来稿作者：叶君博

那是一个周末茶聚，笔者跟老师们的讨论并不激烈，却处处卡住。没有冲突，却有停顿；没有否定，却有沉默。而正正是在这些沉默之间，问题开始浮现。

（ai教育场域的真人真事，笔者亲身经历。本文将人工智能写作“ai”而非“AI”，以突显人类主体性在场。）

当生成可被伪装
还剩什么可判断？

老师A不批准学生使用ai作句。理由清晰而传统：学生应在自身能力上限内，运用既有词汇与句式，写出最能表达自己的句子。这是一种对“能力边界”的守护。

笔者问：如果学生已经能透过精准设计提示词（prompt），刻意生成带有瑕疵与不完美的句子，使之看似出自人手，教师还能辨别吗？老师沉默。再问：那么，“不准使用ai”的界线是谁订立？校方、教师、家长与学生之间，是否存在制度化共识？再次沉默。

这两个沉默，其实指向同一件事——当生成可以被伪装，当痕迹可以被模拟，“判断”本身已不再依附于表面证据。问题不再是“有没有用ai”，而是：当你无法确定时，你还剩下什么可以判断？

教学转向思维引导
评价系统仍未改变

老师B的回应更务实。他将ai的应用分为两个层面，第一，是在不改变教学模式下，降低时间成本：出卷、备课、批改。这是一种典型的效率逻辑。但他很快指出制度的缝隙——若教师使用ai批改，学校在查簿时，会否将其视为“工作减少”？

若管理层无法理解教师把时间由教授内容转向思维引导，是否反而会削弱这种转变？这里的问题并不在技术，而在“评价系统”（evaluation system）。技术节省的时间，若未被制度承认，最终不会转化为专业空间，只会被重新压回原本的工作量之中。换言之，ai不是减轻教师工作，而是重新分配教师的专业。但制度，未必准备好接住这种重新分配。

老师B继续说，他开始尝试改变学习设计。例如，让学生将描写文生成图像，再对照脑中画面；又例如，引导学生批判生成内容的准确性。这些都不是“用ai做得更快”，而是“用ai改变学什么”。

教育慢于技术
资讯素养空缺

老师C则将问题放进SAMR model：当前教育仍停留在替化（Substitution）与加强（Augmentation），要走向转化（Modification）与重新定义（Redefinition），需要更多教师培训。但他同时指出另一个现实——现时多数ai讲座，由“技术”主导，介绍“产品”；或由教师示范如何用生成内容协助传统教学。很少有人真正处理“教学如何被改写”。于是，一个吊诡的局面出现：技术在前，方法滞后；工具更新，课室不变。

老师C补充，另一个尚未被处理的层面，是资讯素养（information literacy）。抄袭与侵权（plagiarism & copyright）、错误资讯或称资讯幻觉（hallucination）、批判思考（critical thinking）。这些不是附加能力，而是前提能力。但现实是，当学生已经在使用ai，教育仍未决定如何教他们面对ai。这种时间差，正在扩大。

当ai参与教学
判断主权归谁？

谈到教师角色，老师C的立场几乎没有犹豫：教师一直是促进者（facilitator），这一点不会改变。书本、电脑、互联网，每一个时代都有人预言教师会被取代；而留下来的，永远是能运用工具促进讨论的那一批。这个判断本身并没有错。但问题在于——笔者问：如果课室中同时存在高度拟真的ai教师与真人教师，而ai可以提出三种解题方法，教师要做什么？

判断哪一种方法是最适切？

判断哪一个学生适合哪一种方法？

引导学生判断自己适合什么方法？

如果教师不做这些判断，而只是让学生直接采用ai提供的答案，会发生什么？这里出现的，不再只是“角色是否改变”，而是：主体性（subjectivity）被架空，判断主权（sovereignty of judgment）被外包。

技术制度现实
三者持续拉扯

在场另有教师，在理解“与ai共在”的语境后，仍倾向将问题理解为：以框架监察框架（regulations of the regulations）。换句话说，用更多制度去监察制度。这是一种典型的“技术监察制度”思维。但这种思维忽略了一个更根本的层次——制度并不是静止的。它会在现实的压力与速度之中，被迫调整、被扭曲、甚至变形。

当教师需要追赶进度、应付评核、回应家长、配合政策时，任何再精密的规范，都可能在执行中被重新解读。于是，真正的结构不是“技术—制度”，而是：技术 × 制度 × 现实。三者之间，形成一场持续拉扯的动态关系，而最容易被忽略的，正是“现实”。

回到最初的问题。学生能否使用ai？教师应否批准？制度应如何规范？这些问题看似不同，其实都指向同一个核心：谁在做最后判断？

如果答案逐步从教师，转移到工具、流程、或制度自动运作之中，那么教师仍然“在场”，但已不再“主导”也正是这场三角拉力赛中，最安静却最关键的一段。

作者叶君博，资深教育及戏剧工作者，长期观察特定情境下的人际动力、语言结构与判断过程，近年专注研究人在ai决策系统中的判断与责任。

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