【本篇報導由華語文教學系　籃玉如教授研究團隊提供】

　　本研究旨在回應生成式人工智慧（Generative AI, GAI）進入教育現場後，教師面臨的教學挑戰與角色再定位問題。研究指出，教師一方面關注學生過度依賴AI、學習誠信下降與學習成效不易辨識等問題，另一方面亦感受自身缺乏運用GAI提升教學效能與設計教學活動方面專業不足。為解決此雙重困境，研究提出「教學AI代理（pedagogical AI agent）」的設計理念與實作架構，主張以team-teaching模式結合教師專業與AI即時回饋，協助教師將學習理論內化於AI代理的互動設計中，使學生在AI導引下獲得個別化、回饋導向且具真實任務脈絡的學習體驗。論文除提出設計流程（分析、設計、開發、實施與評估），亦以英語「順序詞（order words）」教學為例，展示AI代理如何根據教師設定的學習步驟與評量標準提供即時指導與評量。研究最後指出，教學AI代理不僅能實現個別化學習與自導學習，也為教師教育、創造力培養與學習分析開啟新的研究議題，顯示生成式AI時代中教師能動性的重構對教育革新的關鍵意義。

　　隨著大型語言模型（LLM）與生成式AI的迅速發展，教育現場正面臨前所未有的變革。教師既是AI應用的實踐者，也是AI教學效能的設計者。然而，多數教師在面對這波浪潮時，普遍感到不確定與壓力：學生可能依賴AI完成作業，教師難以判斷成果真實性，亦缺乏有效利用AI提升教學品質的具體策略。此研究正是回應這樣的需求，提出一套以教師為核心、AI為輔助的教學AI代理設計方案，重申「教師能動性（teachers’ agency）」在AI時代的重要性。

研究的重要性與特殊性

　　本研究的重要性在於其重新界定了教師與AI的關係，從「被動使用者」轉變為「主動設計者」。作者強調，唯有教師具備設計思維與學習理論知識，方能引導AI成為真正的教學夥伴。研究指出，教師可藉由設計教學AI代理，將自身的教學策略、評量標準與引導語內化於AI互動設計之中，使AI成為可持續運作的數位化教學代理。這一理念不僅回應了聯合國教科文組織（UNESCO, 2022）對數位素養教師的能力要求，更為AI與教育融合提供理論與實踐並重的途徑。

　　該研究的創新之處，在於提出「教學AI代理」的完整設計架構，涵蓋角色分工（人師、AI師、學生）、教學程序、評量標準、指導與回饋等五大設計面向。其操作步驟依據ADDIE與Dick & Carey模型發展(圖一)，並以兩層次架構呈現AI代理的教學流程：概念說明、範例提供、理解評量、練習與即時回饋、應用延伸，以及總結建議。這一架構使教師無須程式設計能力即可創建具教育意圖的AI互動代理，並確保AI在學習歷程中能忠實執行教師設計的教學步驟與評分標準。作者以「順序詞」學習為範例，展示AI代理如何引導學生從概念理解到語篇運用，並透過即時診斷與回饋形成目標導向學習。此設計實例凸顯了AI代理在語言教育中促進認知遷移與維持學習動機的潛力。

圖1
 

研究過程

　　研究首先辨識教師與學生在生成式AI使用上的主要困境，包括教師對AI教學潛能的不熟悉、缺乏設計與評估AI教學活動的能力，以及學生將AI視為搜尋引擎、過度依賴其生成內容等。為解決這些問題，作者提出「人師–AI師協同教學」模式（team teaching with human and GAI teachers）如圖1，強調人類教師負責設計學習任務與教學標準，而AI代理則負責即時診斷、回饋與學習流程控制。研究過程採循環式「設計–測試–修正」策略，在每次試運行後根據學習紀錄（learning log）調整AI代理的教學邏輯，以確保AI能準確反映教師意圖。研究成果顯示，學生在AI代理的引導下能逐步建立學習序列感與語用能力，而教師亦能藉此蒐集數據、反思教學成效。

總結

　　AI技術雖改變了教育生態，但教師仍是教學價值與學習設計的核心。AI教學代理不僅是技術工具，更是實踐教師專業的「數位分身」。透過人師與AI師的合作，教育將能實現個別化學習與即時支援，開啟以學習者為中心的新世代教學模式。研究最後以「孫悟空分身」為喻，象徵AI代理能分擔教師工作、延伸其能動性，並最終達成「以人為本的AI教育」願景。

原文出處：Lan, Y.-J., & Chen, N.-S. (2024). Teachers' agency in the era of LLM and generative AI: Designing pedagogical AI agents. Educational Technology & Society, 27(1), I-XVIII. https://drive.google.com/file/d/1l2U7dIsgt-PcaterOiTIne6U2eoF-5o2/view