當學生不再思考：生成式AI對學習能力的長期衝擊解析

「生成式AI」能在極短時間內產出摘要、解題流程，甚至撰寫結構完整的文章，瞬間解決學生們大大小小的問題，使學習表面上呈現高度效率。然而，愈來愈多來自國內外教學現場與實證研究的結果指出，快速取得答案，並不等同於真正理解。當分析、推論與反思等核心認知歷程被持續忽略，學生雖然完成了作業與任務，實際上卻可能逐步削弱其深度理解與獨立判斷的能力。

這樣的改變不是一瞬間就發生的，而是在長期、反覆的使用習慣中逐漸累積，進而形塑出一種新的學習模式。學生沒有停止學習，但卻將原本需要自行投入心智資源的思考與建構過程，轉而交由工具代為處理，簡單來說，學習從「主動」建構理解，轉向「被動」接收結果。

生成式AI為何會讓學生逐漸停止思考？

生成式AI對學習造成的衝擊，核心並不在於科技本身，而在於它改變了學生與知識互動的方式。在過去，學習必須經歷查找資料、比對觀點、整理脈絡與反覆修正，這些看似低效率的步驟，卻恰恰是大腦建立理解與長期記憶的關鍵。然而，當AI能直接提供整理完成的答案與結論，學生往往在尚未理解問題之前，就已經獲得結果。

得到答案不等於理解

在教學現場中，愈來愈多教師觀察到，學生開始將「看過」誤認為「懂了」、「學會了」。生成式AI產出的內容語句流暢、結構完整，使學生容易直接接受結果，卻忽略了內容是否適用於不同情境，也未必能說清楚其中的推論邏輯。理解因此停留在表層，學習只剩下資訊的堆疊，而非概念與概念之間的邏輯。

長期關注閱讀與思考教育的研究者指出，理解的關鍵不在於答案本身，而在於思考如何展開、如何串連。當學生習慣跳過這些過程，知識便無法形成穩定結構，只留下零碎片段，日後難以融會貫通應用。

自身不再思考與整理

比「不理解」更值得警惕的，是「學習歷程」這件事正在消失。多位第一線教師直言，真正令人擔心的不是學生會不會使用AI，而是變成「只有AI在思考」。原本需要經歷問題定義、分析、嘗試與反思的過程，往往被壓縮成短短幾分鐘內完成的提問與複製貼上。

當學生心中預設「反正有人會幫我想」，內在動機與能動性也會跟著下降。學習不再需要投入心力，反而變成一項可以快速完成的交付任務。

短期提升，長期退化？

這樣的現象，絕非一些教育工作者的主觀感受。多項國際研究透過實驗與腦部活動測量發現，長期高度依賴大型語言模型完成寫作或解題任務的學生，在批判性思考、記憶提取與創意發散等面向，皆出現明顯弱化的趨勢。

部分研究指出，在AI輔助期間，學生的答題正確率確實上升，但一旦撤除工具，表現卻快速下滑，甚至低於未曾使用AI的學生。更令人警惕的是，這些學生在沒有工具輔助的情況下，往往難以清楚回憶自己先前完成的內容，顯示成果並未真正內化為個人能力。

換言之，生成式AI讓學生當下看似可以「馬上聰明地獲得任何知識」，但長期來看，卻正慢慢地侵蝕學生們長期學習所需的核心能力。

學生能力差距擴大，影響不只停留在學業表現

生成式AI並未如部分人期待的那樣拉平學習差距，反而讓差異更加明顯。學習基礎較弱的學生，往往缺乏判斷AI內容正確性的能力，直接照抄卻錯誤百出，卻未必能意識到問題所在，畢竟生成式AI提供的內容並不總是正確的，很多時候也會給出錯的離譜或者是未經證實的答案；中段學生雖能檢核資訊，但逐漸養成等待標準答案的依賴心態；即便是程度較高的學生，雖然能有效駕馭工具，思考與醞釀的時間同樣明顯縮短，創意產出也逐漸趨於同質化。

此外，部分教師也觀察到情緒層面的變化。AI提供即時且高度順應使用者立場的回應，可能削弱學生面對真實他人時的挫折承受力與耐性。這不只是學習效率的問題，而是涉及情緒調節與人際互動能力的長期發展。

運用AI需重新設計學習方式

面對生成式AI帶來的衝擊，全面禁止並非可行解方，反而容易引發反效果。真正的關鍵在於，如何重新設計學習情境，讓AI成為思考的起點，而非終點。

在部分教學現場中，教師刻意避免讓學生直接交付AI生成的成果，而是引導學生進行比較與反思，例如對照教材與AI內容在觀點深度與脈絡上的差異，或要求學生說明哪些想法來自工具，哪些來自自己的理解。當學生被迫說清楚「為什麼」，思考自然會被重新啟動。

另外，調整作業與評量方式同樣至關重要。在如今的AI時代，只看成果已不足以判斷學習品質，更重要的是回到「結果是如何產生的」。當學生必須交代提問過程、修正思路與延伸思考，工具便不再是逃避思考的捷徑。

AI時代下學生更需要引導

多項調查顯示，大多數學生不希望學校直接禁用AI，反而期待學校能夠教導如何正確運用，包括如何判斷輸出內容的可靠性，以及當AI產生錯誤時，責任該如何歸屬。當近半數學生在面對AI錯誤時，直接放棄思考，就會凸顯出缺乏「引導」所形成的後續學習力下降的風險。

總結來說，真正讓學生變笨的不是生成式AI工具，真正削弱學生學習能力的，是「放棄思考」這件事本身。AI的出現，只是加速揭露了一個早已存在的問題——如果學習只剩下交付答案，那麼未來任何更方便的工具都會成為人們「不再思考」的藉口。唯有持續要求學生思考、提問、比較與反思，AI才可能成為拓展視野的助力，而非讓理解逐漸消失的替代品。