【講題】AI真的像一對一老師一樣嗎？AI教學代理人的新可能與潛在危機
【講者】劉晨鐘/國立中央大學資訊工程學系講座教授
【時間】115年9月17日（星期四）下午1:20-3:10
【地點】本校第二綜合大樓B側4樓410視訊會議室

【講者簡介】
劉晨鐘教授為國立中央大學資訊工程學系講座教授，專長涵蓋電腦輔助合作學習、科學教育、學習科學與人工智慧等領域，長期致力於學習理論之建構、應用與實務創新研究。其研究強調「實務驅動創新」，聚焦科學教育中的科學模擬設計，並將合作學習、計算科學建模與 AI 輔助建模等概念融入科學模擬與學校課程，展現深具意義的教育價值。
劉教授於多項國際期刊與學術會議發表研究成果，兼具理論分析與系統實作，對相關領域具重要影響力。他創立的 CoSci 科學模擬平台提供超過 150 個科學模擬資源，疫情期間協助國內外師生進行深入科學學習，已成為重要的科學學習平台。劉教授並開創合作式科學模擬、科學建模與計算思維整合、科學模擬與 AI 輔助建模等研究方向。曾獲國科會（科技部）傑出研究獎，並曾任科技部資訊教育學門召集人。

【演講摘要】
Bloom 的「2-Sigma Problem」揭示了一對一教學相較於傳統團體教學的顯著優勢，也長期成為智慧型教學系統追求的目標。隨著生成式人工智慧與大型語言模型的快速發展，AI教學代理人似乎逐漸具備理解學習內容、分析學生理解狀態，以及提供個別化引導與回饋的能力。然而，AI真的已經能成為一位有效的一對一教師嗎？
本演講將從教學理論與實際研究出發，探討AI教學代理人如何結合模擬學習環境、形成性評量與認知學徒制，從單純回答問題的「Standalone Tutor」，進一步發展為能理解學習情境、監測學生行動、辨識迷思概念並適時提供鷹架的「Context-aware Tutor」。希望透過適當整合情境的AI代理人促進學生的知識建構與知識轉化，展現個人化教學的可能性。
然而，AI教學代理人並非沒有風險。錯誤或不適當的回饋、過度依賴AI所造成的能力退化（de-skilling）、個人能動性的轉移，以及人際互動與社會學習的減弱，都可能使AI從學習夥伴變成學習的限制。此外，AI的成本、能源消耗與數位落差，也需要納入教育應用的考量。
因此，未來的AI教育不應只是追求「讓AI取代老師」，而應重新思考教師、學生與AI之間的關係。AI應在教師引導下成為共學、共作與共創的夥伴，讓科技提升學習的可能性，同時維持學生的能動性與促進深度思考。

【備註】所外人士可至現場聆聽，謝謝。