高中教育的「自適應學習」探索—— AI 時代的學習革命與台灣教育的未來
作者：陳銀欉 先生
前言
當前高中教育的關鍵轉折
21 世紀的教育正在面臨一場深刻的變革。
從 AI 到數據科學、從個別化教學到混成學習，全球教育體制正在從「工廠式教育」逐步轉向「精準學習」。
然而，傳統課堂仍存在一個核心瓶頸：每位學生的能力、動機、背景與學習節奏不同，但學校卻往往用同一份教材教所有人。
這正是「自適應學習（Adaptive Learning）」出現的根本原因。
隨著人工智慧（AI）的快速發展，全球就業市場正經歷前所未有的劇變，尤其衝擊剛踏入職場的大學畢業生。
據摩根大通高級美國經濟學家穆拉特．塔斯奇研究指出，美國大學畢業生目前失業率已上升到四年多高點！同時這群畢業生失業率明顯增加的，除了近期矽谷裁員影響的電腦相關科系外，還有一些理組與文組科系，答案令人意外。到底大學該值得念嗎？哪些科系風險高？因此，AI對大學畢業生就業的嚴峻衝擊！全世界很多國家都正在面臨相似的問題，AI對畢業生就業的衝擊，首先體現在企業聘僱流程的自動化與競爭的白熱化上。
倫敦金融城高階主管、前德意志銀行董事總經理昆汀．納森（Quentin Nason）警告，目前的畢業生聘僱系統對雙方來說都已經「崩壞」，他親眼目睹許多學生申請了超過150個職位，卻一無所獲。
自適應學習的核心，是利用人工智慧、演算法與學習分析來動態調整教學路徑。它不是把所有學生帶到同一個結果，而是讓每個學生走在最適合自己的學習軌道上。
自適應學習，也被稱為自適應教學，是使用計算機算法來協調與學習者的互動，並提供定製學習資源和學習活動來解決每個學習者的獨特需求的教育方法。在專業的學習情境，個人可以「試驗出」一些訓練方式，以確保教學內容的更新。
根據學生的學習需要，計算機生成適應其特點的教育材料，包括他們對問題的回答和完成的任務和經驗。該技術涵蓋了各個研究領域和它們的衍生，包括計算機科學、人工智慧、心理測驗、教育學、心理學和腦科學。
在 AI 如呼吸般普及、生成式技術迅速滲透教育現場的年代，高中教育是否能擁抱自適應學習，已不只是科技議題，更是影響台灣整體人才競爭力的國家戰略問題。
第一章 什麼是自適應學習？
- 自適應學習的定義與本質
所謂「自適應學習」，也稱「自適應教學」、「智能教學」，是透過演算法判讀學生的反應、行為、能力與弱點，並自動調整教材、題目、難度與教學策略的學習方式。
簡單說，就是每個學生都有一套專屬自己的「動態課本」。
在傳統教室，老師難以每一分鐘都觀察到每位學生的理解狀況；但自適應系統可以：
• 自動偵測學生的理解程度
• 即時調整內容
• 找出誤解
• 精準補強弱點
• 強化長處
• 建立每位學生的學習地圖
自適應學習正把「一對一補教」的精準度，帶入群體教室中，讓每位學生都不再被忽略。
- 自適應學習的跨領域基礎
自適應學習是一門跨領域融合：
• 人工智慧（AI）
• 計算機科學
• 教育心理學
• 測驗統計（如 IRT、CAT）
• 腦科學
• 學習科學（Learning Science）
• 教學設計（Instructional Design）
它並非單純的科技應用，而是一套完整的「教育科學」。
在高度複雜的高中課程（數學、物理、語文等）中，自適應學習使學生不再只能跟著老師的這條唯一路徑前進，而能沿著自己的節奏進步，減少挫折、增加動機。
第二章 自適應學習的歷史：從 1970 年代到 AI 時代
- 起源於人工智慧的萌芽
自適應學習的概念最早出現在 1970 年代人工智慧運動興起時。
當時的學者猜想：
電腦有一天可以像人類一樣理解學生的錯誤，並用不同方式重新教他。
最早的經典系統 SCHOLAR 對「南美地理」進行對話式教學，能根據學生回答調整內容。雖然受限於設備昂貴、界面粗糙，但概念已經奠定。
這些早期研究集大成於名著《智能輔導系統（Intelligent Tutoring Systems）》，並成為後來所有自適應學習系統的理論基底。
- 21 世紀的突破：數位化、AI 與大數據
真正在全球引爆自適應學習的，是以下三大變革：
（1）雲端運算的普及
讓大量學習數據可被即時紀錄與分析。
（2）機器學習（Machine Learning）的成熟
讓系統可以預測學生表現、分析錯誤模式、動態調整教學策略。
（3）生成式 AI（如 ChatGPT、NotebookLM、Khanmigo）的崛起
讓教育從「自動化」進入「智能化」。
教育科技從輔助教學工具，正式進入「第二老師（AI Co-teacher）」的時代。
第三章 自適應學習系統的核心架構
自適應學習系統一直以來都被分成單獨的組件或「模型」。
雖然已經提出了不同的模型組，但大多數系統包括以下部分或全部模型：
- 專家模型 - 包含要教授的信息的模型
- 學生模型 - 跟蹤和了解學生的模型
- 教學模型 - 實際傳達信息的模型
- 教學環境 - 用於與系統交互的用戶界面
自適應系統通常由四大模型組成：
- 專家模型（Expert Model）
— 儲存教學知識的大腦
此模型包含：
• 課程內容
• 概念地圖（Concept Map）
• 題目與答案
• 解題步驟
• 迷思概念與常見錯誤
這就是系統的「知識庫」。
越成熟的自適應系統，其專家模型越能精準預測學生思考的方向。
- 學生模型（Student Model）
— 了解學生的「學習肖像」
學生模型會持續收集：
• 答題正確率
• 反應時間
• 作答策略
• 錯誤類型
• 學習動機
• 情緒與注意力（部分系統具備感測功能）
• 知識掌握程度
學生模型不只是記錄，而是「推論」。
例如：
學生選了某個錯誤選項，不只是錯，而是揭露了何種概念缺失。
這讓教學不再是「對錯二分」，而是「診斷與治療」。
- 教學模型（Instruction Model）
— 設計最佳的教學路徑
教學模型負責決定：
• 要教什麼
• 教的順序
• 用哪種教材
• 何時給提示
• 何時補強
• 何時挑戰
• 什麼時候要停、什麼時候要快
這是自適應系統最關鍵的靈魂。
它讓每個人走上最適合自己的路，而不是老師想像的那條路。
- 教學環境（Interface）
— 學生與系統互動的介面
好的介面包括：
• 清楚的概念圖
• 即時回饋
• 適當難度
• 視覺化進度
• 引導而非壓迫
• 促進動機的視覺與敘事設計
介面的設計會直接影響學生的學習動機。
第四章 智慧測驗：自適應學習的重要基石
自適應測驗（CAT）是一種以「難度動態調整」為核心的測驗方式。
運作方式：
1.系統假定學生一個初步能力值。
2.根據回答正確與否，動態調整下一題的難度。
3.透過不斷縮小範圍，快速收斂到學生的真實能力。
這種方法比傳統測驗更快、更準，也能有效找出弱點。
例如：
學生選了某個選項，可能不是粗心，而是某個核心概念理解錯誤。
這種「錯誤診斷」能力，是自適應學習的價值關鍵。
第五章 自適應學習在高中教育的價值
- 解決高中生「學習差異擴大」的問題
高中階段學生差異巨大：
• 有人自學能力強
• 有人基礎薄弱
• 有人需要挑戰
• 有人需要補強
傳統教學無法照顧到所有人，而自適應學習能：
• 讓強者更強
• 讓弱者追得上
• 讓每個學生都不掉隊
- 支援老師，而不是取代老師
AI 的出現讓老師能：
• 更快掌握學生狀況
• 更精準安排補救或進階教學
• 更有效提升課堂參與
• 專注在人文、思辨、引導、討論等無法被 AI 取代的部分
- 提昇學習動機與效率
自適應學習能讓學生：
• 即時看到自己的成長
• 了解自己的弱點
• 避免「聽不懂」、「太簡單」、「太無聊」
• 維持學習節奏
這對高中生尤其重要。
- 建立「精準學習」文化
台灣教育最大的問題不是學生不努力，而是：
努力的方向不一定精準。
自適應學習讓努力更有效率。
第六章 台灣高中教育的挑戰與機會
- 教師專業需要轉型
未來的老師：
• 不再只是講述者
• 而是學習設計師
• 資料分析者
• 學習引導者
• 教育心理理解者
- 需要基礎建設：設備、網路、資料規範
自適應學習需要：
• 穩定網路
• 智慧終端
• 數據安全
• 隱私保護
• 教材標準化
這是教育部與地方政府必須前瞻部署的。
- 需要新的教育文化：接納差異、尊重節奏
台灣社會有「同齊心態」：
大家要一起進度，一起考試，一起補習。
自適應學習的精神剛好相反：
每一個人都是不同的節奏。
這需要文化的轉變。
第七章 未來展望：AI 時代的自適應學習藍圖
- 每位學生都有一套「個人化課程」
學生的學習軌道不再被班級或年級限制。
- AI 成為老師的專業輔助者
教師 + AI = 超越傳統教師的能力。
- 評量不再是考試，而是持續診斷
學習不再被分數定義，而是被能力與成長定義。
- 建立國家級學習資料庫（Learning Analytics）
這將成為台灣人才競爭力的關鍵資產。
- 自適應學習成為縮短教育落差的核心工具
偏鄉、弱勢、資優、特教，都能受惠。
結語
自適應學習是21世紀教育的文明進化
自適應學習不是科技潮流，而是教育文明的下一步。
它回應了教育的三個根本問題：
• 每個孩子都不同
• 每個孩子都值得被理解
• 每個孩子都需要適合自己的路徑
在 AI 重塑世界的當下，高中教育必須從「一體適用」走向「因材施教」。
自適應學習的精神不是「讓機器教學生」，而是「讓每位學生找到最適合自己的學習生命線」。
教育的本質始終是一件事：
看見每一個孩子，帶領他成為最好的自己。
台灣教育若能擁抱自適應學習，就能在 AI 世代建立新的教育典範，
讓下一代在世界舞台上，以更強大的能力、更自由的學習精神，迎向未來。
AI 為核心引領的新教育文明——
自適應學習的真正意義
AI 並不是來取代教師，而是來重新定義「學習」。
在2025今日以前，教育的限制來自教室、時間與人力；
而在今日2025以後，教育的可能性來自數據、智能與算法。
AI 最重要的貢獻，不是製造無限教材，也不是提供標準答案，
而是第一次讓教育擁有「看見每一個孩子」的能力。
自適應學習的真正價值，不在科技本身，而在它重新喚醒教育的初衷——每位學生都能以自己的速度前進，每位學生都能走上一條最適合自己的路。
在 AI 與自適應學習的支持下，
教育不再是同齊進度的流水線，而是動態調整的智慧系統；
不再是強調標準分數的選拔制度，而是強調能力成長的養成工程；
不再是老師單向的教與講，而是師生共同參與的學習旅程。
AI 讓教育從「工業模式」走向「智慧模式」，
從「大量生產」走向「精準培育」，
從「教所有人一樣的事」走向「培養每個人獨特的能力」。
世界在這場教育文明的轉型中，台灣並非落後者，
反而有機會成為亞洲最早實現「AI 促進自適應學習」的示範地。
因為自適應學習的核心精神，正與台灣社會的價值深度契合——尊重差異、看見個別性、相信每位孩子都有潛力。
AI 的到來，不是威脅，而是禮物；
不是終點，而是起點。
它讓教育第一次有能力真正落實「因材施教」的三千年前理想，
也讓我們得以打造一套更溫暖、更有效、更文明的學習系統。
未來的教育，不是「AI 教學生」，
而是「AI 讓學生學得更好」。
不是讓孩子依賴機器，而是讓孩子成為自由的人。
在這個新的教育時代，我們的使命很簡單：
用 AI 解放學習的限制，
用人性決定教育的方向。
AI 是工具，教育是靈魂；
科技是手段，人才是目的；
自適應學習不是一場科技革命，而是一場教育覺醒。
而這，正是台灣在 21 世紀面對世界時最重要的競爭力。
教育界的園丁
陳銀欉 整理
2025-11-22
