演講摘要

人工智能正迅速改變人類生活的許多層面，包含教與學的觀念及實踐方式。本演講首先將探討人工智能如何重塑教育實踐與學習環境。接著，將特別從教師的觀點，探討將人工智能融入教學所面臨的主要挑戰。最後，本演講將探討使用人工智能與學習者知識發展（epistemic development）之間的關聯。演講中主張，若能審慎使用人工智能，並將其與成熟的知識觀（epistemic beliefs）相結合，便能協助學習者成為在認知上具備適應力的主體，使其能以知識探索者、創造者及共同創造者的身分積極參與其中。

講者簡介

蔡今中為台灣師範大學學習科學學士學位學程的講座教授，同時兼任學習科學跨國頂尖研究中心主任。蔡今中教授的研究興趣主要涉及建構主義、科學教育、知識觀，以及各種類型的科技輔助教學。他的研究特別關注知識觀在科學或科技輔助學習環境中的作用。此外，他的研究也強調運用創新科技來改革教育實踐的潛力。他目前擔任《Computers & Education》期刊的主編（根據2024年JCR，其影響因子為10.5，在SSCI期刊名單中名列前茅）。自2016年起，他也擔任《International Journal of Science Education》的編輯（被收錄於SSCI，為科學教育領域的三大核心期刊之一）。在過去25年間，他已在被SSCI收錄的教育期刊上發表了超過350篇論文。

演講摘要

在這個數據充沛的時代，將資訊轉化為具體可行的洞察，是進行有效教育評估的重要關鍵。將人工智能整合至教育中，正重塑著評估策略，並為提升學習成果帶來前所未有的機會。本次演講題為「從數據到見解：人工智能如何塑造評估策略」，將深入探討人工智能在革新評估實踐中所扮演的轉型角色。與會者將深入了解人工智能技術如何分析龐大數據集以識別模式、預測學生表現，並提供個人化的學習體驗。我們將展示創新的AI驅動工具，這些工具能提升評估的準確度與效率，使教育工作者能夠提供及時的反饋與量身打造的支持。本次演講讓參與者全面了解人工智能如何賦能教育工作者並改善學習成果。他們將掌握實用的策略，把人工智能應用於自身的評估實踐中，進而轉變其教育方法並促進學生的成功。

講者簡介

金國慶教授是香港中文大學副校長（教育）暨計算機科學與工程學系卓越教授。他在機器學習、社交運算、人工智能及資料挖掘等領域擁有廣泛的研究成果。他的學術貢獻包含在知名期刊上發表論文，並擔任國際出版商的編輯委員會成員。他屢獲殊榮，包括在ACM CIKM、ACM SIGIR 及 ACM WSDM獲得「時間檢驗獎」(Test of Time Awards)，並因其在社交運算領域中機器學習的開創性成果，獲頒國際神經網絡協會 (INNS)的Dennis Gabor獎。身為國際計算機學會(ACM)、電機及電子工程師學會(IEEE)、人工智慧促進協會(AAAI)、國際神經網絡協會(INNS)及香港工程師學會(HKIE)的院士，他展現了在該領域的卓越領導力。他曾擔任重要職位，包括國際神經網路協會(INNS)主席，以及WebConf、ACML和RecSys等頂尖國際會議的聯合總主席。他同時也是電子學習創新科技中心(ELITE)、Trustworthy Machine Intelligent Joint Lab及Machine Intelligence and Social Computing (MISC) Lab (MISC) 的總監。他的學術旅程始於加州理工學院(Caltech)的理學士學位，隨後在南加州大學(USC)取得計算機科學的理學碩士及哲學博士學位。

演講摘要

在生成式人工智能逐步嵌入人類認知活動的背景下，如何通過組塊化機制在內部智能與外部智能之間建立有效連結，仍是一個有待進一步澄清的問題 。本研究認為在人機共智生態中，人類的認知已經呈現出「內部認知網絡—外部認知組塊」的雙元互動結構，認知並非只存在於大腦內部，而是由內部認知結構與外部認知資源共同構成的開放性系統 。這一雙元互動結構在一定條件下，可能為功能分工、動態調節、語義維持等機制的形成提供支持，從而為理解認知外包如何發揮積極作用提供一種解釋視角 。本研究進一步認為，有效的認知外包並不簡單取決於外部智能系統的能力水平，而更依賴於內部認知網絡與外部認知組塊之間在結構、語義與功能等層面的協調程度 。若缺乏有效調控，會出現結構性依賴、功能性替代與意義性失衡，長期失衡的認知外包將系統性削弱個體認知能力。

講者簡介

余勝泉教授現任北京師範大學「京師特聘教授」、北京師範大學未來教育高精尖創新中心執行主任，以及「移動學習」教育部-中國移動聯合實驗室主任。他曾入選教育部「新世紀優秀人才支持計畫」與「國家百千萬人才工程」，獲人力資源和社會保障部授予「有突出貢獻中青年專家」榮譽稱號，並榮獲國務院頒發的政府特殊津貼。

余教授在中英文學術期刊上發表了 300 多篇學術論文，出版專著 7 部，參與制定 1 項 ISO 國際標準，並取得 23 項授權專利，另有 26 項政策建議獲各級政府採納。他先後主持了國家重點研發計畫、教育部哲學社會科學重大項目、國家語委重大項目及自然科學基金等 100 多項各類科研項目。此外，他還帶領團隊組織開發了「智慧學伴」、「聽課本」智慧教研、EPBL 項目化教學、「好雙師」開放輔導、「三餘閱讀」、問題解決能力測評、學習元學習社區，以及 4A 網路教學平台等多個已達規模化應用的教育系統。

在主要學術兼職方面，他目前擔任國家基礎教育信息化教學指導委員會副主任、教育部智慧教育試點示範專家委員會委員、教育部人工智能助推教師隊伍建設行動試點工作指導組專家，並在中國教育學會、中國教育發展戰略學會、中國教育政策研究院等機構的學術委員會擔任委員。同時，他也是中國教育發展戰略學會教育標準專業委員會副理事長、中國電子學會現代教育技術分會副主任委員，以及數據科學與智慧教育教育部重點實驗室、國家新聞出版署出版融合發展重點實驗室及國家新聞出版署數字教育出版技術與標準重點實驗室的學術委員會委員。

其主要研究方向涵蓋人工智能教育應用、移動教育與泛在學習、區域性教育信息化，以及信息技術與課程整合等領域。

演講摘要

儘管關於生成式人工智能（GenAI）在語文教育中應用的研究日益增多，語文教師們對於如何最好地利用這項技術來賦權學生掌握主動權並最大化學習成效，仍存有不確定性。目前大多聚焦於利用GenAI來提升學生的寫作成果，但更根本的問題在於，是否以及如何利用GenAI來促進學生學習，並賦權他們成為自主且負責的寫作者。語文教師在使用GenAI方面缺乏信心與能力，加上缺乏指引來支援其有效實施，進一步加劇了這項挑戰。這突顯了重新思考教師在人工智能輔助寫作課堂中角色的必要性。

以整合人工智能所面臨的更廣泛挑戰為出發點，本演講提出第二語言（L2）教育可受惠於一種優先考量「適應性專業知識」（adaptive expertise）的專業框架。適應性專業知識被定義為，能夠靈活且創新地應用知識，以應對複雜且不斷發展的教育環境的能力。在適應性專業知識的支援下，L2教師不僅僅是應用現有知識，而是持續參與專業學習與發展，以滿足人工智能整合的動態需求。在此基礎上，我提出了一個四重專業知識框架（Lee, 2025）——包含願景（visionary）、專業（professional）、協作（collaborative）及情感（emotional）四個關鍵維度——以重新思考教師在人工智能時代的角色。以願景專業知識為基石，有目的、有意義且負責任的使用方式，構成了在L2課堂中有效整合人工智能的基礎。將此轉化為實務時，教師透過在設計及引導人工智能使用時應用以學習者為中心的原則——例如「評估即學習」（assessment as learning）、元認知（metacognition）、主體投入（agentic engagement）及自我調節學習（self-regulated learning）——來實踐專業能力。協作專業知識則涉及教師不僅與人工智能工具合作，還與學生合作，以在教學上具成效且合乎倫理的方式整合人工智能。最後，情感專業知識支援教師應對伴隨人工智能整合而來的情感與倫理張力，使他們能夠展現情感韌性，並促進對人工智能輔助寫作的積極參與。

在本次演講中，我將解析四重專業知識框架的每個維度，並說明其在L2語文教育人工智能使用上的應用。這將闡明教師在促進學生學習、重新構想L2教育以及教師教育方面所扮演的多面向角色，以優先考量學生在人工智能時代掌握自身學習的主動角色。

講者簡介

李潔冰教授為新加坡南洋理工大學國立教育學院教育學教授（TESOL與語文教育）。她的研究重點在於第二語言寫作及第二語言教師教育。她的研究成果發表於多本頂尖國際期刊，包括《Applied Linguistics》、《Assessing Writing》、《Journal of Second Language Writing》、《Language Teaching》、《Language Teaching Research》、《System》及《TESOL Quarterly》等。她曾擔任《Journal of Second Language Writing》期刊的聯合主編，目前則擔任該刊「Disciplinary Dialogues」專欄的聯合主編。同時，她也是《The Asia-Pacific Education Researcher》期刊的首席副主編，並擔任《International Journal of Christianity & English Language Teaching》期刊的聯合主編。