張國恩專欄｜別讓AI馴化你的思考，未來關鍵人才從問「笨問題」開始

這兩個面向，並非單獨存在，而是不斷循環、彼此激盪的過程。當AI的回覆不如預期時，你需要調整你的提問方式，從另一個角度切入，再次思辨，直到問題被有效地解決。這種不斷迭代的學習與探索模式，正是我認為AI時代所不可或缺的核心能力。

學基礎知識不再是終點，而是判斷的起點

有人或許會疑惑，既然AI如此強大，我們是否還需要紮實地學習基礎知識？我的答案是：基礎知識比以往任何時候都更加重要，但其目的已有所不同。 AI只是一個工具，它無法取代人類的專業認知與判斷。

舉例來說，在中小學教育階段，我們依然需要讓孩子們紮實地學習語文、數學、科學等基本識能。如果孩子過早或過度依賴AI，缺乏對基本知識的深厚理解，那就像在沒有地基的沙地上蓋高樓，看似快速，實則危險重重。

隨著學齡增長，進入高中和大學，當學生擁有了堅實的知識基礎後，AI工具才能真正發揮其輔助、增強的效用。此時，考試的目的不再僅僅是檢視你記住了多少資訊，而是評估你是否具備了建構知識、應用知識的能力，以及與AI協作的潛力。

很會學但不敢「問」，恐被AI時代淘汰

在大學教育現場，我觀察到一個普遍的現象：許多大學生即便心中充滿疑問，也常常不敢主動提問。這或許與我們長期以來，將「標準答案」奉為圭臬，並過度避免「問錯問題」的教育文化氛圍有關。

然而，在AI時代，這種「不敢問」的心態將成為學習最大的阻礙。因為AI從不批判，它會耐心等待你的每一個提問。為了引導學生打破這個困境，許多大學正積極推動教學模式的轉變。

例如，在東海大學我們努力創造更多課堂討論與師生互動的機會。老師的角色不再是單向的知識傳遞者，而是轉變為引導者。這就像指導研究生寫論文，老師不是直接給答案，而是透過不斷的提問與引導，激發學生找到自己的研究方向。

我們也鼓勵學生將AI視為一個「學習夥伴」。想像一下，你是一位專案經理，手下有一個非常聰明但需要明確指令的下屬（AI）。當它給出的報告不夠理想時，你會怎麼做？你會不會換個角度，提供新的線索，讓它更貼近你的目標。透過練習成為「指導者」的角色，學生能更快學會如何精準地與AI對話，獲取有效的資訊。

(責任編輯 / 溫為翔)