國際學生能力評量計畫（PISA）最新調查指出，週週使用人工智慧（AI）協助做作業的學生，其科學科目成績平均比完全不使用的人低了二十分，相當於落後一整年的學習進度。這項數據引發各界對數位學習的關注，專家強調關鍵不在於全面禁止科技，而是學生使用工具的動機與思考深度。
盲目依賴跳過思考歷程 科學成績出現一年落差
根據經濟合作暨發展組織（OECD）發布的最新資料，旗下會員國約有百分之四十五點五的學生，每星期會透過 AI 聊天機器人（Chatbot）來輔助課業。然而進一步分析發現，在進行文章摘要、初步資料蒐集與撰寫報告等作業時，完全不依靠生成式 AI 的學生，在科學領域的測驗分數比經常使用者高出約二十分，這項分差在學習效益上相當於領先同儕一整年。
學者指出，這種現象好比將計算機當成唯一的數學解題工具。如果學生只輸入題目並直接複製結果，雖然能快速拿到答案，卻跳過了寫出計算過程、釐清錯誤與邏輯推演的心智訓練。當學習最核心的扎實思考被軟體取代，長久下來將削弱問題意識與推論耐性，導致基本功不扎實。
關鍵在於使用動機 搭配品質判讀訓練翻轉成效
這份調查同時揭露了另一個轉折：若學生在日常使用 AI 的同時，也在學校接受過「判讀 AI 生成品質」的訓練，他們的科學表現反而比一般學生稍微優異。這項數據證明科技本身並非毒藥，關鍵取決於使用者的態度與學習模式。
此外，調查顯示台灣僅有四成五的學生具備「成長型思維」，比例低於國際平均值。專家認為，過度以考試分數為導向的教育環境，加上過度幫孩子安排好學習歷程，容易讓學生失去自發探索的熱情。若孩子習慣套用現成解答，遇到難題時就更難培養出自主試錯與批判思考的能力。
給家長與老師
對於正在學習程式設計、STEM 或 AI 應用課程的孩子，這份報告帶來非常實用的教育省思。在寫程式或進行科學實驗時，生成式 AI 固然是強大的除錯與寫碼助手，但如果學生習慣把完整的題目或需求直接貼給 AI 產生解答，就無法建立真正的演算法邏輯與問題解決能力。
家長與老師在引導孩子使用 AI 時，可以採取以下實務做法：
- 將 AI 定位為對話夥伴而非答案產生器：鼓勵孩子先嘗試獨立思考並寫出初稿或程式草案，再拿去詢問 AI「這段程式碼有什麼改善空間？」或「這個科學觀點有什麼漏洞？」，讓學習主導權保留在孩子手上。
- 建立「成果驗證」與判讀機制：要求孩子在參考 AI 提供建議時，必須說出運算邏輯與資料來源，並手動驗證內容正確性，培養對科技輸出品質的警覺性與責任感。
- 留出自主試錯的時間與空間：不急著追求一次到位或完美滿分，容許孩子在除錯（Debug）與邏輯卡關時經歷探索的過程，才能有效深化成長型思維。
學習小教室
- PISA（國際學生能力評量計畫）：由經濟合作暨發展組織（OECD）每三年針對全球十五歲學生舉辦的大型測驗，評量重點包含閱讀、數學及科學三大領域的素養與實務應用能力。
- 成長型思維（Growth Mindset）：一種相信個人的智力與能力可透過努力、學習和挫折經驗不斷提升的心理模式；相對於「固定型思維」，具備成長型思維的孩子更願意接受挑戰並從錯誤中學習。
- 生成式 AI（Generative AI）：指能夠透過大量資料訓練，自動產生文字、程式碼、圖片或聲音等人類風格內容的人工智慧技術，例如 ChatGPT 或 Claude 等工具。
常見問題
為什麼常常用 AI 寫作業會導致學習成績下降？
因為直接使用 AI 產出解答會跳過理解題目、資料搜集與邏輯推演的心智思考過程，長期下來會降低學習耐性與解決複雜問題的能力。
如何在學校或家庭中教孩子判讀 AI 的內容品質？
可以要求孩子對 AI 給出的答案進行「交叉查證」，檢查邏輯是否合理、資料是否有事實出入，將 AI 當作研究討論的草稿而非標準答案。
學程式的孩子該如何正確使用 AI 輔助工具？
建議學生先自己寫出邏輯架構與程式碼草案，遇到錯誤時再請 AI 分析 Bug 原因，而不是直接要求 AI 寫出整段完整程式。