標籤: 人工智能

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K-12 教育階段 有效教學法

智慧型輔導系統對K-12學生學習與學業表現的影響：一項系統性文獻綜述

近期發表於 npj Science of Learning 的一項系統性文獻綜述探討了智慧型輔導系統（ITS）對K-12學生學習與學業表現的影響。隨著教育人工智慧（AIEd）的快速發展，ITS已成為其中一項關鍵應用，被認為具有促進個別化學習與提升學習成效的潛力。然而，儘管其應用日益廣泛，其實際教育價值仍不明確。部分研究指出ITS能夠提升學習成效，甚至優於傳統教學；但亦有研究發現其效果有限或不一致。此外，既有研究往往混淆不同教育情境，或聚焦於廣義的人工智慧應用，導致對ITS在K-12教育中的實際效果缺乏系統性理解。因此，本研究旨在評估ITS對K-12學生學習與學業表現的影響，並梳理用於評估這些系統的實驗設計類型。

本研究納入28項實證研究，共涉及4,597名學生。多數研究採用準實驗設計，通常將使用ITS的實驗組與不同類型的對照組進行比較，包括傳統教師主導教學、非智慧型輔導系統、改良版ITS或無對照組等。這些研究涵蓋多個國家、學科與學段，並主要集中於中學與高中階段的STEM領域。干預時間長短差異顯著，從單一課堂至數週甚至數月不等。該綜述依據教育情境、實驗設計與干預特徵對研究進行分類，以實現對研究結果的系統性比較。

研究結果顯示，ITS整體上對K-12學生的學習與學業表現具有正向影響，尤其是在與傳統教師教學相比時，多數研究報告中等至較大的效果。然而，當與非智慧型輔導系統相比時，結果則較為分歧，多數研究未發現顯著差異。研究之間存在顯著異質性，主要源於實驗設計、干預時間與情境差異。重要的是，ITS的效果取決於其關鍵設計特徵與實施條件，例如個別化、適應性與即時回饋等核心要素。當ITS與教師指導相結合、促進自我調節學習，且在較長時間內實施時，通常能產生更佳效果。相對而言，短期干預可能受到新奇效應影響，而學習者的先備知識與教育階段等因素亦會影響學習結果。

綜合而言，研究結果表明，ITS能夠促進K-12學生的學習與學業表現，但其效果並非由技術本身決定，而取決於其教學設計與實施條件。當ITS能夠與良好的教學原則相結合，並與教師指導協同運作時，其效果最為顯著。本研究亦指出現有文獻的若干限制，包括干預時間偏短、樣本多樣性不足，以及對人工智慧倫理議題的忽視。因此，未來研究應採用更為嚴謹的實驗設計，延長干預時間，擴大樣本多樣性，並加強對倫理議題的關注，尤其是在人工智慧技術持續演進並日益滲透教育實踐的背景下。

 

文獻來源（開放取用）：Létourneau, A., Deslandes Martineau, M., Charland, P., Karran, J. A., Boasen, J., & Léger, P. M. (2025). A systematic review of AI-driven intelligent tutoring systems (ITS) in K-12 education. npj Science of Learning, 10(1), 29.

https://doi.org/10.1038/s41539-025-00320-7… Read the rest

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高等教育

大學生批判思維在生成式 AI 依賴行為中的角色

Hou 及其團隊以大規模問卷資料與結構方程模型（SEM）為基礎，系統性檢驗大學生的批判思維如何影響其在生成式AI輔助問題解決任務中的不同依賴行為。研究納入808份有效樣本，評估學習者的批判思維技能與傾向、AI素養、對AI的信任程度，以及四種類型的使用方式——反思性、謹慎性、協作性與輕率使用。作者將依賴行為視為「學習者如何評估並運用AI與人類能力差異」的結果，從而提出批判思維在其中可能扮演關鍵調節角色。

研究結果顯示，AI素養能強力預測批判思維技能（β = .66, p < .001）與傾向（β = .41, p < .001），而對AI的信任則與兩者呈負相關（技能：β = –.16, p < .05；傾向：β = –.11, p < .001）。在依賴行為上，批判思維技能與協作（β = .25）、反思（β = .21）與謹慎使用（β = .24）呈正向關聯，批判思維傾向亦呈相似效果，突顯批判思維在支持理想的AI使用方式上具有關鍵作用。相比之下，信任強烈預測輕率使用（β = .47, p < .001），同時也小幅提升協作（β = .15, p < .05）與反思性使用（β = .19, p < .001），呈現其在促進與削弱理想依賴之間的雙重角色。更重要的是，AI素養透過批判思維顯著促進協作（β = .25）、反思（β = .20）與謹慎使用（β = .22），而信任則因降低批判思維而對這些理想行為產生負向的間接影響（β = –.05 至 –.06, p < 0.001）。這意味著批判思維既能強化AI素養的正向作用，也能抑制信任可能帶來的盲從式依賴，使學習者更傾向於反思、謹慎且具合作性的AI使用方式。

整體而言，本研究提供了重要證據，指出批判思維並非單純減少AI依賴，而是形塑依賴方式，使其朝向更具反思、協作與審慎的方向發展。作者主張，提升學生的AI素養必須與批判思維培養並行，才能減少輕率倚賴、促進更健康的人機協作。研究也提醒，教育介入應明確界定「理想的依賴行為」並培育學生在日益普及的生成式AI環境中發展負責任與深思熟慮的使用習慣。

 

文獻來源（開放取用）：Hou, C., Zhu, G., & Sudarshan, V. (2025). The role of critical thinking on undergraduates’ reliance behaviours on generative AI in problem‐solving. British Journal of Educational Technology, 56(5), 1919-1941.

https://doi.org/10.1111/bjet.13613… Read the rest

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社交及情意成果 高等教育

學習者對AI與人類導師回饋的偏好

Le 與其團隊以大學英文學術寫作任務為情境，檢驗學習者在接受不同來源與介面形式的學習回饋後，對「人類導師 vs. 生成式AI」的偏好是否改變。研究招募114名非英語母語的大學生，並隨機分派至四組：不提供回饋（控制組）、人類導師回饋、ChatGPT 4.0 自由對話介面、以及以 ChatGPT 為引擎的「結構化」寫作分析工具。研究在任務前後分別以量表與二選一題測量偏好，並比較四組在後測偏好與偏好改變上的差異。

結果顯示，學習者在任務前即呈現明顯的人類導師偏好（87.2% 選人類），任務後此偏好仍然穩定（86.0% 選人類），呈現教育情境中的「算法厭惡」現象。然而，後測量表分數在四組間達顯著差異，人類導師組顯著高於自由對話AI組與控制組；在人類／AI二選一偏好指標上亦達顯著，其中人類導師組與結構化AI工具組都顯著高於自由對話AI組。就偏好改變而論，整體平均變化趨近於零，但四組差異顯著：自由對話AI組對AI的偏好略有上升，反之，人類導師組與結構化AI工具組相較於自由對話AI組更傾向於人類。亦即，即使三者皆能提供有效回饋，自由對話介面才較能緩解算法厭惡、提升對AI的接受度；而結構化、一次性呈現的工具反而強化了對人類導師的偏好。

作者據此主張，提升AI教學工具的「互動性與對話性」或比純粹的技術優化更能影響學習者偏好，因為可反覆厘清與修正的對話歷程，能降低學習者對「演算法必須完美」的期待落差與不信任。整體而言，研究將「人類偏好」置於可被介面設計調節的脈絡中，為AI於教育的採納、產品設計與課程實作提供了實證基礎與警示。

 

文獻來源（開放取用）：Le, H., Shen, Y., Li, Z., Xia, M., Tang, L., Li, X., … & Fan, Y. (2025). Breaking human dominance: Investigating learners’ preferences for learning feedback from generative AI and human tutors. British Journal of Educational Technology.

https://doi.org/10.1111/bjet.13614… Read the rest

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教育行政及領導 有效教學法 中學教育

人工智能生成的提示能否有助學習？

隨著許多學校加速採用生成式AI，審視這些工具所提供的真實學習成效（或其不足之處）便很重要。 Pardos和Bhandari在2023年發表的一項研究中，探討了AI生成提示作為代數課程中支架機制的效果。

研究招募的77名參與者（通過亞馬遜的MTURK系統篩擇高中畢業生）被分配到對照組（提供人類產生的提示）或實驗組（提供AI生成的提示）。研究人員的目的是了解AI生成的「低質量」提示的比率，以及與對照組相比，這些提示是否提升了學習成果。課程中的問題被逐字輸入到ChatGPT來生成AI提示。並通過人工檢查以確保所有提示都是正確並顯示正確的步驟。相比之下，對照組的提示是由大學本科生助教產生的。研究採用前測及後測來對比兩組之間的學習成效。

結果表明，ChatGPT生成的提示中有70%被認為是高質素的，並且對照組的學習增益具有統計學意義上的顯著。該研究的一個主要限制是研究人員並沒有要求AI採用任何支架策略。因此，各組之間的提示質量不僅因人類或AI生成而異，在教學理論方面也有所不同。人類導師可能更有可能使用維果斯基（Vygotsky）式的支架，而 ChatGPT更可能直接提供答案。未來的研究可改進本研究中使用的提示，並創建一種多層次的方法，先揭示影響較小的提示，逐步引導學生學習。

 

文獻來源（開放取用）：Pardos, Z. A., & Bhandari, S. (2023). Learning gain differences between ChatGPT and human tutor generated algebra hints (No. arXiv:2302.06871). https://doi.org/10.48550/arXiv.2302.06871… Read the rest

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高等教育 教育行政及領導

在GenAI環境中後設認知支援對自主學習的幫助

Xu 及其團隊最近發表的一項研究探討了後設認知在生成式人工智能（Generative AI, GenAI）環境下，對支持自主學習（self-regulated learning, SRL）和學習體驗的影響。該研究關注學生依賴ChatGPT，以及他們在缺乏指導下維持SRL所面對的挑戰。

參與者來自中國一所大學的68名大二學生，年齡在19-21 歲之間，主修教育技術，並且之前在課堂任務中沒有使用過GenAI工具的經驗。學生被隨機分為兩組：實驗組接受後設認知支援框架指引，而對照組則沒有。為減少干擾，後設認知支援框架以紙本形式提供，該框架鼓勵學生在任務期間進行規劃、監測和反思，包括諸如設定明確目標、評估ChatGPT的反饋和反思自身任務表現等提示。在為期四周的干預中，參與者完成了整合多學科知識的跨學科任務。

根據自我報告問卷，實驗組在六種SRL能力中有兩項顯著提升：任務策略 （效應值 = +0.69） 和自我評估 （效應值 = +0.53），而對照組在這些領域則有所下降。接受後設認知支援的學生還報告了較低的認知負荷，並認為AI工具更有用，但這些發現在統計學意義上並不顯著。實驗組的學習成績比對照組高（效應值 = +0.36），但差異也不顯著。

這項研究表明，後設認知的支援有助於學生使用AI工具並培養主動學習的能力。沒有這樣的指導，學生的自我調節能力可能會下降，繼而削弱學習自主性。

 

文獻來源：Xu, X., Qiao, L., Cheng, N., Liu, H., & Zhao, W. (2025). Enhancing self-regulated learning and learning experience in generative AI environments: The critical role of metacognitive support. British Journal of Educational Technology, 0(0). https://doi.org/10.1111/bjet.13599… Read the rest

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教育行政及領導 中學教育

ChatGPT能減輕教師的工作量嗎？

像 ChatGPT 這樣的生成式人工智能 （GenAI） 工具在課堂上變得越來越普遍——不僅對學生，對教師也是如此。在英格蘭，教育部承認教育工作者更頻繁地使用 GenAI 來規劃課程、創建教材，甚至編寫考試問題。據報導，一個主要的優勢是節省時間的潛力，這在工作負擔仍然是教師流失的關鍵因素的情況下特別重要。

為了探索AI能否減輕這種負擔，英國國家教育研究基金會（National Foundation for Educational Research）最近進行了一項嚴格的試驗。該研究涉及68所中學和259名科學教師，在準備7年級和8年級的科學課程中，他們被隨機分配到使用和不使用ChatGPT兩組。ChatGPT小組的教師獲得了一份實用指南以支持他們使用該工具。在2024年夏季學期的10 週內，他們記錄了自己準備課程所使用的時間，特別關注第6週到第10週——在初步適應階段之後。

調查結果令人鼓舞。平均而言，使用 ChatGPT的教師每週在備課上使用的時間比非AI組少25 分鐘——56分鐘對比於 81.5分鐘——節省了31%的時間。重要的是，一個獨立的專家小組發現，兩組之間的課程材料質量沒有差異。

使用實用指南也隨著時間也有所下降，這表明教師在將該工具整合到他們的實踐中變得更有信心。展望將來，未來的研究可能會探索ChatGPT等GenAI工具如何用於教師工作的其他方面（例如行政職責），以及它們的影響是否因學科或年齡組而有所分別，尤其是在新的和更先進版本不斷推出的背景下。

 

文獻來源（開放取用）：Roy, P., Poet, H., Staunton, R., Aston, K., & Thomas, D. (2024). ChatGPT in lesson preparation—A Teacher Choices Trial. National Foundation for Educational Research. https://www.isrctn.com/ISRCTN13420346… Read the rest