ChatGPT問世後，教育現場開始擔心：學生是否會過度依賴AI？教師又該如何在生成式AI時代重新定位自己的角色？臺師大華語文教學系籃玉如特聘教授與學習科學學士學位學程講座教授陳年興提出「教學AI代理（Pedagogical AI Agent）」概念，主張由教師設計學習流程與教學策略，再透過AI提供即時回饋與個別化支持。研究發現，當教師將自身專業轉化為AI代理的教學邏輯後，AI將有助於打造更具個別化與自主性的學習環境。
籃玉如投入AI教育研究，始於ChatGPT剛問世的2023年。當時她率先在兩門華語系課程中導入生成式AI，一門聚焦學術寫作，帶領學生學習如何正確運用AI並辨識其限制；另一門則邀請準華語教師運用AI繪圖工具Midjourney，探索科技如何融入語言教學。研究過程中，她發現AI既能激發新的教學想像，卻也可能帶來過度依賴、學習誠信與創造力下降等隱憂。
「當時教育界有兩種聲音，一種認為AI可以解決所有教育問題，另一種則擔心學生從此不再思考。」籃玉如表示，因此研究團隊開始思考，如何在發揮AI優勢的同時，也避免其可能帶來的負面影響。
為回應生成式AI進入教育現場後帶來的挑戰，並幫助教師應用AI實踐教學現場的個人化學習，籃玉如與陳年興主張由教師設計教學流程與學習任務，再透過AI代理執行即時回饋、診斷與引導，形成「人師—AI師協同教學」模式，亦即將「教學AI代理（Pedagogical AI Agent）」概念落實在教學現場。
圖說：為回應生成式AI進入教育現場後帶來的挑戰，研究者提出「人師—AI師協同教學」模式。
研究團隊發現，生成式AI最大的教育潛力來自三項特性：適應性（Adaptability）、個別化學習（Personalization）以及即時回饋能力。然而，如果只是把AI當作搜尋引擎或答案產生器，學生很容易失去思考與判斷的機會。研究指出，在生成式AI時代，教師最重要的角色不再只是知識傳授者，而是AI教學活動的設計者與引導者。
「如果今天請假，你會希望代課老師完全按照你的教學理念帶學生學習，還是讓學生自由活動？」籃玉如形容，教學AI代理就像一位代課老師，它必須知道教師希望先教什麼、後教什麼，如何確認學生是否理解，又該在學生答錯時提供哪些提示與回饋。
為此，研究團隊建立完整設計架構，涵蓋角色分工、教學程序、評量標準、引導策略與回饋機制等五大面向。教師只需將自身教學經驗與學習目標轉化為明確指令，AI便能依照設計流程執行教學任務。研究以英語「順序詞（Order Words）」教學為例，展示AI如何引導學生從概念理解、範例練習，到實際應用與評量，並在過程中提供即時診斷與個別化回饋。
籃玉如研究團隊後續也將AI代理實際應用於國小寫作教學與國中Python程式學習。結果發現，學生在AI代理陪伴下，能獲得更即時的學習支持與回饋，學習成效呈現正向提升。然而，研究也發現，不同學生與AI互動的方式差異極大，有些學生善於利用回饋持續修正，有些學生則傾向直接索取答案。這些觀察進一步提醒教師，設計AI代理時，除了教學內容，也必須考量學生個別差異。
在多年教師培訓過程中，研究團隊也發現，老師最困難的地方，往往不是學習操作AI，而是如何把自身多年累積的教學經驗說清楚。籃玉如進一步指出，許多資深教師擁有豐富教學專業，但這些能力長期存在於直覺與經驗之中，屬於「隱性知識」。
然而，AI無法理解教師的直覺與經驗，教師必須將這些隱性知識轉化成具體規則，例如如何判斷學生是否理解、學生答錯時該如何引導、不同程度學生需要什麼樣的回饋等。這個過程不僅是AI設計，也成為教師重新梳理自身專業的重要契機。
除了教學AI代理架構，籃玉如近年也進一步提出「HUMAN」理論框架，作為AI融入教育的重要原則。她認為，Humanity（人性關係）與Nurture（培育成長）強調學習始終建立在人與人的互動之上，並且學習者應該要透過克服學習困難而成長；Understanding（理解）、Metacognition（後設認知）與Agency（自主能動性）則提醒教育者，學生必須保有思考、判斷與決策能力，而非被動接受AI產出的內容。
例如，AI代理不應直接告訴學生答案，而應透過提示、提問與引導，幫助學生逐步建構理解；學生也必須學會判斷AI建議是否合理，並保有對自己作品與想法的主導權。
「AI的教育價值，不是工具本身有多厲害，而是取決於什麼時候使用、如何使用，以及為什麼使用。」籃玉如強調，真正決定AI能否促進學習的人，始終是教師。AI教學代理不僅能協助實現個別化學習，也將持續影響教師培育、創造力教育、學習分析與特殊教育等領域。
她也以《西遊記》中孫悟空拔毛分身作為比喻。AI代理就像教師的分身，能在教師無法即時陪伴學生時提供支持，但真正決定教學方向與價值的人，依然是老師。當AI愈來愈強大，教師的重要性並未降低，反而更需要發揮專業判斷與設計能力，引導AI成為促進學習的夥伴，而非取代教育的主角。
(採訪撰文 | 由本校公共事務中心提供)。
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://doi.org/10.30191/ETS.202401_27(1).PP01
國立臺灣師範大學華語文教學系教授、Educational Technology & Society（SSCI Q1）主編，以及Language Learning & Technology研究綜述編輯。於2006年獲國立臺灣師範大學資訊工程博士學位，研究領域涵蓋科技融入語言學習、虛擬實境、人工智慧與線上師資培訓。曾任富布賴特學者（美國北德州大學，2019–2020）與多所國際大學訪問學者，發表SSCI期刊論文近六十篇，編著有Springer專書三冊，並自2019年起連續入選史丹佛「全球前2%科學家」年度(2019-2025)與職涯榜單(2023-2025)，於2022年獲科技部傑出研究獎。