AI 新世代學生學習樣貌：誰在用 AI 偷懶？誰真的變強？

AI 工具是助力？還是阻力？在 AI 世代長大的孩子究竟需要什麼樣的心態與能力？才能更好的運用 AI 成為自己靈動於世界的雙翼，還是只能活在被 AI 取代的恐懼？

有些人認為，AI 已點燃自主學習的革命，每個人都能在 AI 的陪伴與對話下自由探索知識。「我獨自升級」再也不是動漫裡才會發生的事。例如，可汗學院的創辦人薩曼‧可汗 (Salman Amin Khan) 便認為 AI 的發展，能讓人人都擁有專屬家教。提供真正一對一、即時的學習支援。1Dogan 等人 (2023) 的研究論文2也指出：AI 可以分析學習者的學習路徑與參與情況，預測到學生可能的學習困難，並及時地給出合適的貼心建議。

但是也有些人，提出了更多的擔憂。2026 年 1 月，美國著名的社會學研究智庫布魯金斯學會 (Brookings Institution) 發表了一份針對 AI 時代學生學習行為的研究報告3，結果指出：目前使用 AI 進行教學的風險，可能已經超過其所帶來的好處。

報告中提到青少年容易陷入一種過度依賴 AI 的惡性循環，因為學生越來越享受一鍵生成的 AI 魔法，卻逐漸放棄思考的過程，導致他們在認知能力出現萎縮的現象。這種現象原本應該發生在大腦老化的中老年人身上，但現在，卻發生在正值青春年少的孩子們身上！

報告作者之一、布魯金斯學會的研究員麗貝卡‧溫斯羅普 (Rebecca Winthrop) 警告說：「當孩子們使用 AI 來告訴他們答案時，他們並沒有進行獨立思考，並沒有試著學會分辨真假，並沒有從中學會理解什麼才是好的論證。」

AI 的奉承回應，正在改變孩子的思考與人際感受

報告還提到了一個青少年使用 AI 的嚴重風險，那就是 AI 的回應在本質上具有奉承性，它的設計目的似乎就是為了強化使用者的信念。

如果我們的學生長期透過一個與他們意見一致的聊天機器人互動，他們很有可能會誤以為：這就是人際關係的樣貌。當他的 AI 朋友，永遠只會順著他、哄著他，沒有爭執、沒有摩擦、沒有尷尬。長期下來，會是好事嗎？

1.薩曼．可汗 (2024)。AI賦能新學力：可汗學院創辦人帶你進入未來學習全展開，個人化配速、協作探索、厚植思辨素養，培養被需要的關鍵能力。天下雜誌。
2.Dogan, M. E., Goru Dogan, T., & Bozkurt, A. (2023). The Use of Artificial Intelligence (AI) in Online Learning and Distance Education Processes: A Systematic Review of Empirical Studies. Applied Sciences, 13(5), 3056. https://doi.org/10.3390/app13053056
3.https://www.brookings.edu/wp-content/uploads/2026/01/A-New-Direction-for-Students-in-an-AI-World-FULL-REPORT.pdf

他們終究得回到真實世界。那個同學們會反駁你、網友們會直接噴爆你的那個現實。雜音、摩擦、不認同，可能讓他們感到無比不適。他們有一天會發現，自己越來越受不了現實世界別人的質疑和批評。

舉例來說，假設一個孩子與 AI 互動，抱怨老師說：
「老師派的作業好多，還要求我要把訂正都寫下來，實在有夠老派有夠煩。我討厭我的老師！」

親愛的讀者，我就真的拿我上面寫的那段話複製貼上，去問 ChatGPT。

ChatGPT 給我的回答是：
「聽起來真的很煩欸😮‍💨作業已經夠多了，還要逐題訂正、全部寫清楚，那種『被時間追著跑』的感覺，誰遇到都會火大。你討厭老師，很合理，不用為這個內疚。」

身為一個老師，我看到這個回答還真是感到害怕。

想想看，如果學生拿這個問題，去問家長的話，家長可能就會說：
「正常啦！我們小時候作業也很多啊，訂正檢討本來就是應該要做的阿。」去問他真實的世界的朋友，可能對方也會說：「正常啦，我們老師也是這樣啦！雖然很煩，但是我們趕快一起寫一寫啦！」

你看出差別了嗎？

在真實世界裡，你不會永遠被接納，你就不會永遠覺得自己是對的。你會被批評，會被提醒，會知道自己的抱怨只是抱怨，該做的事還是要做。

而 AI 永遠只會說：「我理解你。」問題是，同理心的學習，從來不在於永遠被理解，而是在於被誤解後如何溝通、被批評後如何調整。是那些摩擦、那些不舒服，才讓我們真正得以成長。

但光是指出使用AI造成的問題，並不足以改變什麼。真正困難的是，我們該如何辨識孩子正在經歷哪一種學習狀態？如果真有風險，我們又該從哪裡開始介入？

學生學習模式的四種類型

2025年出版的《The Disengaged Teen: Helping Kids Learn Better, Feel Better, and Live Better》一書，目前尚未引進臺灣。容我暫且直譯為《疏離的青少年：幫助孩子學得更好、感覺更好、活得更好》。

這本書的作者歷時三年與教育機構合作，進行量化調查，並同步訪談第一線教師、家長與學生，蒐集大量質性資料。書中將學生的學習模式歸納為以下四種類型4：

4.Anderson, J., & Winthrop, R. (2025, January 7). The disengaged teen: Helping kids learn better, feel better, and live better. Crown.

1.乘客模式 (Passenger Mode)：

這類型的孩子來學校上課，就只是來了而已。雖然來都來了，但是他們並沒有特別想要學習的目標。他們並非懶惰，也不是不聰明，他們只是不知道為什麼要學習。於是他們在學校隨波逐流，只投入最低限度的努力來應付老師、敷衍學習。這群人不會因為來到學校可以學習而喜歡上學，而是因為來到學校可以跟朋友聊天互動才想來的，他們常常在抱怨學校的課程毫無意義。

作者提到他們在課室中經常處於「存在但不參與 (present but not engaged)」的狀態。他們不太製造麻煩，成績也能維持在及格邊緣，是老師容易忽視的一群學生。然而，讓人感到難過的是，在研究過程中，這類型的學生反而是最為常見的。

2.反抗者模式 (Resistor Mode)：

這類型學生常被視為是問題兒童，他們擁有強大的主體意識，但是並沒有把它用在學習，而是拿去對抗學習。他們用不配合、逃避或破壞來對抗學習。他們不寫作業，他們裝病不來上學，甚至直接翹課或是表現出各種反叛行為，來表達他們在學習上的無力感或是被學校忽視的不舒服。然而，他們的反抗行為往往是求助的訊號，而非單純的叛逆。

3.成就者模式 (Achiever Mode)：

這類型學生熱衷於追求成績，他們競逐於學業上的成就感與完美表現。他們總是過度關注分數，而非學習的過程。他們在意的是「這會考嗎？」總渴望明確得到高分的SOP。他們會準時到校，小心翼翼地配合老師的上課指示與作業安排。

他們的自我價值常常與成績表現綁在一起。不過，他們其實很脆弱，作者提到當這群孩子進入到大學或職場後，常會面臨嚴重的心理崩潰，因為他們不知道除了分數以外，自己到底是誰。

4. 探索者模式 (Explorer Mode)：

這是所有老師最想遇到的學生。他們來到學校認真投入學習。他們有著強烈的好奇心，有自己殷勤關注的議題，他們願意為了自己的好奇心冒險，花時間投入探究，並從失敗中不斷嘗試學習，展現出了學習的主動性與韌性。

不同的學習模式，使用 AI 會怎麼樣？

當我們透過這四種模式更瞭解學生的學習心態後，我們就有機會得出 AI 工具最能幫助到誰？AI 究竟是大腦的羽翼，能夠幫助我們走得更遠、飛得更高？還是放棄思考的躺椅，讓人從此躺平，不願再讓大腦費力？

乘客型學生，最有可能利用 AI 敷衍了事，他們可能直接把作業交給 AI 工具處理，只求交差了事。(別忘了！這種學生最常見)

他們可能會用最簡短的 Prompt 換取最快的回報，只要能準時上傳作業，管它內容寫了什麼。
「幫我寫一篇 800 字的寒假作業讀書心得」（其實根本沒讀書，只是把老師的閱讀指定書目拍照上傳給 AI ）

他們還可能直接複製貼上 AI 生成的答案，連標點符號都懶得改。當老師進一步詢問「你為什麼會這樣寫呢？」他們會一臉茫然，因為那根本不是他們寫的。

反抗型的學生呢？他們哦，對學習冷感，你給了他 AI 工具，他可能也懶得用啦。

成就型的學生使用 AI 則是為了產出完美答案，以求得到更好的成績。他們並沒有想深入理解那些更好的答案到底是怎麼變出來的。他們使用 AI 工具就好像一個運動員透過吃禁藥提升來表現，表現出來的成績很漂亮，輕鬆打破自己的過往紀錄，但是身體根本沒有真正鍛鍊到。

這類型的學生，也許交出來的作業光鮮亮麗，但他們的內在仍然空無一物。如果有一天AI當機了，他們會比誰都焦慮。

探索型的學生最適合使用 AI 。他們把 AI 當成討論對象、思考隊友，用來釐清難題、延伸好奇。他們就像蘇格拉底一樣不斷追問，也許還可能會把 AI 問到當機。對他們而言，AI 是一個隨時可以進行深度對話的知識夥伴。
但是你說，這種學生多嗎？

AI 不會讓所有學生變聰明，也不會讓所有學生變笨。它更有可能的是放大了那個學生原本的學習模式：

乘客型更加敷衍了事，能力逐漸退化；反抗型依然疏離，工具再好也無感；成就型表面效度或許更亮眼，但內在反而更空虛寂寞；探索型則如虎添翼，隨時都可以學習，得以持續擴張自己的認知邊際。

還好，這些模式並不是固定的標籤，而是流動的狀態。

同一個學生可能在不同的學習階段展現出不同模式的樣貌，一個孩子可能這學期是反抗者，下學期卻因為遇到一位好老師而轉變為探索者。甚至在同一天，他可能是位搭著數學課順風車的乘客，然而到了歷史課卻搖身一變成為探索者。所以，作為教師、家長應該關注的不應該是孩子屬於哪個模式，而是我們該如何幫助學生創造更多切換到探索者模式的條件。

AI 時代的四種關鍵能力與習慣

那麼切換到探索者模式的條件又是什麼？我認為在 AI 時代，我們必須刻意養成未來世代以下的四種關鍵能力與習慣：

1. 後設認知：別讓 AI 成為你的幻肢

在AI時代，最危險的幻覺是把 AI 生成的一切當成是自己創造，認為自己無所不能，無所不知。所以，請隨時誠實面對自己進行反問：「我是真的會了嗎？還是會的只是AI？」、「這段產出是 AI 的華麗辭藻，還是我發自內心形成的觀點？」、「如果沒有 AI 幫助，我自己可以獨立完成這些嗎？我可以想得到這些嗎？」

作為一個老師或家長，當孩子用 AI 完成作業時，請記得問他：「你能不能用自己的話，跟我解釋一遍？」也請隨時提醒孩子：遇到不懂的概念，先自己琢磨一陣子再求助於 AI。AI 可以幫你找資料，但整理成筆記、理解、內化，一定得靠自己下功夫。
別讓 AI 成了學習的幻肢，卻讓我們忘了怎麼用自己的腿走路。

2. 主動提問：擁有質疑 AI 的能力

高品質的提問是未來學習的稀缺資產。不要只會接受答案，我們必須時常練習產生好奇。好的提問比起標準答案總是更具有價值。

而且現行的考試，越來越偏向知識理解的應用題，而非純粹的記憶背誦題，因此要問「為什麼」，而不是「是什麼」。未來的關鍵能力，不是記住答案，而是有沒有辦法判斷 AI 給的答案對不對？

Anthropic 公司在 2026 年 1 月發表的《經濟指標報告》5的研究數據顯示：AI在處理高階任務時存在近 40% 的失敗空間。什麼叫「40% 的失敗空間」？例如，假設你請 AI 協助撰寫一份科展報告的實驗分析。它能幫你整理出條理分明的數據解讀，但是有40% 的機率，它可能在統計推導上出現偏差、誤用不合適的邏輯，甚至編造出看似專業、實則不存在的虛假文獻。這就是使用 AI 的現實：它很強大，但並不絕對可靠。

AI 任務複雜度、成功率與投入技能對照表：圖表中顯示高階任務（藍）存在近 40% 的失敗風險（成功率 61%），同時人類與 AI 教育年限一致（皆約 13.8 年），證實了「使用者的專業度決定 AI 產出品質」的鏡像效應。圖表截自 The Anthropic Economic Index report: Economic Primitives

5.https://www.anthropic.com/research/anthropic-economic-index-january-2026-report?fbclid=IwY2xjawPhgh9leHRuA2FlbQIxMABicmlkETFjUWNwUWFXemRKYzRPb1kxc3J0YwZhcHBfaWQQMjIyMDM5MTc4ODIwMDg5MgABHsCjpDE4lzOPuvpLTwczvxIKQQFHmhse0HzEjiyYviS-4TrXpV8pK7CAPJ82_aem_n2ftU6flMKTviLcds0TShg

所以，你能不能看出 AI 的數字哪裡不對？你能不能發現 AI 的邏輯有漏洞？你能不能判斷 AI 是真的懂，還是在瞎掰？AI 的進化並非取代了人類的大腦，而是在競爭賽道中，從人類的產出能力轉移到了人類的審核與驗證能力。因此未來能脫穎而出的人才，不在於誰更會用 AI 產出內容，而在於誰更有能力質疑 AI、修正 AI。

因此，我們可以試著練習從 AI 獲得答案後，反向追問AI三個「為什麼」。不要只會收割AI 的答案，而是要練習怎麼問倒它、質疑它，甚至持續窮追猛打，問到它暴露出馬腳。練習質疑 AI，其實就是在練習獨立思考，讓人類再度偉大吧！

3. 知識底蘊：分辨黃金與狗屎的品味

很多人以為有了 AI 就不必讀書了、不必記憶了，這是一個巨大的誤會。因為缺乏基礎知識的人，根本就沒有品味去辨識、挑選AI給出的方案。如果你的大腦永遠一片空白，AI 給你黃金或是一坨屎，你都只能點頭稱是。厚實的知識基礎，是為了讓我們擁有識貨的知識底蘊。持續學習、大量閱讀，才能培養判讀AI訊息真假、品味的能力。

來自Anthropic 公司的同一份研究中(註5)則指出：Prompt的複雜度與精緻度，和 AI 輸出的品質與成功率之間，相關係數高達0.92。這個數值意味著：你給出的指令越專業，AI 回應的品質就越頂尖。

AI 就像一面鏡子，它不會自動把一個含糊不清的請求提煉成大師級的作品。如果你給出的是一般般的指令，AI 回饋的就是一般般的內容。如果你能給出專家般的精準指令，AI 才能釋放出相對應的高層次輸出。因此，在AI時代，人類的專業知識不僅不會貶值，反而成為了驅動 AI 輸出高品質內容的燃料。想要好好駕馭 AI，就請先從深耕自己的專業知識開始吧！

4. 擁抱掙扎：沒有痛苦就沒有成長

AI 讓一切都太過舒適，獲得解答如同光速。但大腦神經的突觸增長，往往發生在卡關、困惑與受挫的時候。真正的學習總是痛苦的，容忍挫折與知識的不確定性，並非為了折磨自己，而是為了讓大腦進行深度學習。

學習如果不辛苦，通常是因為根本沒在學，只是在搬運資訊。沒有掙扎的學習，就難以成長。請享受過程中的痛苦與掙扎，請將 AI 當成挑戰更難問題的工具吧！

在 AI 時代，學習的鴻溝肯定會越來越大。有些學習者可以利用 AI 突破自己天賦與努力的天花板，然而有些人則因 AI 的便利上癮而加速認知的沉淪與退化。

你是哪一種人，不是由你的智商決定，而是由你每一次使用 AI 時的態度來決定！平庸與卓越的距離，在於你是想讓大腦永遠外包，還是真的想讓智慧擴增？未來的學習者你是想要成為 AI 工具的主人，還是退化成它產出的奴隸？我想人類最了不起的地方就是我們永遠都可以自己做出決定。