AI 輔助學習：革新還是絆腳石？
最近在社交媒體平台 IG 上看到一段介紹 AI 服務的影片，展示了一款可以匯入醫學教科書電子檔案，並自動生成章節不同摘要重點，與教學卡片（flash cards）的工具。卡片正面顯示問題，背面則提供解答。
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| Photo by Tamarcus Brown on StockSnap |
AI 工具的潛在問題
這類工具透過 AI 技術，有效率加強了原本花時間的傳統學習方法，但也引發了一些問題。
1. 是否強化了填鴨式學習
使用 AI 自動生成摘要和問題解答，可能讓學生過度依賴表面知識，缺乏深入的理解。即便是另一個 NotebookLM 為例，會在對話中自動推薦其他問題。但是如果理解 LLMs 文字接龍的本質，這些自動推薦的問題，是否可以協助深入的理解也是存疑的。
2. 醫學教育的本質：記憶與理解
耶魯醫學院雜誌 (Yale School of Medicine) 提到
「現代醫療已經是一個需要團隊合作的領域，因為我們知道不可能只有一個人擁有所有的專業知識。AI 只是團隊中的另一位成員。AI 的記憶力完美，花了大量時間查閱許多論文 ... 你依然是團隊的領導者。你需要從團隊的各方專業中汲取知識，然後決定如何運用它們來做出臨床判斷。」
現實世界醫療需要團隊合作，需要的是記憶好的醫生、還是理解知識背後關連的醫生？AI 學習工具可以是「AI 依賴」，也可以是「AI 賦能」提供探索知識節點的動機和自主學習的能力。
3. AI 資料的疆界
AI 模型的輸出仰賴來自人為的資料訓練，換句話說，沒有餵入的資料 AI 不會知道、也不會出現在問答中。可以嘗試將所學知識應用到實際案例中，並與同儕討論 AI 生成的內容，透過討論進一步深化對知識的掌握。
謹慎地評估導入 AI 工具的使用方式和影響。如何將便利的 AI 技術融入教育過程，同時保持學習的深度和廣度，將是教育工作者和 AI 技術開發者共同面臨的挑戰。
備註：Revised with Claude
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