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【編按】2025年10月17日，光點計畫為召喚更多院系老師投入「探討AI時代學習新模式」，由創藝學院主辦「光點社群說明會」，實體與線上約二十位老師共同參與。 當生成式AI全面滲透學生的學習日常註，傳統教學方式是否仍能確保能力生成？學生已經改變，而課堂是否準備好了？老師又該如何重新審視自己在學習中的主體位置？
基於此共同關切，我們嘗試與 ChatGPT 共構一個論述：透過觀察體制之外學習行為的轉向，梳理從 MOOC 到生成式AI的變革意義，理解世界是如何以新的方式支持學習。 期此宏觀視野作為老師願意理解與參與改變的先聲。
我們的基本提問如下：
過去有許多大型線上學習平台，例如 Coursera。 生成式AI與個人化學習系統的興起，是否開始重新塑造線上教育的可能形式？其與過往線上學習平台的差異為何？若從學習方法分析，是否構成一場顛覆？
臺灣高等教育正處於關鍵轉折期。 根據教育部最新公佈數據，114 學年大一新生人數將首次跌破20 萬人；進入117 學年時，因「虎年效應」預估僅剩約17.3 萬人。 屆時，約40 所私立大專可能面臨退場危機，且八成學生將集中進入公立大學。 這種數量上的衝擊，背後實則暴露質量端的隱憂：私立大學即使「滿招」，也未必代表學生的「質」獲得保證。
何謂「質」？如果「質」仍是依賴傳統教學模式所假定的能力結果，那麼，當生成式AI與個人化學習系統逐步建立後，「質」是否可能不再是招生時被假定，而是在學習過程中動態生成？
當生成式AI已滲透到新世代學生的日常生活，學習方式已在有意無意間發生變化，如果「教學」仍停在上一個世代，是否仍能帶出學習成效？這將面臨前所未有的檢驗。
本文聚焦一個核心議題：從 MOOC 時代到生成式 AI 時代，學習模式如何轉變？老師在其中又須如何重新定位？目的並非指出制度錯誤，而是喚醒老師自身成為「學習」變革參與者的可能性。
2012 年被視為「MOOC 元年」（Massive Open Online Course，大型開放式線上課程）。 Coursera、edX 與 Udacity 主張高等教育將被重新民主化。 學習者可免費或低成本接觸名校課程，突破地域與經濟限制，其優勢在於「知識可得」。 然而，從學習成果的視角觀察，MOOC展現出結構性的侷限：
一項涵蓋221門MOOC的研究指出，完成率中位數為12.6%；另一資料顯示部分MOOC的完成率甚至低至3%。 也就是說，雖然課程註冊人數龐大，但最終真正完成的人數比例極低。
原因之一在於MOOC仍主要為「內容導向學習」——以教師組織的既定教材為主體，學習者以自律為前提，自主觀看影片、閱讀教材、完成測驗。 對需要回饋、引導或進度控制的學習者而言，此模式可能導致脫節、動機減弱或終止。 更重要的是，在MOOC中，「能力生成」並未確保。 換言之：學習者可能「獲得知識」，卻難以「轉化為能力」。
因此，當私立大學面臨生源、素質下滑的疑雲之下，MOOC邏輯設計的教學，或許解決了學生獲取知識的「內容不均」，卻未能解決個人學習的「能力差距」。
2023 年以後，大型語言模型（LLM）快速滲透學習場域，與 MOOC 的邏輯截然不同：
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面向 |
MOOC |
生成式 AI |
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核心任務 |
傳遞內容 |
生成理解 |
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路徑結構 |
線性課綱 |
動態調度、因材施教 |
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學習者角色 |
內容消費者 |
共構者 |
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教師角色 |
講授主體 |
學習設計者 |
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成效依據 |
測驗、完成率 |
能力展示、應用表現 |
生成式 AI 的興起標示著學習模式的深刻轉向。 其核心在於：從內容的傳遞，轉向能力的生成與學習行為的構造。 以下為此轉向的關鍵特徵：
多項研究顯示，AI 個人化學習可顯著提升後測成績與學習動機，例如：AI 輔導組後測表現高於傳統組（4.5 vs. 3.5 中位數）；生成式 AI 學習可提升成效約 30%。
生成式 AI 並非升級版 MOOC，而是重新分配「學習責任」：不是學生靠意志力讀懂教材，而是系統主動幫助學生「讀懂」自己；不是以教師的既定教材為主體，而是因材施教，多樣性學習路徑。
簡言之，學習由「被講授」轉為「被生成」。 也代表教室中的「質」可以開始被動態創造，而非預設。
生成式 AI 與個人化學習系統已非概念，而是具體世界趨勢。 以下五個平台案例提供具體證據，並透過五項學習行為指標——回饋循環、共同解題、共同表述、目標與進度管理、動機激勵——展現其方法論意義。
作為對話式 AI 教學助手，其設計目標是：通過 AI 問答引導學生提出問題、反思理解、重構知識架構。 該模式符合「共同表述」與「回饋循環」。
在語言學習場域其 AI 功能包含：即時語言影片對話、錯誤分析、難度自適應。 此一系統大幅提升使用者互動率與課程完成率。 這對「動機激勵」與「共同解題」尤其明顯。
學習者針對題目拍照，AI 拆解步驟與概念，而非只給答案。 此設計強化「回饋循環」與「生成理解」。
據網站資料，其平台已註冊超過 9,000 萬人、每月活躍用戶逾 800 萬，全球五十國使用。 在數量之外，其核心為：海量解題 + AI 支援。 其模型暗示了「共同解題」與「進度管理」可規模化。
儘管公開數據較少，但平台已將學習數據追蹤、弱項診斷、能力本位的課程設計納入日程。 更重要的提示是：生成式 AI 學習模式已經滑入臺灣市場。
綜合分析學習行為指標觀察，生成式 AI 學習模式不是小幅改良，而是系統性更迭：
對老師來說，這意味課堂之外的競爭已在發生：學生已經在校園之外嘗試新的學習補救與增能方式。 若大學不回應，將丟失教室作為學習主場的正當性。
過往，招生人數被視為衡量「質」的替代指標；但當少子化與學習方式雙重轉折交會時，真正的質量挑戰變成「教室內的學習是否適應已變的學生行為」。 生成式 AI 所帶來的學習模式——回饋即時、共同探究、生成理解、動機導向——並非未來式，而正在全球與本地蔓延。 當學生能夠透過平台、AI、動態路徑進行學習，若大學教室未能協作這一轉向，則其存在的正當性將被重新問診。
老師並非被動接受者，而是重新設計學習的關鍵節點。 生成式 AI 給老師的不是簡單工具，而是重置教學矩陣的機會。 從此刻起，「質」將不再以多少人進來為標準，而以多少人在課堂中能生成被理解、可應用的能力為新指標。
當系統將為每位學習者提供「個人化教練」、每一道題目成為「生成挑戰」、每一次錯誤成為「再思路契機」時，老師的角色將更為關鍵。 這是一場教學方法與角色再定位的革命。 若老師願意站上觀察位，準備改變、設計與引導，那麼這場變動不會僅是大學教育的挑戰，而將成為老師主導質量重構的新起點。
註：參見「生成式AI翻轉大學生活：從課堂到日常無所不在」。
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