根據《University World News》報導，高等教育領域長期以來視教學為一種無可取代的人類實踐，基於教師在知識詮釋、判斷與學習引導上的權威地位。在這框架中，學習被視為與專業知識互動的引導過程，受到說明、對話與意義建構的影響。

從本體論來看，教學被認為是建立在人類存在與意圖之上；從認識論來看，理解則通過詮釋而非計算產生。這些觀念長期支撐學術認同，並確立教師在教育中不可動搖的核心地位。但如今，這些基礎已不再是穩固的共識，而是越來越受到質疑與挑戰。

隨著人工智慧系統的發展，尤其是在AI與機器人技術迅速成長的背景下，AI系統已不再只是輔助教學，而是在逐步承擔教學任務。這不僅是新工具的引入，更是對「誰來教學」、「教學的本質是什麼」以及「知識如何在教育中構成」等根本問題的挑戰。

令人安心的假設是，AI將僅限於程序性或行政性角色，而真正的教學仍舊由人類教師完成。這種區分提供心理安慰，但卻建立在對教學本質與未來的誤解之上。實際上，AI系統已在不斷侵入教學的邊界，執行以往與人類判斷密不可分的教學功能。

以評估為例，這是最能體現大學認可與賦予學習價值的核心實踐。目前，演算法已能選擇內容、生成解釋、撰寫文章、編寫程式碼、解決複雜的三角函數問題，並提供反饋與引導學習者透過課程路徑。此外，它們還會向學生提供建議，卻往往缺乏正式的驗證、監督或共識性的教學意圖。

這些系統已不再只是教育邊緣的角色，它們正在塑造學生如何接觸知識、練習技能與建立學術判斷，甚至在人類教師介入之前就已開始。問題不再是這場轉變是否正在發生，而是大學是否有勇氣面對教學已經開始轉變的現實。

在某些領域，機器人與AI系統已被證明比人類更適合進行教學任務。它們不會疲勞、不會失去耐心，也不會懷有潛意識的偏見。

📰 本文資料來源 • University World News