當AI實現大腦外包：科技融入教學該何去何從？

過往談到如何將科技整合到教學框架，最常被提到的就是TPACK與SAMR 框架：

框架一：TPACK 科技教學內容知識

TPACK 全名是Technological Pedagogical Content Knowledge（科技教學內容知識），該模型強調教師知識的三個主要領域及其交互作用：

• 學科內容知識（Content Knowledge, CK）
• 教學法知識（Pedagogical Knowledge, PK）
• 科技知識（Technological Knowledge, TK）

TPACK 科技教學內容知識架構圖。圖：林穎俊老師提供。

而三者交匯的中心則是「科技‐教學法‐內容知識（TPACK）」，代表教師將科技、教學法與學科內容融會貫通的整合性知識。提醒我們科技融入教學不應是為了科技而科技，應考量特定學科內容、教學法以及可用的科技工具，將三者結合來設計和進行教學。

換言之教師在設計教學時，應考量學生、學科領域知識、教學脈絡，以及科技在其中的角色。

生成式AI崛起，科技知識內涵更複雜

隨著生成式 AI 的快速發展，我們是否還能把影片剪輯、文書處理、協作、教學管理、線上測驗等軟體與 AI 歸類為同一種「科技」？這樣的分類方式是否已經過於簡化？

例如：教學生使用Google Doc文件，重點在於介面功能的操作與報告排版；但教學生使用 ChatGPT，卻需要談論生成式AI的原理、提問策略、偏見與幻覺、倫理、情感依附，甚至「大腦外包」等更為複雜的問題。

這是否也意味著TPACK中的T（科技知識）所涵蓋的內容，已遠超過我們過去所熟悉的科技工具。生成式 AI 不僅是技術工具，更可能深刻改變我們的學習與教學方式，甚至挑戰原本教學法的框架。

框架二：SAMR模型

而SAMR模型將科技融入教學的方式，由低到高分為四個層次：

• 替代（Substitution）
• 增強（Augmentation）
• 轉化（Modification）
• 重新定義（Redefinition）

SAMR模型架構圖。圖：林穎俊老師提供。

教師可利用 SAMR 模型，來檢視自己課程中科技運用所處的層級，並據此思考如何進一步深化技術整合，以促進學生學習。我曾在2021年以寫作教學為例曾做如下分類：

替代（Substitution）：
指僅以科技工具直接取代傳統工具，對任務本質沒有功能性改變。

• 例如：讓學生用 Google Docs 取代紙筆寫作。

增強（Augmentation）：
科技不僅替代傳統工具，還帶來功能上的改進。

• 例如：學生善用Google Doc上的插圖、影片等功能強化表達，讓學習體驗更豐富，但仍屬於傳統教學任務的改良。

轉化（Modification）：
科技使學習活動得到實質性重新設計，改變了任務的執行方式。這個層次的科技融入已帶來課程活動的結構轉變，允許出現傳統方式難以達成的學習方式。

• 例如：學生將文章發表於 Blogger跟同學一起線上共編即時協作，將作品進行公開展示與互動。

重新定義（Redefinition）：
科技應用創造出過去無法想像的新任務，徹底變革學習形式。

• 例如：學生以 Google Forms 創造多重結局冒險故事，甚至模擬歷史人物開設 IG 並與同學互動。創造傳統教室難以實踐的學習體驗。

我過去有段時間不是很喜歡SAMR的原因在於：它過於強調科技的重要，教學設計的重點很容易放在如何運用科技，而忽略了學習者的主體性與學習的脈絡，加上每個層次定義不夠清楚，容易讓教師誤以為「只要應用科技，就是有效的科技整合教學」。

以AI技術為核心，重新設計教學

但在生成式AI的浪潮下，若我們刻意地把SAMR疑慮轉化為特點呢？也就是說，我們更積極一點以生成式AI技術為核心，重新設計教學，試著在活動中有意識的發展孩子高階思考能力的話呢？

當我們以生成式AI為基礎來設計寫作教學，或許可以想像成：

• 替代（Substitution）：學生輸入指令，直接讓 AI 直接生成一篇文章。
  
  
• 增強（Augmentation）：學生先提出想法，由 AI 協助建構大綱，再依此撰寫初稿，過程中遇到困難時再由AI協助發想與補充。
  
  
• 轉化（Modification）：學生透過Vibe Coding，設計一款多重結局的遊戲，讓同學透過互動參與創作世界。
  
  
• 重新定義（Redefinition）：整合學習科學與AI的多模態生成、數據分析能力重新設計，以生成式AI作為底層架構的教學新模式。

以生成式AI技術為核心重新設計教學。圖：林穎俊老師提供。

當生成式AI有可能讓學生將大腦外包，讓學習停留在最簡單的「替代」層級時，我們更要有意識地設計出超過「替代」的教學活動，讓學生投入學習體驗，並從中發展高階思考能力及AI素養。

生成式AI不只是教室裡的新玩具，或是代替學生完成作業的工具，而是一股可能重新定義「學會」與「教學」本身的力量。面對這樣的轉變，我們需要的不只是更新科技使用的技能，更是對教學的重構與反思。

備註：本篇文章發想、草稿及編輯皆由作者本人完成，但在過程中ChatGPT協助提供想法及修改建議。