維吉尼亞大學(UVA)心理學教授 Daniel Willingham 在 2026 年 8 月 20 日的 Substack 文章中,提出一條學生使用 AI 的原則:只在自己已經熟練的事情上使用 AI。資料視覺化網站 FlowingData 的 Nathan Yau 在 10 月 16 日的 Weekly Flow 電子報中推薦了這篇文章。

作業的目的是練習思考

Willingham 指出,學習來自動腦。學生寫報告、算數學題,價值在完成過程中的練習:老師出這些作業,是為了讓學生鍛鍊重要的認知能力。以寫作為例,寫一篇完整的報告,要整合多個來源、建構論點、精準表達,還要設想讀者懂多少。

因此他提出判斷標準:如果學生自己做這件事能學到東西,就不該讓 AI 代勞。發想、修改都是學習的一部分。這和計算機的用法相同:學會四則運算後,解代數題時用計算機很合理;還在學代數時,就先自己算。

學生手寫文章,幾本打開的書以思考線連到稿紙
寫作練習的是整合與表達

為什麼要加上「熟練」

Willingham 回應了兩個可能的疑問:

  • AI 能不能當學習鷹架?他認為初學者懂得還不多,問不出好問題,容易直接接受 AI 修好的成品;而且主動選擇更費力的學習方式,對一般學生要求很高。他特別說明,這裡講的是學生自行使用聊天機器人,專為教學設計的軟體另當別論。
  • 學會之後還需要練習嗎?要看這項任務是否仍是學習目標。如果它只是占用時間的輔助工作,例如工程系學生在作業中手算長乘法,就可以交給工具。

所以他的完整原則是:學生只在自己「已經做得很好」的事情上使用 AI。他也提到,美國紐約、洛杉磯、芝加哥等學區允許學生在特定範圍內使用 AI,例如發想、摘要或修改,並讓老師決定用或不用;他的原則可以作為老師判斷的依據。至於進入職場,重點是產出成果,用 AI 協助工作就很合理。

Nathan Yau 在推薦時也寫道,他常提醒孩子,要知道怎麼做事、知道事物怎麼運作,因為東西會壞、也需要改進,這需要能獨立思考的人。

計算機放在代數練習紙旁,一隻手在紙上演算
學會之後,再把計算交給工具
初學者拿著空白對話框,螢幕送出一份完成的文件
初學者容易直接接受成品

實驗結果

賓州大學研究團隊與土耳其一所大型高中合作,在 2023–2024 學年秋季學期進行隨機對照實驗,2025 年發表於《美國國家科學院院刊》(PNAS)。近千名高中生用 GPT-4 輔助練習數學。使用一般聊天介面的學生,練習時成績提高 48%;但拿掉 AI 後的考試,成績比從未使用的學生低 17%。另一組使用加入學習保護提示的「GPT Tutor」,練習時成績提高 127%,拿掉後的影響大致消除。研究者指出,差別在於工具設計:學生在沒有限制時,容易把 AI 當成拐杖。

臺灣可以參考的方向

教育部在 2026 年 2 月更新《中小學使用「生成式人工智慧」注意事項 2.1》,要求學校建立明確規範,讓學生知道作業可否使用生成式工具、該如何標註;也建議中小學生使用為教育設計的工具,例如因材網的 AI 學習夥伴,透過提問引導學生自己找到答案。可以參考的方向包括:

  • 老師在每份作業說明學習目標,並依目標標示 AI 可用的範圍。
  • 把 AI 開放在學生已熟練、與本次學習目標無關的環節,例如整理參考文獻格式。
  • 優先使用會引導提問、不直接給答案的教育版工具,並持續觀察拿掉工具後的學習成效。
  • 學生用 AI 前先問自己:「拿掉 AI,我還做得出來嗎?」做得出來,再交給 AI 節省時間;還做不出來,就先自己練。
  • 家長陪孩子寫作業時,可以請孩子不看 AI 的回答,用自己的話把答案解釋一次,確認真的學會。
學生爬上技能方塊階梯,AI 助手只在已完成的頂端幾階幫忙
熟練的部分才交給 AI

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