William R. Watson:AI應改變學習目標與評量,而非複製舊做法
Purdue University教授William R. Watson在印第安納州學校行政人員峰會提出,生成式AI帶來的改變不應只用來加速既有流程,還須重新思考學習目標及評量。他主張把批判思考、創意和協作解難置於更核心位置,並以個人化、學習者為本的制度配合;文章屬大學報道的演講觀點,並非成效研究。

不是把舊流程做得更快
Watson指出,如果AI只用來複製以往的學習方式,可能對學習帶來負面影響;學校應藉此重新檢視日曆驅動、以比較為主的制度,以及原有評量是否仍能反映學生需要。
把人的能力放回學習核心
他的建議是把批判思考、創意和協作解難放在學習目標的核心,並設計更個人化、以學習者為本的路徑。這是演講者的制度觀點,原文沒有提供對照研究或學生結果,適合作為學校規劃和評量討論的起點。
教育啟示
學校評估AI方案時,可先問它要改變哪項學習目標、如何保留學生獨立表現,以及評量能否看見推理、創作和協作過程。
轉引來源
Purdue University College of Education來源資料
文章性質與參考資料
- 資料/文章來源
- Purdue University College of Education
- 類型
- 大學報道的主題演講撮要
- 文章日期
- 2026-09-25
- 最近核實
- 2026-09-28
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