不能失格
1. 老師和學生的距離不是用「學生的話」來縮短，而是靠「懂他、尊重他、引導他」來建立。
2. 語言是身分的表徵，老師使用什麼語言，就在潛移默化告訴學生：
「這樣講話，是可以的。」
「這種價值觀，是你可以帶出教室的。」
3. 你講話的樣子，就是學生心中大人的模樣。
老師可以幽默，但不能低級；可以親近，但不能失格。
如何改進？三層防線重新建構命題安全網
第一層：AI快速預警工具進入命題流程
以目前 AI 的能力已足夠在命題、審題階段作為輔助。我實在看不下去了，設計了一支「AI 審題小助手 YEN-Scan」免費分享給各校作為教師命題後的第一道把關，能初步掃描不當語言、性暗示、歧視語句與邏輯錯誤，降低人為疏漏。但不是把所有責任丟給AI，人工審題還是不可免。
第二層：命題錯誤納入「教評歷程」，強化問責與改進循環
將重大命題失當納入教師專業發展歷程，提供反思報告與改善機制，鼓勵從錯誤中學習，而非僅有懲罰。
第三層：公開檢視試題，建立校本命題文化
1. 學校利用教學研究會，每學期舉辦「命題公開檢視週」，不僅分析試題趨勢，也讓教師針對命題邏輯、表達與學生觀感進行開放性對話，讓「命題」成為專業對話場域，而非私人行為。
2. 縣市發展「教師命題倫理準則」與案例資料庫
由縣市教育主管機關或大學師培中心整理命題爭議案例，設計實務準則與情境模擬，納入教師研習或增能課程中。
結語：做錯事就該譴責，但只有更好的機制才能減少再犯
這場風波的關鍵，不在於一張考卷，而在於我們願不願意正視教育場域中那些長年鬆動的斷裂，然後動腦動手去修補，而不是只有發表聲明表達遺憾。
如果我們不能在一次次風波後把握機會進化，那麼下一次再出事，一點也不意外。
AI審題小助手 YEN-Scan
我能幫大家的，除了提提建言，就寫了這支AI審題小幫手免費送全國老師使用。拜託大家分享給所有學校、老師用，不要再讓這些丟臉的事讓教育界蒙羞了。
其他那些校內該做的機制、縣市該做的工作，就得靠大家一起努力了。
用法：直接將考題上傳給GPT，它會協助老師先初步掃描以下問題：
1. 語言適切性：是否有性暗示、不雅用語、暴力、歧視、諷刺語句，並簡要說明風險。
2. 價值觀偏誤：提醒是否涉及不當性別刻板印象、族群歧視、錯誤社會觀念或政治偏頗。
3. 學生年齡不適切：根據題目對象（國小、國中、高中），判斷語言、情境是否超出該年齡心理承受範圍。
4. 知識性錯誤：協助檢查題幹與選項中是否有明顯事實性錯誤或邏輯瑕疵。
5. 改寫建議：提供較中性、適切、具啟發性的語句版本，讓教師可參考修正。
6. 視角模擬回饋：從家長、學生、教務主任的角度，提供題目的潛在觀感與建議說法。
AI審題小助手 YEN-Scan使用情境。陳勇延 Facebook 粉絲專頁
AI審題小助手 YEN-Scan使用情境。陳勇延 Facebook 粉絲專頁
AI審題小助手 YEN-Scan使用情境。陳勇延 Facebook 粉絲專頁
再次提醒，這支AI審題助手，不是替代審題老師的工作，AI掃描第一輪，不保證AI結果一定正確，老師還要再看第二輪。
＊本文授權轉載自「陳勇延 Facebook 粉絲專頁」，未經同意請勿轉載。
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