國立臺北商業大學舉辦人工智慧教育高峰論壇，邀集多位來自科技產業與高等教育界的專家學者，共同探討生成式科技對教學模式與人才培育的深刻影響。產學代表聚焦於資訊安全、學術倫理及學習評量改革等核心議題，強調在技術快速更迭的時代，教育更應堅守培養學生獨立思考與情境判斷的能力。
論壇主持人指出，科技帶來變革的是知識獲取管道與師生互動模式，但教育的核心本質始終不變，依然在於培育學生的適應力與創新思維。未來的教育競爭力不在於導入多少新設備，而是能否將科技工具轉化為實質的學習成果。
學習評量重大轉型：從完成課程轉向能力驗證
隨著人工智慧工具普及，傳統以交作業或筆試成績來評量學習成果的方式面臨挑戰。與會專家指出，當生成式工具能夠協助學生閱讀教材、撰寫報告甚至完成線上測驗時，教育的重點必須從單純的「完成任務」轉變為「實質能力驗證」。未來教學應透過模擬真實情境、實作評量與個別化科技輔導，確保學生確實掌握核心專業。
在大學實務經驗中，教師角色正由單向的知識傳授者，轉變為陪伴學生探索的引導者。有學者分享，目前已將人才能力劃分為基礎素養、工具操作、專業跨域與領導創新等層次。為了提升學生的辨識與批判能力，教學設計甚至包含讓學生主動設計題目試圖「考倒人工智慧」，透過驗證生成內容的正確性，進一步深化對專業學問的理解。
人機協作的新常態：從工具操作提升至任務委派
產業專家在論壇中分析，科技發展正讓人類與技術的互動模式出現轉變，逐漸從單純的輔助軟體邁向能夠獨立執行複雜流程的代理系統。在企業競爭力轉向工作流程再造的當下，學校教育不能僅止於教導如何操作軟體指令，更必須培養跨領域整合與解決複雜問題的能力。
未來職場對於人才的期待，將更加看重問題定義、計畫規劃、資訊真偽查證以及成果品質管理等高階思維能力。同時，專家也提醒，在使用先進科技產品的過程中，必須建立完善的資訊防護機制與行為追蹤規範，掌握「安全規範先行於科技工具」的原則，以保障數據隱私並確保學習的公平性與誠信。
給家長與老師
對於中小學的家長與第一線教師而言，這場產學討論帶來了非常明確的引導方向。當孩子在日常學習或學習寫程式時，取得解答的門檻已經大幅降低，單純記憶知識或複製程式碼不再具備優勢。家長與老師可以從以下三個方向協助學生重新調校學習焦點：
- 從尋求答案轉為提問與驗證：引導孩子在獲取 AI 提供的解答或程式碼後，不直接照單全收，而是要求他們說明背後的邏輯，甚至刻意尋找其中的錯誤或盲點，培養批判性思考。
- 加強問題拆解與規劃能力：在進行 STEM 或程式專案時，鼓勵孩子先劃分任務步驟、定義清楚輸入與輸出條件，再善用科技工具輔助執行，建立系統性的運算思維。
- 創造真實情境的實作機會：鼓勵學生參加跨領域專案或實作活動，將課堂知識應用於解決身邊的真實問題，透過動手做來累積無可取代的實踐能力。
學習小教室
- 代理式 AI（AI Agent）：指具備自主規劃與執行能力的人工智慧系統。它不僅能回答單一問題，還能在接收到目標指令後，自動分解步驟、呼叫外部工具並完成一系列連續任務。
- AI 黑客松（AI Hackathon）：一種短時間內的創客合作競賽。參賽者通常在限定時間內，透過團隊合作將創新構想結合人工智慧技術，開發出可運作的軟硬體原型作品。
- 運算思維（Computational Thinking）：一種借用電腦科學概念來解決問題的思維方式。包含拆解問題、尋找規律、抽象化與設計演算法等步驟，即使不用電腦寫程式，也能應用於日常生活的邏輯思考中。
常見問題
當 AI 能幫忙寫作業或寫程式，孩子的學習成績還有參考價值嗎？
傳統以作業完成度或單純筆試的評量方式受影響最大，未來學習評量將更著重於實作過程、情境模擬與學生親自解說邏輯的能力。
學生學寫程式會被 AI 完全取代嗎？
不會被取代，但寫程式的重點將從單純背誦語法，轉變為問題定義、系統結構規劃與驗證 AI 所產出程式碼正確性的能力。
家長該如何在家中引導孩子正確使用 AI 輔助學習？
建議鼓勵孩子將 AI 當作討論學習夥伴，並建立「先思考、再發問、後驗證」的習慣，避免養成直接抄襲答案的依賴心理。